Python 基础篇:介绍
1. Python 发展
- 1989年,为了打发圣诞节假期,Guido开始写Python语言的编译器。Python这个名字,来自Guido所挚爱的电视剧Monty Python’s Flying Circus。他希望这个新的叫做Python的语言,能符合他的理想:创造一种C和shell之间,功能全面,易学易用,可拓展的语言。
- 1991年,第一个Python编译器诞生。它是用C语言实现的,并能够调用C语言的库文件。从一出生,Python已经具有了:类,函数,异常处理,包含表和词典在内的核心数据类型,以及模块为基础的拓展系统。
- 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,加入了内存回收机制,构成了现在Python语言框架的基础
- Python 2.4 - November 30, 2004, 同年目前最流行的WEB框架Django 诞生
- 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
2. Python 语言种类
Python是一门动态解释性的强类型定义语言
编程语言主要从以下几个角度为进行分类,编译型和解释型、静态语言和动态语言、强类型定义语言和弱类型定义语言。
- 动态类型语言:
动态类型语言是指在运行期间才去做数据类型检查的语言,也就是说,在用动态类型的语言编程时,永远也不用给任何变量指定数据类型,该语言会在你第一次赋值给变量时,在内部将数据类型记录下来。Python和Ruby就是一种典型的动态类型语言,其他的各种脚本语言如VBScript也多少属于动态类型语言。 - 静态类型语言:
静态类型语言与动态类型语言刚好相反,它的数据类型是在编译其间检查的,也就是说在写程序时要声明所有变量的数据类型,C/C++是静态类型语言的典型代表,其他的静态类型语言还有C#、JAVA等。 - 解释型
解释是对源程序的翻译与执行一次性完成,不生成可存储的目标代码。
解释具有良好的动态特性和可移植性,比如在解释执行时可以动态改变变量的类型、对程序进行修改以及在程序中插入良好的调试诊断信息等,而将解释器移植到不同的系统上,则程序不用改动就可以在移植了解释器的系统上运行。同时解释器也有很大的缺点,比如执行效率低,占用空间大,因为不仅要给用户程序分配空间,解释器本身也占用了宝贵的系统资源。 - 编译型
编译是将源程序翻译成可执行的目标代码,翻译与执行是分开的;
编译器是把源程序的每一条语句都编译成机器语言,并保存成二进制文件,这样运行时计算机可以直接以机器语言来运行此程序,速度很快;
二者背后的最大区别是:对解释执行而言,程序运行时的控制权在解释器而不在用户程序;对编译执行而言,运行时的控制权在用户程序。 - 强类型定义语言:
强制数据类型定义的语言。也就是说,一旦一个变量被指定了某个数据类型,如果不经过强制转换,那么它就永远是这个数据类型了。举个例子:如果你定义了一个整型变量a,那么程序根本不可能将a当作字符串类型处理。强类型定义语言是类型安全的语言。 - 弱类型定义语言:
数据类型可以被忽略的语言。它与强类型定义语言相反, 一个变量可以赋不同数据类型的值。
3. Python 特点
当我们编写Python代码时,我们得到的是一个包含Python代码的以.py为扩展名的文本文件。要运行代码,就需要Python解释器去执行.py文件。CPython是使用最广的Python解释器。
优点
- Python的定位是“优雅”、“明确”、“简单”,所以Python程序看上去总是简单易懂,初学者学Python,不但入门容易,而且将来深入下去,可以编写那些非常非常复杂的程序。
- 开发效率非常高,Python有非常强大的第三方库,基本上你想通过计算机实现任何功能,Python官方库里都有相应的模块进行支持,直接下载调用后,在基础库的基础上再进行开发,大大降低开发周期,避免重复造轮子。
- 高级语言————当你用Python语言编写程序的时候,你无需考虑诸如如何管理你的程序使用的内存一类的底层细节
- 可移植性————由于它的开源本质,Python已经被移植在许多平台上(经过改动使它能够工 作在不同平台上)。如果你小心地避免使用依赖于系统的特性,那么你的所有Python程序无需修改就几乎可以在市场上所有的系统平台上运行
- 可扩展性————如果你需要你的一段关键代码运行得更快或者希望某些算法不公开,你可以把你的部分程序用C或C++编写,然后在你的Python程序中使用它们。
