Python——你应该知道这些

1. Python的出生

1989年　　Guido van Rossum开始编写Python语言编辑器(龟叔为了打发无聊的圣诞节)

1991年　　第一个Python编译器诞生(正式诞生)

1994年　　Python1.0　　增加内置函数

2004年　　Python204　　web框架、Django

2008年　　Python2.6 Python3.0（同一年出2个版本）

　　　　　 Python2 ：源码不标准、混乱、重复代码太多吧

　　　　　 Python3 ：标准、统一、去重

2. Python优缺点

Python语言特点：优美、简单、清晰。

编译型	解释型
一次性将所有程序编译成二进制文件	当程序执行时，一行一行的解释
开发效率低，不能跨平台	开发效率高，可以跨平台
运行速度快	运行速度慢
C，C++等等	python ,php等等

优点

• 简单————Python是一种代表简单主义思想的语言。Python的这种伪代码本质是它最大的优点之一。它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。

• 易学————就如同你即将看到的一样，Python极其容易上手，Python有极其简单的语法。

• 免费、开源————Python是FLOSS（自由/开放源码软件）之一。简单地说，你可以自由地发布这个软件的拷贝、阅读它的源代码、对它做改动、把它的一部分用于新的自由软件中。　　　

• 高层语言————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）。

• 解释型————一个用编译性语言比如C或C++写的程序可以从源文件（即C或C++语言）转换到一个你的计算机使用的语言（二进制代码，即0和1）。这个过程通过编译器和不同的标记、选项完成。当你运行你的程序的时候，连接/转载器软件把你的程序从硬盘复制到内存中并且运行。而Python语言写的程序不需要编译成二进制代码。你可以直接从源代码运行程序。在计算机内部，Python解释器把源代码转换成称为字节码的中间形式，然后再把它翻译成计算机使用的机器语言并运行。事实上，由于你不再需要担心如何编译程序，如何确保连接转载正确的库等等，所有这一切使得使用Python更加简单。由于你只需要把你的Python程序拷贝到另外一台计算机上，它就可以工作了，这也使得你的Python程序更加易于移植。

• 面向对象————Python既支持面向过程的编程也支持面向对象的编程。在“面向过程”的语言中，程序是由过程或仅仅是可重用代码的函数构建起来的。在“面向对象”的语言中，程序是由数据和功能组合而成的对象构建起来的。与其他主要的语言如C++和Java相比，Python以一种非常强大又简单的方式实现面向对象编程。

• 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。

• 丰富的库————Python标准库确实很庞大。它可以帮助你处理各种工作，包括正则表达式、文档生成、单元测试、线程、数据库、网页浏览器、CGI、FTP、电子邮件、XML、XML-RPC、HTML、WAV文件、密码系统、GUI（图形用户界面）、Tk和其他与系统有关的操作。记住，只要安装了Python，所有这些功能都是可用的。这被称作Python的“功能齐全”理念。除了标准库以外，还有许多其他高质量的库，如wxPython、Twisted和Python图像库等等。

• 规范的代码————Python采用强制缩进的方式使得代码具有极佳的可读性。

缺点

• 运行速度，有速度要求的话，最好用C++改写关键部分。
• 代码不能加密。
• 国内市场较小（国内以python来做主要开发的，目前只有一些web2.0公司）。但时间推移，目前很多国内软件公司，尤其是游戏公司，也开始规模使用。
• 中文资料匮乏（好的python中文资料屈指可数），托社区的福，有几本优秀的教材已经被翻译了，但入门级教材多，高级内容还是只能看英语版。
• 构架选择太多（没有像C#这样的官方.net构架，也没有像ruby由于历史较短，构架开发的相对集中。Ruby on Rails 构架开发中小型web程序天下无敌）。不过这也从另一个侧面说明，python比较优秀，吸引的人才多，项目也多。

3.Python的应用

（1）系统编程

　　提供API（ApplicationProgrammingInterface应用程序编程接口），能方便进行系统维护和管理，Linux下标志性语言之一，是很多系统管理员理想的编程工具。

（2）图形处理

　　有PIL、Tkinter等图形库支持，能方便进行图形处理。

（3）数学处理

　　NumPy扩展提供大量与许多标准数学库的接口。

（4）文本处理

　　python提供的re模块能支持正则表达式，还提供SGML，XML分析模块，许多程序员利用python进行XML程序的开发。

（5）数据库编程

　　程序员可通过遵循PythonDB-API（数据库应用程序编程接口）规范的模块与MicrosoftSQLServer，Oracle，Sybase，DB2，MySQL、SQLite等数据库通信。python自带有一个Gadfly模块，提供了一个完整的SQL环境。

