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python的優(yōu)缺點(diǎn)是什么？
優(yōu)點(diǎn)：
創(chuàng)新互聯(lián)公司專注于企業(yè)成都全網(wǎng)營銷推廣、網(wǎng)站重做改版、道縣網(wǎng)站定制設(shè)計(jì)、自適應(yīng)品牌網(wǎng)站建設(shè)、H5開發(fā)、商城網(wǎng)站定制開發(fā)、集團(tuán)公司官網(wǎng)建設(shè)、外貿(mào)營銷網(wǎng)站建設(shè)、高端網(wǎng)站制作、響應(yīng)式網(wǎng)頁設(shè)計(jì)等建站業(yè)務(wù)，價格優(yōu)惠性價比高，為道縣等各大城市提供網(wǎng)站開發(fā)制作服務(wù)。
Python的定位是“優(yōu)雅”、“明確”、“簡單”，所以Python程序看上去總是簡單易懂，初學(xué)者學(xué)Python，不但入門容易，而且將來深入下去，可以編寫那些非常非常復(fù)雜的程序。
開發(fā)效率非常高，Python有非常強(qiáng)大的第三方庫，基本上你想通過計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)任何功能，Python官方庫里都有相應(yīng)的模塊進(jìn)行支持，直接下載調(diào)用后，在基礎(chǔ)庫的基礎(chǔ)上再進(jìn)行開發(fā)，大大降低開發(fā)周期，避免重復(fù)造輪子。
高級語言————當(dāng)你用Python語言編寫程序的時候，你無需考慮諸如如何管理你的程序使用的內(nèi)存一類的底層細(xì)節(jié)
可移植性————由于它的開源本質(zhì)，Python已經(jīng)被移植在許多平臺上（經(jīng)過改動使它能夠工 作在不同平臺上）。如果你小心地避免使用依賴于系統(tǒng)的特性，那么你的所有Python程序無需修改就幾乎可以在市場上所有的系統(tǒng)平臺上運(yùn)行
可擴(kuò)展性————如果你需要你的一段關(guān)鍵代碼運(yùn)行得更快或者希望某些算法不公開，你可以把你的部分程序用C或C++編寫，然后在你的Python程序中使用它們。
可嵌入性————你可以把Python嵌入你的C/C++程序，從而向你的程序用戶提供腳本功能
缺點(diǎn)：
速度慢，Python 的運(yùn)行速度相比C語言確實(shí)慢很多，跟JAVA相比也要慢一些，因此這也是很多所謂的大牛不屑于使用Python的主要原因，但其實(shí)這里所指的運(yùn)行速度慢在大多數(shù)情況下用戶是無法直接感知到的，必須借助測試工具才能體現(xiàn)出來，比如你用C運(yùn)一個程序花了0.01s,用Python是0.1s,這樣C語言直接比Python快了10倍,算是非?？鋸埩?，但是你是無法直接通過肉眼感知的，因?yàn)橐粋€正常人所能感知的時間最小單位是0.15-0.4s左右，哈哈。其實(shí)在大多數(shù)情況下Python已經(jīng)完全可以滿足你對程序速度的要求，除非你要寫對速度要求極高的搜索引擎等，這種情況下，當(dāng)然還是建議你用C去實(shí)現(xiàn)的。
代碼不能加密，因?yàn)镻YTHON是解釋性語言，它的源碼都是以名文形式存放的，不過我不認(rèn)為這算是一個缺點(diǎn)，如果你的項(xiàng)目要求源代碼必須是加密的，那你一開始就不應(yīng)該用Python來去實(shí)現(xiàn)。
線程不能利用多CPU問題，這是Python被人詬病最多的一個缺點(diǎn)，GIL即全局解釋器鎖（Global Interpreter Lock），是計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)語言解釋器用于同步線程的工具，使得任何時刻僅有一個線程在執(zhí)行，Python的線程是操作系統(tǒng)的原生線程。在Linux上為pthread，在Windows上為Win thread，完全由操作系統(tǒng)調(diào)度線程的執(zhí)行。一個python解釋器進(jìn)程內(nèi)有一條主線程，以及多條用戶程序的執(zhí)行線程。即使在多核CPU平臺上，由于GIL的存在，所以禁止多線程的并行執(zhí)行。關(guān)于這個問題的折衷解決方法，我們在以后線程和進(jìn)程章節(jié)里再進(jìn)行詳細(xì)探討。
Python目前主要應(yīng)用領(lǐng)域：
云計(jì)算: 云計(jì)算最火的語言， 典型應(yīng)用OpenStack
WEB開發(fā): 眾多優(yōu)秀的WEB框架，眾多大型網(wǎng)站均為Python開發(fā)，Youtube, Dropbox, 豆瓣。。。， 典型WEB框架有Django
科學(xué)運(yùn)算、人工智能: 典型庫NumPy, SciPy, Matplotlib, Enthought librarys,pandas
系統(tǒng)運(yùn)維: 運(yùn)維人員必備語言
