【Python】
Python（UK；US），是一种广泛使用的解释型、高级和通用的编程语言。Python支持多种编程范型，包括结构化、过程式、反射式、面向对象和函数式编程。它拥有动态类型系统和垃圾回收功能，能够自动管理内存使用，并且其本身拥有一个巨大而广泛的标准库。它的语言结构以及面向对象的方法，旨在帮助程序员为小型的和大型的项目编写逻辑清晰的代码。
吉多·范罗苏姆于1980年代后期开始研发Python，作为ABC语言的后继者，它也可以被视为采用了叫做M-expression的中缀表示法的一种LISP方言。吉多·范罗苏姆于1991年首次发布 Python 0.9.0。Python 2.0于2000 年发布并引入了新功能。Python 3.0于2008年发布，它是该语言的主要修订版，并非完全向后兼容。Python 2于2020年随2.7.18版停止支持。
Python的设计哲学，强调代码的可读性和简洁的语法，尤其是使用空格缩进来划分代码块。相比于C或Java，Python让开发者能够用更少的代码表达想法。
Python解释器本身几乎可以在所有的操作系统中运行，它的官方直译器CPython是用C语言编写的。Python是一个由社群驱动的自由软件，目前由Python软件基金会管理。Python是最受欢迎的编程语言之一。
== 历史 ==
Python创始人吉多·范罗苏姆在2006年O'Reilly Open Source Convention（OSCON）的照片
Python的创始人吉多·范罗苏姆，在1982年至1995年间，参与了荷兰数学和计算机科学研究学会多个项目的工作。1989年的圣诞节期间，他决心开发一个新的脚本解释程式，作为ABC语言的继承者，并且用它替代Unix shell和C语言来进行系统管理，担负与Amoeba操作系统之间的交互操作并进行异常处理。他是BBC电视剧《Monty Python的飞行马戏团》的爱好者，所以选取了Python作为这个编程语言的名字。范罗苏姆作为Python的主要开发者，独自担负这个项目的发展决策者职责，直到2018年7月12日，他宣布从终身仁慈独裁者（BDFL）的职位上“永久休假”。他在2019年1月至11月参与了第一届五人掌控委员会继续领导项目发展。
在1991年2月，范罗苏姆在alt.sources上发布了最初代码（标记为版本0.9.0）dead-url=no ，这时就已经存在了带继承的类、异常处理、函数和核心类型list、dict、str等。在这个最初发行中就有了从Modula-3引进的模块系统，和异常处理机制。在1994年1月，Python达到了版本1.0，其主要新特征是由Amrit Prem提供的函数式编程工具lambda、map、filter和reduce。受Modula-3启发，Python 1.1介入了缺省参数值，Python 1.3介入了关键字参数。Python 1.4介入了对复数的内建支持，还包含了采取名字修饰的一种基本形式的数据隐藏。
在2000年10月，Python 2.0发布，它介入了列表推导式，这是从函数式编程语言Haskell中引进的；它支持了Unicode，还向垃圾回收系统增加了环检测算法。Python 2.1支持了静态嵌套作用域。Python 2.2进行了重大革新，将Python的类型（用C写成）和类（用Python写成）统一入一个层级，使得Python的对象模型成为纯粹而一致的对象模型；还介入了迭代器，受CLU和Icon启发的生成器，和描述器协议。Python 2.3介入了从Dylan引进的方法解析次序。Python 2.4介入了集合类型，和函数修饰器。Python 2.5介入了with语句，并在官方实现中介入了抽象语法树。
在2008年12月，Python 3.0发布，它对语言做了较大修订而不能完全后向兼容。Python 3发行包括了2to3实用工具，它（至少部份的）自动将Python 2代码转换成Python 3代码。Python 3.4介入了异步I/O模块。Python 3.5介入了类型提示，和采用async/await语法的协程。Python 3.8介入了赋值表达式。Python 3.9介入了内建的泛化别名类型title=The Python Standard Library － Built-in Types － Generic Alias Type，并在官方实现中介入了新的语法解析器。Python 3.10介入了结构式模式匹配，和内建的联合类型title=The Python Standard Library － Built-in Types － Union Type。
Python 2.7的产品寿命结束日期最初设定为2015年，由于大量现存代码不能移植到Python 3，而延期支持至2020年。随着Python 2的产品寿命结束，2022年3月14日发布的macOS 12.3已经彻底移除了Python 2。当前只有Python 3的稳定版本3.10、3.11和预览版本3.12正在被完全支持，但仍提供对3.7、3.8和3.9版本的安全性修正。
在2022年12月，活跃的Python核心开发者选举Pablo Galindo Salgado、Gregory P. Smith、Emily Morehouse、Brett Cannon和Thomas Wouters为2023年度“掌控委员会”的五位成员来领导这个项目。
== 特征与设计哲学 ==
Python是多范型编程语言。它完全支持结构化编程和面向对象编程，还有很多特征支持函数式编程和元编程比如元对象协议（元类和魔术方法）。通过扩展还可以支持很多范型，包括面向切面编程、契约式设计和逻辑编程。
Python使用动态类型，在内存管理上采用引用计数和环检测相结合的垃圾回收器。它的特征还有动态名字解析（late binding），即在程序执行期间绑定方法和变量的名字。
Python对遵循LISP传统的函数式编程提供了有限的支持，它提供了 map、filter和reduce函数；列表推导式、字典、集合和生成器表达式。标准库中的模组functools和itertools，实现了从Haskell和Standard ML借鉴来的函数式工具。
Python的设计理念是“优雅”、“明确”、“简单”，它的一些重要准被合称为「Python之禅」。在Python解释器内运行import this可以获得完整的列表，下面举出其中首要：
*优美优于丑陋。明了优于隐晦。
*简单优于复杂。复杂优于凌乱。
*扁平优于嵌套。稀疏优于稠密。
*可读性很重要。
Python开发者的方法论是“用一种方法，最好是只有一种方法来做一件事”，显著不同于以Perl语言为代表的“不止一种方法去做一件事”风格。Python开发者在设计语言时，如果面临多种选择，一般会选择明确没有或者很少有歧义的语法。
范罗苏姆认为ABC语言非常优美和强大，它没有取得成功的原因是不开放造成的，故而将Python本身设计为可扩充的。Python并不把所有的特性和功能都集成到语言核心，而是提供了丰富的API和工具，以便程式设计师能够轻松地使用Python、C、Cython来编写扩充模组。Python还可以通过Foreign function interface如标准库中的ctypes等，来访问动态链接库或共享库中C兼容数据类型并调用其中函数，以便于对用其他语言编写的程式进行集成和封装。
