python唯一的缺點就是，在目前現有的實現方式下，與c和c++這類編譯語言相比，python的執行速度還不夠快。教程後面將對實現方式的概念進行詳細闡述。簡而言之，目前python的標準實現方式是將源**的語句編譯（或者說是轉換）為位元組碼的形式，之後再將位元組碼解發布來。由於位元組碼是一種與平台無關的格式，位元組碼具有可移植性。然而，因為python沒有將**編譯成底層的二進位制**（例如，intel晶元的指令），一些python程式將會比像c這樣的完全編譯語言慢一些。
程式的型別決定了是否需要關注程式的執行速度。python已經優化過很多次，並且python**在絕大多數應用領域執行的速度也足夠快。此外，一旦使用python指令碼做一些「現實」世界的事情，程式實際上是以c語言的速度執行的，例如，處理某乙個檔案或構建乙個使用者圖形介面（gui）。因為在這樣的任務中，python**會立即傳送至python直譯器內部已經編譯的c**。究其根源，python開發速度帶來的效益往往比執行速度帶來的損失更為重要，特別是在現代計算機的處理速度情況下。
即使當今cpu的處理速度很快，在一些應用領域仍然需要優化程式的執行速度。例如，數值計算和動畫，常常需要其核心數值處理單元至少以c語言的速度（或更快）執行。如果在以上領域工作，通過分離一部分需要優化速度的應用，將其轉換為編譯好的擴充套件，並在整個系統中使用python指令碼將這部分應用連線起來，仍然可以使用python。
我們將不會再談論這個擴充套件的問題，但這卻是乙個我們先前所提到過的python作為控制語言角色的鮮活例子。numpy是採用雙語言混編策略的乙個重要例子：作為乙個python的數值計算擴充套件，numpy將python變為乙個高效並簡單易用的數值計算程式設計工具。你也許不會在自己的python工作中採用這種擴充套件的方式程式設計，但是如果需要的話，python也是能夠提供這種強大的優化機制的。
總體來說，python從廣泛的使用者基礎和活躍的開發者社群中受益不少。由於python有近19年的發展歷史並得到了廣泛的應用，python保持了穩定並具有活力的發展趨勢。除了個人使用者使用之外，python也被一些公司應用於商業產品的開發上。例如：
•流行的p2p檔案分享系統bitjorrent是乙個python程式。
•eve online這款大型多人網路遊戲（massively multiplayer online game，mmog），廣泛地使用python。
•maya這款強大的整合化3d建模和動畫系統，提供了乙個python指令碼程式設計api。
•intel、cisco、hewlett-packard、seagate、qualcomm和ibm使用python進行硬體測試。
•industrial light & magic、pixar等公司使用python製作動畫電影。
•在經濟市場**方面，jpmorgan chase、ubs、getco和citadel使用python。
•nasa、los alamos、fermilab、jpl等使用python實現科學計算任務。
•irobot使用python開發了商業機械人真空吸塵器。
•esri在其流行的gis地圖產品中使用python作為終端使用者的定製工具。
•nsa在加密和智慧型分析中使用python。
•ironport電子郵件伺服器產品中使用了超過100萬行的python**實現其作業。
•olpc使用python建立其使用者介面和動作模組。
還有許多方面都有python的身影。如今貫穿所有使用python的公司的唯一共同思路也許就是：python在所有的應用領域幾乎無所不能。python的通用性使其幾乎能夠應用於任何場合，而不是只能在一處使用。實際上，我們這樣說也不為過：無論是短期策略任務（例如，測試或系統管理），還是長期戰略上的產品開發，python已經證明它是無所不能的。
python系列教程3
宣告 在人工智慧技術教學期間，不少學生向我提一些python相關的問題，所以為了讓同學們掌握更多擴充套件知識更好的理解人工智慧技術，我讓助理負責分享這套python系列教程，希望能幫到大家！由於這套python教程不是要由所寫，所以不如我的人工智慧技術教學風趣幽默，學起來比較枯燥 但它的知識點還是講...
python系列教程 python系列教程
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