小白入门必看！Python到底是一种什么样的存在？

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互联网行业几家最大的公司，如谷歌、Facebook 和 Netflix、豆瓣都使用 Python。

本指南专为希望更多地了解 Python 及其商业潜力的企业家和创新者而设计。

这篇文章主要是希望大家能够更了解Python

我们将首先解释 Python 是什么、它的短暂历史、优缺点、Python 的用途、使用它的公司示例，以及 Python 与其他语言的比较。

你有没有注意到现在每个人都在谈论 Python？这并不奇怪，因为它是增长最快和最受欢迎的编程语言。 当然有一部分原因是国内的培训机构广告。让每一个人都在微信朋友圈看到，学Python兼职能够日赚1000的话术。

Python是多功能的，这意味着它可以用于各种项目和跨多个行业，包括数据科学、机器学习、区块链等。

以及传统行业爬虫、数据分析、办公自动化等等 这些目前吸引了很多兴趣，这在一定程度上解释了 Python 的日益普及。

Python 是一种解释型的通用编程语言，是现代软件开发中最受欢迎的选择之一。为什么？

首先，它是模块化的——即它可以很容易地与其他技术和解决方案集成。

其次，它是开源的。有一个充满活力的开发人员社区，他们为该技术的开发做出贡献，Python 软件基金会负责监督该语言的质量和发展方向。

第三，Python 是 'interpreted'，这意味着它在程序启动之前就被翻译成机器代码。这有助于编写可移植和通用的程序，这些程序更易于在不同的操作系统上使用。

这些只是我们在这篇文章中深入探讨的一些原因。

Python 是由荷兰程序员Guido van Rossum在1990 年代早期创建的，他碰巧是 Monty Python 的飞行马戏团和由 Monty Python 创作的英国素描喜剧系列（也被称为“蟒蛇”）的忠实粉丝。Guido 将编程语言命名为“Python”，以向他最喜欢的喜剧演员致敬。

这里有一些更有趣的 Python 事实值得了解。

它是第四大最常用的语言——根据 Stack Overflow 的 2020 年调查，它被 44.1% 的开发人员使用。它也是第三大“最受欢迎”的语言，66.7% 的开发人员承认这是他们最喜欢的语言。

它在机器学习和大数据中变得越来越流行——这两种新兴技术吸引了很多全球的兴趣。这进一步解释了 Python 日益流行的原因。

由于许多医学和数据研究中心都在使用 Python，因此流行的 TIOBE 编程语言指数预测，在 COVID-19 之后的现实中，它的受欢迎程度将继续增长。

有许多 Python 术语起初对于非技术人员来说似乎很吓人。您将听到的许多关于 Python 的流行短语都与它的框架、库、对象和类有关。

下面概述了最重要的 Python 术语及其代表的含义。

框架是作为软件开发基础的线框。开发人员使用它们为特定平台构建程序。因此，他们不必在每次处理项目时都“重新发明轮子”。

有几个流行的 Python 框架和微框架值得了解。

Django 是迄今为止最流行的 Python 框架——事实上，您会看到它是许多 Python 开发人员职位空缺的要求。

Django 提供了多种开箱即用的功能，例如管理面板、通用表单和即用型组件。

由于该框架是全栈的（即适用于前端和后端），它是大型软件项目的流行选择。

虽然功能强大，但 Django 对开发人员强制执行自己的规则和编码风格，这使其成为代码灵活性不是首要任务的项目的最佳解决方案。

Tornado 是一个 Python Web 框架和异步网络库，最初由 FriendFeed 开发，该公司于 2009 年被 Facebook 收购。

虽然在许多方面，它与其他 Python 框架（包括上述 Django）相似，但使其脱颖而出的是它对速度和处理大量 Web 流量的能力的关注。

正如Facebook for Developers站点上所述，该框架还提供对模板、安全性、用户身份验证和本地化的支持。Tornado 拥有活跃的用户社区，被认为是最现代的 Python 框架之一。

