YHZ001 Python 简介

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🙉 Python的历史

1. 1989年圣诞节： Guido von Rossum 开始编写 Python 语言的编译器。
2. 1991年2月： 第一个 Python 编译器（同时也是解释器）诞生，用 C 语言实现。在最早的版本中，Python已经提供了对“类”，“函数”，“异常处理”等构造块的支持，以及对列表、字典等核心数据类型的支持。
3. 1994年1月： Python 1.0 正式发布。
4. 2000年10月16日： Python 2.0发布，引入完整的垃圾回收机制，提供对Unicode的支持。同时，Python 的开发过程更加透明，社区对开发进度的影响逐渐扩大，形成了生态圈。
5. 2008年12月3日： Python 3.0 发布，引入了不向后兼容的改变，提供了许多新特性。尽管 Python 3.x 的新特性后来也被移植到 Python 2.6/2.7 版本中，但 Python 2.x 和 Python 3.x 之间存在一定的不兼容性。
   Python的版本号分为三段，形如A.B.C。

• A 表示大版本号： 当整体重写或出现不向后兼容的改变时，增加 A。
• B 表示功能更新： 当引入新功能时，增加 B。
• C 表示小的改动： 只要有小的修改，比如修复了某个 Bug，就增加 C。

🪱 Python的作者

Guido van Rossum（吉多·冯·罗苏姆）是Python的创始人和主要作者。他在1989年圣诞节期间开始编写Python语言的第一个版本，并在之后的发展中一直发挥着重要的领导和贡献作用。Guido von Rossum 的背景在数学和计算机科学方面为他在设计 Python 时提供了深厚的基础。
他在 Python 社区中一直扮演着引导者和决策者的角色，直到2020年宣布从 Python 社区的主要领导职责中退休。他的领导和贡献对于 Python 成为一门流行且强大的编程语言起到了关键作用。

🦊 Python 的优缺点

Python的优点

1. 简单易学： Python 的语法设计追求简洁清晰，使得初学者更容易理解和上手，降低了学习编程的门槛。
2. 强大生态系统： Python拥有庞大的开源社区和丰富的生态系统，特别在数据分析和机器学习领域，有众多成熟的库和工具，加速了开发过程。
3. 跨平台可移植性： 作为解释型语言，Python 的代码可以在不同操作系统上运行，这种可移植性使得开发者可以轻松地在不同平台上开发和部署应用。
4. 支持多种编程范式： Python 不仅支持面向对象编程和函数式编程，还灵活地允许开发者采用不同的编程风格，满足不同项目的需求。
5. 高度可维护性： Python 的代码规范强调可读性和一致性，对于有代码洁癖和强迫症的开发者来说，Python 提供了清晰的代码结构和规范，有助于降低维护成本。
6. 庞大的标准库： Python 内置了丰富的标准库，涵盖了各种领域，使得开发者能够更轻松地处理各种任务，而无需自己从零开始实现许多功能。
7. 强大的社区支持： Python 拥有一个庞大而活跃的社区，开发者可以从社区中获取支持、分享经验和获得解决问题的建议。这使得学习和开发过程更加愉快和高效。
8. 广泛应用领域： Python 在众多领域都有广泛的应用，包括Web开发、数据科学、人工智能、自动化测试、网络编程等。这使得 Python 成为一个非常通用的编程语言，适用于各种应用场景。
9. 动态类型和自动内存管理： Python 是一种动态类型语言，使得开发者更加灵活，同时自动内存管理减轻了开发者对内存分配和释放的负担，提高了代码的稳定性和可维护性。
10. 支持多种编程范式： 除了面向对象编程和函数式编程，Python 还支持过程式编程，允许开发者根据项目的需求选择最合适的编程风格。

Python的缺点

1. 执行效率相对较低： 由于 Python 是一种解释型语言，相比于一些编译型语言，它的执行效率可能会较低。对于一些对执行效率要求极高的任务，可能需要使用更底层的语言如 C 或 C++ 来实现。
2. 代码无法加密： Python 的源代码是开放的，这使得代码相对容易被他人阅读和理解。虽然这有助于开发者之间的合作和共享，但对于一些需要保护知识产权或商业机密的应用来说，这可能被视为一个不足之处。
3. 框架选择过多： Python 生态系统中有大量的框架和工具，尤其在 Web 开发领域。这种多样性使得开发者在选择框架时可能感到困扰，同时也可能导致项目中使用的框架之间的不一致性。
   需要注意的是，虽然有这些缺点，但在许多情况下，这些问题都可以通过合适的选择、优化和适当的工程实践来缓解。 Python 的优点和缺点需要在具体应用场景和项目需求中综合考虑。

