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Python

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Python
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關於與「Python」標題相近或相同的條目，請見「Python (消歧義)」。

Python（英語發音：/ˈpaɪθən/；英語發音：/ˈpaɪθɑːn/），是一種廣泛使用的解釋型、高級和通用的編程語言。Python支持多種編程范型，包括結構化、過程式、反射式、面向對象和函數式編程。它擁有動態類型系統和垃圾回收功能，能夠自動管理內存使用，並且其本身擁有一個巨大而廣泛的標準庫。它的語言結構以及面向對象的方法，旨在幫助程序員為小型的和大型的項目編寫邏輯清晰的代碼。

事实速览 編程範型, 設計者 ...

吉多·范羅蘇姆於1980年代後期開始研發Python，作為ABC語言的後繼者[19]，它也可以被視為採用了叫做M-表達式（英語：M-expression）的中綴表示法的一種LISP方言[38]。吉多·范羅蘇姆於1991年首次發布 Python 0.9.0[39]。Python 2.0於2000 年發布並引入了新功能。Python 3.0於2008年發布，它是該語言的主要修訂版，並非完全向後兼容。Python 2於2020年隨2.7.18版停止支持[40]。

Python的設計哲學，強調代碼的可讀性和簡潔的語法，尤其是使用空格縮進來劃分代碼塊。相比於C語言或Java，Python讓開發者能夠用更少的代碼表達想法。

Python解釋器本身幾乎可以在所有的操作系統中運行，它的官方直譯器CPython是用C語言編寫的。Python是一個由社群驅動的自由軟件，目前由Python軟件基金會管理。Python是最受歡迎的編程語言之一[41][42][43][44]。

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歷史

主條目：Python的歷史
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Python創始人吉多·范羅蘇姆在2024年PyCon的照片

Python的創始人吉多·范羅蘇姆，在1982年至1995年間，參與了荷蘭數學和計算機科學研究學會多個項目的工作[45]。1989年的聖誕節期間，他決心開發一個新的腳本解釋程式，作為ABC語言的後繼者，並且用它替代Unix shell和C語言來進行系統管理[19]，擔負與Amoeba操作系統（英語：Amoeba (operating system)）[46]之間的交互操作並進行例外處理[11]。他是BBC電視劇《Monty Python的飛行馬戲團》的愛好者，所以選取了Python作為這個編程語言的名字[47]。范羅蘇姆作為Python的主要開發者，獨自擔負這個項目的發展決策者職責，直到2018年7月12日，他宣布從終身仁慈獨裁者（BDFL）的職位上「永久休假」[48][49]。他參與了2019年第一屆領導項目發展的五人掌控委員會[50][51]。

在1991年2月，范羅蘇姆在Usenet新聞組alt.sources上發布了最初代碼（標記為版本0.9.0）[1]，這時就已經存在了帶繼承的類、例外處理、函數和核心類型list、dict、str等。在這個最初發行中就有了從Modula-3引進的模塊系統[52]，和例外處理機制[11]。在1994年1月，Python版本1.0發布[53]，其主要新特徵是由Amrit Prem提供的函數式編程工具lambda、map、filter和reduce[54]。受Modula-3啟發，Python 1.1介入了參數缺省值，Python 1.3介入了關鍵字參數。Python 1.4介入了對複數的內建支持[55]。

在2000年10月，Python 2.0發布，它從函數式編程語言Haskell中引進了列表推導式[56]。Python 2.1支持了靜態嵌套作用域[57]。Python 2.2進行了重大革新，將Python中用C語言寫成的類型，和用Python語言寫成的類，統一成在同一個層級中，使得Python的對象模型成為純粹而一致的對象模型[58]；還介入了迭代器[59]，受CLU和Icon啟發的生成器[60]，和描述器協議[61]。Python 2.3介入了從Dylan引進的方法決定次序[17]。Python 2.4介入了集合（英語：Set (abstract data type)）類型，和函數修飾器[62]。Python 2.5在官方實現中介入了抽象語法樹[63]。

在2008年12月，Python 3.0發布，它對語言做了較大修訂而不能完全後向兼容[64]，儘管提供了進行自動轉換的2to3實用工具，仍有大量現存代碼不能移植，故而Python 2.7的產品壽命結束延期至2020年元旦。Python 3.4介入了異步I/O模塊[65]。Python 3.5介入了類型提示[66]，和採用async/await語法的協程[67]。Python 3.8介入了賦值表達式[68][69]。

在2020年10月，Python 3.9介入了內建的針對容器類的泛化別名（types.GenericAlias）類型[70]，並在官方實現中介入了新的語法解析器[71]。Python 3.10介入了從Haskell和OCaml等借鑑來的結構式模式匹配[72]，和內建的聯合類型（types.UnionType）[73]。Python 3.11對官方實現進行了優化提速[74]。Python 3.12介入了類型參數語法[75]，並廢棄或移除了一些過時的模塊和功能。

在2024年10月，Python 3.13介入了從PyPy引進的新交互式解釋器，並實驗性的支持了即時編譯器[76]。Python 3.14正式支持了自由線程Python的官方實現建造選項[77]。

每個版本首次發行後，享有2年的完全支持，隨後是3年的安全支持。當前只有Python 3的穩定版本3.12與3.13正在被完全支持，但仍提供對3.9、3.10和3.11版本的安全性修正[78]。

在2024年12月，活躍的Python核心開發者，選舉Pablo Galindo Salgado、Barry Warsaw、Emily Morehouse、Gregory P. Smith和Donghee Na，為2025年度掌控委員會的五位成員來領導這個項目[79]。

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特徵與設計哲學

Python是多范型編程語言。它完全支持結構化編程和面向對象編程，還有很多特徵支持函數式編程和元編程比如元對象協議（元類和魔術方法[80]）。通過擴展還可以支持很多范型，包括面向方面編程[81]、契約式設計[82]和邏輯編程[83]。

Python使用動態類型，在內存管理上採用的垃圾回收器基於了引用計數[84]，並且結合了檢測環引用的分代垃圾回收優化[85]。它的特徵還有動態名字解析（後期綁定（英語：late binding）），即在程序執行期間綁定方法和變量的名字。

Python對遵循LISP傳統的函數式編程提供了有限的支持[86]，它提供了 map、filter和reduce函數[87]；列表推導式、字典推導式、集合（英語：Set (abstract data type)）推導式和生成器表達式。標準庫中的模組functools和itertools，實現了從Haskell和Standard ML借鑑來的函數式工具[88]。

