原文章釋出於特克斯部落格www.susmote.com

首先用一句業內非常出名的話來介紹Python

“人生苦短，我用Python”

這也是Python宣傳時經常說的一句話

從這句話中，可以非常清楚Python他到底優點在哪裡，為什麼要去學Python

python的發展歷程

Python是在1990年被吉多·範羅蘇姆 （Guido van Rossum）建立發明，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，決心開發一個新的指令碼解釋程式，作為ABC語言的一種繼承。  

Python的名字來源於python創造者看的BBC的一部劇“Monty Python’s Flying Circus”

Python英文翻譯過來是蟒蛇的意思

Python版本的發展過程如下

Python 已經成為最受歡迎的程式設計語言之一。2011年1月，它被TIOBE程式語言排行榜評為2010年度語言。自從2004年以後，python的使用率呈線性增長

由於Python語言的簡潔性、易讀性以及可擴充套件性，在國外用Python做科學計算的研究機構日益增多，一些知名大學已經採用Python來教授程式設計課程。例如卡耐基梅隆大學的程式設計基礎、麻省理工學院的電腦科學及程式設計導論就使用Python語言講授。眾多開源的科學計算軟體包都提供了Python的呼叫介面，例如著名的計算機視覺庫OpenCV、三維視覺化庫VTK、醫學影象處理庫ITK。而Python專用的科學計算擴充套件庫就更多了，例如如下3個十分經典的科學計算擴充套件庫：NumPy、SciPy和matplotlib，它們分別為Python提供了快速陣列處理、數值運算以及繪圖功能。因此Python語言及其眾多的擴充套件庫所構成的開發環境十分適合工程技術、科研人員處理實驗資料、製作圖表，甚至開發科學計算應用程式。

python的應用

Python可以應用於眾多領域，如：資料分析、元件整合、網路服務、影象處理、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網際網路企業都在使用Python，如：Youtube、Dropbox、BT、Quora（中國知乎）、豆瓣、知乎、Google、Yahoo!、Facebook、NASA、百度、騰訊、汽車之家、美團等。

目前Python應用的主要領域

• 雲端計算: 雲端計算最火的語言， 典型應用OpenStack
  
• WEB開發: 眾多優秀的WEB框架，眾多大型網站均為Python開發，Youtube, Dropbox, 豆瓣。。。， 典型WEB框架有Django
  
• 科學運算、人工智慧: 典型庫NumPy, SciPy, Matplotlib, Enthought librarys,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，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在一些公司的應用

• Reddit - 社交分享網站，最早用Lisp開發，在2005年轉為python
• Dropbox - 檔案分享服務
• 豆瓣網 - 圖書、唱片、電影等文化產品的資料資料庫網站
• Django - 鼓勵快速開發的Web應用框架
• Fabric - 用於管理成百上千臺Linux主機的程式庫
• EVE - 網路遊戲EVE大量使用Python進行開發
• Blender - 以C與Python開發的開源3D繪圖軟體
• BitTorrent - bt下載軟體客戶端
• Ubuntu Software Center - Ubuntu 9.10版本後自帶的圖形化包管理器
• YUM - 用於RPM相容的Linux系統上的包管理器
• Civilization IV - 遊戲《文明4》
• Battlefield 2 - 遊戲《戰地2》
• Google - 谷歌在很多專案中用python作為網路應用的後端，如Google Groups、Gmail、Google Maps等，Google App Engine支援python作為開發語言
• NASA - 美國宇航局，從1994年起把python作為主要開發語言
• Industrial Light & Magic - 工業光魔，喬治·盧卡斯創立的電影特效公司
• Yahoo! Groups - 雅虎推出的群組交流平臺
• YouTube - 視訊分享網站，在某些功能上使用到python
• Cinema 4D - 一套整合3D模型、動畫與繪圖的高階三維繪圖軟體，以其高速的運算和強大的渲染外掛著稱
• Autodesk Maya - 3D建模軟體，支援python作為指令碼語言
• gedit - Linux平臺的文字編輯器
• GIMP - Linux平臺的影象處理軟體
• Minecraft: Pi Edition - 遊戲《Minecraft》的樹莓派版本
• MySQL Workbench - 視覺化資料庫管理工具
• Digg - 社交新聞分享網站
• Mozilla - 為支援和領導開源的Mozilla專案而設立的一個非營利組織
• Quora - 社交問答網站
• Path - 私密社交應用
• Pinterest - 圖片社交分享網站
• SlideShare - 幻燈片儲存、展示、分享的網站
• Yelp - 美國商戶點評網站
• Slide - 社交遊戲/應用開發公司，被谷歌收購

...

