伪·从零开始学Python-1.1 认识Python

万事开头难。

这篇文章我大概断断续续地写了三天，因为很长时间都没有想好怎么写，再加上很多文档并不严谨，也让我查了半天资料。

Python的简要介绍

Python是一种多模型的、开源、跨平台的脚本语言、高级编程语言、通用型编程语言，由吉多·范罗苏姆（Guido van Rossum）在1989年圣诞节期间，为了打发无聊的圣诞节而编写。

Python是多模型的，指的是它同时支持面向过程和面向对象的程序设计，程序设计方式灵活。

Python是开源的，指的是它由非盈利组织——Python软件基金会（Python Software Foundation, PSF）拥有、管理，由社区驱动，解释器源代码公开，属于自由软件。它在开源促进会（Open Source Initiative,

OSI）支持的开源许可证下开发，使得它可以自由使用、分发，用于商业目的也是可以的。这个许可证被PSF管理。

Python是跨平台的，指的是它可以在多个操作系统上使用、运行，如Windows、Linux、Unix、macOS。而且，对于绝大多数使用Python编写的代码而言，无需修改或仅需极少量修改即可直接在不同平台上运行。

Python是脚本语言（或：解释型语言），指的是它利用解释器将代码一句一句直接运行，不同于编译型语言（通过编译器将整个代码编译为机器码，执行、分发程序时只需编译生成的机器码文件；如C语言）。通常来说，Python程序的运行需要解释器和源代码，也可通过封装的方式将其组合，可以在未安装解释器的客户端上使用。

Python是高级编程语言，指的是它使用类似于人类语言（而非机器语言）的语言形式来书写代码，具有较高的可读性。

Python是通用型的编程语言，指的是它可以编写解决任何问题的应用程序。

Python的优势与劣势

前面提到过，Python是通用型的编程语言，指的是它可以编写解决任何问题的应用程序。

不过，这并不是Python的优势：它可以写的东西，其他语言也可以写。

Python相对于其他语言有两个明显的优势：

第一，它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。

第二——也是最重要的，它拥有庞大的第三方库，除了直接使用外，还可以通过pip、conda等软件包管理工具来下载、安装、更新，而且许多知名的第三方库可以非常轻松地被调用，功能也相当强大。

作为脚本语言，Python的运行效率不如编译型语言，运行相同功能的代码所需时间更长。但是，随着计算机硬件技术的发展，这样的差别变得可以忽略。

但是，由于它是解释型语言，所以依赖于解释器，在效率、对内存的操作和处理器的控制明显比编译型语言弱。所以，它不适合写系统软件。尤其是操作系统，由于高度依赖于硬件控制，它应该是不能写的。

而且，由于iOS的生态系统的高度封闭性，它也不能直接写iOS应用；对于Android，虽然有适用于Android的解释器，但其封装还是有难度的，而且针对于Android上的Python的库（尤其是GUI相关的库）和文档不发达，所以它目前也不适宜写Android应用。

有很多人把Python当作“胶水语言”来使用，即使用Python将其他语言编写的程序进行集成和封装。在Google内部的很多项目，例如Google应用服务引擎，使用C++编写性能要求极高的部分，然后用Python或Java/Go调用相应的模块。

这很难讲，不过，2004年，Python已在Google内部使用，Google召募许多Python高手，但在这之前就已决定使用Python。他们的目的是尽量使用Python，在不得已时改用C++；在操控硬件的场合使用C++，在快速开发时候使用Python。

——马特利（Alex Martelli），《Python技术手册》的作者

Python目前的应用

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。

目前Python主要有下列热门领域的应用：

爬虫

使用Requests构建HTTP请求，使用selenium和PhantomJS获取网页内容，使用BeautifulSoup解析HTML，可以高效地爬取数据。

科学计算、数据分析与数据可视化

使用NumPy、SciPy、matplotlib、Pandas、wordcloud等第三方库进行高等数学、线性代数等相关的科学计算、对数据进行可视化输出，使用jieba进行分词。可以部分替代付费的MATLAB、Office，而且在绘图的信息获取上比Office更加灵活。

