Python基础一

Posted 2020-10-30 ygzy

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了Python基础一相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

Python在一些公司的应用：

谷歌：Google App Engine 、code.google.com 、Google earth 、谷歌爬虫、Google广告等项目都在大量使用Python开发
CIA: 美国中情局网站就是用Python开发的
NASA: 美国航天局(NASA)大量使用Python进行数据分析和运算
YouTube:世界上最大的视频网站YouTube就是用Python开发的
Dropbox:美国最大的在线云存储网站，全部用Python实现，每天网站处理10亿个文件的上传和下载
Instagram:美国最大的图片分享社交网站，每天超过3千万张照片被分享，全部用python开发
Facebook:大量的基础库均通过Python实现的
Redhat: 世界上最流行的Linux发行版本中的yum包管理工具就是用python开发的
豆瓣: 公司几乎所有的业务均是通过Python开发的
知乎: 国内最大的问答社区，通过Python开发(国外Quora)
春雨医生：国内知名的在线医疗网站是用Python开发的
除上面之外，还有搜狐、金山、腾讯、盛大、网易、百度、阿里、淘宝、土豆、新浪、果壳等公司都在使用Python完成各种各样的任务。

编译型

优点：编译器一般会有预编译的过程对代码进行优化。因为编译只做一次，运行时不需要编译，所以编译型语言的程序执行效率高。可以脱离语言环境独立运行。

缺点：编译之后如果需要修改就需要整个模块重新编译。编译的时候根据对应的运行环境生成机器码，不同的操作系统之间移植就会有问题，需要根据运行的操作系统环境编译不同的可执行文件。

解释型

优点：有良好的平台兼容性，在任何环境中都可以运行，前提是安装了解释器（虚拟机）。灵活，修改代码的时候直接修改就可以，可以快速部署，不用停机维护。

缺点：每次运行的时候都要解释一遍，性能上不如编译型语言。

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当我们从Python官方网站下载并安装好Python 2.7后，我们就直接获得了一个官方版本的解释器：CPython。这个解释器是用C语言开发的，所以叫CPython。在命令行下运行python就是启动CPython解释器。

CPython是使用最广的Python解释器。教程的所有代码也都在CPython下执行。

IPython

IPython是基于CPython之上的一个交互式解释器，也就是说，IPython只是在交互方式上有所增强，但是执行Python代码的功能和CPython是完全一样的。好比很多国产浏览器虽然外观不同，但内核其实都是调用了IE。

CPython用>>>作为提示符，而IPython用In [序号]:作为提示符。

PyPy

PyPy是另一个Python解释器，它的目标是执行速度。PyPy采用JIT技术，对Python代码进行动态编译（注意不是解释），所以可以显著提高Python代码的执行速度。

绝大部分Python代码都可以在PyPy下运行，但是PyPy和CPython有一些是不同的，这就导致相同的Python代码在两种解释器下执行可能会有不同的结果。如果你的代码要放到PyPy下执行，就需要了解PyPy和CPython的不同点。

Jython

Jython是运行在Java平台上的Python解释器，可以直接把Python代码编译成Java字节码执行。

IronPython

IronPython和Jython类似，只不过IronPython是运行在微软.Net平台上的Python解释器，可以直接把Python代码编译成.Net的字节码。

小结：

Python的解释器很多，但使用最广泛的还是CPython。如果要和Java或.Net平台交互，最好的办法不是用Jython或IronPython，而是通过网络调用来交互，确保各程序之间的独立性。

1989年，为了打发圣诞节假期，Guido开始写Python语言的编译器。Python这个名字，来自Guido所挚爱的电视剧Monty Python’s Flying Circus。他希望这个新的叫做Python的语言，能符合他的理想：创造一种C和shell之间，功能全面，易学易用，可拓展的语言。
1991年，第一个Python编译器诞生。它是用C语言实现的，并能够调用C语言的库文件。从一出生，Python已经具有了：类，函数，异常处理，包含表和词典在内的核心数据类型，以及模块为基础的拓展系统。
Granddaddy of Python web frameworks, Zope 1 was released in 1999
Python 1.0 - January 1994 增加了 lambda, map, filter and reduce.
Python 2.0 - October 16, 2000，加入了内存回收机制，构成了现在Python语言框架的基础
Python 2.4 - November 30, 2004, 同年目前最流行的WEB框架Django 诞生
Python 2.5 - September 19, 2006
Python 2.6 - October 1, 2008
Python 2.7 - July 3, 2010
In November 2014, it was announced that Python 2.7 would be supported until 2020, and reaffirmed that there would be no 2.8 release as users were expected to move to Python 3.4+ as soon as possible
Python 3.0 - December 3, 2008
Python 3.1 - June 27, 2009
Python 3.2 - February 20, 2011
Python 3.3 - September 29, 2012
Python 3.4 - March 16, 2014
Python 3.5 - September 13, 2015