python学习之路-day1-python基础1

本节内容：

• Python介绍
• 发展史
• Python 2 or 3?
• 安装

1、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，做为ABC语言的一种继承。  

最新的TIOBE排行榜，Python赶超PHP占据第五， Python崇尚优美、清晰、简单，是一个优秀并普遍使用的语言。

由上图可见，Python总体呈上升趋势，反映出Python应用愈来愈普遍而且也逐渐获得业内的承认！！！

Python能够应用于众多领域，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。目前业内几乎全部大中型互联网企业都在使用Python，如：Youtu

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，并且重要性逐年提升。缘由：做为动态语言的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,尤为擅长策略回测
• 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，所有用Python实现，天天网站处理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，天天超过3千万张照片被分享，所有用python开发
• Facebook:大量的基础库均经过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: 公司几乎全部的业务均是经过Python开发的
• 知乎: 国内最大的问答社区，经过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
• 除上面以外，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完成各类各样的任务。 

Python 是一门什么样的语言？

编程语言主要从如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，每一个分类表明什么意思呢，咱们一块儿来看一下。

 

编译型和解释型 咱们先看看编译型，其实它和汇编语言是同样的：也是有一个负责翻译的程序来对咱们的源代码进行转换，生成相对应的可执行代码。这个过程说得专业一点，就称为编译（Compile），而负责编译的程序天然就称为编译器（Compiler）。若是咱们写的程序代码都包含在一个源文件中，那么一般编译以后就会直接生成一个可执行文件，咱们就能够直接运行了。但对于一个比较复杂的项目，为了方便管理，咱们一般把代码分散在各个源文件中，做为不一样的模块来组织。这时编译各个文件时就会生成目标文件（Object   file）而不是前面说的可执行文件。通常一个源文件的编译都会对应一个目标文件。这些目标文件里的内容基本上已是可执行代码了，但因为只是整个项目的一部分，因此咱们还不能直接运行。待全部的源文件的编译都大功告成，咱们就能够最后把这些半成品的目标文件“打包”成一个可执行文件了，这个工做由另外一个程序负责完成，因为此过程好像是把包含可执行代码的目标文件链接装配起来，因此又称为连接（Link），而负责连接的程序就叫……就叫连接程序（Linker）。连接程序除了连接目标文件外，可能还有各类资源，像图标文件啊、声音文件啊什么的，还要负责去除目标文件之间的冗余重复代码，等等，因此……也是挺累的。连接完成以后，通常就能够获得咱们想要的可执行文件了。 
上面咱们大概地介绍了编译型语言的特色，如今再看看解释型。噢，从字面上看，“编译”和“解释”的确都有“翻译”的意思，它们的区别则在于翻译的时机安排不大同样。打个比方：假如你打算阅读一本外文书，而你不知道这门外语，那么你能够找一名翻译，给他足够的时间让他从头至尾把整本书翻译好，而后把书的母语版交给你阅读；或者，你也马上让这名翻译辅助你阅读，让他一句一句给你翻译，若是你想往回看某个章节，他也得从新给你翻译。 
两种方式，前者就至关于咱们刚才所说的编译型：一次把全部的代码转换成机器语言，而后写成可执行文件；然后者就至关于咱们要说的解释型：在程序运行的前一刻，还只有源程序而没有可执行程序；而程序每执行到源程序的某一条指令，则会有一个称之为解释程序的外壳程序将源代码转换成二进制代码以供执行，总言之，就是不断地解释、执行、解释、执行……因此，解释型程序是离不开解释程序的。像早期的BASIC就是一门经典的解释型语言，要执行BASIC程序，就得进入BASIC环境，而后才能加载程序源文件、运行。解释型程序中，因为程序老是以源代码的形式出现，所以只要有相应的解释器，移植几乎不成问题。编译型程序虽然源代码也能够移植，但前提是必须针对不一样的系统分别进行编译，对于复杂的工程来讲，的确是一件不小的时间消耗，何况极可能一些细节的地方仍是要修改源代码。并且，解释型程序省却了编译的步骤，修改调试也很是方便，编辑完毕以后便可当即运行，没必要像编译型程序同样每次进行小小改动都要耐心等待漫长的Compiling…Linking…这样的编译连接过程。不过凡事有利有弊，因为解释型程序是将编译的过程放到执行过程当中，这就决定了解释型程序注定要比编译型慢上一大截，像几百倍的速度差距也是不足为奇的。 
编译型与解释型，二者各有利弊。前者因为程序执行速度快，同等条件下对系统要求较低，所以像开发操做系统、大型应用程序、数据库系统等时都采用它，像C/C++、Pascal/Object   Pascal（Delphi）、VB等基本均可视为编译语言，而一些网页脚本、服务器脚本及辅助开发接口这样的对速度要求不高、对不一样系统平台间的兼容性有必定要求的程序则一般使用解释性语言，如Java、JavaScript、VBScript、Perl、Python等等。 
但既然编译型与解释型各有优缺点又相互对立，因此一批新兴的语言都有把二者折衷起来的趋势，例如Java语言虽然比较接近解释型语言的特征，但在执行以前已经预先进行一次预编译，生成的代码是介于机器码和Java源代码之间的中介代码，运行的时候则由JVM（Java的虚拟机平台，可视为解释器）解释执行。它既保留了源代码的高抽象、可移植的特色，又已经完成了对源代码的大部分预编译工做，因此执行起来比“纯解释型”程序要快许多。而像VB6（或者之前版本）、C#这样的语言，虽然表面上看生成的是.exe可执行程序文件，但VB6编译以后实际生成的也是一种中介码，只不过编译器在前面安插了一段自动调用某个外部解释器的代码（该解释程序独立于用户编写的程序，存放于系统的某个DLL文件中，全部以VB6编译生成的可执行程序都要用到它），以解释执行实际的程序体。C#（以及其它.net的语言编译器）则是生成.net目标代码，实际执行时则由.net解释系统（就像JVM同样，也是一个虚拟机平台）进行执行。固然.net目标代码已经至关“低级”，比较接近机器语言了，因此仍将其视为编译语言，并且其可移植程度也没有Java号称的这么强大，Java号称是“一次编译，处处执行”，而.net则是“一次编码，处处编译”。呵呵，固然这些都是题外话了。总之，随着设计技术与硬件的不断发展，编译型与解释型两种方式的界限正在不断变得模糊。

