100 种语言速成第 1 节：Python

Posted 2022-02-09 海拥✘

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从今天开始打算做 100 种编程语言的速通。频率大概一周两篇，我会发布有关不同编程语言的信息，尝试每种语言的有趣之处。

我将为此系列创建的一些编程语言。因此，如果你继续学习，你不仅会看到许多不同的编程语言，而且你还可能会学到关于如何创建自己的编程语言的一两件事，欢迎大家在评论中分享自己的想法。

每一节都将是独立的。目标受众是懂编程但不知道 100 种不同语言的人，所以如果我认为这样的读者更清楚，或者如果它能让我更好地展示特定语言功能，我会经常使用一些不太惯用的做事方式. 对于未强制执行的语言，我将主要坚持最佳实践跨语言代码格式（2 个空格缩进、双引号字符串、无分号等），即使该语言通常使用其他内容。

Python

没有什么是比 Python 更好的语言开始的，Python 是其中最中间派且最无异议的，编程语言领域的中间派。它并不是特别适合任何事情，但对于大部分需求来说已经足够了。在懂多种编程语言的人中，很少有人喜欢 Python，也很少有人对它有强烈的负面情绪——比如一致的 4/5 星评级。除了只知道 Python、R、Matlab 等的数据科学家——他们通常真的很喜欢 Python。

它有点像面向对象的编程，但它在每种方法中都需要大量笨拙和不必要的样板。它有点做基本的函数式编程，但如果你坚持几个常见的模式而不尝试任何异国情调的东西，它会更喜欢。它有点像 Unix 脚本和正则表达式编程，但缺乏像 Ruby 或 Perl 这样更专注于它的语言的便利功能。它有点做繁重的数字处理，但你需要跳过很多圈子，主要是用子语言编写代码。等等。

与 Python 最接近的语言是 Ruby，它们的哲学非常不同。Ruby 有块和对象，你基本上可以用它做任何事情（加上大量的语法糖）。Python 拒绝添加块，而是每个版本都添加了另一块功能，从 Ruby 的角度来看，它看起来像“好吧，如果你只有块，你就不需要这样做”。从我与编程初学者（和数据科学家）的互动来看，这些块替代品对他们来说往往是 Python 中最困难的部分，所以我认为现在 Python 甚至在简单性方面都没有获胜，即使 Python 1 是一个比 Ruby 1 更易于学习的语言。幸运的是，初学者（和数据科学家）可以选择忽略所有这些块替代，而大多数人就是这样做的，

让我们开始一些编码。首先，fizzbuzz：

#!/usr/bin/env python3

def fizzbuzz(i):
  if i % 15 == 0:
    return "FizzBuzz"
  elif i % 3 == 0:
    return "Fizz"
  elif i % 5 == 0:
    return "Buzz"
  else:
    return str(i)

for i in range(1,101):
  print(fizzbuzz(i))

Python 的一项不错的功能是列表推导式。这涵盖了块 - .map、.flat_map和.filter- 的许多用途，在某些情况下，它比 Ruby 中的块等价物更具可读性。

#!/usr/bin/env python3

r = range(1, 101)
fizzbuzz = 
  k: v
  for d in
  [
    [(i, i) for i in r],
    [(i, "Fizz") for i in r if i % 5 == 0],
    [(i, "Buzz") for i in r if i % 3 == 0],
    [(i, "FizzBuzz") for i in r if i % 15 == 0]
  ]
  for (k,v) in d


for value in fizzbuzz.values():
  print(value)

好吧，也许这不是最易读的，但是如果您使用大量 Python，我强烈建议您进行一些列表理解练习，因为您会遇到比 FizzBu​​zz 复杂得多的列表理解。

另一个有趣的特性是装饰器。你把一个块写成一个函数，然后装饰器把它变成你真正想要的函数。这是一个简单的 fib 函数，由于记忆化，它是 O(n)，即使它看起来是 O(n^2)：

#!/usr/bin/env python3

from functools import cache

@cache
def fib(n):
  if n < 2:
    return n
  else:
    return fib(n-1) + fib(n-2)

for i in range(1, 100):
  print(fib(i))

我们可以在这里看到，默认情况下 Python 具有无限的精度整数 - 即使在较新的语言中，这一特性仍然非常少见。

我们也可以用装饰器做更多有趣的事情：

#!/usr/bin/env python3

def override(value, condition):
  def decorator(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
      if condition(*args, **kwargs):
        return value
      else:
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper
  return decorator

@override("FizzBuzz", lambda i: i%15 == 0)
@override("Buzz", lambda i: i%5 == 0)
@override("Fizz", lambda i: i%3 == 0)
def fizzbuzz(i):
  return str(i)

for i in range(1,101):
  print(fizzbuzz(i))

接受参数的装饰器具有这种奇怪的三重嵌套函数结构（functools.wraps如果您希望装饰器与 Python 帮助系统配合得很好，实际上还有更多样板文件）。所以它们不是最易读的，但它们对用户来说很棒。

Python 是一种相当“高质量”的语言，因为您经常需要考虑的不一致之处相对较少。例如，所有这些代码完全符合您的期望：

print(len("😉")) # 1
print([1,2] == [1,2]) # True

Python 在数据科学家中非常流行。Jupyter 笔记本允许非常方便的数据探索。您可以在 Jupyter notebook 中使用多种语言，但 Python 拥有迄今为止最丰富的生态系统。最近笔记本与 VSCode 集成，这是非常令人兴奋的发展，因为应该可以在没有任何额外工具的情况下在同一个笔记本上工作！（我还没试过）

总的来说，Python 是一种每个人都应该知道的语言。它非常平易近人，无论您进行何种编码，您迟早都会遇到 Python 代码。

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