金融：量化交易，金融分析，在金融工程領(lǐng)域，Python不但在用，且用的最多，而且重要性逐年提高。原因：作為動態(tài)語言的Python，語言結(jié)構(gòu)清晰簡單，庫豐富，成熟穩(wěn)定，科學(xué)計(jì)算和統(tǒng)計(jì)分析都很牛逼，生產(chǎn)效率遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于c,c++,java,尤其擅長策略回測
圖形GUI: PyQT, WxPython,TkInter
Python在一些公司的應(yīng)用：
谷歌：Google App Engine 、code.google.com 、Google earth 、谷歌爬蟲、Google廣告等項(xiàng)目都在大量使用Python開發(fā)
CIA: 美國中情局網(wǎng)站就是用Python開發(fā)的
NASA: 美國航天局(NASA)大量使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和運(yùn)算
YouTube:世界上最大的視頻網(wǎng)站YouTube就是用Python開發(fā)的
Dropbox:美國最大的在線云存儲網(wǎng)站，全部用Python實(shí)現(xiàn)，每天網(wǎng)站處理10億個文件的上傳和下載
Instagram:美國最大的圖片分享社交網(wǎng)站，每天超過3千萬張照片被分享，全部用python開發(fā)
Facebook:大量的基礎(chǔ)庫均通過Python實(shí)現(xiàn)的
Redhat: 世界上最流行的Linux發(fā)行版本中的yum包管理工具就是用python開發(fā)的
豆瓣: 公司幾乎所有的業(yè)務(wù)均是通過Python開發(fā)的
知乎: 國內(nèi)最大的問答社區(qū)，通過Python開發(fā)(國外Quora)
春雨醫(yī)生：國內(nèi)知名的在線醫(yī)療網(wǎng)站是用Python開發(fā)的
除上面之外，還有搜狐、金山、騰訊、盛大、網(wǎng)易、百度、阿里、淘寶 、土豆、新浪、果殼等公司都在使用Python完成各種各樣的任務(wù)。
python發(fā)展史
1989年，為了打發(fā)圣誕節(jié)假期，Guido開始寫Python語言的編譯器。Python這個名字，來自Guido所摯愛的電視劇Monty Python’s Flying Circus。他希望這個新的叫做Python的語言，能符合他的理想：創(chuàng)造一種C和shell之間，功能全面，易學(xué)易用，可拓展的語言。
1991年，第一個Python編譯器誕生。它是用C語言實(shí)現(xiàn)的，并能夠調(diào)用C語言的庫文件。從一出生，Python已經(jīng)具有了：類，函數(shù)，異常處理，包含表和詞典在內(nèi)的核心數(shù)據(jù)類型，以及模塊為基礎(chǔ)的拓展系統(tǒng)。
Granddaddy of Python web frameworks, Zope 1 was released in 1999
Python 1.0 - January 1994 增加了?lambda,?map,?filter?and?reduce.
Python 2.0 - October 16, 2000，加入了內(nèi)存回收機(jī)制，構(gòu)成了現(xiàn)在Python語言框架的基礎(chǔ)
Python 2.4 - November 30, 2004, 同年目前最流行的WEB框架Django 誕生
Python 2.5 - September 19, 2006
Python 2.6 - October 1, 2008
Python 2.7 - July 3, 2010
In November 2014, it was announced that Python 2.7 would be supported until 2020, and reaffirmed that there would be no 2.8 release as users were expected to move to Python 3.4+ as soon as possible
Python 3.0 - December 3, 2008
Python 3.1 - June 27, 2009
Python 3.2 - February 20, 2011
Python 3.3 - September 29, 2012
Python 3.4 - March 16, 2014
Python 3.5 - September 13, 2015
Python 3.6 - December 16,2016
摘自我的博客，禁止所有形式的轉(zhuǎn)載
第1章 為什么將Python用于金融
python是一門高級的編程語言，廣泛應(yīng)用在各種領(lǐng)域之中，同時也是人工智能領(lǐng)域首選的語言。
為什么將python用于金融？因?yàn)镻ython的語法很容易實(shí)現(xiàn)金融算法和數(shù)學(xué)計(jì)算，可以將數(shù)學(xué)語句轉(zhuǎn)化成python代碼，沒有任何語言能像Python這樣適用于數(shù)學(xué)。
請問python主要應(yīng)用領(lǐng)域是什么,哪方面用的多了.