Python的設計理念是「優雅」、「明確」、「簡單」，它的一些重要準則被合稱為「Python之禪」。在Python解釋器內運行import this可以獲得完整的列表，下面舉出其中首要：

  • 優美優於醜陋。明瞭優於隱晦。
  • 簡單優於複雜。複雜優於凌亂。
  • 扁平優於嵌套。稀疏優於稠密。
  • 可讀性很重要。

Python開發者的方法論是「用一種方法，最好是只有一種方法來做一件事」，顯著不同於以Perl語言為代表的「不止一種方法去做一件事」風格。Python開發者在設計語言時，如果面臨多種選擇，一般會選擇明確沒有或者很少有歧義的語法。

范羅蘇姆將Python本身設計為可擴充的[89]，並不把所有的特性和功能都集成到語言核心，而是提供了豐富的API和工具，以便程式設計師能夠輕鬆地使用Python、C語言、Cython來編寫擴充模組。Python還可以通過外界函數接口（英語：Foreign function interface）如標準庫中的ctypes等，來提供C語言兼容數據類型，並訪問動態鏈接庫或共享庫中的函數[90]，從而對用其他語言編寫的程式進行集成和封裝。

在Python的官方實現CPython中，一般避開不成熟的或者對非重要部位的加快運行速度的優化。在某些對運行速度要求很高的情況，可以使用具備JIT技術的Python實現或安裝JIT擴展模塊[91]。

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語法和語義

主條目：Python語法及語義

Python為了讓程式碼具備高度的可閱讀性，在設計時盡量使用了其它語言常用的符號和英文單字。

行結構

Python程序在詞法分析上被分成若干邏輯行。簡單語句包含在一個單一的邏輯行之內，Python支持使用分號作為分隔符，將多個簡單語句合併入一個邏輯行之中[92]。

注釋開始於並非字符串文字（英語：string literal）一部份的一個井號#，並結束於物理行結尾；注釋標示邏輯行的結束，除非已受制於隱式行接續規則；注釋在語法上被忽略[93]。

Python支持使用反斜槓作為行接續符，將多個物理行合成為一個邏輯行[94]。在圓括號、方括號或花括號之中的表達式，可以分裂跨越多於一個物理行而不使用反斜槓，這被稱為「隱式行接續」[94]。

縮排

Python語法中的複合語句，包含了一些其他語句，它們以某種方式影響或控制這些其他語句的執行。Python的複合語句包含一個或多個子句（clause），子句構成自一個頭部（header）和一個套件（suite）。特定複合語句的子句頭部都在同樣的縮排層級上，每個子句頭部開始於一個唯一標識關鍵字，並結束於一個冒號。套件即語法意義上的塊，是這個子句所控制的一組語句。

套件有兩種形式：可以是與頭部在同一行上的一個或多個由分號分隔的簡單語句，它們跟隨在這個頭部的冒號之後；或者是遵循越位規則的在連續諸行上的一個或多個縮排的語句，只有這種套件形式可以包含嵌套的複合語句[95]。[a]

根據PEP 8的規定[96]，使用4個空格來表示每級縮排。[b] 縮排層級的變遷，被用來生成語法解析器才能見到的INDENT和DEDENT記號[98]，增加縮排就生成INDENT記號，減少縮排就生成DEDENT記號。二者的作用相當於C語言家族的花括號，或Pascal語言家族的關鍵字begin和end。

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關鍵字

Python有如下35個關鍵字；它們不能用作標識符[99]：

  • and
  • as
  • assert
  • async
  • await
  • break
  • class
  • continue
  • def
  • del
  • elif
  • else
  • except
  • False
  • finally
  • for
  • from
  • global
  • if
  • import
  • in
  • is
  • lambda
  • None
  • nonlocal
  • not
  • or
  • pass
  • raise
  • return
  • True
  • try
  • while
  • with
  • yield

內建常量True、False和None於Python版本3.0中成為關鍵字，關鍵字nonlocal介入於版本3.0[100]，關鍵字async和await介入於版本3.5[101]，並在版本3.7中成為正式關鍵字[102]。

在Python中，將只在特定上下文中保留的標識符，稱為「軟關鍵字」[103]：

  • match、case和通配符_，介入於版本3.10，它們在與模式匹配語句有關的上下文中，可以在語法上充當關鍵字；但是這種區分只在語法解析器層次進行，並非在詞法分析記號化層次。
  • type，介入於版本3.12，它用在type語句之中。
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標識符

標識符就是名字，在ASCII範圍內（U+0001..U+007F），可用於標識符的字符為：大寫字母A至Z和小寫字母a至z，下劃線_以及數字0至9，但首字不可以用數字。如下命名約定[104]，是為「保留標識符類」[105]：

  • _spam（單下劃線開頭）：弱「內部使用」標識。對於from M import *，將不導入所有以下劃線開頭的對象。
  • spam_（單下劃線結尾）：為了避免與python關鍵字的命名衝突。
  • __spam（雙下劃線開頭）：在命名一個類特性的時候，採用名字修飾，比如在類SpamEggs內，__spam將變成_SpamEggs__spam[106]。
  • __spam__（雙下劃線開頭雙下劃線結尾）：指那些包含在用戶控制的命名空間中的「魔術」方法或特性，比如__delattr__、__dir__、__doc__、__getattribute__[107]、__init__、__new__、__repr__、__setattr__、__sizeof__等。建議永遠不要將這樣的命名方式應用於自己的變量或函數。
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語句

