Python被称为胶水语言，主要源于以下几个原因：一、多语言集成性；二、大量的第三方库和模块；三、简洁而易读的语法；四、跨平台性；五、快速原型开发和迭代；六、跨领域应用广泛。多语言集成性是指，Python支持与其他编程语言的进行交互，例如C、C++、Java、JavaScript和R等。
一、多语言集成性
Python在多语言集成方面表现出色。它可以轻松地与其他编程语言（如C/C++、Java、JavaScript、Rust等）进行交互，借助相应的库和工具，实现不同语言之间的函数调用和数据传递。这使得Python成为了各种应用的胶水，可以将不同的模块和组件无缝地连接起来，提供更加丰富的功能和灵活性。
二、大量的第三方库和模块
Python拥有庞大而活跃的开源社区，这意味着有大量的第三方库和模块可以供开发者使用。这些库和模块涵盖了各种各样的领域，包括科学计算、图形处理、网络编程、数据库操作等等。通过简单的导入语句，开发者可以轻松地利用这些库来完成各种任务，而不需要从零开始编写复杂的功能。这种丰富的生态系统使得Python能够快速构建复杂的应用程序，提高开发效率。
三、简洁而易读的语法
Python以其简洁而易读的语法而闻名。相对于其他编程语言，Python的代码量通常要少得多，而且语法结构清晰、易于理解。这使得初学者能够迅速上手，并且对于团队合作和维护代码也非常友好。Python的语法设计注重可读性，强调用简洁的代码表达清晰的意图。这种特性使得Python成为了胶水语言，能够将不同的模块和组件无缝地组合在一起，使整个应用更加紧凑和易于管理。
四、跨平台性
Python是一种跨平台的编程语言，可以在多个操作系统上运行，如Windows、Linux、MacOS等。这使得开发者能够轻松地在不同的环境中开发和部署Python应用程序。无论是个人项目还是企业级应用，Python都提供了一致的开发和部署体验，这种跨平台性增加了Python作为胶水语言的价值，使其能够在不同的技术栈和平台之间无缝衔接，实现各种复杂的功能。
五、快速原型开发和迭代
Python具有快速的原型开发和迭代能力。由于其简洁的语法和丰富的第三方库支持，开发者可以迅速构建原型，验证想法和概念。Python提供了大量的开发工具和框架，如Django、Flask、NumPy、Pandas等，可以快速搭建起功能完善的应用原型。这种迅速的开发周期使得Python成为了胶水语言，能够在不同阶段快速迭代和调整，满足不断变化的需求。
六、跨领域应用广泛
Python的应用领域非常广泛，几乎涵盖了所有的技术领域。无论是科学计算、数据分析、人工智能、机器学习还是Web开发、网络编程、自动化脚本等，Python都有相应的工具和库来支持。这使得Python成为了一个通用的编程语言，可以在不同的领域中灵活应用。Python作为胶水语言，能够将各种不同的技术组件和模块连接在一起，构建复杂的系统和应用。
上述这些特点使得Python成为了一个强大的工具，能够将不同的技术组件和模块无缝地连接在一起，实现各种复杂的功能。无论是初学者还是专业开发者，Python都是一个值得学习和掌握的编程语言。
延伸阅读1：python有哪些局限性
虽然Python是一种功能强大、易于学习和使用的编程语言，但它也有一些局限性，主要包括：
一、性能问题
Python是一种解释型语言，因此在某些情况下，其执行速度可能会较慢。特别是在处理大量数据或需要高性能的应用程序中，Python可能不够快。虽然Python拥有许多优化工具和技术，但与C、C++等编译型语言相比，Python的执行速度仍然存在一定的局限性。
二、全局解释器锁
Python中有一个全局解释器锁（Global Interpreter Lock，GIL），它是一种锁机制，用于确保在同一时刻只有一个线程可以执行Python代码。这意味着在多线程应用程序中，只有一个线程可以运行Python代码，其他线程必须等待。虽然Python有一些解决GIL问题的工具和技术，但在某些情况下，GIL仍然会成为性能瓶颈。
三、缺乏类型检查
Python是一种动态类型语言，这意味着变量的类型可能会在运行时发生变化。虽然这在某些情况下可以提高编程灵活性，但也会导致类型错误和运行时错误。因此，在大型项目中，缺乏类型检查可能会使代码更难以维护和调试。
四、依赖管理问题
Python拥有大量的第三方库和框架，这使得开发人员可以更快地完成项目。然而，依赖管理也可能成为问题。由于Python的库和框架数量众多，因此在使用不同的库和框架时，可能会出现版本冲突和依赖关系问题。这可能会导致应用程序无法正常运行，或者需要花费大量的时间和精力来解决依赖关系问题。
五、运行时错误处理
由于Python是一种动态类型语言，因此在运行时可能会出现类型错误和其他错误。虽然Python拥有一些工具和技术来处理运行时错误，例如异常处理和调试器，但这些工具和技术并不能完全避免错误的发生。在大型项目中，错误处理可能会变得更加困难，因为错误可能会隐藏在代码的深处，导致难以调试和修复。
上述这些局限性需要开发人员在使用Python时谨慎考虑，并在必要时使用其他编程语言、工具或技术来解决这些问题。
