本文目录一览：
- 1、Python好学吗？
- 2、python的用途和优点
- 3、用python，django做网络，安全性如何，安全性好吗？
- 4、python 26是什么
- 5、为什么有那么多人选择Python，真的有那么好吗
- 6、“Python”有什么缺点？
Python好学吗？
如果你有Java或者C语言的基础，甚至是R语言的基础，入手Python基础只需要自学一个周末的时间。熟悉一下基本数据类型；复合数据类型：列表和元组，字典，字符串；条件、循环语句；函数；面向对象编程等就可以着手参照各种例子开始编程了。如果你是零基础，那你要从编程语言，计算思维学起，那怎么也得学上1个月~2个月的Python基础学习。
总体来说，python是一门简单的程序语言，是比较好学的。
python的用途和优点
python的用途：
python也是一门程序语言。能写各种各样的程序。
优点：
1.支持OOP编程 从根本
上讲Python仍是一种面向对象的语言，支持多态、继承等高级概念，在Python里使用OOP十分容易 没有C++、Java那样复杂，但不必做Python下OOp高手，够用即可。
2. 免费Python的使用是完全免费的，您可以从网络上免费下载、安装使用， Python上的其他程序包，也可下载安装使用。 Python的免费的同时又有很多的的社区对用户的提问提出快速的技术支持，学习和使用Python技术不再是一个人在战斗！
3. 可移植性 Python的实现是用ansi c编写的，可以运行在目前所有主流平台上，手机、pad上均可运行Python程序，其下的程序包也具有可移植性。
4. 功能强大 从特性的观点上看，Python是一个混合体，他丰富的工具集使得他介于传统的脚本语言和系统语言之间。
拓展资料：
设计定位
Python的设计哲学是"优雅"、"明确"、"简单"。因此，Perl语言中"总是有多种方法来做同一件事"的理念在Python开发者中通常是难以忍受的。Python开发者的哲学是"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源代码通常被认为比Perl具备更好的可读性，并且能够支撑大规模的软件开发。这些准则被称为Python格言。在Python解释器内运行import this可以获得完整的列表。
Python开发人员尽量避开不成熟或者不重要的优化。一些针对非重要部位的加快运行速度的补丁通常不会被合并到Python内。所以很多人认为Python很慢。不过，根据二八定律，大多数程序对速度要求不高。在某些对运行速度要求很高的情况，Python设计师倾向于使用JIT技术，或者用使用C/C++语言改写这部分程序。可用的JIT技术是PyPy。
Python是完全面向对象的语言。函数、模块、数字、字符串都是对象。并且完全支持继承、重载、派生、多继承，有益于增强源代码的复用性。Python支持重载运算符和动态类型。相对于Lisp这种传统的函数式编程语言，Python对函数式设计只提供了有限的支持。有两个标准库(functools, itertools)提供了Haskell和Standard ML中久经考验的函数式程序设计工具。
虽然Python可能被粗略地分类为"脚本语言"(script language)，但实际上一些大规模软件开发计划例如Zope、Mnet及BitTorrent，Google也广泛地使用它。Python的支持者较喜欢称它为一种高级动态编程语言，原因是"脚本语言"泛指仅作简单程序设计任务的语言，如shellscript、VBScript等只能处理简单任务的编程语言，并不能与Python相提并论。
Python本身被设计为可扩充的。并非所有的特性和功能都集成到语言核心。Python提供了丰富的API和工具，以便程序员能够轻松地使用C语言、C++、Cython来编写扩充模块。Python编译器本身也可以被集成到其它需要脚本语言的程序内。
因此，很多人还把Python作为一种"胶水语言"(glue language)使用。使用Python将其他语言编写的程序进行集成和封装。在Google内部的很多项目，例如Google Engine使用C++编写性能要求极高的部分，然后用Python或Java/Go调用相应的模块。