Fast API 是使用 Python 3.6+ 构建 API的完美框架——它是现代的并且保证了快速的性能。它的主要好处包括：

1. 速度——将开发时间加快200% 到 300%；
2. 减少错误——消除大约40%的人为错误；
3. 简单——使用和学习都很简单；
4. 短-削减代码重复最小，这也导致更少的错误;
5. 健壮性——您可以通过自动交互式文档获得生产就绪代码。

Flask 是最流行的 Python 微框架之一。它在 Python 开发人员社区中因易用性、速度和可靠性而受到称赞。

Flask 是中小型项目的流行选择，在这些项目中，Django 的实现会过于复杂。重要的是，虽然它提供了各种第三方模块，但它也与原生的、定制的解决方案兼容。

这些只是 Python 必须提供的众多框架和微框架中的一部分。如果您想了解有关其他框架的更多信息，我们建议您查看我们的Python 框架比较部分。

与框架一样，库是软件开发人员极其有用的资源。它们提供即用型模块和功能，可以为开发人员节省大量时间，因为它们可以直接嵌入到代码中。

Python 日益流行的原因之一是可供选择的库的丰富性。

由于库是整篇单独文章的主题，我们将重点关注以下三个最受欢迎的库：

TensorFlow 是一个由 Google 开发的开源库——事实上，我们中的许多人每天都通过TensorFlow 驱动的服务（如Google 语音搜索或 Google 照片）与库进行交互。

该库在从事机器学习项目的 Python 开发人员中非常受欢迎。

其关键功能之一是所谓的“数据流图” ——即通过图形显示数据移动的结构。该库还易于训练且灵活（即您可以选择要单独运行的部分）。

NumPy 是另一个用于机器学习项目的流行库。它因其交互性和简单性以及快速轻松地实现复杂数学过程的能力而受到开发人员的重视。

许多开发人员还强调它直观且易于使用，即使对于那些以前没有使用库的经验的人也是如此。

NumPy 还拥有一个庞大的用户社区——该库定期更新，并有多个开源贡献。

PyTorch 是2017 年开发的Python 原生库。年复一年，它在机器学习开发人员和研究人员中越来越受欢迎。事实上，它目前是谷歌 TensorFlow库的最大单一替代品，其受欢迎程度从 2019 年年中到 2020 年年中飙升。

PyTorch 因其易用性、直观性和简单的 API 实现而受到重视。与 TensorFlow 相比，它也是希望学习新库的新 Python 开发人员更受欢迎的选择。

Python 对象和类 您需要了解的另外两个术语是对象和类，它们在 Python 中紧密协作。虽然了解它们的工作方式并了解它们的相互依赖性需要深入了解技术细节，但这里有一个简短的解释。

Python 中的对象与我们在现实生活中周围的对象非常相似。也就是说，它们具有特定的属性（在 Python 中，是它们存储的数据）和行为（即方法）。在 Python 中，从类创建的各种对象可以相互交互以驱动结果。

为了让对象交付结果，您需要为它们提供正确的数据——这就是类的用武之地。

最后但并非最不重要的一点是，我们之前提到过 Python 是一种解释型语言。这要归功于 Python 的解释器——即解析、处理和执行代码的程序。

解释器对于运行脚本非常有帮助——没有它，源代码将是简单的纯文本，而不是可执行程序。出于这个原因，解释器被用来运行脚本、小程序，并且由于它们的轻便性，通常会自动安装在大多数 Web 服务器上。

