Python之路---------Python介绍
一、 Python介紹
python的創始人為吉多·范羅蘇姆（Guido van Rossum）。1989年的圣誕節期間，吉多·范羅蘇姆為了在阿姆斯特丹打發時間，決心開發一個新的腳本解釋程序，作為ABC語言的一種繼承。??
最新的TIOBE排行榜，Python趕超PHP占據第五，?Python崇尚優美、清晰、簡單，是一個優秀并廣泛使用的語言。
由上圖可見，Python整體呈上升趨勢，反映出Python應用越來越廣泛并且也逐漸得到業內的認可！！！
Python可以應用于眾多領域，如：數據分析、組件集成、網絡服務、圖像處理、數值計算和科學計算等眾多領域。目前業內幾乎所有大中型互聯網企業都在使用Python，如：Youtube、Dropbox、BT、Quora（中國知乎）、豆瓣、知乎、Google、Yahoo!、Facebook、NASA、百度、騰訊、汽車之家、美團等。
目前Python主要應用領域：
- 云計算: 云計算最火的語言， 典型應用OpenStack
- WEB開發: 眾多優秀的WEB框架，眾多大型網站均為Python開發，Youtube, Dropbox, 豆瓣。。。， 典型WEB框架有Django
- 科學運算、人工智能: 典型庫NumPy, SciPy, Matplotlib, Enthought librarys,pandas
- 系統運維: 運維人員必備語言
- 金融：量化交易，金融分析，在金融工程領域，Python不但在用，且用的最多，而且重要性逐年提高。原因：作為動態語言的Python，語言結構清晰簡單，庫豐富，成熟穩定，科學計算和統計分析都很牛逼，生產效率遠遠高于c,c++,java,尤其擅長策略回測
- 圖形GUI: PyQT, WxPython,TkInter
Python在一些公司的應用：?
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- 谷歌：Google App Engine 、code.google.com 、Google earth 、谷歌爬蟲、Google廣告等項目都在大量使用Python開發
- CIA: 美國中情局網站就是用Python開發的
- NASA: 美國航天局(NASA)大量使用Python進行數據分析和運算
- YouTube:世界上最大的視頻網站YouTube就是用Python開發的
- Dropbox:美國最大的在線云存儲網站，全部用Python實現，每天網站處理10億個文件的上傳和下載
- Instagram:美國最大的圖片分享社交網站，每天超過3千萬張照片被分享，全部用python開發
- Facebook:大量的基礎庫均通過Python實現的
- Redhat: 世界上最流行的Linux發行版本中的yum包管理工具就是用python開發的
- 豆瓣: 公司幾乎所有的業務均是通過Python開發的
- 知乎: 國內最大的問答社區，通過Python開發(國外Quora)
- 春雨醫生：國內知名的在線醫療網站是用Python開發的
- 除上面之外，還有搜狐、金山、騰訊、盛大、網易、百度、阿里、淘寶 、土豆、新浪、果殼等公司都在使用Python完成各種各樣的任務。?
Python?是一門什么樣的語言？
編程語言主要從以下幾個角度為進行分類，編譯型和解釋型、靜態語言和動態語言、強類型定義語言和弱類型定義語言，每個分類代表什么意思呢，我們一起來看一下。
編譯和解釋的區別是什么？
編譯器是把源程序的每一條語句都編譯成機器語言,并保存成二進制文件,這樣運行時計算機可以直接以機器語言來運行此程序,速度很快;?
而解釋器則是只在執行程序時,才一條一條的解釋成機器語言給計算機來執行,所以運行速度是不如編譯后的程序運行的快的.?
