對Python編寫技巧說明介紹
Python在編程領域的占有率一直處于穩步上升之中，根據***的數據，Python排名第六，以這樣的發展趨勢，想必Python一定也不會比C、C++和JAVA這一類的編程語言遜色多少，下面講解下Python編寫技巧問題。
Python是我見到過的語言中，在易用性和速度上結合的最***的一個，通過喪失一點點經常可以忽略不計的運行速度從而獲得更高的編程效率，這就是我選擇Python的原因。把精力放在要解決的問題上選擇一種合適的語言，才能讓你把有限的精力放到最需要解決的問題上。不同的語言有不同的作用，C和匯編適合編寫系統軟件。
如果用它們來編寫企業應用，恐怕沒幾個人能得心應手。我以前就碰到一個用匯編寫數據庫程序的哥，雖然最基本的功能完成了。但要增加個報表預覽什么的，他就沒法應付了。聰明的程序員是用合適的工具去完成任務，想找一把***鑰匙是不太可能的。
Python的自動的垃圾回收機制是高級的編程語言的一種基本特性，用擁有這一功能的語言編程，程序員們通常不用去關心內存泄漏的問題，而當我們用C/C++寫程序時，這卻是最重要的需要認真考慮卻又很容易出錯的問題之一。
數據結構是程序構成的重要部分，鏈表、樹、圖這些在用C編程時需要仔細表達的問題在Python中簡單了很多。在Python中。最基本的數據結構就是數組、序列和哈希表，用它們想要表達各種常見的數據結構是非常容易的。沒了定義指針、分配內存的任務，編程變得有趣了。
CORBA是一種高級的軟件體系結構，它是語言無關平臺無關的。C++、Java等語言都有CORBA綁定，但與它們相比，Python的CORBA綁定卻容易很多，因為在程序員看來，一個CORBA的類和Python的類用起來以及實現起來并沒有什么差別。
沒了復雜體系結構的困擾，用Python編寫CORBA程序也變得容易了。好鋼要用在刀刃上，要想用有限的時間完成盡量多的任務，就要把各種無關的問題拋棄，而Python恰恰提供了這種方法。
跨平臺又易擴展
隨著Linux的不斷成熟，越來越多的人轉到Linux平臺上工作，軟件的開發者自然就希望自己編寫的軟件可以在所有平臺下運行。Java一次編寫處處運行的口號使它成為跨平臺的開發工具的典范。
但其運行速度卻不被人們看好。實際上，幾乎所有的著名腳本語言都是跨平臺的，Python也不例外。Python不僅支持各種Linux/Unix系統，還支持Windows，甚至在Palm上都可以運行Python的程序。
一個程序想要跨平臺工作，不僅僅需要語言本身能夠做到在平臺之間兼容，在圖形化界面的時代，還需要有能跨平臺工作的Widget。Python不僅支持老一些的TK，還支持新的GTK+、QT以及wxWidget，而這些Widgets都可以在多個平臺上工作。通過它們，程序員就可以編寫出漂亮的跨平臺GUI程序。
Python通常是運行在native代碼與腳本代碼之間，程序員可以用C/C++為Python編寫各種各樣的模塊，這不僅可以讓程序員以Python的方式使用系統的各種服務及用C/C++編寫的優秀函數庫和類庫，還可以大幅度提高Python程序的速度。
用C/C++編寫Python的模塊并不復雜，而且為了簡化這一工作，人們還制作了不少工具用來協助這一工作。正是因為如此，現在各種常用的函數庫和類庫都有Python語言的綁定，用Python可以做到的事情越來越多了。
Python功能強大，但它卻不是***的。如果你要編寫操作系統或驅動程序，很顯然，Python是做不到的。要寫軟件。沒有哪個工具是***的，現在之所以有那么多的編程語言，就是因為不同的語言適合做不同的事情。因此，選擇適合自己的語言工具是最重要的。
通常認為，Python是一種解釋性的語言，但是這種說法是不正確的，實際上，Python在執行時，首先會將.py文件中的源代碼編譯成Python的byte code（字節碼）然后再由Python Virtual Machine來執行這些編譯好的byte code。這種機制的基本思想跟Java，.NET是一致的然而，Python Virtual Machine與Java或.NET的Virtual Machine不同的是，Python的Virtual Machine是一種更高級的Virtual Machine。
這里的高級并不是通常意義上的高級，不是說Python的Virtual Machine比Java或.NET的功能更強大，而是說和Java 或.NET相比，Python的Virtual Machine距離真實機器的距離更遠。或者可以這么說，Python編寫的Virtual Machine是一種抽象層次更高的Virtual Machine。
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