## Python介紹 ### 初識python 　　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。? ### 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是一門什么樣的語言 　　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。 **編譯**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;? **解釋**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。 > ***低級語言與高級語言*** > > *　　最初的計算機程序都是用0和1的序列表示的，程序員直接使用的是機器指令，無需翻譯，從紙帶打孔輸入即可執行得到結果。后來為了方便記憶，就將用0、1序列表示的機器指令都用符號助記，這些與機器指令一一對應的助記符就成了匯編指令，從而誕生了匯編語言。無論是機器指令還是匯編指令都是面向機器的，統稱為低級語言。因為是針對特定機器的機器指令的助記符，所以匯編語言是無法獨立于機器(特定的CPU體系結構)的。但匯編語言也是要經過翻譯成機器指令才能執行的，所以也有將運行在一種機器上的匯編語言翻譯成運行在另一種機器上的機器指令的方法，那就是交叉匯編技術。* > *　　高級語言是從人類的邏輯思維角度出發的計算機語言，抽象程度大大提高，需要經過編譯成特定機器上的目標代碼才能執行，一條高級語言的語句往往需要若干條機器指令來完成。高級語言獨立于機器的特性是靠編譯器為不同機器生成不同的目標代碼(或機器指令)來實現的。那具體的說，要將高級語言編譯到什么程度呢，這又跟編譯的技術有關了，既可以編譯成直接可執行的目標代碼，也可以編譯成一種中間表示，然后拿到不同的機器和系統上去執行，這種情況通常又需要支撐環境，比如解釋器或虛擬機的支持，Java程序編譯成bytecode，再由不同平臺上的虛擬機執行就是很好的例子。所以，說高級語言不依賴于機器，是指在不同的機器或平臺上高級語言的程序本身不變，而通過編譯器編譯得到的目標代碼去適應不同的機器。從這個意義上來說，通過交叉匯編，一些匯編程序也可以獲得不同機器之間的可移植性，但這種途徑獲得的移植性遠遠不如高級語言來的方便和實用性大。* > > ***編譯與解釋*** > > *　　編譯是將源程序翻譯成可執行的目標代碼，翻譯與執行是分開的；而解釋是對源程序的翻譯與執行一次性完成，不生成可存儲的目標代碼。這只是表象，二者背后的最大區別是：對解釋執行而言，程序運行時的控制權在解釋器而不在用戶程序；對編譯執行而言，運行時的控制權在用戶程序。* > *　　解釋具有良好的動態特性和可移植性，比如在解釋執行時可以動態改變變量的類型、對程序進行修改以及在程序中插入良好的調試診斷信息等，而將解釋器移植到不同的系統上，則程序不用改動就可以在移植了解釋器的系統上運行。同時解釋器也有很大的缺點，比如執行效率低，占用空間大，因為不僅要給用戶程序分配空間，解釋器本身也占用了寶貴的系統資源。* > > *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.* > ***編譯型和解釋型*** > > *我們先看看編譯型，其實它和匯編語言是一樣的：也是有一個負責翻譯的程序來對我們的源代碼進行轉換，生成相對應的可執行代碼。這個過程說得專業一點，就稱為編譯（Compile），而負責編譯的程序自然就稱為編譯器（Compiler）。如果我們寫的程序代碼都包含在一個源文件中，那么通常編譯之后就會直接生成一個可執行文件，我們就可以直接運行了。但對于一個比較復雜的項目，為了方便管理，我們通常把代碼分散在各個源文件中，作為不同的模塊來組織。這時編譯各個文件時就會生成目標文件（Object ? file）而不是前面說的可執行文件。一般一個源文件的編譯都會對應一個目標文件。這些目標文件里的內容基本上已經是可執行代碼了，但由于只是整個項目的一部分，所以我們還不能直接運行。待所有的源文件的編譯都大功告成，我們就可以最后把這些半成品的目標文件“打包”成一個可執行文件了，這個工作由另一個程序負責完成，由于此過程好像是把包含可執行代碼的目標文件連接裝配起來，所以又稱為鏈接（Link），而負責鏈接的程序就叫……就叫鏈接程序（Linker）。鏈接程序除了鏈接目標文件外，可能還有各種資源，像圖標文件啊、聲音文件啊什么的，還要負責去除目標文件之間的冗余重復代碼，等等，所以……也是挺累的。鏈接完成之后，一般就可以得到我們想要的可執行文件了。?* > *上面我們大概地介紹了編譯型語言的特點，現在再看看解釋型。噢，從字面上看，“編譯”和“解釋”的確都有“翻譯”的意思，它們的區別則在于翻譯的時機安排不大一樣。打個比方：假如你打算閱讀一本外文書，而你不知道這門外語，那么你可以找一名翻譯，給他足夠的時間讓他從頭到尾把整本書翻譯好，然后把書的母語版交給你閱讀；或者，你也立刻讓這名翻譯輔助你閱讀，讓他一句一句給你翻譯，如果你想往回看某個章節，他也得重新給你翻譯。?