1.1 Python简介
1.1.1 介绍
Python(英国发音：/ˈpaɪθən/ 美国发音：/ˈpaɪθɑːn/)是著名的龟叔Guido van Rossum在1989年圣诞节期间，为了打发无聊的圣诞节而编写的一个编程语言。
Python是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。
Python是一种解释型语言，这意味着开发过程中没有了编译这个环节。类似于PHP和Perl语言。
Python是交互式语言，这意味着，您可以在一个 Python提示符 >>> 后直接执行代码。
Python是面向对象语言，这意味着Python支持面向对象的编程风格或代码封装在对象里的编程方式。
Python是初学者的语言，Python对初级程序员而言，是一种伟大的语言，它支持广泛的应用程序开发，从简单的文字处理到 WWW 浏览器以及游戏。
1.1.2 发展历史
Python是由 Guido van Rossum 在八十年代末和九十年代初，在荷兰国家数学和计算机科学研究所设计出来的。
Python本身也是由诸多其他语言发展而来的，这包括 ABC、Modula-3、C、C++、Algol-68、SmallTalk、Unix Shell 和其他的脚本语言等等。像 Perl 语言一样，Python源代码同样遵循 GPL(GNU General Public License)协议。
现在 Python是由一个核心开发团队在维护，Guido van Rossum 仍然占据着至关重要的作用，指导其进展。
Python2.0 于 2000 年 10 月 16 日发布，增加了实现完整的垃圾回收，并且支持 Unicode。
Python3.0 于 2008 年 12 月 3 日发布，此版本不完全兼容之前的 Python源代码。不过，很多新特性后来也被移植到旧的Python2.6/2.7版本。
Python的3.0版本，常被称为Python3000，或简称Py3k。相对于Python的早期版本，这是一个较大的升级。为了不带入过多的累赘，Python3.0在设计的时候没有考虑向下兼容。
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1.1.3 特点
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。
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。
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的人创造并改进。
高级语言：
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。
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)。如果你小心地避免使用依赖于系统的特性，那么你的所有 Python程序无需修改就可以在下述任何平台上面运行。这些平台包括市场上主流的Linux、Windows、MacOS、Android 等平台。
解释性：
一个用编译性语言比如 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。
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。因为你只需要把你的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。
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。
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。
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。
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。
Python之禅：
在安装好的Python中，如果import this并运行后会出现一个小彩蛋，即Python之禅：
The Zen of Python, by Tim Peters
Beautiful is better than ugly.
Explicit is better than implicit.
Simple is better than complex.
Complex is better than complicated.
Flat is better than nested.
Sparse is better than dense.
Readability counts.
Special cases aren't special enough to break the rules.
Although practicality beats purity.
Errors should never pass silently.
Unless explicitly silenced.
In the face of ambiguity, refuse the temptation to guess.
There should be one-- and preferably only one --obvious way to do it.
Although that way may not be obvious at first unless you're Dutch.
Now is better than never.
Although never is often better than right now.
If the implementation is hard to explain, it's a bad IDEa.
If the implementation is easy to explain, it may be a good IDEa.
Namespaces are one honking great IDEa -- let's do more of those!
中文翻译如下：
优美胜于丑陋(Python 以编写优美的代码为目标)
明了胜于晦涩(优美的代码应当是明了的，命名规范，风格相似)
简洁胜于复杂(优美的代码应当是简洁的，不要有复杂的内部实现)
复杂胜于凌乱(如果复杂不可避免，那代码间也不能有难懂的关系，要保持接口简洁)
扁平胜于嵌套(优美的代码应当是扁平的，不能有太多的嵌套)
间隔胜于紧凑(优美的代码有适当的间隔，不要奢望一行代码解决问题)
可读性很重要(优美的代码是可读的)
即便假借特例的实用性之名，也不可违背这些规则(这些规则至高无上)
不要包容所有错误，除非你确定需要这样做(精准地捕获异常，不写 except:pass 风格的代码)
当然存在多种可能，不要尝试去猜测而是尽量找一种，最好是唯一一种明显的解决方案(如果不确定，就用穷举法)
虽然这并不容易，因为你不是 Python 之父(这里的 Dutch 是指 Guido )
做也许好过不做，但不假思索就动手还不如不做(动手之前要仔细思量)
如果你无法向人描述你的方案，那肯定不是一个好方案；反之亦然(方案测评标准)
命名空间是一种绝妙的理念，我们应当多加利用(倡导与号召)
1.1.4 缺点
运行速度慢：
当然这个运行速度慢是相对的，和C程序相比肯定要慢，因为Python是解释型语言，你的代码在执行时会一行一行地翻译成CPU能理解的机器码，这个翻译过程非常耗时，所以很慢。而C程序是运行前直接编译成CPU能执行的机器码，所以非常快。但是大量的应用程序不需要这么快的运行速度，因为用户根本感觉不出来。
例如开发一个下载MP3的网络应用程序，C程序的运行时间需要0.001秒，而Python程序的运行时间需要0.1秒，慢了100倍，但由于网络更慢，需要等待1秒，你想，用户能感觉到1.001秒和1.1秒的区别吗？
当然，如果对速度有要求的话，可以用C++ 改写关键部分。
代码不能加密：
如果要发布你的Python程序，实际上就是发布源代码，这一点跟C语言不同，C语言不用发布源代码，只需要把编译后的机器码(也就是你在Windows上常见的xxx.exe文件)发布出去。要从机器码反推出C代码是不可能的，所以，凡是编译型的语言，都没有这个问题，而解释型的语言，则必须把源码发布出去。
这个缺点仅限于你要编写的软件需要卖给别人挣钱的时候。好消息是目前的互联网时代，靠卖软件授权的商业模式越来越少了，靠网站和移动应用卖服务的模式越来越多了，后一种模式不需要把源码给别人。
1.1.5 应用
云计算：云计算最热的语言，典型的应用OpenStack。
WEB开发：许多优秀的 WEB 框架，许多大型网站是Python开发，例如：YouTube、Dropbox、Douban等。典型的Web框架Django。
科学计算和人工智能：NumPy、SciPy、Matplotlib等
系统操作和维护：操作和维护人员的基本语言
金融：定量交易、金融分析，在金融工程领域，Python不仅使用最多，而且其重要性逐年增加。
图形 GUI：PyQT、WXPython、TkInter
