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数据分析需要的工具介绍（四）
2018-12-26
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我们在上一篇文章中给大家介绍了Python语言的部分有优点，Python的优点有很多，比如说简单易学、速度快、免费开源。由此可见这些优点是比较诱人的，但是Python的优点不只是这些，那么Python的语言都还有哪些呢？下面就由小编为大家解答一下这个问题，希望这篇文章能够给大家带来帮助。

首先就是Python语言具有可移植性：由于它的开源本质，Python已经被移植在许多平台上。其次就是具有解释性：一个用编译性语言比如C或C++写的程序可以从源文件转换到一个你的计算机使用的语言。这个过程通过编译器和不同的标记、选项完成。运行程序的时候，连接/转载器软件把你的程序从硬盘复制到内存中并且运行。而Python语言写的程序不需要编译成二进制代码。你可以直接从源代码运行程序。在计算机内部，Python解释器把源代码转换成称为字节码的中间形式，然后再把它翻译成计算机使用的机器语言并运行。这使得使用Python更加简单。也使得Python程序更加易于移植。面向对象多也是其优点。Python既支持面向过程的编程也支持面向对象的编程。在“面向过程”的语言中，程序是由过程或仅仅是可重用代码的函数构建起来的。在“面向对象”的语言中，程序是由数据和功能组合而成的对象构建起来的。Python还有可扩展性。如果需要一段关键代码运行得更快或者希望某些算法不公开，可以部分程序用C或C++编写，然后在Python程序中使用它们。当然，Python具有可嵌入性。我们可以把Python嵌入C/C++程序，从而向程序用户提供脚本功能。

最重要的是，Python有丰富的库。Python标准库确实很庞大。它可以帮助处理各种工作，包括正则表达式、文档生成、单元测试、线程、数据库、XML、XML-RPC、HTML、WAV文件、密码系统、GUI（图形用户界面）、Tk和其他与系统有关的操作。由此可见Python的功能齐全。除了标准库以外，还有许多其他高质量的库。Python还有规范的代码。Python采用强制缩进的方式使得代码具有较好可读性。而Python语言写的程序不需要编译成二进制代码。

由此可见，Python这个工具的优点是十分多的，它相当于一位分析数据师的左膀右臂，Python是数据分析师等级的分水岭，所以大家在学习数据分析的时候万万不要错过它，熟练地掌握、应用Python是成为一名优秀的数据分析师的重要一步，希望这篇文章能够给大家带来帮助。


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