python後端開發屬於硬體嗎

⑴ python是用於前端還是後端開發

你好，Python屬於後端，學習Python編程語言，是大家走入編程世界的最理想選擇。你可以到我們官網進行觀看下載。Python比其它編程語言更適合人工智慧這個領域，無論是學習任何一門語言，基礎知識，就是基礎功非常的重要，找一個有豐富編程經驗的老師或者師兄帶著你會少走很多彎路， 你的進步速度也會快很多，無論我們學習的目的是什麼，不得不說Python真的是一門值得你付出時間去學習的優秀編程語言。在選擇培訓時一定要多方面對比教學，師資，項目，就業等，慎重選擇。

⑵ python學出來可以做什麼工作

1.Web應用開發
伺服器端編程，具有豐富的Web開發框架，如Django和TurboGears，迅速完成一個網站的開發和Web服務。典型如國內的豆瓣、果殼網等;國外的Google、Dropbox等。
2.系統網路運維
在運維的工作中，有大量重復性工作的地方，並需要做管理系統、監控系統、發布系統等，將工作自動化起來，提高工作效率，這樣的場景Python是一門非常合適的語言。
3.科學與數字計算
Python被廣泛的運用於科學和數字計算中，例如生物信息學、物理、建築、地理信息系統、圖像可視化分析、生命科學等，常用numpy、SciPy、Biopython、SunPy等。
4.3D游戲開發
Python有很好的3D渲染庫和游戲開發框架，有很多使用Python開發的游戲，如迪斯尼卡通城、黑暗之刃。常用PyGame、Pykyra等和一個PyWeek的比賽。
5.圖形界面開發
Python可編寫桌面圖形用戶界面，還可以擴展微軟的Windows，常用Tk、GTK+、PyQt、win32等。
6.網路編程
除了網路和互聯網的支持，Python還提供了對底層網路的支持，有易於使用的Socket介面和一個非同步的網路編程框架Twisted Python。

⑶ Python後端開發是什麼職位

屬於計算機行業的後端開發職位。

Python的學習內容還是比較多的，我們將學習的過程劃分為4個階段，每個階段學習對應的內容，具體的學習順序如下：

Python學習順序：

①Python軟體開發基礎

• 掌握計算機的構成和工作原理

• 會使用Linux常用工具

• 熟練使用Docker的基本命令

• 建立Python開發環境，並使用print輸出

• 使用Python完成字元串的各種操作

• 使用Python re模塊進行程序設計

• 使用Python創建文件、訪問、刪除文件

• 掌握import 語句、From…import 語句、From…import* 語句、方法的引用、Python中的包

②Python軟體開發進階

• 能夠使用Python面向對象方法開發軟體

• 能夠自己建立資料庫，表，並進行基本資料庫操作

• 掌握非關系資料庫MongoDB的使用，掌握Redis開發

• 能夠獨立完成TCP/UDP服務端客戶端軟體開發，能夠實現ftp、http伺服器，開發郵件軟體

• 能開發多進程、多線程軟體

③Python全棧式WEB工程師

• 能夠獨立完成後端軟體開發，深入理解Python開發後端的精髓

• 能夠獨立完成前端軟體開發，並和後端結合，熟練掌握使用Python進行全站Web開發的技巧

④Python多領域開發

• 能夠使用Python熟練編寫爬蟲軟體

• 能夠熟練使用Python庫進行數據分析

• 招聘網站Python招聘職位數據爬取分析

• 掌握使用Python開源人工智慧框架進行人工智慧軟體開發、語音識別、人臉識別

• 掌握基本設計模式、常用演算法

• 掌握軟體工程、項目管理、項目文檔、軟體測試調優的基本方法

互聯網行業目前還是最熱門的行業之一，學習IT技能之後足夠優秀是有機會進入騰訊、阿里、網易等互聯網大廠高薪就業的，發展前景非常好，普通人也可以學習。

想要系統學習，你可以考察對比一下開設有相關專業的熱門學校，好的學校擁有根據當下企業需求自主研發課程的能力，中博軟體學院、南京課工場、南京北大青鳥等開設python專業的學校都是不錯的，建議實地考察對比一下。

