python吧_关于Python —— Python教程

开始

Python 是一门上手快、用起来顺手、读起来也舒服的编程语言。它的语法简洁得像英文，写出来的代码量少，程序员可以把精力集中在业务逻辑上，而不是跟语言本身较劲。

这篇教程打算从深度和细节两个角度，把 Python 这门语言掰开揉碎了讲清楚。初学者可以跟着节奏理解每个知识点，而且学完就能直接用到实际项目里，不用等“以后再实践”。

下面会依次聊一聊 Python 的历史、特征、应用领域、为什么值得学，以及如何在 Windows、Linux 和 Mac OS X 上搭建环境，最后写一个最简单的程序。

历史

上世纪八十年代末，荷兰程序员 Guido Van Rossum 在闲暇时间开始捣鼓 Python。这原本只是一个业余项目，谁能想到它后来成了计算机世界里最完整、最受欢迎的语言之一。

什么导致 Guido 创建了 Python？

1989年12月的圣诞假期，Guido 利用周末的空闲时间开始动手写 Python。他最初的想法很简单：做一个解释器，作为 ABC 编程语言的继承者。从那以后，Python 逐渐成熟，变成了今天的样子。

名字由来

Guido 一开始的目标用户是 Unix/C 程序员。但更重要的是，他特别喜欢那部著名的喜剧节目《Monty Python’s Flying Circus》。看节目时，“Python”这个名字让他眼前一亮，越看越喜欢，后来就直接用 Python 给这门语言命名了。

发布时间

Python Version发布时间 v0.1.01990 v0.9.51992/01/02 v1.0.01994/01/26 v1.1.01994/01/26 v1.2.01995/08 v1.3.01995/10 v1.4.01996/10 v1.5.01998/01/03 v1.6.02000/09/05 v2.0.02000/10/16 v2.7.02010/07/03 v3.0.02008/12/03 v3.6.62018/06 v3.7.02018/06 v3.8.0Latest version

显著特征

代码质量

Python 代码的可读性非常高，这意味着它更容易被复用和维护。它支持多种高级软件工程范式，比如面向对象和函数式编程，写出来的代码结构清晰。

开发效率

Python 的代码风格简洁优雅，语法类似英语，而且是动态类型语言——你永远不需要声明变量。简单的赋值操作就能把名字绑定到一个类型的对象上。同样的功能，用 Python 写要比 C++ 或 Ja va 少很多行代码。代码少了，打字、调试、维护的工作量自然就降下来了。另外，Python 是解释型语言，不需要编译和链接，开发效率自然高。

代码可移植性（跨平台）

因为 Python 是解释型语言，解释器负责处理可移植性。不同平台上的 Python 解释器执行同样的程序，输出结果是一样的。所以你完全不用为了不同平台去修改代码，一份代码到处跑。

基础库和外置库（三方库）

Python 打包成了一个应用程序包，里面包含了一套预构建、可移植的库集。这意味着你可以在任何需要的地方直接拿来用，不用自己从头造轮子。

组件整合

有些应用需要跨组件协作才能完成端到端的工作流。这些组件可能是 Python 脚本，也可能是 Ja va 或 C++ 写的程序。Python 提供了好几种跨应用通信的方式：比如加载 C 和 C++ 库、与 Ja va 和 .NET 组件集成、通过 COM/Silverlight 通信，以及通过串口与 USB 设备交互。网络数据交换时，可以用 SOAP、XML-RPC 和 CORBA 协议。

自由（Free）使用、修改和分发

Python 是开源软件（OSS），任何人都可以自由使用、修改源代码，甚至基于商业利益重新分发。正是这种开放性，让 Python 拥有了一个庞大的社区，社区反过来又不断推动它发展，产生更多价值。

面向对象

Python 是一门面向对象（OOP）的编程语言。OOP 提供了一种直观的代码组织方式，背后的思想可以让代码利用得更充分。大多数时候，面向对象编程能把复杂问题拆成多个小问题，逐个击破，效果更好。

程序设计领域

Web 应用开发

Python 在 Web 开发领域占据了最大的份额，很多人因此成了全栈工程师。这里有大量的框架可以选择，比如 Django、Flask、CherryPy 和 Bottle，它们为 Web 开发提供了广泛的支持。这些框架自带了很多功能：简化内容管理、访问后端数据库、处理 HTTP、SMTP、XML-RPC、FTP 和 POP 等网络协议。用 Python 做出来的产品也不少，比如内容管理系统 Plone、应用服务器 Zope、Quixote Web 框架，还有航空航天领域的开源企业级解决方案 ERP5。

数据科学和机器学习

数据科学、数据分析和机器学习的发展快得惊人。现在很多公司都在找机器学习工程师，希望他们能从海量数据中过滤出有价值的信息，辅助制定正确的业务决策。Python 已经成了进入 ML 领域的首选语言，它给程序员提供了各种工具和模型，用来完成网页爬虫、数据收集、清洗和算法建模等任务。所以，如果你想进入这些领域，学 Python 是最好的起点。

科学和数字计算

Python 在科学和数字计算领域也成了主流选择。原因有好几个：首先，Python 是开源的，允许任何人修改源代码并重新分发。其次，它有很多专业模块，比如 NumPy、SciPy、Pandas、Matplotlib 和 IPython，而且全部免费，完全可以替代 Matlab 这类付费产品。这也是 Python 能在科学和数字领域越来越有优势的原因。总之，Python 在可读性和生产效率之间找到了很好的平衡。

