Python是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。Python的设计具有很强的可读性，相比其他语言经常使用英文关键字，其他语言的一些标点符号，它具有比其他语言更有特色语法结构。
python语言的优点
1、作为初学python的科班出身的小白，python非常简单，非常适合人类阅读。阅读一个良好的Python程序就感觉像是在读英语一样，尽管这个英语的要求非常严格！Python的这种伪代码本质是它最大的优点之一。它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。
3、Python是FLOSS（自由/开放源码软件）之一。简单地说，你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。Python希望看到一个更加优秀的人创造并经常改进。
5、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。事实上，由于你不再需要担心如何编译程序，如何确保连接转载正确的库等等，所有这一切使得使用Python更加简单。由于你只需要把你的Python程序拷贝到另外一台计算机上，它就可以工作了，这也使得你的Python程序更加易于移植。
9、Python确实是一种十分精彩又强大的语言。它合理地结合了高性能与使得编写程序简单有趣的特色。
10、规范的代码。Python采用强制缩进的方式使得代码具有极佳的可读性。
python语言的缺点
很多时候不能将程序连写成一行，如importsys;foriinsys.path:printi。而perl和awk就无此限制，可以较为方便的在shell下完成简单程序，不需要如Python一样，必须将程序写入一个.py文件。（对很多用户而言这也不算是限制）
⑴运行速度，有速度要求的话，用C++改写关键部分吧。不过对于用户而言，机器上运行速度是可以忽略的。因为用户根本感觉不出来这种速度的差异。
scala和python到底哪个更好呢？接下来小编基于Spark环境详细的对比分析一下这两种语言，哪款更好一看便知。
1、性能对比
由于Scala是基于JVM的数据分析和处理，Scala比Python快10倍。当编写Python代码用且调用Spark库时，性能是平庸的，但如果程序涉及到比Python编码还要多的处理时，则要比Scala等效代码慢得多。Python解释器PyPy内置一个JIT（及时）编译器，它很快，但它不提供各种PythonC扩展支持。在这样的情况下，对库的C扩展CPython解释器优于PyPy解释器。
使用Python在Spark的性能开销超过Scala，但其重要性取决于您在做什么。当内核数量较少时，Scala比Python快。随着核数的增加，Scala的性能优势开始缩小。
当大量的处理其工作时，性能不是选择编程语言的主要驱动因素。然而，当有重要的处理逻辑时，性能是一个主要因素，Scala绝对比Python提供更好的性能，用于针对Spark程序。
2、学习曲线
学习Scala丰富了程序员对类型系统中各种新抽象的认识，新的函数编程特性和不可变数据。
3、并发性
大数据系统的复杂多样的基础结构需要一种编程语言，它有能力集成多个数据库和服务。在大数据的生态系统中，Scala胜在Play框架提供了许多异步库和容易集成的各种并发原语，比如Akka。Scala使开发人员编写高效的、可读性和可维护性的服务而不是。相反，Python不支持的重量级进程并行在用uWSGI时，但它不支持真正的多线程。
4、类型安全
当用Spark编程时，开发人员需要根据变化的需求不断地重新编码代码。Scala是静态类型语言，尽管它看起来像一种动态类型语言，因为它具有优雅的类型推断机制。作为静态类型语言，Scala仍然提供编译器来捕获编译时错误。
对于小型的特殊实验，Python是一种有效的选择，但它并不像静态语言那样有效地扩展到大型软件工程中。
5、易用性
Scala和Python语言在Sparkcontext中有同样的表达，因此通过使用Scala或Python可以实现所需的功能。无论哪种方式，程序员都会创建一个Sparkcontext并调用函数。Python是一种比Scala更便于用户使用的语言。Python不那么冗长，开发人员很容易用Python编写脚本来调用Spark。易用性是一个主观因素，因为它取决于程序员的个人偏好。
6、高级特性
Scala编程语言有几个存在类型、宏和隐式。Scala的晦涩难懂的语法可能很难对开发人员可能无法理解的高级特性进行实验。然而，Scala的优势在于在重要的框架和库中使用这些强大的特性。
总结
“Scala速度更快，使用方便但上手难，而Python则较慢，但很容易使用。”
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