python的起源及語言特點是什么

python的起源及語言特點是什么，相信很多沒有經驗的人對此束手無策，為此本文總結了問題出現的原因和解決方法，通過這篇文章希望你能解決這個問題。

一、 1.1  什么是 Python
Python 是一門優雅而健壯的編程語言，它繼承了傳統編譯語言的強大性和通用性，同時也借鑒了簡單腳本和解釋語言的易用性。它可以幫你完成工作，而且一段時間以后，你還能看明白自己寫的這段代碼。你會對自己如此快地學會它和它強大的功能感到十分的驚訝，更不用提你已經完成的工作了！只有你想不到，沒有 Python 做不到

二、  2 1.2  起源
貴鐸·范·羅薩姆（Guido van Rossum）于 1989 年底始創了 Python，那時，他還在荷蘭的 CWI（Centrum voor Wiskunde en Informatica，國家數學和計算機科學研究院）。1991 年初，Python 發布了第一個公開發行版。這一切究竟是如何開始的呢？像 C、C++、Lisp、Java和 Perl 一樣，Python 來自于某個研究項目，項目中的那些程序員利用手邊現有的工具辛苦的工作著，他們設想并開發出了更好的解決辦法。
                              
那時范·羅薩姆是一位研究人員，對解釋型語言 ABC 有著豐富的設計經驗，這個語言同樣也是在 CWI 開發的。但是他不滿足其有限的開發能力。已經使用并參與開發了像 ABC 這樣的高級語言后，再退回到 C 語言顯然是不可能的。他所期望的工具有一些是用于完成日常系統管理任務的，而且它還希望能夠訪問 Amoeba 分布式操作系統的系統調用。盡管范·羅薩姆也曾想過為 Amoeba 開發專用語言，但是創造一種通用的程序設計語言顯然更加明智，于是在 1989 年末，Python 的種子被播下了。

