Python开发【Part 2】：初识Python

时间 2019-11-20

标签 python 开发 Part 2 栏目 Python 繁體版

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本节内容

Python简介
Python发展史
Python 2 or 3?
Python环境
Hello World程序
.pyc文件

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。 php

　　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。html

　　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。java

　　目前业内几乎全部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。

1.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

2.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。

3.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，具体含义以下：python

编译器和解释器的区别是什么？

　　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,这样运行时计算机能够直接以机器语言来运行此程序,速度很快; linux

　　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,因此运行速度是不如编译后的程序运行的快的. ios

　　这是由于计算机不能直接认识并执行咱们写的语句,它只能认识机器语言(是二进制的形式)c++

编译型与解释型

　　编译型
　　优势：编译器通常会有预编译的过程对代码进行优化。由于编译只作一次，运行时不须要编译，因此编译型语言的程序执行效率高。能够脱离语言环境独立运行。
　　缺点：编译以后若是须要修改就须要整个模块从新编译。编译的时候根据对应的运行环境生成机器码，不一样的操做系统之间移植就会有问题，须要根据运行的操做系统环境编译不一样的可执行文件。程序员

　　 解释型
　　优势：有良好的平台兼容性，在任何环境中均可以运行，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能够，能够快速部署，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。

低级语言与高级语言web

　　最初的计算机程序都是用0和1的序列表示的，程序员直接使用的是机器指令，无需翻译，从纸带打孔输入便可执行获得结果。后来为了方便记忆，就将用0、1序列表示的机器指令都用符号助记，这些与机器指令一一对应的助记符就成了汇编指令，从而诞生了汇编语言。不管是机器指令仍是汇编指令都是面向机器的，统称为低级语言。由于是针对特定机器的机器指令的助记符，因此汇编语言是没法独立于机器(特定的CPU体系结构)的。但汇编语言也是要通过翻译成机器指令才能执行的，因此也有将运行在一种机器上的汇编语言翻译成运行在另外一种机器上的机器指令的方法，那就是交叉汇编技术。算法

　　高级语言是从人类的逻辑思惟角度出发的计算机语言，抽象程度大大提升，须要通过编译成特定机器上的目标代码才能执行，一条高级语言的语句每每须要若干条机器指令来完成。高级语言独立于机器的特性是靠编译器为不一样机器生成不一样的目标代码(或机器指令)来实现的。那具体的说，要将高级语言编译到什么程度呢，这又跟编译的技术有关了，既能够编译成直接可执行的目标代码，也能够编译成一种中间表示，而后拿到不一样的机器和系统上去执行，这种状况一般又须要支撑环境，好比解释器或虚拟机的支持，Java程序编译成bytecode，再由不一样平台上的虚拟机执行就是很好的例子。因此，说高级语言不依赖于机器，是指在不一样的机器或平台上高级语言的程序自己不变，而经过编译器编译获得的目标代码去适应不一样的机器。从这个意义上来讲，经过交叉汇编，一些汇编程序也能够得到不一样机器之间的可移植性，但这种途径得到的移植性远远不如高级语言来的方便和实用性大。

编译与解释

　　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；而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。这只是表象，两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。

　　解释具备良好的动态特性和可移植性，好比在解释执行时能够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一样的系统上，则程序不用改动就能够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，好比执行效率低，占用空间大，由于不只要给用户程序分配空间，解释器自己也占用了宝贵的系统资源。

编译型和解释型

　　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，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，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，因此还不能直接运行。待全部的源文件的编译都大功告成，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，好比图标文件、声音文件等，还要负责去除目标文件之间的冗余重复代码，等等。连接完成以后，通常就能够获得咱们想要的可执行文件了。

　　解释型。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。

　　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；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”。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）。

python是一门动态解释性的强类型定义语言。

4.Python的优缺点

　　优势：

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。
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。
高级语言————当用Python语言编写程序的时候，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————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）。若是避免使用依赖于系统的特性，那么全部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。
可扩展性————若是须要将一段关键代码运行得更快或者但愿某些算法不公开，能够把部分程序用C或C++编写，而后在Python程序中使用它们。
可嵌入性————能够把Python嵌入C/C++程序，从而向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0.01s,用Python是0.1s,这样C语言直接比Python快了10倍,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。其实在大多数状况下Python已经彻底能够知足对程序速度的要求，除你要写对速度要求极高的搜索引擎等，这种状况下，固然仍是建议用C去实现的。
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，不过这并不算是一个缺点，若是项目要求源代码必须是加密的，那一开始就不该该用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。

5.Python解释器

　　当编写Python代码时，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

　　当从Python官方网站下载并安装好Python 3.5后，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。

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).

