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python 优点
Python是目前公认的全球5大流行语言之一，从云计算、大数据到人工智能，Python无处不在，百度、阿里巴巴、腾讯等一系列大公司都在使用Python完成各种任务，Python发展如此迅猛，究竟有什么优势呢？
1. 简单
Python采用极简主义设计思想，语法简单优雅，不需要很复杂的代码和逻辑，即可实现强大的功能，很适合初学者学习！
2. 易学
Python学习简单、上手快，不需要面对复杂的语法环境，即可实现所需功能，学习曲线很低，可以通过命令行交互环境学习Python编程。
3. 开源免费
Python所有内容都是开源免费的，可以直接下载安装使用，还可以对其源码进行修改，十分便捷！
4. 自由内存管理
Python内存管理是自动完成的，Python开发人员仅需专注程序本身，无需关注内存管理。
5. 跨平台、可移植性
Python具有良好的跨平台和可移植性能，可以被移植到大多数平台下面，如Windows、MacOS、Linux、Andorid和IOS等。
6. 解释性
Python解释器可以把源代码转换成字节码的中间形式，然后再把它翻译成计算机使用的机器语言并运行，无需编译环节，可以减少编译过程的时耗，提高Python运行速度。
7. 面向对象
Python既支持面向过程，又支持面向对象，这样编程更加灵活。
8. 可扩展性
Python除了使用Python语言本身编写外，还可以混合使用C语言、Java语言编写。
9. 丰富的第三方库
Python本身具有丰富强大的库，可以实现很多强大的功能。
为什么说Python会成为最流行的编程语言
PHP是世界上最好的语言，那有人就问了，那为什么有那么多人来学习Python呢？
我先来说下它的特点：
简单：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。
易学：Python极其容易上手，因为Python有极其简单的语法。
免费、开源：Python是FLOSS（自由/开放源码软件）之一。使用者可以自由地发布这个软件的拷贝、阅读它的源代码、对它做改动、把它的一部分用于新的自由软件中。FLOSS是基于一个团体分享知识的概念。
高层语言：用Python语言编写程序的时候无需考虑诸如如何管理你的程序使用的内存一类的底层细节。
可移植性：由于它的开源本质，Python已经被移植在许多平台上（经过改动使它能够工作在不同平台上）。这些平台包括Linux、Windows、FreeBSD、Macintosh、Solaris、OS/2、Amiga、AROS、AS/400、BeOS、OS/390、z/OS、Palm OS、QNX、VMS、Psion、Acom RISC OS、VxWorks、PlayStation、Sharp Zaurus、Windows CE、PocketPC、Symbian以及Google基于linux开发的android平台。
解释性：一个用编译性语言比如C或C++写的程序可以从源文件（即C或C++语言）转换到一个你的计算机使用的语言（二进制代码，即0和1）。这个过程通过编译器和不同的标记、选项完成。
运行程序的时候，连接/转载器软件把你的程序从硬盘复制到内存中并且运行。而Python语言写的程序不需要编译成二进制代码。你可以直接从源代码运行 程序。
在计算机内部，Python解释器把源代码转换成称为字节码的中间形式，然后再把它翻译成计算机使用的机器语言并运行。这使得使用Python更加简单。也使得Python程序更加易于移植。
面向对象：Python既支持面向过程的编程也支持面向对象的编程。在“面向过程”的语言中，程序是由过程或仅仅是可重用代码的函数构建起来的。在“面向对象”的语言中，程序是由数据和功能组合而成的对象构建起来的。
可扩展性：如果需要一段关键代码运行得更快或者希望某些算法不公开，可以部分程序用C或C++编写，然后在Python程序中使用它们。
可嵌入性：可以把Python嵌入C/C++程序，从而向程序用户提供脚本功能。
丰富的库：Python标准库确实很庞大。它可以帮助处理各种工作，包括正则表达式、文档生成、单元测试、线程、数据库、网页浏览器、CGI、FTP、电子邮件、XML、XML-RPC、HTML、WAV文件、密码系统、GUI（图形用户界面）、Tk和其他与系统有关的操作。这被称作Python的“功能齐全”理念。除了标准库以外，还有许多其他高质量的库，如wxPython、Twisted和Python图像库等等。
规范的代码：Python采用强制缩进的方式使得代码具有较好可读性。而Python语言写的程序不需要编译成二进制代码。、
那么Python具有哪些优点呢？
Python 是一种不受局限、跨平台的开源编程语言，它功能强大且简单易学。因而得到了广泛应用和支持。
ArcGIS 9.0 社区中引入了 Python。此后，Python 被视为可供地理处理用户选择的脚本语言并得以不断发展。每个版本都进一步增强了 Python 体验，从而为您提供更多的功能以及更丰富、更友好的 Python 体验。