這是因為計算機不能直接認識并執行我們寫的語句,它只能認識機器語言(是二進制的形式)
編譯型vs解釋型
編譯型
優點：編譯器一般會有預編譯的過程對代碼進行優化。因為編譯只做一次，運行時不需要編譯，所以編譯型語言的程序執行效率高。可以脫離語言環境獨立運行。
缺點：編譯之后如果需要修改就需要整個模塊重新編譯。編譯的時候根據對應的運行環境生成機器碼，不同的操作系統之間移植就會有問題，需要根據運行的操作系統環境編譯不同的可執行文件。
解釋型
優點：有良好的平臺兼容性，在任何環境中都可以運行，前提是安裝了解釋器（虛擬機）。靈活，修改代碼的時候直接修改就可以，可以快速部署，不用停機維護。
缺點：每次運行的時候都要解釋一遍，性能上不如編譯型語言。
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一、低級語言與高級語言
最初的計算機程序都是用0和1的序列表示的，程序員直接使用的是機器指令，無需翻譯，從紙帶打孔輸入即可執行得到結果。后來為了方便記憶，就將用0、1序列表示的機器指令都用符號助記，這些與機器指令一一對應的助記符就成了匯編指令，從而誕生了匯編語言。無論是機器指令還是匯編指令都是面向機器的，統稱為低級語言。因為是針對特定機器的機器指令的助記符，所以匯編語言是無法獨立于機器(特定的CPU體系結構)的。但匯編語言也是要經過翻譯成機器指令才能執行的，所以也有將運行在一種機器上的匯編語言翻譯成運行在另一種機器上的機器指令的方法，那就是交叉匯編技術。
高級語言是從人類的邏輯思維角度出發的計算機語言，抽象程度大大提高，需要經過編譯成特定機器上的目標代碼才能執行，一條高級語言的語句往往需要若干條機器指令來完成。高級語言獨立于機器的特性是靠編譯器為不同機器生成不同的目標代碼(或機器指令)來實現的。那具體的說，要將高級語言編譯到什么程度呢，這又跟編譯的技術有關了，既可以編譯成直接可執行的目標代碼，也可以編譯成一種中間表示，然后拿到不同的機器和系統上去執行，這種情況通常又需要支撐環境，比如解釋器或虛擬機的支持，Java程序編譯成bytecode，再由不同平臺上的虛擬機執行就是很好的例子。所以，說高級語言不依賴于機器，是指在不同的機器或平臺上高級語言的程序本身不變，而通過編譯器編譯得到的目標代碼去適應不同的機器。從這個意義上來說，通過交叉匯編，一些匯編程序也可以獲得不同機器之間的可移植性，但這種途徑獲得的移植性遠遠不如高級語言來的方便和實用性大。
二、編譯與解釋
編譯是將源程序翻譯成可執行的目標代碼，翻譯與執行是分開的；而解釋是對源程序的翻譯與執行一次性完成，不生成可存儲的目標代碼。這只是表象，二者背后的最大區別是：對解釋執行而言，程序運行時的控制權在解釋器而不在用戶程序；對編譯執行而言，運行時的控制權在用戶程序。
解釋具有良好的動態特性和可移植性，比如在解釋執行時可以動態改變變量的類型、對程序進行修改以及在程序中插入良好的調試診斷信息等，而將解釋器移植到不同的系統上，則程序不用改動就可以在移植了解釋器的系統上運行。同時解釋器也有很大的缺點，比如執行效率低，占用空間大，因為不僅要給用戶程序分配空間，解釋器本身也占用了寶貴的系統資源。
編譯器是把源程序的每一條語句都編譯成機器語言,并保存成二進制文件,這樣運行時計算機可以直接以機器語言來運行此程序,速度很快;
而解釋器則是只在執行程序時,才一條一條的解釋成機器語言給計算機來執行,所以運行速度是不如編譯后的程序運行的快的.
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編譯型和解釋型
我們先看看編譯型，其實它和匯編語言是一樣的：也是有一個負責翻譯的程序來對我們的源代碼進行轉換，生成相對應的可執行代碼。這個過程說得專業一點，就稱為編譯（Compile），而負責編譯的程序自然就稱為編譯器（Compiler）。如果我們寫的程序代碼都包含在一個源文件中，那么通常編譯之后就會直接生成一個可執行文件，我們就可以直接運行了。但對于一個比較復雜的項目，為了方便管理，我們通常把代碼分散在各個源文件中，作為不同的模塊來組織。這時編譯各個文件時就會生成目標文件（Object ? file）而不是前面說的可執行文件。一般一個源文件的編譯都會對應一個目標文件。這些目標文件里的內容基本上已經是可執行代碼了，但由于只是整個項目的一部分，所以我們還不能直接運行。待所有的源文件的編譯都大功告成，我們就可以最后把這些半成品的目標文件“打包”成一個可執行文件了，這個工作由另一個程序負責完成，由于此過程好像是把包含可執行代碼的目標文件連接裝配起來，所以又稱為鏈接（Link），而負責鏈接的程序就叫……就叫鏈接程序（Linker）。鏈接程序除了鏈接目標文件外，可能還有各種資源，像圖標文件啊、聲音文件啊什么的，還要負責去除目標文件之間的冗余重復代碼，等等，所以……也是挺累的。鏈接完成之后，一般就可以得到我們想要的可執行文件了。?