祝你學有所成，望採納。

⑷ python是後端嗎

Python屬於後端開發，Python 是一個高層次的結合了解釋性、編譯性、互動性和面向對象的腳本語言。

Python 的設計具有很強的可讀性，相比其他語言經常使用英文關鍵字，其他語言的一些標點符號，它具有比其他語言更有特色語法結構。在後端開發中有著極其重要的作用。

Python的特點：

1.易於學習：Python有相對較少的關鍵字，結構簡單，和一個明確定義的語法，學習起來更加簡單

2.易於閱讀：Python代碼定義的更清晰。

3.易於維護：Python的成功在於它的源代碼是相當容易維護的。

4.一個廣泛的標准庫：Python的最大的優勢之一是豐富的庫，跨平台的，在UNIX，Windows和Macintosh兼容很好。

5.互動模式：互動模式的支持，您可以從終端輸入執行代碼並獲得結果的語言，互動的測試和調試代碼片斷。

6.可移植：基於其開放源代碼的特性，Python已經被移植到許多平台。

7.可擴展：如果你需要一段運行很快的關鍵代碼，或者是想要編寫一些不願開放的演算法，你可以使用C或C++完成那部分程序，然後從你的Python程序中調用。

Python是一種解釋型腳本語言，可以應用於以下領域：

• Web 和 Internet開發

• 科學計算和統計

• 人工智慧

• 桌面界面開發

• 軟體開發

• 後端開發

• 網路爬蟲

更多Python知識請關注Python自學網。

⑸ Python後端開發是什麼職位

屬於後端開發。
Python 是一個高層次的結合了解釋性、編譯性、互動性和面向對象的腳本語言。Python 的設計具有很強的可讀性，相比其他語言經常使用英文關鍵字，其他語言的一些標點符號，它具有比其他語言更有特色語法結構。在後端開發中有著極其重要的作用。
Python 特點：
1.易於學習：Python有相對較少的關鍵字，結構簡單，和一個明確定義的語法，學習起來更加簡單
2.易於閱讀：Python代碼定義的更清晰。
3.易於維護：Python的成功在於它的源代碼是相當容易維護的。
4.一個廣泛的標准庫：Python的最大的優勢之一是豐富的庫，跨平台的，在UNIX，Windows和Macintosh兼容很好。
5.互動模式：互動模式的支持，您可以從終端輸入執行代碼並獲得結果的語言，互動的測試和調試代碼片斷。