既然知道了Python 是什么，那我们来谈谈Python 是干什么用的，也就是你可以用它构建什么样的产品。

谷歌、YouTube、Instagram、Spotify 都使用 Python——怎么会这样？

正如在上一节中提到的，它使用起来很简单，因为它提供了对大量库的访问，而且用途广泛，这意味着它可以应用于许多不同的项目。你可以用 Python 构建什么样的产品？

谷歌、YouTube、Instagram、Spotify 都使用 Python——怎么会这样？

正如在上一节中提到的，它使用起来很简单，因为它提供了对大量库的访问，而且用途广泛，这意味着它可以应用于许多不同的项目。你可以用 Python 构建什么样的产品？

基于 Python 的框架，即 Django 和 Flask，已成为Web 开发的流行选择。

与任何其他编程语言相比，它们易于阅读并且需要的代码少得多，从而加快了产品开发速度。最重要的是，它有一个用于单元测试的内置框架——这让您可以交付无错误的代码。最重要的是，它可以很好地与 Java 等其他语言集成。

今天的互联网充斥着音频和视频内容，您可以使用 Python 来分析所有内容。

它的库，包括 Librosa 和 pyAudioAnalysis，可以自动分析音频内容。与使用其他技术构建的应用程序相比，基于 Python 的音频和视频应用程序（例如 TimPlayer 和 Cplay）可提供更好的稳定性和性能。

您可能没有想到 Python 是游戏开发的首选语言，但一些伟大的游戏都是基于它构建的，包括 EVE online、Battlefield 2 和 World of Tanks。

有适用于游戏开发的Python 库可以加快开发过程并实现快速原型设计。由于 Python 与 Panda3D 引擎的集成，因此可以用 Python 编写 3D 游戏。

世界着迷的两种技术。我们都想要更多的个性化、更智能的推荐和更好的搜索结果——所有这些都可以使用人工智能和机器学习来实现。

为什么 Python 是两者的完美选择？ML 和 AI 需要复杂的算法和工作流程；由于 Python 的简单性，开发人员可以编写可靠的代码。他们可以专注于解决机器学习问题，而不是处理技术问题。

更重要的是，人工智能项目往往很耗时，因此拥有结构良好的环境来进行测试非常重要——这是 Python 提供的。

现在我们已经介绍了 Python 是什么、常用术语、定义和用例，现在是概述 Python 优势的时候了。

Python 通常被推荐为初学者程序员的良好“入门”语言，因为它简单易学。

学习Python并不难。事实上，该语言的设计考虑到了简单性——语法简单，与其他后端语言相比，您可以更快地达到高水平的熟练程度。

鉴于 Python 社区不断发展，聘请精通该语言的开发人员也很容易。

在上一节中，我们提到了三个流行的库——TensorFlow、PyTorch 和 NumPy。然而，这些只是冰山一角，还有数百种其他选择。

无论您是在寻找用于机器学习、游戏开发或任何其他项目的库，您都有很多选择可供选择！从业务角度来看，这加快了开发时间（这与降低开发成本有关）。

友好、简单的语法以及各种框架和库使 Python 开发不仅简单，而且快速和高效。通过使用开箱即用的解决方案，您可以用更少的代码做更多的事情。

对于任何正在寻找开发快速原型的方法的人来说，这都是一个了不起的特权——更不用说通过加速开发而节省的成本了。

Python 提供了广泛的代码审查工具，包括Flake8、Radon 和 Pylint。这意味着您的团队可以快速检查代码的正确性和质量。

Python 可以在主要操作系统上运行——Windows、Mac 和 Linux。它还可以与某些嵌入式系统（如 Raspberry Pi 和 Gumstix）配合使用，为您的开发人员提供舒适灵活的解决方案。

Python开源开发者社区非常强大——这意味着该技术会不断改进和更新。与开放项目一样，它是免费的，由用户决定技术如何发展。

如前一节所述，科学家们已将 Python 用于其机器学习和深度学习项目——这意味着世界上一些最聪明的人都登上了 Python 的船。

至少，如果您为您的项目选择 Python，您将无需担心您的技术堆栈在未来几年会过时。

Python 可以与一系列其他语言集成，包括PHP、Java 和 .NET。这意味着，如果您的公司已经在利用其他软件解决方案，那么 Python 很可能会很容易融入其中。

