python學習之路（基礎篇）——python入門

1、python是一門編程語言，做爲學習python的開始，須要事先搞明白：編程的目的是什麼？什麼是編程語言？什麼是編程？

      編程的目的：將人的思想轉換成機器能理解的語言，利用機器的優點擴大我的的能力，實現更廣闊的目標。

      編程語言   ： 可以被計算機所理解的語言即爲編程語言。編程語言是程序員與計算機溝通的介質。

      編程          ：編程是程序員將本身思想流程按照編程規則寫下來，產出的結果就是包含一堆字符的文件。

2、程序語言分類

 機器語言：直接用二進制編程，直接操做硬件

 彙編語言：簡寫的英文標識符取代二進制去編寫程序，本質仍然是直接操做硬件

 高級語言：說人話，即用人類的字符去編寫程序，屏蔽了硬件操做

 #高級語言更貼近人類語言，於是形成了：它必須被翻譯成計算機能讀懂二進制後，才能被執行，按照翻譯方式分爲

     1. 編譯型（須要編譯器，至關於用谷歌翻譯）：如C，執行速度快，調試麻煩

     2. 解釋型（須要解釋器，至關於同聲傳譯）：如python，執行速度慢，調試方便

                                                                                     編譯型vs解釋型

                                                                                              編譯型
優勢：編譯器通常會有預編譯的過程對代碼進行優化。由於編譯只作一次，運行時不須要編譯，因此編譯型語言的程序執行效率高。能夠脫離語言環境獨立運行。
缺點：編譯以後若是須要修改就須要整個模塊從新編譯。編譯的時候根據對應的運行環境生成機器碼，不一樣的操做系統之間移植就會有問題，須要根據運行的操做系統環境編譯不一樣的可執行文件。

                                                                                              解釋型
優勢：有良好的平臺兼容性，在任何環境中均可以運行，前提是安裝瞭解釋器（虛擬機）。靈活，修改代碼的時候直接修改就能夠，能夠快速部署，不用停機維護。

缺點：每次運行的時候都要解釋一遍，性能上不如編譯型語言。

      機器語言
#優勢是最底層，執行速度最快
#缺點是最複雜，開發效率最低

      彙編語言
#優勢是比較底層，執行速度最快
#缺點是複雜，開發效率最低

      高級語言
#編譯型語言執行速度快，不依賴語言環境運行，跨平臺差
#解釋型跨平臺好，一份代碼，處處使用，缺點是執行速度慢，依賴解釋器運行

3、python介紹
    python的創始人爲吉多·範羅蘇姆（Guido van Rossum）。Python能夠應用於衆多領域，如：數據分析、組件集成、網絡服務、圖像處理、數值計算和科學計算等衆多領域。目前業內幾乎全部大中型互聯網企業都在使用Python，如：Youtube、Dropbox、BT、Quora（中國知乎）、豆瓣、知乎、Google、Yahoo!、Facebook、NASA、百度、騰訊、汽車之家、美團等。

python主要應用領域

#1. WEB開發——最火的Python web框架Django, 支持異步高併發的Tornado框架，短小精悍的flask,bottle, Django官方的標語把Django定義爲the framework for perfectionist with deadlines(大意是一個爲徹底主義者開發的高效率web框架)
#2. 網絡編程——支持高併發的Twisted網絡框架， py3引入的asyncio使異步編程變的很是簡單
#3. 爬蟲——爬蟲領域，Python幾乎是霸主地位，Scrapy\Request\BeautifuSoap\urllib等，想爬啥就爬啥
#4. 雲計算——目前最火最知名的雲計算框架就是OpenStack,Python如今的火，很大一部分就是由於雲計算
#5. 人工智能——誰會成爲AI 和大數據時代的第一開發語言？這本已經是一個不須要爭論的問題。若是說三年前，Matlab、Scala、R、Java 和 Python還各有機會，局面尚且不清楚，那麼三年以後，趨勢已經很是明確了，特別是前兩天 Facebook 開源了 PyTorch 以後，Python 做爲 AI 時代頭牌語言的位置基本確立，將來的懸念僅僅是誰能坐穩第二把交椅。
#6. 自動化運維——問問中國的每一個運維人員，運維人員必須會的語言是什麼？10我的相信會給你一個相同的答案，它的名字叫Python
#7. 金融分析——我我的以前在金融行業，10年的時候，咱們公司寫的好多分析程序、高頻交易軟件就是用的Python,到目前,Python是金融分析、量化交易領域裏用的最多的語言
#8. 科學運算—— 你知道麼,97年開始，NASA就在大量使用Python在進行各類複雜的科學運算，隨着NumPy, SciPy, Matplotlib, Enthought librarys等衆多程序庫的開發，使的Python愈來愈適合於作科學計算、繪製高質量的2D和3D圖像。和科學計算領域最流行的商業軟件Matlab相比，Python是一門通用的程序設計語言，比Matlab所採用的腳本語言的應用範圍更普遍
#9. 遊戲開發——在網絡遊戲開發中Python也有不少應用。相比Lua or C++,Python 比 Lua 有更高階的抽象能力，能夠用更少的代碼描述遊戲業務邏輯，與 Lua 相比，Python 更適合做爲一種 Host 語言，即程序的入口點是在 Python 那一端會比較好，而後用 C/C++ 在很是必要的時候寫一些擴展。Python 很是適合編寫 1 萬行以上的項目，並且可以很好地把網遊項目的規模控制在 10 萬行代碼之內。另外據我所知，知名的遊戲<文明> 就是用Python寫的