6.可移植：基於其開放源代碼的特性，Python已經被移植到許多平台。

7.可擴展：如果你需要一段運行很快的關鍵代碼，或者是想要編寫一些不願開放的演算法，你可以使用C或C++完成那部分程序，然後從你的Python程序中調用。

⑹ python是學什麼的

學習python主要有自學和報班學習兩種方式。

具體學的順序如下：

①Python軟體開發基礎

掌握計算機的構成和工作原理

會使用Linux常用工具

熟練使用Docker的基本命令

建立Python開發環境，並使用print輸出

使用Python完成字元串的各種操作

使用Python re模塊進行程序設計

使用Python創建文件、訪問、刪除文件

掌握import 語句、From…import 語句、From…import* 語句、方法的引用、Python中的包

②Python軟體開發進階

能夠使用Python面向對象方法開發軟體

能夠自己建立資料庫，表，並進行基本資料庫操作

掌握非關系資料庫MongoDB的使用，掌握Redis開發

能夠獨立完成TCP/UDP服務端客戶端軟體開發，能夠實現ftp、http伺服器，開發郵件軟體

能開發多進程、多線程軟體

③Python全棧式WEB工程師

能夠獨立完成後端軟體開發，深入理解Python開發後端的精髓

能夠獨立完成前端軟體開發，並和後端結合，熟練掌握使用Python進行全站Web開發的技巧

④Python多領域開發

能夠使用Python熟練編寫爬蟲軟體

能夠熟練使用Python庫進行數據分析

招聘網站Python招聘職位數據爬取分析

掌握使用Python開源人工智慧框架進行人工智慧軟體開發、語音識別、人臉識別

掌握基本設計模式、常用演算法

掌握軟體工程、項目管理、項目文檔、軟體測試調優的基本方法

Python目前是比較火，學習之後可以從事軟體開發、數據挖掘等工作，發展前景非常好，普通人也可以學習。

想要系統學習，你可以考察對比一下開設有IT專業的熱門學校，好的學校擁有根據當下企業需求自主研發課程的能力，建議實地考察對比一下。

祝你學有所成，望採納。

⑺ Python 在編程語言中是什麼地位為什麼很多大學不教 Python

作者看著網上各種數據分析的知識泛濫， 但是沒有什麼體系，初學者不知道學哪些， 不知道學多少， 不知道學多深， 單純一個python語言， 數據分析會用到那種程度， 不可能說像開發那樣去學， numpy如果不是做演算法工程師用到的知識並不多， pandas知識雜亂無章， 哪些才是最常用的功能等等， 作者不忍眾生皆苦， 決定寫一套python數據分析的全套教程， 目前已完成一部分課件的製作。需要說明的是， 作為一名數據分析師， 你應該先會一點Excel和SQL知識，相關的內容， 網上很多。但是， 即便你一點Excel和SQL都不會也不會影響這部分的學習 ！目前作者整理的大綱如下：
第一章 python編程基礎
1.1 python語言概述 1.2 數據科學神器--Anaconda介紹與安裝 1.3 標准輸入輸出 1.4 變數定義與賦值 1.5 數據類型 1.6 流程式控制制語句 1.7 函數
1.8 面向對象編程 第二章 python數據清洗之numpy 2.1 核心ndarray對象的創建 2.2 ndarray對象常用的屬性和方法 2.3 ndarray對象的索引和切片 2.4 ndarray對象的分割與合並 2.5 ndarray對象的廣播(Broadcast) 2.6 numpy中的算術運算函數 2.7 numpy中的統計函數 2.8 numpy中的排序 搜索 計數 去重函數 2.9 numpy中的字元串函數 2.10 numpy中可能會用到的線性代數模塊（後期機器學習會用到一點）
第三章 數據清洗神器pandas
3.1 pandas核心對象之Series對象的創建 常用屬性和方法 3.2 pandas核心對象之DataFrame對象的創建 常用屬性和方法 3.3 DataFrame對象的列操作和行操作 3.4 DataFrame對象的索引和切片 3.5 DataFrame對象的布爾索引 3.6 數據的讀入與導出 3.7 groupby分組運算 3.8 數據合並與數據透視
第四章 數據可視化matplotlib seaborn pyecharts
4.1 包括常用圖形的繪制，略
第五章 實戰案列
5.1 拉勾網數據分析相關職位分析 5.2 boss直聘數據分析相關職位分析 5.3 珍愛網女性用戶數據分析
第六章 機器學習
機器學習部分， 簡單的演算法會講手寫， 難的就用scikit-learn實現， 可能有小夥伴說， 這是調包俠乾的， 小哥哥！小姐姐！哪有那麼多公司， 那麼多人自己干寫演算法的， 有幾個人敢說他寫的演算法比scikit-learn寫得好？ 再說了， 你是數據分析師， 這些是你的工具， 解決問題的！不是一天到晚拉格朗日對偶性！先來個機器學習介紹， 然後如下：