Python的語句包括簡單語句：

  • 賦值語句，採用的中綴記號是等號=。賦值語句被用來將名字綁定（含重新綁定）到值，以及用來修改可變對象的特性或項目。賦值語句支持鏈式賦值。
    • Python還支持增廣賦值語句[108]，將一個二元運算和一個賦值語句合併成一個單一語句，例如x += 1。
    • Python支持「序列解包」[109]：在等號左側可以是一個表達式列表，其中每個表達式都可求值成能被賦值的東西；在等號右側相應的是一個「可迭代」對象，它在被迭代時產生的值的數量，同於左手側可寫表達式的數量；賦值語句對這個對象進行迭代，將產生的每個值分別賦值給左側對應的可賦值者。在等號右側直接包裝出序列解包所要求的元組，就形成了並行賦值。[c]
  • 表達式（英語：Expression (computer science)）語句，用來交互式的計算並寫出一個值，或者用來調用一個過程（即返回無含義結果的函數），在Python中過程返回值None。
  • global語句，是在整個當前代碼塊中成立的聲明，它意味着隨後列出的標識符被解釋為全局變量。
  • nonlocal語句，導致隨後列出的標識符，提及在除了全局作用域之外的最近包圍作用域中的先前綁定變量。
  • del語句，遞歸的進行刪除。
  • type語句，聲明作為類型別名類型（typing.TypeAliasType）的實例的一個類型別名。
  • pass語句，充當無操作指令，表示此行為空，不執行任何操作。
  • assert語句，用於程式調適階段時測試執行條件是否滿足。
  • continue語句，越過這次迭代並繼續進行下個項目。
  • break語句，從循環中跳出。
  • raise語句，拋出一個例外。
  • return語句，用來從函數返回值。當函數執行到return語句時，它會停止執行並將指定的值返回給調用者。
  • yield語句，用來從一個生成器中返回一個值[110]，yield語句在語義上等價於加圓括號的yield表達式[111]，在函數主體中使用yield表達式將導致它成為生成器函數。[d]
    • 通過生成器的send()方法傳入的信息，就是其中yield表達式的返回值。[e]
    • 自從版本3.3，介入了yield from語句，它在語義上等價於加圓括號的yield from表達式，含有此表達式的生成器函數將特定任務委託給另一個子生成器函數，將傳入信息遞送給它並直接回傳它產生的值[113]。
    • 自從版本3.6，在協程函數主體中使用yield表達式將導致它成為異步生成器函數[114]。
  • import語句，導入一個模塊或包，它組合了兩種操作，查找指名的模塊，接着將找到的結果綁定到在局部作用域中的名字。導入語句有三種形式（下述語句樣本採用了EBNF，這裡的方括號表示其中內容為可選的）：
    • import 模块名字 [as 别名]，找到一個模塊，裝載它，如果有需要的話初始化它；在這個導入語句出現的作用域的局部名字空間中，定義一個名字或一些名字[115]。
    • from 模块名字 import 定义1 [as 别名1], 定义2 [as 别名2], …，找到、裝載、必需時初始化一個模塊；接着在局部名字空間中，增加到找到指名特性的引用[115]。
    • from 模块名字 import *，在導入語句出現的作用域的局部名字空間中，綁定模塊中定義的所有公開的名字[116]。

複合語句：

  • if語句，當條件成立時執行語句套件。它經常包含elif、else子句。
  • while語句，當條件為真時，重複執行語句套件。
  • for語句，遍歷列表、字符串、字典、集合等迭代器，依次處理迭代器中的每個元素。
  • match語句，用於模式匹配。
  • class語句，是定義類的可執行語句。[f]
  • def語句，是定義函數和方法的可執行語句。[g]
  • async def語句，用於協程函數定義。await表達式、async for語句和async with語句，只能用在協程函數的主體中。[h]
  • try（英語：Exception handling syntax）語句，它經常包含except、else、finally子句，處理在程式執行中出現的例外情況。Python 3.11介入了except*子句[117]。Python支持並廣泛使用EAFP（請求原諒比獲得許可更容易）風格的例外處理，作為檢測錯誤狀況和程序中其他「例外」事件的方式。例如：在訪問一個文件或資源之時，事先不進行測試就嘗試使用它，事後再捕獲可能的訪問失敗所引發的例外。[i]
  • with語句，把一塊代碼包裹在一個上下文管理器之內。它允許了RAII（對象初始化時獲取資源）方式的行為，可替代常見的try/finally慣用法（英語：Programming idiom）。Python使用with語句處理資源[118]，例如：在執行一塊代碼時，事先獲取一個鎖，並且事後釋放這個鎖；或事先打開一個文件，並且事後關閉這個文件。[j]
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塊與模塊

在Python的執行（英語：Execution (computing)）模型中，程序構造自塊（也稱為代碼塊）。塊是作為一個單元執行的Python程序文本，模塊、函數主體和類定義都是塊。交互式鍵入的每個命令、腳本文件和腳本命令都是塊。傳遞給內建函數eval()和exec()執行的字符串是塊。塊在執行框架（frame）中執行。框架包含一些用於調試的管理信息，並確定在這個塊執行完成後，執行在何處以及如何繼續。

模塊是包含Python定義和語句的一個文件，這個文件名字是模塊名字附加上後綴.py；在一個模塊中，模塊的名字（作為字符串）可獲得為全局變量__name__的值[116]。包（package）是可以包含子模塊或遞歸性的子包的模塊。包在技術上是具有__path__特性的Python模塊。可以將包視為文件系統上的目錄，而將模塊視為這種目錄中的文件，但是包和模塊不必然源自文件系統[119]。

名字即標識符，是通用的引用持有者，它不關聯於一個固定的數據類型，但是，一個名字在給定時間，總是被綁定到有一個類型的某個對象上，這就是動態類型的特徵。名字的存儲位置不「包含」所指示的值，一個共同的值可以賦值給多個名字，一個名字在任何時候，都可以重新綁定到各種不同類型的對象上，包括字符串、過程、具有數據和方法的複雜對象等。

如果一個名字綁定在一個塊中，它是這個塊的局部變量，除非被聲明為nonlocal或global。如果一個名字綁定在模塊層次，它是全局變量。模塊對應的塊的變量，既是局部的也是全局的。如果一個變量使用在一個塊中，卻不定義在這裡，它是自由變量[120]。[k]

在Python中，賦值所進行的操作，是將一個名字綁定為到一個分立的動態分配的對象的一個引用。[l] 作用域定義一個名字在一個塊中的可見性。如果一個局部變量被定義在一個塊中，它的作用域包括這個塊。如果這個定義出現在一個函數塊中，作用域擴展到在所界定作用域內包含的任何塊，除非所包含的塊為這個名字介入了不同的綁定。對一個塊可見的所有這種作用域的集合，叫做這個這個塊的「環境」[120]。[m]

當一個名字在一個塊之中使用，它採用最近包圍作用域來解析。如果一個名字綁定在一個塊中，並且在其中於綁定之前就被使用，會導致一個錯誤。[n]當一個函數或類的定義被嵌套到其他函數的定義之內，它的非局部作用域就是這個包圍函數的局部作用域。nonlocal語句導致其列出的標識符，提及在非局部作用域內先前綁定的名字（即非局部變量（英語：Non-local variable））[120]。[o]

名字空間是存儲變量的地方，它被實現為字典。有局部名字空間、全局空間即包含這個塊對應的模塊的名字空間，和內建名字空間即模塊builtins的名字空間；對象的方法是定義在類主體內的函數，它有着嵌套的名字空間。名字空間通過防止命名衝突而支持了模塊性，還通過明晰了哪個模塊實現了哪個函數而增進可讀性和可維護性。