Matplotlib

人工智能与机器学习

谷歌开发维护的TensorFlow以Python为主，进而推动了其他的关于人工智能的开发，所以现在凡是人工智能、机器学习，都离不开Python。

使用TensorFlow的公司

交易

有人通过爬虫爬取新闻和交易信息，通过数据分析和预测辅助决策；有人写出交易的程序，如vn.py。

vn.py

Web框架

有Django这样的功能齐全的框架，也有Flask、Tornado这样的轻量级框架。使用Python作为Web框架的最大的好处就是可以以网站的形式轻松解决上面的问题。许多大型网站就是用Python开发的，例如YouTube、Instagram，还有国内的豆瓣。

Django

硬件控制与物联网

尽管Python是解释型语言，但树莓派为代表的单板计算机解决了它在控制硬件上的问题。在它上面可以在Linux的环境下用Python控制GPIO，从而控制外围硬件。而且，树莓派是。另外，也有人正在开发硬件解释器，可以在上面直接运行Python代码控制GPIO，如Python-on-a-chip。

树莓派

两大版本

Pyhon目前同时有两个最新版本供下载。这是因为兼容性的问题。

Python官网上同时提供两种版本的最新版下载

Python 3.0于2008年12月3日发布，此版由于追求语言设计上的完美、不带入过多的累赘，不完全兼容之前的Python源代码。由于Python拥有大量的第三方库，所以这些库都需要重写以兼容新版本。到了今天，由于3.x版越来越普及，许多主要的第三方库都完成了适配或有了替代品，而且有一些已经开始抛弃2.x版的适配，所以现在建议使用3.x版本进行Python开发。

以下如涉及到版本问题，使用“Python 2”“Python 3”指代对应版本系统。

在Python 3.0发布的时候，同期的Python 2的版本为2008年10月2日发布的Python 2.6.0。在此及之后的Python 2版本中也可直接或间接使用Python 3的一些特性，但并不是完全兼容。而在Python 3中也附带有2to3来将适配于Python 2的代码转换为适配于Python 3的代码，但也不是万能的。

之前放过的图，图中可以看出Python 2.7可以直接使用Python 3的print语句

Python 2的最后的版本为Python 2.7，但也是有更新的。

但是，正是由于上面的问题，我们在学习Python的时候需要特别注意Python的版本。虽然Python是最近才走进大众的视野的，但是许多学校的图书馆很早就藏有关于Python的较老的书籍，而它们一般都是基于Python 2编写的，如果在Python 3下运行会报错。而且，一般的书籍不会标注Python的版本号（也许是编写时想不到新版的Python会这样）！所以在图书馆借阅关于Python的书籍的话，必须要翻阅其中的代码，以便辨认版本。

据我的经验，查看代码时，只要找输出（print）语句，看它的写法，十有八九就能准确判断版本：

Python 3中的输出语句如同：

print("Hello World")

Python 2中的输出语句如同：

print "Hello World"

简而言之，就是带不带括号的区别：带括号是3，不带括号是2。

虽然Python 2.6、Python 2.7也可以在输出语句上如同Python 3那样写，但是那个时候的程序员由于习惯原因是不会这么写的。

如果是购买书籍的话，如果是比较负责的编者或出版商，而且书籍是最近几年发布的话，这样的问题可能会有所避免。

但是，Python 3与Python 2的区别绝不仅仅是print语句的变化，还有许多。这不属于本教程内容，感兴趣的话可以自行查阅。

本教程基于Python 3的最新版本。

作业

上面对于Python的简要介绍中使用了一些词语，我在这里对于它们的解释并不完全，请自行查找关于它们的更多信息，尽量搞懂它们。（其实“面向对象”我也没搞懂……）

在Python界中有一句话：“人生苦短，我用Python。”根据本节讲述内容说明原因（当然，如果你愿意查找资料，也可以不限于本节内容来说明）。

参考资料

除0.1节提到的之外，还有：

About Python Python.org

Download Python Python.org

matplotlib - 维基百科，自由的百科全书

TensorFlow

vn.py - 基于python的开源交易平台开发框架 - vn.py

The Web framework for perfectionists with deadlines Django

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