6.1 K近鄰演算法 6.2 Kmeans演算法 6.3 決策樹 階段案列：決策樹案列(保險行業) 6.4 線性回歸 嶺回歸 Lasso回歸 6.5 邏輯回歸 6.6 樸素貝葉斯 階段案列：推薦系統(電商玩具) 6.7 隨機森林 6.8 Adaboost 6.9 梯度提升樹GBDT 6.10 極端梯度提升樹Xgboost 6.11 支持向量機SVM 6.12 神經網路 階段案例：Xgboost案例
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python語言概述
在說python之前， 我們還是先來看看計算機軟硬體的發展歷史。
1 計算機硬體的發展歷史
第一代計算機-電子管計算機（1946-1957）
無論如何，一項技術的突破必然伴隨著其他行業的突破，簡而言之，電子計算機的出現，前提必須有電子技術的進步，否則一切都是空談！下面是我列舉出計算機硬體的發展過程中， 一些比較重要的事件。
1906年， 美國的Lee De Forest 發明了電子管。在這之前造出數字電子計算機是不可能的。這為電子計算機的發 展奠定了基礎。
1924年2月， 一個具有劃時代意義的公司成立，IBM。
1935年， IBM推出IBM 601機。 這是一台能在一秒鍾算出乘法的穿孔卡片計算機。這台機器無論在自然科學還是在商業意義上都具有重要的地位。大約造了1500台。
1937年， 英國劍橋大學的Alan M. Turing (1912-1954)出版了他的論文 ，並提出了被後人稱之為"圖靈機"的數學模型。
1937年， 美國貝爾試驗室的George Stibitz展示了用繼電器表示二進制的裝置。盡管僅僅是個展示品，但卻是世界上第一台二進制電子計算機。
1941年， Atanasoff和學生Berry完成了能解線性代數方程的計算機，取名叫"ABC"（Atanasoff-Berry Computer），用電容作存儲器，用穿孔卡片作輔助存儲器，那些孔實際上是"燒"上的。 時鍾頻率是60HZ，完成一次加法運算用時一秒。這就是ABC計算機。
1946年， 美國賓夕法尼亞大學，第一台通用電子計算機ENIAC (Electronic Numerical Integrator 和 Computer)誕生， 總工程師埃克特在當時年僅25歲。
這時的計算機的基本線路是採用電子管結構，程序從人工手編的 機器指令程序（0 1），過渡到符號語言（匯編），電子管計算機是計算工具革命性發展的開始，它所採用的進位制與程序存貯等基本技術思想，奠定了現代電子計算機技術基礎。以馮·諾依曼為代表。
第二代計算機——晶體管計算機（時間1957~1964）
電子管時代的計算機盡管已經步入了現代計算機的范疇，但其體積之大、能耗之高、故障之多、價格之貴大大制約了它的普及應用。直到晶體管被發明出來，電子計算機才找到了騰飛的起點，一發而不可收……
20世紀50年代中期，晶體管的出現使計算機生產技術得到了根本性的發展，由晶體管代替電子管作為計算機的基礎器件，用 磁芯或磁鼓作存儲器，在整體性能上，比第一代計算機有了很大的提高。
第三代計算機——中小規模集成電路計算機（時間1964~1971）
20世紀60年代中期， 計算機發展歷程隨著半導體工藝的發展，成功製造了集成電路。中小規模集成電路成為計算機的主要部件，主存儲器也漸漸過渡到 半導體存儲器，使計算機的體積更小，大大降低了計算機計算時的功耗，由於減少了 焊點和 接插件，進一步提高了計算機的可靠性。
第四代計算機——大規模和超大規模集成電路計算機（時間1971~至今）
隨著大規模集成電路的成功製作並用於計算機硬體生產過程，計算機的體積進一步縮小，性能進一步提高。集成更高的大容量半導體存儲器作為內存儲器，發展了並行技術和多機系統，出現了 精簡指令集計算機（RISC），軟體系統工程化、理論化，程序設計自動化。微型計算機在社會上的應用范圍進一步擴大，幾乎所有領域都能看到計算機的「身影」。
第五代計算機——泛指具有人工智慧的計算機（至今~未來）
目前還沒有明確地定義
2 簡述計算機軟體的發展歷史
編程語言的發展
計算機軟體系統的發展，也伴隨著編程語言的發展。計算機程序設計語言的發展，經歷了從機器語言、匯編語言到高級語言的歷程。
機器語言：簡單點說，機器本身也只認識0和1，電路無非就只有通和斷兩種狀態，對應的二進制就是二進制的1和1。
匯編語言：匯編語言只是把一些特殊的二進制用特殊的符號表示，例如，機器要傳送一個數據，假設「傳送」這個指令對應的機器碼是000101，則人們把000101用一個特殊符號，比如mov來表示，當人們要用這個指令時用mov就行，但是mov的本質還是000101，沒有脫離硬體的范圍，有可能這個指令不能在其他機器上用。