* > *兩種方式，前者就相當于我們剛才所說的編譯型：一次把所有的代碼轉換成機器語言，然后寫成可執行文件；而后者就相當于我們要說的解釋型：在程序運行的前一刻，還只有源程序而沒有可執行程序；而程序每執行到源程序的某一條指令，則會有一個稱之為解釋程序的外殼程序將源代碼轉換成二進制代碼以供執行，總言之，就是不斷地解釋、執行、解釋、執行……所以，解釋型程序是離不開解釋程序的。像早期的BASIC就是一門經典的解釋型語言，要執行BASIC程序，就得進入BASIC環境，然后才能加載程序源文件、運行。解釋型程序中，由于程序總是以源代碼的形式出現，因此只要有相應的解釋器，移植幾乎不成問題。編譯型程序雖然源代碼也可以移植，但前提是必須針對不同的系統分別進行編譯，對于復雜的工程來說，的確是一件不小的時間消耗，況且很可能一些細節的地方還是要修改源代碼。而且，解釋型程序省卻了編譯的步驟，修改調試也非常方便，編輯完畢之后即可立即運行，不必像編譯型程序一樣每次進行小小改動都要耐心等待漫長的Compiling…Linking…這樣的編譯鏈接過程。不過凡事有利有弊，由于解釋型程序是將編譯的過程放到執行過程中，這就決定了解釋型程序注定要比編譯型慢上一大截，像幾百倍的速度差距也是不足為奇的。?* > *編譯型與解釋型，兩者各有利弊。前者由于程序執行速度快，同等條件下對系統要求較低，因此像開發操作系統、大型應用程序、數據庫系統等時都采用它，像C/C++、Pascal/Object ? Pascal（Delphi）、VB等基本都可視為編譯語言，而一些網頁腳本、服務器腳本及輔助開發接口這樣的對速度要求不高、對不同系統平臺間的兼容性有一定要求的程序則通常使用解釋性語言，如Java、JavaScript、VBScript、Perl、Python等等。?* > *但既然編譯型與解釋型各有優缺點又相互對立，所以一批新興的語言都有把兩者折衷起來的趨勢，例如Java語言雖然比較接近解釋型語言的特征，但在執行之前已經預先進行一次預編譯，生成的代碼是介于機器碼和Java源代碼之間的中介代碼，運行的時候則由JVM（Java的虛擬機平臺，可視為解釋器）解釋執行。它既保留了源代碼的高抽象、可移植的特點，又已經完成了對源代碼的大部分預編譯工作，所以執行起來比“純解釋型”程序要快許多。而像VB6（或者以前版本）、C#這樣的語言，雖然表面上看生成的是.exe可執行程序文件，但VB6編譯之后實際生成的也是一種中介碼，只不過編譯器在前面安插了一段自動調用某個外部解釋器的代碼（該解釋程序獨立于用戶編寫的程序，存放于系統的某個DLL文件中，所有以VB6編譯生成的可執行程序都要用到它），以解釋執行實際的程序體。C#（以及其它.net的語言編譯器）則是生成.net目標代碼，實際執行時則由.net解釋系統（就像JVM一樣，也是一個虛擬機平臺）進行執行。當然.net目標代碼已經相當“低級”，比較接近機器語言了，所以仍將其視為編譯語言，而且其可移植程度也沒有Java號稱的這么強大，Java號稱是“一次編譯，到處執行”，而.net則是“一次編碼，到處編譯”。呵呵，當然這些都是題外話了。總之，隨著設計技術與硬件的不斷發展，編譯型與解釋型兩種方式的界限正在不斷變得模糊。* > > ***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。* > > ***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。**那這些基因使成就了Python的哪些優缺點呢？我們繼續往下看。* ## Python的優缺點 ### 先看優點 1. Python的定位是“優雅”、“明確”、“簡單”，所以Python程序看上去總是簡單易懂，初學者學Python，不但入門容易，而且將來深入下去，可以編寫那些非常非常復雜的程序。 2. 開發效率非常高，Python有非常強大的第三方庫，基本上你想通過計算機實現任何功能，Python官方庫里都有相應的模塊進行支持，直接下載調用后，在基礎庫的基礎上再進行開發，大大降低開發周期，避免重復造輪子。 3. 高級語言————當你用Python語言編寫程序的時候，你無需考慮諸如如何管理你的程序使用的內存一類的底層細節 4. 可移植性————由于它的開源本質，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）。如果你小心地避免使用依賴于系統的特性，那么你的所有Python程序無需修改就幾乎可以在市場上所有的系統平臺上運行 5. 可擴展性————如果你需要你的一段關鍵代碼運行得更快或者希望某些算法不公開，你可以把你的部分程序用C或C++編寫，然后在你的Python程序中使用它們。 6. 可嵌入性————你可以把Python嵌入你的C/C++程序，從而向你的程序用戶提供腳本功能。 ### 再看缺點 1. 速度慢，Python 的運行速度相比C語言確實慢很多，跟JAVA相比也要慢一些，因此這也是很多所謂的大牛不屑于使用Python的主要原因，但其實這里所指的運行速度慢在大多數情況下用戶是無法直接感知到的，必須借助測試工具才能體現出來，比如你用C運一個程序花了0.01s,用Python是0.1s,這樣C語言直接比Python快了10倍,算是非常夸張了，但是你是無法直接通過肉眼感知的，因為一個正常人所能感知的時間最小單位是0.15-0.4s左右，哈哈。