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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