好吧，相较于其它许多你可以拿来用的编程语言而言，它“更容易一些”。
Python的语言没有多少仪式化的东西，所以就算不是一个Python专家，你也能读懂它的代码。我的经验是，通过实例来学习和教授Python要比采取同样的方式去接触比方说Ruby或者Perl更加容易，因为Python的语法里面条条框框以及特殊的处理场景要少得多。它所专注的并非语言表现的丰富程度，而是你想要用你的代码完成什么。
它能用少量的代码构建出很多功能
Python能带给所有开发者一种快速的学习体验。通过实践，你可以在最多两天之内轻松实现一个具备基础功能的游戏(而这还是在对编程完全不了解的情况下)。
另外一些让Python成为一门引人注目的编程语言的因素就是它的可读性和高效性。
多才多艺
Python今年28岁了。尽管它比我的许多读者年纪还要大，但是仍然受到高度的关注，因为它可以被应用于如今你所能想得到的相当多的软件开发和操作场景。
要管理本地或者云基础设施吗？Python可以。
开发网站？OK，它也能行的。
需要处理一个SQL数据库？可以。
需要为Hive或者Pig定制一个功能？能做到。
只是想为自己构建一个小工具？Python就是最好的选择。
需要一门支持面向对象设计的语言？Python的特性就能满足啦。
简而言之，将Python了解得更加深入一点点，就能让你具备可以适应范围更宽泛的工作角色的技能。
拥有最成熟的程序包资源库之一
一旦你了解了该语言，就可以利用上这个平台：Python以PyPI(读作Pie-Pie)为其后盾,这是一个拥有超过85,000个Python模块和脚本的资源库，你拿过来就立马可以使用。
这些模块向你的本地Python环境分发已经预先打包好的功能，可以用来解决各种诸如数据库处理，计算机视觉实现，像维度分析这样的高级数据分析的执行，或者是构建REST风格的web服务这些问题。
广泛用于数据科学领域
不管你从事的是什么工作，数据都会是其中的一部分。IT，软件开发，市场等等——它们都深度地关乎数据且对于智慧求之若渴。很快数据分析技能就会像编码技能一样的重要，而Python在两个领域都占有重要的地位。
Python紧挨着R语言，都是现代数据科学中最常被使用的语言。事实上，在数据科学领域，Python的职位职位需求超过了R语言。你在学习Python时发展出来的技能将会直接转换并被用来构建起自己的这些分析技能。
是跨平台且开源的
Python可以跨平台运行，并且已经开放源代码超过20年的时间了，如果你需要代码能同时在Linux，Windows以及macOS上跑起来，Python就能满足要求。此外，有数十年的修修补补以及不断完善做后盾，可以确保你能够随心所欲地运行自己的代码。
很灵活
有一些Python同其它编程语言集成在一起的稳定实现。
CPython,同C集成的版本。
Jython,同Java集成的Python版本。
IronPython,被设计用来兼容.Net和C#。
PyObjc,ObjectiveC工具下的Python写法。
RubyPython,同Ruby集成的Python版本。
并没有很多的语言能提供像Python这样的多样性和简洁性;能持续努力演进并让社区繁荣好几十年的就更少了。无论你是编码新手还是能信手写就脚本的大师，都需要了解一下Python。
关于Python技术储备
学好 Python 不论是就业还是做副业赚钱都不错，但要学会 Python 还是要有一个学习规划。最后大家分享一份全套的 Python 学习资料，给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助！
一、Python所有方向的学习路线
Python所有方向路线就是把Python常用的技术点做整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。
二、学习软件
工欲善其事必先利其器。学习Python常用的开发软件都在这里了，给大家节省了很多时间。
三、全套PDF电子书
书籍的好处就在于权威和体系健全，刚开始学习的时候你可以只看视频或者听某个人讲课，但等你学完之后，你觉得你掌握了，这时候建议还是得去看一下书籍，看权威技术书籍也是每个程序员必经之路。
四、入门学习视频
我们在看视频学习的时候，不能光动眼动脑不动手，比较科学的学习方法是在理解之后运用它们，这时候练手项目就很适合了。
五、实战案例
光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。
六、面试资料
我们学习Python必然是为了找到高薪的工作，下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料，并且有阿里大佬给出了权威的解答，刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。
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