Python具有简洁易用等优点，是我所最喜爱的语言之一，至今为止已断断续续使用了快十年之久。

1. Python简史

Guido从1989年的圣诞节期间开始，到1991年的第一个python编译器发布，已经是二十多年的编程语言，从语言发展史来看算是一个老语言了。
但如今依然表现为青春主流，活力不减，仍没有可取代的语言。

这里简单吐槽下python的强制格式对齐，许多人对这种要求非常不满甚至痛恨。

私下以为，如果知道大名鼎鼎的perl, 并用其编写过若干应用，一定会对Python的格式对齐大呼过瘾，^_^。

2. Python大发展

在Python仍是一种小众语言的时候，即开始基于python编写一些具体的应用和数据处理模块，如P2P应用、增量爬虫、门户网站和数据统计等。

对现有的各种解决方案进行综合集成，使用python进行处理，其带来的快感让人欲罢不能。

随后在cisco的那几年工作期间中并没有其相关的需求，平时用来编写一些系统小工具作为消遣(后来直接使用bash)。

在这段时间内，python却有了巨大的发展变化，成为主流语言之一。

python的发展离不开其开放架构， 如twisted/django/web.py/flask/pip/virtualenv等的蓬勃兴起，极大地推动了python语言的普及和发展。

同时，python凭借其优秀的语言特性，在数据分析领域逐渐占据了统治地位，成为了名副其实的Number one。

今天，Python在各处活动并作用着，从最直接的web服务，大数据分析，人工智能，系统监控运维，甚至到最基础操作系统的正常运行，都有其并不伟岸的身影。

毫不夸张的说，Python在支撑着这个时代最伟大的互联网，是互联网时代伟大的基石之一。

3. Python适合场景

Python通过一种非常简洁的方式来解决实际需求，从而引领互联网的大势。

然而，Python并不是万能的，其语言特点决定了应用场景，那即是I/O密集型和非实时的应用。

Python最不适合的情景是处理实时的CPU密集型任务，这里将不会就语言的具体实现进行分析。

一句不恰当的总结，python适合周期内执行代码少的应用(即耗用cpu周期少)。

对于大多数的web应用，系统瓶颈主要在于各种I/O性能，例如网络带宽和磁盘读写速度。

而对于数据分析领域，通常进行离线处理数据，而不是提供实时数据分析返回结果。

爱好一种语言可以，不要盲从。
世上没有一蹴而就，没有万能。
让每一种语言，做适合的任务。