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大学计算机基础-Python执行结果

时间:2023-11-19 理论教育 版权反馈
【摘要】:1991年,第一个Python编译器诞生。Python语法很多来自C,但又受到ABC语言的强烈影响。这一特征吸引了广大的程序员,Python开始流行。Python本身的一些功能以及大部分的标准库来自于社区。从Python 2.0开始,Python转为完全开源的开发方式。社区气氛已经形成,工作被整个社区分担,Python也获得了更加高速的发展。到今天,Python的框架已经确立。Python支持解释运行,并能调用C库进行拓展。可以说,Python的成功代表了它所有借鉴的语言的成功。

大学计算机基础-Python执行结果

人生苦短,我用Python

知名开发者网站Stackoverflow撰文指出,从2012—2018年编程语言Python成为开发者使用增长最快的主流编程语言,其中2017年增长率达到了27%,一举超过包括Java、C#、PHP、C++在内的所有同类。另据高盛集团发布的一份针对全球数千名高校实习生的调查中,当问到你认为“哪个语言在未来会更重要”时,被调查的“80”后“90”后优秀年轻开发者中72%选了Python。

1.Python发展背景

为了打发圣诞节假期,荷兰数学家吉多·范·罗苏姆(Guido von Rossum)开始写Python语言的编译器。罗苏姆一直希望有一种语言,这种语言能够像C语言那样,能够全面调用计算机的功能接口,又可以像shell那样,可以轻松的编程。

1991年,第一个Python编译器诞生。它是用C语言实现的,并能够调用C语言的库文件。从一出生,Python已经具有:类,函数,异常处理,包含表和词典在内的核心数据类型,以及模块为基础的拓展系统。

Python语法很多来自C,但又受到ABC语言的强烈影响。ABC语言以教学为目的开发的,与当时的大部分语言不同,ABC语言的目标就是“让用户感觉更好”。ABC语言希望让语言变得容易阅读,容易使用,容易记忆,容易学习,并以此来激发人们学习编程的兴趣。

Python从一开始就特别在意可拓展性。Python可以在多个层次上拓展。从高层上,可以直接引入.py文件。在底层,可以引用C语言的库。

Python将许多机器层面上的细节隐藏,交给编译器处理,并凸显出逻辑层面的编程思考,这使程序员可以花更多的时间用于思考程序的逻辑,而不是具体的实现细节。这一特征吸引了广大的程序员,Python开始流行。

计算机硬件越来越强大,Python又容易使用,所以许多人开始转向Python。Python相当的开放,又容易拓展,所以当用户不满足于现有功能,很容易对Python进行拓展或改造。Python的开发者来自不同领域,他们将不同领域的优点带给Python。比如Python标准库中的正则表达是参考Perl,而lambda,map,filter,reduce等函数参考了Lisp。Python本身的一些功能以及大部分的标准库来自于社区。从Python 2.0开始,Python转为完全开源的开发方式。社区气氛已经形成,工作被整个社区分担,Python也获得了更加高速的发展。

到今天,Python的框架已经确立。Python语言以对象为核心组织代码,支持多种编程范式,采用动态类型,自动进行内存回收。Python支持解释运行,并能调用C库进行拓展。Python有强大的标准库。由于标准库的体系已经稳定,所以Python的生态系统开始拓展到第三方包。这些包,如Django、web.py、wxpython、numpy、matplotlib、PIL,将Python升级成了物种丰富的热带雨林

Python崇尚优美、清晰、简单,是一个优秀并广泛使用的语言。Python在最新的TIOBE排行榜中排行第三,它是Google的第三大开发语言,Dropbox的基础语言,豆瓣的服务器语言。

Python从其他语言中学到了很多,无论是已经进入历史的ABC,还是依然在使用的C和Perl,以及许多没有列出的其他语言。可以说,Python的成功代表了它所有借鉴的语言的成功。

2.Python特点

(1)简单:Python是一种代表简单主义思想的语言。阅读一个良好的Python程序就感觉像是在读英语一样,尽管这个英语的要求非常严格!Python的这种伪代码本质是它最大的优点之一。它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。

(2)易学:就如同你即将看到的一样,Python极其容易上手。前面已经提到了,Python有极其简单的语法。

(3)免费、开源:Python是FLOSS(自由/开放源码软件)之一。简单地说,你可以自由地发布这个软件的拷贝、阅读它的源代码、对它做改动、把它的一部分用于新的自由软件中。FLOSS是基于一个团体分享知识的概念。这是为什么Python如此优秀的原因之一——它是由一群希望看到一个更加优秀的Python的人创造并经常改进着的。

(4)高层语言:当你用Python语言编写程序的时候,你无需考虑诸如如何管理你的程序使用的内存一类的底层细节。

(5)可移植性:由于它的开源本质,Python已经被移植在许多平台上(经过改动使它能够工作在不同平台上)。这些平台包括Linux、Windows、FreeBSD、Macintosh、Solaris、OS/2、Amiga、AROS、AS/400、BeOS、OS/390、z/OS、Palm OS、QNX、VMS、Psion、Acorn RISC OS、VxWorks、PlayStation、Sharp Zaurus、Windows CE甚至还有PocketPC、Symbian以及Google基于linux开发的Android平台!

