基础冲刺

如下资料大多参考的此篇博客： http://www.cnblogs.com/alex37...

基础冲刺

编译型语言：C、C++ 运行以前都须要一次编译，编译成能够直接和CPU打交道的机器码，写成可执行文件

​ 可移植性很差。（C、C++Pascal）

解释型语言：解释型语言离不开解释器，可移植性因为编译型语言，因为解释型程序将编译过程放到了执行过程里

​ 写完可直接运行，可是这也注定了，解释型语言比编译型语言要慢上一大截，像几百倍的速度差距也

​ 不足为奇 （Java、perl、Python）

二者的区别：

• 编译型程序，适合操做系统、大型应用程序、数据库系统等项目的开发
• 解释型程序，适合网页脚本、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

​ 可是有一种新兴的语言都有把二者折中起来的趋势，列如Java。他会编译一次，可是没有所有编译，保留了高抽象的java代码和一些机器码。运行速度比Python快，并且“一次编译，到处执行”。

动态语言和静态语言

一般我问所说的动态语言、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。
2. 静态类型语言：静态类型语言与动态类型语言恰好相反，他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，一旦一个变量指定了某个数据类型，若是不通过强制转换，那么他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当作字符串类型处理。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，一个变量能够赋予不一样数据类型的值。

强类型定义语言在速度上可能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！与其是不是强类型定义语言有关系！

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，直接下载调动后，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，但你用Python语言编写程序的时候，你无需考虑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程序中使用他们。
6. 可嵌入型，你能够把Python嵌入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运行一个程序花了0.01s，用Python是0.1s，这样C语言直接比Python开了10倍，算是很是夸张了，可是你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按单位是0.15-0.4s左右。其实大多数状况下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是解释型语言，他的源码都是以明文形式存放的，不过我不认为这算是一个缺点，若是你的项目要求源码必须是加密的，那你一开始就不该该用Python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（Giobal 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，彻底有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。关于这个问题的折中解决方法，咱们在之后线程和进程章节里在进行详细探讨。

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。

最经常使用的，Linux自带的就是这个

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。

PyPy是一个很快的解释器，甚至有时候快过C语言

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。

可是：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。因此上面那些也就PyPy值得搞一搞~