用python，django做网络，安全性如何，安全性好吗？
所谓的安全性主要还是看数据传送方式吧，无论什么框架，安全性都是基于数据传送时的可靠性，所以还是看你自己用的方式了。
python 26是什么
系统文件python26.dll错误，极有可能是盗号木马、流氓软件等恶意程序所导致，其感染相关文件并加载起来，一旦杀毒软件删除被感染的文件，就会导致相关组件缺失，游戏等常用软件运行不起来。
python26.dll是文件MD5：355F7C3442B58C80AD3CA6EBD235582E
常见错误： File Not Found, Missing File, Exception Errors
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通常会伴随下几种情况：
1、桌面图标无法删除。
2、网络游戏打不开。
3、电脑无故蓝屏。
4、电脑没声音。
5、桌面无法显示。
6、主页被修改为网址导航。
解决办法：
一、如果您的系统提示“没有找到python26.dll”或者“缺少python26.dll”等类似错误信息，请把python26.dll下载到本机。
二、直接拷贝该文件到系统目录里：
1、Windows 95/98/Me系统，则复制到C:WindowsSystem目录下。
2、Windows NT/2000系统，则复制到C:WINNTSystem32目录下。
3、Windows XP系统，则复制到C:WindowsSystem32目录下。
三、然后打开“开始-运行-输入regsvr32 python26.dll”，回车即可解决错误提示！
为什么有那么多人选择Python，真的有那么好吗
今天我们讲的是4个关于Python编程语言的故事，看看为什么那么多人选择Python。
＃1 如果想成为一名程序员？快点学会Python
作为一个计算机初级爱好者，据我们这些年敲过的代码所反馈（是的，我的代码是有灵魂的），他们还是比较喜欢Python，因为Python干净利索，简单直接。
Python编写代码的速度非常的快，而且非常注重代码的可读性，非常适合多人参与的项目。
它具备了比以前传统的脚本语言更好的可重用性，维护起来也很方便。与现在流行的编程语言Java、C、C++等相比较，同样是完成一个功能，Python编写的代码短小精干，开发的效率是其它语言的好几倍。
所以如果你想尝试成为程序员，Python将会是一个重要的选择。
＃2 想要高薪吗？成为一名Python程序员吧！
在由Indeed.com创建并由codementor.io发布的2016年开发人员薪水研究中，发现Python开发人员的平均工资是107,000美元：
基于这项研究，Swift，Python，Ruby，C ++和Java将让你赚更多的钱（PHP垫底）。
我们可以看到，Swift下面紧随其后就是Python和Ruby：前五个中只有两种脚本语言。
而作为大数据时代，Python排名如此靠前，自然可以理解。
在未来，鉴于Python不仅是一种通用的编程语言，而且也是一门科学的编程语言，我们很快就会看到学习Python将会获得更高的回报，挣得更多。
＃3 Python是AI和机器学习的未来
Python编程语言目前正在推动科学编程普及，但原来的情况并非总是如此。
多年来，学者和私人研究人员一直使用MATLAB语言进行科学研究。
这一切都开始随着Python数值计算引擎（如NumPy和SciPy）的发布而改变，允许通过单个“import”语句后跟一个函数调用来完成复杂的计算。
虽慢但确实，Python开始接管作为计算机科学研究的首选语言。
Python是人工智能的未来。
因为考虑到语言的灵活性，其速度以及提供的机器学习功能库（如scikit-learn，Keras和TensorFlow），我们将继续看到Python在机器学习领域占据主导地位。
此时，在我心中毫无疑问：如果你对人工智能或者大数据有那一丁点的兴趣，你都应该学习一下Python。
＃4 想学网络爬虫、数据分析，却不想成为专业码农，那就就用Python吧
