"Hello Python"_开篇介绍

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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"Hello Python"_开篇介绍相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

Python 环境安装

Python下载

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Python3 环境安装

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Python2 环境安装

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Python2和Python3双环境配置

将Python2和Python3同时安装在一台Windows上(注:Python2安装时没有加入环境变量的选项,安装完成后需要手动配置环境变量),在未进行配置的情况下默认是Python3环境。

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以下方法为配置Python2为默认Python环境,调用Python3环境时需要输入"python3":

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Python语言介绍

Python的应用领域

  • 云计算: 典型应用OpenStack

  • WEB开发:典型WEB框架有Django,网站Youtube, 豆瓣等均使用Python开发

  • 科学运算、人工智能:典型库NumPy, SciPy, Matplotlib, Enthought librarys,pandas

  • 系统运维:系统自动化运维必备

  • 金融:量化交易,金融分析,在金融工程领域,Python不但在用,且用的最多,而且重要性逐年提高。原因:作为动态语言的Python,语言结构清晰简单,库丰富,成熟稳定,科学计算和统计分析很有优势,生产效率远远高于c,c++,java,尤其擅长策略回测

  • 图形GUI:PyQT, WxPython,TkInter

编程语言分类

Python是一门动态解释型的强类型定义语言

编译型和解释型

  • 编译型

    程序源代码由编译器一次性编译成机器可执行的二进制程序(机器只能识别和执行由二进制码0和1构成的程序),由机器执行该一次性编译打包的二进制程序。编译型语言执行速度快,可以脱离语言环境独立运行,但可移植性差,需要针对不同的系统平台(Linux,Windows)进行编译,将Windows上编译的程序放到Linux上可能无法执行。

  • 解释型

    程序执行时,程序源代码由解释器一条一条的解释成二进制程序来给机器执行。解释型语言执行速度不如一次性编译后再执行的编译型语言快,但可移植性好,只要系统上安装了语言环境(解释器)并且编写的程序不依赖操作系统,同一程序可以在不同的系统平台上执行。

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  • 混合型

比较接近解释型语言的特征,但在执行之前已经预先进行一次预编译,生成的代码是介于机器码和Java源代码之间的中介代码,运行的时候则由JVM(Java的虚拟机平台,可视为解释器)解释执行。它既保留了源代码的高抽象、可移植的特点,又已经完成了对源代码的大部分预编译工作,所以执行起来比“纯解释型”程序要快许多。

静态语言和动态语言

  • 动态语言

定义变量时不需要指定变量的数据类型,程序运行时才去检查变量的数据类型,并将变量的数据类型保存下来,例如Python,Shell等。

  • 静态语言

定义变量时需要指定变量的数据类型,程序编译时检查变量的数据类型,例如C/C++,JAVA,C#等。

强类型定义语言和弱类型定义语言

  • 强类型定义语言

一个变量被指定了某个数据类型后,如果不经过强制转换,那它永远都是这个数据类型,强类型定义语言也被称为类型安全的语言,带来的严谨性能够有效的避免许多错误。

  • 弱类型定义语言

数据类型可以被忽略的语言,一个变量可以赋予不同数据类型的值,弱类型定义语言相比强类型定义语言在速度上略有优势。

? 注意:动/静态语言和强/弱类型定义语言没有必然联系

Python语言的特点

  • 优点
  1. 具备强大的第三方库,开发效率高;

  2. 可移植性好,如果编写的Python程序不依赖系统的特性,那么程序就可以在不同的系统平台上运行;

  3. 可扩展性好,如果希望某一段关键代码运行得更快或者希望某些算法不公开,可以把该部分代码用C/C++编写,然后在Python程序中调用它们;

  4. 可嵌入性好,可以把Python嵌入C/C++程序,从而向程序用户提供脚本功能

  • 缺点
  1. 运行速度相对于C/C++,JAVA等要慢一些,但绝大部分运行速度的差距人是无法感知的,只能借助相关测试工具,除非是搜索引擎等对运行速度要求极高的程序,建议使用C/C++编写;
  2. 代码不能加密,解释型语言源代码都以明文存放,如果要求代码加密,软件项目不能选择Python;
  3. 线程不能利用多CPU,即使在多核CPU平台上,由于GIL(全局解释器锁)的存在,禁止多线程的并行执行

Python解释器

  • CPython

Python的官方解释器,是使用C语言开发的,所以叫CPython,在命令行下运行python启动的就是CPython解释器。

  • PyPy

PyPy解释器目标是执行速度,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。

  • 其他解释器

无关紧要,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。

以上是关于"Hello Python"_开篇介绍的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

Python中的*可变参数与**关键字参数

python执行sql返回结果有r

Python:为啥 ("hello" is "hello") 评估为 True? [复制]

Python:为啥 ("hello" is "hello") 评估为 True? [复制]

python2和3的区别

Python笔记之面向对象