三、  3 1.3  特點
盡管Python已經流行了超過15年，但是一些人仍舊認為相對于通用軟件開發產業而言，它還是個新丁。我們應當謹慎地使用“相對”這個詞，因為“網絡時代”的程序開發，幾年看
上去就像幾十年。當人們詢問：“什么是 Python？”的時候，很難用任何一個具象來描述它。人們更傾向于一口氣不加思索地說出他們對 Python 的所有感覺，Python 是___（請填寫）__，這些特點究竟又是什么呢？為了讓你能知其所以然，我們下面會對這些特點進行逐一地闡釋。
1.3.1  高級
伴隨著每一代編程語言的產生，我們會達到一個新的高度。匯編語言是上帝獻給那些掙扎在機器代碼中的人的禮物，后來有了 FORTRAN、 C 和 Pascal 語言，它們將計算提升到了嶄新的高度，并且開創了軟件開發行業。伴隨著 C 語言誕生了更多的像 C++、Java 這樣的現代編譯語言。我們沒有止步于此，于是有了強大的、可以進行系統調用的解釋型腳本語言，例如 Tcl、Perl 和 Python。
這些語言都有高級的數據結構，這樣就減少了以前“框架”開發需要的時間。像 Python 中的列表（大小可變的數組）和字典（哈希表）就是內建于語言本身的。在核心語言中提供這些重要的構建單元，可以鼓勵人們使用它們，縮短開發時間與代碼量，產生出可讀性更好的代碼。在 C 語言中，對于混雜數組（Python 中的列表）和哈希表（Python 中的字典）還沒有相應的標準庫，所以它們經常被重復實現，并被復制到每個新項目中去。這個過程混亂而且容易產生錯誤。C++使用標準模版庫改進了這種情況，但是標準模版庫是很難與 Python 內建的列表和字典的簡潔和易讀相提并論的。                              
1.3.2  面向對象
建議：面向對象編程為數據和邏輯相分離的結構化和過程化編程添加了新的活力。面向對象 編程支持將特定的行為、特性以及和/或功能與它們要處理或所代表的數據結合在一起。
Python 的面向對象的特性是與生俱來的。然而，Python 絕不想 Java 或 Ruby 僅僅是一門面向對象語言，事實上它融匯了多種編程風格。例如，它甚至借鑒了一些像 Lisp 和 Haskell 這樣的函數語言的特性。
1.3.3  可升級
大家常常將 Python 與批處理或 Unix 系統下的 shell 相提并論。簡單的 shell 腳本可以用來處理簡單的任務，就算它們可以在長度上（無限度的）增長，但是功能總會有所窮盡。Shell腳本的代碼重用度很低，因此，你只能止步于小項目。實際上，即使一些小項目也可能導致腳本又臭又長。Python 卻不是這樣，你可以不斷地在各個項目中完善你的代碼，添加額外的新的或者現存的 Python 元素，也可以重用您腦海中的代碼。Python 提倡簡潔的代碼設計、高級的數據結構和模塊化的組件，這些特點可以讓你在提升項目的范圍和規模的同時，確保靈活性、一致性并縮短必要的調試時間。“可升級”這個術語最經常用于衡量硬件的負載，通常指為系統添加了新的硬件后帶來的性能提升。我們樂于在這里對這個引述概念加以區分，我們試圖用“可升級”來傳達一種觀念，這就是：Python 提供了基本的開發模塊，你可以在它上面開發你的軟件，而且當這些需要擴展和增長時，Python 的可插入性和模塊化架構則能使你的項目生機盎然和易于管理。
1.3.4  可擴展
就算你的項目中有大量的 Python 代碼，你也依舊可以有條不紊地通過將其分離為多個文件或模塊加以組織管理。而且你可以從一個模塊中選取代碼，而從另一個模塊中讀取屬性。更棒的是，對于所有模塊，Python 的訪問語法都是相同的。不管這個模塊是 Python 標準庫中的還是你一分鐘之前創造的，哪怕是你用其他語言寫的擴展都沒問題！借助這些特點，你會感覺自己根據需要“擴展”了這門語言，而且你已經這么做了。代碼中的瓶頸，可能是在性能分析中總排在前面的那些熱門或者一些特別強調性能的地方，可以作為 Python 擴展用 C 重寫。 。需要重申的是，這些接口和純 Python 模塊的接口是一模一樣的，乃至代碼和對象的訪問方法也是如出一轍的。唯一不同的是，這些代碼為性能帶來了顯著的提升。自然，這全部取決你的應用程序以及它對資源的需求情況。很多時候，使用編譯型代碼重寫程序的瓶頸部分絕對是益處多多的，因為它能明顯提升整體性能。
程序設計語言中的這種可擴展性使得工程師能夠靈活附加或定制工具，縮短開發周期。雖然像 C、C++乃至 Java 等主流第三代語言（3GL）都擁有該特性，但是這么容易地使用 C 編寫擴展確實是 Python 的優勢。此外，還有像 PyRex 這樣的工具，允許 C 和 Python 混合編程，使編寫擴展更加輕而易舉，因為它會把所有的代碼都轉換成 C 語言代碼。因為 Python 的標準實現是使用 C 語言完成的（也就是 CPython），所以要使用 C 和 C++編寫 Python 擴展。Python 的 Java 實現被稱作 Jython，要使用 Java 編寫其擴展。最后，還有 IronPython，這是針對 .NET 或 Mono 平臺的 C# 實現。你可以使用 C# 或者 VB.Net 擴展 IronPython。
1.3.5  可移植性