高級語言：高級語言完全脫離了硬體范疇，所有的語法更貼近人類的自然語言，人們只需要清楚高級語言的語法，寫出程序就行了，剩下的交給編譯器或者解釋器去編譯或者解釋成機器語言就行了，看，這樣就完全脫離了硬體的范疇，大大提高了程序的開發效率。接下來我們就來看看高級語言的發展，高級語言非常多，我們主要看看比較經典的幾個。
高級語言的發展
B語言與Unix
20世紀60年代，貝爾實驗室的研究員Ken Thompson（肯·湯普森）發明了B語言，並使用B編了個游戲 - Space Travel，他想玩自己這個游戲，所以他背著老闆找到了台空閑的機器 - PDP-7，但是這台機器沒有操作系統，於是Thompson著手為PDP-7開發操作系統，後來這個OS被命名為 - UNIX。
C語言
1971年，Ken Thompson（肯·湯普森）的同事D.M.Ritchie（DM里奇），也很想玩Space Travel，所以加入了Ken Thompson，合作開發UNIX，他的主要工作是改進Thompson的B語言。最終，在1972年這個新語言被稱為C，取BCPL的第二個字母，也是B的下一個字母。
C語言和Unix
1973年，C主體完成。Ken Thompson和D.M.Ritchie迫不及待的開始用C語言完全重寫了UNIX。此時編程的樂趣已經使他們完全忘記了那個「Space Travel」，一門心思的投入到了UNIX和C語言的開發中。自此，C語言和UNIX相輔相成的發展至今。
類C語言起源、歷史
C++（C plus plus Programming Language） - 1983
還是貝爾實驗室的人，Bjarne Stroustrup（本賈尼·斯特勞斯特盧普） 在C語言的基礎上推出了C++，它擴充和完善了C語言，特別是在面向對象編程方面。一定程度上克服了C語言編寫大型程序時的不足。
Python （Python Programming Language）--1991
1989年聖誕節期間，Guido van Rossum 在阿姆斯特丹，Guido van Rossum為了打發聖誕節的無趣，決心開發一個新的腳本解釋程序，做為ABC語言的一種繼承。之所以選中Python（大蟒蛇的意思）作為該編程語言的名字，是因為他是一個叫Monty Python的喜劇團體的愛好者。第一個Python的版本發布於1991年。
Java（Java Programming Language） - 1995
Sun公司的Patrick Naughton的工作小組研發了Java語言，主要成員是James Gosling（詹姆斯·高斯林）
C（C Sharp Programming Language） - 2000
Microsoft公司的Anders Hejlsberg（安德斯·海爾斯伯格）發明了C，他也是Delphi語言之父。
當然現在還有一些新語言，比如2009年Google的go語言，以及麻省理工的julia等。
3 為什麼是Python
Python有哪些優點
1 語法簡單 漂亮：我們可以說Python是簡約的語言，非常易於讀寫。在遇到問題時，我們可以把更多的注意力放在問題本身上，而不用花費太多精力在程序語言、語法上。
2 豐富而免費的庫：Python社區創造了各種各樣的Python庫。在他們的幫助下，你可以管理文檔，執行單元測試、資料庫、web瀏覽器、電子郵件、密碼學、圖形用戶界面和更多的東西。所有東西包括在標准庫，然而，除了它，還有很多其他的庫。
3 開源：Python是免費開源的。這意味著我們不用花錢，就可以共享、復制和交換它，這也幫助Python形成了豐富的社區資源，使其更加完善，技術發展更快。
4 Python既支持面向過程，也支持面向對象編程。在面向過程編程中，程序員復用代碼，在面向對象編程中，使用基於數據和函數的對象。盡管面向對象的程序語言通常十分復雜，Python卻設法保持簡潔。
5 Python兼容眾多平台，所以開發者不會遇到使用其他語言時常會遇到的困擾。
Python有哪些作用
Python是什麼都能做，但是我們學的是數據分析，我們看看在數據分析領域Python能做什麼。
數據採集：以Scrapy 為代表的各類方式的爬蟲
數據鏈接：Python有大量各類資料庫的第三方包，方便快速的實現增刪改查
數據清洗：Numpy、Pandas，結構化和非結構化的數據清洗及數據規整化的利器
數據分析：Scikit-Learn、Scipy，統計分析，科學計算、建模等
數據可視化：Matplotlib、Seaborn等等大量各類可視化的庫
所以說總結， 為什麼數據科學選的是python， 最重要就是兩個原因：
1 語法簡單漂亮
2 大量豐富免費的第三方庫