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的官方实现CPython中。在某些对运行速度要求很高的情况，可以使用JIT技术的Python实现或扩展。
== 语法和语义 ==
Python为了让程式码具备高度的可阅读性，在设计时尽量使用了其它语言常用的符号和英文单字。Python支持使用反斜杠作为行接续符，将多个物理行合成为一个逻辑行。在圆括号、方括号或花括号之中的表达式，可以分裂跨越多于一个物理行而不使用反斜杠，这被称为“隐式行接续”。注释开始于并非string literal一部份的一个井号#，并结束于物理行结尾；注释标示逻辑行的结束，除非已受制于隐式行接续规则；注释在语法上被忽略。简单语句包含在一个单一的逻辑行之内，Python支持使用分号作为分隔符，将多个简单语句合并入语法意义上的一行之中cite web|url=https://docs.python.org/3/reference/grammar.html|title=The Python Language Reference － 10. Full Grammar specification|quote=simple_stmts:     simple_stmt !';' NEWLINE  # Not needed, there for speedup     ';'.simple_stmt+ ';' NEWLINE。
Python语法中的复合语句，包含（成组的）其他语句；它们以某种方式影响或控制这些其他语句的执行。Python的复合语句包含一个或多个子句（clause），子句构成自一个头部（header）和一个套件（suite）。特定复合语句的子句头部都在同样的缩排层级上，每个子句头部开始于一个唯一标识关键字，并结束于一个冒号。套件是这个子句所控制的一组语句，套件有两种形式，可以是与头部在同一行上的一个或多个由分号分隔的简单语句，它们跟随在这个头部的冒号之后；或者是在后续诸行上的一个或多个缩排的语句，只有这种套件形式可以包含嵌套的复合语句。
=== 缩排 ===
Python语言遵循越位规则，利用缩排来形成语句套件，即语法意义上的块。连续诸行的缩排层级，被用来生成语法解析器才能见到的INDENT和DEDENT记号statements: statement+statement: compound_stmt  simple_stmts……block:     NEWLINE INDENT statements DEDENT     simple_stmts，二者的作用相当于C语言家族的花括号，或Pascal语言家族的关键字begin和end。增加缩排则生成INDENT记号，减少缩排则生成DEDENT记号。根据PEP 8的规定，使用4个空格来表示每级缩排。
tab字符（从左至右）被替代为1至8个空格，使得直到tab之前的诸字符加上这些替代空格的字符总数，是8的倍数（这意图同于Unix所用规则）。前导于第一个非空白字符的空格的总数，确定了这一行的缩排层级。缩排所用诸字符，不能使用反斜杠来拆分成多个物理行；直到第一个反斜杠之前的空白确定缩排层级。如果源代码文件混合了tab和空格，并且在这种方式下缩排的意义依赖于一个tab相当于多少个空格，则这种缩排因不一致性而被报错并拒绝。
=== 关键字 ===
Python有如下35个关键字；它们不能用作标识符：
内建常量True、False和None于Python 3.0中成为关键字，关键字nonlocal介入于Python 3.0，关键字async和await介入于Python 3.5，并在Python 3.7中成为正式关键字。
标识符match、case和通配符_介入于Python 3.10，它们在与模式匹配语句有关的上下文中，可以在语法上充当关键字；但是这种区分只在语法解析器层次进行，并非在词法分析记号化层次。在Python中，只在特定上下文中保留的这种标识符，叫做“软关键字”。
=== 标识符 ===
标识符就是名字，在ASCII范围内（U+0001..U+007F），可用于标识符的字符为：大写字母A至Z和小写字母a至z，下划线_以及数字0至9，但首字不可以用数字。如下命名约定，是为“保留标识符类”：
* _spam（单下划线开头）：弱“内部使用”标识。对于from M import *，将不导入所有以下划线开头的对象。
* spam_（单下划线结尾）：为了避免与python关键字的命名冲突。
* __spam（双下划线开头）：在命名一个类特性的时候，采用名字修饰，比如在类SpamEggs内，__spam将变成_SpamEggs__spam。
* __spam__（双下划线开头双下划线结尾）：指那些包含在用户控制的命名空间中的“魔术”方法或特性，比如__name__、__doc__、__init__、__import__、__file__等。建议永远不要将这样的命名方式应用于自己的变量或函数。
在Python文献中经常使用的metasyntactic variable是spam和eggs而非传统的foo和bar。
=== 语句 ===
Python的语句包括简单语句：
* 赋值语句，记号为等号=。赋值语句被用来将名字绑定（含重新绑定）到值，以及用来修改可变对象的特性或项目。Python支持“序列解包”（sequence unpacking）特征：在等号左侧是一个表达式列表，其中每个表示式都可求值成能被赋值的东西（变量、可写特性等）；在等号右侧是一个“可迭代”对象，它在被迭代时产生的值的数量，同于左手侧可写表达式的数量；赋值语句对这个对象进行迭代，将产生的每个值分别赋值给左侧对应的可赋值者。在等号右侧直接包装出序列解包所要求的元组，就形成了并行赋值，可以同时给多个变量赋值，还可以交换两个变量的值。Python还支持增广赋值，将一个二元运算和一个赋值语句合并成一个单一语句，例如x += 1。
*表达式语句，用来交互式的计算并写出一个值，或者用来调用一个过程（即返回无含义结果的函数），在Python中过程返回值None。
*global语句，是在整个当前代码块中成立的声明，它意味着随后列出的标识符被解释为全局变量。
*nonlocal语句，导致随后列出的标识符，提及在除了全局作用域之外的最近包围作用域中的先前绑定变量。
* pass语句，充当NOP，表示此行为空，不执行任何操作。
* assert语句，用于程式调适阶段时测试执行条件是否满足。
* continue语句，越过这次迭代并继续进行下个项目。
* break语句，从循环中跳出。
* return语句，用来从函数返回值。
* raise语句，抛出一个异常。
* yield语句，使用它从一个生成器中返回一个值。在版本2.5之前，信息只能单向的从生成器传递出来。自此版本2.5，重定义yield为表达式，通过它的返回值将信息传递进入生成器函数中，从而能够支持协程功能。自从版本3.3，提供了yield from语句，含有这个语句的“委托生成器”将其部份运算委托给另一个“子生成器”，将传入信息递送给它并直接回传它产生的值。yield语句在语义上等价于加圆括号的yield表达式。版本3.4在异步I/O框架中扩展了基于生成器的协程，这个扩展自从Python 3.8已经被弃用。版本3.6介入了异步生成器。