在各種不同的系統上可以看到 Python 的身影，這是由于在今天的計算機領域，Python 取得了持續快速的成長。因為 Python 是用 C 寫的，又由于 C 的可移植性，使得 Python 可以運行在任何帶有 ANSI C 編譯器的平臺上。盡管有一些針對不同平臺開發的特有模塊，但是在任何一個平臺上用 Python 開發的通用軟件都可以稍事修改或者原封不動的在其他平臺上運行。這種可移植性既適用于不同的架構，也適用于不同的操作系統。
1.3.6  易學
Python 關鍵字少、結構簡單、語法清晰。這樣就使得學習者可以在相對更短的時間內輕松上手。對初學者而言，可能感覺比較新鮮的東西可能就是 Python 的面向對象特點了。那些還未能全部精通 OOP（Object Oriented Programming, 面向對象的程序設計）的人對徑直使用 Python還是有所顧忌的，但是 OOP 并非必須或者強制的。入門也是很簡單的，你可以先稍加涉獵，等到有所準備之后才開始使用。
1.3.7  易讀
Python 與其他語言顯著的差異是，它沒有其他語言通常用來訪問變量、定義代碼塊和進行模式匹配的命令式符號。通常這些符號包括：美元符號（$）、分號（;）、波浪號（~）等等。沒有這些分神的家伙，Python 代碼變得更加定義清晰和易于閱讀。讓很多程序員沮喪（或者欣慰）的是，不像其他語言，Python 沒有給你多少機會使你能夠寫出晦澀難懂的代碼，而是讓其他人很快就能理解你寫的代碼，反之亦然。如前所述，一門語言的可讀性讓它更易于學習。我們甚至敢冒昧的聲稱，即使對那些之前連一行 Python 代碼都沒看過的人來說，那些代碼也是相當容易理解的。                    
1.3.8  易維護
源代碼維護是軟件開發生命周期的組成部分。只要不被其他軟件取代或者被放棄使用，你的軟件通常會保持繼續的再開發。這通常可比一個程序員在一家公司的在職時間要長得多了。Python 項目的成功很大程度上要歸功于其源代碼的易于維護，當然這也要視代碼長度和復雜度而定。然而，得出這個結論并不難，因為 Python 本身就是易于學習和閱讀的。Python 另外一個激動人心的優勢就是，當你在閱讀自己六個月之前寫的腳本程序的時候，不會把自己搞得一頭霧水，也不需要借助參考手冊才能讀懂自己的軟件。
1.3.9  健壯性
沒有什么能夠比允許程序員在錯誤發生的時候根據出錯條件提供處理機制更有效的了。針對錯誤，Python 提供了“安全合理”的退出機制，讓程序員能掌控局面。一旦你的 Python 由于錯誤崩潰，解釋程序就會轉出一個“堆棧跟蹤”，那里面有可用到的全部信息，包括你程序崩潰的原因以及是那段代碼（文件名、行數、行數調用等等）出錯了。這些錯誤被稱為異常。如果在運行時發生這樣的錯誤，Python 使你能夠監控這些錯誤并進行處理。這些異常處理可以采取相應的措施，例如解決問題、重定向程序流、執行清除或維護步驟、正常關閉應用程序、亦或干脆忽略掉。無論如何，這都可以有效的縮減開發周期中的調試環節。Python 的健壯性對軟件設計師和用戶而言都是大有助益的。一旦某些錯誤處理不當，Python 也還能提供一些信息，作為某個錯誤結果而產生的堆棧追蹤不僅可以描述錯誤的類型和位置，還
能指出代碼所在模塊。
1.3.10  高效的快速原型開發工具
我們之前已經提到了 Python 是多么的易學易讀。但是，你或許要問了，BASIC 也是如此啊，Python 有什么出類拔萃的呢？與那些封閉僵化的語言不同，Python 有許多面向其他系統的接口，它的功能足夠強大，本身也足夠強壯，所以完全可以使用 Python 開發整個系統的原型。顯然，傳統的編譯型語言也能實現同樣的系統建模，但是 Python 工方面的簡潔性讓我們可以在同樣的時間內游刃有余的完成相同的工作。此外，大家已經為 Python 開發了為數眾多的擴展庫，所以無論你打算開發什么樣的應用程序，都可能找到先行的前輩。你所要做的全部事情，就是來個“即插即用”（當然，也要自行配置一番）！只要你能想得出來，Python 模塊和包就能幫你實現。Python 標準庫是很完備的，如果你在其中找不到所需，那么第三方模塊或包就會為你完成工作提供可能。                              
1.3.11  內存管理器
C 或者 C++最大的弊病在于內存管理是由開發者負責的。所以哪怕是對于一個很少訪問、修改和管理內存的應用程序，程序員也必須在執行了基本任務之外履行這些職責。這些加諸在開發者身上的沒有必要的負擔和責任常常會分散精力。在 Python 中，由于內存管理是由 Python 解釋器負責的，所以開發人員就可以從內存事務中解放出來，全神貫注于最直接的目標，僅僅致力于開發計劃中首要的應用程序。這會使錯誤更少、程序更健壯、開發周期更短。
1.3.12  解釋性和（字節）編譯性
Python 是一種解釋型語言，這意味著開發過程中沒有了編譯這個環節。一般來說，由于不是以本地機器碼運行，純粹的解釋型語言通常比編譯型語言運行的慢。然而，類似于 Java，Python實際上是字節編譯的，其結果就是可以生成一種近似機器語言的中間形式。這不僅改善了 Python的性能，還同時使它保持了解釋型語言的優點。

看完上述內容，你們掌握python的起源及語言特點是什么的方法了嗎？如果還想學到更多技能或想了解更多相關內容，歡迎關注億速云行業資訊頻道，感謝各位的閱讀！