谈谈python

有人的地方就有江湖，有计算机的地方就有编程语言。今天我们来谈谈python

在谈python之前我们先看一组Tiobe历年的统计数据

年份 /年	历年年度语言
2003	C++
2004	PHP
2005	JAVA
2006	RUBY
2007	PYTHON
2008	C
2009	GO
2010	PYTHON
2011	OBJECTIVE-C
2012	OBJECTIVE-C
2013	TRANSACT-SQL
2014	JAVASCRIPT
2015	JAVA
2016	GO
2017	C
2018	PYTHON

在16年中python有3年别评为年度语言，这是任何一门编程语言都达不到的，可见python的过人之处！

python是什么？

Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言，最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越来越多被用于独立的、大型项目的开发。

python应用领域？

Web 和 Internet开发

Python是Web开发的主流语言，但不能说是最好的语言。同样是解释型语言的JavaScript，在Web开发中应用的已经较为广泛，原因是其有一套成熟的框架。但Python也具有独特的优势。比如Python相比于JS、PHP在语言层面较为完备，而且对于同一个开发需求能够提供多种方案。库的内容丰富，使用方便。Python在Web方面也有自己的框架，如django、flask、Tornado和Web2py等。可以说用Python开发的Web项目小而精，支持最新的XML技术，而且数据处理的功能较为强大。

科学计算和数据分析

• NumPy

  NumPy最强大的是n维数组，该库还包含基本的线性代数函数、傅立叶变换、随机函数和其他底层语言（如Fortran、C和C++）集成的工具。

• SciPy

  SciPy建立在NumPy基础上，它是离散傅立叶变换、线性代数、优化和稀疏矩阵等多种高级科学和工程模块最有用的库之一。

• Matplotlib

  Matplotlib主要用于绘制各种各样的图形，从直方图到线图、热力图，还可以使用Latex命令在图像中添加数学符号。

• Pandas

  Pandas主要用于结构化数据的运算和操作，广泛用于数据整理和预处理，其有助于提高Python在数据科学社区的使用。

• Scikit

  Scikit主要用于机器学习，该库建立在NumPy、SciPy和matplotlib基础上，包含许多有效的机器学习和统计建模工具，如分类、回归、聚类和降维。

• Statsmodels

  Statsmodels用于统计建模。Statsmodels是一个Python中提供用户探索数据、估计统计模型和执行统计测试的模组。可用于不同类型数据的描述性统计，统计测试，绘图功能和结果统计。

• Seaborn

  Seaborn用于数据可视化。Seaborn是一个用于在Python中制作有吸引力和翔实的统计图形库。它是基于matplotlib。Seaborn旨在使可视化成为探索和理解数据的核心组成。

• Bokeh

  Bokeh用于在现代网络浏览器上创建交互式图表，仪表盘和数据应用程序。它赋予用户以D3.js的风格生成优雅简洁的图形。此外，它具有超大型或流式数据集的高性能交互能力。

• Blaze

  Blaze将Numpy和Pandas的能力扩展到分布式和流式传输数据集。它可以用于从众多来源（包括Bcolz，MongoDB，SQLAlchemy，Apache Spark，PyTables等）访问数据。与Bokeh一起，Blaze可以作为在巨型数据块上创建有效可视化和仪表盘的强大的工具。

• Scrapy

  Scrapy用于网络爬虫。它是获取特定模式数据的非常有用的框架。它从网站首页url开始，然后挖掘网站内的网页内容来收集信息。

• SymPy

  SymPy用于符号计算。它具有从基本算术符号到微积分，代数，离散数学和量子物理学的广泛能力。另一个有用的功能是将计算结果格式化为LaTeX代码。

• Requests

  Requests用于web访问。它类似于标准python库urllib2，但是代码更容易。你会发现与urllib2的微妙差异，但是对于初学者来说，Requests可能更方便。

人工智能

在人工智能的应用方面，Python强大而丰富的库以及数据分析能力。比如说在神经网络、深度学习方面，Python都能够找到比较成熟的包来加以调用。而且Python是面向对象的动态语言，且适用于科学计算，这就使得Python在人工智能方面备受青睐。虽然人工智能程序不限于Python，但依旧为Python提供了大量的API，这也正是因为Python当中包含着较多的适用于人工智能的模块，比如sklearn模块等等。调用方便、科学计算功能强大依旧是Python在AI领域最强大的竞争力。

数据库编程

程序员可通过遵循Python DB-API（数据库应用程序编程接口）规范的模块与Microsoft SQL Server，Oracle，Sybase，DB2，MySQL、SQLite等数据库通信。python自带有一个Gadfly模块，提供了一个完整的SQL环境。