* import语句，导入一个模块或包，它组合了两种操作，查找指名的模块，接着将找到的结果绑定到在局部作用域中的名字。导入语句有三种形式：import 模块名字 as 别名，找到一个模块，装载它，如果有需要的话初始化它；在这个导入语句出现的作用域的局部名字空间中，定义一个名字或一些名字。from 模块名字 import 定义1 as 别名1, 定义2 as 别名2, ...，找到、装载、必需时初始化一个模块；接着在局部名字空间中，增加到找到指名特性的引用。（这二个语句示例中的方括号表示其中内容为可选的。）from 模块名字 import *，在导入语句出现的作用域的局部名字空间中，绑定模块中定义的所有公开的名字。
* del语句，递归的进行删除。
复合语句：
* if语句，当条件成立时执行语句套件。它经常包含elif、else子句。
* while语句，当条件为真时，重复执行语句套件。
* for语句，遍历列表、字符串、字典、集合等迭代器，依次处理迭代器中的每个元素。
* match语句，用于模式匹配。
* try语句，它经常包含except、else、finally子句，处理在程式执行中出现的异常情况。Python支持并广泛使用异常处理作为检测错误状况和程序中其他“异常”事件的方式，并提倡在可能出现错误状况的任何时候都使用异常。习惯上访问一个文件或资源不在使用之前进行测试，而是先行尝试使用它，再捕获访问被拒绝引发的异常。
* with语句，把一块代码包裹在一个上下文管理器之内。它允许了资源获取即初始化（RAII）式行为，可替代常见的try/finally惯用法。Python使用with语句处理资源，在进入一个作用域的时候调用一个函数，而在离开它的时候调用另一个函数，例如：在一块代码执行之前获取一个锁，并且在此后释放这个锁；或事先打开一个文件，并且事后关闭它。
* class语句，是定义类的可执行语句。类的继承列表给出基础类列表，没有继承列表的类，缺省继承基础类object。类的套件接着在新的执行框架（frame）中执行，它使用新建的局部名字空间和原来的全局名字空间。当这个类套件完成执行之时，丢弃它的执行框架并保存它的局部名字空间。一个类对象接着被创建，其基础类采用继承列表，其特性字典采用保存的局部名字空间。类名字接着在原来的局部名字空间中，被绑定到这个类对象。
* def语句，是定义函数和方法的可执行语句。它的执行在当前局部名字空间中，将函数名字绑定到一个函数对象（对函数的可执行代码的包装器）。这个函数对象包含到当前全局名字空间的引用，作为调用这个函数时使用的全局名字空间。
* async def语句，用于协程函数定义。await表达式、async for语句和async with语句，只能用在协程函数的主体中。
模块是包含Python定义和语句的一个文件，这个文件名字是模块名字附加上后缀.py；在一个模块中，模块的名字（作为字符串）可获得为全局变量__name__的值。内建globals()函数，返回实现当前模块名字空间的字典。内建dir()函数，在无参数时，返回在当前局部作用域内的名字列表；在有一个参数时，尝试返回这个对象的有效特性的列表。包（package）是可以包含子模块或递归的子包的模块。包在技术上是具有__path__特性的Python模块。可以将包视为文件系统上的目录，而将模块视为这种目录中的文件，但是包和模块不必然源自文件系统。
Python程序构造自代码块。代码块是作为一个单元执行的Python程序文本。模块、函数主体和类定义都是块。交互式键入的每个命令都是块。脚本文件和脚本命令是代码块。__main__是顶层代码运行所在的环境。“顶层代码”是启动运行的首个用户指定Python模块。从命令行使用-m参数，作为顶层脚本运行的模块（作为模块__main__）也是代码块。此时__name__变量被设置为"__main__"，在这个模块中可籍此增加直接运行时候执行的代码。传递给内建函数eval()和exec()执行的字符串是代码块。
在Python中赋值所进行的操作，是将一个名字绑定为到一个分立的动态分配的对象的一个引用。名字是通用的引用持有者，它不关联于一个固定的数据类型，但是，一个名字在给定时间，总是被绑定到有一个类型的某个对象上，这就是动态类型的特征。名字的存储位置不“包含”所指示的值，一个共同的值可以赋值给多个名字，一个名字在任何时候，都可以重新绑定到各种不同类型的对象上，包括字符串、过程、具有数据和方法的复杂对象等。
除了在块中出现的每个赋值语句或导入语句之外，下列构造也绑定名字：给函数的形式参数、类定义、函数定义、赋值表达式、在for语句头部中和各种as关键字之后的标识符目标（target），as关键字出现在import语句、with语句、except子句、except*子句和结构式模式匹配的as模式之中。如果一个名字绑定在一个块中，它是这个块的局部变量，除非被声明为nonlocal或global。如果一个名字绑定在模块层次，它是全局变量；模块代码块的变量，既是局部的也是全局的。如果一个变量使用在一个代码块中，却不定义在这里，它是自由变量。
作用域定义一个名字在一个块中的可见性。如果一个局部变量被定义在一个块中，它的作用域包括这个块。如果这个定义出现在一个函数块中，作用域扩展到在所界定作用域内包含的任何块，除非所包含的块为这个名字介入了不同的绑定。当一个名字在一个代码块之中使用，它采用最近包围作用域来解析。对一个代码块可见的所有这种作用域的集合，叫做这个这个块的“环境”。如果一个名字绑定在一个块中，并且在其中于绑定之前就被使用，会导致一个错误。
如果global语句出现在一个块之中，在这个语句中指定的所有名字，提及在顶层名字空间中这些名字的绑定。名字在顶层名字空间解析，首先查找全局名字空间，即包含这个代码块的模块的名字空间；未果查找内建名字空间，即模块builtins的名字空间。global语句与在同一个块中的名字绑定运算有同样的作用域。如果一个自由变量的最近包围作用域包含它的一个global语句，这个自由变量被当作全局的。
nonlocal语句导致相应的名字，提及在最近包围函数作用域内的先前绑定变量（即Non-local variable）。
=== 表达式 ===
Python中很多表达式与C语言和java类似，而另一些则与之不同。
*在Python中，算术运算的加法+、减法-、乘法*和取模%是与C和java相同的，但是除法的行为不同。在Python中有两种除法，它们是下取整除法（或整数除法）//和浮点除法/。Python增加了指数算符**。自从Python 3.5，介入了新的@中缀矩阵乘法算符，它已经用于了NumPy库。
*在Python中，有如下必须用于整数的位运算：&与（AND），|或（OR），~非（NOT），^异或（XOR），>>右移, 左移。
*在Python中，有如下比较运算：大于>，小于，等于==，不等于!=，小于等于，大于等于 >=。==按值比较。Python的is、is not算符可以用来比较对象的同一性（按引用比较），也就是比较两个变量是否引用了同一个对象。而in、not in用于判断一个对象是否属于另外一个对象。在Python中，比较是可以链接起来的，比如a 。
* Python使用and、or、not表示逻辑运算与、或、非，不采用C语言和Java中所用的符号&&、