上面我們大概地介紹了編譯型語言的特點，現在再看看解釋型。噢，從字面上看，“編譯”和“解釋”的確都有“翻譯”的意思，它們的區別則在于翻譯的時機安排不大一樣。打個比方：假如你打算閱讀一本外文書，而你不知道這門外語，那么你可以找一名翻譯，給他足夠的時間讓他從頭到尾把整本書翻譯好，然后把書的母語版交給你閱讀；或者，你也立刻讓這名翻譯輔助你閱讀，讓他一句一句給你翻譯，如果你想往回看某個章節，他也得重新給你翻譯。?
兩種方式，前者就相當于我們剛才所說的編譯型：一次把所有的代碼轉換成機器語言，然后寫成可執行文件；而后者就相當于我們要說的解釋型：在程序運行的前一刻，還只有源程序而沒有可執行程序；而程序每執行到源程序的某一條指令，則會有一個稱之為解釋程序的外殼程序將源代碼轉換成二進制代碼以供執行，總言之，就是不斷地解釋、執行、解釋、執行……所以，解釋型程序是離不開解釋程序的。像早期的BASIC就是一門經典的解釋型語言，要執行BASIC程序，就得進入BASIC環境，然后才能加載程序源文件、運行。解釋型程序中，由于程序總是以源代碼的形式出現，因此只要有相應的解釋器，移植幾乎不成問題。編譯型程序雖然源代碼也可以移植，但前提是必須針對不同的系統分別進行編譯，對于復雜的工程來說，的確是一件不小的時間消耗，況且很可能一些細節的地方還是要修改源代碼。而且，解釋型程序省卻了編譯的步驟，修改調試也非常方便，編輯完畢之后即可立即運行，不必像編譯型程序一樣每次進行小小改動都要耐心等待漫長的Compiling…Linking…這樣的編譯鏈接過程。不過凡事有利有弊，由于解釋型程序是將編譯的過程放到執行過程中，這就決定了解釋型程序注定要比編譯型慢上一大截，像幾百倍的速度差距也是不足為奇的。?
編譯型與解釋型，兩者各有利弊。前者由于程序執行速度快，同等條件下對系統要求較低，因此像開發操作系統、大型應用程序、數據庫系統等時都采用它，像C/C++、Pascal/Object ? Pascal（Delphi）、VB等基本都可視為編譯語言，而一些網頁腳本、服務器腳本及輔助開發接口這樣的對速度要求不高、對不同系統平臺間的兼容性有一定要求的程序則通常使用解釋性語言，如Java、JavaScript、VBScript、Perl、Python等等。?
但既然編譯型與解釋型各有優缺點又相互對立，所以一批新興的語言都有把兩者折衷起來的趨勢，例如Java語言雖然比較接近解釋型語言的特征，但在執行之前已經預先進行一次預編譯，生成的代碼是介于機器碼和Java源代碼之間的中介代碼，運行的時候則由JVM（Java的虛擬機平臺，可視為解釋器）解釋執行。它既保留了源代碼的高抽象、可移植的特點，又已經完成了對源代碼的大部分預編譯工作，所以執行起來比“純解釋型”程序要快許多。而像VB6（或者以前版本）、C#這樣的語言，雖然表面上看生成的是.exe可執行程序文件，但VB6編譯之后實際生成的也是一種中介碼，只不過編譯器在前面安插了一段自動調用某個外部解釋器的代碼（該解釋程序獨立于用戶編寫的程序，存放于系統的某個DLL文件中，所有以VB6編譯生成的可執行程序都要用到它），以解釋執行實際的程序體。C#（以及其它.net的語言編譯器）則是生成.net目標代碼，實際執行時則由.net解釋系統（就像JVM一樣，也是一個虛擬機平臺）進行執行。當然.net目標代碼已經相當“低級”，比較接近機器語言了，所以仍將其視為編譯語言，而且其可移植程度也沒有Java號稱的這么強大，Java號稱是“一次編譯，到處執行”，而.net則是“一次編碼，到處編譯”。呵呵，當然這些都是題外話了。總之，隨著設計技術與硬件的不斷發展，編譯型與解釋型兩種方式的界限正在不斷變得模糊。
動態語言和靜態語言
通常我們所說的動態語言、靜態語言是指動態類型語言和靜態類型語言。
（1）動態類型語言：動態類型語言是指在運行期間才去做數據類型檢查的語言，也就是說，在用動態類型的語言編程時，永遠也不用給任何變量指定數據類型，該語言會在你第一次賦值給變量時，在內部將數據類型記錄下來。Python和Ruby就是一種典型的動態類型語言，其他的各種腳本語言如VBScript也多少屬于動態類型語言。
（2）靜態類型語言：靜態類型語言與動態類型語言剛好相反，它的數據類型是在編譯其間檢查的，也就是說在寫程序時要聲明所有變量的數據類型，C/C++是靜態類型語言的典型代表，其他的靜態類型語言還有C#、JAVA等。
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強類型定義語言和弱類型定義語言
（1）強類型定義語言：強制數據類型定義的語言。也就是說，一旦一個變量被指定了某個數據類型，如果不經過強制轉換，那么它就永遠是這個數據類型了。舉個例子：如果你定義了一個整型變量a,那么程序根本不可能將a當作字符串類型處理。強類型定義語言是類型安全的語言。