⑻ python是用於前端還是後端開發

python既可用於前端還可用於後端開發。

Python是一種計算機程序設計語言。是一種動態的、面向對象的腳本語言，最初被設計用於編寫自動化腳本(shell)，隨著版本的不斷更新和語言新功能的添加，越來越多被用於獨立的、大型項目的開發。

Python在設計上堅持了清晰劃一的風格，這使得Python成為一門易讀、易維護，並且被大量用戶所歡迎的、用途廣泛的語言。

設計者開發時總的指導思想是，對於一個特定的問題，只要有一種最好的方法來解決就好了。

這在由Tim Peters寫的Python格言（稱為The Zen of Python）裡面表述為：There should be one-- and preferably only one --obvious way to do it。

這正好和Perl語言（另一種功能類似的高級動態語言）的中心思想TMTOWTDI（There's More Than One Way To Do It）完全相反。

(8)python後端開發屬於硬體嗎擴展閱讀：

Python的設計定位：

Python的設計哲學是「優雅」、「明確」、「簡單」。因此，Perl語言中「總是有多種方法來做同一件事」的理念在Python開發者中通常是難以忍受的。

Python開發者的哲學是「用一種方法，最好是只有一種方法來做一件事」。在設計Python語言時，如果面臨多種選擇，Python開發者一般會拒絕花俏的語法，而選擇明確的沒有或者很少有歧義的語法。

由於這種設計觀念的差異，Python源代碼通常被認為比Perl具備更好的可讀性，並且能夠支撐大規模的軟體開發。這些准則被稱為Python格言。在Python解釋器內運行import this可以獲得完整的列表。

Python開發人員盡量避開不成熟或者不重要的優化。一些針對非重要部位的加快運行速度的補丁通常不會被合並到Python內。

所以很多人認為Python很慢。不過，根據二八定律，大多數程序對速度要求不高。在某些對運行速度要求很高的情況，Python設計師傾向於使用JIT技術，或者用使用C/C++語言改寫這部分程序。可用的JIT技術是PyPy。

Python是完全面向對象的語言。函數、模塊、數字、字元串都是對象。並且完全支持繼承、重載、派生、多繼承，有益於增強源代碼的復用性。

Python支持重載運算符和動態類型。相對於Lisp這種傳統的函數式編程語言，Python對函數式設計只提供了有限的支持。有兩個標准庫(functools, itertools)提供了Haskell和Standard ML中久經考驗的函數式程序設計工具。

雖然Python可能被粗略地分類為「腳本語言」（script language），但實際上一些大規模軟體開發計劃例如Zope、Mnet及BitTorrent，Google也廣泛地使用它。

Python的支持者較喜歡稱它為一種高級動態編程語言，原因是「腳本語言」泛指僅作簡單程序設計任務的語言，如shellscript、VBScript等只能處理簡單任務的編程語言，並不能與Python相提並論。

參考資料來源：網路-Python

⑼ Python是什麼

Python由荷蘭數學和計算機科學研究學會的Guido van Rossum 於1990
年代初設計，作為一門叫做ABC語言的替代品。Python提供了高效的高級數據結構，還能簡單有效地面向對象編程。Python語法和動態類型，以及解釋型語言的本質，使它成為多數平台上寫腳本和快速開發應用的編程語言，隨著版本的不斷更新和語言新功能的添加，逐漸被用於獨立的、大型項目的開發。
Python解釋器易於擴展，可以使用C或C++(或者其他可以通過C調用的語言)擴展新的功能和數據類型。Python
也可用於可定製化軟體中的擴展程序語言。Python豐富的標准庫，提供了適用於各個主要系統平台的源碼或機器碼。

⑽ python適合做後端開發嗎

python適合後端開發的

Python是一種計算機程序設計語言，既可用於前端還可用於後端開發。它是是一種動態的、面向對象的腳本語言，最初被設計用於編寫自動化腳本(shell)，隨著版本的不斷更新和語言新功能的添加，越來越多被用於獨立的、大型項目的開發。在Python中編寫後端可以簡化為編寫各個模塊，其間的連接隨後由前端部分中的用戶操作確定和控制。

Python在設計上堅持了清晰劃一的風格，這使得Python成為一門易讀、易維護，並且被大量用戶所歡迎的、用途廣泛的語言。

設計者開發時總的指導思想是，對於一個特定的問題，只要有一種最好的方法來解決就好了。

Python做後端開發時更適合用Linux系統。

Python歸功於面向方面的語言：它意味著在Python中編寫後端可以簡化為編寫各個模塊，其間的連接隨後由前端部分中的用戶操作確定和控制。

Python被認為是學習中最容易學習的一種，它最大限度地考慮了編譯中的空格和縮進，這大大加快了編碼過程，但增加了粗心錯誤的可能性。但是，與其他語言相比，Python包含的額外字元要少得多。考慮到Python，值得注意的是命令的簡單性。實際上，這種語言中的大多數命令都與自然英語中的相應單詞類似，這使得學習起來更容易。