python生成器跟迭代器有什么区别 Python的优势和缺陷是什么？
Python的优势和缺陷是什么？
首先感谢邀请，目前Python可以大概统称Python2和Python3。
因为Python的优势和缺陷网络资料
python语言的优势
⑴才是初学python的科班出身的小白，python相当简单点，的很合适人类阅读。泛读三个良好的Python程序就觉得像是在读英语一样，即便这个英语的要求的很严格！Python的这种伪代码本质是它比较大的优点之一。它使你能够专注心于能解决问题而不是什么去搞明白语言本身。
⑵易学。python虽说是用c语言写的，可是它掘弃了c中相当急切的指针，更简练了python的语法。
⑶Python是FLOSS（自由/新区源码软件）之一。简单啊地说，你也可以契约地先发布这个软件的拷入、阅读它的源代码、对它做改动、把它的一部分作用于新的契约软件中。Python如果能看到一个更加优秀的人创造出并经常会设计改进。
⑷可移植性————的原因它的开源代码本质，Python早就被移植在许多平台上（经过改动使它也能工作在有所不同平台上）。如果没有你最好小心地尽量避免使用依赖感于系统的特性，这样的话你的所有Python程序不需要可以修改就是可以在下列各项任台上面启动。这些平台包括Linux、Windows、FreeBSD、Macintosh、Solaris、OS/2、Amiga、AROS、though/400、BeOS、OS/390、z/OS、Palm OS、QNX、VMS、Psion、Acom RISC OS、VxWorks、PlayStation、Sharp Zaurus、Windows CE甚至还另外PocketPC、Symbian在内Google设计和实现linux旗下的Android平台！
⑸在计算机内部，Python回答器把源代码转换成成称为字节码的中间形式，然后把再把它汉语翻译成计算机可以使用的机器语言并不运行。事实上，而你并没有要着急怎么代码编译程序，该如何确保全连接转载真确的库等等，所有这一切让不使用Python非常简单啊。而你只要把你的Python程序u盘拷贝到另外一台计算机上，它就可以不工作了，这也也让你的Python程序越来越易于移植。
⑹Python既接受面向过程的函数编程也接受面向对象的抽象编程。在再朝过程的语言中，程序是由过程或单单是可器重代码的函数统合站了起来的。在面向对象的语言中，程序是由数据和功能配对组合而成的对象最终形成站了起来的。与其他通常的语言如C和Java而言，Python以一种相当强大又简单实现程序向大对象编程。
⑺可扩展性和可合成一体性。如果不是你要你的一段最关键代码运行得更快或则期望某些算法不可以公开，你是可以把你的部分程序用C或Cc语言设计，后再在你的Python程序中不使用它们。你可以把Python附着你的C/C程序，使向你的程序用户可以提供脚本功能。
⑻极为丰富的库。Python标准库的确很庞然。python有可定义的第三方库是可以使用。它是可以解决你一次性处理各种工作，和正则表达式、文档生成沉淀、单元测试、线程、数据库、网页浏览器、CGI、FTP、电子邮件、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。记好，只要安装好了Python，所有这些功能全是和用的。这被称作Python的“功能齐全”理念。除此之外标准库以外，还有一个许多其他高质量的库，如wxPython、Twisted和Python图像库等等。
⑼Python的确是一种极其十分精彩又强大的语言。它比较合理地结合了集高性能与令编写程序简单挺有趣的特色。
⑽规范的代码。Python采用强制破军蜷进的以至于代码本身奇好的可读性。
python语言的缺陷
大部分事情肯定不能将程序随手写成一行，如importsysforiofi。而perl和awk就无此限制修改，可以不相对方便啊的在shell下完成很简单程序，不要如Python一样，需要将程序写入一个.py文件。（对很多用户而言这也不可以算没限制）
⑴运行速度，有速度具体的要求的话，用C改写本最重要的部分吧。当然了这对用户而言，机器上手机运行速度是这个可以看出的。而且用户根本不那种感觉不出去这种速度的差异。
⑵必是优点又是缺点，python的开源软件性是的Python语言没法加密，但是目前国内市场纯粹靠编写软件卖出去客户的越来越少，网站和移动应用不需要给客户源代码，所以这个问题就是问题了。国伴随着时间的推移，很多国内软件公司，尤其是游戏公司，也正在规模在用他。
⑶构架选择少（没有像C#这样的官方.net构架，也没有像ruby的原因历史较长，构架开发的相对集中。RubyatRails构架开发中等规模web程序横行天下）。当然了这也从另一个侧面只能证明，python都很优秀，吸引的人才多，项目也多。
Python版本大致这个可以再划分为Python3.x和Python2.x版本，他们的区别比较好确实。参考网络资料
1.性能方面
Py3.0运行pystonebenchmark的速度比Py2.5慢30%。Guido以为Py3.0有极大的优化空间，在字符串和整形操作上可
以得到很好的优化结果。
Py3.1性能比Py2.5慢15%，另外比较大的提升空间。
2.编码
Py3.X源码文件设置为可以使用utf-8编码，这就也让100元以内代码是合法的：
gtgtgtchina
gtgtgtprint()
china
3.语法
1）能去掉了ltgt，全部除用!
