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作者：韩信子 @ShowMeAI
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引言
本系列教程 开展解说 Python 编程语言，Python 在诞生之初，因其运行功率低，不反对多核和并发，始终不温不火，甚至不为大多数人所致。
随着技术革新，物理硬件性能一直进步，而软件的复杂性也一直增大，开发效率越来越被企业器重；同时在大数据和科学计算畛域，须要疾速剖析与验证，开发便捷性和速度十分重要。因而很多人意识到开发效率比机器效率更为重要，Python 逐步失去越来越多开发者的亲睐了。
2012-2014 年，云计算升温，大量守业公司和互联网巨头挤进云计算畛域，而最驰名的云核算开源渠道 OpenStack 就是基于 Python 开发的。
而近年的大数据与人工智能，机器学习 / 深度学习，整个生态最沉闷反对度最高的编程语言也是 Python。
当今 Python 曾经成为互联网最热门的编程语言之一。在「Top 10 的编程语言走势图」能够看到，Python 迅速进入前三位，而且还一度成为了最受欢迎的语言。
内容简介
本篇将对 Python 进行简要的介绍，通过浏览本篇内容您将理解到：
- Python 简要介绍；
- Python 倒退历史；
- Python 特点个性；
- Python 利用场景；
Python 简介
Python 是一个高层次的联合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。
Python 的设计具备很强的可读性，相比其余语言常常应用英文关键字，其余语言的一些标点符号，它具备比其余语言更有特色语法结构（请参考后续教程 python 根底语法）。
- Python 是一种解释型语言： 这意味着开发过程中没有了编译这个环节。相似于 PHP 和 Perl 语言。
- Python 是交互式语言： 这意味着，您能够在一个 Python 提示符 >>> 后间接执行代码。
- Python 是面向对象语言: 这意味着 Python 反对面向对象的格调或代码封装在对象的编程技术。
- Python 是初学者的语言：Python 对高级程序员而言，是一种平凡的语言，它反对宽泛的利用程序开发，从简略的文字处理到 WWW 浏览器再到游戏。
Python 倒退历史
Python 是由 Guido van Rossum（Python 之父，阿姆斯特丹大学数学和计算机硕士）在八十年代末和九十年代初，在荷兰国家数学和计算机科学研究所设计进去的。
Python 自身也是由诸多其余语言倒退而来的, 这包含 ABC、Modula-3、C、C++、Algol-68、SmallTalk、Unix shell 和其余的脚本语言等等。
- Python1.0 版本于 1994 年 1 月公布，这个版本的次要新性能是 lambda, map, filter 和 reduce。
- 2000 年 10 月份，Python2.0 公布了。这个版本的次要新性能是内存治理和循环检测垃圾收集器以及对 Unicode 的反对。然而，尤为重要的变动是开发的流程的扭转，Python 此时有了一个更通明的社区。
- 2008 年的 12 月份，Python3.0 公布了。Python3.x 不向后兼容 Python2.x。
Python2.7 是最初一个 Python2.x 版本，它除了反对 Python 2.x 语法外，还反对局部 Python 3.1 语法。
Python 特点
- 1. 易于学习：Python 有绝对较少的关键字，构造简略，和一个明确定义的语法，学习起来更加简略。
- 2. 易于浏览：Python 代码定义的更清晰。
- 3. 易于保护：Python 的胜利在于它的源代码是相当容易保护的。
- 4. 一个宽泛的规范库：Python 的最大的劣势之一是丰盛的库，跨平台的，在 UNIX，Windows 和 Macintosh 兼容很好。
- 5. 互动模式： 互动模式的反对，您能够从终端输出执行代码并取得后果的语言，互动的测试和调试代码片断。
- 6. 可移植： 基于其凋谢源代码的个性，Python 曾经被移植（也就是使其工作）到许多平台。
- 7. 可扩大： 如果你须要一段运行很快的要害代码，或者是想要编写一些不愿凋谢的算法，你能够应用 C 或 C ++ 实现那局部程序，而后从你的 Python 程序中调用。
- 8. 数据库：Python 提供所有次要的商业数据库的接口。
- 9.GUI 编程：Python 反对 GUI 能够创立和移植到许多零碎调用。
- 10. 可嵌入: 你能够将 Python 嵌入到 C /C++ 程序，让你的程序的用户取得 ” 脚本化 ” 的能力。
Python 利用场景
- 惯例软件开发
Python 反对函数式编程和 OOP 面向对象编程，可能承当任何品种软件的开发工作，因而惯例的软件开发、脚本编写、网络编程等都属于标配能力。
- 科学计算
随着 NumPy，SciPy，Matplotlib，Enthoughtlibrarys 等泛滥程序库的开发，Python 越来越适宜于做科学计算、绘制高质量的 2D 和 3D 图像。
和科学计算畛域最风行的商业软件 Matlab 相比，Python 是一门通用的程序设计语言，比 Matlab 所采纳的脚本语言的利用范畴更宽泛，有更多的程序库的反对。尽管 Matlab 中的许多高级性能和 toolbox 目前还是无奈代替的，不过在日常的科研开发之中依然有很多的工作是能够用 Python 代劳的。
- 自动化运维
这简直是 Python 利用的自留地，作为运维工程师首选的编程语言，Python 在自动化运维方面曾经深入人心，比方 Saltstack 和 Ansible 都是赫赫有名的自动化平台。
- 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。
- WEB 开发
基于 Python 的 Web 开发框架不要太多，比方耳熟能详的 Django，还有 Tornado，Flask。其中的 Python+Django 架构，利用范畴十分广，开发速度十分快，学习门槛也很低，可能帮忙你疾速的搭建起可用的 WEB 服务。
- 网络爬虫
也称网络蜘蛛，是大数据行业获取数据的外围工具。没有网络爬虫主动地、不分昼夜地、高智能地在互联网上爬取收费的数据，那些大数据相干的公司恐怕要少四分之三。可能编写网络爬虫的编程语言有不少，但 Python 相对是其中的支流之一，其 Scripy 爬虫框架利用十分宽泛。
- 数据分析
在大量数据的根底上，联合科学计算、机器学习等技术，对数据进行荡涤、去重、规格化和针对性的剖析是大数据行业的基石。Python 是数据分析的支流语言之一。
- 人工智能
Python 在人工智能大领域畛域内的机器学习、神经网络、深度学习等方面都是支流的编程语言，失去宽泛的反对和利用。
材料与代码下载
本教程系列的代码能够在 ShowMeAI 对应的 github 中下载，可本地 python 环境运行，能迷信上网的宝宝也能够间接借助 google colab 一键运行与交互操作学习哦！
本教程系列波及的 Python 速查表能够在以下地址下载获取：
- Python 速查表
拓展参考资料
- Python 教程—Python3 文档
- Python 教程 - 廖雪峰的官方网站
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