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Python的设计哲学是“文雅”、“明白”、“简单”。因而，Perl言语中“总是有多种办法来做同一件事”的理念在Python开发者中通常是难以忍耐的。Python开发者的哲学是“用一种办法，最好是只要一种办法来做一件事”。在设计Python言语时，假如面临多种选择，Python开发者普通会回绝花俏的语法，而选择明白的没有或者很少有歧义的语法。由于这种设计观念的差别，Python源代码通常被以为比Perl具备更好的可读性，并且可以支撑大范围的软件开发。这些原则被称为Python格言。在Python解释器内运转import this能够取得完好的列表。

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转速度的补丁通常不会被兼并到Python内。所以很多人以为Python很慢。不过，依据二八定律，大多数程序对速度请求不高。在某些对运转速度请求很高的状况，Python设计师倾向于运用JIT技术，或者用运用C/C++言语改写这局部程序。可用的JIT技术是PyPy。

Python是完整面向对象的言语。函数、模块、数字、字符串都是对象。并且完整支持继承、重载、派生、多继承，有益于加强源代码的复用性。Python支持重载运算符和动态类型。相关于Lisp这种传统的函数式编程言语，Python对函数式设计只提供了有限的支持。有两个规范库(functools, itertools)提供了Haskell和Standard ML中久经考验的函数式程序设计工具。

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固然Python可能被粗略地分类为“脚本言语”（script language），但实践上一些大范围软件开发方案例如Zope、Mnet及BitTorrent，Google也普遍地运用它。Python的支持者较喜欢称它为一种高级动态编程言语，缘由是“脚本言语”泛指仅作简单程序设计任务的言语，如shellscript、VBScript等只能处置简单任务的编程言语，并不能与Python相提并论。

Python自身被设计为可扩大的。并非一切的特性和功用都集成到言语中心。Python提供了丰厚的API和工具，以便程序员可以轻松地运用C言语、C++、Cython来编写扩大模块。Python编译器自身也能够被集成到其它需求脚本言语的程序内。因而，很多人还把Python作为一种“胶水言语”（glue language）运用。运用Python将其他言语编写的程序停止集成和封装。在Google内部的很多项目，例如Google Engine运用C++编写性能请求极高的局部，然后用Python或Java/Go调用相应的模块。《Python技术手册》的作者马特利（Alex Martelli）说：“这很难讲，不过，2004 年，Python 已在Google 内部运用，Google 召募许多 Python 高手，但在这之前就已决议运用Python，他们的目的是 Python where we can, C++ where we must，在操控硬件的场所运用C++，在快速开发时分运用 Python。”

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