最后，但同样重要的是，Python 是一种经过验证的解决方案，可为数百个全球应用程序提供支持——Facebook、Netflix 和 Dropbox 等公司都在其业务中利用它，我们将在本文中进一步讨论。

通过选择像 Python 这样的编程语言，您可以放心，该技术是多功能的，并且已被证明对最复杂、最精致的项目也是有效的。

尽管 Python 是最受喜爱的语言，但它并不完美，而且像所有东西一样，它也有一些缺点。让我们仔细看看它们。

Python 比Java 或 C++等其他编程语言慢。这意味着如果速度是一个重要因素，开发人员必须找到提高其性能的方法。

它不需要程序员定义变量的类型，因为它使用动态类型，这使得编码更容易和更快。

不幸的是，这可能会导致严重的错误和缺陷，因为变量类型没有明确定义。为了消除这个问题，程序员必须运行额外的测试来识别和修复运行时的错误。

由于 Python 不是移动原生的，一些开发人员认为它是移动计算的一个糟糕选择。

更重要的是，Android 和 iOS 不支持 Python作为官方编程语言。然而，许多公司成功地将其用于移动应用程序开发，因为有多种方法可以使其对移动设备友好。

Python 缺少其他现代编程语言具有的某些功能。这些功能缺陷可以通过支持 Web 和移动应用程序开发的第三方框架和工具来弥补。

为了保持低成本，它们基于开源框架和库。这会阻止开发人员访问商业框架提供的高级特性和功能。

Python 受益于庞大而活跃的支持社区。其成员经常共享新的包和模块，以简化和增强功能构建。

不幸的是，开发人员抱怨这些模块的质量参差不齐。其中一些不是最新的并且缺乏可靠的支持。为了确保良好的应用程序性能，开发人员必须进行初步研究以选择最佳的包和模块。

与 C/C++ 等其他语言相比，Python 的设计方式在处理 时需要大量内存消耗。因此，如果您在严格的内存限制下运行，那么 Python 不是最佳选择。

您已经知道 Python 是使用最广泛的编程语言之一。是时候看看使用 Python 构建产品的公司了。

Netflix 是另一个广泛使用 Python 的品牌，从运营管理和分析开始，到安全和网络结束。Netflix在他们的技术博客上声明：

虽然 Netflix 的工程师可以自由选择他们想要使用的语言，但他们中的很多人更喜欢用 Python 编码。这是为什么？

他们说标准库、活跃的开发社区、丰富多样的第三方库及其简单性促使他们偏爱这种语言。Python 主要用于中央警报网关——这个 RESTful Web 应用程序处理警报并将它们路由到正确的人或组。

可以肯定地说，如果没有 Python，全球数百万用户使用的生活方式应用程序就不会是今天的样子。该应用程序的创建者早在 2012 年 Facebook 收购该公司之前就选择了该语言（更具体地说，它的 Django 框架）。他们的动机是选择一种易于使用、实用且支持快速开发的技术。

尽管许多年过去了，Instagram 也随着规模的扩大而对其软件架构进行了调整，但 Python 仍然是应用程序后端的核心。

作为世界上最大的社交网络（截至 2020 年年中，它拥有26 亿活跃用户），Facebook 利用了各种技术和语言，Python 就是其中之一。

根据 RealPython 的说法，它是社交媒体公司中第三大常用语言，仅次于 PHP 和 C++。

Facebook 将 Python 用于一系列生产工程、配置管理和与服务相关的任务。其中包括 Facebook 的作业引擎、测试和维修管理以及安排维护工作。

我们一直在提到 Python 的多功能性，所以现在是讨论如何使用 Python 的时候了。

Python广泛用于金融和金融科技。事实上，根据 HackerRank 的说法，Python 是金融行业最受欢迎的三大编程语言之一。

它用于为 Zopa、Stripe 和Robin Hood等公司提供动力。Python 在金融科技公司中的受欢迎程度归功于其清晰性和强大的建模能力。

由于金融是一个受到高度监管的行业，避免错误和错误是一个重要因素——这也是 Python 的价值所在，即编码的简单性。构建金融科技应用程序是一项复杂的工作——代码越透明越好——对应用程序所有者和开发团队来说都是如此。

