图解python | 简介

作者：韩信子@ShowMeAI

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引言

本系列教程展开讲解Python编程语言，Python在诞生之初，因其运转功率低，不支持多核和并发，一直不温不火，甚至不为大多数人所致。

随着技术革新，物理硬件功能不断提高，而软件的复杂性也不断增大，开发效率越来越被企业重视；同时在大数据和科学计算领域，需要快速分析与验证，开发便捷性和速度非常重要。因此很多人意识到开发效率比机器效率更为重要，Python逐渐得到越来越多开发者的亲睐了。

2012-2014年，云计算升温，大量创业公司和互联网巨头挤进云计算领域，而最著名的云核算开源渠道OpenStack就是基于 Python 开发的。而近年的大数据与人工智能，机器学习/深度学习，整个生态最活跃支持度最高的编程语言也是Python。

当今Python已经成为互联网最热门的编程语言之一。在「Top 10 的编程语言走势图」可以看到，Python迅速进入前三位，而且还一度成为了最受欢迎的语言。

内容简介

本篇将对 Python 进行简要的介绍，通过阅读本篇内容您将了解到：

Python 简要介绍；
Python 发展历史；
Python 特点特性；
Python 应用场景；

Python简介

Python 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。

Python 的设计具有很强的可读性，相比其他语言经常使用英文关键字，其他语言的一些标点符号，它具有比其他语言更有特色语法结构（请参考后续教程python基础语法）。

Python 是一种解释型语言： 这意味着开发过程中没有了编译这个环节。类似于PHP和Perl语言。
Python 是交互式语言： 这意味着，您可以在一个 Python 提示符 >>> 后直接执行代码。
Python 是面向对象语言: 这意味着Python支持面向对象的风格或代码封装在对象的编程技术。
Python 是初学者的语言：Python 对初级程序员而言，是一种伟大的语言，它支持广泛的应用程序开发，从简单的文字处理到 WWW 浏览器再到游戏。

Python发展历史

Python是由Guido van Rossum（Python之父，阿姆斯特丹大学数学和计算机硕士）在八十年代末和九十年代初，在荷兰国家数学和计算机科学研究所设计出来的。

Python 本身也是由诸多其他语言发展而来的,这包括 ABC、Modula-3、C、C++、Algol-68、SmallTalk、Unix shell 和其他的脚本语言等等。

Python1.0版本于1994年1月发布，这个版本的主要新功能是lambda, map, filter和reduce。
2000年10月份，Python2.0发布了。这个版本的主要新功能是内存管理和循环检测垃圾收集器以及对Unicode的支持。然而，尤为重要的变化是开发的流程的改变，Python此时有了一个更透明的社区。
2008年的12月份，Python3.0发布了。Python3.x不向后兼容Python2.x。

Python2.7 是最后一个 Python2.x 版本，它除了支持Python 2.x语法外，还支持部分Python 3.1语法。

Python特点

1.易于学习：Python有相对较少的关键字，结构简单，和一个明确定义的语法，学习起来更加简单。
2.易于阅读：Python代码定义的更清晰。
3.易于维护：Python的成功在于它的源代码是相当容易维护的。
4.一个广泛的标准库：Python的最大的优势之一是丰富的库，跨平台的，在UNIX，Windows和Macintosh兼容很好。
5.互动模式：互动模式的支持，您可以从终端输入执行代码并获得结果的语言，互动的测试和调试代码片断。
6.可移植：基于其开放源代码的特性，Python已经被移植（也就是使其工作）到许多平台。
7.可扩展：如果你需要一段运行很快的关键代码，或者是想要编写一些不愿开放的算法，你可以使用C或C++完成那部分程序，然后从你的Python程序中调用。
8.数据库：Python提供所有主要的商业数据库的接口。
9.GUI编程：Python支持GUI可以创建和移植到许多系统调用。
10.可嵌入: 你可以将Python嵌入到C/C++程序，让你的程序的用户获得"脚本化"的能力。

Python应用场景

常规软件开发

Python支持函数式编程和OOP面向对象编程，能够承担任何种类软件的开发工作，因此常规的软件开发、脚本编写、网络编程等都属于标配能力。

科学计算

随着NumPy，SciPy，Matplotlib，Enthoughtlibrarys等众多程序库的开发，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，有更多的程序库的支持。虽然Matlab中的许多高级功能和toolbox目前还是无法替代的，不过在日常的科研开发之中仍然有很多的工作是可以用Python代劳的。

自动化运维

这几乎是Python应用的自留地，作为运维工程师首选的编程语言，Python在自动化运维方面已经深入人心，比如Saltstack和Ansible都是大名鼎鼎的自动化平台。

云计算

开源云计算解决方案OpenStack就是基于Python开发的，搞云计算的同学都懂的。

WEB开发

基于Python的Web开发框架不要太多，比如耳熟能详的Django，还有Tornado，Flask。其中的Python+Django架构，应用范围非常广，开发速度非常快，学习门槛也很低，能够帮助你快速的搭建起可用的WEB服务。

网络爬虫

也称网络蜘蛛，是大数据行业获取数据的核心工具。没有网络爬虫自动地、不分昼夜地、高智能地在互联网上爬取免费的数据，那些大数据相关的公司恐怕要少四分之三。能够编写网络爬虫的编程语言有不少，但Python绝对是其中的主流之一，其Scripy爬虫框架应用非常广泛。

数据分析

在大量数据的基础上，结合科学计算、机器学习等技术，对数据进行清洗、去重、规格化和针对性的分析是大数据行业的基石。Python是数据分析的主流语言之一。

人工智能

Python在人工智能大范畴领域内的机器学习、神经网络、深度学习等方面都是主流的编程语言，得到广泛的支持和应用。

资料与代码下载

本教程系列的代码可以在ShowMeAI对应的github中下载，可本地python环境运行，也可以直接借助google colab一键运行与交互操作学习哦！

本教程系列涉及的Python速查表可以在以下地址下载获取：

Python速查表

拓展参考资料

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