为什么有python3_python3 介绍

编译器的工作方式，是把源程序的每一条语句都预先编译成机器语言，并保存成一个二进制文件。这样一来，程序运行时，计算机可以直接以机器语言来执行，速度自然很快。

而解释器呢，则是在程序执行的那一刻，才一条一条地把代码解释成机器语言交给计算机去运行。所以，它的运行速度通常比不上编译后的程序。

根本原因在于，计算机只认得机器语言（也就是二进制），没法直接理解我们写的那些高级语句。

三、Python的优缺点

先聊聊优点。Python的定位非常明确：优雅、明确、简单。所以你会发现，用Python写出来的程序，看上去总是清晰易懂。对初学者来说，入门门槛低，更重要的是，随着深入学习，你完全能用它写出非常复杂的系统。

开发效率极高，这是Python的一大杀手锏。它背后有一个极其强大的第三方库生态，基本上你想到的任何功能，都能找到现成的库支持。直接下载、调用，然后在此基础上进行二次开发，开发周期大幅缩短，彻底告别重复造轮子。

它是高级语言。用Python写程序，你基本不用操心底层细节，比如内存管理这些东西，语言本身帮你处理好了。

可移植性出色。得益于Python的开源本质，它已经被移植到了几乎所有主流平台上。只要你小心避开那些依赖特定系统的功能，你的程序几乎可以不加修改地在Windows、Linux、macOS上跑起来。

扩展性也很强。如果你的某段核心代码需要跑得更快，或者你希望某些算法不公开，完全可以用C或C++编写这部分，然后在Python程序中调用它们。

可嵌入性。你还可以把Python解释器嵌入到你的C/C++程序中，为你的程序用户提供脚本功能，非常灵活。

再来看缺点。首先是速度。Python的运行速度确实比C慢不少，跟Ja va比也有差距。这也是许多所谓“大牛”看不上Python的主要原因。但这里得说句公道话：这个速度差异，在绝大多数场景下用户根本感知不到，非得用专业测试工具才能体现出来。举个例子，C跑一个程序用了0.1秒，Python用了0.01秒——等一等，这个数字确实夸张了，但道理是这样的：一个正常人能感知到的最小时间单位大约是0.15到0.4秒。所以，就算C比Python快了几倍甚至十倍，你的肉眼也完全看不出来。大多数情况下，Python的速度完全够用。除非你要写搜索引擎这类对速度有极致要求的应用，那当然还是建议用C实现。

代码不能加密。因为Python是解释型语言，源码以明文形式存放。不过，这真不算什么缺点。如果你的项目要求源码必须加密，那从一开始就不该选Python。

线程无法利用多CPU，这是Python被诟病最多的地方。问题出在GIL（全局解释器锁）上。这个机制就像一个交通管制，确保任何时刻只有一个线程在执行。Python的线程是操作系统的原生线程，在Linux上是pthread，在Windows上是Win thread，调度完全由操作系统负责。一个Python解释器进程里有一条主线程，外加多条用户程序的执行线程。但即使你的机器有多个CPU核心，由于GIL的存在，多线程也无法真正并行执行。至于这个问题如何解决，我们在后续的线程和进程章节里再详细展开。

四、Python2 和 Python3 的区别

简单总结一下：Python 2.x已经是历史，Python 3.x才是这门语言的现在和未来。

Python 3.0在2008年发布。而2.x系列的最后一个版本2.7，在2010年年中推出之后，就只提供了扩展支持。2.x分支此后不会再有任何重大更新。3.x则一直在积极开发中，已经经过多年的稳定迭代，包括2012年的3.3、2014年的3.4和2015年的3.5。这意味着，所有最新的标准库改进，默认只在Python 3.x中可用。

Guido van Rossum（Python语言的创始人）当初决定对Python 2.x进行一次彻底清理，相比于2.x系列的新版本，这次清理没有过多考虑向后兼容。其中最重大的改进，是对Unicode的更好支持（所有文本字符串默认都是Unicode），以及更清晰的字节/Unicode分离。

此外，核心语言的几个方面也做了调整，让新手更容易学习，也让语言整体更一致。比如，print和exec变成了函数，整数除法行为变了，一些老旧的特性被移除（比如所有类都变成了新式类，range()返回的是一个节省内存的可迭代对象，而不是像2.x那样返回一个列表）。

五、第一个程序

print("Hello World!")