Python2与Python3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

OTHERS

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环境

安装Python

windows：

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1 、下载安装包

     https: / / www.python.org / downloads /

2 、安装

     默认安装路径：C:\python27

3 、配置环境变量

     【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】

     如：原来的值;C:\python27，切记前面有分号

linux：

1

2

3

无需安装，原装Python环境

ps：若是自带 2.6 ，请更新至 2.7

更新Python

windows:

1

卸载重装便可

linux:

Linux的yum依赖自带Python，为防止错误，此处更新其实就是再安装一个Python

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查看默认Python版本

python - V



1 、安装gcc，用于编译Python源码

     yum install gcc

2 、下载源码包，https: / / www.python.org / ftp / python /

3 、解压并进入源码文件

4 、编译安装

     . / configure

     make all

     make install

5 、查看版本

     / usr / local / bin / python2. 7 - V

6 、修改默认Python版本

     mv / usr / bin / python / usr / bin / python2. 6

     ln - s / usr / local / bin / python2. 7 / usr / bin / python

7 、防止yum执行异常，修改yum使用的Python版本

     vi / usr / bin / yum

     将头部 #!/usr/bin/python 修改成 #!/usr/bin/python2.6

5、Hello World程序

　　在linux 下建立一个文件叫hello.py,并输入

 
                 print 
                 ( 
                 "Hello World!" 
                 )

　　而后执行命令:python hello.py ,输出

 
                 localhost:~ jieli$ vim hello.py 
                
                 localhost:~ jieli$ python hello.py 
                
                 Hello World!

指定解释器

　　上一步中执行 python hello.py 时，明确的指出 hello.py 脚本由 python 解释器来执行。

　　若是想要相似于执行shell脚本同样执行python脚本，例：./hello.py，那么就须要在 hello.py 文件的头部指定解释器，以下：

 
                 #!/usr/bin/env python 
                
                 print  
                 "hello,world"

　　如此一来，执行：./hello.py 便可。

　　ps：执行前需给予 hello.py 执行权限，chmod 755 hello.py

在交互器中执行　

　　除了把程序写在文件里，还能够直接调用python自带的交互器运行代码，　

 
            
             
               
               
                 localhost:~ jieli$ python 
                
 
                 Python  
                 2.7 
                 . 
                 10  
                 (default,  
                 Oct  
                 23  
                 2015 
                 ,  
                 18 
                 : 
                 05 
                 : 
                 06 
                 ) 
                
 
                 [GCC  
                 4.2 
                 . 
                 1  
                 Compatible Apple LLVM  
                 7.0 
                 . 
                 0  
                 (clang 
                 - 
                 700.0 
                 . 
                 59.5 
                 )] on darwin 
                
 
                 Type  
                 "help" 
                 ,  
                 "copyright" 
                 ,  
                 "credits"  
                 or  
                 "license"  
                 for  
                 more information. 
                
 
                 >>>  
                 print 
                 ( 
                 "Hello World!" 
                 ) 
                
 
                 Hello World! 
                
 
             
 
            
          

　　对比下其它语言的hello world

#include <iostream>
int main(void)
{
std::cout<<"Hello world";
}

C++

#include <stdio.h>
int main(void)
{
printf("\nhello world!");
return 0;
}

public class HelloWorld{
  // 程序的入口
  public static void main(String args[]){
    // 向控制台输出信息
    System.out.println("Hello World!");
  }
}

Java

1<?php  
            echo "hello world!";  
?>

PHP

puts "Hello world."

Ruby

package main

import "fmt"

func main(){

    fmt.Printf("Hello World!\n God Bless You!");

}

6、.pyc文件

　　在说这个问题以前，先来讲两个概念，PyCodeObject和pyc文件。在硬盘上看到的pyc天然没必要多说，而其实PyCodeObject则是Python编译器真正编译成的结果。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，若是找到，则直接载入，不然就重复上面的过程。因此应该这样来定位PyCodeObject和pyc文件，pyc文件实际上是PyCodeObject的一种持久化保存方式。