跳到主要内容
极客日志极客日志面向AI+效率的开发者社区
首页博客我的书AI学习GitHub 精选镜像AI工具UI配色美学关于
搜索内容 / 工具 / 仓库 / 镜像...⌘K搜索
注册
博客列表
PythonAI算法

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。

人间过客发布于 2025/2/7更新于 2026/10/2587 浏览
转行 Python 开发需知的 11 个核心常识

随着移动互联网的普及,服务器运维所面临的挑战也随之越来越大。当规模增长到一定程度,手动管理方式已经无法应对,自动化运维成为解决问题的关键。Python 凭借其灵活性,在自动化运维方面已经被广泛使用,能够大大提高运维效率,服务器集群的规模越大,优势越明显。下面一些知识有助于你开始进入 Python 的世界。

1. Python 适用于哪些应用场景?

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。

2. Python 能够胜任大数据吗?

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。

3. Python 是否可以完全代替 Shell?

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。

4. Python 是否可以访问常见的数据库?

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:

  • Oracle:cx_Oracle
  • MySQL:MySQLdb

5. Python 开发是面向过程、函数还是对象?

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:

  1. 封装 面向对象程序设计中的术语对象(Object)基本上可以看做数据(特性)以及由一系列可以存取、操作这些数据的方法所组成的集合。传统意义上的'程序= 数据结构 + 算法'被封装'掩盖'并简化为'程序=对象 + 消息'。对象是类的实例,类的抽象则需要经过封装。封装可以让调用者不用关心对象是如何构建的而直接进行使用。
  2. 继承 类继承:继承给人的直接感觉是这是一种复用代码的行为。继承可以理解为它是以普通的类为基础建立专门的类对象,子类和它继承的父类是 IS-A 的关系。 多重继承:不同于 C#,Python 是支持多重类继承的(C# 可继承自多个 Interface,但最多继承自一个类)。多重继承机制有时很好用,但是它容易让事情变得复杂。
  3. 多态 多态意味着可以对不同的对象使用同样的操作,但它们可能会以多种形态呈现出结果。在 Python 中,任何不知道对象到底是什么类型,但又需要对象做点什么的时候,都会用到多态。方法是多态的,运算符也是多态的。

6. 如何快速掌握 Python?

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:

  • psutil:获取性能信息
  • socket:基本网络通信
  • IPy:IP 地址相关处理
  • dnspython:域名相关处理
  • difflib:文件比较
  • pexpect:屏幕信息获取,常用于自动化
  • paramiko:SSH 客户端
  • XlsxWriter:Excel 相关处理 其他还有很多很多功能模块,每天也不断的有新的模块、框架、组件产生,如用于与 Java Script 做桥接的 PythonJS,甚至 Python 还可以编写 Map 和 Reduce。

7. Python 是否有专用的 IDE 工具?

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:

  • PyCharm PyCharm 是 JetBrains 开发的 Python IDE。PyCharm 用于一般 IDE 具备的功能,比如,调试、语法高亮、Project 管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制……另外,PyCharm 还提供了一些很好的功能用于 Django 开发,同时支持 Google App Engine,更酷的是,PyCharm 支持 IronPython!
  • Wing IDE Wingware 的 Python IDE 兼容 Python 2.x 和 3.x,可以结合 Django,matplotlib,Zope,Plone,App Engine,PyQt,PySide,wxPython,PyGTK,Tkinter,mod_wsgi,pygame,Maya,MotionBuilder,NUKE,Blender 和其他 Python 框架使用。Wing 支持测试驱动开发,集成了单元测试,nose 和 Django 框架的执行和调试功能。Wing IDE 启动和运行的速度都非常快,支持 Windows,Linux,OS X 和 Python 版本。
  • NotePad++ 简单、方便,但仅适合临时性的更改。 其他的还有:Eclipse with PyDev、Sublime Text、Komodo Edit、PyScripter、The Eric Python IDE、Interactive Editor for Python。

8. 运用 Python 实现系统自动化监控有哪些常用方法?

