Python是一种由Guido van Rossum于1991年创建的高级编程语言。它被广泛应用于数据科学领域，因为它具有易于阅读，易于使用和易于扩展的特性。 Python平台是许多数据科学家，数据分析师，机器学习专家和程序员的首选，因为它可以轻松地实现各种数据任务，包括数据清理，数据可视化，数据分析和机器学习建模。

Python平台的应用价值：

Python平台的使用大大简化了数据科学家的工作。 它使数据分析变得更加迅速简单，因为Python拥有许多强大的库和框架。它有许多用于数据清理和分析的库，如 pandas和NumPy。这些库提供了数据分析和操作所需的基本工具，包括数据处理，数据可视化等操作。 Python平台是一种强大的数据科学工具，可用于从简单到复杂的各种数据任务，包括数据挖掘，机器学习建模等。

Python平台的局限性：

Python有一些限制，这可能会限制它在某些领域的应用。例如，Python不是一种编写大型应用程序的最佳语言，因为它无法处理大量的数据和任务。与 R语言等一些其他语言相比，Python运行速度较慢。虽然Python在处理固定数量的数据时非常强大，但是与其他语言相比，它无法处理巨大的数据集或大数据处理。 Python的另一个缺陷是，它并不是一种与硬件交互最好的语言。虽然Python可以从硬件设备中收集数据，但在处理这些数据时，许多Python库需要使用其他语言编写的底层代码来执行。这可能导致一些不可避免的限制。最后，Python的编写不如其他编程语言的编写困难，这可能使Python的学习曲线变得陡峭。因此，在开始使用Python之前，必须有一定的编程知识，否则在启动Python处理完整的数据集时可能会出现问题。

结论：

综上所述，Python是一种强大的工具，可用于数据科学中的各种任务，包括数据分析，机器学习建模等。它有许多库和框架，可以轻松地进行数据清理，分析和可视化等操作。但是，Python没有涵盖所有数据科学需求的所有功能。 Python与其他编程语言相比，存在限制，这意味着它可能不能满足某些数据科学家的需求。但总的来说，Python对于许多数据科学家来说是非常有用的，而且获取Python编程的技能不是一件难事，毕竟， Python是具有良好实践性的一种语言。最重要的是，对于大多数数据科学工作，Python足够强大，易于测试，干净而界面友好。