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原标题:Python 01 介绍

浏览次数:134 时间:2019-05-10

Python基础学习01

1.1-Python由来:

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。之所以选中Python作为程序的名字,是因为他是BBC电视剧——蒙提·派森的飞行马戏团(Monty Python‘s Flying Circus)的爱好者。

最新的TIOBE排行榜,Python还是很靠前的。

图片 1

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1.2-Python的优点:

  • python的设置哲学是优雅、明确、简单,所以Python程序看上去总是简单易懂。
  • python有丰富的库,其中有内置的库,也有第三方开发的库,你想要的许多功能不需要从零编写,直接调用即可。
  • 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。

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1.3-Python的缺点:

  • 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。
  • 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。

python主要应用领域

1.4-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(美国航空航天局)、百度、腾讯、汽车之家、美团等。

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1.5-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。

python优缺点

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首先会将源文件(py文件)转换成字节码文件(pyc文件),然后运行在Python虚拟机上。
    CPython是使用最广的Python解释器。

python2与3的区别

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安装 

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(注意不是解释),所以可以显著提高Python代码的执行速度。Python实现的Python,将Python的字节码字节码再编译成机器码。
    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。

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