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。

9. Python 可运行在哪些平台?跨平台性如何?

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。

10. 如何利用 Python 提高开发效率?

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。

11. Python 运行速度如何?

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。

目录

  1. 随着移动互联网的普及,服务器运维所面临的挑战也随之越来越大。当规模增长到一定程度,手动管理方式已经无法应对,自动化运维成为解决问题的关键。Python 凭借其灵活性,在自动化运维方面已经被广泛使用,能够大大提高运维效率,服务器集群的规模越大,优势越明显。下面一些知识有助于你开始进入 Python 的世界。
  2. 1. Python 适用于哪些应用场景?
  3. 2. Python 能够胜任大数据吗?
  4. 3. Python 是否可以完全代替 Shell?
  5. 4. Python 是否可以访问常见的数据库?
  6. 5. Python 开发是面向过程、函数还是对象?
  7. 6. 如何快速掌握 Python?
  8. 7. Python 是否有专用的 IDE 工具?
  9. 8. 运用 Python 实现系统自动化监控有哪些常用方法?
  10. 9. Python 可运行在哪些平台?跨平台性如何?
  11. 10. 如何利用 Python 提高开发效率?
  12. 11. Python 运行速度如何?

更多推荐文章

查看全部
  • Python 库 adarsha-pdf 语法、参数及实际案例
  • 爬虫与大模型结合实践:从基础提取到框架应用
  • 国内大型语言模型研发进展与突破性应用
  • JVM 垃圾回收核心:根可达性、三色标记与 CMS/G1 对比
  • 图论入门:基本概念与代码实现(邻接矩阵、邻接表、DFS/BFS)
  • 自然语言处理在医疗健康领域的应用与实战
  • C 语言数据结构与算法基础:文件操作、排序查找及链表简介
  • GitNexus 技术解析:基于知识图谱的代码库分析工具
  • Python 面试高频题:从可变对象到垃圾回收机制
  • 利用 ChatGPT 提示词定制个性化学习计划指南
  • OpenClaw 浏览器控制方案:利用 Chrome Debug 模式实现全自动控制
  • 理解 Linux 环境变量、命令行参数与程序地址空间的底层逻辑
  • 大模型微调七步法:构建垂直领域专用模型
  • AI 产品经理面试核心考点与实战指南
  • 2025 年免费数字人工具评测:五大 AI 平台对比
  • AI 实践:Skills 技能详解
  • AI 时代程序员提效指南:主流工具实战与避坑
  • 数据结构顺序表定义、操作与综合应用题解析
  • AI 驱动的产品落地全流程:从需求挖掘到上线管控实战
  • Rust 核心内存安全机制:所有权、借用与生命周期

相关免费在线工具

  • 加密/解密文本

    使用加密算法(如AES、TripleDES、Rabbit或RC4)加密和解密文本明文。 在线工具,加密/解密文本在线工具,online

  • RSA密钥对生成器

    生成新的随机RSA私钥和公钥pem证书。 在线工具,RSA密钥对生成器在线工具,online

  • Mermaid 预览与可视化编辑

    基于 Mermaid.js 实时预览流程图、时序图等图表,支持源码编辑与即时渲染。 在线工具,Mermaid 预览与可视化编辑在线工具,online

  • 随机西班牙地址生成器

    随机生成西班牙地址(支持马德里、加泰罗尼亚、安达卢西亚、瓦伦西亚筛选),支持数量快捷选择、显示全部与下载。 在线工具,随机西班牙地址生成器在线工具,online

  • Gemini 图片去水印

    基于开源反向 Alpha 混合算法去除 Gemini/Nano Banana 图片水印,支持批量处理与下载。 在线工具,Gemini 图片去水印在线工具,online

  • curl 转代码

    解析常见 curl 参数并生成 fetch、axios、PHP curl 或 Python requests 示例代码。 在线工具,curl 转代码在线工具,online