其實在大多數情況下Python已經完全可以滿足你對程序速度的要求，除非你要寫對速度要求極高的搜索引擎等，這種情況下，當然還是建議你用C去實現的。 2. 代碼不能加密，因為PYTHON是解釋性語言，它的源碼都是以名文形式存放的，不過我不認為這算是一個缺點，如果你的項目要求源代碼必須是加密的，那你一開始就不應該用Python來去實現。 3. 線程不能利用多CPU問題，這是Python被人詬病最多的一個缺點，GIL即全局解釋器鎖（Global Interpreter Lock），是計算機程序設計語言解釋器用于同步線程的工具，使得任何時刻僅有一個線程在執行，Python的線程是操作系統的原生線程。在Linux上為pthread，在Windows上為Win thread，完全由操作系統調度線程的執行。一個python解釋器進程內有一條主線程，以及多條用戶程序的執行線程。即使在多核CPU平臺上，由于GIL的存在，所以禁止多線程的并行執行。下面是官方對GIL給出的解釋：In CPython, the global interpreter lock, or GIL, is a mutex that prevents multiple native threads from executing Python bytecodes at once. This lock is necessary mainly because CPython’s memory management is not thread-safe. (However, since the GIL exists, other features have grown to depend on the guarantees that it enforces. ## Python解釋器 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。 ### CPython 當我們從Python官網下載并安裝好Python 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。 ### 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。 ### 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。 ## .Pyc是什么 **1\. Python是一門解釋型語言？** 　　我初學Python時，聽到的關于Python的第一句話就是，Python是一門解釋性語言，我就這樣一直相信下去，直到發現了\*.pyc文件的存在。如果是解釋型語言，那么生成的\*.pyc文件是什么呢？c應該是compiled的縮寫才對啊！ **2\. 解釋型語言和編譯型語言**? 　　計算機是不能夠識別高級語言的，所以當我們運行一個高級語言程序的時候，就需要一個“翻譯機”來從事把高級語言轉變成計算機能讀懂的機器語言的過程。這個過程分成兩類，第一種是編譯，第二種是解釋。 編譯型語言在程序執行之前，先會通過編譯器對程序執行一個編譯的過程，把程序轉變成機器語言。運行時就不需要翻譯，而直接執行就可以了。最典型的例子就是C語言。 解釋型語言就沒有這個編譯的過程，而是在程序運行的時候，通過解釋器對程序逐行作出解釋，然后直接運行，最典型的例子是Ruby。 　　通過以上的例子，我們可以來總結一下解釋型語言和編譯型語言的優缺點，因為編譯型語言在程序運行之前就已經對程序做出了“翻譯”，所以在運行時就少掉了“翻譯”的過程，所以一般來說效率比較高。 **3\. Python到底是什么**? 　　當我們在命令行中輸入python hello.py時，其實是激活了Python的“解釋器”，告訴“解釋器”：你要開始工作了。可是在“解釋”之前，其實執行的第一項工作和Java一樣，是編譯。只是我們在用Eclipse之類的IDE時，將這兩部給融合成了一部而已。其實Python也一樣，當我們執行python hello.py時，他也一樣執行了這么一個過程，所以我們應該這樣來描述Python，Python是一門先編譯后解釋的語言。 **4\. 簡述Python的運行過程** 　　在說這個問題之前，我們先來說兩個概念，PyCodeObject和pyc文件。我們在硬盤上看到的pyc自然不必多說，而其實PyCodeObject則是Python編譯器真正編譯成的結果。當python程序運行時，編譯的結果則是保存在位于內存中的PyCodeObject中，當Python程序運行結束時，Python解釋器則將PyCodeObject寫回到pyc文件中。當python程序第二次運行時，首先程序會在硬盤中尋找pyc文件，如果找到，則直接載入，否則就重復上面的過程。 　　所以我們應該這樣來定位PyCodeObject和pyc文件，我們說pyc文件其實是PyCodeObject的一種持久化保存方式。