、!。
*在Python中，由逗号,分隔的一组表达式，叫做表达式列表。Python为构造列表、字典或集合，提供了叫做“显示”的特殊语法，它们每个都有两种方式：包容内容要么显式的列出；要么通过一组循环和过滤指令计算而来，这叫做“推导式”。列表显示是包围在方括号中的可以为空的一系列表达式，一个例子列表可写为1,2,3。字典显示是包围在花括号中的可能为空的一系列的键/数据项对。集合显示用花括号来指示，与字典显示的区别是缺少分隔键与值的分号。自从Python 3.5，增加了在表达式列表中的“可迭代解包”*，和在字典显示中的“字典解包”**。
* Python支持列表推导式。Python 2.4将列表推导式扩展至更一般性的生成器表达式。Python 3.0又增补了字典推导式和集合推导式。
*在Python中，加圆括号形式（parenthesized form），是包围在圆括号中的一个可选表达式列表。加圆括号的表达式列表产生的东西，就是这个表达式列表所产生的：如果这个列表包含至少一个逗号，它产生一个元组；否则它产生构成这个表达式列表的那个单一表达式。一个例子元组可写为(1,2,3)，在没有歧义的情况下，元组的圆括号是可选的。空的圆括号对产生空元组对象。使用序列串接算符+来串接二个元组，产生包含给定元组二者的元素的一个新元组。
* Python支持在序列对象（比如字符串、元组或列表）上的下标（subscription）表达式：a索引，和分片表达式：a开始:停止或a开始:停止:步长。下标索引是基于零的，负数是相对于结尾的。分片范围自从“开始”索引，直到但不包括“停止”索引。分片的第三个参数叫做“步长”（step）或“间隔”（stride），允许元素被跳过和用负数指示反向。分片索引可以省略，例如a:，这返回整个列表的一个复本。分片的每个元素都是浅层复制的。
* Python的条件表达式表示为x if c else y。意思是当c为真时，表达式的值为x，否则表达式的值为y。 在运算数的次序上不同于很多其他语言中常见的c ? x : y。
* Python的匿名函数实现为lambda表达式。匿名函数体只能是一个表达式。
* 自从Python 3.8，介入了赋值表达式，其记号是:=。它将一个表达式赋值给一个标识符，同时还返回这个表达式的值。赋值表达式在用作子表达式，即位于分片表达式、条件表达式、lambda表达式、关键字参数中的表达式和推导式中的if表达式之中，以及在assert和with语句之中的时候，必须围绕着圆括号。在它们可以使用的所有其他地方，包括在if和while语句之中，都不要求圆括号。
Python中运算符具有优先级，下表中的运算符按照从最高到最低的次序列出。在相同单元格中运算符具有相同的优先级，它们从左至右结合，除了指数表达式和条件表达式从右至左结合之外：
Python提供了序列串接算符+和序列倍增算符*。自从Python 3.9，介入了字典归并算符|和字典更新算符|=。
Python的文本序列类型，包括字符串str和字节序列bytes与bytearray。string literal有多种写法，字符串对象有一个内建格式算符%：
* 短字符串文字，由单引号'或双引号"界定。不同于Unix shell、Perl和受Perl影响的语言，单引号和双引号功能相同。这二种字符串都使用反斜杠\作为转义字符。
* 长字符串文字，是开始并结束于三个单引号或三个双引号"""的序列。它们可以跨越多行，其功能就像shell、Perl和Ruby中的here文档。
*字节文字总是前缀上一个b或B，它产生bytes类型的实例。它们只可以包含ASCII字符，具有128或更大数值的字节必须通过转义来表达。
* 字符串文字或字节文字都可选的能前缀上一个r或R，这叫做原始字符串。转义序列不被解释，因此在文字反斜杠常见的地方很有用，比如正则表达式和Windows风格的路径。这种引述可比较于C#中的“@引述”。
*Python允许多个毗邻的字符串文字或字节文字（它们以空白分界并可以使用不同的引述约定），在编译时间于语法层面上串接起来。要在运行时间串接字符串，必须使用序列串接算符+。
* Python中的“字符串格式”算符%，在功能上类同于C语言中的printf格式化字符串，例如"spam=%s eggs=%d" % ("blah", 2)求值成"spam=blah eggs=2"。自从Python 3.0，str类提供了可供替代的format()方法，例如"spam={0} eggs={1}".format("blah", 2)。在Python 3.6中，提供了“格式化字符串文字”或称为“f字符串”，它向字符串文字前缀上f或F，这是一种String interpolation：s0 = "blah"; d1 = 2; f'spam={s0} eggs={d1}'。
在Python中，在表达式和语句之间的区别是严格强制性的，这对比于语言如Common Lisp、Scheme或Ruby。故而Python中个别构造存在功能重复，比如：列表推导式相当for循环；条件表达式相当if语句；内建函数eval()相当exec()，前者用于表达式，后者用于语句。
语句不能成为表达式的一部份，由于列表和其他推导式或lambda表达式，都是表达式，也就不能包含语句。这个限制的一个示例：赋值语句比如a = 1，不能用作条件语句的条件判断表达式的一部份；这能够避免C语言编程中的一个常见错误，即在条件判断时把等于算符==误写为赋值算符=，这不是预期代码却在语法上有效而能通过编译器检查，在Python中这会导致一个语法错误。
=== 函数 ===
Python的函数支持递归和闭包及其他头等函数特征，但不支持函数重载。Python的函数作为头等对象，具有和普通对象平等的地位。Python的函数实际参数与形式参数之间的结合是传递“对象引用”，函数在被调用的时候，给函数调用的实际参数被介入到一个局部符号表中，实际参数使用传值调用来传递，而这个值总是对象引用，而非这个对象的值。如果形式参数绑定到一个可变的对象，则通过形式参数对此对象内容的修改，在函数外也是可见的。如果形式参数绑定到一个不可变的对象，则通过形式参数是不能修改此对象内容，但可以把形式参数重新绑定到其它对象上，这并不影响函数外的对象的值。
Python可以指定形式参数的缺省值，在函数定义时于形式参数序列中以param=value样式进行一次性初始化。形式参数在初始化之后保持既有绑定，函数的后续调用可继续对它进行访问或变更。在函数调用时为有缺省值的形式参数提供实际参数是可选的。Python支持位置实际参数和关键字实际参数。函数调用时，实际参数可以如同C语言那样按照位置与形式参数匹配；也可以采用Named parameter（或称为关键字实际参数），即kwarg=value样式的实际参数。使用不对应实际参数的特殊形式参数/和*，可以将参数序列分为唯位置参数、可位置可关键字参数和唯关键字参数三部份。有缺省值的形式参数之后不能跟随无缺省值的可位置形式参数。在一个函数调用的实际参数序列中，关键字实际参数必须出现在位置实际参数之后。
