#python简史
python：原名为大蟒蛇的意思，创始人：Guido van Russum，吉多·范罗苏姆，1989年在阿姆斯特丹圣诞节期间,Guido为了打发圣诞节的无聊，决定打造一款全新的脚本语言，作为ABC语言的继承，于是打造出了python，第一个版本诞生于1991年，在早期的python中只有python2版本，到了2008年 python3 诞生，python2的最高版本为python2.7这两个版是不兼容的，并且官方发表声明,python2于2020年1月1日中止支持，所以还是学习python3，python3最高版本为python3.8。
##python的特点
1、简单
Python的语法非常优雅，甚至没有像其他语言的大括号，分号等特殊符号，代表了一种极简主义的设计思想，阅读Python程序像是在读英语一样；
2、易学
Python入手非常快，学习曲线非常低，可以直接通过命令行交互环境来学习Python编程；
3、免费开源
Python的所有内容都是免费开源的，不需要花一分钱就可以免费使用Python，并且可以自由地发布这个软件的拷贝、阅读其源代码、对其做改动、把其一部分用于新的自由软件中；
4、自动内存管理
如果了解C++语言、C++语言你就会知道内存管理给你带来很大麻烦，程序非常容易出现内存方面的漏洞，但是在Python中内存管理是自动完成的，可以专注于程序本身；
5、可以移植
由于Python是开源的，其已经被移植到了大多数平台下面，例如：Windows、MacOS、Linux、Andorid、iOS等等；
6、解释性
大多数计算机编程语言都是编译型的，在运行之前需要将源码编译为操作系统可以执行的二进制格式（0110格式的），这样大型项目编译过程非常消耗时间，而Python语言写的程序不需要编译成二进制代码；可以直接从源代码运行程序；在计算机内部，Python解释器把源代码转换成称为字节码的中间形式，然后再把它翻译成计算机使用的机器语言并运行；
7、面向对象
Python既支持面向过程，又支持面向对象，这样编程就更加灵活；
8、可扩展
Python除了使用Python本身编写外，还可以混合使用像C语言、Java语言等编写；
9、丰富的第三方库
Python具有本身有丰富而且强大的库，而且由于Python的开源特性，第三方库也非常多，例如：在web开发、爬虫、科学计算等等。
#python语言应用领域
1、云计算：
PYTHON语言算是云计算最火的语言， 典型应用OpenStack
2、WEB前端开发
python相比php\ruby的模块化设计，非常便于功能扩展；多年来形成了大量优秀的web开发框架，并且在不断迭代；如目前优秀的全栈的django、框架flask，都继承了python简单、明确的风格，开发效率高、易维护，与自动化运维结合性好，python已经成为自动化运维平台领域的事实标准；众多大型网站均为Python开发，Youtube, Dropbox, 豆瓣。
Python被誉为全世界高效的编程语言，下面这篇关于Python入门教程的 文章主要是写Python的应用领域，相信很多人对这方面应该很感兴趣吧。
3、人工智能应用
基于大数据分析和深度学习而发展出来的人工智能本质上已经无法离开python的支持，目前世界优秀的人工智能学习框架如Google的TransorFlow 、FaceBook的PyTorch以及开源社区的神经网络库Karas等是用python实现的，甚至微软的CNTK（认知工具包）也完全支持Python，而且微软的Vscode都已经把Python作为第一级语言进行支持。
4、系统运维工程项目
Python在与操作系统结合以及管理中非常密切，目前所有linux发行版中都带有python，且对于linux中相关的管理功能都有大量的模块可以使用，例如目前主流的自动化配置管理工具：SaltStackAnsible（目前是RedHat的）。目前在几乎所有互联网公司，自动化运维的标配就是python+Django/flask，另外，在虚拟化管理方面已经是事实标准的openstack就是python实现的，所以Python是所有运维人员的必备技能。
5、金融理财分析
量化交易，金融分析，在金融工程领域，Python语言不但在用，且用的最多，而且重要性逐年提高。原因：作为动态语言的Python，语言结构清晰简单，库丰富，成熟稳定，科学计算和统计分析都很牛逼，生产效率远远高于c,c++,java,尤其擅长策略回测。
5、大数据分析
Python语言相对于其它解释性语言最大的特点是其庞大而活跃的科学计算生态，在数据分析、交互、可视化方面有相当完善和优秀的库（python数据分析栈：Numpy Pandas ScipyMatplotlipIpython）， 并且还形成了自己独特的面向科学计算的Python发行版Anaconda，而且这几年一直在快速进化和完善，对传统的数据分析语言如R MATLAB SAS Stata形成了非常强的替代性。