一、python简介
Python,1989年的圣诞节期间,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。
Python是纯粹的自由软件, 源代码和解释器CPython遵循 GPL(GNU General Public License)协议。Python语法简洁清晰,特色之一是强制用空白符(white space)作为语句缩进。
Python具有丰富和强大的库。它常被昵称为胶水语言,能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起。常见的一种应用情形是,使用Python快速生成程序的原型(有时甚至是程序的最终界面),然后对其中有特别要求的部分,
用更合适的语言改写,比如3D游戏中的图形渲染模块,性能要求特别高,就可以用C/C++重写,而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题,某些可能不提供跨平台的实现。
7月20日,IEEE发布2017年编程语言排行榜:Python高居首位 [2] 。
2018年3月,该语言作者在邮件列表上宣布 Python 2.7将于2020年1月1日终止支持。用户如果想要在这个日期之后继续得到与Python 2.7有关的支持,则需要付费给商业供应商

python是一门编程语言,作为学习python的开始,需要事先明白编程的目的是什么?什么是编程语言?什么是编程?
编程的目的:
计算机的发明,是为了用机器取代/解放人力,而编程的目的则是将人类的思想流程按照某种能够被计算机识别的表达方式传递给计算机,从而达到让计算机能够像人脑/电脑一样自动执行的效果。
    什么是编程语言?
上面提及的能够被计算机所识别的表达方式即编程语言,语言是沟通的介质,而编程语言是程序员与计算机沟通的介质。在编程的世界里,计算机更像是人的奴隶,人类编程的目的就命令奴隶去工作。
    什么是编程?
编程即程序员根据需求把自己的思想流程按照某种编程语言的语法风格编写下来,产出的结果就是包含一堆字符的文件。
强调:程序在未运行前跟普通文件无异,只有程序在运行时,文件内所写的字符才有特定的语法意义
摘抄于大神经典语录

Python是语言,而学习语言的套路都是一样的,以英语学习为例,你需要学单词,然后学语法,最后写作文。
    英语的单词---------->Python中的关键字
    英语的语法---------->Python的语法
    英语的作文---------->用Python语言写的程序

    此时你心里应该有数了,学Python其实很简单,全都是在记忆一些固定的套路而已,那为何有的人会觉得Python难呢?来看一个普遍的问题,问题中包含答案。。。。。。


    经常有学生问:老师,我上课都能听得懂,为啥我就是不会写程序。
    我:你这不废话么!
    你学完了英语的单词、语法、还有写作文的方式,你能立刻写出一篇优美的作文吗?当然不能,那么问题出在哪里呢?
    你想想,你现在用汉语跟我沟通,脑子里会不会分神去琢磨某个汉字的意思,汉语的语法应该怎样?你当然不会,你脑子里想到什么,就会很自然地将它表达出来,因为你已经足够熟练
    ,汉语的文字、单词、语法等已经深深地植入了你的意识里。学英语,学Python都是一样的道理,你以为你会了,
    你可能确实会了,但你远没有达到烂熟于心的地步,因此你在写程序的时候需要考虑的是关键字的用法、语法结构,而我则只需要考虑我脑子里的逻辑如何安排,逻辑走通了程序自然就表达出来了
    ,我完全不会考虑关键字或语法什么的,它就像是我的器官一样,我不会在想吃饭的时候考虑应该用锭眼吃还是用嘴吃,这就是你跟我的差别。
    那有何好的解决方法呢?答:没有。不下狠心翻来覆去练习,知识是无法根植于你的潜意识的,你也永远无法自己写程序,就跟当年郭靖学降龙十八掌一样,洪七公要他打200下,他能打1000下,
    屌丝到不能再屌丝的你,没有这点意志力,就别妄想咸鱼翻身了。。。。。。
    附一句:我不知道成功有没有捷径,但我确定学Python没有,没有几万行代码的洗礼,你不可能成为一名优秀的程序员,这就是我想对你说的。

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二、编程语言分类
    编程的语言的发展经历了
#机器语言:站在计算机(奴隶)的角度,说计算机能听懂的语言,那就是直接用二进制编程,直接操作硬件;

#汇编语言:站在计算机(奴隶)的角度,简写的英文标识符取代二进制去编写程序,本质仍然是直接操作硬件;

#高级语言:站在人(奴隶主)的角度,说人话,即用人类的字符去编写程序,屏蔽了硬件操作
    高级语言更贴近人类语言,因而造成了:它必须被翻译成计算机能读懂二进制后,才能被执行,按照翻译方式分为

#1. 编译型(需要编译器,相当于用谷歌翻译):如C,执行速度快,调试麻烦

#2. 解释型(需要解释器,相当于同声传译):如python,执行速度慢,调试方便
总结:

机器语言
#优点是最底层,执行速度最快
#缺点是最复杂,开发效率最低

汇编语言
#优点是比较底层,执行速度最快
#缺点是复杂,开发效率最低

高级语言
#编译型语言执行速度快,不依赖语言环境运行,跨平台差
#解释型跨平台好,一份代码,到处使用,缺点是执行速度慢,依赖解释器运行

当你用一种语言开始作真正的软件开发时,你除了编写代码外,还需要很多基本的已经写好的现成的东西,来帮助你加快开发进度。比如说,要编写一个电子邮件客户端,如果先从最底层开始编写网络协议相关的代码,
那估计一年半载也开发不出来。高级编程语言通常都会提供一个比较完善的基础代码库,让你能直接调用,比如,针对电子邮件协议的SMTP库,针对桌面环境的GUI库,在这些已有的代码库的基础上开发,
一个电子邮件客户端几天就能开发出来。