如果global語句出現在一個塊之中，在這個語句中指定的所有名字，提及在頂層名字空間中這些名字的綁定。名字在頂層名字空間解析，首先查找全局名字空間，未果查找內建名字空間。global語句與在同一個塊中的名字綁定運算有同樣的作用域。如果一個自由變量的最近包圍作用域包含針對它的global語句，這個自由變量被當作全局的[120]。[p]

表達式

Python的表達式（英語：Expression (computer science)）主要包括如下：

  • 在Python中，加圓括號（parenthesized）形式被歸類為原子，它是包圍在圓括號中的可選的表達式列表。加圓括號的表達式列表產生的東西，就是這個表達式列表所產生的：如果這個列表包含至少一個逗號，例如(a,b,c)，則它產生一個元組；否則它產生的就是這個單一表達式，例如(a)產生a[123]。要表示僅有單個元素的元組，需要給這個元素後綴一個逗號，例如(a,)。空的圓括號產生空元組對象。元組不是圓括號形成的，而是使用逗號形成的，在沒有歧義的情況下，元組的圓括號是可選的。
  • Python提供了稱為展示（display）的特殊語法來構造列表、字典或集合（英語：Set (abstract data type)），展示被歸類為原子，並且有兩種方式：要麼其所包容的元素是顯式的列舉出來的，要麼它們是通過叫做「推導式」的特定循環和過濾指令運算出來的。列表展示，是包圍在方括號中的可以為空的一系列表達式，例如[a,b,c]。字典展示，是包圍在花括號中的可能為空的一系列的用冒號:分隔的鍵-值對。集合（英語：Set (abstract data type)）展示，是包圍在花括號中的一系列表達式[124]。[q]
  • Python對容器類實例，比如序列類型的列表、元組或字符串，支持形如a[索引]的下標，和形如a[开始:停止]或a[开始:停止:步长]的分片（英語：array slicing）。此二者與函數調用和特性引用，一起被歸類為表示語言中最緊密運算綁定的初等項（primary）。這裡的下標索引是基於零的，負數是相對於結尾的。分片範圍自從開始索引，直到但不包括停止索引，分片的第三個步長參數，允許元素被跳過和用負數指示反向。分片的每個元素都是淺層複製（英語：Object copying）的。分片索引可以省略，例如a[:]，這返回整個列表的一個複本。[t]
  • 在Python中，算術運算的加法+、減法-、乘法*，與C語言和java相同的。除法和模除%的行為有所不同，在Python中有兩種除法：除法/和下取整除法//。Python增加了指數算符**。自從Python 3.5，介入了矩陣乘法算符@[127]，它已經用於了NumPy庫[128]。中綴算符+、-，還可以分別表示取原數和取相反數的一元算符。
  • 在Python中，有如下必須用於整數的位運算：AND（與）&、OR（或）|、NOT（非）~、XOR（異或）^、右移>>、左移<<。
  • 在Python中，有如下比較運算：大於>、小於<、大於等於 >=、小於等於<=、等於==、不等於!=，用來比較兩個對象的值的大小。Python有同一性測試算符：is、is not，用來比較兩個運算元是否引用了同一個對象；還有成員關係測試算符：in、not in，用於判斷一個對象是否屬於另外一個對象。Python允許由比較運算鏈接起來的布爾表達式[129]，比如a < b < c，它測試a < b and b < c；C語言將它解析為(a < b) < c：即首先求值a < b得出結果0或1，接着將此結果比較於c[130]。
  • Python使用and、or、not表示邏輯運算與、或、非，不採用C語言和Java中所用的符號&&、||、!。
  • Python的條件表達式表示為x if c else y。意思是當c為真時，表達式的值為x，否則表達式的值為y。 在運算元的次序上不同於很多其他語言中常見的c ? x : y。
  • Python的lambda表達式是匿名函數，其函數體只能是一個表達式。[u]
  • 自從Python 3.8，介入了賦值表達式，其記號是:=[68]。它將一個表達式賦值給一個標識符，同時還返回這個表達式的值。[v]

Python中運算符具有優先級，下表中的運算符按照從最高（最先綁定）到最低（最後綁定）的次序列出。在相同單元格中運算符具有相同的優先級，它們從左至右結合，除了指數表達式和條件表達式從右至左結合之外[133]：

更多信息 運算符, 描述 ...

Python為序列提供了串接算符+和倍增算符*[134]。自從Python 3.9，介入了字典歸併算符|和字典更新算符|=[135]。

Python為集合（英語：Set (abstract data type)）提供了集合論運算：併集|、交集&、相對補集-、對稱差^，和子集測試<=、真子集測試<、超集測試>=、真超集測試>。

在Python中，語句不能成為表達式的一部份，表達式比如列表推導式和字典推導式以及lambda表達式，都不能包含語句。這個限制的一個示例：賦值語句比如a = 1，不能用作條件語句的條件判斷表達式的一部份；這能夠避免C語言編程中的一個常見錯誤，即在條件判斷時把等於算符==誤寫為賦值算符=，這不是預期代碼卻在語法上有效而能通過C語言編譯器檢查，在Python中這會導致一個語法錯誤。

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數值運算

Python的二元算術運算，先將兩運算元轉為共同類型，加法、減法、乘法、下取整除法、模除和指數運算的結果也採用此類型，舉下取整除法//例子：5//2 == 2而5.0//2 == 2.0。自從Python 3.0，除法/總是產生浮點數結果，例如5/2 == 2.5。

下取整除法//的修約是朝向負無窮的，這意味着等式(a + n)//n == a//n + 1永遠成立；很多其它編程語言比如C99採用截尾取整規則，其整數除法不能保證這個等式永遠成立。Python提供了round()內建函數，用於把一個浮點數修約成最近的整數[136]，自從Python 3.0，為了打破平局它採用了IEEE 754的約半成偶規則，例如round(1.5) == 2 == round(2.5)。

模除%同樣採用下取整規則，它所得餘數的符號同於除數，例如-5%2 == 1而5%-2 == -1。很多其它語言採用截尾取整規則，其模除所得餘數的符號同於被除數。Python模除運算結果餘數的定義，確使等式a == (a//n)*n + a%n對於a和n分別為正數或負數的情況均為成立[137]；數學中的歐幾里得除法，同樣保證這個等式永遠成立，但它的餘數總是非負數。

Python對所有整數運算，使用任意精度算術。在decimal模塊中的Decimal類[138]，提供十進制浮點數（英語：Decimal floating point），具有用戶可按需要而更改的缺省28個十進制有效數位精度，並有多種修約方式[139]。在fractions模塊中的Fraction類，提供任意精度的有理數[140]。第三方庫gmpy2[141]，提供了到任意精度計算庫GMP/MPIR（英語：MPIR (mathematics software)）、MPFR（英語：GNU MPFR）和MPC的接口。

