前言：XMind 脑图大纲

一、Python 的发展和演变

1.1 Python 1.0（1994年）

版本：Python 的第 1 个正式版本
典型里程碑：包含了基本的语言特性和标准库

1.2 Python 2.0（2000年）

版本：Python 的第 2 个正式版本
典型里程碑：引入了重要的语言特性，如列表推导式、生成器和迭代器协议等

1.3 Python 3.0（2008年）

版本：Python 的第 3 个正式版本
典型里程碑：引入了一些重要的语言变化，如 print() 函数变成了 print() 函数，以及字符串和字节串的区分等

1.4 Python 3.5（2015年）

版本：Python 的第 5 个正式版本
典型里程碑：引入了 async/await 关键字，支持异步编程

1.5 Python 3.8（2019年）

版本：Python 的第 8 个正式版本
典型里程碑：引入了一些新的语言特性，如 f-strings 和 walrus 运算符

1.6 Python 发展演变

Python 是一种高级编程语言
由荷兰人 Guido van Rossum 在 1989 年发明
最初的设计目标：是提供一种易于阅读、易于学习的语言，同时具有强大的功能和灵活性。
Python 是由其他语言发展而来的：其中主要包括 ABC、Modula-3、C、C++、SmallTalk、Unix shell 等

1.7 Python 演变原则

保持简单、易读、易学、易用
同时提供强大的功能和灵活性

二、Python 的概念

2.1 Python 的定义

Python 是一种高级编程语言
Python 是解释型语言：开发过程中，不需要编译，可以直接运行，解释 Python 字节码，而不是 Python 源代码。
Python 是交互式语言：可以在一个 Python 提示符 >>> 后直接执行代码
Python 是面向对象语言：支持封装、继承、多态和对象等概念和特性

2.2 Python 是解释型语言的原因

Python 解释器可以直接执行 Python 代码，而不需要将代码编译成二进制文件或机器码：这使得 Python 代码更加易于编写和调试，因为开发者可以直接在解释器中运行代码并查看结果。
Python 解释器可以动态地解析和执行代码：这意味着代码可以在运行时进行修改和调整，这种灵活性使得 Python 成为一种非常适合快速原型设计和迭代开发的语言。
Python 的解释器可以在多个平台上运行：因此可以轻松地在不同的操作系统和硬件上运行相同的代码，这使得 Python 成为一种非常流行的跨平台语言。
Python 的解释器可以与其他语言的代码进行集成：例如 C 或 Java，这使得开发者可以使用 Python 编写高级应用程序和算法，而同时利用其他语言的性能和功能。

2.3 Python 是交互式语言的原因

交互式编程环境：Python 提供了交互式编程环境，可以在命令行中直接输入代码并立即执行，这使得用户可以快速地测试和调试代码，而不需要编写完整的程序。
快速反馈：Python 的交互式编程环境可以立即显示代码的输出结果，这使得用户可以快速获取反馈，并根据需要进行修改和调整。
简单易学：Python 的交互式编程环境使得学习和使用 Python 变得简单易学，因为用户可以通过输入代码和查看输出结果来理解语言的基本概念和语法。
实验和探索：Python 的交互式编程环境使得用户可以进行实验和探索，因为用户可以随时输入代码并查看结果，这有助于发现代码中的错误和问题，并进行相应的修改和调整。
适合数据分析和科学计算：Python 的交互式编程环境非常适合数据分析和科学计算，因为用户可以快速地测试和调整代码，以便处理和分析大量的数据。

2.4 Python 是面向对象语言的原因

封装：Python 支持将数据和方法封装在一个对象中，使得代码更加模块化和可重用。这也有助于隐藏实现细节，从而使代码更加安全和易于维护。
继承：Python 支持继承，这意味着可以从一个已有的类中派生出一个新的类，并且可以重用已有类的代码和行为。这使得代码更加灵活和可扩展。
多态：Python 支持多态，这意味着可以使用相同的接口来处理不同类型的对象。这使得代码更加通用和可重用。
对象：Python 是一种面向对象的编程语言，这意味着它将数据和方法组合在一起形成对象。对象具有状态和行为，并且可以相互交互。这使得代码更加灵活和可扩展。