在位置和关键字形式参数序列末尾可以分别有*args或**kwargs这样的形式参数，它们对应于在函数调用时提供的，超出形式参数序列规定而无所对应的多个实际参数；在形式参数名字前加一个*号，该形式参数args是tuple类型，对应可变数目的位置实际参数；在形式参数名字前加**号，该形式参数kwargs是dict类型，对应可变数目的关键字实际参数。在位置实际参数已经在一个序列类型如列表或元组的对象中的情况下，在引用它的变量前加一个*号传递给函数，则其中所有元素解包为多个位置实际参数，关键字实际参数在字典中则加**号来传递给函数。
修饰器（decorator）是用来修改一个函数、方法或类定义的任何可调用Python对象。将正被定义的最初对象传递给修饰器，它返回一个修改后的对象，接着把它绑定到在定义中那个名字。Python修饰器部份受到Java注解的影响，而有类似的语法；修饰器语法是纯粹的语法糖，使用@作为关键字形成修饰符。修饰器是一种形式的元编程，它们增强它们所修饰的函数或方法的行动。
多个修饰器可以链接起来，通过在毗连的行上放置多个修饰符，或者使用中间变量。
函数修饰器的正规用法包括：用来建立类方法或静态方法、设置先决条件和后置条件、实现多方法、增加函数特性、跟踪、同步；此外更远大的用法包括：尾调用消除、记忆化。
为了增强代码的可读性，可以在函数后书写“文档字符串”（简称docstrings），用于解释函数的作用、参数的类型与意义、返回值类型与取值范围等。可以使用内置函数help()打印出函数的使用帮助。自从Python 3.0，函数可以对参数与返回值增加类型标注。此特性可方便对源代码进行更深入的分析。自从Python 3.5，开始支持类型提示。
Python官方实现不提供尾调用优化或头等续体，吉多·范罗苏姆曾声称永远都不会加以支持dead-url=no ，目前只有第三方库支持。
=== 对象及其方法 ===
Python支持大多数面向对象编程技术。在Python中所有东西都是对象，包括类、函数、数和模块。它允许多态性，不只是在Class hierarchy之内而且通过采用鸭子类型的方式。任何对象可以用于任何类型，只要它有适当的方法和特性（attribute）就能工作。Python天然支持类的继承包括多重继承，为此采用C3线性化或方法解析次序（MRO）算法，还支持mixin。Python支持元类，它是增进类的功能的高级工具。
Python使用名字修饰有限的支持私有变量。对象的（可写）特性可以被提取为一个字典。在Python中不强制使用访问子与变异子方法来访问数据成员的面向对象编程信条。就像Python提供函数式编程构造但不尝试要求referential transparency（无副作用）一样，它提供对象系统但不要求面向对象编程行为。
对象的方法是附属于这个对象的类的函数。对于正常的方法和函数，语法instance.method(arguments)，是Class.method(instance, arguments)的语法糖。Python的方法有显式的self形式参数用来访问实例数据，对比于在其他一些面向对象编程语言（比如C++、Java、Objective-C或Ruby）中隐式的self或this关键字。在Python中，self可以被看作是一个习惯用法，它可以被换为任何其它合法的参数名。
Python支持一些以__开始和结束的特殊方法名，它们用于实现运算符重载和实现多种特殊功能。在Python中，可以通过定义特殊方法来重载运算符，比如在一个类上定义__add__()将允许在这个类的实例上使用+算符。在Python中，当一个子类的方法覆盖了超类方法的时候，通过调用super().method来调用与子类的self.method方法同名超类方法。
Python允许通过使用@classmethod和@staticmethod修饰符来分别建立类方法和静态方法。给类方法的第一个实际参数是类对象而非对实例的self引用。静态方法没有特定的第一个实际参数，实例或类对象都不固定的传递给静态方法。
在Python中定义了一个或多个特殊方法__get__()、__set__()、__delete__()的类可以用作描述器（descriptor）。如此建立一个描述器的实例作为另一个类的一个类成员，使得这个实例成为此另一个类的属性（property）。使用与特性（attribute）访问相同的语法，访问一个实例对象中的这个成员属性。
Python的property内建函数，将一个类中特殊定义的访问一个特性的那些方法包装成的这个类的一个属性。
=== 类型 ===
Python 3中的标准类型层次结构
Python使用鸭子类型并拥有有类型的对象和无类型的变量名字。在编译期不检查类型约束，而宁愿在一个对象上的操作出现可能的失败，表现出这个给定对象不具有适合的类型。尽管是动态类型系统，Python却是强类型的，禁止没有明确定义的操作（比如加一个数到一个字符串），而不是默默的去尝试转换使其有意义。Python支持广泛的类型和类的内省。类型是type的实例，可以被读取和比较。
Python有着范围广泛的基本数据类型。同时具备常规的整数和浮点算术，它透明的支持任意精度算术、复数和十进制浮点数。Python支持种类繁多的字符串操作。在Python中字符串是不可变的，所以在其他编程语言中可能就地改变字符串的字符串操作比如字符替换，在Python中返回新的字符串。
Python的一个非常有用方面就是搜集（或称容器）类型的概念。一般的说，搜集是以一种易于引用或索引的方式包含其他对象的对象。Python对建立容器类型的对象有着语法上的支持。搜集有二种基本形式：序列和映射。有次序的序列类型是列表（动态数组）、元组和字符串。所有序列类型都是位置索引的（从0到长度−1），并且除了字符串，都可以包含任意类型的对象，在同一个序列中包括多种类型的对象。字符串和元组是不可变的，使得它们成为字典的键的完美候选者。在另一方面，列表是可变的，元素可以被插入、删除、修改、添加或就地排序。
在另一方面，映射是以“字典”形式实现的无次序的类型，它将一组不可变的键映射到相应的元素上（非常像数学函数）。在字典中的键必须是不可变的Python类型，比如整数或字符串，因为在底层它们是通过散列函数实现的。字典还是语言内部的中心，因为它们居于所有Python对象和类的核心：在变量名字（字符串）和这个名字所引用的值之间的映射就存储为字典，而这些字典可以通过对象的__dict__特性直接访问。
搜集类型是在版本2.4中增加入语言核心的。集合是不包含重复项的无索引、无次序的搜集，并且实现了集合论运算比如并集、交集、相对补集、对称差和子集测试。有二种类型的集合：可变的set和不可变的frozenset。集合中元素必须是可散列的，比如说，frozenset可以是正规set的元素而反之不行。Python还提供了广泛的搜集操纵能力比如内建的包含元素检查和通用迭代协议。
Python允许编程者使用类定义自己的类型，类在面向对象编程中是最经常使用的。类的新实例是通过调用这个类的构造器而创建的，而类都是元类type的实例，type是type元类自身的实例，这允许了元编程和反射。
在版本3.0之前，Python有两种类：旧式的和新式的。二种样式的语法是一样的，不同在于是否直接或间接的继承自类object，所有新式类都从object继承并且是type的实例。在Python 2系列2.2以上，二种类都可以使用。在Python 3.0中淘汰了旧式类。
