关于Python —— Python教程

开始

Python 是一个易于学习、使用和高效阅读的编程语言。它具有简洁的英文语法，编写更少的代码，让程序员专注于业务逻辑而不是语言本身。

本教程将从深度、专注细节上去理解 Python 这门语言。初学者可以参考此教程理解相应的内容，本教程将适应你快速将理解的知识应用到实际项目当中。

下面的内容将解释 Python 的历史、特征、领域、为什么学习 Python、如何安装 Python 平台在 Window、Linux 和 Mac OS X 环境以及创建第一个应用程序。

历史

在上个世纪八十年代末，荷兰程序员 Guido Van Rossum 在闲暇时间开始编写 Python，从一开始的业余项目逐渐成长为计算机世界中最完善的语言之一。

什么导致 Guido 创建了 Python？

1989年12月的圣诞期间，Guido 利用在周末的空闲时间开始开发 Python，他最初的想法是创建一个解释器，作为 ABC 编程语言的后代。也是自那以后，Python 逐渐成为了成熟的编程语言。

名字由来

Guido 最初将 Unix/C 程序员作为主要用户。重要的是，他喜欢著名的喜剧节目 The Monty Python’s Flying Circus。看节目中，Python 这个名字引起了他的注意，并逐渐喜欢上了，后来就将 Python 作为这门编程语言的名字。

发布时间

Python Version	发布时间
v0.1.0	1990
v0.9.5	1992/01/02
v1.0.0	1994/01/26
v1.1.0	1994/01/26
v1.2.0	1995/08
v1.3.0	1995/10
v1.4.0	1996/10
v1.5.0	1998/01/03
v1.6.0	2000/09/05
v2.0.0	2000/10/16
v2.7.0	2010/07/03
v3.0.0	2008/12/03
v3.6.6	2018/06
v3.7.0	2018/06
v3.8.0	Latest version

显著特征

代码质量

Python 代码具有很高的可读性，这使他更容易重用和维护。它支持多种高级软件工程范例，例如面向对象和函数编程。

开发效率

Python 具有简洁和优雅的代码风格。它使用类似英语的语法，并且是动态类型的。因此，你永远不需要声明变量。简单的赋值操作就能将名称绑定到一个类型的对象。做同样的操作 Python 会比 C++/Java 代码少很多。这意味着更少的类型、调试和维护。Python 是解释型语言，所以不需要编译和链接，这就提高开发人员的工作效率。

代码可移植性（跨平台）

因为 Python 是解释型语言，所以解释器必须管理可移植性的任务。Python 解释器在不同平台上执行程序以产生相同的输出。因此，你永远不需要担心为不同的平台改变代码。

基础库和外置库（三方库）

Python 打包成了一个应用程序包，包含预构建和可移植的库集。所以你可以在任何需要的地方使用它们。

组件整合

有些应用程序需要跨组件来完成交互以支持端到端的工作流程。这样的组件可以是 Python 脚本，或者是 Java/C++ 编程的应用程序。

Python 有几种支持跨应用程序通讯的方法。比如它支持加载 C 和 C++ 库、与 Java 和 DotNet（.net）组件集成、使用 COM/Silverlight 进行通讯以及通过串行端口与 USB 设备接口通讯等机制。网络数据交换时可以使用 SOAP、XML-RPC 和 CORBA 协议完成。

自由（Free）使用、修改和分发

Python 是 OSS（Open Source Software），任何人都可以自由使用、修改源代码，也可以基于商业利益重新分发。正是因为这种开放性，Python 获得了一个庞大的社区基础，社区也不断发展并产生价值。

面向对象

Python 是一门面向对象（OOP）的编程语言。OOP 提供了一种直观的代码结构方式，基于背后的思想可以让代码利用更加充分。大多数时候，面向对象编程可以将复杂的问题切割成多个小问题，以更好得解决问题。

程序设计领域

Web 应用开发

Python 在网络开发领域占有最大份额，很多人因此成为了全栈开发工程师。这里面可以学习到很多框架，例如 Django、Flask、CherryPy 和 Bottle，为 Web 开发提供了广泛支持。这些框架提供了必要的功能，例如简化内容管理、访问后端数据库以及处理如 HTTP、SMTP、XML-RPC、FTP 和 POP 等有关的网络协议。用 Python 创建的产品有很多，例如在线产品 Plone（内容管理系统）、Zope 应用服务器、Quixote Web 框架和 ERP5。ERP5 是用于航空航天领域的开源企业级解决方案。

数据科学和机器学习

数据科学、分析和机器学习的发展速度非常快。现在，很多公司正在寻找机器学习工程师，以帮助它们过滤数据堆栈并制定正确的业务决策。Python 已经逐渐成为了任何人进入 ML 领域的首选编程语言，它为编程人员提供了各种工具和模型去完成如网页爬虫、数据收集、清理和算法之类的任务。所以，如果要进入这些领域，学习 Python 编程是最好的选择。

科学和数字计算

Python 也成为了科学和数字应用程序工作中的主要选择。这有多种原因，首要原因是因为 Python 是开源的，它允许所有人修改源代码并再次分发。

其次，它有很多专业模块支持这一工作，例如 NumPy、SciPy、Pandas、matplotlib 和 IPython。所有这些都是免费的，并且可以作为 Matlab 等付费产品的替代品。这就是 Python 能够在科学和数字领域变得更具优势的原因之一。

种种原因，Python 成为了该领域的领导者，Python 语言能够在拥有可读性的同时提高生产效率。

GUI 编程

Python 具有一些固有的特质，例如简洁的编码语法和动态类型。这些在开发复杂的 GUI 图像处理应用程序时起到催化剂的作用。

Python 简洁的语法和许多 GUI 库（例如 wxWidgets、pyqt 和 pyside）的强大支持使程序员产生了 Inkscape、Scribus、Paint Shop Pro 和 GIMP 等图像处理软件。

除了以上 2D 技术解决方案，Python 也产生了很多 3D 动画软件，例如 3ds Max、Blender、Cinema 4D、Houdini 和 Maya。这些应用程序与 Python 集成实现自动化，不仅加快了工作流程还减少了手动操作的麻烦。

软件原型

Python 的特质使其快速制作原型成为可能。Python 重构代码的轻巧性、多功能性、可伸缩性和灵活性帮助最初的原型加快了开发过程。

此外，Python 也提供了很多简单易用的接口去创建原型。例如 Pygame（多媒体库），可以采用各种形式制作游戏原型、测试和定制，以符合要求。然后，可以从选中的原型中获得实现想法，并在其他如 C++/Java 语言中进行完整的开发。

专业培训

目前来说，Python 是最适合教学和培训为目的的编程语言。它可以成为初学者学习编程的垫脚石，它也可以在数据分析和机器学习等重叠领域有出色发挥。

为什么学习Python？

写 Python 代码非常有趣，看起来不会像例行编程任务一样。

非限制性编程语法

Python 语言使非程序员也能够理解。它是一种易读的、面向问题的语言，让你专注于编写逻辑，而不必陷入到语法的混乱之中。

下面是一段实现利息计算器程序。代码非常简单，可以让你轻易理解并写出代码：

print('Interest Calculator:')

amount = float(input('Principal amount ?'))
roi = float(input('Rate of Interest ?'))
yrs = int(input('Duration (no. of years) ?'))

total = (amount * pow(1 + (roi/100), yrs))
interest = total - amount
print('\nInterest = %0.2f' %interest)