Python：你应该知道这些

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1. Python的出生

1989年　　Guido van Rossum开始编写Python语言编辑器(龟叔为了打发无聊的圣诞节)

1991年　　第一个Python编译器诞生(正式诞生)

1994年　　Python1.0　　增加内置函数

2004年　　Python204　　web框架、Django

2008年　　Python2.6 Python3.0（同一年出2个版本）

　　　　　 Python2 ：源码不标准、混乱、重复代码太多吧

　　　　　 Python3 ：标准、统一、去重

2. Python优缺点

Python语言特点：优美、简单、清晰。

优点

• 简单————Python是一种代表简单主义思想的语言。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，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。　　　

• 高层语言————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）。

• 解释型————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。而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。由于你只需要把你的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。

缺点

• 运行速度，有速度要求的话，最好用C++改写关键部分。
• 代码不能加密。
• 国内市场较小（国内以python来做主要开发的，目前只有一些web2.0公司）。但时间推移，目前很多国内软件公司，尤其是游戏公司，也开始规模使用。
• 中文资料匮乏（好的python中文资料屈指可数），托社区的福，有几本优秀的教材已经被翻译了，但入门级教材多，高级内容还是只能看英语版。
• 构架选择太多（没有像C#这样的官方.net构架，也没有像ruby由于历史较短，构架开发的相对集中。Ruby on Rails 构架开发中小型web程序天下无敌）。不过这也从另一个侧面说明，python比较优秀，吸引的人才多，项目也多。

3.Python的应用

（1）系统编程

　　提供API（ApplicationProgrammingInterface应用程序编程接口），能方便进行系统维护和管理，Linux下标志性语言之一，是很多系统管理员理想的编程工具。

（2）图形处理

　　有PIL、Tkinter等图形库支持，能方便进行图形处理。

（3）数学处理

　　NumPy扩展提供大量与许多标准数学库的接口。

（4）文本处理

　　python提供的re模块能支持正则表达式，还提供SGML，XML分析模块，许多程序员利用python进行XML程序的开发。

（5）数据库编程

　　程序员可通过遵循PythonDB-API（数据库应用程序编程接口）规范的模块与MicrosoftSQLServer，Oracle，Sybase，DB2，MySQL、SQLite等数据库通信。python自带有一个Gadfly模块，提供了一个完整的SQL环境。

（6）网络编程

　　提供丰富的模块支持sockets编程，能方便快速地开发分布式应用程序。很多大规模软件开发计划例如Zope，Mnet及BitTorrent.Google都在广泛地使用它。

（7）Web编程

　　应用的开发语言，支持最新的XML技术。

（8）多媒体应用　　

　　Python的PyOpenGL模块封装了“OpenGL应用程序编程接口”，能进行二维和三维图像处理。PyGame模块可用于编写游戏软件。

（9）pymo引擎

　　PYMO全称为pythonmemoriesoff，是一款运行于SymbianS60V3，Symbian3，S60V5，Symbian3，Android系统上的AVG游戏引擎。因其基于python2.0平台开发，并且适用于创建秋之回忆（memoriesoff）风格的AVG游戏，故命名为PYMO。

（10）黑客编程

　　python有一个hack的库，内置了你熟悉的或不熟悉的函数，但是缺少成就感。

4. 应用场景

（1）Web应用开发

　　Python经常被用于Web开发。比如，通过mod_wsgi模块，Apache可以运行用Python编写的Web程序。Python定义了WSGI标准应用接口来协调Http服务器与基于Python的Web程序之间的通信。一些Web框架，如Django,TurboGears,web2py,Zope等，可以让程序员轻松地开发和管理复杂的Web程序。

