1、Python 拥有一个健康积极且提供强力支持的社区

很明显，缺乏文档与支持的程序语言不好用。

Python 则恰恰没有这些问题，因为它恰到好处的年纪，所以累积了充足的文档、指南、教程等。另外，Python 开发者社区也是相当活跃的，这意味着任何人在任何需要帮助的时候，他们可以得到及时的支持。

无论你是菜鸟码农，还是老司机，你都能通过一个活跃的社区，获得自己想要的支持和帮助，没有人可以掌握一切，无论是初学者或者。成熟的开发人员更加懂得，在紧急情况遇到问题的时候，获得的支持通常决定着你的成败。

2、Python 有很多大企业的赞助

赞助商能帮助程序语言度过漫长的岁月。C# 的背后是微软，Java 有 Sun (现在是 Oracle)，而 PHP 则被 Facebook 选中。Python 背后的则是Google，于2006年开始使用，并且从此大范围展开于各种平台以及应用程序。它们甚至建立了一个 Python 的社区，提供免费的课程，包括练习项目演讲课件，相关视频等。

为什么这很重要?因为像 Google 这样的企业，为了让他们的团队在既有的系统与应用上好好工作的时候，*提供大量的资源，在 Google 内部，他们创建了大量的指南和教程让自己的团队愉快地使用 Python。

还有一些业界的专业公司，比如 SAP，在商业 BI 模块中也大量的使用 Python。Python 已经成为金融圈的高富帅*掌握的开发语言之*，如果只让你选读一门语言，那么除了 Python，还是 Python。

3、Python 具备大数据处理能力

在企业领域，近年来兴起的大数据以及云计算的应用，同样促使 Python 走向成功。Python 是数据科学中流行的语言之*，它能被用于机器学习以及 AI 系统等各种现代技术中去。

正因为 Python 易将繁琐无序的凌乱数据，转化为可用的结构化数据，这种特性非常有助于大数据的处理，从而使得它们在大数据领域如鱼得水。

4、Python 拥有惊人数量的库

当你正在推进大项目的时候，库可以帮助你节约时间并减少开发周期。Python 拥有可供选择的各种库。比如数据计算中使用到的 NumPy 和 SciPy，以及 Web 开发的 Django。

有少数的库具备高专业度，比如 scikit-learn 适用于机器学习，而 nltk 适用于自然语言处理。

此外，强大的云计算服务(比如 Encoding.com)令 Python 与 C 系列的语言有非常好的兼容性。这意味着有专业的第三方工具为 Python 提供的的跨平台支持，这是一个巨大的优势。

Tips：如果你在智能开发领域，你一定知道 Anaconda。环境管理，库管理，各种高大上的功能一应俱全。当然，不仅仅是 Anaconda。只要你用心探索，就会找到心仪的库。

5、Python 可靠并且gao效

我相信任何使用过 Python 的开发人员都会认同它的运行速度，可靠性，以及效率。你可以在各种环境下使用或者部署 Python，它只会有可忽略不计的性能损失。

再次强调，因为 Python 的多样性，意味着你可以横跨多个领域，绝不仅限于 Web 开发，桌面程序，移动应用，甚至包含硬件开发等。所以你并没有被束缚在单一的平台之上，Python 的经验可用于任何平台。

无论你是面向过程，面向对象，或者是函数式编程的爱好者，都可以在 Python找到适合自己的语言范式。什么，这年头还有人写面向过程的代码?是的，比如嵌入式系统，面向过程的设计理念仍大行其道。Python 能让所有人更好的过渡，并直达**。

6、Python 对新手特别友好

对于初学者来说，Python 十分容易。它被认为是简单方便的语言之*：简化的人性化语法是一方面，编写与执行是另一方面。

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