本节书摘来自华章出版社《Python数据分析与挖掘实战》一书中的第2章，作者 张良均 王路 谭立云 苏剑林，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看

第2章

Python数据分析简介
Python是一门简单易学且功能强大的编程语言。它拥有高效的高级数据结构，并且能够用简单而又高效的方式进行面向对象编程。Python优雅的语法和动态类型，再结合它的解释性，使其在许多领域成为编写脚本或开发应用程序的理想语言。
要认识Python，首先得明确一点，Python是一门编程语言！这就意味着，原则上来说，它能够完成Matlab能够做的所有事情（因为大不了从头开始编写），而且在大多数情况下，同样功能的Python代码会比Matlab代码更加简洁、易懂；另一方面，因为它是一门编程语言，所以它能够完成很多Matlab不能做的事情，比如开发网页、开发游戏、编写爬虫来采集数据等。
Python以开发效率著称，也就是说，它致力于以最短的代码完成任务。Python通常为人诟病的是它的运行效率，而Python还被称为“胶水语言”，它允许我们把耗时的核心部分用C/C++等更高效率的语言编写，然后由它来“黏合”，这很大程度上已经解决了Python的运行效率问题。事实上，在大多数数据任务上，Python的运行效率已经可以媲美C/C++语言。
本书致力于讲述用Python进行数据挖掘这一部分功能，而这部分功能，仅仅是Python强大功能中的冰山一角。随着NumPy、SciPy、Matplotlib和Pandas等众多程序库的开发，Python在科学领域占据着越来越重要的地位，包括科学计算、数学建模、数据挖掘，甚至可以预见，未来Python将会成为科学领域的编程语言的主流。图2-1和图2-2是一些编程语言的使用排行榜图，它们可以证明Python越来越受欢迎。