网络编程

提供丰富的模块支持sockets编程，能方便快速地开发分布式应用程序。很多大规模软件开发计划例如Zope，Mnet 及BitTorrent. Google都在广泛地使用它。

多媒体应用

Python的PyOpenGL模块封装了“OpenGL应用程序编程接口”，能进行二维和三维图像处理。PyGame模块可用于编写游戏软件。

python的优点和缺点：

优点：

• 简单、易学：python非常简单，非常适合人类阅读，python的代码就像英语文章一样，这种伪代码是它的最大的优点之一，使你能够专注于解决问题；python及其容易上手，python摒弃了c语言中非常复杂的指针，简化了pyhon语法。
• 免费、开源：python的所有内容都是免费的、开源的，可以任意发布软件的版本、阅读软件的源代码、对它做改动。
• 可移植性：由于python是开源的，目前已经被移植到了大多数平台，如果的程序避开了对系统的依懒性，那么你的程序可以在任意平台运行使用，例如：Windows、MacOS、Linux、Andorid、iOS等等。
• 代码量少，开发迅速：以冒泡排序为例
  python3

def bubble_sort(nums):
    for i in range(len(nums) - 1):  # 这个循环负责设置冒泡排序进行的次数
        for j in range(len(nums) - i - 1):  # j为列表下标
            if nums[j] > nums[j + 1]:
                nums[j], nums[j + 1] = nums[j + 1], nums[j]
    return nums
 
print(bubble_sort([45, 32, 8, 33, 12, 22, 19, 97]))
# 输出：[8, 12, 19, 22, 32, 33, 45, 97]

java

public static void bubbleSort(int []arr) {
 
        for(int i =1;i<arr.length;i++) { 
            for(int j=0;j<arr.length-i;j++) {
                if(arr[j]>arr[j+1]) {
                    int temp = arr[j];
                     
                    arr[j]=arr[j+1];
                     
                    arr[j+1]=temp;
            }
            }    
        }
    }

C语言

#include 
 
#define ARR_LEN 255 /*数组长度上限*/
#define elemType int /*元素类型*/
 
/* 冒泡排序 */
/* 1. 从当前元素起，向后依次比较每一对相邻元素，若逆序则交换 */
/* 2. 对所有元素均重复以上步骤，直至最后一个元素 */
/* elemType arr[]: 排序目标数组; int len: 元素个数 */
void bubbleSort (elemType arr[], int len) {
    elemType temp;
    int i, j;
    for (i=0; i<len-1; i++) /* 外循环为排序趟数，len个数进行len-1趟 */
        for (j=0; j<len-1-i; j++) { /* 内循环为每趟比较的次数，第i趟比较len-i次 */
            if (arr[j] > arr[j+1]) { /* 相邻元素比较，若逆序则交换（升序为左大于右，降序反之） */
                temp = arr[j];
                arr[j] = arr[j+1];
                arr[j+1] = temp;
            }
        }
}
 
int main (void) {
    elemType arr[ARR_LEN] = {3,5,1,-7,4,9,-6,8,10,4};
    int len = 10;
    int i;
     
    bubbleSort (arr, len);
    for (i=0; i<len; i++)
        printf ("%d\t", arr[i]);
    putchar ('\n');
     
    return 0;
}

C++

#include 
using namespace std;
template<typename T>
//整数或浮点数皆可使用
void bubble_sort(T arr[], int len)
{
    int i, j;  T temp;
    for (i = 0; i < len - 1; i++)
        for (j = 0; j < len - 1 - i; j++)
        if (arr[j] > arr[j + 1])
        {
            temp = arr[j];
            arr[j] = arr[j + 1];
            arr[j + 1] = temp;
        }
}
int main()
{
    int arr[] = { 61, 17, 29, 22, 34, 60, 72, 21, 50, 1, 62 };
    int len = (int) sizeof(arr) / sizeof(*arr);
    bubble_sort(arr, len);
    for (int i = 0; i < len; i++)
        cout << arr[i] << ' ';
 
    cout << endl;
 
    float arrf[] = { 17.5, 19.1, 0.6, 1.9, 10.5, 12.4, 3.8, 19.7, 1.5, 25.4, 28.6, 4.4, 23.8, 5.4 };
    len = (int) sizeof(arrf) / sizeof(*arrf);
    bubble_sort(arrf, len);
    for (int i = 0; i < len; i++)
        cout << arrf[i] << ' ';
 
    return 0;
}

JavaScript

function bubbleSort(arr) {
    var i = arr.length, j;
    var tempExchangVal;
    while (i > 0) {
        for (j = 0; j < i - 1; j++) {
            if (arr[j] > arr[j + 1]) {
                tempExchangVal = arr[j];
                arr[j] = arr[j + 1];
                arr[j + 1] = tempExchangVal;
            }
        }
        i--;
    }
    return arr;
}
 
var arr = [3, 2, 4, 9, 1, 5, 7, 6, 8];
var arrSorted = bubbleSort(arr);
console.log(arrSorted);
alert(arrSorted);

