Python簡介

• Python翻譯成漢語是蟒蛇的意思，並且Python的logo也是兩條纏繞在一起的蟒蛇的樣子，然而Python語言和蟒蛇實際上並沒有一毛錢關係。

   

• Python語言是由荷蘭程式設計師Guido van Rossum，江湖人稱“龜叔”，獨立開發完成初版的。“龜叔”曾供職於google。1989年聖誕節期間，在阿姆斯特丹，為了打發聖誕節的無趣，決心開發一個新的計算機程式語言，然後他就這麼做了，並實現了（大神的能力）。之所以選中Python作為該程式語言的名字，是因為他是一個叫Monty Python喜劇團體的愛好者，其本意並不是想選條蟒蛇。

• Python第一個公開發行版發行於1991年，所以這年被當作Python的誕生年。

• Python 原始碼遵循 GPL(GNU General Public License)協議，這是一個開源的協議，也就是說你可以免費使用和傳播它，而不用擔心版權的問題。

• 前面我們說了Python誕生自1991年，掰掰指頭算算都30年了，比1995年的JAVA語言都早了4年，為何大器晚成，現在才發力？

  • 其一，在1990那個年代，計算機效能相比現在差很多，程式執行速度和效率很重要，快速開發不是第一要務，壓榨機器效能才是。Python作為一門解釋型動態語言，在解釋方式上它天生就存在執行速度較慢的問題，因此不被當時程式設計界看好，其追求開發速度、強調簡潔優雅、降低程式設計門檻的核心理念有點超越當時主流。而時至今日，計算機的硬體效能已經得到數量級的提高，計算能力不再是限制程式語言的最重要的因素，敏捷開發成為生產環境下對語言選擇的重要因素，Python很好的滿足了這一點，從而得到快速發展。

  • 其二，Python出生不好。作為對比的JAVA出身名門，其東家為SUN，當時網際網路的頭號公司，類似現在Google的地位，因而得到大力推廣，並且有一群能力強、專職、有組織的團隊進行開發和維護，所以很快獲得成功，普及開來，至今仍然霸佔著程式語言的榜首位置。而Python是個人編寫的，寒門出身，龜叔沒有三頭六臂，個人時間精力都是有限的，雖然有一些志願者幫忙做一些事情，但無疑和JAVA的正規軍相比，能量還是要差了很多，這些都導致Python在初期發展得較為緩慢，甚至到如今都還未解決其被詬病的GIL問題。

Python語言特點

簡單易學、明確優雅、開發速度快

• 簡單易學：與C和Java比，Python的學習成本和難度曲線不是低一點，更適合新手入門，自底向上的技術攀爬路線。先訂個小目標爬個小山，然後再往更高的山峰前進。而不像C和JAVA光語言學習本身，對於很多人來說就像珠穆朗瑪峰一樣高不可攀。

• 明確優雅：Python的語法非常簡潔，程式碼量少，非常容易編寫，程式碼的測試、重構、維護等都非常容易。一個小小的指令碼，用C可能需要1000行，用JAVA可能幾百行，但是用Python往往只需要幾十行！

• 開發速度快：當前網際網路企業的生命線是什麼？產品開發速度！如果你的開發速度不夠快，在你的產品推出之前別人家的產品已經上線了，你也就沒有生存空間了，這裡的真例項子數不勝數。那麼，Python的開發速度說第二沒人敢稱第一!

跨平臺、可移植、可擴充套件、互動式、解釋型、面向物件的動態語言

• 跨平臺：Python支援Windows、Linux和MAC os等主流作業系統。

• 可移植：程式碼通常不需要多少改動就能移植到別的平臺上使用。

• 可擴充套件：Python語言本身由C語言編寫而成的，你完全可以在Python中嵌入C，從而提高程式碼的執行速度和效率。你也可以使用C語言重寫Python的任何模組，從根本上改寫Python，PyPy就是這麼幹的。

• 互動式：Python提供很好的人機互動介面，比如IDLE和IPython。可以從終端輸入執行程式碼並獲得結果，互動的測試和除錯程式碼片斷。

• 解釋型：Python語言在執行過程中由直譯器逐行分析，逐行執行並輸出結果。

• 面向物件：Python語言具備所有的面向物件特性和功能，支援基於類的程式開發。

• 動態語言：在執行時可以改變其結構。例如新的函式、物件、甚至程式碼可以被引進，已有的函式可以被刪除或是其他結構上的變化。動態語言非常具有活力。

“內建電池”，大量的標準庫和第三方庫

• Python為我們提供了非常完善的基礎庫，覆蓋了系統、網路、檔案、GUI、資料庫、文字處理等方方面面，這些是隨同直譯器被預設安裝的，各平臺通用，你無需安裝第三方支援就可以完成大多數工作，這一特點被形象地稱作“內建電池（batteries included）”。

• 在程式設計師界，有一句話叫做“不要重複造輪子”。什麼意思呢？就是說不要做重複的開發工作，如果對某個問題已經有開源的解決方案或者說第三方庫，就不要自己去開發，直接用別人的就好。不要過分迷信自己的程式碼能力，要知道，能作為標準庫被Python內建，必然在可靠性和演算法效率上達到了目前最高水平，能被廣泛使用的第三方庫，必然也是經受了大量的應用考驗。除非公司要求，不要自己去開發，請使用現成的庫。那些造輪子的事情，就交給世界最頂尖的那一波程式設計師去幹吧，沒有極致的思維和數學能力，想創造好用的輪子是很難的。

