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转行 Python 开发需知的 11 个核心常识
Python 在自动化运维、Web 开发及大数据分析领域应用广泛。文章探讨了 Python 适用场景、大数据处理能力、替代 Shell 的可能性、数据库访问、面向对象特性、学习路径、IDE 选择、监控方法、跨平台支持及效率提升等 11 个核心问题。指出 Python 适合 IO 密集型任务，CPU 密集型建议结合 C 实现，强调模块应用优于语法记忆，并推荐 PyCharm 等工具。
Python 在自动化运维、Web 开发及大数据分析领域应用广泛。文章探讨了 Python 适用场景、大数据处理能力、替代 Shell 的可能性、数据库访问、面向对象特性、学习路径、IDE 选择、监控方法、跨平台支持及效率提升等 11 个核心问题。指出 Python 适合 IO 密集型任务，CPU 密集型建议结合 C 实现，强调模块应用优于语法记忆，并推荐 PyCharm 等工具。
这个没有固定答案，很多人都说 Python 不适合开发 GUI 的程序，但 Python 自己的 IDE——IDLE 和第三方的 IDE——Eric 就是 Python 写的。 目前看到的更多的人是拿来写 Web，使用如 Django、web.py 框架，没记错 Flask 也是。 也有一个情况用的比较多，用 Python 当胶水，与各种语言结合，共同完成某软件功能，注意观察也许你会发现在安装一些软件的时候会有 Python 的身影。 我个人还拿 Python 模拟过端口转发和 DNS 服务等，所以真的是要看怎么用，而不是能怎么用。 另外大数据分析 Python 也是比较适合的，从载入到分析，再到保存结果等，Python 有一整套的模块应对。
Python 很适合做大数据相关的分析，内置的 C 编译的模块能应对常见的操作，个别极端的算法建议用 C 重写相关模块。 Python 本身的特点更多的是高效率的开发和简单的维护，速度交给 C 去吧，更多的问题其实出自写代码的人没有更好的使用，而不是效率不够高。比如排序，本来 Python 有非常高效的内置 C 编译的模块，却非要自己写算法，这样的结果不慢都是奇怪的。 另外还要看需求是 CPU 密集型，还是 IO 密集型，如果是 CPU 密集型建议这部分操作由 C 实现，IO 密集型的效率不会因为 Python 而有多少改变。 C 的效率是高，但框架搭起来也费劲，所以还是结合着来吧，也因此，Python 被称为胶水语言。
完全可以，Shell 的功能 Python 均可实现，而且代码量更少、结构更优、可阅读性更好，而 Python 可实现的功能 Shell 却不一定能，如运维中会用到的用于网络通信的 Socket 模块、用于 WEB 的 Django 框架、用于性能采集的 psutil 模块等，而且 Shell 对操作系统的命令依赖性较强，Python 可在更大程度上规避。 在一个 Shell 的 IDE 是个很大的问题，虽然 Python 的原生 IDE 不怎么样，但第三方的 IDE 还是功能十分强大的，虽然不能和微软的 Visual Studio 相媲美，但也是能完全满足 Python 的开发需求的。 再说下 Python 的效率问题，Python 支持多进程、多线程以及协程（比线程更小一级），程序并发度是在 Shell 之上的。Python 的核心模块基本都是用 C 实现的，因此效率更高。如有必要也可能将需要用 Python 实现的 Python 模块用 C 重写以提高效率，当然也可以直接用 C Python，一个直接完全用 C 实现的 Python 解释器。
可以，Python 可以访问常见的各种数据库，如 Oracle、MySQL、Vertica、SQLServer 等，加载相应的模块即可，模块列表如下：
Python 虽然是解释型语言，但从设计之初就已经是一门面向对象的语言，对于 Python 来说一切皆为对象。正因为如此，在 Python 中创建一个类和对象是很容易的，当然如果习惯面向过程或者函数的写法也是可以的，Python 并不做硬性的限制。 Python 的面向对象特征如下：
阅读官方文档即可满足日常需求，官方文档有中文翻译，更加方便学习。但这些都是基础的语法和常见的模块，Python 学习重要的是模块，快速、高效的开发依赖的是模块的应用，站在前人的肩膀会省时省力的多。 但学习 Python 其实最重要的是学习模块，而非语法本身，Python 的语法十分简单，只要大学学过 C 或者数据结构课程，甚至完全没学过的人也是可以轻松掌握的。掌握了语法已经可以实现 Shell 的功能，但要想提高模块的学习必不可少，如运维人员经常用的有：
有，IDLE 是用 Python 实现的 Python 的 IDE 工具，但说实话，功能真心不咋地。我个人常用的 IDE 如下：
准确的说应该是有哪些模块，健康监控肯定要有 psutil 来监控性能，还会用到通信的 Socket，登陆的 Paramiko、telnetlib，ftp 的 ftplib。 原理基本就是采集数据——本地处理数据——传输数据，如果做的比较完善可以再做个呈现数据，也可以把数据发送给 Zabbix 等开源工具。
支持常见的主流平台，如 AIX、HPUX、Solaris、Linux、Windows 等，除 Windows 外常见的 Unix、Linux 平台均带有原生的 Python，但版本一般较低。关于跨平台和其跨平台语言一样，要注意有些个别模块是单一平台特有的，整体的跨平台性还是很好的，不必为适应多平台写多套代码。 但这不是说一点限制都没有：首先，同一个版本的中间文件 .py 和.pyc 以及.pyo 是跨平台的；其次，PC 与移动终端，如：手机、Pad 不可跨平台（原因见下一条）；最后，不能跨处理器构架，如：Intel 与 ARM，64 位与 32 位。
因为 Python 很多底层的东西不用自己写，模块资源丰富，运用得当开发效率当然会提升，而且各种框架也为快速开发提供了基础。
通常 Java 的速度比 Python 快些。Python 调用 C 扩展除外（也可以直接用 CPython）。 对于 Python 速度太慢的批评，Python 语言作者 Guido van Rossum 说：
如果你开发的系统发现了性能瓶颈，通常最有效率的做法是找到出问题的代码块，用速度较快的语言如 C 或 C++ 写一些代码替换该功能或该模块，而不是用 C 或 C++ 重写整个系统，因为对大部分代码而言，语言的速度是无关紧要的。
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