python基础(1):python介绍、python发展史

1. python介绍

1.1 python是什么样的语言

编程语⾔主要从以下⼏个⻆度为进⾏分类，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，我们先看编译型语⾔和解释型语⾔.稍后再说强类型和弱类型

编译和解释的区别是什么？

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。

⽽解释器则是只在执⾏程序时,才⼀条⼀条的解释成机器语⾔给计算机来执⾏,所以运⾏速度是不如编译后的程序运⾏的快的。

这是因为计算机不能直接认识并执⾏我们写的语句,它只能认识机器语⾔(是⼆进制的形式)。

编译型vs解释型

编译型

优点：编译器⼀般会有预编译的过程对代码进⾏优化。因为编译只做⼀次，运⾏时不需要编译，所以编译型语⾔的程序执⾏效率⾼。可以脱离语⾔环境独立运⾏。

缺点：编译之后如果需要修改就需要整个模块重新编译。编译的时候根据对应的运⾏环境⽣成机器码，不同的操作系统之间移植就会有问题，需要根据运⾏的操作系统环境编译不同的可执⾏⽂件。

解释型

优点：有良好的平台兼容性，在任何环境中都可以运⾏，前提是安装了解释器（虚拟机）。灵活，修改代码的时候直接修改就可以，可以快速部署，不⽤停机维护。

缺点：每次运⾏的时候都要解释⼀遍，性能上不如编译型语⾔。

1.2 python的优缺点

先看优点：

1. 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，不但⼊⻔容易，⽽且将来深⼊下去，可以编写那些⾮常⾮常 复杂的程序。

2. 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。

3. 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

4. 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

5. 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。

6. 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。

再看缺点：

1. 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0.01s,⽤Python是0.1s,这样C语⾔直接⽐Python快了10倍, 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。

2. 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。

3. 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Winthread，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。

当然，Python还有⼀些其它的⼩缺点，在这就不⼀⼀列举了，我想说的是，任何⼀⻔语⾔都不是完美的，都有擅⻓和不擅⻓做的事情，建议各位不要拿⼀个语⾔的劣势去跟另⼀个语⾔的优势来去⽐较，语⾔只是⼀个⼯具，是实现程序设计师思想的⼯具，就像我们之前中学学⼏何时，有的时候需要要圆规，有的时候需要⽤三⻆尺⼀样，拿相应的⼯具去做它最擅⻓的事才是正确的选择。

1.3 python解释器

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。由于整个Python语⾔从规范到解释器都是开源的，所以理论上，只要⽔平够⾼，任何⼈都 可以编写Python解释器来执⾏Python代码（当然难度很⼤）。事实上，确实存在多种Python解释器。

CPython

当我们从Python官⽅⽹站下载并安装好Python3.6后，我们就直接获得了⼀个官⽅版本的解释器：CPython。这个解释器是⽤C语⾔开发的，所以叫CPython。在命令⾏下运⾏python就是启动CPython解释器。

CPython是使⽤最⼴的Python解释器。教程的所有代码也都在CPython下执⾏。

IPython

IPython是基于CPython之上的⼀个交互式解释器，也就是说，IPython只是在交互⽅式上有所增强，但是执⾏Python代码的功能和CPython是完全⼀样的。好⽐很多国产浏览器虽然外观不同，但内核其实都是调⽤了IE。

CPython⽤>>>作为提示符，⽽IPython⽤In [序号]:作为提示符。

PyPy

PyPy是另⼀个Python解释器，它的⽬标是执⾏速度。PyPy采⽤JIT技术，对Python代 码进⾏动态编译（注意不是解释），所以可以显著提⾼Python代码的执⾏速度。

绝⼤部分Python代码都可以在PyPy下运⾏，但是PyPy和CPython有⼀些是不同的，这就导致相同的Python代码在两种解释器下执⾏可能会有不同的结果。如果你的代码要放到 PyPy下执⾏，就需要了解PyPy和CPython的不同点。

Jython

Jython是运⾏在Java平台上的Python解释器，可以直接把Python代码编译成Java字节码执⾏。

IronPython

IronPython和Jython类似，只不过IronPython是运⾏在微软.Net平台上的Python解释器，可以直接把Python代码编译成.Net的字节码。

2. python发展史

1989年，为了打发圣诞节假期，Guido(⻳叔)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