- 可嵌入性————你可以把Python嵌入你的C/C++程序,从而向你的程序用户提供脚本功能。
缺点
- 速度慢,Python 的运行速度相比C语言确实慢很多,跟JAVA相比也要慢一些,因此这也是很多所谓的大牛不屑于使用Python的主要原因,但其实这里所指的运行速度慢在大多数情况下用户是无法直接感知到的,必须借助测试工具才能体现出来,比如你用C运一个程序花了0.1s,用Python是0.01s,这样C语言直接比Python快了10s,算是非常夸张了,但是你是无法直接通过肉眼感知的,因为一个正常人所能感知的时间最小单位是0.15-0.4s左右,哈哈。其实在大多数情况下Python已经完全可以满足你对程序速度的要求,除非你要写对速度要求极高的搜索引擎等,这种情况下,当然还是建议你用C去实现的。
- 代码不能加密,因为PYTHON是解释性语言,它的源码都是以名文形式存放的,不过我不认为这算是一个缺点,如果你的项目要求源代码必须是加密的,那你一开始就不应该用Python来去实现。
- 线程不能利用多CPU问题,这是Python被人诟病最多的一个缺点,GIL即全局解释器锁(Global Interpreter Lock),是计算机程序设计语言解释器用于同步线程的工具,使得任何时刻仅有一个线程在执行,Python的线程是操作系统的原生线程。在Linux上为pthread,在Windows上为Win thread,完全由操作系统调度线程的执行。一个python解释器进程内有一条主线程,以及多条用户程序的执行线程。即使在多核CPU平台上,由于GIL的存在,所以禁止多线程的并行执行。关于这个问题的折衷解决方法,我们在以后线程和进程章节里再进行详细探讨。
4. Python 应用
Python主要应用领域
- 云计算: 云计算最火的语言, 典型应用OpenStack
- Web开发: 众多优秀的WEB框架,众多大型网站均为Python开发,Youtube, Dropbox, 豆瓣。。。, 典型Web框架有Django
- 科学运算、人工智能: 典型库NumPy, SciPy, Matplotlib, Enthought librarys,pandas
- 系统运维: 运维人员必备语言
- 金融:量化交易,金融分析,在金融工程领域,Python不但在用,且用的最多,而且重要性逐年提高。原因:作为动态语言的Python,语言结构清晰简单,库丰富,成熟稳定,科学计算和统计分析都很牛逼,生产效率远远高于c,c++,java,尤其擅长策略回测
- 图形GUI: PyQT, WxPython,TkInter
Python在公司的应用
- 谷歌:Google App Engine 、code.google.com 、Google earth 、谷歌爬虫、Google广告等项目都在大量使用Python开发
- CIA: 美国中情局网站就是用Python开发的
- NASA: 美国航天局(NASA)大量使用Python进行数据分析和运算
- YouTube:世界上最大的视频网站YouTube就是用Python开发的
- Dropbox:美国最大的在线云存储网站,全部用Python实现,每天网站处理10亿个文件的上传和下载
- Instagram:美国最大的图片分享社交网站,每天超过3千万张照片被分享,全部用python开发
- Facebook:大量的基础库均通过Python实现的
- Redhat: 世界上最流行的Linux发行版本中的yum包管理工具就是用python开发的
- 豆瓣: 公司几乎所有的业务均是通过Python开发的
- 知乎: 国内最大的问答社区,通过Python开发(国外Quora)
- 春雨医生:国内知名的在线医疗网站是用Python开发的
- 除上面之外,还有搜狐、金山、腾讯、盛大、网易、百度、阿里、淘宝 、土豆、新浪、果壳等公司都在使用Python完成各种各样的任务。
5. Python 安装
windows
获取安装包
https://www.python.org/downloads/
默认安装路径
C:\python35
配置环境变量
Linux Mac
linux系统自带2.7,Mac系统自带2.7和3.5.
6. Hello World
#!/usr/local/env python
print("Hello World!")
小结
Python是一门简单易懂的语言,应用领域非常广泛,运维必会。
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