python是什么編程語言

一、python是什么編程語言

       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？

1.1、編譯型與解釋型

         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; 

         解釋器：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

         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(是二進制的形式)

         編譯型

                   優點：編譯器一般會有預編譯的過程對代碼進行優化。因為編譯只做一次，運行時不需要編譯，所以編譯型語言的程序執行                               效率高。可以脫離語言環境獨立運行。
                   缺點：編譯之后如果需要修改就需要整個模塊重新編譯。編譯的時候根據對應的運行環境生成機器碼，不同的操作系統之    

                             間移植就會有問題，需要根據運行的操作系統環境編譯不同的可執行文件。

         解釋型

                   優點：有良好的平臺兼容性，在任何環境中都可以運行，前提是安裝了解釋器（虛擬機）。靈活，修改代碼的時候直接修

                             改就可以，可以快速部署，不用停機維護。

                   缺點：每次運行的時候都要解釋一遍，性能上不如編譯型語言。

1.2、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。

1.3、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。

三、python優缺點

      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。

      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。

      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。

四、python的種類    

         CPython

        當我們從Python官方網站下載并安裝好Python 3.6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。

CPython用>>>作為提示符，而IPython用In [序號]:作為提示符。

        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。如果你的代碼要放到PyPy下執行，就需要了解PyPy和CPython的不同點。

       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。

      小結：

　　Python的解釋器很多，但使用最廣泛的還是CPython。如果要和Java或.Net平臺交互，最好的辦法不是用Jython或IronPython，而是通過網絡調用來交互，確保各程序之間的獨立性。