(6)解释型语言:一个用编译型语言比如C或C++写的程序可以从源文件(即C或C++语言)转换到一个你的计算机使用的语言(二进制代码,即0和1)。这个过程通过编译器和不同的标记、选项完成。当你运行你的程序的时候,连接/转载器软件把你的程序从硬盘复制到内存中并且运行。而Python语言写的程序不需要编译成二进制代码。你可以直接从源代码运行程序。在计算机内部,Python解释器把源代码转换成称为字节码的中间形式,然后再把它翻译成计算机使用的机器语言并运行。事实上,由于你不再需要担心如何编译程序,如何确保连接转载正确的库等等,所有这一切使得使用Python更加简单。由于你只需要把你的Python程序拷贝到另外一台计算机上,它就可以工作了,这也使得你的Python程序更加易于移植。

(7)面向对象:Python既支持面向过程的编程也支持面向对象的编程。在“面向过程”的语言中,程序是由过程或仅仅是可重用代码的函数构建起来的。在“面向对象”的语言中,程序是由数据和功能组合而成的对象构建起来的。与其他主要的语言如C++和Java相比,Python以一种非常强大又简单的方式实现面向对象编程。

(8)可扩展性:如果你需要你的一段关键代码运行得更快或者希望某些算法不公开,你可以把你的部分程序用C或C++编写,然后在你的Python程序中使用它们。

(9)丰富的库:Python标准库确实很庞大。它可以帮助你处理各种工作,包括正则表达式、文档生成、单元测试线程数据库、网页浏览器、CGI、FTP、电子邮件、XML、XML—RPC、HTML、WAV文件、密码系统、GUI(图形用户界面)、Tk和其他与系统有关的操作。记住,只要安装了Python,所有这些功能都是可用的。这被称作Python的“功能齐全”理念。除了标准库以外,还有许多其他高质量的库,如wxPython、Twisted和Python图像库等等。

(10)规范的代码:Python采用强制缩进的方式使得代码具有极佳的可读性。(www.xing528.com)

Python语言非常完善,没有明显的短板和缺点,唯一的缺点就是执行效率慢,这个是解释型语言所通有的,同时这个缺点也将被计算机越来越强大的性能所弥补。

3.Python应用场景和学习方向

(1)WEB开发

Python拥有很多免费数据函数库、免费web网页模板系统、以及与web服务器进行交互的库,可以实现web开发,搭建web框架,目前比较有名气的Python web框架为Django。从事该领域应从数据、组件、安全等多领域进行学习,从底层了解其工作原理并可驾驭任何业内主流的Web框架。

(2)网络编程

网络编程是Python学习的另一方向,网络编程在生活和开发中无处不在,哪里有通讯就有网络,它可以称为是一切开发的“基石”。对于所有编程开发人员必须要知其然并知其所以然,所以网络部分将从协议、封包、解包等底层进行深入剖析。

(3)爬虫开发

在爬虫领域,Python几乎是霸主地位,将网络一切数据作为资源,通过自动化程序进行有针对性的数据采集以及处理。从事该领域应学习爬虫策略、高性能异步IO、分布式爬虫等,并针对Scrapy框架源码进行深入剖析,从而理解其原理并实现自定义爬虫框架。

(4)云计算开发

Python是从事云计算工作需要掌握的一门编程语言,目前很火的云计算框架OpenStack就是由Python开发的,如果想要深入学习并进行二次开发,就需要具备Python的技能。

(5)人工智能

MASA和Google早期大量使用Python,为Python积累了丰富的科学运算库,当AI时代来临后,Python从众多编程语言中脱颖而出,各种人工智能算法都基于Python编写,尤其PyTorch之后,Python作为AI时代头牌语言的位置基本确定。

(6)自动化运维

Python是一门综合性的语言,能满足绝大部分自动化运维需求,前端和后端都可以做,从事该领域,应从设计层面、框架选择、灵活性、扩展性、故障处理、以及如何优化等层面进行学习。

(7)金融分析

金融分析包含金融知识和Python相关模块的学习,学习内容囊括Numpy\Pandas\Scipy数据分析模块等,以及常见金融分析策略如“双均线”、“周规则交易”“羊驼策略”“Dual Thrust交易策略”等。

(8)科学运算

Python是一门很适合做科学计算的编程语言,97年开始,NASA就大量使用Python进行各种复杂的科学运算,随着NumPy、SciPy、Matplotlib、Enthought librarys等众多程序库的开发,使得Python越来越适合做科学计算、绘制高质量的2D和3D图像。

(9)游戏开发

在网络游戏开发中,Python也有很多应用,相比于Lua or C++,Python比Lua有更高阶的抽象能力,可以用更少的代码描述游戏业务逻辑,Python非常适合编写1万行以上的项目,而且能够很好的把网游项目的规模控制在10万行代码以内。

(10)桌面软件

Python在图形界面开发上很强大,可以用tkinter/PyQT框架开发各种桌面软件!

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