Python的風格

Python在設計上堅持了清晰劃一的風格，這使得Python成為一門易讀、易維護，並且被大量使用者所歡迎的、用途廣泛的語言。

設計者開發時總的指導思想是，對於一個特定的問題，只要有一種最好的方法來解決就好了。這在由Tim Peters寫的Python格言（稱為The Zen of Python）裡面表述為：There should be one-- and preferably only one --obvious way to do it. 這正好和Perl語言（另一種功能類似的高階動態語言）的中心思想TMTOWTDI（There's More Than One Way To Do It）完全相反。

Python的作者有意的設計限制性很強的語法，使得不好的程式設計習慣（例如if語句的下一行不向右縮排）都不能通過編譯。其中很重要的一項就是Python的縮排規則。

一個和其他大多數語言（如C）的區別就是，一個模組的界限，完全是由每行的首字元在這一行的位置來決定的（而C語言是用一對花括號{}來明確的定出模組的邊界的，與字元的位置毫無關係）。這一點曾經引起過爭議。因為自從C這類的語言誕生後，語言的語法含義與字元的排列方式分離開來，曾經被認為是一種程式語言的進步。不過不可否認的是，通過強制程式設計師們縮排（包括if，for和函式定義等所有需要使用模組的地方），Python確實使得程式更加清晰和美觀。

Python是一門直譯器語言

程式語言主要從以下幾個角度為進行分類，編譯型和解釋型、靜態語言和動態語言、強型別定義語言和弱型別定義語言，每個分類代表什麼意思呢，我們一起來看一下。

編譯型和解釋型

傳統意義上的所謂編譯與解釋，區別在於程式碼是在什麼時候被翻譯成目標CPU的指令。——雖然這種解釋從科學上說不通，但這卻是一直以來大家更認可的更約定俗成的定義。

對 C 語言或者其他編譯型語言來說，編譯生成了目標檔案，而這個目標檔案是針對特定的 CPU 體系的，為 ARM 生成的目標檔案，不能被用於 MIPS 的 CPU。這段程式碼在編譯過程中就已經被翻譯成了目標 CPU 指令，所以，如果這個程式需要在另外一種 CPU 上面執行，這個程式碼就必須重新編譯。

對於各種非編譯型語言（例如python/java）來說，同樣也可能存在某種編譯過程，但他們編譯生成的通常是一種『平臺無關』的中間程式碼，這種程式碼一般不是針對特定的 CPU 平臺，他們是在執行過程中才被翻譯成目標 CPU 指令的，因而，在 ARM CPU 上能執行，換到 MIPS 也能執行，換到 X86 也能執行，不需要重新對原始碼進行編譯。

至於為什麼會有虛擬機器的存在？這個答案也很簡單了，因為那些非編譯型語言生成的並不是目標平臺的程式碼，而是某種中間程式碼。而能夠執行這種中間程式碼的機器並不廣泛存在，所以我們在每個不同的平臺中用軟體模擬出這個假想平臺的虛擬機器，這個虛擬機器執行這種中間程式碼，而虛擬機器負責把程式碼轉換成最終的目標平臺上的指令。

用兩張圖來表示就很清楚了

靜態語言和動態語言

通常我們所說的動態語言、靜態語言是指動態型別語言和靜態型別語言。

（1）動態型別語言：動態型別語言是指在執行期間才去做資料型別檢查的語言，也就是說，在用動態型別的語言程式設計時，永遠也不用給任何變數指定資料型別，該語言會在你第一次賦值給變數時，在內部將資料型別記錄下來。Python和Ruby就是一種典型的動態型別語言，其他的各種指令碼語言如VBScript也多少屬於動態型別語言。

（2）靜態型別語言：靜態型別語言與動態型別語言剛好相反，它的資料型別是在編譯其間檢查的，也就是說在寫程式時要宣告所有變數的資料型別，C/C++是靜態型別語言的典型代表，其他的靜態型別語言還有C#、JAVA等。

強型別定義語言和弱型別定義語言

首先用一張圖來說明那些是強型別語言，那些是弱型別語言，哪些是動態語言，哪些是靜態語言

強型別定義語言和弱型別定義語言


（1）強型別定義語言：強制資料型別定義的語言。也就是說，一旦一個變數被指定了某個資料型別，如果不經過強制轉換，那麼它就永遠是這個資料型別了。舉個例子：如果你定義了一個整型變數a,那麼程式根本不可能將a當作字串型別處理。強型別定義語言是型別安全的語言。


（2）弱型別定義語言：資料型別可以被忽略的語言。它與強型別定義語言相反, 一個變數可以賦不同資料型別的值。

強型別定義語言在速度上可能略遜色於弱型別定義語言，但是強型別定義語言帶來的嚴謹效能夠有效的避免許多錯誤。另外，“這門語言是不是動態語言”與“這門語言是否型別安全”之間是完全沒有聯絡的！

例如：Python是動態語言，是強型別定義語言（型別安全的語言）; VBScript是動態語言，是弱型別定義語言（型別不安全的語言）; JAVA是靜態語言，是強型別定義語言（型別安全的語言）。