动态语言和静态语言 一般咱们所说的动态语言、静态语言是指动态类型语言和静态类型语言。

（1）动态类型语言：动态类型语言是指在运行期间才去作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，其余的各类脚本语言如VBScript也多少属于动态类型语言。

（2）静态类型语言：静态类型语言与动态类型语言恰好相反，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全部变量的数据类型，C/C++是静态类型语言的典型表明，其余的静态类型语言还有C#、JAVA等。

 

强类型定义语言和弱类型定义语言

（1）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，若是不通过强制转换，那么它就永远是这个数据类型了。举个例子：若是你定义了一个整型变量a,那么程序根本不可能将a看成字符串类型处理。强类型定义语言是类型安全的语言。

（2）弱类型定义语言：数据类型能够被忽略的语言。它与强类型定义语言相反, 一个变量能够赋不一样数据类型的值。

强类型定义语言在速度上可能略逊色于弱类型定义语言，可是强类型定义语言带来的严谨性可以有效的避免许多错误。另外，“这门语言是否是动态语言”与“这门语言是否类型安全”之间是彻底没有联系的！ 例如：Python是动态语言，是强类型定义语言（类型安全的语言）; VBScript是动态语言，是弱类型定义语言（类型不安全的语言）; JAVA是静态语言，是强类型定义语言（类型安全的语言）。

经过上面这些介绍，咱们能够得出，python是一门动态解释性的强类型定义语言。那这些基因使成就了Python的哪些优缺点呢？咱们继续往下看。

Python的优缺点

先看优势

1. Python的定位是“优雅”、“明确”、“简单”，因此Python程序看上去老是简单易懂，初学者学Python，不但入门容易，并且未来深刻下去，能够编写那些很是很是复杂的程序。
2. 开发效率很是高，Python有很是强大的第三方库，基本上你想经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，大大下降开发周期，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————因为它的开源本质，Python已经被移植在许多平台上（通过改动使它可以工 做在不一样平台上）。若是你当心地避免使用依赖于系统的特性，那么你的全部Python程序无需修改就几乎能够在市场上全部的系统平台上运行
5. 可扩展性————若是你须要你的一段关键代码运行得更快或者但愿某些算法不公开，你能够把你的部分程序用C或C++编写，而后在你的Python程序中使用它们。
6. 可嵌入性————你能够把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语言确实慢不少，跟JAVA相比也要慢一些，所以这也是不少所谓的大牛不屑于使用Python的主要缘由，但其实这里所指的运行速度慢在大多数状况下用户是没法直接感知到的，必须借助测试工具才能体现出来，好比你用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,算是很是夸张了，可是你是没法直接经过肉眼感知的，由于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。其实在大多数状况下Python已经彻底能够知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，这种状况下，固然仍是建议你用C去实现的。
2. 代码不能加密，由于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，若是你的项目要求源代码必须是加密的，那你一开始就不该该用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，使得任什么时候刻仅有一个线程在执行，Python的线程是操做系统的原生线程。在Linux上为pthread，在Windows上为Win thread，彻底由操做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。即便在多核CPU平台上，因为GIL的存在，因此禁止多线程的并行执行。关于这个问题的折衷解决方法，咱们在之后线程和进程章节里再进行详细探讨。

