python语言的特点主要有速度快、免费、可移植性、解释性、可扩展性等，具体如下：速度快：Python的底层是用C语言写的很多标准库和第三方库也都是用C写的运行速度非常快。免费：使用者可以自由地发布这个软件的拷贝、阅读源代码、做改动、把一部分用于新的自由软件中。
简单：Python奉行简洁主义，易于读写，它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。免费：Python是开源软件。这意味着你不用花一分钱便能复制、阅读、改动它，这也是Python越来越优秀的原因——它是由一群希望看到一个更加优秀的Python的人创造并经常改进着的。
面向对象 Python既支持面向过程，又支持面向对象，这样编程更加灵活。 可扩展性 Python除了使用Python语言本身编写外，还可以混合使用C语言、Java语言编写。 丰富的第三方库 Python本身具有丰富强大的库，可以实现很多强大的功能。
Python有这些优点：简单性：Python是一种代表简单性思想的语言；易于使用：Python易于使用，因为有简单易懂的文档；快速：运行速度很快；免费开源。简单性：Python是一种代表简单性思想的语言。易于使用：Python易于使用，因为有简单易懂的文档。
Python语言在爬虫开发领域中处于核心和主导地位。首先，Python因其简洁易读的语法和强大的第三方库支持，在爬虫开发中具有显著优势。它提供了丰富的网络请求库，如`requests`，可以轻松地发起HTTP请求并获取网页内容。同时，Python的`BeautifulSoup`、`lxml`等库能够高效地解析HTML或XML文档，提取所需的数据。
在爬虫领域，Python几乎是霸主地位，将网络一切数据作为资源，通过自动化程序进行有针对性的数据采集以及处理。从事该领域应学习爬虫策略、高性能异步IO、分布式爬虫等，并针对Scrapy框架源码进行深入剖析，从而理解其原理并实现自定义爬虫框架。
开发效率高 因为爬虫的具体代码根据网站不同而修改的，而Python这种灵活的脚本语言特别适合这种任务。（4） 上手快 网络上Python的教学资源很多，便于大家学习，出现问题也很容易找到相关资料。另外，Python还有强大的成熟爬虫框架的支持，比如Scrapy。
Python在爬虫技术领域占据主导地位，能够高效地采集和处理网络数据。学习爬虫策略、异步IO和高性能分布式爬虫等技术，对于深入理解数据驱动的应用至关重要。 **云计算开发 Python是开发云计算应用的重要语言，OpenStack等流行的云计算平台就是用Python开发的。掌握Python能够为云计算开发打下坚实的基础。
因为python的脚本特性，python易于配置，对字符的处理也非常灵活，加上python有丰富的网络抓取模块，所以两者经常联系在一起。
数据科学：将Python用于机器学习：可以研究人工智能、机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等将Python用于数据分析/可视化：大数据分析等等。网络爬虫：网络爬虫是指按照某种规则在网络上爬取所需内容的脚本程序。在爬虫领域，Python是必不可少的一部分。
1、简单：Python奉行简洁主义，易于读写，它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。 免费：Python是开源软件。这意味着你不用花一分钱便能复制、阅读、改动它，这也是Python越来越优秀的原因——它是由一群希望看到一个更加优秀的Python的人创造并经常改进着的。
2、python语言的特点主要有速度快、免费、可移植性、解释性、可扩展性等，具体如下：速度快：Python的底层是用C语言写的很多标准库和第三方库也都是用C写的运行速度非常快。免费：使用者可以自由地发布这个软件的拷贝、阅读源代码、做改动、把一部分用于新的自由软件中。
3、开发效率高：Python的各个优点是相辅相成的。例如，Python语言因为有了丰富强大的类库，所以，Python的开发效率能够显著提高。相对于C、C++和Java等编译语言，Python开发者的效率提高了数倍。实现相同的功能，Python代码的文件往往只有C、C++和Java代码的1/5~1/3。
4、特点：Python作为时下主流编程语言，主要优点有：简单：Python是一种代表简单主义思想的语言。能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。易学：Python极其容易上手，因为Python有极其简单的说明文档 。
5、Python的特点包括： 简洁性：Python的语法设计强调可读性，使得编写程序的过程更接近于自然语言。 易学性：Python有一个庞大的社区支持和丰富的文档资源，使得初学者能够迅速上手。 高效性：Python的执行速度快，因为它有一个用C语言编写的底层，并且许多标准库和第三方库也是用C语言编写的。
6、Python 特点：开源 Python 是 FLOSS（自由/开源源码软件）之一，简单地理解就是，用户使用 Python 进行开发和发布自己编写的程序，不需要支付任何费用，也不用担心版权问题，即使作为商业用途，Python 也是免费的。
1、以下是一些 Python 数据分析的优势： 语法简单精炼，适合初学者入门。比起其他编程语言，Python 的语法非常简单，代码的可读性很高，非常有利于初学者的学习 。 Python 拥有许多强大的库和工具，如 NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn 等，这些库和工具可以帮助你更快地完成数据分析任务 。
2、数据预处理 数据预处理是对清洗完的数据进行整理以便后期的统计和分析工作，主要包括数据表的合并、排序、数值分列、数据分组及标记等工作。在Python中可以使用merge函数对两个数据表进行合并，合并的方式为inner，此外还有left、right和outer方式。
3、Python在数据处理方面的优势首先得益于其丰富的标准库和第三方库。例如，NumPy库提供了高效的数组处理能力，非常适合进行数值计算；Pandas库则提供了强大的数据分析工具，可以轻松地处理和分析结构化数据。这些库的存在，使得Python能够轻松应对各种数据处理任务，从简单的数据清洗到复杂的数据挖掘和分析。
4、Python拥有丰富的库，提供了全面的数据分析工具集。在科学计算领域，Python的numpy、matplotlib、scikit-learn、pandas和ipython等工具尤为突出。特别是pandas，在处理中型数据方面表现卓越，已成为数据分析中不可或缺的工具。 相较于MATLAB、R语言等其他数据分析专用语言，Python的功能更为全面。
5、Python在数据分析和交互、探索性计算以及数据可视化等方面都显得比较活跃，这就是Python作为数据分析的原因之一，python拥有numpy、matplotlib、scikit-learn、pandas、ipython等工具在科学计算方面十分有优势，尤其是pandas，在处理中型数据方面可以说有着无与伦比的优势，已经成为数据分析中流砥柱的分析工具。
6、python最大的优势在于学习门槛低，语法灵活。python也有很多开源成熟的科学计算机库，比如：Numpy，Scipy，Pandas 而且上面说的这些库都是免费的，并且便捷。
数据处理与分析：财务工作涉及大量的数据，如财务报表、交易记录等。Python具有强大的数据处理能力，可以快速地读取、清洗和整理数据，为后续的分析和决策提供支持。例如，可以使用Pandas库进行数据筛选、排序、分组等操作。以及使用NumPy库进行数值计算和统计分析。
谈python在财务中的应用如下：在操作Excel方面：Python用xlwings将数据从Excel导入numpy或pandas分析很方便，自定义方法调用宏也很方便，但需要稍微了解vba的事件。在从各种稀奇古怪的文件，或从网络获取数据时，Python最好用，但自动控制Windows下的各种窗体，代替重复操作读写数据时，ahk或者powershell需要了解。
可以用来处理数据，进行更深层次的数据分析 会计财务都离不开和数据打交道，而且每天有大量重复性工作，所以学习Python最大的用处是：释放大部分人力对数据的处理，解放重复劳动性工作。评估预算的时候，快速数据对比 学会python操作excel，然后可能学一学科学计算的第三方库就差不多了。