三、Python 的版本分类

3.1 Python 2

老版本的 Python：它在 2000 年发布，也被称为 Python 2.x
从 2010 年 1 月 1 日起，Python 2 不再得到正式支持
目前， Python 2 的最新版本是 2.7 Python 2 目前已经停止维护，不再更新，因此不建议新手学习
Python 2 一些旧的 Python 2 代码仍然在使用，因此一些开发者需要了解 Python 2 以便维护旧代码

3.2 Python 3

新版本的 Python：于 2008 年发布，是 Python 2 的更新版本，也称为 Python 3.x
目前， Python 3 的最新版本是 3.10.0，它于 2021 年 10 月 4 日发布

3.3 Python 2 与 Python 3 的区别

3.3.1 打印语句的使用

Python 2 中使用 print 语句，例如：print “Hello, World!”
Python 3 中使用 print 函数，例如：print(“Hello, World!”)

3.3.2 输入语句的使用

Python2.0 使用 raw_input() 函数，比如：name=raw_input(“请输入你的名字：”)；
Python3.0 使用 input() 函数，比如：name=input(“请输入你的名字：”)。

3.3.3 字符串的编码格式

在 Python 2 中，字符串默认使用 ASCII 编码；可以使用 u 前缀来定义 Unicode 字符串，例如：u"你好"
在 Python 3 中，字符串默认使用 Unicode 编码；可以使用 b 前缀来定义字节字符串，例如：b"Hello"

3.3.4 源文件的编码格式

Python 2 默认采用 ASCII ，因此使用中文时要在源文件开头加上一行注释：# – coding: utf-8 --；
Python 3 默认采用 utf-8。

3.3.5 格式化字符串的方式

Python 2 用 % 占位符进行标准化格式输出字符串，比如：“Hello,%s" % (“World”)；
Python 3 用 format() 函数，比如：”Hello,{}“.format(“World”)。

3.3.6 命名空间的改变

在 Python 2 中，函数内可以直接访问全局变量；但是在函数内对全局变量进行修改则需要使用 global 关键字
在 Python 3 中，函数内无法直接访问全局变量；需要使用 nonlocal 关键字才能访问到外部函数的变量。

3.3.7 代码规范

python 2 源码不规范，重复代码很多
python 3 源码精简，美观、优雅

3.3.8 数据类型

python 2 有整型 int、长整型 long
python 3 只有整型 int

3.3.9 整数除法操作

在 Python 2 中，使用 / 运算符进行整数除法操作时，小数部分会被切除；需要使用 // 运算符才能获得整数结果，例如：5 / 2 输出 2，而 5 // 2 输出 2。
在 Python 3 中，/ 运算符会执行浮点数除法操作，// 运算符执行整数除法操作

3.3.10 Exception

在 Python 2 中，捕获异常的语法为 except Exception, e，即在 except 后跟一个逗号，然后是异常对象。
在 Python 3 中，捕获异常的语法为 except Exception as e，即使用 as 来代替逗号来捕获异常对象。

四、Python 解释器的种类

4.1 CPython

是官方的 Python 解释器，使用 C 语言编写，是最常用的解释器。
是 Python 语言的参考实现，它可以运行 Python 代码并提供了大量的标准库。

4.2 Jython

是一个使用 Java 语言编写的 Python 解释器，它可以在 Java 虚拟机上运行 Python 代码。
可以直接调用 Java 类和方法，也可以将 Python 代码编译成 Java 字节码。

4.3 IronPython

是一个使用 C# 编写的 Python 解释器，可以在 .NET 平台上运行 Python 代码。
可以直接调用 .NET 类和方法，也可以将 Python 代码编译成 .NET 代码。

4.5 PyPy

是一个使用 Python 语言编写的 Python 解释器，它使用即时编译技术（JIT）来提高 Python 代码的执行速度。
支持 Python 2 和 Python 3，并且可以在多个平台上运行。

4.6 Stackless Python

是一个支持协程的 Python 解释器，它可以在单线程的情况下实现并发执行。
可以在 Windows、Linux 和 Mac OS X 等操作系统上运行。

4.7 MicroPython

是一个专门为嵌入式系统设计的 Python 解释器，它可以运行在微控制器和单片机等资源受限的设备上。
支持 Python 3 语法，并且提供了一些适合嵌入式系统的特殊库函数。