ESRI 已将 Python 完全纳入 ArcGIS 中，并将其视为可满足我们用户社区需求的语言。下面仅介绍 Python 的部分优势[1]：
易于学习，非常适合初学者，也特别适合专家使用
可伸缩程度高，适于大型项目或小型的一次性程序(称为脚本)
可移植，跨平台
可嵌入(使 ArcGIS 可脚本化)
稳定成熟
用户社区规模大
Python 已延伸到 ArcGIS 中，成为了一种用于进行数据分析、数据转换、数据管理和地图自动化的语言，因而有助于提高工作效率。
送你八本Python神书，让你修成程序员神功！
自从上班以来，我就很少看纸质书了，逐渐养成了看电子书的习惯，究其原因是纸质书每年要花掉我近千元钱，哈哈，其实主要原因是我养成了收集电子书的习惯，总能找到自己喜欢的电子书，在搜寻中， 我收集了8本python电子书资料，这8本书籍适合初学python丶进阶python丶精通python！
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本书内容
本书描述了Python程序的基本构件：类型、操作符、语句、函数、模块、类以及异常，介绍了更多高级主题，包括复杂的实例。
本书适合Python初学者，以及已经入门但想继续学习和提高自身Python技巧的程序员。
本书内容
本书是一本Python入门书籍，适合对计算机了解不多，没有学过编程，但对编程感兴趣的读者学习使用。这本书以习题的方式引导读者一步一步学习编程，从简单的打印一直讲到完整项目的实现，让初学者从基础的编程技术入手，最终体验到软件开发的基本过程。
本书结构非常简单，共包括52个习题，其中26个覆盖了输入/输出、变量和函数三个主题，另外26个覆盖了一些比较高级的话题，如条件判断、循环、类和对象、代码测试及项目的实现等。每一章的格式基本相同，以代码习题开始，按照说明编写代码，运行并检查结果，然后再做附加练习。
本书内容
【技术大咖推荐】
【本书特色】
【主要内容】
本书致力于帮助Python开发人员挖掘这门语言及相关程序库的优秀特性，避免重复劳动，同时写出简洁、流畅、易读、易维护，并且具有地道Python风格的代码。本书尤其深入探讨了Python语言的高级用法，涵盖数据结构、Python风格的对象、并行与并发，以及元编程等不同的方面。
本书适合中高级Python软件开发人员阅读参考。
本书内容
本书包括Python程序设计的方方面面，首先从Python的安装开始，随后介绍了Python的基础知识和基本概念，包括列表、元组、字符串、字典以及各种语句。然后循序渐进地介绍了一些相对高级的主题，包括抽象、异常、魔法方法、属性、迭代器。此后探讨了如何将Python与数据库、网络、C语言等工具结合使用，从而发挥出Python的强大功能，同时介绍了Python程序测试、打包、发布等知识。最后，作者结合前面讲述的内容，按照实际项目开发的步骤向读者介绍了几个具有实际意义的Python项目的开发过程。
本书内容
Google和YouTube由于Python的高可适应性、易于维护以及适合于快速开发而采用它。如果你想要编写高质量、高效的并且易于与其他语言和工具集成的代码，《Python学习手册：第4 版》将帮助你使用Python快速实现这一点，不管你是编程新手还是Python初学者。本书是易于掌握和自学的教程，根据作者Python专家Mark Lutz的著名培训课程编写而成。
《Python学习手册：第4版》每一章都包含关于Python语言的关键内容的独立的一课，并且包含了一个独特的“练习题”部分，其中带有实际的练习和测试，以便你可以练习新的技能并随着学习而测试自己的理解。你会发现众多带有注释的示例以及图表，它们将帮助你开始学习Python 3.0。
《Python学习手册：第4版》包括以下内容：
本书适合任何想要通过Python学习编程的读者，尤其适合缺乏编程基础的初学者。通过阅读本书，读者将能利用强大的编程语言和工具，并且会体会到Python编程的快乐。
本书内容
Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。Python可以用于很多的领域，从科学计算到 游戏 开发。
《Python编程初学者指南》内容浅显易懂，示例轻松活泼，是国际畅销的Python初学者教程，适合对Python感兴趣的初级和中级读者学习参考。
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如何成为Python高手
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Python 编程高手之路。本课程分五个阶段，详细的为您打造高手之路，本课程适合有一定python基础的同学。
用Python可以做什么？可以做日常任务，比如自动备份你的MP3；可以做网站，很多著名的网站就是Python写的。总之就是能干很多很多事。
课程目录：
第一阶段
第一章：用户交互
第二章：流程控制
第三章：数据类型
第四章：字符编码
第五章：文件处理
第二阶段
第六章：函数概述
第七章：闭包函数
......