除了求絕對值函數abs()列入內建函數之外，大多數數學函數，處於math和cmath模塊內。前者用於實數運算，而後者用於複數運算。Python有着廣泛的數學庫，特別是第三方庫NumPy進一步擴展了固有能力。

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字符串操作

Python的文本序列類型，包括字符串str和字節序列bytes與bytearray。文本序列的文字有多種寫法：

  • 短字符串文字（英語：string literal），由單引號'或雙引號"界定。不同於Unix shell、Perl和受Perl影響的語言，單引號和雙引號功能相同。這二種字符串都使用反斜槓\作為轉義字符。
  • 長字符串文字，是開始並結束於三個單引號'''或三個雙引號"""的序列。它們可以跨越多行，其功能就像shell、Perl和Ruby中的here文檔。
  • 字節文字（英語：Literal (computer programming)）總是前綴上一個b或B，它產生bytes類型的實例。它們只可以包含ASCII字符，其數值大於等於128的字節必須通過轉義來表達。
  • 字符串文字或字節文字都可選的能前綴上一個r或R，這叫做原始字符串（英語：String literal#Raw strings）。轉義序列不被解釋，因此在文字反斜槓常見的地方很有用，比如正則表達式和Windows風格的路徑。
  • Python允許多個毗鄰的字符串文字或字節文字（它們以空白分界並可以使用不同的引述約定），在編譯時間於語法層面上串接起來。要在運行時間串接字符串，必須使用序列串接算符+[142]。

自從Python 3.0，字符串類str提供了格式化（英語：Content format）方法format()[143]，例如"spam={0} eggs={1:04d}".format("blah", 2)，它求值為'spam=blah eggs=0002'。格式化方法被推薦用來替代早先的字符串對象內建格式化算符%，它在功能上類同於C語言中的printf格式化字符串[144]，例如"spam=%s eggs=%04d" % ("blah", 2)。

自從Python 3.6，介入了字符串插值（英語：String interpolation）[145]，即「格式化字符串文字」或稱為「f字符串」，它向字符串文字前綴上f或F[146]，例如x="blah"; y=2; f'spam={x} eggs={y:04d}'。

類型

Thumb
Python 3的標準類型層級[147]

Python使用鴨子類型，並擁有有類型的對象，和無類型的變量名字。在編譯期不檢查類型約束，而寧願在一個對象上的操作出現可能的失敗，表現出這個給定對象不具有適合的類型。儘管是動態類型系統，Python卻是強類型的，禁止沒有明確定義的操作，比如將一個數和一個字符串相加，而不是默默的去嘗試轉換使其有意義。

Python有着範圍廣泛的基本數據類型。同時具備常規的整數和浮點算術，它透明的支持任意精度算術、複數和十進制浮點數（英語：Decimal floating point）。Python支持種類繁多的字符串操作。在Python中，字符串是不可變的，所以在其他編程語言中可能就地改變字符串的字符串操作，比如字符替換，在Python中返回新的字符串。

Python有一個非常有用特徵，就是搜集（或稱容器）類型的概念。一般的說，搜集是以一種易於引用或索引的方式，包含其他對象的對象。Python的搜集類型包括了序列、映射和集合，Python提供了廣泛的搜集操縱能力，比如內建包含檢查和通用迭代器協議。

列表（動態數組）、元組和字符串是序列類型。所有序列類型都有位置索引，並且除了字符串，都可以包含任意類型的對象，在同一個序列中可以包括多種類型的對象。字符串和元組是不可變的，使得它們成為字典的鍵的完美候選者。列表是可變的，元素可以被插入、刪除、修改、添加或就地排序。

字典是無次序的映射類型，它將一組不可變的鍵，映射到相應的元素上。在字典中的鍵，必須是不可變的Python類型，比如整數或字符串，因為在底層它們是通過散列函數實現的。集合（英語：Set (abstract data type)）是無次序的類型，它包含唯一性的不可變對象作為元素。有二種類型的集合：可變的set和不可變的frozenset。

Python允許編程者使用類，定義自己的類型[58]。類的新實例，是通過調用這個類的構造器而創建的，而類型和類都是元類type的實例，元類type更是其自身的實例，這允許了元編程和反射。Python支持對類型和類的廣泛內省，它們可以被讀取和比較。[w]

長期規劃是支持漸進類型（英語：gradual typing）[7]，並且自從Python 3.5，語言的語法允許指定靜態類型，但在缺省實現CPython中不檢查它們[148]。靜態類型檢查器mypy，支持編譯期類型檢查[149]。

更多信息 類型, 可變性 ...

除了各種數據類型，Python解釋器還內建了很多其他類型，包括可調用類型：用戶定義函數、實例方法、生成器函數、協程函數、異步生成器函數、內建函數、內建方法、類、類方法；模塊，定製類，類實例，I/O對象（也叫做文件對象），和暴露給用戶的一些內部類型：代碼對象、框架對象、溯回對象、切片對象、靜態方法對象、類方法對象。

函數

Python的函數支持閉包[156]，及其他頭等函數特徵[x]，並支持限制最大深度的遞歸[y]， 它不支持函數重載。Python的函數作為頭等對象，具有和普通對象平等的地位。Python官方實現不提供尾調用優化或頭等續體，吉多·范羅蘇姆曾聲稱他不會對其加以支持[157]，有第三方庫支持彈跳床（英語：Trampoline (computing)）[158]。

在Python中，函數調用的實際參數與函數定義的形式參數之間的結合，所傳遞的是「對象引用」，函數在被調用之時，所給予的實際參數被介入到一個局部符號表中，實際參數使用傳值調用來傳遞，而這個值總是對象引用，並非這個對象的值[159]。如果形式參數綁定到一個可變對象，則通過形式參數對此對象內容的修改，在函數外也是可見的。如果形式參數綁定到一個不可變對象，則通過形式參數不能修改此對象內容，但可以把形式參數重新綁定到其它對象上，這並不影響函數外的對象的值。[z]

Python在函數定義時，可以在形式參數序列中，以形式参数=值的樣式指定形式參數缺省值。在函數調用時可以省略有缺省值的形式參數，這時這個缺省值就被代入到它的位置中。在這個函數定義被執行之時，從左至右的求值作為形式參數的缺省值的這些表達式。這意味着這種表達式在這個函數被定義之後只被求值一次，而每次函數調用之時都使用相同的「預先計算」的值。[aa]