後續我們講到Python的資料型別就會很清楚了

Python的優點和缺點

優點

• 簡單：Python是一種代表簡單主義思想的語言。閱讀一個良好的Python程式就感覺像是在讀英語一樣。它使你能夠專注於解決問題而不是去搞明白語言本身。
• 易學：Python極其容易上手，因為Python有極其簡單的說明文件 。
  
• 速度快：Python 的底層是用 C 語言寫的，很多標準庫和第三方庫也都是用 C 寫的，執行速度非常快。
  
• 免費、開源：Python是FLOSS（自由/開放原始碼軟體）之一。使用者可以自由地釋出這個軟體的拷貝、閱讀它的原始碼、對它做改動、把它的一部分用於新的自由軟體中。FLOSS是基於一個團體分享知識的概念。
  
• 高層語言：用Python語言編寫程式的時候無需考慮諸如如何管理你的程式使用的記憶體一類的底層細節。
  
• 可移植性：由於它的開源本質，Python已經被移植在許多平臺上（經過改動使它能夠工作在不同平臺上）。這些平臺包括Linux、Windows、FreeBSD、Macintosh、Solaris、OS/2、Amiga、AROS、AS/400、BeOS、OS/390、z/OS、Palm OS、QNX、VMS、Psion、Acom RISC OS、VxWorks、PlayStation、Sharp Zaurus、Windows CE、PocketPC、Symbian以及Google基於linux開發的android平臺。
  
• 解釋性：一個用編譯性語言比如C或C++寫的程式可以從原始檔（即C或C++語言）轉換到一個你的計算機使用的語言（二進位制程式碼，即0和1）。這個過程通過編譯器和不同的標記、選項完成。
  執行程式的時候，連線/轉載器軟體把你的程式從硬碟複製到記憶體中並且執行。而Python語言寫的程式不需要編譯成二進位制程式碼。你可以直接從原始碼執行 程式。
  在計算機內部，Python直譯器把原始碼轉換成稱為位元組碼的中間形式，然後再把它翻譯成計算機使用的機器語言並執行。這使得使用Python更加簡單。也使得Python程式更加易於移植。
  
• 面向物件：Python既支援面向過程的程式設計也支援面向物件的程式設計。在“面向過程”的語言中，程式是由過程或僅僅是可重用程式碼的函式構建起來的。在“面向物件”的語言中，程式是由資料和功能組合而成的物件構建起來的。
  
• 可擴充套件性：如果需要一段關鍵程式碼執行得更快或者希望某些演算法不公開，可以部分程式用C或C++編寫，然後在Python程式中使用它們。
  可嵌入性：可以把Python嵌入C/C++程式，從而向程式使用者提供指令碼功能。
  
• 豐富的庫：Python標準庫確實很龐大。它可以幫助處理各種工作，包括正則表示式、文件生成、單元測試、執行緒、資料庫、網頁瀏覽器、CGI、FTP、電子郵件、XML、XML-RPC、HTML、WAV檔案、密碼系統、GUI（圖形使用者介面）、Tk和其他與系統有關的操作。這被稱作Python的“功能齊全”理念。除了標準庫以外，還有許多其他高質量的庫，如wxPython、Twisted和Python影象庫等等。
  
• 規範的程式碼：Python採用強制縮排的方式使得程式碼具有較好可讀性。而Python語言寫的程式不需要編譯成二進位制程式碼。
  

缺點

• 單行語句和命令列輸出問題：很多時候不能將程式連寫成一行，如import sys;for i in sys.path:print i。而perl和awk就無此限制，可以較為方便的在shell下完成簡單程式，不需要如Python一樣，必須將程式寫入一個.py檔案。
• 獨特的語法：這也許不應該被稱為侷限，但是它用縮排來區分語句關係的方式還是給很多初學者帶來了困惑。即便是很有經驗的Python程式設計師，也可能陷入陷阱當中。
• 執行速度慢：這裡是指與C和C++相比。
  

Python的版本

• Python 1.0 - January 1994 增加了 lambda, map, filter and reduce.
• Python 2.0 - October 16, 2000，加入了記憶體回收機制，構成了現在Python語言框架的基礎
• Python 2.4 - November 30, 2004, 同年目前最流行的WEB框架Django 誕生
• Python 2.5 - September 19, 2006
• Python 2.6 - October 1, 2008
• Python 2.7 - July 3, 2010
• In November 2014, it was announced that Python 2.7 would be supported until 2020, and reaffirmed that there would be no 2.8 release as users were expected to move to Python 3.4+ as soon as possible
• Python 3.0 - December 3, 2008
• Python 3.1 - June 27, 2009
• Python 3.2 - February 20, 2011
• Python 3.3 - September 29, 2012
• Python 3.4 - March 16, 2014
• Python 3.5 - September 13, 2015
• python 3.6 - December 23,2016
• python 3.7.0 beta -  Janurary 31,2018 

2018年3月，該語言作者在郵件列表上宣佈 Python 2.7將於2020年1月1日終止支援。使用者如果想要在這個日期之後繼續得到與Python 2.7有關的支援，則需要付費給商業供應商。