python有這麼強大嗎

因為Python是一種代表簡單主義思想的語言。除此之外，Python所擁有的標準庫更是金融、行銷類人群選擇它的理由。

Python 易於學習可靠且高效（推薦學習：Python影片教學）

好吧，相較於其它許多你可以拿來用的程式語言而言，它「更容易一些」。 Python 的語言沒有太多儀式化的東西，所以就算不是一個 Python 專家，你也能讀懂它的程式碼。我的經驗是，透過實例來學習和教導 Python 要比採取同樣的方式去接觸比方說 Ruby 或者 Perl 更加容易，因為 Python 的語法裡面條條框框以及特殊的處理場景要少得多。它所專注的並非語言表現的豐富程度，而是你想用你的程式碼完成什麼。

它能用少量的程式碼建構出許多功能

Python 能帶給所有開發者一種快速的學習體驗。透過實踐，你可以在最多兩天之內輕鬆實現一個具備基礎功能的遊戲 (而這還是在對程式設計完全不了解的情況下)。

另外一些讓 Python 成為一門引人注目的程式語言的因素就是它的可讀性和高效性。

Python 擁有最成熟的套件資源庫之一

#一旦你了解了這個語言，就可以利用這個平台。 Python 以 PyPI (讀作 Pie-Pie，可以從這裡在線進行了解)為其後盾, 這是一個擁有超過 85,000 個 Python 模組和腳本的資源庫，你拿過來就立馬可以使用。這些模組向你的本地Python 環境分發已經預先打包好的功能，可以用來解決各種諸如數據庫處理，計算機視覺實現，像維度分析這樣的高級數據分析的執行，或者是構建REST 風格的web 服務這些問題。

Python 廣泛用於資料科學領域

不管你從事的是什麼工作，資料都會是其中的一部分。 IT，軟體開發，市場等等 —— 它們都深度地關乎數據且對於智慧求之若渴。很快地資料分析技能就會像編碼技能一樣的重要，而 Python 在兩個領域都佔有重要的地位。 Python 緊鄰 R 語言，都是現代資料科學中最常被使用的語言。事實上，在資料科學領域，Python 的職位職位需求超過了 R 語言。你在學習 Python 時發展出來的技能將會直接轉換並被用來建構起自己的這些分析技能。

Python 是跨平台且開源的

Python 可以跨平台運行，並且已經開放原始碼超過20年的時間了，如果你需要程式碼同時在Linux，Windows 以及macOS 上跑起來，Python 就能滿足需求。此外，有數十年的修修補補以及不斷完善做後盾，可以確保你能夠隨心所欲地運行自己的程式碼。

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