Python与R相比速度要快。Python可以直接处理上G的数据；R不行，R分析数据时需要先通过数据库把大数据转化为小数据（通过groupby）才能交给R做分析，因此R不可能直接分析行为详单，只能分析统计结果。所以有人说：Python=R+SQL/Hive，并不是没有道理的。
Python的一个最明显的优势在于其胶水语言的特性，很多书里也都会提到这一点，一些底层用C写的算法封装在Python包里后性能非常高效(Python的数据挖掘包Orange canve 中的决策树分析50万用户10秒出结果，用R几个小时也出不来，8G内存全部占满)。但是，凡事都不绝对，如果R矢量化编程做得好的话（有点小难度），会使R的速度和程序的长度都有显著性提升。
R的优势在于有包罗万象的统计函数可以调用，特别是在时间序列分析方面，无论是经典还是前沿的方法都有相应的包直接使用。
相比之下，Python之前在这方面贫乏不少。但是，现在Python有了pandas。pandas提供了一组标准的时间序列处理工具和数据算法。因此，你可以高效处理非常大的时间序列，轻松地进行切片/切块、聚合、对定期/不定期的时间序列进行重采样等。可能你已经猜到了，这些工具中大部分都对金融和经济数据尤为有用，但你当然也可以用它们来分析服务器日志数据。于是，近年来，由于Python有不断改良的库（主要是pandas），使其成为数据处理任务的一大替代方案。
做过几个实验：
1. 用python实现了一个统计方法，其中用到了ctypes，multiprocess。
之后一个项目要做方法比较，又用回R，发现一些bioconductor上的包已经默认用parallel了。（但那个包还是很慢，一下子把所有线程都用掉了，导致整个电脑使用不能，看网页非常卡~）
2. 用python pandas做了一些数据整理工作，类似数据库，两三个表来回查、匹配。感觉还是很方便的。虽然这些工作R也能做，但估计会慢点，毕竟几十万行的条目了。
3. 用python matplotlib画图。pyplot作图的方式和R差异很大，R是一条命令画点东西，pylot是准备好了以后一起出来。pyplot的颜色选择有点尴尬，默认颜色比较少，之后可用html的颜色，但是名字太长了~。pyplot 的legend比R 好用多了，算是半自动化了。pyplot画出来后可以自由拉升缩放，然后再保存为图片，这点比R好用。
总的来说Python是一套比较平衡的语言，各方面都可以，无论是对其他语言的调用，和数据源的连接、读取，对系统的操作，还是正则表达和文字处理，Python都有着明显优势。 而R是在统计方面比较突出。但是数据分析其实不仅仅是统计，前期的数据收集，数据处理，数据抽样，数据聚类，以及比较复杂的数据挖掘算法，数据建模等等这些任务，只要是100M以上的数据，R都很难胜任，但是Python却基本胜任。
结合其在通用编程方面的强大实力，我们完全可以只使用Python这一种语言去构建以数据为中心的应用程序。
但世上本没有最好的软件或程序，也鲜有人能把单一语言挖掘运用到极致。尤其是很多人早先学了R，现在完全不用又舍不得，所以对于想要学以致用的人来说，如果能把R和Python相结合，就更好不过了，很早看过一篇文章——让R与Python共舞，咱们坛子里有原帖，就不多说了，看完会有更多启发。
BTW： 如果之前没有学过R，可以先学Python然后决定是不是学R，如果学了R，学Python的时候会更快上手。
刚开始学python，遇到一个字符串前面加r的问题
理论上，字符串前面加r，会消除转义字符对字符串的影响
例：
s=r'\tt'
print(s)
Output:
'\tt'
s='\tt'
print(s)
Output:
' t'
但是我发现对\d这个转义字符是没影响的
例如
import re
def re_method():
s ='kjiabc5ty'
print(re.search(r'abc\d',s).group())
if __name__ =='__main__':
re_method()
依然可以匹配到abc5，并输出
我百思不得其解
后来在谷歌上搜到答案，大致意思说的\d不是有效的转义序列，所以python不会更改它，所以'\d' == r'\d'是对的。由于\\ 是 有效的转义序列，因此将其更改为\，因此您得到了该行为'\d' == '\\d' == r'\d'。所以，字符串有时会造成混乱。
下面我粘贴一段原话
There is a distinction you have to make between the python interpreter and the re module.
In python, a backslash followed by a character can mean a special character if the string is not rawed. For instance, \n will mean a newline character, \r will mean a carriage return, \t will mean the tab character, \b represents a nondestructive backspace. By itself, \d in a python string does not mean anything special.
In regex however, there are a bunch of characters that would otherwise not always mean anything in python. But that's the catch, 'not always'. One of the things that can be misinterpreted is \b which in python is a backspace, in regex means a word boundary. What this implies is that if you pass on an unrawed \b to the regular expression part of a regex, this \b gets substituted by the backspace before it is passed to the regex function and it won't mean a thing there. So you have to absolutely pass the b with its backslash and to do that, you either escape the backslash, or raw the string.
Back to your question regarding \d, \d has no special meaning whatsoever in python, so it remains untouched. The same \d passed as a regular expression gets converted by the regex engine, which is a separate entity to the python interpreter.
翻译过来
您必须在python解释器和re模块之间进行区分。
在python中，如果未原始字符串，则反斜杠后跟一个字符可以表示一个特殊字符。例如，\n表示换行符，\r表示回车，\t表示制表符，\b表示无损退格键。就其本身而言，\d在python字符串中并不表示任何特殊含义。
但是在regex中，有一堆字符在python中并不总是意味着任何东西。但这很重要，“并非总是如此”。可能被误解的一件事是\b在python中是退格，在正则表达式中是单词边界。这意味着如果您将未展开\b的正则表达式部分传递给正则表达式，则在将其传递给regex函数 之前， 它\b会被退格键所替代，并且 在 此处不会有任何意义。因此，您必须绝对传递b带有反斜杠的，然后要么转义反斜杠，要么原始字符串。
回到关于的问题\d，\d在python中没有任何特殊含义，因此保持不变。同样\d为正则表达式通过得到由正则表达式引擎，这是一个单独的实体来python解释转换。
总之，我还是理解不太清楚，但是总算知道了有这回事。
再次记录一下，
