1.什么是Python?
Python是一门现代化的编程语言，以其简洁、易读和高效著称。无论是初学者还是资深开发者，都能从中受益。Python广泛应用于数据分析、人工智能、网站开发、自动化运维等众多领域。
2.Python的起源？
Python语言诞生于一个寒冷的冬日。1989年的圣诞节期间，荷兰程序员吉多·范罗苏姆（Guido van Rossum，被Python社区亲切地称为"龟叔"）在阿姆斯特丹的家中，为了打发无聊的假期时光，开始设计一门新的编程语言。这个项目最初只是一个爱好，但却逐渐发展成为了世界上最受欢迎的编程语言之一。
龟叔当时在荷兰国家数学和计算机科学研究所工作，他希望创造一种既有ABC语言（他曾参与开发的教学语言）的优点，又能克服其缺点的新语言。他给这门语言取名为"Python"，灵感来源于他喜爱的英国喜剧团体"Monty Python's Flying Circus"（巨蟒剧团）。
3.Python的主要特点是什么？
- 语法简洁：Python的代码结构清晰，接近自然语言，便于理解和学习。
- 功能强大：拥有丰富的标准库和第三方库，几乎可以满足各种开发需求。
- 跨平台：支持Windows、macOS和Linux等主流操作系统。
- 社区活跃：全球有大量开发者共同维护和完善，学习资源丰富。
4.Python的应用场景？
- 网站和后台服务开发
- 数据分析与可视化
- 机器学习与人工智能
- 自动化脚本
- 教育与科研
5.Python发展历程中的几个重要阶段：
- Python 1.0：1994年发布，奠定了基础语法结构
- Python 2.0：2000年发布，引入了列表推导式、垃圾回收等重要特性
- Python 3.0：2008年发布，这是一个不向后兼容的版本，修复了语言设计中的一些问题
注：Python 2和Python 3长期共存，直到2020年1月，Python 2才正式停止维护。目前，Python社区已全面转向Python 3，新项目应该使用Python 3开发。
6.为什么Python近年来呈现稳步上升的趋势？
- 入门门槛低：语法简洁明了，接近自然语言，初学者容易上手
- 应用领域广：从网站开发到数据分析，从人工智能到自动化脚本，几乎无所不能
- 内置电池：Python标准库非常丰富，提供了大量现成的工具和功能
- 开源生态系统：拥有海量的第三方库和活跃的社区支持
7.Python与其他语言的比较？
- C/C++ ：贴近硬件，运行速度快，适合系统级编程和性能关键型应用
- Java：跨平台，安全性高，适合企业级应用开发
- JavaScript：主要用于网页交互，现在也广泛用于服务器端开发
- Python：语法简洁，开发效率高，适合快速开发和原型设计
8.Python的优势是什么？
- 开发效率高：Python代码简洁，能用更少的代码完成更多的功能
- 库和框架丰富：NumPy、Pandas用于数据分析，Django、Flask用于Web开发，TensorFlow、PyTorch用于人工智能
- 跨平台性好：同一份代码可以在Windows、macOS、Linux等不同系统上运行
- 社区支持强大：问题容易找到解决方案，学习资源丰富
9.Python的局限性是什么？
-
执行速度较慢：作为解释型语言，Python的运行速度不如编译型语言
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移动应用开发不便：在移动平台上的支持相对较弱
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代码不能加密：作为解释型语言，发布程序实际上就是发布源代码
注：Python的这些局限在实际应用中往往可以通过其他方式弥补。例如，性能关键的部分可以用C/C++编写然后被Python调用；而在当今开源盛行的时代，代码不能加密的问题也变得不那么重要了。
10.Python环境安装建议及conda常用命令(如下以mac为例)；
为了方便管理python环境，此处建议基于Anaconda来安装Python，Anaconda类似于前端概念中的gnvm或者nvm，gnvm/nvm是用来管理node版本的一个命令工具，用来解决不同的node项目使用不同node版本的问题；同样的这里Anaconda也是同样的作用，可以方便地在不同的Python项目之间切换Python版本，以兼容新老版本的Python项目；
如果你已经安装过Python，那么你最好先卸载Python，包括删除环境变量中配置的Python目录下的scripts目录，而卸载Python，则是首先要找到Python的安装目录，卸载完毕之后需要手动删除这个目录残余的文件。
10.1 anaconda下载路径，选择适合本机的版本进行下载安装
10.2 如下为conda常用操作命令
| 命令 | 含义 |
|---|---|
| conda create -n py311 python=3.11 | 创建名为 py311 的环境 |
| conda activate py311 | 激活环境 |
| python3 --version | 验证 Python 版本 |
| conda —version | 查看conda版本 |
| conda env list / conda info -e | 查看所有 conda 环境列表 |
| conda search python | 查看可用的 Python 版本 |
| conda deactivate | 若需退出 Conda 环境，回到系统默认 Python |
| conda remove -n py38 —all | 删除不再需要的环境，若创建了临时环境，可删除以释放空间 |
| conda create -n py3810 python=3.8.10 | 安装特定小版本（如 3.8.10） |
| conda list | 查看该环境中安装的所有包及其版本信息 |
| conda env export | 查看 conda 环境的创建信息 |
| conda env export --name py311 | 如果想输出指定环境的配置信息，可以加上--name参数指定环境名 myenv: py311 |
| conda config --set auto_activate_base false | 彻底避免环境叠加（如果你不用 Conda 的 base 环境，可设置 Conda 默认不自动激活 base） |
| conda config --set auto_activate_base true | 默认激活base环境 |