🐗 Python 的应用领域

广泛应用各个领域：

1. WEB开发： Django 是一个高级的 Web 框架，被广泛用于构建复杂的 Web 应用。Flask 则是一个轻量级的框架，适合小型项目和快速原型开发。
2. 网络编程： Twisted 是一个事件驱动的网络框架，支持构建高性能的网络应用，特别适用于异步编程。
3. 网络爬虫： Python 在网络爬虫领域的强大表现，使得它成为开发爬虫应用的首选语言，有多个强大的库和框架可供选择。
4. 云计算： OpenStack 是一个用于建设和管理公共及私有云的开源平台，Python 在其开发中起到了关键作用。
5. 人工智能： Python 在人工智能领域的应用广泛，不仅在自然语言处理（如ChatGPT），还在机器学习、深度学习等方面。
6. 数据分析： Python 成为数据科学和数据分析的主要工具，有强大的库如 Pandas、NumPy、SciPy 和可视化工具如 Matplotlib 和 Seaborn。
7. 自动化运维： Ansible 和 Saltstack 是两个流行的自动化运维工具，使用 Python 编写配置和任务。
8. 金融分析： Python 在量化金融领域广泛使用，有许多库和工具支持金融数据分析和算法交易。
9. 科学运算： NumPy 和 SciPy 提供了强大的科学计算和数学工具，Matplotlib 则用于制作高质量的图形。
10. 游戏开发： Python 在游戏开发中也有一席之地，虽然不是主流，但在一些小型游戏和原型开发中仍然被广泛使用。
11. 办公自动化： Python 的简洁性和易用性使其成为处理办公自动化任务的理想选择，特别是通过库如 openpyxl 处理 Excel 文件等。

🐞 Python 哲学

在 Python 解释器中输入下面的代码，看看 Python 哲学：

# 在 Python 环境中输入如下命令
import this

执行结果：

The Zen of Python, by Tim Peters
Beautiful is better than ugly.
Explicit is better than implicit.
Simple is better than complex.
Complex is better than complicated.
Flat is better than nested.
Sparse is better than dense.
Readability counts.
Special cases aren't special enough to break the rules.
Although practicality beats purity.
Errors should never pass silently.
Unless explicitly silenced.
In the face of ambiguity, refuse the temptation to guess.
There should be one-- and preferably only one --obvious way to do it.
Although that way may not be obvious at first unless you're Dutch.
Now is better than never.
Although never is often better than *right* now.
If the implementation is hard to explain, it's a bad idea.
If the implementation is easy to explain, it may be a good idea.
Namespaces are one honking great idea -- let's do more of those!

翻译后

优美胜于丑陋。
明了胜于晦涩。
简单胜于复杂。
复杂胜于杂乱。
扁平胜于嵌套。
间隔胜于紧凑。
可读性很重要。
特例不足以特殊到违背这些原则。
不要忽视错误，除非程序需要这样做。
面对模棱两可，拒绝猜测。
解决问题最直接的方法应该有一种，最好只有一种。
可能这种方法一开始不够直接，因为你不是范罗苏姆。
做也许好过不做，但不想就做还不如不做。
如果方案难以描述明白，那么一定是个糟糕的方案。
如果容易描述，那么可能是个好方案。
命名空间是一种绝妙的理念，多加利用。

🐰 Python 解释器

要开始 Python 编程之旅，首先需要在你的计算机上安装 Python 解释器环境。在本教程中，我们将以安装官方的 Python 解释器为例，这是用 C 语言实现的、也是最为广泛使用的 Python 解释器，通常被称为 CPython。当然，除了 CPython，还有其他版本的 Python 解释器，如用 Java 实现的 Jython、用 C# 实现的 IronPython，以及 PyPy、Brython、Pyston 等。

安装 Python（CPython）

1. 访问 Python 官方网站： 打开 Python 官方网站。
2. 选择下载版本： 点击 “Downloads”，选择你所需的 Python 版本。通常建议选择最新的稳定版本。
3. 下载 Python 安装程序： 根据你使用的操作系统，选择相应的安装程序。对于 Windows，通常是一个 .exe 文件；对于 macOS 和 Linux，可以选择源码或二进制安装包。
4. 运行安装程序：

• Windows： 双击下载的 .exe 文件，启动安装程序。在安装过程中确保勾选 “Add Python to PATH” 选项，这将使 Python 可以在任何命令行窗口中运行。
• macOS： 双击下载的文件，按照提示进行安装。同样，确保在安装过程中选中 “Add Python to PATH”。
• Linux： 可以使用系统包管理器安装，或者从源码编译安装。安装过程可能因发行版而异，确保按照相关文档进行。

5. 验证安装： 打开终端或命令行，输入 python 或 python3。如果成功启动 Python 解释器，说明安装成功。

Python 解释器的其他实现

除了 CPython，还有其他基于不同语言实现的 Python 解释器：

• Jython： 使用 Java 语言实现的 Python 解释器，可以在 Java 平台上运行 Python 代码。
• IronPython： 使用 C# 语言实现的 Python 解释器，可以在 .NET 平台上运行 Python 代码。
• PyPy： 是一个使用 Python 实现的 Python 解释器，以提高执行速度为目标，通常比 CPython 更快。
• Brython： 是一个在浏览器中运行的 Python 解释器，使得可以直接在浏览器中执行 Python 代码。
• Pyston： 一个由 Dropbox 开发的 Python 解释器，旨在提高性能和执行速度。
  选择使用哪个解释器通常取决于项目需求和性能要求。在学习和一般开发中，CPython 是最常用的选择。