　　　　固然，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，任何一门语言都不是完美的，都有擅长和不擅长作的事情，建议各位不要拿一个语言的劣势去跟另外一个语言的优点来去比较，语言只是一个工具，是实现程序设计师思想的工具，就像咱们以前中学学几什么时候，有的时候须要要圆规，有的时候须要用三角尺同样，拿相应的工具去作它最擅长的事才是正确的选择。以前不少人问我Shell和Python到底哪一个好？我回答说Shell是个脚本语言，但Python不仅是个脚本语言，能作的事情更多，而后又有钻牛角尖的人说彻底不必学Python, Python能作的事情Shell均可以作，只要你足够牛B,而后又举了用Shell能够写俄罗斯方块这样的游戏，对此我能说表达只能是，不要跟SB理论，SB会把你拉到跟他同样的高度，而后用充分的经验把你打倒。

Python解释器

当咱们编写Python代码时，咱们获得的是一个包含Python代码的以.py为扩展名的文本文件。要运行代码，就须要Python解释器去执行.py文件。

因为整个Python语言从规范到解释器都是开源的，因此理论上，只要水平够高，任何人均可以编写Python解释器来执行Python代码（固然难度很大）。事实上，确实存在多种Python解释器。

CPython

当咱们从Python官方网站下载并安装好Python 2.7后，咱们就直接得到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，因此叫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。教程的全部代码也都在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加强，可是执行Python代码的功能和CPython是彻底同样的。比如不少国产浏览器虽然外观不一样，但内核其实都是调用了IE。

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

PyPy

PyPy是另外一个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），因此能够显著提升Python代码的执行速度。

绝大部分Python代码均可以在PyPy下运行，可是PyPy和CPython有一些是不一样的，这就致使相同的Python代码在两种解释器下执行可能会有不一样的结果。若是你的代码要放到PyPy下执行，就须要了解PyPy和CPython的不一样点。

Jython

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

IronPython

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

小结

Python的解释器不少，但使用最普遍的仍是CPython。若是要和Java或.Net平台交互，最好的办法不是用Jython或IronPython，而是经过网络调用来交互，确保各程序之间的独立性。

2、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。他但愿这个新的叫作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，并可以调用C语言的库文件。从一出生，Python已经具备了：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 增长了 lambda, map, filter and reduce.
• Python 2.0 - October 16, 2000，加入了内存回收机制，构成了如今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

3、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与3的详细区别

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: 

Old: print "The answer is", 2*2 New: print("The answer is", 2*2)
Old: print x, # Trailing comma suppresses newline New: print(x, end=" ") # Appends a space instead of a newline
Old: print # Prints a newline
New: print() # You must call the function!
Old: print >>sys.stderr, "fatal error" New: print("fatal error", file=sys.stderr)
Old: print (x, y) # prints repr((x, y))
New: print((x, y)) # Not the same as print(x, y)!

You can also customize the separator between items, e.g.: 

print("There are <", 2**32, "> possibilities!", sep="")

ALL IS UNICODE NOW

今后再也不为讨厌的字符编码而烦恼

 

还能够这样玩： (A,*REST,B)=RANGE(5)

>>> a,*rest,b = range(5)
>>> a,rest,b
(0, [1, 2, 3], 4)

　　

某些库更名了

 

Old Name	New Name
_winreg	winreg
ConfigParser	configparser
copy_reg	copyreg
Queue	queue
SocketServer	socketserver
markupbase	_markupbase
repr	reprlib
test.test_support	test.support

　　

还有谁不支持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 

 

4、python安装

•  Windows 

1 1、下载安装包
2     https://www.python.org/downloads/
3 2、安装
4     默认安装路径：C:\python27
5 3、配置环境变量
6     【右键计算机】--》【属性】--》【高级系统设置】--》【高级】--》【环境变量】--》【在第二个内容框中找到 变量名为Path 的一行，双击】 --> 【Python安装目录追加到变值值中，用 ； 分割】
7     如：原来的值;C:\python27，切记前面有分号

•  Linux

　　 1 无需安装，原装Python环境