（2）弱類型定義語言：數據類型可以被忽略的語言。它與強類型定義語言相反, 一個變量可以賦不同數據類型的值。
強類型定義語言在速度上可能略遜色于弱類型定義語言，但是強類型定義語言帶來的嚴謹性能夠有效的避免許多錯誤。另外，“這門語言是不是動態語言”與“這門語言是否類型安全”之間是完全沒有聯系的！
例如：Python是動態語言，是強類型定義語言（類型安全的語言）; VBScript是動態語言，是弱類型定義語言（類型不安全的語言）; JAVA是靜態語言，是強類型定義語言（類型安全的語言）。
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通過上面這些介紹，我們可以得出，python是一門動態解釋性的強類型定義語言。那這些基因使成就了Python的哪些優缺點呢？我們繼續往下看。
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Python的優缺點
先看優點
再看缺點：
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當然，Python還有一些其它的小缺點，在這就不一一列舉了，我想說的是，任何一門語言都不是完美的，都有擅長和不擅長做的事情，建議各位不要拿一個語言的劣勢去跟另一個語言的優勢來去比較，語言只是一個工具，是實現程序設計師思想的工具，就像我們之前中學學幾何時，有的時候需要要圓規，有的時候需要用三角尺一樣，拿相應的工具去做它最擅長的事才是正確的選擇。之前很多人問我Shell和Python到底哪個好？我回答說Shell是個腳本語言，但Python不只是個腳本語言，能做的事情更多，然后又有鉆牛角尖的人說完全沒必要學Python, Python能做的事情Shell都可以做，只要你足夠牛B,然后又舉了用Shell可以寫俄羅斯方塊這樣的游戲，對此我能說表達只能是，不要跟SB理論，SB會把你拉到跟他一樣的高度，然后用充分的經驗把你打倒。
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Python解釋器
當我們編寫Python代碼時，我們得到的是一個包含Python代碼的以.py為擴展名的文本文件。要運行代碼，就需要Python解釋器去執行.py文件。
由于整個Python語言從規范到解釋器都是開源的，所以理論上，只要水平夠高，任何人都可以編寫Python解釋器來執行Python代碼（當然難度很大）。事實上，確實存在多種Python解釋器。
CPython
當我們從Python官方網站下載并安裝好Python 2.7后，我們就直接獲得了一個官方版本的解釋器：CPython。這個解釋器是用C語言開發的，所以叫CPython。在命令行下運行python就是啟動CPython解釋器。
CPython是使用最廣的Python解釋器。教程的所有代碼也都在CPython下執行。
IPython
IPython是基于CPython之上的一個交互式解釋器，也就是說，IPython只是在交互方式上有所增強，但是執行Python代碼的功能和CPython是完全一樣的。好比很多國產瀏覽器雖然外觀不同，但內核其實都是調用了IE。
CPython用>>>作為提示符，而IPython用In [序號]:作為提示符。
PyPy
PyPy是另一個Python解釋器，它的目標是執行速度。PyPy采用JIT技術，對Python代碼進行動態編譯（注意不是解釋），所以可以顯著提高Python代碼的執行速度。
絕大部分Python代碼都可以在PyPy下運行，但是PyPy和CPython有一些是不同的，這就導致相同的Python代碼在兩種解釋器下執行可能會有不同的結果。如果你的代碼要放到PyPy下執行，就需要了解PyPy和CPython的不同點。
Jython
Jython是運行在Java平臺上的Python解釋器，可以直接把Python代碼編譯成Java字節碼執行。
IronPython
IronPython和Jython類似，只不過IronPython是運行在微軟.Net平臺上的Python解釋器，可以直接把Python代碼編譯成.Net的字節碼。
小結
Python的解釋器很多，但使用最廣泛的還是CPython。如果要和Java或.Net平臺交互，最好的辦法不是用Jython或IronPython，而是通過網絡調用來交互，確保各程序之間的獨立性。
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二、Python發展史?
