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Python学习【第一篇】Python简介

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[开发(python) 所属分类 开发(python) | 发布者 店小二04 | 时间 2017 | 作者 红领巾 ] 0人收藏点击收藏
python介绍 发展史 Python 2 or 3? 一、 Python介绍

python的创始人为吉多范罗苏姆(Guido van Rossum)。1989年的圣诞节期间,吉多范罗苏姆为了在阿姆斯特丹打发时间,决心开发一个新的脚本解释程序,作为ABC语言的一种继承。

最新的TIOBE排行榜,Python赶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。

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。互联网公司广泛使用Python来做的事一般有: 自动化运维 、 自动化测试 、 大数据分析、爬虫、Web 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 : 运维人员必备语言之一 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高效,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与其它常见语言对比

C 和 Python、Java、C#等

C语言: 代码编译得到 机器码 ,机器码在处理器上直接执行,每一条指令控制CPU工作

其他语言: 代码编译得到 字节码 ,虚拟机执行字节码并转换成机器码再后在处理器上执行

Python 和 C Python这门语言是由C开发而来

对于使用:Python的类库齐全并且使用简洁,如果要实现同样的功能,Python 10行代码可以解决,C可能就需要100行甚至更多.

对于速度:高级语言在运行速度上无法与C相比

Python 和 Java、C#等

对于使用:linux原装Python,其他语言没有;以上几门语言都有非常丰富的类库支持

对于速度:Python在速度上 可能 稍显逊色

所以,Python和其他语言没有什么本质区别,其他区别在于:擅长某领域、人才丰富、先入为主。

python是一门动态解释性的强类型定义语言

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语言慢很多,跟JAVA相比也要慢一些,因为Python是解释型语言,你的代码在执行时会一行一行地翻译成CPU能理解的机器码,这个翻译过程非常耗时,所以很慢。而C程序是运行前直接编译成CPU能执行的机器码,所以非常快。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。 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的种类

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。 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,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。

小结

Python的解释器很多,但使用最广泛的还是CPython。如果要和Java或.Net平台交互,最好的办法不是用Jython或IronPython,而是通过网络调用来交互,确保各程序之间的独立性。

二、Python发展史 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 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 vers

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