python主要應(yīng)用領(lǐng)域：
1、云計(jì)算：
PYTHON語言算是云計(jì)算最火的語言，?典型應(yīng)用OpenStack。
2、WEB前端開發(fā)
python相比php\ruby的模塊化設(shè)計(jì)，非常便于功能擴(kuò)展；多年來形成了大量優(yōu)秀的web開發(fā)框架，并且在不斷迭代；如目前優(yōu)秀的全棧的django、框架flask，都繼承了python簡單、明確的風(fēng)格，開發(fā)效率高、易維護(hù)，與自動化運(yùn)維結(jié)合性好。
python已經(jīng)成為自動化運(yùn)維平臺領(lǐng)域的事實(shí)標(biāo)準(zhǔn)；眾多大型網(wǎng)站均為Python開發(fā)，Youtube,?Dropbox,?豆瓣。
3、人工智能應(yīng)用
基于大數(shù)據(jù)分析和深度學(xué)習(xí)而發(fā)展出來的人工智能本質(zhì)上已經(jīng)無法離開python的支持，目前世界優(yōu)秀的人工智能學(xué)習(xí)框架如Google的TransorFlow?、FaceBook的PyTorch以及開源社區(qū)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫Karas等是用python實(shí)現(xiàn)的。
甚至微軟的CNTK（認(rèn)知工具包）也完全支持Python，而且微軟的Vscode都已經(jīng)把Python作為第一級語言進(jìn)行支持。
4、系統(tǒng)運(yùn)維工程項(xiàng)目
Python在與操作系統(tǒng)結(jié)合以及管理中非常密切，目前所有l(wèi)inux發(fā)行版中都帶有python，且對于linux中相關(guān)的管理功能都有大量的模塊可以使用，例如目前主流的自動化配置管理工具：SaltStackAnsible（目前是RedHat的）。
目前在幾乎所有互聯(lián)網(wǎng)公司，自動化運(yùn)維的標(biāo)配就是python+Django/flask，另外，在虛擬化管理方面已經(jīng)是事實(shí)標(biāo)準(zhǔn)的openstack就是python實(shí)現(xiàn)的，所以Python是所有運(yùn)維人員的必備技能。
5、金融理財(cái)分析
量化交易，金融分析，在金融工程領(lǐng)域，Python語言不但在用，且用的最多，而且重要性逐年提高。原因：作為動態(tài)語言的Python，語言結(jié)構(gòu)清晰簡單，庫豐富，成熟穩(wěn)定，科學(xué)計(jì)算和統(tǒng)計(jì)分析都很牛逼，生產(chǎn)效率遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于c,c++,java,尤其擅長策略回測。
5、大數(shù)據(jù)分析
Python語言相對于其它解釋性語言最大的特點(diǎn)是其龐大而活躍的科學(xué)計(jì)算生態(tài)，在數(shù)據(jù)分析、交互、可視化方面有相當(dāng)完善和優(yōu)秀的庫（python數(shù)據(jù)分析棧：Numpy?Pandas?ScipyMatplotlipIpython）
并且還形成了自己獨(dú)特的面向科學(xué)計(jì)算的Python發(fā)行版Anaconda，而且這幾年一直在快速進(jìn)化和完善，對傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析語言如R?MATLAB?SAS?Stata形成了非常強(qiáng)的替代性。
參考資料：百度百科_Python
金融工程，量化投資學(xué)什么軟件好？Python還是Matlab
個人覺得還是都會比較好。技多不壓身。量化投資用Matlab 和 C++,一個建模一個執(zhí)行，足夠了。實(shí)在不愛用Matlab的話，R和Python也行。
選擇python推薦可以閱讀：《量化投資：以python為工具》主要講解量化投資的思想和策略，并借助Python 語言進(jìn)行實(shí)戰(zhàn)。《量化投資：以Python為工具》一共分為5 部分，第1 部分是Python 入門，第2 部分是統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)，第3 部分是金融理論、投資組合與量化選股，第4 部分是時間序列簡介與配對交易，第5 部分是技術(shù)指標(biāo)與量化投資?！读炕顿Y：以Python為工具》首先對Python 編程語言進(jìn)行介紹，通過學(xué)習(xí)，讀者可以迅速掌握用Python 語言處理數(shù)據(jù)的方法，并靈活運(yùn)用Python 解決實(shí)際金融問題；其次，向讀者介紹量化投資的理論知識，主要講解量化投資所需的數(shù)量基礎(chǔ)和類型等方面；最后講述如何在Python 語言中構(gòu)建量化投資策略。
選擇MATLAB推薦閱讀：《問道量化投資：用MATLAB來敲門》主要講述以MATLAB為分析工具的量化投資，由“MATLAB入門”、“MATLAB量化投資基礎(chǔ)”和“MATLAB量化投資相關(guān)函數(shù)詳解”3篇組成。入門篇讓零編程基礎(chǔ)的讀者快速掌握強(qiáng)大的數(shù)值計(jì)算和模擬分析工具M(jìn)ATLAB；量化投資基礎(chǔ)篇簡要介紹相關(guān)的投資策略及模型，重點(diǎn)講述MATLAB中的模型實(shí)現(xiàn)及應(yīng)用；函數(shù)詳解篇對MATLAB的金融工具箱、衍生品工具箱和固定收益工具箱中的全部函數(shù)一一進(jìn)行詳解，以幫助讀者快速掌握這些函數(shù)。
名稱欄目：python金融工程函數(shù),金融學(xué)python
本文URL：http://fisionsoft.com.cn/article/dsedeee.html