python優缺點分析

先看優勢

1. Python的定位是「優雅」、「明確」、「簡單」，因此Python程序看上去老是簡單易懂，初學者學Python，不但入門容易，並且未來深刻下去，能夠編寫那些很是很是複雜的程序。
2. 開發效率很是高，Python有很是強大的第三方庫，基本上你想經過計算機實現任何功能，Python官方庫裏都有相應的模塊進行支持，直接下載調用後，在基礎庫的基礎上再進行開發，大大下降開發週期，避免重複造輪子。
3. 高級語言————當你用Python語言編寫程序的時候，你無需考慮諸如如何管理你的程序使用的內存一類的底層細節
4. 可移植性————因爲它的開源本質，Python已經被移植在許多平臺上（通過改動使它可以工 做在不一樣平臺上）。若是你當心地避免使用依賴於系統的特性，那麼你的全部Python程序無需修改就幾乎能夠在市場上全部的系統平臺上運行
5. 可擴展性————若是你須要你的一段關鍵代碼運行得更快或者但願某些算法不公開，你能夠把你的部分程序用C或C++編寫，而後在你的Python程序中使用它們。
6. 可嵌入性————你能夠把Python嵌入你的C/C++程序，從而向你的程序用戶提供腳本功能。

再看缺點：

1. 速度慢，Python 的運行速度相比C語言確實慢不少，跟JAVA相比也要慢一些，所以這也是不少所謂的大牛不屑於使用Python的主要緣由，但其實這裏所指的運行速度慢在大多數狀況下用戶是沒法直接感知到的，必須藉助測試工具才能體現出來，好比你用C運一個程序花了0.01s,用Python是0.1s,這樣C語言直接比Python快了10倍,算是很是誇張了，可是你是沒法直接經過肉眼感知的，由於一個正常人所能感知的時間最小單位是0.15-0.4s左右，哈哈。其實在大多數狀況下Python已經徹底能夠知足你對程序速度的要求，除非你要寫對速度要求極高的搜索引擎等，這種狀況下，固然仍是建議你用C去實現的。
2. 代碼不能加密，由於PYTHON是解釋性語言，它的源碼都是以名文形式存放的，不過我不認爲這算是一個缺點，若是你的項目要求源代碼必須是加密的，那你一開始就不該該用Python來去實現。
3. 線程不能利用多CPU問題，這是Python被人詬病最多的一個缺點，GIL即全局解釋器鎖（Global Interpreter Lock），是計算機程序設計語言解釋器用於同步線程的工具，使得任什麼時候刻僅有一個線程在執行，Python的線程是操做系統的原生線程。在Linux上爲pthread，在Windows上爲Win thread，徹底由操做系統調度線程的執行。一個python解釋器進程內有一條主線程，以及多條用戶程序的執行線程。即便在多核CPU平臺上，因爲GIL的存在，因此禁止多線程的並行執行。關於這個問題的折衷解決方法，咱們在之後線程和進程章節裏再進行詳細探討。

 

固然，Python還有一些其它的小缺點，在這就不一一列舉了，我想說的是，任何一門語言都不是完美的，都有擅長和不擅長作的事情，建議各位不要拿一個語言的劣勢去跟另外一個語言的優點來去比較，語言只是一個工具，是實現程序設計師思想的工具，就像咱們以前中學學幾什麼時候，有的時候須要要圓規，有的時候須要用三角尺同樣，拿相應的工具去作它最擅長的事纔是正確的選擇。以前不少人問我Shell和Python到底哪一個好？我回答說Shell是個腳本語言，但Python不僅是個腳本語言，能作的事情更多，而後又有鑽牛角尖的人說徹底不必學Python, Python能作的事情Shell均可以作，只要你足夠牛B,而後又舉了用Shell能夠寫俄羅斯方塊這樣的遊戲，對此我能說表達只能是，不要跟SB理論，SB會把你拉到跟他同樣的高度，而後用充分的經驗把你打倒。

python最經常使用的解釋器是cpython,pypy解釋器能提升python的執行速度，是從此的關注重點。