五、Python 的优缺点

5.1 优点

5.1.1 简单易学

Python 的语法简单明了，易于理解和学习，即使是初学者也能快速上手。

5.1.2 开发效率高

Python 有很多现成的库和模块，可以帮助开发者快速完成项目，大大提高开发效率。

5.1.3 跨平台性强

Python 可以在多种操作系统上运行，包括 Windows、Linux、Mac OS 等，这使得 Python 成为一个非常灵活的语言。

5.1.4 应用范围广

Python 可以用于 Web 开发、数据科学、人工智能、机器学习、自然语言处理等多个领域，应用范围非常广泛。

5.1.5 社区支持强大

Python 有一个庞大的开发者社区，开发者可以在社区中获得帮助、学习新知识、分享经验等。

5.1.6 可读性强

Python 的代码结构清晰，语法简洁，可读性强，这使得代码的维护和修改变得更加容易。

5.1.7 可扩展性好

Python 可以与其他语言进行集成，比如 C、C++、Java 等，这使得 Python 的应用范围更加广泛。

5.2 缺点

5.2.1 速度较慢

Python 是一种解释性语言，相对于编译型语言如 C++ 和 Java，它的执行速度较慢。这使得 Python 不适合处理大量数据或需要高性能的任务。

5.2.2 内存占用较高

Python 的内存管理机制是自动化的，这意味着 Python 程序在运行时会占用较多的内存。这在处理大规模数据时会成为一个问题。

5.2.3 不适合开发桌面应用程序

Python 的 GUI 库相对较少，且开发桌面应用程序需要使用第三方库，这会增加开发难度。

5.2.4 代码可读性差

Python 的语法灵活，但这也意味着同一段代码可以有多种写法，这会导致代码可读性较差，特别是在团队开发时。

5.2.5 不适合开发大型项目

Python 缺乏一些大型项目所需的高级功能，如静态类型检查和编译时检查等。这使得 Python 不适合开发大型、复杂的项目。

5.2.6 GIL 限制

Python 的全局解释器锁（GIL）限制了多线程程序的并发性能，这意味着在处理 CPU 密集型任务时，Python 的多线程性能较差。

六、Python 的应用与局限

6.1 应用性领域

6.1.1 数据科学和机器学习

Python 在数据科学和机器学习领域被广泛应用，例如数据分析、数据可视化、机器学习算法实现等，具有强大的数据处理和可视化库（如 NumPy、Pandas 和 Matplotlib）以及用于机器学习的框架（如 TensorFlow、Keras 和 PyTorch）。

6.1.2 自动化测试和自动化运维

Python 可以用于自动化测试和自动化运维，例如自动化测试脚本编写、自动化部署、自动化运维等。

6.1.3 网络编程

Python 具有许多网络编程库，可以帮助开发人员构建服务器和客户端应用程序，例如 Flask 和 Django。

6.1.4 网络安全

Python 在网络安全领域也有着广泛的应用，例如网络安全测试、网络数据分析等。

6.1.5 网络爬虫

Python 可以用于编写网络爬虫，例如使用 Beautiful Soup 和 Scrapy。

6.1.6 科学计算

Python 可以用于科学计算，例如使用 NumPy 和 SciPy。

6.1.7 文本处理

Python 提供的 re 模块能支持正则表达式，还提供 SGML，XML 分析模块，许多程序员利用 python 进行 XML 程序的开发。

6.1.8 图形图像处理

Python 也可以用于图形图像处理，例如图像处理、计算机视觉等。

6.1.9 自然语言处理

Python 可以用于自然语言处理，例如使用 NLTK 和 SpaCy。

6.1.10 数据库管理

Python 可以用于数据库管理，例如使用 SQLAlchemy。可通过遵循 Python DB-API（数据库应用程序编程接口）规范的模块与 Microsoft SQL Server，Oracle，Sybase，DB2，Mysql、SQLite 等数据库通信。python 自带有一个 Gadfly 模块，提供了一个完整的 SQL 环境。

6.1.11 人工智能

Python 可以用于人工智能，例如使用 TensorFlow 和 Keras。

6.1.12 Linux/UNIX 运维

提供API（Application Programming Interface应用程序编程接口），能方便进行系统维护和管理。

6.1.13 GUI 程序开发

PyQt、Kivy 等

6.1.14 App 开发

PyQt、Kivy 等，Python 的 PyOpenGL 模块封装了 “OpenGL 应用程序编程接口” ，能进行二维和三维图像处理。PyGame 模块可用于编写游戏软件。