Python就为我们提供了非常完善的基础代码库,覆盖了网络、文件、GUI、数据库、文本等大量内容,被形象地称作“内置电池(batteries included)”。用Python开发,许多功能不必从零编写,直接使用现成的即可。

除了内置的库外,Python还有大量的第三方库,也就是别人开发的,供你直接使用的东西。当然,如果你开发的代码通过很好的封装,也可以作为第三方库给别人使用。

许多大型网站就是用Python开发的,例如YouTube、Instagram,还有国内的豆瓣。很多大公司,包括Google、Yahoo等,甚至NASA(美国航空航天局)都大量地使用Python。

龟叔给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。

总的来说,Python的哲学就是简单优雅,尽量写容易看明白的代码,尽量写少的代码。如果一个资深程序员向你炫耀他写的晦涩难懂、动不动就几万行的代码,你可以尽情地嘲笑他。
任何编程语言都有缺点,Python也不例外。优点说过了,那Python有哪些缺点呢?

第一个缺点就是运行速度慢,和C程序相比非常慢,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。

但是大量的应用程序不需要这么快的运行速度,因为用户根本感觉不出来。例如开发一个下载MP3的网络应用程序,C程序的运行时间需要0.001秒,而Python程序的运行时间需要0.1秒,慢了100倍,但由于网络更慢,
需要等待1秒,你想,用户能感觉到1.001秒和1.1秒的区别吗?这就好比F1赛车和普通的出租车在北京三环路上行驶的道理一样,虽然F1赛车理论时速高达400公里,但由于三环路堵车的时速只有20公里,因此,作为乘客,
你感觉的时速永远是20公里。
第二个缺点就是代码不能加密。如果要发布你的Python程序,实际上就是发布源代码,这一点跟C语言不同,C语言不用发布源代码,只需要把编译后的机器码(也就是你在Windows上常见的xxx.exe文件)发布出去。要从机器码反推出C代码是不可能的,
所以,凡是编译型的语言,都没有这个问题,而解释型的语言,则必须把源码发布出去。

这个缺点仅限于你要编写的软件需要卖给别人挣钱的时候。好消息是目前的互联网时代,靠卖软件授权的商业模式越来越少了,靠网站和移动应用卖服务的模式越来越多了,后一种模式不需要把源码给别人。

再说了,现在如火如荼的开源运动和互联网自由开放的精神是一致的,互联网上有无数非常优秀的像Linux一样的开源代码,我们千万不要高估自己写的代码真的有非常大的“商业价值”。
那些大公司的代码不愿意开放的更重要的原因是代码写得太烂了,一旦开源,就没人敢用他们的产品了。

Python简介总结

#1. WEB开发——最火的Python web框架Django, 支持异步高并发的Tornado框架,短小精悍的flask,bottle, Django官方的标语把Django定义为the framework for perfectionist with deadlines(大意是一个为完全主义者开发的高效率web框架)
#2. 网络编程——支持高并发的Twisted网络框架, py3引入的asyncio使异步编程变的非常简单
#3. 爬虫——爬虫领域,Python几乎是霸主地位,Scrapy\Request\BeautifuSoap\urllib等,想爬啥就爬啥
#4. 云计算——目前最火最知名的云计算框架就是OpenStack,Python现在的火,很大一部分就是因为云计算
#5. 人工智能——谁会成为AI 和大数据时代的第一开发语言?这本已是一个不需要争论的问题。如果说三年前,Matlab、Scala、R、Java 和 Python还各有机会,局面尚且不清楚,那么三年之后,趋势已经非常明确了,特别是前两天 Facebook 开源了 PyTorch 之后,Python 作为 AI 时代头牌语言的位置基本确立,未来的悬念仅仅是谁能坐稳第二把交椅。
#6. 自动化运维——问问中国的每个运维人员,运维人员必须会的语言是什么?10个人相信会给你一个相同的答案,它的名字叫Python
#7. 金融分析——我个人之前在金融行业,10年的时候,我们公司写的好多分析程序、高频交易软件就是用的Python,到目前,Python是金融分析、量化交易领域里用的最多的语言
#8. 科学运算—— 你知道么,97年开始,NASA就在大量使用Python在进行各种复杂的科学运算,随着NumPy, SciPy, Matplotlib, Enthought librarys等众多程序库的开发,使的Python越来越适合于做科学计算、绘制高质量的2D和3D图像。和科学计算领域最流行的商业软件Matlab相比,Python是一门通用的程序设计语言,比Matlab所采用的脚本语言的应用范围更广泛
#9. 游戏开发——在网络游戏开发中Python也有很多应用。相比Lua or C++,Python 比 Lua 有更高阶的抽象能力,可以用更少的代码描述游戏业务逻辑,与 Lua 相比,Python 更适合作为一种 Host 语言,即程序的入口点是在 Python 那一端会比较好,然后用 C/C++ 在非常必要的时候写一些扩展。Python 非常适合编写 1 万行以上的项目,而且能够很好地把网游项目的规模控制在 10 万行代码以内。另外据我所知,知名的游戏<文明> 就是用Python写的

python应用领域总结

我们现在知道了Python是一门解释型语言,代码想运行,必须通过解释器执行,Python的解释器本身也可以看作是个程序(翻译官司是哪国人不重要),这个程序是什么语言开发的呢? 答案是好几种语言? what? 因为Python有好几种解释器,分别基于不同语言开发,每个解释器特点不同,但都能正常运行我们的Python代码,下面分别来看下:

#CPython:CPython是使用最广且被的Python解释器。本教程以CPython为准。
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。

#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(注意不是解释),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。

python解释器种类总结

注:本文均摘抄于本人正在学习的各路大神

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