Python 有那么神吗
很多对Python不熟悉的人，认为Python在最近这些年的兴起是运气而已。本文帮助大家回顾一下过去十几年Python的3次增长和对应的历史背景。
Python设计之处的特点，包括易学易用，以及作为胶水语言。易学易用是个难以量化的东西，但至少我接触的绝大多数朋友都认同Python在学习和使用上是比大部分语言简单的。有些人不认同Python通常也不是认为Python相对其他语言难学，而是认为Python的运行速度慢，或者动态类型语言的通病。至于胶水语言就比较窄了，面向作为胶水而设计的语言是很少的，印象里只有Lua算得上一个。另一个Python相较其他语言的优势是字符串处理。
以下介绍Python获得发展的3次机遇期。
2006年的搜索/NLP：2006年前后正好是搜索引擎公司发展的爆发期。那一年Google中国李开复搞了关门弟子计划，百度也做了诸多广告，比如百度更懂中文系列。在那个时代搜索引擎就是IT行业的高科技。之后不久，阿里巴巴也搞了个ASC(阿里巴巴搜索技术研究中心)，后来多次追潮流更名，一直作为阿里巴巴内部的前沿研发部门。
而Python用作搜索引擎和NLP是很有历史的。早期Google在90年代开发搜索引擎爬虫就是使用Python实现的。而即便是现在，开发爬虫，Python也基本上就是第一选择。很多人学习Python的入门程序也是爬虫。而Python适合开发爬虫的关键在于Python的字符串处理是很方便的。
也就是从2006年末开始，国内的python-cn邮件列表涌入了大量的新人，并以爬虫为例开始深入学习Python。
2010年的WEB创业潮：2010年开始，国内外出现了新一轮的创业潮，大家开发的是各种各样的网站。此时的WEB开发上，Python已经逐步成为主流WEB服务器开发选项中的一种。相对于同时代的Java和PHP等，有着开发效率上的优势。
正因为早期创业公司需要迅速的迭代和试错，使得这个时代的Python成为了一个不错的选项。进而让更多工程师开始学习起来Python。
也就是从这个时期开始，才逐渐有较多的公司会公开招聘Python工程师。在此前招聘Python工程师的广告是非常非常少见的。
2014年的Deep Learning：从2014年开始火起来的深度学习上，Python的优势是近乎绝对的。深度学习的主流开发语言只有C++和Python两种了，其他语言可以认为根本就没能在这里分到什么像样的空间。所有主流的Deep Learning框架，也是官方直接提供了C++和Python两种接口。而由于C++开发的难度，当前确实有不少从业工程师是直接用Python搞定深度学习的相关步骤。
这次Python的增长期被更多不了解Python的人认为是Python的狗屎运。但其背后的逻辑反倒是非常坚固的。原因就是Python是个很好的胶水。最初的起点是numpy库。
numpy是封装了BLAS的科学计算库。BLAS是对CPU向量指令集高度优化的数学运算库。通过BLAS进行科学计算可以得到顶级的计算性能，这个计算性能比未经向量指令集优化的C程序还能快上数倍。而numpy的另一个重要特点就是，把buffer做了封装，使得buffer的内容是无需Python处理的，而是实际交给特定的软件库来处理，numpy只是负责维护该buffer的生命周期，形状等元数据。这就使得numpy的计算性能不会受到Python的影响，但同时却可以利用Python的易学易用来管理buffer的生命周期。
numpy对buffer的管理带来的易用性优势在后来得到了很大的发展。如以下几点：
OpenCV：在opencv-python中就是使用了numpy.array来管理图像数据，却没有像C++接口一样使用Mat。同样的顶级性能。
PyCuda/PyOpenCL：也是利用了numpy.array来透明传递数据给GPU做高性能计算。尤其是集成了JIT，使得可以用字符串的方式传递kernel function，不再像C++一样要独立编译一遍。
Caffe/TensorFlow：同样利用了numpy.array，并利用了PyCuda/PyOpenCL的集成。
所以这样一路发现下来，由Python是个好胶水，就真的把若干很好用的库全流程的粘在了一起。在流程集成上都是顶级的性能，而没有Python的性能损耗，同时带来了非常好的易用性。
相比其他语言，对这些C/C++库的玩法都是先封装一层对象，包准封装的前后对不上。而且因为大部分语言并不是面向胶水设计，开发C接口都很困难。自然与这些高性能计算库的结合困难重重。累计起来就与Python产生了差距。
题主所提到的R语言，是一种领域相关的语言，是做统计领域的，类似的还有做科学计算的Matlab。如果程序的输出只是一份报告，甚至一份统计图，问题是不大的。但想要成为产品，与其他系统集成则成了难题。一般的服务器部署产品，是不会选择在工程上这么不专业的语言。所以，实际应用时，还是要有工程师负责将算法提取出来，移植到产品级的语言和平台上。举个例子，R虽然可以正常的访问MySQL数据库之类的。但产品级系统中，涉及到memcache、kafka、etcd等，可就没有R语言的接口了。所以这些领域相关语言，写一些自己电脑上跑的小程序还可以，进入产品是没什么希望了。
再者就是因为通用性一直难以跨越出自己的领域，所以这类语言的生命周期一般都不太长，失去自己领域的强支撑后会很快消亡。所以建议题主还是花一些精力去看看业界通用的一些语言。