社群活躍，貢獻者多，互幫互助

• 技術社群的存在就相當於程式設計師手中的指南針，沒有指南針，很多時候，碰到了問題，就像無頭的蒼蠅只能到處亂飛，最終在茫茫的海洋中轉暈致死。技術社群可以給我們對語言的學習和使用提供巨大的幫助，無論是前期的學習，還是日後的工作，只要有問題，技術社群的大牛都可以幫我們解決，有這些助力，可以幫我們更好地瞭解、學習和使用一門語言。技術社群同時還推動Python語言的發展方向，功能需求，促使公司企業更多的使用Python語言，招聘Python程式設計師。

開源語言，發展動力巨大

• Python是基於C語言編寫的，並且使用GPL開源協議，你可以免費獲取它的原始碼，進行學習、研究甚至改進。眾人拾柴火焰高，有更多的人蔘與Python的開發，促使它更好的發展，被更多的應用，形成良性迴圈。Python為什麼會越來越火就是因為它的開放性，自由性，聚起了人氣，形成了社群，有很多人在其中做貢獻，用的人越來越多，自然就提高了市場佔有率，企業、公司、廠家就不得不使用Python，提供的Python程式設計師崗位就越來越多，這就是開源的力量。

Python的應用方向

• 常規軟體開發

  • Python支援函數語言程式設計和OOP面向物件程式設計，能夠承擔任何種類軟體的開發工作，因此常規的軟體開發、指令碼編寫、網路程式設計等都屬於標配能力。

• 科學計算

  • 隨著NumPy, SciPy, Matplotlib等眾多程式庫的開發，Python越來越適合於做科學計算、繪製高質量的2D和3D影象。和科學計算領域最流行的商業軟體Matlab相比，Python是一門通用的程式設計語言，比Matlab所採用的指令碼語言的應用範圍更廣泛，有更多的程式庫的支援。

• 自動化運維

  • 這幾乎是Python應用的自留地，作為運維工程師首選的程式語言，Python在自動化運維方面已經深入人心，比如Saltstack和Ansible都是大名鼎鼎的自動化平臺。

• 雲端計算

  • 開源雲端計算解決方案OpenStack就是基於Python開發的，搞雲端計算的同學都懂的。

• WEB開發

  • 基於Python的Web開發框架不要太多，比如耳熟能詳的Django，還有Tornado，Flask。其中的Python+Django架構，應用範圍非常廣，開發速度非常快，學習門檻也很低，能夠幫助你快速的搭建起可用的WEB服務。

• 網路爬蟲

  • 也稱網路蜘蛛，是大資料行業獲取資料的核心工具。沒有網路爬蟲自動地、不分晝夜地、高智慧地在網際網路上爬取免費的資料，那些大資料相關的公司恐怕要少四分之三。能夠編寫網路爬蟲的程式語言有不少，但Python絕對是其中的主流之一，其Scripy爬蟲框架應用非常廣泛。

• 資料分析

  • 在大量資料的基礎上，結合科學計算、機器學習等技術，對資料進行清洗、去重、規格化和針對性的分析是大資料行業的基石。Python是資料分析的主流語言之一。

• 人工智慧

  • Python在人工智慧大範疇領域內的機器學習、神經網路、深度學習等方面都是主流的程式語言，得到廣泛的支援和應用。

Python的使用者

• 前面講了這麼多先進的當下最前沿的Python技術方向，那麼有哪些公司在使用Python呢？

• 在國內最有名的就是知乎和豆瓣了，它們就是基於Python開發的Web服務。其它的例如百度、阿里、淘寶 、搜狐、金山、騰訊、盛大、網易、土豆、新浪、果殼等公司都在使用Python完成各種各樣的任務，幾乎所有的網際網路企業都在招聘Python程式設計師。

• 在國外，更是數不勝數。谷歌的Google App Engine 、code.google.com 、Google earth 、谷歌爬蟲、廣告等專案都在大量使用Python進行開發。還有Facebook、Twitter等等等等。幾乎所有的Linux發行版都內建Python直譯器。

Python的缺點

• 我們光說了Python的優點，也得說說它的缺點。任何程式語言都有缺點，Python也不例外。

  • 第一個缺點就是執行速度相對慢點，和C程式相比慢不少，這是解釋型語言的通病，你的Python程式碼在執行時會一行一行地翻譯成CPU能理解的機器碼，這個翻譯過程非常耗時，所以會變慢。而C程式作為編譯型語言是執行前直接編譯成CPU能執行的機器碼，所以非常快。（但同時你可以這麼理解，C語言把費時間的活在生產上線之前先花時間幹了，所以執行時就快了。）

    • 程式速度不再那麼重要，不一定非要追求極致

      • 早些時期CPU比較昂貴，計算資源很吃緊，記憶體也很貴，程式執行的速度和耗費的時間就很重要。這就是導致電腦科學致力於研究不同演算法的效率的原因之一。然而，這已經不再是最重要的因素，因為現在晶片很便宜，而且執行速度有了質的提升。執行時間不再是你最貴的資源。公司最貴的資源現在是員工時間。或者換句話說，就是你。在規定時間內把事情做完比把程式變快更加重要。Python語法簡潔，包含大量的標準庫和第三方庫，用較少的語句就可以完成其它語言上百條語句才能完成的任務，這無疑大大提高了開發的速度和效率，幫助你在儘可能短的時間內完成工作。

  • 第二個缺點就是Python2和Python3的不相容性