长期规划是支持gradual typing，并且自从Python 3.5，语言的语法允许指定静态类型，但在缺省实现CPython中不检查它们。有叫做“mypy”的可选的静态类型检查器支持编译期类型检查。
除了各种数据类型，Python解释器内建了还有很多其他类型，比如上下文管理器类型，模块、方法、代码对象、类型对象、内部对象等类型。
=== 数学 ===
Python的算术运算使用平常的符号+、-、*、/，下取整除法算符//和模除%（这里的余数可以是负数，比如4 % -3 == -2）。它还有指数算符**，比如5**3 == 125及9**0.5 == 3.0，和矩阵乘法算符@。这些算符就像在传统数学中一样运算，具有同样的优先级规则，中缀算符+、-还可以分别表示取原数和取相反数的一元算符。
在整数之间的除法/产生浮点数结果。除法/的表现随着版本不同而有着显著变化。
Python提供了round()函数用于把一个浮点数修约成最近的整数。
Python允许由比较运算链接起来的布尔表达式表现得如在数学中常用的一样。比如，表达式a 测试a小于b并且b小于c。C派生语言不一样的解释这个表达式：在C语言中，这个表达式将首先求值a ，结果为0或1，接着把这个结果比较于c。
Python对所有整数运算使用任意精度算术。在decimal模块中的Decimal类型/类提供十进制浮点数到预定义的任意精度并有多种修约模式。在fractions模块中的Fraction类提供任意精度的有理数。
由于Python有着广泛的数学库，除了求绝对值函数abs()列入内建函数之外，大多数数学函数处于math和cmath模块内。前者用于实数运算，而后者用于复数运算。特别是，第三方库NumPy进一步扩展了固有能力，Python经常被用作科学脚本语言来处理如数值数据处理和操纵等问题。
== 标准库 ==
Python拥有一个强大的标准库。Python标准库包括了如下功能：
*内建函数
*内建常量
*内建类型
*内建异常
*Python运行时服务
*定制Python解释器
*导入模块
*Python语言服务
*Text processing服务
*Binary data服务
*数据类型
*数值和数学模块
*函数式编程模块
*文件和目录访问
*数据持久化
*数据压缩和存档
*文件格式
*加密服务
*通用操作系统服务
*MS Windows专有服务
*Unix专有服务
*并发执行
*网络和进程间通信
*互联网数据处理
*结构式标记处理工具
*互联网协议及其支持
*多媒体服务
*国际化
*程序框架
*Tk图形用户界面
*开发工具
*调试和分析
*软件打包和发布
== 程序代码实例 ==
一个在标准输出设备上输出Hello World的简单程式，这种程式通常作为开始学习程式语言时的第一个程式，可将如下代码录入纯文本文件并随意命名比如program01.py，然后执行这个程序python3 program01.py：
print("Hello, world!")
Python也可以单步直译执行。执行Python直译器进入互动式命令列的环境，你可以在提示符号>>>旁输入print("Hello, world!")，按Enter键输出结果：
>>> print('Hello, world!')
Hello, world!
计算正数的阶乘的程序代码：
n = int(input('输入一个数，就会印出其阶乘: '))
if n
注意，在Python 3.0及以上版本中，print是个函数，需要在要打印的字符串前后加上圆括号；在Python 2.6以下版本中，print是一个关键字和命令而不加圆括号。
== 实现 ==
Python是一门跨平台的脚本语言，Python规定了一个Python语法规则，根据该规则可编写Python直译器。Python属于动态语言，将Python程序编译成中间形式的字节码title=Python module to generate and modify bytecode，并接着在它的虚拟机上执行，相较于C/C++和java的等编译语言而言运行速度较慢。
活跃开发的实现
* CPython：官方的直译器，需要区别于其他直译器的时候才以CPython称呼。
*MicroPython和CircuitPython：它们是为微控制器而优化的Python 3变体。
* Pyston：CPython 3.8.12的分叉，具有包括JIT的额外性能优化。Pyston还将其JIT部份作为扩展模块pyston_lite_autoload来单独发行，它支持Python3.7—3.10。
* Cinder：由Meta开源发布，它是Meta内部使用的面向性能的CPython 3.10分叉，具有包括JIT的很多优化。
* PyPy：用RPython书写的Python实现，兼容至CPython 3.8和3.9，它采用了跟踪JIT，缺省支持stackless模态。
到其他语言的交叉编译器
* Cython：将扩充了静态类型的Python超集编译成C或C++。
* Numba：使用LLVM，将包括很多NumPy函数的聚焦数值计算的Python子集，翻译成快速的机器码，它为在CPU和GPU上并行化Python代码提供了大量选项。
* Pyjion：CPython的JIT扩展，它将Python代码编译成本机CIL，从而使用.NET 7的CoreCLR来执行它。
* Nuitka：用Python书写的到C11或C++03的Optimizing compiler，它能建立不需单独的安装器就能运行的可执行程序。
* Pythran：将聚焦于科学计算的Python子集编译成C++11的提前编译器，它能利用上多核和SIMD指令单元。
* MyHDL：将Python编译成Verilog或VHDL。
仍在维护中的旧版本实现有：Stackless Python，它是实现microthread的CPython 3.8分叉；IronPython，它是面向.NET和Ecma CLI的Python 2.7和Python 3.4实现；Jython，它是用Java实现的Python 2.7。
== 开发环境 ==
=== 通用文本编辑器 ===
很多并非集成开发环境软件的文本编辑器，也对Python有不同程度的支持，并且加上专门为Python设计的编辑器插件也会有很高的可用性。
* Visual Studio Code
* Atom
* Eclipse
* IntelliJ IDEA
* emacs
* NetBeans
* SlickEdit
* TextMate
* Vim
* Sublime Text
* EditPlus
* UltraEdit
* PSPad
* Notepad++
=== 专用开发环境 ===
适用于Python的集成开发环境（IDE）软件，除了标准二进制发布包所附的IDLE之外，还有许多其他选择。其中有些软件设计有语法着色、语法检查、运行调试、自动补全、智能感知等便利功能。由于Python的跨平台出身，这些软件往往也具备各种操作系统的版本或一定的移植性。
* IDLE：Python“标准”IDE，一般随Python而安装，支持较少的编辑功能，调试功能也比较弱。
* Eric：基于PyQt的自由的IDE，支持自动补全、智能感知、自动语法检查、工程管理、svn/mercurial集成、自动单元测试等功能，具有可扩展的插件系统，通过可选插件支持Git集成。调试功能与Visual Studio和Eclipse类似。
