初次见面是在16年的某一个早晨，头一天晚上加班到凌晨的我，好不容易终于迎来了难得的假期，跟往常一样混迹在IT人员的各大网站和论坛之中，看着大家分享经验的文章亦或是吐槽、情感交流之类的文章，然后一篇对比Python与Java的文章吸引到了我，从此便引发了我想去了解Python这门语言的心思。

    然而经过一些接触与了解之后，我被Python的魅力深深的吸引住了，在某种意义上来说，Python是个万金油，你可以遵循某个有理有据的面向对象编程模式，也可以尝尝某些函数式编程的感觉。我列举一些python有趣的特性：生成器，map和filter操作，lambda函数等。有些特性可能看起来很令人费解，但很多时候我会深入到具体的应用场景，研究为了完成某些有趣的任务我到底需要什么。我喜欢python的缩进排版，缩进的好处是带来相对干净整洁的代码，这在项目变得很大的时候会非常有用。Python已经可以应用到许多开发与操作场景，简而言之，对Python了解的更加深入一点点，你会发现她能让你具备可以适应范围更宽泛的工作角色的技能。

相爱：

    在学习与在一些项目中使用了Python之后，她仿佛有一种无形的魔力，你越了解她多一点，你就越想着去探索与更加深入的去学习，我就这样越陷越深，沉迷于此，无法自拔。

她多才多艺，更是一个模特：

    Python受到高度的关注，因为她可以被应用于如今你所能想得到的相当多的软件开发和操作场景。要管理本地或者云基础设施吗？Python可以。开发网站？OK，她也能行的。需要处理一个 SQL 数据库？可以。需要为 Hive 或者 Pig 定制一个功能？能做到。只是想为自己构建一个小工具？Python 就是最好的选择。

她拥有最成熟的程序包资源库之一：

    一旦你了解了她，就可以利用上这个平台。Python 以 PyPI (读作Pie-Pie，可以从这里在线进行了解)为其后盾, 这是一个拥有超过 85,000 个 Python 模块和脚本的资源库，你拿过来就立马可以使用。这些模块向你的本地 Python 环境分发已经预先打包好的功能，可以用来解决各种诸如数据库处理，计算机视觉实现，像维度分析这样的高级数据分析的执行，或者是构建 REST 风格的 web 服务这些问题。

    不管你从事的是什么工作，数据都会是其中的一部分。IT，软件开发，市场等等 —— 它们都深度地关乎数据且对于智慧求之若渴。很快数据分析技能就会像编码技能一样的重要，而她在两个领域都占有重要的地位。Python 紧挨着 R 语言，都是现代数据科学中最常被使用的语言。事实上，在数据科学领域，Python 的职位职位需求超过了 R 语言。你在学习 Python 时发展出来的技能将会直接转换并被用来构建起自己的这些分析技能。

她是跨世界的并且是一个先驱者：

    Python可以跨平台运行，并且已经开放源代码超过20年的时间了，如果你需要代码能同时在Linux，Windows 以及macOS 上跑起来，Python 就能满足要求。此外，有数十年的修修补补以及不断完善做后盾，可以确保你能够随心所欲地运行自己的代码。

我就这样一步步被她所吸引，自此坠入爱河，便一发不可收......

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忏悔：

    如果，当初没有学习Python，我就不会在过去的一年里没日没夜地写代码，写那些不能帮助大雄把静香娶回家的代码，越写越快，越写越多，搞得自己都停不下来了。

    如果，当初没有学习Python，我就不会有机会进入如此广大的一片新天地，看到这么多新的可能性，以至于勾引得自己这也想做、那也想做，光是明确写下来的ToDo就一大串了，结果弄得自己的时间非常紧张，连下班后休息的时间都被占用。

    在此，特意忠告后来者，以后万一你有机会遇到Python这条美女蛇，千万不要看她、碰她、否则你就会像我一样越陷越深而无法自拔。

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