使用 Python 编码可以让您快速构建 MVP。知道金融部门必须快速响应消费者的需求，使用 Python 可以让公司以更敏捷的方式运营。

用 Python 编写几行代码比用其他语言编程要快得多——这意味着更短的上市时间。

随着金融科技初创公司的数量不断增加，仅在 2020 年就有8775 家初创公司成立，Python 的地位越来越突出。

它可用于广泛的应用，包括：

分析工具——Python 是一个完美的分析解决方案，因为它支持快速的数据处理和分析。由于可以访问 Panda 等各种有助于数据可视化和统计计算的库，整个过程得以简化。

Scikit 和 PyBrain 提供机器学习算法，这些算法用于预测分析——受到所有金融服务提供商的重视。以下是此类产品的两个示例：Iwoca 和 Holvi。

「银行软件」——同样，它归结为简单；Python 需要 10 行代码，Java 需要 20 行。看看下面的例子——这两种语言都处理类和继承。

「加密货币」——销售加密货币的企业必须定期进行加密货币市场分析，为此他们需要合适的工具。Python 可以访问数据科学生态系统Anaconda，它使开发人员能够收集加密货币定价、分析它并创建数据可视化。这是处理加密货币分析的网络应用程序选择 Python 的主要原因。以下是银行软件的几个示例：Dash、enigma。

「机器学习、数据科学和深度学习」中的 Python 人工智能和机器学习不再是科幻电影的专利；他们成为我们现实的一部分。它们是做什么用的？

机器学习解决方案的一些示例包括虚拟个人助理、图像识别软件和产品推荐。

与此同时，深度学习和数据科学被用于医疗软件，例如 Infervision，它支持放射科医生提供更有效的癌症诊断。

这些技术帮助我们完成手动无法完成的任务，例如分析海量数据集——这是Python 的完美之选。

它稳定、灵活，让开发人员可以访问各种工具，使他们的工作更轻松。机器学习项目依赖于复杂的算法，几乎没有出错的余地。

Python 的简单性与其易读的代码相关，让程序员对他们所从事的项目充满信心。其简单的语法使其无需实际实现即可快速测试算法。

它支持协作编码，这是非常宝贵的，尤其是当项目包含大量自定义业务逻辑或第三方组件，并且需要频繁易手时。

此外，它得到了谷歌的支持——这是他们的主要编程语言，对 Python 有利。他们创建了大量 Python 程序员可以利用的资源和文档。

「用于区块链的 Python」 可以肯定地说，区块链被认为是最近出现的最具破坏性的技术之一。

它先进但易于学习——它已经存在了一段时间并且拥有一个庞大的社区，积极参与语言的开发，使其稳定可靠。

它易于学习，因此即使是没有经验的开发人员也可以快速上手。它也很简单——创建一个简单的区块链只需不到 50 行代码。

它很受欢迎——这意味着很多程序员专注于这种语言，所以有很多人才可供选择，你可以与最好的人一起工作——这很重要，因为区块链涉及复杂的技术。

它专门为区块链提供免费软件包——这有助于软件开发人员更快、更高效地编写代码。大约有 195 个软件包可用于区块链！

虽然研究人员可以使用电子表格进行基本计算，但研究越复杂，他们就越难手动处理数据并得出结论。这就是编程的用武之地，Python 是最受欢迎的选择之一。

Python 在研究社区越来越受欢迎的背后有几个原因。最重要的是：

正如在本文中已经提到的，Python 具有简单的语法，这使得它比 Java 或 C++ 更容易掌握。

研究人员还可以使用 Python 比其他语言更有效地工作——也就是说，他们可以用更少的代码行做更多的工作。

这非常重要，因为管理代码不是学术研究人员的主要关注点；相反，它只是实现研究成果的一种手段。

许多研究人员使用 Jupyter Notebooks 和 Google Colaboratory 等工具导出他们的结果并将其转换为易于理解的格式——即可视化、方程或叙述性文本。Python 与这两个程序集成。