GUI 编程

Python 的一些固有特质——简洁的编码语法和动态类型——在开发复杂的 GUI 图像处理应用时就像催化剂一样。Python 简洁的语法加上大量 GUI 库（比如 wxWidgets、PyQt 和 PySide）的强力支持，催生了 Inkscape、Scribus、Paint Shop Pro 和 GIMP 这样的图像处理软件。除了 2D 技术，Python 还诞生了不少 3D 动画软件，比如 3ds Max、Blender、Cinema 4D、Houdini 和 Maya。这些应用通过 Python 实现了自动化，不仅加快了工作流程，还减少了手动操作的麻烦。

软件原型

Python 的特性让快速制作原型变得非常容易。重构代码的轻巧性、多功能性、可伸缩性和灵活性，让最初的原型开发过程大大加快。此外，Python 还提供了很多简单易用的接口来创建原型，比如 Pygame（多媒体库），可以用它制作游戏原型、测试和定制，直到符合要求。然后，你可以从原型中提取实现思路，再用 C++ 或 Ja va 做完整的开发。

专业培训

目前来说，Python 是最适合教学和培训的编程语言。它既可以作为初学者学习编程的垫脚石，也能在数据分析和机器学习这类交叉领域里有出色的发挥。

为什么学习Python？

写 Python 代码是一件很有趣的事，完全不像那种例行公事的编程任务。

非限制性编程语法

Python 的语法让非程序员也能看懂。它是一种易读、面向问题的语言，让你专注于写逻辑，而不是纠结于语法细节。下面是一段利息计算器的代码，非常简单，一看就懂：

'Interest Calculator:'

没有明确声明

在 Python 里，你不需要用类型来定义变量。定义变量时不用说明任何数据类型，也不用分号来标记结尾。缩进代替了方括号来分组指令，你可以用 Tab 或空格来缩进。Python 还有一套编码规范（PEP8），比如每个缩进用四个空格。这些细节都让初学者觉得非常友好。

面向对象编程

Python 是面向对象编程的语言。它通过创建对象、定义关系和绑定数据来构建模型，从而解决问题。面向过程编程采用自顶向下的方法，一次解决一个问题，再把问题分解成更小的问题；而 OOP 是自底向上的，一开始就寻求解决方案的蓝图，再把实现留到后面。用类、建立继承关系、构造对象，这些是专业程序员必备的能力。用 Python 能快速掌握这些概念，而且比其他语言更快地生成高质量的项目代码。

调试能力

如果在开发过程中，QA 在日志里报了一个缺陷，下一步就是调试。如果客户反馈了问题，调试就更重要了。Python 提供了 pdb、pudb 和 PyDebug 等工具，让调试变得简单。比如 pudb 能快速引导你深入代码，找到问题所在。其实大多数编程语言都有强大的调试工具，但 Python 在这方面做得更好。

如何安装Python？

Python 写的代码与平台无关，也就是说，你只需要写一次代码，就能在任何平台上运行。

Mac OS X

Mac OS X 最新版本 10.15（Catalina）系统默认安装的是 Python 2.7。虽然可以用 Python 2 写程序，但官方已经明确说明，Python 2 到 2020 年后就不再维护了。所以任何想学 Python 的人，都应该升级到最新的 Python 3 版本。在 Mac 上安装 Python，可以去官方下载页面选择合适的版本，下载后安装即可。如果你喜欢命令行操作，也可以用一些工具来下载。首先打开终端，安装 HomeBrew 管理工具：

"$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"

然后输入以下命令查看安装的版本：

$ brew --version

用 Brew 下载 Python 3.x：

$ brew install python3

安装 Python 的同时，也会安装 pip（pip3）工具。它是一个更新管理器，能快速检查 Python 存储库中可用的模块。

Linux

Ubuntu 16.04 默认安装了 Python 2 和 Python 3 两个版本，所以你可以用 apt-get 工具把它们更新到最新版本：

$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get -y upgrade

查看当前版本：

$ python3 -V

然后安装 Python 的管理工具 pip：

$ sudo apt-get install -y python3-pip

pip 可以下载最新的文件，也可以更新当前开发中使用的软件包：

$ pip3 install 包名

举个例子：

$ pip3 install numpy

现在可以安装一些以后可能会用到的 libs 和 dev tools：

$ sudo apt-get install build-essential libssl-dev libffi-dev python-dev

还可以在系统上为不同 Python 项目设置隔离空间，这时需要下载 venv 模块，它是 Python 3 标准库中的组件：

$ sudo apt-get install -y python3-venv

Windows

安装 Windows 版本的 Python 环境，需要去官方下载页面选择相应版本，下载后安装即可。之后需要配置系统环境变量。有两种方式：一种是手动操作，把安装目录添加到 PATH 值中；另一种是通过终端输入以下命令完成设置：

PATH 路径

上面的 setx 命令会为系统的 PATH 设置环境变量。完成后重新打开终端，就可以测试是否配置成功了。

创建第一个Python应用程序

“Hello World!”是所有编程的开始。这是个简单的程序，它会在标准输出上打印“Hello World!”消息。在终端里可以这样做：

➜~ python3
Python 3.8.0 (v3.8.0:fa919fdf25, Oct 14 2019, 10:23:27)
[Clang 6.0 (clang-600.0.57)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> print('Hello World!')
Hello World!

这样，第一行代码就写成功了。