2）能去掉``，所有的后再用repr()
3）关键词加入到such和with，还有True,False,None
4）整型除法前往浮点数，要换取整型结果，请在用//
5）加入nonlocal语句。建议使用noclocalx可以不然后委托外围（非全局）变量
6）能去掉print语句，一并加入print()函数实现同一的功能。同样的的还有一个exec语句，已经转成exec()函数
比如：
2.X:printThe answernot
一个合格的Python工程师，应该具备怎样的编程水平？
简单的方法谢谢啦请帖，那种感觉有本书你学的不多了就基本都必须具备了一名鉴定合格的python编程工程师
第1章从数学建模到人工智能
1.1数学建模1.1.1数学建模与人工智能1.1.2数学建模中的常见问题1.2人工智能下的数学1.2.1统计量1.2.2矩阵概念及运算1.2.3概率论与数理统计1.2.4高等数学——导数、微分、不定积分、定积分第2章Python快速入门2.1安装Python2.1.1Python安装好步骤2.1.2IDE的选择2.2Python基本操作2.2.1第一个小程序2.2.2注释与磁盘格式化输出2.2.3列表、元组、字典2.2.4条件语句与循环语句2.2.5break、continue、pass2.3Python有高级操作2.3.1lambda2.3.2map2.3.3filter第3章Python科学计算库NumPy3.1NumPy简介与安装好3.1.1NumPy简介3.1.2NumPy安装3.2基本操作3.2.1初识NumPy3.2.2NumPy数组类型3.2.3NumPy修改数组3.2.4索引与切片3.2.5矩阵扩展与切割空间3.2.6矩阵运算与线性代数3.2.7NumPy的广播机制3.2.8NumPy统计函数3.2.9NumPy排序、搜索3.2.10NumPy数据的保存第4章广泛科学计算模块快速入门4.1Pandas科学计算库4.1.1初识Pandas4.1.2Pandas基本操作4.2Matplotlib可视化图库4.2.1初识Matplotlib4.2.2Matplotlib基本操作4.2.3Matplotlib绘图案例4.3SciPy科学计算库4.3.1初识SciPy4.3.2SciPy基本操作4.3.3SciPy图像处理案例第5章Python网络爬虫5.1爬虫基础5.1.1初识爬虫5.1.2网络爬虫的算法5.2爬虫入门实战5.2.1内部函数API5.2.2爬虫实战5.3爬虫晋阶—高效率爬虫5.3.1多进程5.3.2多线程5.3.3协程5.3.4小结第6章Python数据存储6.1关系型数据库MySQL6.1.1初识MySQL6.1.2Python你操作MySQL6.2NoSQL之MongoDB6.2.1初识NoSQL6.2.2Python能操作MongoDB6.3本章小结6.3.1数据库基本理论6.3.2数据库生克制化6.3.3结束语第7章Python数据分析7.1数据资源7.1.1从键盘查看数据7.1.2文件的无法读取与写入7.1.3Pandas读写操作7.2数据分析案例7.2.1普查数据统计分析案例7.2.2小结第8章自然语言处理8.1Jieba分词基础8.1.1Jieba中文分词8.1.2Jieba分词的3种模式8.1.3标注词性与添加定义词8.2关键词提纯8.2.1TF-IDF关键词分离提取8.2.2TextRank关键词其他提取8.3word2vec详细介绍8.3.1word2vec基础原理简介8.3.2word2vec训练模型8.3.3设计和实现gensim的word2vec实战第9章从回归分析到算法基础9.1回归分析简介9.1.1“降临”一词的来源9.1.2轮回与相关9.1.3进入虚空模型的划分与应用9.2线性回归分析实战9.2.1线性回归的建立与求解9.2.2Python求大神解答降临模型案例9.2.3检验、预测与控制第10章从K-Means聚类看算法调参10.1K-Means基本上总体概述10.1.1K-Means简介10.1.2目标函数10.1.3算法流程10.1.4算法优缺点分析什么10.2K-Means实战第11章从决策树看算法你升级11.1决策树都差不多简介11.2超经典算法可以介绍11.2.1信息熵11.2.2信息增益11.2.3信息增益率11.2.4基尼系数11.2.5小结11.3决策树实战11.3.1决策树重临11.3.2决策树的分类第12章从朴素贝叶斯看算法多变化19312.1朴实贝叶斯简介12.1.1熟悉素朴贝叶斯12.1.2素净贝叶斯分类的工作过程12.1.3简朴贝叶斯算法的优缺点12.23种朴实贝叶斯实战第13章从推荐系统看算法场景13.1推荐系统简介13.1.1推荐系统的发展13.1.2协同过滤13.2基于文本的推荐13.2.1标签与知识图谱推荐一下案例13.2.2小结第14章从TensorFlow启动深度学习之旅14.1初识TensorFlow14.1.1什么是TensorFlow14.1.2安装TensorFlow14.1.3TensorFlow基本概念与原理14.2TensorFlow数据结构14.2.1阶14.2.2形状14.2.3数据类型14.3生成数据十二法14.3.1生成沉淀Tensor14.3.2生成序列14.3.3生成随机数14.4TensorFlow实战如果能对你有帮助！！！
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