* Spyder：开源的跨平台科学计算IDE。
* ：功能较全的开源IDE，使用Delphi开发。
* PyCharm：由JetBrains公司出品，具备一般IDE的功能，比如调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制等等，另外，它还提供了一些功能用于Django开发，同时支持Google App Engine，还支持IronPython。它是商业软件，但也具有社区版和教育版。
* Komodo IDE和：二者已经于2020年停止开发并开放了源代码。
* Wing IDE：商业软件，有免费的功能有限的Wing 101。
== 应用 ==
Python Powered
在很多作业系统里，Python是标准的系统元件。大多数Linux发行版和macOS都集成了Python，可以在终端机下直接执行Python。虽然Python可被粗略地分类为脚本语言，Python的支持者较喜欢称它为一种高阶动态语言，常像“胶水”一样被用来连接软件组件，已经显著的区别于Unix shell、Windows PowerShell这样的语言。基于Python的xonsh，是跨平台的、青睐Unix的shell语言和命令行界面。
Python社群提供了大量的功能覆盖众多领域的第三方模组，其使用方式与标准库类似。第三方模块可以使用Python/Cython或者C编写。软件工具SWIG和SIP，通过定义接口文件或规定文件的方式，可以将C/C++编写的程序库包装为Python模块。Python解释器本身也可以被集成到其它需要脚本语言的程式内。
pip是事实标准和官网推荐的用Python书写的软件包管理系统，它通常连接到叫做Python包索引的一个公开软件包在线仓库。pipenv自动为用户项目建立和管理虚拟环境，还在安装/卸装软件包的时候，向Pipfile文件增加/移除这个软件包。pyenv可以安装并轻易切换多个版本的Python。
自从2003年，Python始终排行于TIOBE Programming Community Index前十最流行编程语言，在2021年10月它首次达到了第一名最流行语言（居于C和Java之前），并被选为2007年、2010年、2018年、2020年和2021年的年度编程语言。
=== 网络服务 ===
Python定义了WSGI标准应用接口来协调Http伺服器与基于Python的Web程式之间的沟通。比如，通过mod_wsgi模组，Apache可以运行用Python编写的Web程式。Zope是著名的用Python编写的开源的Web应用服务器。Tornado是用Python语言写成的非阻塞式web服务器，也是轻量级的Web框架。
Python对于各种网路协定的支援很完善，因此经常被用于编写伺服器软体、网路爬虫等Web开发。用Python编写的一些Web框架，可以让程式设计师轻松地开发和管理复杂的Web程式。著名的第三方Web框架和函数库：
*Django：MTV架构的Web开发框架，注重组件的重用性和“可插拔性”、快速开发和DRY法则。
*web2py：MVC架构的全栈Web框架，聚焦于快速开发，偏好约定优于配置方式。
*TurboGears：MVC架构的混合Web框架，可以担任全栈框架或微框架二者。
*Pyramid：极简主义的Web框架，不预定持久化方式，它是Pylons计划的一部分。
*Flask：微Web框架，不要求特定的工具或库。
*aiohttp：基于asyncio的HTTP客户端和服务器二者。
*Twisted：事件驱动的网络编程框架。它支援多数标准的网路协定（包含客户端和伺服器），并且提供了多种工具，被广泛用于编写高性能的伺服器软体。
*Requests：适合于常人使用的HTTP库，封装了许多繁琐的HTTP功能，极大地简化了HTTP请求所需要的代码量。
*Beautiful Soup：用来解析HTML/XML的一个简单易用Python包。
*gevent：是基于协程的高性能并发网络编程库，使用greenlet在libev或libuv之上提供了高层的同步式API。
=== 图形用户界面 ===
Python本身包含了Tkinter库，它是Python的业界标准GUI并被集成进入了IDLE。Tkinter基于了Tcl命令工具，能够支持简单的GUI开发。但是越来越多的Python程序员选择第三方GUI库或框架来开发跨平台的桌面软件，使用它们开发的桌面软件运行速度快，与用户的桌面环境相契合。著名的第三方GUI库：
* PyQt：Qt的Python绑定库，由Riverbank Computing公司自从1998年发行，采用GPL许可证或商业许可证。
* PySide：Qt的Python绑定库，由Qt公司自从2009年发行，采用LGPL许可证。
* PyGObject：替代了PyGTK，它是为Python程序访问基于GObject的库而提供的包装库，GObject是GTK、GIO和GStreamer等库使用的对象系统。
* Kivy：用于开发多点触控应用软件的开源Python库，采用了自然用户界面（NUI）。
* WxPython：GUI编程框架wxWidgets的Python包装库，它与MFC的架构相似。
* PySimpleGUI：将Tkinter、Qt、WxPython和Remi的GUI框架变换成简单的接口。
* Gooey：将几乎所有Python 3控制台程序用一行代码转变成GUI应用。
*Dear PyGui：快速而强力的具有极小依赖性的GUI工具箱。
*pywebview：轻量级跨平台的对WebView构件的包装器，允许在其本地GUI窗口中显示HTML内容。
=== 数据科学 ===
重要的数据科学用第三方软件库有：
*NumPy：Python的基础性的科学计算软件库，提供了矩阵、线性代数、傅立叶变换等的解决方案。
*SciPy：用Python实现了MATLAB所有功能的软件库，使用NumPy的多维阵列作为基本数据结构。
*CuPy：NumPy/SciPy兼容的GPU加速的阵列库，它可在NVIDIA CUDA或AMD ROCm平台上充当其即插即用替代者，来运行现存的NumPy/SciPy代码。
*pandas：用于数据分析和数据操纵的软件库，建造在NumPy基础上，提供了类似于R语言中同名对象的加标签数据结构“数据帧”，和统计函数等。
*PyMC：基于Theano的概率编程库，用于贝叶斯统计建模和概率机器学习。
*Dask：伸缩范围从笔记本电脑至计算机集群的并行计算库，它由两部份构成：为计算而优化的动态任务调度，和“大数据”搜集如并行的阵列、数据帧和列表。这些搜集将常用接口如NumPy、pandas或Python迭代器，扩展到大过内存或分布式的环境，并行的搜集运行在动态任务调度器顶上。
*matplotlib：用于Python和NumPy的绘图库，实现类似MATLAB的绘图功能。
*Dash：基于React、Flask和Plotly公司的Plotly.js之上的框架，它将现代用户界面元素如下拉选单、Slider (computing)和图形，直接连结至分析型Python代码。它和Streamlit、Panel和Voilà，是被称为“仪表板”的数据可视化工具。
