认识 Python
image.png人生苦短,我用 Python —— Life is short, you need Python
目标
- Python 的起源
- 为什么要用 Python?
- Python 的特点
- Python 的优缺点
01. Python 的起源
image.pngPython 的创始人为吉多·范罗苏姆(Guido van Rossum)
- 1989 年的圣诞节期间,吉多·范罗苏姆为了在阿姆斯特丹打发时间,决心开发一个新的解释程序,作为 ABC 语言的一种继承(感觉下什么叫牛人)
- ABC 是由吉多参加设计的一种教学语言,就吉多本人看来,ABC 这种语言非常优美和强大,是专门为非专业程序员设计的。但是 ABC 语言并没有成功,究其原因,吉多认为是非开放造成的。吉多决心在 Python 中避免这一错误,并获取了非常好的效果
- 之所以选中 Python(蟒蛇) 作为程序的名字,是因为他是 BBC 电视剧——蒙提·派森的飞行马戏团(Monty Python's Flying Circus)的爱好者
- 1991 年,第一个 Python 解释器 诞生,它是用 C 语言实现的,并能够调用 C 语言的库文件
1.1 解释器(科普)
计算机不能直接理解任何除机器语言以外的语言,所以必须要把程序员所写的程序语言翻译成机器语言,计算机才能执行程序。将其他语言翻译成机器语言的工具,被称为编译器
编译器翻译的方式有两种:一个是编译,另外一个是解释。两种方式之间的区别在于翻译时间点的不同。当编译器以解释方式运行的时候,也称之为解释器
image.png- 编译型语言:程序在执行之前需要一个专门的编译过程,把程序编译成为机器语言的文件,运行时不需要重新翻译,直接使用编译的结果就行了。程序执行效率高,依赖编译器,跨平台性差些。如 C、C++
- 解释型语言:解释型语言编写的程序不进行预先编译,以文本方式存储程序代码,会将代码一句一句直接运行。在发布程序时,看起来省了道编译工序,但是在运行程序的时候,必须先解释再运行
编译型语言和解释型语言对比
- 速度 —— 编译型语言比解释型语言执行速度快
- 跨平台性 —— 解释型语言比编译型语言跨平台性好
1.2 Python 的设计目标
1999 年,吉多·范罗苏姆向 DARPA 提交了一条名为 “Computer Programming for Everybody” 的资金申请,并在后来说明了他对 Python 的目标:
- 一门简单直观的语言并与主要竞争者一样强大
- 开源,以便任何人都可以为它做贡献
- 代码像纯英语那样容易理解
- 适用于短期开发的日常任务
这些想法中的基本都已经成为现实,Python 已经成为一门流行的编程语言
1.3 Python 的设计哲学
- 优雅
- 明确
- 简单
- Python 开发者的哲学是:用一种方法,最好是只有一种方法来做一件事
- 如果面临多种选择,Python 开发者一般会拒绝花俏的语法,而选择明确没有或者很少有歧义的语法
在 Python 社区,吉多被称为“仁慈的独裁者”
02. 为什么选择 Python?
- 代码量少
- ……
同一样问题,用不同的语言解决,代码量差距还是很多的,一般情况下
Python
是Java
的 1/5,所以说 人生苦短,我用 Python
03. Python 特点
- Python 是完全面向对象的语言
- 函数、模块、数字、字符串都是对象,在 Python 中一切皆对象
- 完全支持继承、重载、多重继承
- 支持重载运算符,也支持泛型设计
- Python 拥有一个强大的标准库,Python 语言的核心只包含 数字、字符串、列表、字典、文件 等常见类型和函数,而由 Python 标准库提供了 系统管理、网络通信、文本处理、数据库接口、图形系统、XML 处理 等额外的功能
- Python 社区提供了大量的第三方模块,使用方式与标准库类似。它们的功能覆盖 科学计算、人工智能、机器学习、Web 开发、数据库接口、图形系统 多个领域
面向对象的思维方式
- 面向对象 是一种 思维方式,也是一门 程序设计技术
- 要解决一个问题前,首先考虑 由谁 来做,怎么做事情是 谁 的职责,最后把事情做好就行!
- 对象 就是 谁
- 要解决复杂的问题,就可以找多个不同的对象,各司其职,共同实现,最终完成需求
04. Python 的优缺点
4.1 优点
- 简单、易学
- 免费、开源
- 面向对象
- 丰富的库
- 可扩展性
- 如果需要一段关键代码运行得更快或者希望某些算法不公开,可以把这部分程序用
C
或C++
编写,然后在Python
程序中调用它们
- 如果需要一段关键代码运行得更快或者希望某些算法不公开,可以把这部分程序用
- ……
4.2 缺点
- 运行速度
- 国内市场较小
- 中文资料匮乏
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