6.1.15 Web 开发

Python 可以用于 Web 开发，例如使用 Flask 和 Django 等 Web 框架。

6.1.16 桌面应用程序开发

Python 也可以用于桌面应用程序开发，例如 PyQt 和 Tkinter 等桌面应用程序开发框架。

6.1.17 游戏开发

Python 可以用于游戏开发，例如游戏脚本编写，使用 Pygame。

6.2 局限性领域

6.2.1 高性能计算

Python 是一种解释型语言，相比于编译型语言，其执行速度较慢。因此，在需要进行高性能计算的领域，如大规模数据处理、科学计算、人工智能等，Python 的效率不如 C++、Java、Matlab 等语言。

6.2.2 移动开发

虽然 Python 有一些移动应用开发框架，如 Kivy、PyQt、PySide 等，但相比于主流的移动开发语言，如 Java、Swift、Objective-C 等，Python 的应用范围较为有限。

6.2.3 游戏开发

Python 也有一些游戏开发框架，如 Pygame、Panda3D 等，但相比于主流的游戏开发语言，如 C++、C#、Java 等，Python 的效率和性能较低。

6.2.4 嵌入式系统开发

Python 的运行环境较为庞大，因此在嵌入式系统开发中，Python 的应用范围较为有限。

6.2.5 安全性要求较高的领域

由于 Python 是一种解释型语言，其代码容易被反编译，因此在安全性要求较高的领域，如金融、军事等，Python 的应用范围较为有限。

七、Python 的特点

7.1 简单易学

Python的语法简单易懂，代码易于阅读和编写，适合初学者入门。

7.2 面向对象

Python是一种面向对象的编程语言，支持面向对象的编程方式，可以更好地组织和管理代码。程序通过组合（composition）与继承（inheritance）的方式定义类（class）。

7.3 可扩展性

如果需要一段关键代码运行得更快或者希望某些算法不公开，那么可以将部分程序用 C 或 C++ 进行编写，然后在 Python 程序中调用。

7.4 可嵌入性

可以把 Python 嵌入 C/C++ 程序，从而向程序用户提供脚本功能。

7.5 可移植性

Python 可以在不同的操作系统上运行，可以被移植在许多平台上，常用的平台包括 Linux、Windows、Mac OS、VxWorks、PlayStation、Windows CE、PocketPC 等。

7.6 解释性

Python 解释器把源代码转换成字节码，然后再把它翻译成计算机使用的机器语言并运行，即 Python 代码在运行之前不需要编译。

7.7 动态性

Python是一种动态语言，不需要编译，可以直接运行代码，可以更快地进行开发和测试。

7.8 规范性

采用强制缩进的方式使得代码具有较好可读性，减少了视觉上的错乱。

7.9 高级特性

Python支持许多高级特性，如函数式编程、迭代器、生成器、装饰器等，可以更好地实现复杂的编程逻辑。

7.10 库丰富

Python拥有丰富的标准库和第三方库，可以方便地实现各种功能，如数据处理、网络编程、图形界面等。
Python 标准库包括字符串处理（字典、数组切片、正则表达式 re ）、文档生成、多线程、串行化、数据库、HTML/XML 解析（BeautifulSoup，Expat）、单元测试（PyUnit）、代码版本控制（PySVN）、WAV 文件、网络控制（urllib2）、密码系统、GUI（图形用户界面，PyQt）、图形模块（Tkinter、PyTCL、WxPython）等。除了标准库以外，还有许多其他高质量的库，如 wxPython、Twisted 和 Python 图像库等等。

7.11 交互式命令行

Python 可以单步直译运行，可以在一个 Python 提示符 >>> 后直接执行代码。

7.12 胶水语言

Python 经常用作将不同语言编写的程序 “粘” 在一起的胶水语言。Boost.Python 使得 Python 和 C++ 的类库可互相调用（.pyc）；Jpython 是用 Java 实现的 Python ，可以同时使用两者的类库；Ironpython 是 Python 在 .NET 平台上的版本。