Python【1】：python介紹,歷史,解釋器，語言分析

python介紹

Python（英國發音：/?pa?θ?n/ 美國發音：/?pa?θɑ?n/）, 是一種面向對象、解釋型計算機程序設計語言，由Guido van Rossum于1989年發明，第一個公開發行版發行于1991年。
Python是純粹的自由軟件， 源代碼和解釋器CPython遵循 GPL(GNU General Public License)協議。

一,pytho發展史

1989年的圣誕節期間，為了打發在阿姆斯特丹時間，吉多·范羅蘇姆（Guido van Rossum）決心開發一個新的腳本解釋程序（Python語言的編譯器），作為ABC語言的一種繼承。Python這個名字，來自Guido所摯愛的電視劇Monty Python’s Flying Circus。
他對Python的期望是：介于C和shell之間，功能全面，易學易用，可拓展。
1991年，第一個Python編譯器誕生。它是用C語言實現的，并能夠調用C語言的庫文件。Python創生之初便具有了：類，函數，異常處理，包含表和詞典在內的核心數據類型，以及模塊為基礎的拓展系統。
1994年1月，發布Python 1.0，增加了 lambda, map, filter and reduce.
1999年，Python的第一個web框架Zope 1發布，Granddaddy of Python web frameworks was released in 1999.
2000年10月16日，發布Python 2.0，加入了內存回收機制，構成了現在Python語言框架的基礎
2004年11月30日，發布Python 2.4，同年目前最流行的WEB框架Django 誕生
2006年9月19日，發布Python 2.5
2008年10月1日，發布Python 2.6，同年12月3日，發布Python 3.0
2009年6月27日，發布Python 3.1
2010年7月3日，發布Python 2.7
2011年2月20日，發布Python 3.2
2012年9月29日，發布Python 3.3
2014年3月16日，發布Python 3.4
2014年11月，官方宣布：Python2.7將在2020年停止支持，且不再有2.8及以上的版本，建議現有2.x版本的需要遷移到3.4及以上版本
2015年9月13日，發布Python 3.5
2016年12月23日，發布Python 3.6.0，目前最新版本為3.6.3，發布時間為20171003.
更新的3.7版本正在計劃發布中

Python的官方網址為：https://www.python.org

Python的web框架
Being the grandaddy of Python web frameworks, Zope has grown into a family of frameworks over the years. Zope 1 was released in 1999. Zope 2 is both a web framework and a general purpose application server, today it is primarily used by ContentManagementSystems. Zope 3 is both a standalone framework and a collection of related libraries, which are also included with newer releases of Zope 2. All of the Zope frameworks include the ZODB, an object database for Python.

百度百科：
https://baike.baidu.com/item/Python/407313?fr=aladdin
維基百科：
https://wiki.python.org/moin/
tiobe排行榜
https://www.tiobe.com/tiobe-index/

二,Python的應用領域

技術領域

1.系統運維

Python在與操作系統結合以及管理中非常密切，目前所有linux發行版中都帶有python，且對于linux中相關的管理功能都有大量的模塊可以使用，例如目前主流的自動化配置管理工具：SaltStack Ansible（目前是RedHat的）。目前在幾乎所有互聯網公司，自動化運維的標配就是python+Django/flask，另外，在虛擬化管理方面已經是事實標準的openstack就是python實現的，所以Python是所有運維人員的必備技能。
python已經成為自動化運維平臺領域的實施標準

2.WEB開發

python相比php\ruby的模塊化設計，非常便于功能擴展；
有大量優秀的web開發框架，并且在不斷迭代，如：
Django框架：是目前最火的Python web框架，Django官方的標語把Django定義為the framework for perfectionist with deadlines(大意是一個為完美主義者開發的高效率web框架)
Flask，bottle框架：短小精悍
Tornado框架：支持異步高并發
3.云計算
云計算最火的語言， 典型應用OpenStack

4.網絡編程

支持高并發的Twisted網絡框架， py3引入的asyncio使異步編程變的非常簡單

5.爬蟲

爬蟲領域，Python幾乎是霸主地位，Scrapy\Request\BeautifuSoap\urllib等，想爬啥就爬啥

6.科學運算，大數據

Python相對于其它解釋性語言最大的特點是其龐大而活躍的科學計算生態
1997年開始，NASA就在大量使用Python在進行各種復雜的科學運算，隨著NumPy, SciPy, Matplotlib, Enthought librarys等眾多程序庫的開發，使的Python越來越適合于做科學計算、繪制高質量的2D和3D圖像。
和科學計算領域最流行的商業軟件Matlab相比，Python是一門通用的程序設計語言，比Matlab所采用的腳本語言的應用范圍更廣泛
在數據分析、交互、可視化方面有相當完善和優秀的庫（python數據分析棧：Numpy Pandas Scipy Matplotlip Ipython）
形成了自己獨特的面向科學計算的Python發行版Anaconda，而且這幾年一直在快速進化和完善，對傳統的數據分析語言如R MATLAB SAS Stata形成了非常強的替代性。