Python在函數調用中，可以給予位置實際參數和關鍵字實際參數。實際參數可以如同C語言那樣，按照位置與函數定義的形式參數匹配；也可以採用關鍵字實際參數，即形式参数=值樣式的實際參數。Python在函數定義中，可以使用不對應實際參數的特殊形式參數/和*，將形式參數序列分為三部份：唯位置形式參數、可位置可關鍵字形式參數和唯關鍵字形式參數。如果一個形式參數有缺省值，則在其後直到*之前的所有形式參數也都必須有缺省值。[ab]

在函數定義中的位置形式參數序列和關鍵字形式參數序列，可以分別在其末尾有*args或**kwargs這樣的加了前綴*或**的形式參數，它們捕獲在函數調用時提供的，超出形式參數序列規定而無所對應的多個實際參數；在形式參數args前加*號，則args是元組類型，它捕獲可變數目的位置實際參數；在形式參數kwargs前加**號，則kwargs是字典類型，它捕獲可變數目的關鍵字實際參數。[ac]

在函數調用的實際參數序列中，關鍵字實際參數必須出現在位置實際參數之後。如果要傳遞給一個函數的一些位置實際參數，已經在一個序列類型如列表或元組的對象中，則可以在函數調用中給它前綴*來進行可迭代解包；如果要傳遞的一些關鍵字實際參數已經在字典對象中，則可以給它加**號來進行字典解包。

在函數定義頭部之後可以插入「文檔字符串」，用作函數的使用幫助，它可以使用內置函數help()打印出來。自從Python 3.0，函數定義可以對形式參數與返回值增加類型標註[160]。自從Python 3.5，開始支持類型提示[148]。

Python的修飾器（decorator）可用來修改任何可調用Python對象，其用法是將已定義的對象比如函數、方法或類定義傳遞給修飾器，再將它所返回的修改後的對象綁定到原來對象的名字。修飾器可用於元編程，其用途至少包括：建立類方法或靜態方法，設置先決條件和後置條件、實現多方法、記憶化[161]。 Python使用@作為關鍵字形成修飾符，它是用來應用修飾器的語法糖。[ad] 通過在毗連的行上放置多個修飾符，多個修飾器可以鏈接起來應用。[ae]

對象及其方法

Python支持大多數面向對象編程技術。在Python中所有東西都是對象，包括數、函數、類和模塊。它允許多態性，不限定於在類層級（英語：Class hierarchy）之內子類型方式，而是採用了鴨子類型方式[5]，就是說針對變量的方法調用和特性（attribute）訪問，不事先限制這個的變量的類型，它可被綁定到任何對象。Python的類繼承支持多重繼承，這可以用來實現混入。Python支持元類[162]，還支持抽象基類[163]，自從Python 3.6，提供了定製化類創建的簡單機制[164]。

對象的方法，是附屬於這個對象的類的函數。對於正常的方法和函數，語法实例.方法(实际参数)，是类.方法(实例, 实际参数)的語法糖。Python不提供其他一些面向對象編程語言比如C++和Java中的隱式的this（英語：this (computer programming)）關鍵字[165]，Python的對象方法沿襲自Modula-3，使用顯式的第一個形式參數來訪問實例特性（英語：Instance variable），習慣上將其命名為self（英語：this (computer programming)）。[af]

Python支持一些名字以__開始和結束的特殊方法，它們用於實現實現多種特殊功能[80]，尤其是實例初始化，在一個類中定義__init__()，它在實例創建後返回給調用者之前被調用，所給予的實際參數就是傳遞給對象構造器表達式的那些實際參數。某些特殊方法可以實現運算符重載，比如在一個類中定義__add__()，將允許在這個類的實例上使用+算符。

在Python中，對象的特殊特性__dict__，是存儲其所有（可寫）特性的字典[166]。在一個類中的類變量（英語：Class variable）__slots__，可以被賦值為變量名字序列，它為所聲明的這些變量在類實例對象中保留空間，並阻止其自動建立__dict__[167]。[ag]

在Python中，定義了一個或多個特殊方法__get__()、__set__()、__delete__()的類，可以用作描述器（descriptor）[168]。一個類的類成員若是另一個描述器類的實例，則它被稱為這個類的屬性（property），使用與特性（attribute）訪問相同的語法，訪問這個類的實例對象中的屬性。[ah]

在Python中，不強制採用訪問子與變異子方法，來訪問對象的數據成員。Python使用名字修飾，有限的支持私有變量[106]。Python的property內建函數和@property修飾符，將一個類中特殊定義的訪問某個特性的那些方法，包裝成的這個類的一個屬性[169]。[ai]

Python允許通過使用@classmethod和@staticmethod修飾符，來分別建立類方法和靜態方法[62]。在方法調用之時，類方法接收這個類的作為其隱式的第一個實際參數，而靜態方法不接收隱式的第一個實際參數。[aj]

Python不提供隱式的super關鍵字而是提供了super()內建函數，在一個類的方法中調用此函數返回一個代理（proxy）對象，它為了在類層級內這個類所有基類中查找實現了特定方法的基類，確定了優先次序即方法決定次序（MRO），次序居前的基類優先於位居其後的它的父輩類或平輩類[170]。當一個子類的方法覆蓋了其超類方法的時候，可通過調用super().方法，將這個方法調用委託給與子類的self.方法同名的超類方法。[ak]

標準庫

Python擁有一個強大的標準庫[171]。Python標準庫包括了如下功能：

程序代碼實例

一個在標準輸出設備上輸出Hello World的簡單程式，這種程式通常作為開始學習程式語言時的第一個程式，可將如下代碼錄入純文本文件並隨意命名比如program01.py，然後執行這個程序python3 program01.py： 

print("Hello, world!")

Python也可以單步直譯執行。執行Python直譯器進入互動式命令列的環境，你可以在提示符號>>>旁輸入print("Hello, world!")，按Enter鍵輸出結果： 

>>> print('Hello, world!')
Hello, world!