- 1989年，為了打發圣誕節假期，Guido開始寫Python語言的編譯器。Python這個名字，來自Guido所摯愛的電視劇Monty Python’s Flying Circus。他希望這個新的叫做Python的語言，能符合他的理想：創造一種C和shell之間，功能全面，易學易用，可拓展的語言。
- 1991年，第一個Python編譯器誕生。它是用C語言實現的，并能夠調用C語言的庫文件。從一出生，Python已經具有了：類，函數，異常處理，包含表和詞典在內的核心數據類型，以及模塊為基礎的拓展系統。
- Granddaddy of Python web frameworks, Zope 1 was released in 1999
- Python 1.0 - January 1994 增加了?lambda,?map,?filter?and?reduce.
- Python 2.0 - October 16, 2000，加入了內存回收機制，構成了現在Python語言框架的基礎
- Python 2.4 - November 30, 2004, 同年目前最流行的WEB框架Django 誕生
- Python 2.5 - September 19, 2006
- Python 2.6 - October 1, 2008
- Python 2.7 - July 3, 2010
- In November 2014, it was announced that Python 2.7 would be supported until 2020, and reaffirmed that there would be no 2.8 release as users were expected to move to Python 3.4+ as soon as possible
- Python 3.0 - December 3, 2008
- Python 3.1 - June 27, 2009
- Python 3.2 - February 20, 2011
- Python 3.3 - September 29, 2012
- Python 3.4 - March 16, 2014
- Python 3.5 - September 13, 2015
三、Python 2 or 3?
In summary : Python 2.x is legacy, Python 3.x is the present and future of the language
Python 3.0 was released in 2008. The final 2.x version 2.7 release came out in mid-2010, with a statement of
extended support for this end-of-life release. The 2.x branch will see no new major releases after that. 3.x is
under active development and has already seen over five years of stable releases, including version 3.3 in 2012,
3.4 in 2014, and 3.5 in 2015. This means that all recent standard library improvements, for example, are only
available by default in Python 3.x.
Guido van Rossum (the original creator of the Python language) decided to clean up Python 2.x properly, with less regard for backwards compatibility than is the case for new releases in the 2.x range. The most drastic improvement is the better Unicode support (with all text strings being Unicode by default) as well as saner bytes/Unicode separation.
Besides, several aspects of the core language (such as print and exec being statements, integers using floor division) have been adjusted to be easier for newcomers to learn and to be more consistent with the rest of the language, and old cruft has been removed (for example, all classes are now new-style, "range()" returns a memory efficient iterable, not a list as in 2.x).?
py2與3的詳細區別
PRINT IS A FUNCTION
The statement has been replaced with a print() function, with keyword arguments to replace most of the special syntax of the old statement (PEP 3105). Examples:?
+ View CodeYou can also customize the separator between items, e.g.:?
| 1 | print("There are <",?2**32,?"> possibilities!", sep="") |
ALL IS UNICODE NOW
從此不再為討厭的字符編碼而煩惱
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還可以這樣玩： (A,*REST,B)=RANGE(5)
| 1 2 3 4 | <strong>>>> a,*rest,b?=?range(5) >>> a,rest,b (0, [1,?2,?3],?4) </strong> |
某些庫改名了
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| Old Name | New Name |
| _winreg | winreg |
| ConfigParser | configparser |
| copy_reg | copyreg |
| Queue | queue |
| SocketServer | socketserver |
| markupbase | _markupbase |
| repr | reprlib |
| test.test_support | test.support |
還有誰不支持PYTHON3?
One popular module that don't yet support Python 3 is Twisted (for networking and other applications). Most
actively maintained libraries have people working on 3.x support. For some libraries, it's more of a priority than
others: Twisted, for example, is mostly focused on production servers, where supporting older versions of
Python is important, let alone supporting a new version that includes major changes to the language. (Twisted is
a prime example of a major package where porting to 3.x is far from trivial?
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四、Python安裝
windows
| 1 2 3 4 5 6 7 | 1、下載安裝包 ????https://www.python.org/downloads/ 2、安裝 ????默認安裝路徑：C:\python27 3、配置環境變量 ????【右鍵計算機】--》【屬性】--》【高級系統設置】--》【高級】--》【環境變量】--》【在第二個內容框中找到 變量名為Path 的一行，雙擊】?--> 【Python安裝目錄追加到變值值中，用 ； 分割】 ????如：原來的值;C:\python27，切記前面有分號 |
linux、Mac
| 1 2 3 | 無需安裝，原裝Python環境 ?? ps：如果自帶2.7，請更新至3.6 |
轉載于:https://www.cnblogs.com/johnnyu/p/6683124.html
創作挑戰賽新人創作獎勵來咯，堅持創作打卡瓜分現金大獎總結
以上是生活随笔為你收集整理的Python之路---------Python介绍的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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