（2）操作系统管理、服务器运维的自动化脚本

　　在很多操作系统里，Python是标准的系统组件。 大多数Linux发行版以及NetBSD、OpenBSD和Mac OS X都集成了Python，可以在终端下直接运行Python。有一些Linux发行版的安装器使用Python语言编写，比如Ubuntu的Ubiquity安装器,Red Hat Linux和Fedora的Anaconda安装器。Gentoo Linux使用Python来编写它的Portage包管理系统。Python标准库包含了多个调用操作系统功能的库。通过pywin32这个第三方软件 包，Python能够访问Windows的COM服务及其它Windows API。使用IronPython，Python程序能够直接调用.Net Framework。一般说来，Python编写的系统管理脚本在可读性、性能、代码重用度、扩展性几方面都优于普通的shell脚本。

（3）科学计算

　　NumPy,SciPy,Matplotlib可以让Python程序员编写科学计算程序。

（4）桌面软件

　　PyQt、PySide、wxPython、PyGTK是Python快速开发桌面应用程序的利器。

（5）服务器软件（网络软件）

　　Python对于各种网络协议的支持很完善，因此经常被用于编写服务器软件、网络爬虫。第三方库Twisted支持异步网络编程和多数标准的网络协议(包含客户端和服务器)，并且提供了多种工具，被广泛用于编写高性能的服务器软件。

（6）游戏

　　很多游戏使用C++编写图形显示等高性能模块，而使用Python或者Lua编写游戏的逻辑、服务器。相较于Python，Lua的功能更简单、体积更小；而Python则支持更多的特性和数据类型。

（7）构思实现，产品早期原型和迭代

　　YouTube、Google、Yahoo!、NASA都在内部大量地使用Python。

 5. 应用方向

（1）常规软件开发

　　Python支持函数式编程和OOP面向对象编程，能够承担任何种类软件的开发工作，因此常规的软件开发、脚本编写、网络编程等都属于标配能力。

（2）科学计算

　　随着NumPy，SciPy，Matplotlib，Enthoughtlibrarys等众多程序库的开发，Python越来越适合于做科学计算、绘制高质量的2D和3D图像。和科学计算领域最流行的商业软件Matlab相比，Python是一门通用的程序设计语言，比Matlab所采用的脚本语言的应用范围更广泛，有更多的程序库的支持。虽然Matlab中的许多高级功能和toolbox目前还是无法替代的，不过在日常的科研开发之中仍然有很多的工作是可以用Python代劳的。

（3）自动化运维

　　这几乎是Python应用的自留地，作为运维工程师首选的编程语言，Python在自动化运维方面已经深入人心，比如Saltstack和Ansible都是大名鼎鼎的自动化平台。

（4）云计算

　　开源云计算解决方案OpenStack就是基于Python开发的，搞云计算的同学都懂的。

（5）WEB开发

　　基于Python的Web开发框架不要太多，比如耳熟能详的Django，还有Tornado，Flask。其中的Python+Django架构，应用范围非常广，开发速度非常快，学习门槛也很低，能够帮助你快速的搭建起可用的WEB服务。

（6）网络爬虫

　　也称网络蜘蛛，是大数据行业获取数据的核心工具。没有网络爬虫自动地、不分昼夜地、高智能地在互联网上爬取免费的数据，那些大数据相关的公司恐怕要少四分之三。能够编写网络爬虫的编程语言有不少，但Python绝对是其中的主流之一，其Scripy爬虫框架应用非常广泛。

（7）数据分析

　　在大量数据的基础上，结合科学计算、机器学习等技术，对数据进行清洗、去重、规格化和针对性的分析是大数据行业的基石。Python是数据分析的主流语言之一。

（8）人工智能

　　Python在人工智能大范畴领域内的机器学习、神经网络、深度学习等方面都是主流的编程语言，得到广泛的支持和应用。

6. 常识

关键点常识

借鉴：

https://blog.csdn.net/miaodalengshui/article/details/77451262

https://www.jianshu.com/p/1cc1382e5e04

https://www.cnblogs.com/kaid/p/9016673.html

Python：你应该知道这些

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原文地址：https://www.cnblogs.com/xc-718/p/xc718.html