官方将 Python 解释器和模块的代码开源，是希望所有 Python 用户都参与进来，一起改进 Python 的性能，弥补 Python 的漏洞，代码被研究的越多就越健壮。
这个世界上总有那么一小撮人，他们或者不慕名利，或者为了达到某种目的，会不断地加强和改善 Python。千万不要认为所有人都是只图眼前利益的，总有一些精英会放长线钓大鱼，总有一些极客会做一些炫酷的事情。
开源并不等于免费，开源软件和免费软件是两个概念，只不过大多数的开源软件也是免费软件;Python 就是这样一种语言，它既开源又免费。
如果你想区分开源和免费的概念，请猛击：开源就等于免费吗?用事实来说话
用户使用 Python 进行开发或者发布自己的程序，不需要支付任何费用，也不用担心版权问题，即使作为商业用途，Python 也是免费的。
这里所说的高级，是指 Python 封装较深，屏蔽了很多底层细节，比如 Python 会自动管理内存(需要时自动分配，不需要时自动释放)。
高级语言的优点是使用方便，不用顾虑细枝末节;缺点是容易让人浅尝辄止，知其然不知其所以然。
解释型语言一般都是跨平台的(可移植性好)，Python 也不例外，我们已经在《编译型语言和解释型语言的区别》中进行了讲解，这里不再赘述。
面向对象是现代编程语言一般都具备的特性，否则在开发中大型程序时会捉襟见肘。
Python 支持面向对象，但它不强制使用面向对象。Java 是典型的面向对象的编程语言，但是它强制必须以类和对象的形式来组织代码。
Python 的模块众多，基本实现了所有的常见的功能，从简单的字符串处理，到复杂的 3D 图形绘制，借助 Python 模块都可以轻松完成。
Python 社区发展良好，除了 Python 官方提供的核心模块，很多第三方机构也会参与进来开发模块，这其中就有 Google、Facebook、Microsoft 等软件巨头。即使是一些小众的功能，Python 往往也有对应的开源模块，甚至有可能不止一个模块。
Python 的可扩展性体现在它的模块，Python 具有脚本语言中最丰富和强大的类库，这些类库覆盖了文件 I/O、GUI、网络编程、数据库访问、文本操作等绝大部分应用场景。
这些类库的底层代码不一定都是 Python，还有很多 C/C++ 的身影。当需要一段关键代码运行速度更快时，就可以使用 C/C++ 语言实现，然后在 Python 中调用它们。Python 能把其它语言"粘"在一起，所以被称为"胶水语言"。
Python 依靠其良好的扩展性，在一定程度上弥补了运行效率慢的缺点。
除了上面提到的各种优点，Python 也是有缺点的。
运行速度慢是解释型语言的通病，Python 也不例外。
Python 速度慢不仅仅是因为一边运行一边"翻译"源代码，还因为 Python 是高级语言，屏蔽了很多底层细节。这个代价也是很大的，Python 要多做很多工作，有些工作是很消耗资源的，比如管理内存。
Python 的运行速度几乎是最慢的，不但远远慢于 C/C++，还慢于 Java。
但是速度慢的缺点往往也不会带来什么大问题。首先是计算机的硬件速度运来越快，多花钱就可以堆出高性能的硬件，硬件性能的提升可以弥补软件性能的不足。
其次是有些应用场景可以容忍速度慢，比如网站，用户打开一个网页的大部分时间是在等待网络请求，而不是等待服务器执行网页程序。服务器花 1ms 执行程序，和花 20ms 执行程序，对用户来说是毫无感觉的，因为网络连接时间往往需要 500ms 甚至 2000ms。
不像编译型语言的源代码会被编译成可执行程序，Python 是直接运行源代码，因此对源代码加密比较困难。
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