python风流史
? python的創始人為吉多·范羅蘇姆(Guido van Rossum)。1989年的圣誕節期間,吉多·范羅蘇姆(中文名字:龜叔)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。
??(龜叔:2005年加入谷歌至2012年,2013年加入Dropbox直到現在,依然掌握著Python發展的核心方向,被稱為仁慈的獨裁者)。
2019年3月的TIOBE排行榜,Python已經占據第三的位置,?Python崇尚優美、清晰、簡單,是一個優秀并廣泛使用的語言。
由上圖可見,Python整體呈上升趨勢,反映出Python應用越來越廣泛并且也逐漸得到業內的認可!!!
Python可以應用于眾多領域,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主要應用領域:
- 云計算: 云計算最火的語言, 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、人工智能: 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,生產效率遠遠高于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:?
- 谷歌:Google App Engine 、code.google.com 、Google earth 、谷歌爬蟲、Google廣告等項目都在大量使用Python開發
- CIA: 美國中情局網站就是用Python開發的
- NASA: 美國航天局(NASA)大量使用Python進行數據分析和運算
- YouTube:世界上最大的視頻網站YouTube就是用Python開發的
- Dropbox:美國最大的在線云存儲網站,全部用Python實現,每天網站處理10億個文件的上傳和下載
- Instagram:美國最大的圖片分享社交網站,每天超過3千萬張照片被分享,全部用python開發
- Facebook:大量的基礎庫均通過Python實現的
- Redhat: 世界上最流行的Linux發行版本中的yum包管理工具就是用python開發的
- 豆瓣: 公司幾乎所有的業務均是通過Python開發的
- 知乎: 國內最大的問答社區,通過Python開發(國外Quora)
- 春雨醫生:國內知名的在線醫療網站是用Python開發的
- 除上面之外,還有搜狐、金山、騰訊、盛大、網易、百度、阿里、淘寶 、土豆、新浪、果殼等公司都在使用Python完成各種各樣的任務。?
python發展史
- 1989年,為了打發圣誕節假期,Guido開始寫Python語言的編譯器。Python這個名字,來自Guido所摯愛的電視劇Monty Python’s Flying Circus。他希望這個新的叫做Python的語言,能符合他的理想:創造一種C和shell之間,功能全面,易學易用,可拓展的語言。
- 1991年,第一個Python編譯器誕生。它是用C語言實現的,并能夠調用C語言的庫文件。從一出生,Python已經具有了:類,函數,異常處理,包含表和詞典在內的核心數據類型,以及模塊為基礎的拓展系統。
- Granddaddy of Python web frameworks, Zope 1 was released in 1999
- Python 1.0 - January 1994 增加了?lambda,?map,?filter?and?reduce.
- Python 2.0 - October 16, 2000,加入了內存回收機制,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 16,2016?
2,python是什么編程語言。
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編程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、強類型定義語言和弱類型定義語言,每個分類代表什么意思呢,我們一起來看一下。
2.1 編譯型與解釋型。
編譯器是把源程序的每一條語句都編譯成機器語言,并保存成二進制文件,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;?
而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,所以運行速度是不如編譯后的程序運行的快的.?
這是因為計算機不能直接認識并執行我們寫的語句,它只能認識機器語言(是二進制的形式)
編譯型
優點:編譯器一般會有預編譯的過程對代碼進行優化。因為編譯只做一次,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:編譯之后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,可以快速部署,不用停機維護。
缺點:每次運行的時候都要解釋一遍,性能上不如編譯型語言。
2.2動態語言和靜態語言
通常我們所說的動態語言、靜態語言是指動態類型語言和靜態類型語言。
(1)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,在用動態類型的語言編程時,永遠也不用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也多少屬于動態類型語言。
(2)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其間檢查的,也就是說在寫程序時要聲明所有變量的數據類型,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C#、JAVA等。
2.3強類型定義語言和弱類型定義語言
(1)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,那么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型變量a,那么程序根本不可能將a當作字符串類型處理。強類型定義語言是類型安全的語言。
(2)弱類型定義語言:數據類型可以被忽略的語言。它與強類型定義語言相反, 一個變量可以賦不同數據類型的值。
強類型定義語言在速度上可能略遜色于弱類型定義語言,但是強類型定義語言帶來的嚴謹性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“這門語言是否類型安全”之間是完全沒有聯系的!
例如:Python是動態語言,是強類型定義語言(類型安全的語言); 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(類型安全的語言)。
通過上面這些介紹,我們可以得出,python是一門動態解釋性的強類型定義語言。
3,python的優缺點。
先看優點
再看缺點:
當我們編寫Python代碼時,我們得到的是一個包含Python代碼的以.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。
由于整個Python語言從規范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(當然難度很大)。事實上,確實存在多種Python解釋器。
4,python的種類。
CPython
當我們從Python官方網站下載并安裝好Python 3.6后,我們就直接獲得了一個官方版本的解釋器:CPython。這個解釋器是用C語言開發的,所以叫CPython。在命令行下運行python就是啟動CPython解釋器。
CPython是使用最廣的Python解釋器。教程的所有代碼也都在CPython下執行。
IPython
IPython是基于CPython之上的一個交互式解釋器,也就是說,IPython只是在交互方式上有所增強,但是執行Python代碼的功能和CPython是完全一樣的。好比很多國產瀏覽器雖然外觀不同,但內核其實都是調用了IE。
CPython用>>>作為提示符,而IPython用In [序號]:作為提示符。
PyPy
PyPy是另一個Python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(注意不是解釋),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PyPy和CPython的不同點。
Jython
Jython是運行在Java平臺上的Python解釋器,可以直接把Python代碼編譯成Java字節碼執行。
IronPython
IronPython和Jython類似,只不過IronPython是運行在微軟.Net平臺上的Python解釋器,可以直接把Python代碼編譯成.Net的字節碼。
小結:
Python的解釋器很多,但使用最廣泛的還是CPython。如果要和Java或.Net平臺交互,最好的辦法不是用Jython或IronPython,而是通過網絡調用來交互,確保各程序之間的獨立性。
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