Python的设计哲学是“优雅”“明确”“简单”。
Beautiful is better than ugly.
Explicit is better than implicit.
Simple is better than complex.
Complex is better than complicated.
Flat is better than nested.
Sparse is better than dense.
Readability counts.
Special cases aren't special enough to break the rules.
Although practicality beats purity.
Errors should never pass silently.
Unless explicitly silenced.
In the face of ambiguity, refuse the temptation to guess.
There should be one—and preferably only one—obvious way to do it.
Although that way may not be obvious at first unless you're Dutch.
Now is better than never.
Although never is often better than *right* now.
If the implementation is hard to explain, it's a bad idea.
If the implementation is easy to explain, it may be a good idea.
Namespaces are one honking great idea—let's do more of those!
优美胜于丑陋，
明晰胜于隐晦。
简单胜于复杂，
复杂胜于繁芜。
扁平胜于嵌套，
稀疏胜于密集。
可读性很重要。(www.xing528.com)
虽然实用性比纯粹性更重要，
但特例并不足以把规则破坏掉。
错误状态永远不要忽略，
除非你明确地保持沉默，
直面多义，永不臆断。
最佳的途径只有一条，然而它并非显而易见——谁叫你不是荷兰人？（这里指吉多·范罗苏姆）
置之不理或许会比慌忙应对要好，
然而现在动手远比束手无策更好。
难以解读的实现不会是个好主意，
容易解读的或许才是。
名字空间就是个顶呱呱的好主意。
让我们想出更多的好主意！
在Python解释器内运行“import this”就会看到这段“Python格言”。Python开发者的设计哲学是“用一种方法，最好是只有一种方法来做一件事”。在设计Python语言时，如果面临多种选择，Python开发者一般会拒绝花俏的语法，而选择明确的、没有或者很少有歧义的语法。由于这种设计观念的差异，Python源代码通常具备更好的可读性，并且能够支撑大规模的软件开发。
Python能做什么？
◇ 网站后台
Python有大量成熟的Web框架，如Django、Flask、Bottle、Tornado等。
◇ 网络爬虫
知名的Scrapy爬虫框架就是用Python实现的，只需要几行代码就能实现一个复杂的爬虫项目。
◇ 科学计算
Python有像NumPy、Pandas这样的科学计算库，完全可以代替R语言和MATLAB。
◇ 机器学习
通用机器学习可以使用sklearn，深度学习有谷歌的TensorFlow和脸书的PyTorch，这些都是业界最流行的Python机器学习框架。就连著名的阿尔法围棋（AlphaGo）也是使用Python编写的。
◇ 大数据
Spark和Hadoop都开发了Python的接口，所以用Python处理大数据非常方便。
◇ 系统运维
流行的Linux操作系统无论是Ubuntu还是CentOS都预装Python，方便系统维护人员使用。
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