計算正數的階乘的程序代碼： 

n = int(input('輸入一個數，就會印出其階乘: '))
if n < 0:
    raise ValueError('錯誤，請輸入一個非負整數')
fact = 1
for i in range(2, n + 1):
    fact *= i
print(fact)

注意，在Python 3.0及以上版本中，print是個函數，需要在要打印的字符串前後加上圓括號；在Python 2.6以下版本中，print是一個關鍵字和命令而不加圓括號。

實現

Python是一門跨平台的腳本語言，Python規定了一個Python語法規則，根據該規則可編寫Python直譯器[172]。Python屬於動態語言，其官方實現CPython將Python程序編譯成中間形式的字節碼[173]，並接着在它的虛擬機上執行[174]，運行速度緩慢於C/C++所編譯出的機器碼和在HotSpot JVM上運行的java字節碼[175]。

活躍開發的實現
  • CPython：官方的Python直譯器，需要區別於其他直譯器的時候才以CPython稱呼。CPython默認採用全局解釋器鎖（GIL），以確保在任何時刻只有一個線程執行Python字節碼；一些擴展模塊被設計為在進行計算密集任務時釋放GIL，還有在進行I/O時總是釋放GIL[176]。
  • MicroPython：為微控制器而優化的Python 3變體，它實現了完整的Python 3.4語法，和補充自版本3.5的async/await關鍵字，以及後來版本的一些選定特徵；它提供了實現Python標準庫模塊功能子集的內建模塊，和特定於微控制器的一些模塊。CircuitPython（英語：CircuitPython）是Adafruit（英語：Adafruit Industries）開發的MicroPython分叉。
  • PyPy：採用了跟蹤JIT（英語：Tracing just-in-time compilation）的Python實現，缺省支持stackless模態[177]，它是用RPython編寫的，當前支持Python版本3.11和2.7。
  • Numba：使用LLVM JIT的Python優化編譯器，它將包括很多NumPy函數的聚焦數值計算的Python子集，翻譯成快速的機器碼，它為在CPU和GPU上並行化Python代碼提供了大量選項。
  • Codon：高性能且無運行時開銷的Python編譯器[178]，它將Python代碼編譯成本機機器代碼，並且支持本機多線程和GPU並行運算，還包括了特徵齊全的完全編譯的內建NumPy實現。它由MIT CSAIL的研究人員開發[179]，其語義在數據類型等方面上與CPython有所不同[180]。
  • Pyodide：基於WebAssembly/Emscripten的用於瀏覽器和Node.js的Python發布[181]，支持任何在PyPI上wheel形式的純Python包，並且已經移植了很多具有C語言擴展的包。
  • RustPython：用Rust編寫的Python解釋器[182]，它可以嵌入到Rust應用程序中從而將Python用作腳本語言，還可以被編譯成WebAssembly從而在瀏覽器中運行Python代碼。
  • Brython：用JavaScript編寫的在瀏覽器中運行的Python實現[183]，具有到DOM元素和事件的接口。
  • GraalPy：針對JVM的基於GraalVM（英語：GraalVM）的Python高性能實現[184]。
轉譯成其他語言的編譯器
  • Cython：將增加了靜態類型聲明的Python超集編譯成C或C++的編譯器。Cython補充支持調用C語言函數並且在變量和類特性上聲明C語言類型，還支持以OpenMP為後端的本機多線程並行[185]。
  • mypyc：將Python模塊編譯成C擴展的編譯器[186]，它使用標準的Python類型提示生成快速代碼。mypyc是mypy發行的可選依賴，它使用mypy進行類型檢查和類型推論[149]。
  • Nuitka（英語：Nuitka）：用Python編寫的到C11（或替補為C++03）的編譯器[187]，它依賴於CPython的libpython庫，能完成嵌入所有模塊的程序編譯、擴展模塊及包編譯和獨立模態程序發布。
  • Shed Skin（英語：Shed Skin）：將純粹但隱含為靜態類型的Python有限子集代碼轉譯成優化的C++代碼的編譯器[188]，它可以生成獨立程序或者能導入並用於更大Python程序的擴展模塊。
  • Pythran：將聚焦於科學計算的Python子集編譯成C++11的提前編譯器（英語：Ahead-of-time compilation）[189]，它依賴於Boost和xsimd庫，將標註了接口描述的Python模塊編譯為本機共享庫模塊，能利於上多核和SIMD指令單元。
  • Transcrypt：用Python編寫的Python 3.9到JavaScript編譯器[190]，用於在瀏覽器中運行Python代碼，它被預先編譯為高可讀性且高效的JavaScript代碼。
  • MyHDL（英語：MyHDL）：將Python編譯成Verilog或VHDL[191]。

其他實現舉例：Jython，它是用Java實現的Python 2.7。IronPython，它是建造在DLR之上的Python 2.7和Python 3.4實現。Stackless Python，它是實現微線程（英語：microthread）的CPython 3.8分叉。Pyston，它是具有JIT等性能優化的CPython 3.8.12的分叉[192]。Pyjion，將Python代碼編譯成本機CIL的CPython 3.10的JIT擴展[193]。Cinder，它是Meta孵化器發布的具有包括JIT等很多優化的CPython 3.10分叉[194]。Grumpy，它是Python 2.7到Go的轉譯器和運行時系統[195]。py2many，起步於轉譯至Julia的PyJL的將Python轉譯成多種語言的轉譯器[196]。

開發環境

通用文本編輯器

很多並非集成開發環境軟件的文本編輯器，也對Python有不同程度的支持，並且加上專門為Python設計的編輯器插件也會有很高的可用性。

專用開發環境

適用於Python的集成開發環境（IDE）軟件，除了標準二進制發布包所附的IDLE之外，還有許多其他選擇。其中有些軟件設計有語法着色、語法檢查、運行調試、自動補全、智能感知等便利功能。由於Python的跨平台出身，這些軟件往往也具備各種操作系統的版本或一定的移植性。

  • IDLE：Python「標準」IDE，一般隨Python而安裝，支持較少的編輯功能，調試功能也比較弱。
  • Eric：基於PyQt的自由的IDE，支持自動補全、智能感知、自動語法檢查、工程管理、svn/mercurial集成、自動單元測試等功能，具有可擴展的插件系統，通過可選插件支持Git集成。調試功能與Visual Studio和Eclipse類似。
  • Spyder：開源的跨平台科學計算IDE。
  • PyCharm：由JetBrains公司出品，具備一般IDE的功能，比如調試、語法高亮、Project管理、代碼跳轉、智能提示、自動完成、單元測試、版本控制等等，另外，它還提供了一些功能用於Django開發，還支持IronPython。它是商業軟件，但也具有社區版和教育版。

第三方擴展包

Thumb
Python Powered
主條目：Python軟件列表（英語：List of Python software）

Python社群提供了大量的功能覆蓋眾多領域的第三方模組，其使用方式與標準庫類似。第三方模塊可以使用Python/Cython或者C語言編寫。軟件工具比如SWIG，通過定義接口文件或規定文件的方式，可以將C/C++編寫的程序庫包裝為Python模塊。Python解釋器本身也可以被集成到其它需要腳本語言的程式內。