虽然 Python 是更受欢迎的选择，但研究人员重视这样一个事实，即他们可以使用称为 Cython 的混合解决方案来实现 C++ 中的算法并公开 Python 中的函数。

正如一篇专门的 Python 研究文章中所提到的，“本质上，它是 Python 的 C 速度。Cython 帮助开发人员获得极其高效的算法（C/C++ 中的低级实现）的好处，而不必放弃 Python 现有的生态系统和初学者友好的语法。”

现在让我们来看看 Python 与其他流行编程语言的比较。

如果您曾经研究过 Python 的替代方案，那么您之前很可能听说过 Go。Go 是 Golang 的缩写，是 Google 于 2009 年开发的一种语言。

事实上，一些开发人员将其称为 Python 的弟弟，有许多相似之处和共同的原则。

这两种语言如何相互比较？

鉴于 Python 的年龄和流行度，它在库和框架方面超过 Go 也就不足为奇了。虽然 Go 有一些库，但它需要数年时间才能提供与 Python 相同级别的多样性。

就框架而言，虽然 Python 在 Django 和 Flask 中表现强劲，但 Go 缺乏单一的主导框架。除非框架被广泛引入 Go，否则软件开发不可能像 Python 一样有效和快速。

与 Python 不同，Go 是一种编译语言。这样做的一个自然结果是 Go 比 Python 快。然而，这并不意味着 Python 是一种缓慢的语言，大多数开发人员都说速度足够好，没有性能问题。

Go 使用并发性（程序的不同部分可以不按标准顺序执行），这使得它在 CPU 和内存上比 Python 更容易。

这两种语言的构建都考虑到了简单性——它们提倡简洁的代码。然而，使用 Go 运行相同的功能需要更多的代码字符。

Go 的好处之一是可以比 Python 更早地发现错误——在代码编译过程中。总而言之，就工作效率和简单性而言，这两种语言都很强大。

在社区规模方面，Python 显着超过 Go。2020 年年中，Go 在 Stack Overflow 上只有 52,500 名观察者，提出了 46,000 个问题（相比之下，Python 的观察者为 110 万，问题为 140 万）。

虽然 Go 已经获得了几年的发展势头并且社区也在不断发展，但要达到 Python 的水平还需要很多时间。

判决结果如何？

虽然这两种语言都提倡简单、简洁、可读的代码，但还是有一些区别。如果您重视访问众多库和框架以及蓬勃发展的开发人员社区，那么 Python 将是正确的选择。但是，如果性能和速度是您的首要任务，那么您可能会从为即将到来的项目选择 Go 中受益。

本文中没有其他语言对像Python 和 PHP那样不同。虽然 Python 被视为开发的未来，但 PHP 主要与老式编程和复杂的代码库相关。

尽管如此，两者都是世界顶级编程语言之一，因此值得仔细研究它们的比较情况。

PHP 提供了比 Python 更多的开箱即用功能。然而，Python 以其无数的库和框架而强大，可以满足任何自定义需求。

虽然 PHP 直接嵌入到 Web 服务器中，但 Pythoneers 需要使用 Web 开发框架。然而，这不应该让你气馁，因为像 Django 或 Flask 这样的框架会让你取得惊人的结果。

就安全性而言，PHP 过去也曾发生过重大漏洞，而 Python 则不能这么说。

截至 2020 年年中，PHP 是 Stack Overflow上第五大最受欢迎的标签，拥有 781,000 名观察者；Python 以 110 万位居第三。如您所见，这两种语言都有一个蓬勃发展的支持社区。然而，随着 Python 的日益流行，它很可能在未来几年内进一步超过 PHP。