重要的人工智能机器学习框架有：
*scikit-learn：基于NumPy、SciPy、Joblib和threadpoolctl的机器学习软件库，实现许多知名的机器学习演算法，其绘图功能依赖于matplotlib。
*TensorFlow：Google开发的一个端到端开源机器学习平台，它提供了Python API，其中实现了Keras API。Keras现在是在TensorFlow 2上建立的深度学习高层API。SciKeras是对Keras模块的scikit-learn兼容的包装器。
*PyTorch：Meta在Torch基础上开发的开源的Python软件包，提供了具有强大的GPU加速的张量计算，和建立在基于tape的自动梯度系统上的深度神经网络。skorch是包装了PyTorch的scikit-learn兼容的神经网络库。
*JAX：Google开发的拥有可组合的函数变换的开源机器学习框架，结合了修改版本的针对NumPy的自动梯度库Autograd，和TensorFlow中的加速线性代数库XLA，它使用XLA来在GPU和TPU上编译和运行NumPy程序。JAX除了用于开发新的人工神经网络软件库比如Flax，还用于概率编程库比如NumPyro，和物理引擎比如Brax。
*Ray：对人工智能及Python应用的运行规模进行伸缩的统一框架。它构成自一个核心的分布式运行时间系统，和加速机器学习工作负载的软件库工具箱（Ray AIR）。它支持TensorFlow或PyTorch，可集成于Dask、Apache Spark和Mars，可以部署在Kubernetes集群和云端VM之上。
=== 其它种类的库 ===
*pegen：Python的PEG解析器生成器title=Guide to the Parser。
*SymPy：支持数学符号运算如微积分等的软件库，用于提供计算机代数系统。
*SQLAlchemy：针对关系型数据库的对象关系映射（ORM）工具。
*Pillow：是基于Python的图像处理库，它支持广泛的图形文件格式，分叉于已终止的PIL。
*PyOpenGL：到OpenGL 1.1-4.4和有关API的最常用跨平台Python绑定。
*ModernGL：在OpenGL 3.3+核心上的Python包装器，它简化了简单图形应用如科学模拟、游戏和用户界面的创建。
*VisPy：高性能交互式2D/3D数据可视化库，它通过OpenGL库利用现代GPU的计算能力来显示非常大的数据集。
*PyCUDA和PyOpenCL：不同于Nvidia尽可能匹配C API的cuda-python，PyCUDA提供对CUDA并行计算API的Python风格访问；PyOpenCL提供对OpenCL并行计算API的Python风格访问。
*Kompute：通用Vulkan计算框架，针对C++和Python。
*Kornia：基于PyTorch的可微分计算机视觉库。
*pygame：开发视频游戏的Python软件库，基于了SDL库。
*pyglet：Python编写的面向对象的游戏和多媒体库，利用了FFmpeg库。
*pypdf：能够分割、合并、修剪和转变PDF文件的Python库。创建PDF文件可以采用reportlab。
*python-docx：创建和修改Microsoft Word的docx文档的Python库。
*pythonnet：针对.NET的程序包，它可以近乎无缝的集成.NET通用语言运行库（CLR）。
*Fabric：经由SSH远程执行shell命令的高层库，它产生有用的Python对象作为回馈。
*Prefect：现代工作流程编排框架，它易于建造、调度和监控健壮的数据流水线。
*PyInstaller：将Python应用和它的依赖项捆绑成一个单一的包，从而不需要安装Python解释器或任何模块就可以运行应用。
=== 应用软件 ===
一些Linux发行版，使用Python语言编写安装器，比如Ubuntu的Ubiquity和Fedora的Anaconda；或使用它编写软件包管理系统，比如Gentoo的Portage。一些著名的互联网公司在内部使用Python。一些游戏比如EVE，使用Python编写游戏的逻辑、伺服器。如下著名应用使用Python编写或将它作为嵌入式脚本：
* IPython：以多种编程语言进行交互式计算的命令shell和Jupyter的内核，最初为Python开发，它提供了内省、富媒体、shell语法、tab补全和历史。
* Conda：跨平台的、语言无关的二进制包管理器，它被Anaconda发行采用。
* SCons：软件建造工具，它可代替make构建编译程序。
* ：使用Python语言编写的WSGI Web服务器。
* Plone：基于Zope的内容管理系统。
* Mezzanine：基于Django框架的内容管理系统。
* Orange：开源的机器学习和数据可视化软件，通过广大多样的工具箱来建造数据分析工作流程。
* SageMath：覆盖许多数学功能的应用软件。
* Veusz：用Python、PyQt和NumPy写成的科学绘图软件，可生成出版水准的PDF或SVG输出。
* unoconv：在LibreOffice/OpenOffice所支持格式之间的通用文档转换器。
* Blender：开源3D绘图软体，使用Python作为建模工具与GUI语言。
* Inkscape：开源的SVG矢量图形编辑器，使用Python用于插件。
* Panda3D：开源游戏引擎，包括了图形、音频、I/O、碰撞侦测和其他与3D游戏有关的功能，使用Python作为游戏开发语言。
===社群流行===
* PyCon：各地社群举办的会议，通常每年举办。各社群在会议中讨论Python相关的议题。
* Python Discord：参与者众多的Python社区。
* PyLadies：由女性社群发起的社群，主要注重于发展Python的女性程式设计社群。
* Django Girls：使用Django网页设计框架，推广使用Python进行网页设计的技术。
== 影响的语言 ==
Python的设计和哲学已经影响了很多其他编程语言：
* Boo：使用了缩进、类似的语法和类似的对象模型。
* Cobra：使用了缩进和类似的语言，而且它的致谢文档将Python列为影响它的首要语言。
* CoffeeScript：是交叉编译至JavaScript的编程语言，有受Python启发的语法。
* ECMAScript/JavaScript：从Python借鉴了迭代器和生成器。
* GDScript：是非常类似Python的脚本语言，内置入了Godot游戏引擎。
* Genie：基于Vala编译器的具有近似Python语法的一种语言。
* Go：设计为“有动态语言如Python的工作速度”，并共享了相同的分片数组的语法。
* Groovy：受到Python等动态类型语言的影响。
* Nim：使用缩进和类似的语法。
* Swift：是Apple开发的编程语言，有受Python启发的语法。
Ruby的创建者松本行弘曾说过：“我想要一种脚本语言，比Perl更加强力而且比Python更加面向对象，因此我决定设计自己的语言”。Julia设计原则中有一条是：“像Python一样可用于通用编程”。
== 代码示例 ==