1. Python是一种高级、解释型、通用的编程语言，具有简洁明快的语法和强大的功能。

2. Python支持多种编程范式，包括面向对象编程（OOP）和函数式编程（FP）。

3. Python有丰富的标准库和第三方库，可以进行各种任务，如Web开发、数据科学、机器学习等。

4. Python使用缩进来表示代码块，而不是使用{}或其他分隔符。这个特点使得代码更加清晰易读。

5. Python具有动态类型系统，可以在运行时进行变量的类型推断，无需显式声明变量类型。

6. Python具有内置的数据结构，如列表（list）、元组（tuple）、字典（dictionary）和集合（set），方便处理复杂数据。

7. Python有丰富的控制流语句，如条件语句（if-else）、循环语句（for、while）和异常处理语句（try-except）。

8. Python具有高级的函数功能，包括匿名函数（lambda）、装饰器（decorator）和生成器（generator）。

9. Python支持模块化开发，可以将代码组织成模块和包，方便代码的重用和维护。

10. Python具有广泛的社区支持和活跃的开发者社区，提供了大量的学习资源和解决方案

11、关系型数据库和非关系型数据库的区别

关系型数据库（RDBMS）和非关系型数据库（NoSQL）的简要区别如下：

1. 数据存储方式：

   • 关系型数据库：使用表格（二维结构）存储数据，每个表有预定义的列和结构。
   • 非关系型数据库：以键值对、文档、列族或图形等非结构化方式存储数据，没有固定的模式。

2. 数据模型和灵活性：

   • 关系型数据库：需要按照预定的字段和数据类型存储数据，修改表结构可能需要更改现有数据的结构。
   • 非关系型数据库：具有灵活的数据模型，允许动态添加、删除和修改数据项，无需提前定义数据模式。

3. 可扩展性：

   • 关系型数据库：通常采用垂直扩展方式，即增加更强大的硬件资源来提高性能。
   • 非关系型数据库：可通过横向扩展方式进行容量和性能的扩展，将数据分布在多个节点上。

4. 查询语言：

   • 关系型数据库：使用结构化查询语言（SQL）进行数据查询和操作。
   • 非关系型数据库：使用不同的查询语言或API进行数据访问，查询功能可能有限。

5. 数据一致性和事务处理：

   • 关系型数据库：强调数据的一致性和事务处理，支持ACID特性。
   • 非关系型数据库：为了性能和扩展性，可能放宽一致性要求，提供更高的性能和吞吐量。