Python作为一种高级、解释型编程语言，凭借其简洁的语法和强大的生态系统，已成为数据分析和人工智能领域的主导工具。其核心优势在于丰富的数据处理库（如Pandas、NumPy）和机器学习框架（如Scikit-learn、TensorFlow），显著降低了数据科学的技术门槛。根据2023年Stack Overflow开发者调查，Python在数据科学中的使用率高达73%，成为该领域事实上的标准语言。

例如，我们需要生成0到9所有偶数的平方列表，传统方法需要先创建空列表，然后循环判断并追加元素。通过标注变量、参数和返回值的类型，IDE可以提供更好的自动补全和错误检查，静态类型检查工具如mypy可以在运行前发现潜在错误。虽然列表推导式现在更常用，但lambda在需要函数参数的场景下仍有价值，如sorted()的key参数或GUI编程中的回调函数。例如，(xx for x in range(1000