（6）网络编程

　　提供丰富的模块支持sockets编程，能方便快速地开发分布式应用程序。很多大规模软件开发计划例如Zope，Mnet及BitTorrent.Google都在广泛地使用它。

（7）Web编程

　　应用的开发语言，支持最新的XML技术。

（8）多媒体应用　　

　　Python的PyOpenGL模块封装了“OpenGL应用程序编程接口”，能进行二维和三维图像处理。PyGame模块可用于编写游戏软件。

（9）pymo引擎

　　PYMO全称为pythonmemoriesoff，是一款运行于SymbianS60V3，Symbian3，S60V5，Symbian3，Android系统上的AVG游戏引擎。因其基于python2.0平台开发，并且适用于创建秋之回忆（memoriesoff）风格的AVG游戏，故命名为PYMO。

（10）黑客编程

　　python有一个hack的库，内置了你熟悉的或不熟悉的函数，但是缺少成就感。

4. 应用场景

（1）Web应用开发

　　Python经常被用于Web开发。比如，通过mod_wsgi模块，Apache可以运行用Python编写的Web程序。Python定义了WSGI标准应用接口来协调Http服务器与基于Python的Web程序之间的通信。一些Web框架，如Django,TurboGears,web2py,Zope等，可以让程序员轻松地开发和管理复杂的Web程序。

（2）操作系统管理、服务器运维的自动化脚本

　　在很多操作系统里，Python是标准的系统组件。 大多数Linux发行版以及NetBSD、OpenBSD和Mac OS X都集成了Python，可以在终端下直接运行Python。有一些Linux发行版的安装器使用Python语言编写，比如Ubuntu的Ubiquity安装器,Red Hat Linux和Fedora的Anaconda安装器。Gentoo Linux使用Python来编写它的Portage包管理系统。Python标准库包含了多个调用操作系统功能的库。通过pywin32这个第三方软件 包，Python能够访问Windows的COM服务及其它Windows API。使用IronPython，Python程序能够直接调用.Net Framework。一般说来，Python编写的系统管理脚本在可读性、性能、代码重用度、扩展性几方面都优于普通的shell脚本。

（3）科学计算

　　NumPy,SciPy,Matplotlib可以让Python程序员编写科学计算程序。

（4）桌面软件

　　PyQt、PySide、wxPython、PyGTK是Python快速开发桌面应用程序的利器。

（5）服务器软件（网络软件）

　　Python对于各种网络协议的支持很完善，因此经常被用于编写服务器软件、网络爬虫。第三方库Twisted支持异步网络编程和多数标准的网络协议(包含客户端和服务器)，并且提供了多种工具，被广泛用于编写高性能的服务器软件。

（6）游戏

　　很多游戏使用C++编写图形显示等高性能模块，而使用Python或者Lua编写游戏的逻辑、服务器。相较于Python，Lua的功能更简单、体积更小；而Python则支持更多的特性和数据类型。

（7）构思实现，产品早期原型和迭代

　　YouTube、Google、Yahoo!、NASA都在内部大量地使用Python。

5. 应用方向

（1）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。

（2）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。

（3）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。

（4）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。

（5）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。

（6）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。

（7）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。

（8）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。

6. 常识

关键点常识

Python的作者，Guido von Rossum，荷兰人。

• Python的发音与拼写
• Python的意思是蟒蛇，源于作者喜欢的一部电视剧 (C呢？)
• Python的作者是Guido van Rossum（龟叔）
• Python是龟叔在1989年圣诞节期间，为了打发无聊的圣诞节而用C编写的一个编程语言
• Python正式诞生于1991年
• Python的解释器如今有多个语言实现，我们常用的是CPython（官方版本的C语言实现），其他还有Jython（可以运行在Java平台）、IronPython（可以运行在.NET和Mono平台）、PyPy（Python实现的，支持JIT即时编译）
• Python目前有两个版本，Python2和Python3
• Life is shot, you need Python. 人生苦短，我用Python。

借鉴：

https://blog.csdn.net/miaodalengshui/article/details/77451262

https://www.jianshu.com/p/1cc1382e5e04

https://www.cnblogs.com/kaid/p/9016673.html