Python是面向过程的，表述型，高級计算机语言。由Guido van Rossum在1991年建立。Python的设计思路便是注重编码的易读性。Python2.0在2000年公布，Python3.0在2008年公布。在Python中应用import this能够查询Python之禅。伴随着计算机科学，人工智能技术，深度学习等课程的发展趋势，Python毫无疑问变成时下**的计算机语言，没有*。各种各样计算机语言的比照是程序编写界长盛不衰的话题讨论，Python经常用于和R语言做比照，尤其是在数据信息科学领域。文中就融合自己应用的亲自感受来较为一下Python和R。
*做为科技人员和数据信息工作人员，R语言是应用状况上而言，要比Python更为普遍。周边大大部分人也一般采用R，而不是Python。自己尽管平常也试着写一些Python编码，可是流行的运行语言或是R。可以说“Python是喜好，R是工作中”。自然，各行各业的运用状况很有可能不一样。
在研究行业，应对的首要目标是数据信息，包含对信息的梳理和清理，数据的分析等，而R语言自出世就流动着统计分析的血夜，在数据分析上有天生优点。此外，众多科技人员并不关心语言表达是否应对目标，她们反倒感觉面向对象方法更方便一些。并且数据统计分析一般不容易涉及到过多编码的应用性，也不会太关心编码的高效率（除非是是写专用工具用）。
R语言在解决数据信息框（表）种类的事物上，更具有优点。尤其是许多 R包，例如data.table，tidyr，dplyr这些，也有%>%管路标记，在解决数据分析表上确实是武器。尽管Python也是有pandas等类似的控制模块，可是运用起來显而易见比不上R语言灵便功能强大。此外，R语言在绘图上也是有非常大优点，很灵便，尤其是ggplot2包，及其配搭各种各样颜色，做出的图能够同时放到毕业论文中的。
因此，能够见到R语言在数据清理挑选 -> 数据分析 -> 結果做图上面比Python具备优点，针对平民的技术人员而言，这种就可以了，因此在这个意义上R语言要比Python功能强大许多 。
自然，Python在处置非数据信息框（表）种类的资料时，比R语言更便捷。尤其是解决字符串数组，Python尤其功能强大，R对比就显得很愚钝一些。除此之外，Python中的生成式也更加灵活便捷。
此外，在面向对象编程来讲，R语言也添加了一些S3,S4等种类，可是，就自己来讲，R的S3和S4看起来晦涩难懂，很无法令人了解。Python中的类就变得很简约了。
本文只是是将R语言和Python在数据信息科学领域中的比照，在其它层面Python也是有很多本身的优点。