PHP 和 Python 都被认为具有温和的学习曲线 - 两者都有很好的文档记录并支持所有三种主要操作系统，即 Linux、Windows 和 Mac。

考虑到所有因素，我们建议使用 Python，因为它是具有数百种在线课程和资源的更新、“更酷”的语言。

PHP 和 Python都是面向对象的。这意味着，如果您的开发人员以前曾使用过面向对象的语言，他们将很快找到解决 PHP 和 Python 的方法。现在，就可用性而言，哪个更好？答案是——视情况而定。

虽然许多开发人员更喜欢 Python 的简单语法，但 PHP 和 Python 的可用性归结为个人喜好。

总而言之，PHP 和 Python 都是成熟、完善的语言，拥有活跃的开发人员社区。两种语言都是面向对象的，即基于相同的范式。

但是，如果您目前正在犹豫选择哪种语言，我们会支持 Python，因为它日益流行且资源丰富。

如果我们将 Python 与 Java进行比较，则比较结果如下：

Python是一种解释型语言，而Java是编译型的。这意味着 Python 会自动将人类可读的代码转换为机器可读的代码，与 Java 相比，这使得修改或调试更容易。

两者都不是特别快，Python启动速度更快，运行速度更慢，Java 启动速度更慢，运行速度更快。然而，Python 非常适合构建 MVP，因为它需要更少的开发人员和更少的代码。如果我们只限制产品开发的速度，那么 Python 将是赢家。

Python 更容易学习——它具有较低的入口点并且非常用户友好。使用 Java，学习曲线更长更陡峭，但是，如果开发人员投入工作以正确学习它，它会提供更好的代码质量。

Java 总是需要更多的代码，并且按照设计，它需要从一开始就定义所有内容。这意味着用 Java 编码可能更耗时，但这不一定是坏事，因为它往往会使软件更稳定，前提是您生成高质量的代码。

并不是说 Python 不提供稳定性，但如果稳定性和安全性是我们的主要标准，那么 Java 可能是一个更安全的选择。

Java 需要大量的时间和金钱投资，这也是它被视为企业语言的原因之一。它需要更多的开发人员并且需要更长的时间来开发产品，这意味着需要更多的工作时间来支付财务费用。

另一方面，Python 成本更低，使其成为小型项目的完美选择（这并不意味着 Python 也不适用于大型项目，恰恰相反）。

Python 的一个缺点是 Android 和 iOS 都不支持它作为官方编程语言——这意味着 Python 不是移动环境的原生语言。

构建移动应用程序是可行的，但需要开发人员花费更多的时间和精力来创建良好的用户体验。Java 在这里获胜，因为它是 Android 应用程序开发的首选语言之一。

总而言之，选择哪种语言取决于您的需求。虽然 Java 提供了更高的稳定性，但 Python 更易于使用并保证更短的上市时间。这是你的选择！

Python 的受欢迎程度正在飙升——这是有充分理由的。尽管该语言自 1989 年以来就已经存在，但它仍然存在——它拥有庞大的开发人员社区并且正在迅速发展。

以下是值得为您的项目考虑使用 Python 的一些原因：

1. 它是用户友好的——即具有简单的语法。
2. 它拥有数以千计的库和大量强大的框架（这意味着更少的手动编码）。
3. 它具有温和的学习曲线（即使对于经验不足的开发人员），并且在线有数百种教育资源。
4. 它可以快速上市——Python 非常适合快速原型设计和快速构建您的 MVP。
5. 这是负担得起的-开发人员可以在更短的时间内完成更多的工作。
6. 最重要的是，Python 是一种通用语言，这意味着它非常通用，可以满足各种开发需求，可用于不同的项目，即 Web 开发、区块链、金融科技等。

更不用说它被 Facebook、Netflix、Spotify 和 Instagram 等全球玩家使用的事实。如果您的首要任务是开发速度、易用性和多功能性 – 您刚刚找到了合适的解决方案。