大数据与人工智能时代的到来，让越来越多的专业，除了本身专业知识的学习，也需要网络采集和数据分析的技能，因为数据俨然已成为价值评估的一种标准。
因为出行数据，滴滴知道你是一个爱爬山的人；
因为通信数据，中国移动知道你是一个跟父母很亲近的人；
因为购物数据，阿里巴巴知道你现在还是单身。
而这一切的结论的背后，可以基本上说是数据挖掘的功劳。而作为一名非专业的销售人员、金融人员，想做一次数据分析初体验，Python无疑是最适合的入门语言。
为什么这么讲呢？
相比较java、C++，Python似乎更适合非计算机的人学习数据分析、大数据和人工智能。
因为Python是一种代表简单主义思想的语言。阅读一个良好的Python程序就感觉像是在读英语一样，它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。
“Python”有什么缺点？
python的整个系统，我其实有非常多的不满。但是用任何一门语言都是取舍问题，如果有一门语言，库够多，已读，易用，性能高，我毫不犹豫立刻转过去。python的强处在于庞大的库，还有非常好的易读和易用性。但是相比来说，性能一直是个问题。python的实现性能大约和C相差五倍上下。如果是大规模计算问题，大约能差10倍以上。当然，我们可以写C扩展，但是这就不是使用python了。我们也可以说，很多时候我们不需要这么快的速度。这是个事实，但是不改变python性能差的事实。 python不但性能差，还有GIL这个玩意。以至于我现在对高并发计算都采取多进程的模式。多进程模式的通讯效率肯定比多线程低，而且麻烦。
另外，python在底层设计上，也表现出很强的实用主义倾向。这是比较外交术语的词汇，更加直白的说法应当是，混乱，不知所谓。在闭包设计上采用free variable设计，而不是lisp中的environs设计。区别？你试试看在外层闭包中from lib import *。由于引入不定个数名称，free variable无法处理。类似的问题还有LEGB规则，新手往往要花很长时间研究这个例子究竟是怎么错的： a = 1 def f(): print a a = 2 我勒个去，这种反直观反人类的事情都有，还敢说自己易读。
还有坑爹的元编程，这东西根本是坑爹中的坑爹货。如果你用过多重继承，大概就知道python的整个OO系统看起来根本是大型的仿真，到处都是乱糟糟的。C++怎么解决多重继承的？你最好别用（真心说，这可比python更加坑爹）。java怎么解决多重继承的，只能继承Interface。其实这是变相的变成了Interface-Implement模式。python怎么解决的？MRO！为什麽一个类加个__metaclass__就会改变性质啊，为什麽一个类去生成另一个类的写法是——我基本不记得了，反正web.py里面有用到，需要的话去炒栗子吧。为什麽方法要隐藏居然要改名字加__啊。你到底是在做OO还是在看起来像OO的东西上狂打补丁啊魂淡。
lambda表达式弱智。我和人讨论过，lambda是否是图灵完备的。结论还是完备的，不过需要借助Y combinator。何必呢？由于强调lambda的快速特性，因此将lambda强制在一行以内（没有结束标记），导致python其实是没有匿名函数的。一个callback数组写的难过死。
语法糖太多了点，当然，这是纯粹的个人感觉。语法糖是把双刃剑，用的好，可以简化编写和阅读，但是太多，往往容易引入语法混乱和额外的约束。
另外，语言的自构建特性混乱。虽说不是每门语言都强调自构建特性，但是通常而言，都是使用C实现一个内核，由内核实现一些基础操作。再由基础操作实现更复杂的操作。每层的边界都是比较清晰的。谁来告诉我，python中有多少库在移植时是由纯python实现的？库的相互依赖层级是？
python的沙盒化也是个问题，如果沙盒做的够好，我完全可以把python作为一个客户级别的平台。用C写一个很简单的类似浏览器的东西，下载一个URL的python包回去运行（或者仅仅检查更新）。从而保证本地效果/跨平台/安全性。现在？一个都保证不了。我连把一个python包转移到另一台同构设备上都很麻烦（如果两者不是严格匹配，例如系统差异，系统版本差异）无论是web开发还是移动终端开发都必须走传统模式。