一、Python介紹

　　python的創始人為吉多.範羅蘇姆（Guido van Rossum）。1989年的聖誕節期間，吉多.範羅蘇姆為了在阿姆斯特丹打發時間，決心開發一個新的腳本解釋程序，作為ABC語言的一種繼承。

　　Python可以應用於眾多領域，如：數據分析、組件集成、網絡服務、圖像處理、數值計算和科學計算等眾多領域。目前業內幾乎所有大中型互聯網都在使用Python，如：Youtube、Dropbox、BT、Quora（中國知乎）、豆瓣、Google、Yahoo、Faacebook、NASA、百度、騰訊

汽車之家、美團等。

　　目前Python主要應用領域：

*雲計算：雲計算最火的語言，典型應用Open Stack

*WEB開發：眾多優秀的web框架，典型的WEB框架有Django

*科學運算、人工智能：典型庫Numpy、SciPy、Matplotlib、Enthought、library、pandas

*系統運維：運維人員必備語言

*金融：量化交易、金融分析，在金融工程領域，Python不但在用，而且用的最多，而且重要性逐年提高。原因：作為動態語言的Python，語言結構清晰簡單、庫豐富、成熟穩定，科學計算和統計分析都很牛逼，生產效率遠遠高於C、C++、Java、尤其擅長策略回測。

*圖形GUI：PyQT、WxPython、TkInter。

　　Python是一門怎樣的語言？

解釋和編譯的區別是什麽？

　　編譯器是把源碼的每一條語句都編譯成及其語言，並保存成二進制文件，這樣運行時計算機可以直接以機器語言來運行此程序，速度很快。

　　解釋器則是只在執行程序時，才一條一條的解釋成機器語言給計算機來執行，所以運行速度時不如編譯後的程序運行的快。

編譯型VS解釋型

　　編譯型

　　優點：編譯器一般會在預編譯的過程中對代碼進行優化。因為只編譯一次，運行時不需要編譯，所以編譯型語言的程序執行效率高。可以脫離語言環境獨立運行。

　　缺點：編譯後如果需要修改就需要整個模塊重新編譯。編譯的時候根據對應的運行環境生成機器碼，不同的操作系統之間移植就會有問題，需要根據運行的操作系統環境編譯不同的可執行文件。

　　解釋型

　　優點：有良好的平臺兼容性，在任何環境中都可以運行，前提是安裝了解釋器（虛擬機）。靈活，修改代碼的時候直接修改就可以，可以哭訴部署，不用停機維護。

　　缺點：每次運行的時候都需要解釋一遍，性能上不如編譯型語言。

動態語言和靜態語言

　　通常我們說的動態語言，靜態語言是指動態類型語言和靜態類型語言。

　　動態類型語言：動態類型語言是指在運行期間才去做數據類型檢查的語言，也就是說，在用動態類型語言編程時，永遠也不用還給任何變量指定數據類型，該語言會在你第一次賦值給變量時，在內部將數據類型記錄下來。Python和Ruby就是一種典型的動態類型語言，其他的各種腳本語言如VBScript也多少屬於動態類型語言。

　　靜態類型語言：靜態類型語言與動態類型語言剛好相反，它的數據類型是在編譯期間檢查的，也就是說再寫程序時要聲明所有變量的是數據類型，C/C++是靜態類型語言的典型代表，其他的靜態類型語言還有Csharp（C#）、Java等。

強類型定義語言和弱類型定義語言

　　強類型定義語言：強制數據類型定義的語言，也就是說，一旦一個變量被指定了某個數據類型，如果不經過強制轉換，那麽它就永遠是這個數據類型了。舉個例子：如果你定義了一個整形變量a，那麽程序根本不可能將a當作字符串類型處理。強制類型語言是類型安全的語言。

　　弱類型定義語言：數據類型可以被忽略的語言。它與強制類型定義語言相反，一個變量可以賦不同的類型的值。

　　強類型定義語言再速度上可能略遜色於弱類型語言，但是強類型定義語言帶來嚴謹性能夠有效的避免許多的錯誤。另外，“這門語言是不是動態語言”與“這門語言是否類型安全”之間完全沒有聯系。例如：Python是動態語言，是強類型定義語言（類型安全語言）；VBScript是動態語言，是弱類型定義語言（類型不安全的語言）；Java是靜態語言，是強類型定義語言（類型安全語言）。

　　通過是上面介紹，我們可以看出，Python是一門動態解釋型的強類型定義語言。

Python解釋器

　　當我們再編寫Python代碼時，我們得到的是一個包含Python的以.py為擴展名的文本文件。要運行代碼，就需要Python解釋器去執行.py文件。

　　由於整個Python語言從規範到解釋器都是開源的，所以理論上，只要水平夠高，任何人都可以編寫Python解釋器來執行Python代碼。

　　CPython

　　這個解釋器是用C語言開發的。CPython是使用最廣的Python解釋器。

　　PyPy

　　PyPy是另外一個解釋器，它的目標是執行速度。PyPy采用JIT技術，對Python代碼進行動態編譯（註意不是解釋），所以可以顯著提高Python代碼的執行速度。絕大部分Python代碼都可以在PyPy下運行，但是PyPy和CPython有一些是不同的，這就導致相同的Python代碼在兩種解釋器下執行可能會有不同的結果。如果你的代碼要放到PyPy下執行，就需要了解不同。

我的“便（bian）宜”Python網課第一課