寫在前面

　　我用Python已經好幾年了，最早學習用Python還是因為對人工神經網絡感興趣，python有個很好用的ANN庫neurolab。本人其實也算初學者，充其量算入門了吧，寫這篇一來回顧自己所學，二來振奮自己略有懶散的精神，學習不能停啊。

　　首先，Python是一門解釋性語言，這是他的特點，這讓Python似乎與“高效”無緣。然而你知道嗎，著名的Instagram服務器就是是用Python+Django搭建的，而且月活用戶超過7億。要知道Python+Django是一個以速度慢著稱的web框架，一定是python的某個優點深深的吸引了他們。是的，這個優點就是，開發效率高。

　　Python is a programming language that lets you work quickly and integrate systems more effectively.

--摘自Python官網www.python.org

　　Python就是這樣一門語言，它運行時不那麽“快”，但讓你在開發時一路狂飆。它有點反人類的縮進讓人抓狂，但同時簡潔的語法讓你一目十行。更何況，它還有成噸的庫，開箱即用，讓Python成為百變金剛，並且可以在所有主流平臺完美運行。可以說，沒有最好的語言，只有最合適的語言。

　　最近的TIOBE編程語言排行，Python已經到了第四位，3.777%，緊緊跟在C++之後。說到最近Python的興起，就不能不談人工智能的興起。人工智能如今進入第三次高潮，得益於深度學習Deep Learning技術的出現。隨著Theano、TensorFlow、Caffee等框架的出現，深度學習真正走入尋常百姓家，開啟了AI的大規模的應用。Python調用ML框架可以說過程完全無痛，而且快速高效。其腳本式開發方式，提供了快速試錯的能力，讓數據分析、處理、訓練時間都大大縮短了。可以說現在再來學習一遍Python正當時！

　　IDE方面，之前用過老牌python神器pycharm，不過現在有了另外一個選擇Visual Studio Code。這是一個由原Eclipse開發者開發的編輯器，其最大的特點是無限的擴展性，以及背後微軟老爹的支持。通過擴展，它能做幾乎所有語言的開發，而且小巧、快速，Windows和Mac上都有他。

　　我計劃通過一系列博文，重溫Python3基礎、進階知識，並結合VSCode的使用技巧，分享我做一些神經網絡方面的小東西的過程。圖個樂在其中，也讓更多人關註Python3，關註VSCode。

Python3的變量

　　今天就來開個頭，來個Python3的變量：

a = 1

　　這句定義了一個變量a，並將其值初始化為1。同時，變量a是整型。其他的類型包括浮點數、字符串、布爾（True/False）、空值（None）。Python是典型的動態類型語言，並且省略了類型的聲明。這有好處，使得開發更快更便捷，但缺點是變量的重名、拼寫錯誤也會造成意外的bug。當然有些第三方插件可以提示這些問題，但仍然要養成細心的習慣。

賦值：

b = a

這句聲明了一個新的變量b，令變量b的值等於a的值，也就是1。

是不是很簡單，來個小習題吧：

最後打印出來的是ABC還是XYZ呢？

　　如果從數學意義上理解，就會錯誤地得出b和a相同，也應該是‘XYZ‘，但實際上b的值是‘ABC‘。

執行a = ‘ABC‘，解釋器創建了字符串‘ABC‘和變量a，並把a指向‘ABC‘（這類似於C/C++語言的指針）：

　　執行b = a，解釋器創建了變量b，並把b指向a指向的字符串‘ABC‘：

執行a = ‘XYZ‘，解釋器創建了字符串‘XYZ‘，並把a的指向改為‘XYZ‘，但b並沒有更改：

所以，最後打印變量b的結果自然是‘ABC‘了。

PS.這個題目摘自廖雪峰的網站：

https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000/001431658624177ea4f8fcb06bc4d0e8aab2fd7aa65dd95000

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