Python包索引是公開的軟件包在線倉庫。pip是官網推薦的以安全方式安裝Python應用及其依賴軟件包的最流行工具[197]。要安裝在整個操作系統範圍內共享的Python包，現在需要通過操作系統的軟件包管理系統。要將特定於應用的依賴包隔離於共享的Python安裝，可以使用標準庫的venv[198]或第三方工具virtualenv[199]創建虛擬環境；第三方工具pipenv，能自動為用戶項目建立和管理虛擬環境，並在安裝/卸裝軟件包的時候，向此項目的Pipfile文件增加/移除這個軟件包[200]。

網絡編程

Python標準庫對於各種網路協定的支援很完善，因此適用於編寫伺服器軟體、網路爬蟲等Web開發。Python定義了WSGI標準應用接口，來協調HTTP伺服器與基於Python的Web程式之間的溝通。比如，通過mod_wsgi（英語：mod_wsgi）模組，Apache HTTP Server可以運行用Python編寫的Web程式。

用Python編寫的一些Web框架，有助於輕鬆地開發和管理複雜的Web程式。重要的第三方網絡編程（英語：Computer network programming）庫和Web框架有：

  • Zope：著名的開源Web應用服務器。
  • Beautiful Soup：用作HTML/XML解析器的一個簡單易用Python包。
  • Twisted：事件驅動的網絡編程框架，它支持很多常見的網絡協議並包括了很多不同用途的模塊，它支持所有主要的系統事件循環和各種GUI事件循環。
  • Django：MTV架構[201]的Web框架，它注重組件的重用性和「可插拔性」、快速開發和DRY法則。
  • Tornado：使用單線程事件循環的異步非阻塞式web服務器，也是輕量級的Web框架。
  • Flask：微Web框架，不要求特定的工具或庫。
  • Requests：適合於常人使用的HTTP庫，封裝了許多繁瑣的HTTP功能，極大地簡化了HTTP請求所需要的代碼量。
  • aiohttp：基於asyncio的HTTP客戶端和服務器二者[202]。
  • uvloop：對內建asyncio事件循環的快速的、直截了當的替代者[203]，它用Cython實現並在底層使用了libuv。
  • FastAPI（英語：FastAPI）：用來建造基於HTTP的網絡服務API的現代高性能web框架[204]。
  • PyScript：創建在瀏覽器內的Python應用的框架[205]，可採用Pyodide、MicroPython、WebAssembly和當代Web技術。

圖形用戶界面

Python本身包含了Tkinter庫，它是Python的業界標準GUI並被集成進入了IDLE。Tkinter基於了Tcl命令工具，能夠支持簡單的GUI開發。但是為了讓所開發的軟件運行速度更快，並與用戶的桌面環境更契合，人們一般會選擇採用第三方GUI庫或框架。主要的第三方GUI庫有：

  • PyQt：Qt的Python綁定庫，由Riverbank Computing公司自從1998年發行，採用GPL許可證或商業許可證。
  • PySide：Qt的Python綁定庫，由Qt公司自從2009年發行，採用LGPL許可證。
  • PyGObject：替代了PyGTK，它是為Python程序訪問基於GObject的庫而提供的包裝庫[206]，GObject是GTK、GIO（英語：GIO (software)）和GStreamer等庫使用的對象系統。
  • Kivy：用於開發多點觸控應用軟件的開源Python庫，採用了自然用戶界面（NUI）。
  • WxPython：GUI編程框架wxWidgets的Python包裝庫。
  • Gooey：將幾乎所有Python 3控制台程序用一行代碼轉變成GUI應用[207]。
  • Dear PyGui：快速而強力的具有極小依賴性的GUI工具箱[208]。
  • pywebview：輕量級跨平台的對WebView（英語：WebView）構件的包裝器，允許在其本地GUI窗口中顯示HTML內容[209]。

數據科學

重要的數據科學用第三方軟件庫有：

數據可視化

主要的數據可視化軟件庫及儀錶板框架有[215]：

機器學習

基礎性的機器學習軟件庫及框架有：

其它種類

應用

在很多作業系統裡，Python是標準的系統元件，它被列入了ISO/IEC 23360-1-4:2021 Linux標準規範（LSB）之語言規定[259]。大多數Linux發行版和macOS都集成了Python，可以在終端模擬器或虛擬控制台（英語：Virtual console）下直接執行Python。第三方工具pipx，可以將Python應用安裝於隔離的環境中並在其中運行它[260]。

雖然Python可被粗略地分類為腳本語言，Python的支持者較喜歡稱它為一種高階動態語言，常像「膠水」一樣被用來連接軟件組件，已經顯著的區別於Unix shell、Windows PowerShell這樣的語言。基於Python的xonsh，是跨平台的、青睞Unix的shell語言和命令行界面[261]。

應用程序

一些Linux發行版，使用Python語言編寫安裝器，比如Ubuntu的Ubiquity和Fedora的Anaconda；或使用它編寫軟件包管理系統，比如Gentoo的Portage。下面舉例使用Python編寫或將它作為嵌入式腳本的一些應用程序：

人工智能

經由Python開發了眾多的人工智能模型和作為其支撐的軟件庫：

社群流行

自從2003年，Python始終排行於TIOBE編程社區索引（英語：TIOBE Programming Community Index）前十最流行編程語言，在2021年10月它首次達到了第一名最流行語言（居於C和Java之前），並被選為2007年、2010年、2018年、2020年、2021年和2024年的年度編程語言[43]。它有如下著名的社群：

  • PyCon：各地社群舉辦的會議，通常每年舉辦。各社群在會議中討論Python相關的議題。
  • Python Discord：參與者眾多的Python社區[274]。
  • PyLadies（英語：PyLadies）：由女性社群發起的社群，主要注重於發展Python的女性程式設計社群。
  • Django Girls（英語：Django Girls）：使用Django網頁設計框架，推廣使用Python進行網頁設計的技術。

影響的語言

Python的設計和哲學已經影響了很多其他編程語言：

在Python基礎上開發的編程語言有：

  • Taichi Lang：源出自MIT CSAIL實驗室，是採用同Python幾乎一樣語法的指令式並行編程語言[276]，它嵌入在Python之中並使用即時編譯器框架如LLVM，將計算密集的Python代碼轉變成本機GPU或CPU指令。
  • Coconut：在Python語法之上增加了用於函數式編程的新特徵的Python變體[277]。
  • Mojo：基於MLIR編譯器框架（英語：MLIR (software)）並設計為Python超集的語言[33]。

示例與注釋

引用

延伸閱讀

參閲

外部連接

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