python基础初识介绍以及安装
python介绍
Python的创始人为Guido van Rossum。1989年圣诞节期间,在阿姆斯特丹,Guido为了打发圣诞节的无趣,决心开发一个新的脚本解释程序,做为ABC 语言的一种继承。之所以选中Python(大蟒蛇的意思)作为该编程语言的名字,是因为他是一个叫Monty Python的喜剧团体的爱好者。
最新的TIOBE排行榜,Python赶超PHP占据第五, Python崇尚优美、清晰、简单,是一个优秀并广泛使用的语言。
由上图可见,Python整体呈上升趋势,反映出Python应用越来越广泛并且也逐渐得到业内的认可!!!
Python可以应用于众多领域,如:数据分析、组件集成、网络服务、图像处理、数值计算和科学计算等众多领域。目前业内几乎所有大中型互联网企业都在使用Python,如:Youtube、Dropbox、BT、Quora(中国知乎)、豆瓣、知乎、Google、Yahoo!、Facebook、NASA、百度、腾讯、汽车之家、美团等。
目前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在一些公司的应用:
- 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。
Python 是一门什么样的语言?
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,每个分类代表什么意思呢,我们一起来看一下。
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)
Python的优缺点:
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0.01s,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。
- 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。
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Python 2.7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。
Python编译安装
主要介绍linux环境下安装
cd /usr/local/src //进入安装目录
wget https://www.python.org/ftp/python/3.6.2/Python-3.6.2.tar.xz
xz -d Python-3.6.2.tar.xz && tar xvf Python-3.6.2.tar //解压缩
cd Python-3.6.2 //进入解压目录
./configure --prefix=/usr/local/python3
make && make install
/usr/local/python3/bin/python3.6 --version //查看当前python版本
ln -s /usr/local/python3/bin/python3.6 /usr/bin/python3.6
安装 ipython
yum -y install readline-devel
tar zxvf ipython-1.2.1.tar.gz //解压ipython
cd ipython-1.2.1 //进入到ipython目录下
/usr/local/python3/bin/python3.6 setup.py build
/usr/local/python3/bin/python3.6 setup.py install
ln -s /usr/local/python3/bin/ipython3 /usr/bin/
.pyc是什么?
1. Python是一门解释型语言?
我初学Python时,听到的关于Python的第一句话就是,Python是一门解释性语言,我就这样一直相信下去,直到发现了*.pyc文件的存在。如果是解释型语言,那么生成的*.pyc文件是什么呢?c应该是compiled的缩写才对啊!
为了防止其他学习Python的人也被这句话误解,那么我们就在文中来澄清下这个问题,并且把一些基础概念给理清。
2. 解释型语言和编译型语言
计算机是不能够识别高级语言的,所以当我们运行一个高级语言程序的时候,就需要一个“翻译机”来从事把高级语言转变成计算机能读懂的机器语言的过程。这个过程分成两类,第一种是编译,第二种是解释。
编译型语言在程序执行之前,先会通过编译器对程序执行一个编译的过程,把程序转变成机器语言。运行时就不需要翻译,而直接执行就可以了。最典型的例子就是C语言。
解释型语言就没有这个编译的过程,而是在程序运行的时候,通过解释器对程序逐行作出解释,然后直接运行,最典型的例子是Ruby。
通过以上的例子,我们可以来总结一下解释型语言和编译型语言的优缺点,因为编译型语言在程序运行之前就已经对程序做出了“翻译”,所以在运行时就少掉了“翻译”的过程,所以效率比较高。但是我们也不能一概而论,一些解释型语言也可以通过解释器的优化来在对程序做出翻译时对整个程序做出优化,从而在效率上超过编译型语言。
此外,随着Java等基于虚拟机的语言的兴起,我们又不能把语言纯粹地分成解释型和编译型这两种。
用Java来举例,Java首先是通过编译器编译成字节码文件,然后在运行时通过解释器给解释成机器文件。所以我们说Java是一种先编译后解释的语言。
3. Python到底是什么
其实Python和Java/C#一样,也是一门基于虚拟机的语言,我们先来从表面上简单地了解一下Python程序的运行过程吧。
当我们在命令行中输入python hello.py时,其实是激活了Python的“解释器”,告诉“解释器”:你要开始工作了。可是在“解释”之前,其实执行的第一项工作和Java一样,是编译。
熟悉Java的同学可以想一下我们在命令行中如何执行一个Java的程序:
javac hello.java
java hello
只是我们在用Eclipse之类的IDE时,将这两部给融合成了一部而已。其实Python也一样,当我们执行python hello.py时,他也一样执行了这么一个过程,所以我们应该这样来描述Python,Python是一门先编译后解释的语言。
4. 简述Python的运行过程
在说这个问题之前,我们先来说两个概念,PyCodeObject和pyc文件。
我们在硬盘上看到的pyc自然不必多说,而其实PyCodeObject则是Python编译器真正编译成的结果。我们先简单知道就可以了,继续向下看。
当python程序运行时,编译的结果则是保存在位于内存中的PyCodeObject中,当Python程序运行结束时,Python解释器则将PyCodeObject写回到pyc文件中。
当python程序第二次运行时,首先程序会在硬盘中寻找pyc文件,如果找到,则直接载入,否则就重复上面的过程。
所以我们应该这样来定位PyCodeObject和pyc文件,我们说pyc文件其实是PyCodeObject的一种持久化保存方式。
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