7.金融

金融分析，量化交易，在金融工程領域，Python不但在用，且用的最多，而且重要性逐年提高。
原因：作為動態語言的Python，語言結構清晰簡單，庫豐富，成熟穩定，科學計算和統計分析都很牛逼，生產效率遠遠高于c,c++,java,尤其擅長策略回測

8.人工智能

基于大數據分析和深度學習而發展出來的人工智能本質上已經無法離開python的支持
目前世界優秀的人工智能學習框架如Google的TransorFlow 、FaceBook的PyTorch以及開源社區的神經網絡庫Karas等是用python實現的
微軟的CNTK（認知工具包）也完全支持Python，而且微軟的Vscode都已經把Python作為第一級語言進行支持。

9.圖形GUI

PyQT, WxPython,TkInter

10.游戲開發

在網絡游戲開發中Python也有很多應用。相比Lua or C++,Python 比 Lua 有更高階的抽象能力，可以用更少的代碼描述游戲業務邏輯，與 Lua 相比，Python 更適合作為一種 Host 語言，即程序的入口點是在 Python 那一端會比較好，然后用 C/C++ 在非常必要的時候寫一些擴展。Python 非常適合編寫 1 萬行以上的項目，而且能夠很好地把網游項目的規模控制在 10 萬行代碼以內。
知名的游戲<文明> 就是用Python寫的

行業應用

Python在一些公司和組織的應用
豆瓣：公司幾乎所有的業務均是通過Python開發的
知乎：國內最大的問答社區，通過Python開發(國外Quora)
春雨醫生：國內知名的在線醫療網站是用Python開發的
谷歌：Google App Engine 、code.google.com 、Google earth 、谷歌爬蟲、Google廣告等項目都在大量使用Python開發
YouTube：世界上最大的視頻網站YouTube就是用Python開發的
Facebook：大量的基礎庫均通過Python實現的
Dropbox：美國最大的在線云存儲網站，全部用Python實現，每天網站處理10億個文件的上傳和下載
Instagram：美國最大的圖片分享社交網站，每天超過3千萬張照片被分享，全部用python開發
Redhat：世界上最流行的Linux發行版本中的yum包管理工具就是用python開發的
CIA：美國中情局網站是用Python開發的
NASA：美國航天局(NASA)大量使用Python進行數據分析和運算
搜狐、金山、騰訊、盛大、網易、百度、阿里、淘寶 、土豆、新浪、果殼等公司都在使用Python完成各種各樣的任務。

Python的特點及優缺點

Python語言的特點

python是一門動態解釋性的強類型定義語言

Python缺點

1）速度較C語言慢
Python運行速度相比C語言確實慢很多，跟JAVA相比也要慢一些，但其實這里所指的運行速度慢在大多數情況下我們是無法直接感知到的，必須借助測試工具才能體現出來，大多數情況下Python已經完全可以滿足我們對程序速度的要求，但是如果要寫對速度要求極高的搜索引擎等，當然還是建議用C去實現。
Tips：
比如，用C運一個程序花了0.01s，用Python是0.1s，這樣，雖然C語言直接比Python快了10倍，但是我們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也才是是0.15-0.4s左右

2）代碼不能加密
因為PYTHON是解釋性語言，所以它的源碼都是以明文形式存放的。
但是，如果項目要求源代碼必須是加密的，那么我們一開始就不應該選擇用Python來去實現，所以這個其實不能算作是Python的缺點。

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，也會禁止多線程的并行執行。

拓展：編程語言分類及特點簡介

編程語言主要從以下幾個角度進行分類，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。

編譯型和解釋型

CPU不能直接認識并執行我們寫的語句,它只能認識機器語言(CPU指令集；二進制的形式)；因此我們開發語言的Virtual Machine要將識別的開發語言轉換成機器語言讓CPU去執行；
那么就有兩種以下兩種方式:
編譯型：編譯器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;
編譯型：解釋器則是只在執行程序時,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快的.

編譯和解釋型優缺點

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。

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。

強類型和弱類型定義語言

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）。

強類型定義語言：

是強制數據類型定義的語言。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。

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。

.

所以：python是一門動態解釋性的強類型定義語言。

Python解釋器

介紹:

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。

CPython

Python的官方版本，使用C語言實現，使用最為廣泛，CPython實現會將源文件（py文件）轉換成字節碼文件（pyc文件），然后運行在Python虛擬機上。
CPython是使用最廣的Python解釋器

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

Python實現的Python，將Python的字節碼字節碼再編譯成機器碼，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。
如果代碼要放到PyPy下執行，就需要了解PyPy和CPython的不同點。

Jython

Python的Java實現，Jython會將Python代碼動態編譯成Java字節碼，然后在JVM上運行。

IronPython

Python的C#實現，運行在微軟.Net平臺上，IronPython將Python代碼編譯成C#字節碼，然后在CLR上運行。（與Jython類似）

注意:
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。