我們將帶大家了解python的安裝過程和編譯，python的基礎語法，包括了常用的數據結構，數據類型條件語句循環語句函數模塊文件的處理等等，包括如何將學到的python基礎知識應用到實際場景中。Python是純粹的開源軟件，它的創始人叫做龜叔。這門語言是歸屬在1989年聖誕節期間，在阿姆斯特丹，在他家裏面進行發明和創造的這麽一門語言，而Python這門語言的名字的來源是借鑒了龜叔喜歡的一個馬戲團的名稱。

很多程序員，把編程語言都當成是一門藝術來用，另外一部分人他強調語言其實就是一一輪工具，主要是用來解決工程上面的問題。那python的話其實就有這麽一個特性，它主要是用來解決業務當中你所碰到的問題，而不是說它是一個藝術品它是一個特別高大上的東西，解決一種問題，只有一個辦法。比如說你在C語言當中，你寫排序算法的時候，你可能有十幾種寫法，甚至幾十種寫法，但python當中的話，最直觀的最高效的就只有一種，這樣的話它有一個特別大的亮點，就是你碰到業務問題之後，你直接拿這一種辦法來解決這個問題就好了，你不需要浪費很多的時間。來想著這個腳本，這個代碼應該怎麽寫？是寫第一種方法還是第二種方法？然後對比各種方法之間的優劣勢，選擇出最好的一種來，你不需要這麽復雜，你在python當中只需要用最簡單最高效的一種方式來解決問題。Python說白了就是短平快，短平快簡潔。它強調的一點就是做一個東西的時候，盡量的用更短的代碼來解決這個問題，用更直觀的代碼來解決這個問題。而不像。其他的一些語言，就比如C語言Java語言，它需要寫一系列相應的一個內容才能完成這個工作。

那我們來看一下什麽是python？其實說白了，python就是一門編程語言，python是一種通用的高級編程語言，而且它適用的領域有很多很多。python還有一個稱謂，就是膠水語言，它可以在任何一個平臺上，它可以把任何一種其他的語言寫成的腳本寫成了代碼，粘到一起來運行，整合到一起是完全沒有問題的。那現階段的話python主要的應用點有如下一些，我們來簡單看一下。第一個就是數據科學，其實說白了，我們現階段流行的大數據數據分析數據，挖掘機器學習深度學習自然語言，處理計算機視覺，還有人工智能相應一系列領域，都會用到python。主要的一個原因是相關的這些領域，它都是一個知識點密集型的。專業，你要做好這一個行業的話，你就必須有大量的底層的長期的一個積累，你才能做下去。那python的話其實做了一個工作，就是把底層的一系列相應的方法，相應的一些算法，相應的一些內容都做了一個整合，放到第三方框架當中。當你做一個相應的工作的時候，你直接可以調用第三方的包第三方的框架，第三個模塊當中相應的一些方法來直接使用就可以了。這樣的話你可以把更多精力放在業務當中，給公司給團隊解決具體的問題。而關於python主要的應用方向，第一塊就是數據科學。當然其他的還有一些，就比如說開發一些圖形化界面的應用，開發一些外部應用與數據庫交互的一個應用，還有做一些運維層面的一些應用，應用特別廣泛。

Python用途這麽多，我們看一下她跟其他的幾門語言，即C語言和Java語言，它有怎樣的一個區別？Python是動態編譯語言，C是靜態編譯語言。這個怎麽理解？簡單舉個例子就是說，在python當中定義一個整數的時候，你直接把相應的一個值賦值給一個變量，就可以了。你不需要對它賦值的類型，就比如說你把二賦值給A的時候，你不需要對A的類型進行一個相應的定義，你不需要向其他語言C語言當中，你需要寫上各種類型，你只需要把對應的數值復制給他就可以了。但是C語言當中你同樣的你要復制一個變量的時候，你就需要對這個變量對應的對這個變量的類型需要做一個相應的定義，就比如說，定義成整數行，定成浮點數行等等。第二點，python與C語言的區別，C語言中內存管理是由開發者來進行管理，python中內存管理是由python解釋器來直接負責，不需要人為的一個操作。第三點它是有很多第三方庫，C語言中對於混雜的數組和哈希表，還沒有相應的標準庫，其實很多人之所以選擇用python，它的原因其實很多，他有很多第三方庫，是很多人選擇用python的主要的一個原因。第四點，來看一下，python不能用來寫內核，C是可以寫內核的。第五點接觸python語言，提供API使用C或者C++來對python進行功能性的一個拓展，其實這個就是我們所說的python語言的膠水功能。我們看一下python跟Java語言的一個區別，Python是動態編譯，語言Java是靜態。python支持面向對象和函數編程模式，Java支持面向對象。python和Java適合多名程序員，以漸進方式協同開發大型項目，當然現在的話由於考慮到運行速度的問題，所以現在很多協同開發項目的話都會傾向於用Java來寫，而不是用python來寫。因為python它在執行的時候，速度往往要比Java要比C語言慢很多。好，我們來看一下python開發環境，很多人在各自不同的領域，它都會選擇對應不同的編輯器，編輯工具來進行代碼腳本的一個編寫執行。那我們簡單來介紹兩種，第一種就是為這個是Linux系統下自帶的，它幾乎在運行或者編寫的時候是不怎麽消耗資源的，所以，它的速度特別快，很多人在進行用運維環節運維工程的時候，她都會選擇用M來進行腳本的一個編寫腳本的一個執行。但是他也有一些缺點，就比如說在協同項目之下，還有大型的腳本項目之下的話，這個編輯器自帶的機器就不怎麽好用了。

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