Python3从入门到放弃:概念

  • 2018-08-01
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1、Python是什么?


1.1 来由

Python(英国发音:/ˈpaɪθən/ 美国发音:/ˈpaɪθɑːn/), 是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言,由荷兰人Guido van Rossum于1989年发明,第一个公开发行版发行于1991年。
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。
之所以选中Python(大蟒蛇的意思)作为该编程语言的名字,是因为他是一个叫Monty Python的喜剧团体的爱好者。

1.2 应用领域

  • 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)
  • 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;
  • 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;
  • 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;
  • 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;
  • 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;
  • 金融分析——到目前,Python是金融分析、量化交易领域里用的最多的语言;
  • 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
  • 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;

1.3 发展史

# 1989年,Guido开始写Python语言的编译器。
# 1991年,第一个Python编译器诞生。它是用C语言实现的,并能够调用C语言的库文件。从一出生,Python已经具有了:类,函数,异常处理,包含表和词典在内的核心数据类型,以及模块为基础的拓展系统。
# Granddaddy of Python web frameworks, Zope 1 was released in 1999
# Python 1.0 - January 1994 增加了 lambda, map, filter and reduce.
# Python 2.0 - October 16, 2000,加入了内存回收机制,构成了现在Python语言框架的基础
# Python 2.4 - November 30, 2004, 同年目前最流行的WEB框架Django 诞生
# Python 2.5 - September 19, 2006
# Python 2.6 - October 1, 2008
# Python 2.7 - July 3, 2010
# In November 2014, it was announced that Python 2.7 would be supported until 2020, and reaffirmed that there would be no 2.8 release as users were expected to move to Python 3.4+ as soon as possible
# Python 3.0 - December 3, 2008 (这里要解释清楚 为什么08年就出3.0,2010年反而又推出了2.7?是因为3.0不向下兼容2.0,导致大家都拒绝升级3.0,无奈官方只能推出2.7过渡版本)
# Python 3.1 - June 27, 2009
# Python 3.2 - February 20, 2011
# Python 3.3 - September 29, 2012
# Python 3.4 - March 16, 2014
# Python 3.5 - September 13, 2015
# Python 3.6 - 2016-12-23 发布Python 3.6.0版

 

1.4 Python的种类

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。那么这个程序是什么语言开发的呢? 答案可以是好几种语言。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:

1.4.1 CPython

CPython是使用最广且被的Python解释器。
当我们从Python官方网站下载并安装好Python 3.X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。

1.4.2 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。

1.4.3 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。

1.4.4 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。

1.4.5 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。

1.5 安装Python解释器

一般有以下这些版本:

1.5.1 Linux端部署

yum install -y openssl-devel readline-devel
cd /opt
wget https://www.python.org/ftp/python/3.6.x/Python-3.6.x.tar.xz
tar Jxvf Python-3.6.x.tar.xz
cd Python-3.6.x
./configure --prefix=/usr/local/python3
make && make install
ln -s /usr/local/python3/bin/python3.6 /usr/local/bin/python3
ln -s /usr/local/python3/bin/pip3.6 /usr/local/bin/pip
:x为小版本号

1.5.2 Windows端部署

Windows端一般建议安装:Windows x86-64 executable installer版本。
注意勾选Add Python 3.6 to PATH。

1.5.3 测试安装是否成功

windows –> 运行 –> 输入cmd ,然后回车,弹出cmd程序,输入python,如果能进入交互环境 ,代表安装成功。
Linux类似。

1.5.4 多版本共存

在安装目录下找到python.exe,拷贝一份,命名为python2.exe或python3.exe,一定要保留原版,因为pip工具会调用它。

1.6 IDE

1.6.1 Pycharm

PyCharm是一种Python IDE,带有一整套可以帮助用户在使用Python语言开发时提高其效率的工具,比如调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制。此外,该IDE提供了一些高级功能,以用于支持Django框架下的专业Web开发。
破解方式:百度

1.6.2 Visual Studio Code

微软出品,必属精品。轻量级IDE,支持各类插件,用以代替sublime妥妥的。

1.7 Python脚本执行过程

a、先启动python.exe
b、把C:\test.py从硬盘读入内存
c、解释执行文件内容(识别python语法)

1.8 命名规范

1.8.1 模块

模块尽量使用小写命名,首字母保持小写,尽量不要用下划线除非多个单词,且数量不多的情况)。
# 正确的模块名
import decoder
import html_parser

# 不推荐的模块名
import Decoder

 

1.8.2 类名

类名使用驼峰(CamelCase)命名风格,首字母大写,私有类可用一个下划线开头。
class Farm():
    pass

class AnimalFarm(Farm):
    pass

class _PrivateFarm(Farm):
    pass
将相关的类和顶级函数放在同一个模块里. 不像Java, 没必要限制一个类一个模块。

1.8.3 函数

函数名一律小写,如有多个单词,用下划线隔开。
def run():
    pass

def run_with_env():
    pass

 

私有函数在函数前加一个下划线_
class Person():

def _private_func():
    pass

 

1.8.4 变量名

变量名尽量小写, 如有多个单词,用下划线隔开.
if __name__ == '__main__':
    count = 0
    school_name = ''

 

常量采用全大写,如有多个单词,使用下划线隔开
MAX_CLIENT = 100
MAX_CONNECTION = 1000
CONNECTION_TIMEOUT = 600

 

1.8.5 常量

常量使用以下划线分隔的大写命名
MAX_OVERFLOW = 100

Class FooBar:

    def foo_bar(self, print_):
        print(print_)

 

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