控制台将输出：[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
并且弹窗；
GO语言

func BubbleSort(values []int) {
    flag := true
    vLen := len(values)
    for i := 0; i < vLen-1; i++ {
        flag = true
        for j := 0; j < vLen-i-1; j++ {
            if values[j] > values[j+1] {
                values[j], values[j+1] = values[j+1], values[j]
                flag = false
                continue
            }
        }
        if flag {
            break
        }
    }
}

缺点：

• 运行速度慢：和C程序相比非常慢，因为Python是解释型语言，你的代码在执行时会一行一行地翻译成CPU能理解的机器码，这个翻译过程非常耗时，所以很慢。而C程序是运行前直接编译成CPU能执行的机器码，所以非常快。

但是大量的应用程序不需要这么快的运行速度，因为用户根本感觉不出来。例如开发一个下载MP3的网络应用程序，C程序的运行时间需要0.001秒，而Python程序的运行时间需要0.1秒，慢了100倍，但由于网络更慢，需要等待1秒，你想，用户能感觉到1.001秒和1.1秒的区别吗？这就好比F1赛车和普通的出租车在北京三环路上行驶的道理一样，虽然F1赛车理论时速高达400公里，但由于三环路堵车的时速只有20公里，因此，作为乘客，你感觉的时速永远是20公里。

• 代码不能加密：如果要发布你的Python程序，实际上就是发布源代码，这一点跟C语言不同，C语言不用发布源代码，只需要把编译后的机器码（也就是你在Windows上常见的xxx.exe文件）发布出去。要从机器码反推出C代码是不可能的，所以，凡是编译型的语言，都没有这个问题，而解释型的语言，则必须把源码发布出去。

这个缺点仅限于你要编写的软件需要卖给别人挣钱的时候。好消息是目前的互联网时代，靠卖软件授权的商业模式越来越少了，靠网站和移动应用卖服务的模式越来越多了，后一种模式不需要把源码给别人。

再说了，现在如火如荼的开源运动和互联网自由开放的精神是一致的，互联网上有无数非常优秀的像Linux一样的开源代码，我们千万不要高估自己写的代码真的有非常大的“商业价值”。那些大公司的代码不愿意开放的更重要的原因是代码写得太烂了，一旦开源，就没人敢用他们的产品了。

• 强制缩进：如果你经常使用C语言或者Java语言来编写程序，那么python的强制缩进会让你很不适应，如果习惯看强制缩进，写出的代码排版非常美观。

python程序执行过程

1、PyCodeObject：PyCodeObject则是Python编译器真正编译成的结果。
2、当python程序运行时，编译的结果则是保存在位于内存中的PyCodeObject中，当Python程序运行结束时，Python解释器则将PyCodeObject写回到pyc文件中。
3、当python程序第二次运行时，首先程序会在硬盘中寻找pyc文件，如果找到，则直接载入，否则就重复上面的过程。
4、每次加载模块时，如果同时存在.py和.pyc，Python会尝试使用.pyc，如果.pyc的编译时间早于.py的修改时间，则重新编译.py并更新.pyc。
5、所以说pyc文件其实是PyCodeObject的一种持久化保存方式。
6、PyCodeObject对象的创建时机是模块加载的时候，即import。
7、Python解释器只把我们可能重用到的模块持久化成pyc文件。

python工具功能？

• Tkinter

Python默认的图形界面接口。Tkinter是一个和Tk接口的Python模块，Tkinter库提供了对Tk API的接口，它属于Tcl/Tk的GUI工具组。

• PyGTK

用于python GUI程序开发的GTK+库。GTK就是用来实现GIMP和Gnome的库。

• PyQt

用于python的Qt开发库。QT就是实现了KDE环境的那个库，由一系列的模块组成，有qt, qtcanvas, qtgl, qtnetwork, qtsql, qttable, qtui and qtxml，包含有300个类和超过5750个的函数和方法。PyQt还支持一个叫qtext的模块，它包含一个QScintilla库。该库是Scintillar编辑器类的Qt接口。

• wxPython

GUI编程框架，熟悉MFC的人会非常喜欢，简直是同一架构（对于初学者或者对设计要求不高的用户来说，使用Boa Constructor可以方便迅速的进行wxPython的开发）

• PIL

python提供强大的图形处理的能力，并提供广泛的图形文件格式支持，该库能进行图形格式的转换、打印和显示。还能进行一些图形效果的处理，如图形的放大、缩小和旋转等。是Python用户进行图象处理的强有力工具。

• Psyco

一个Python代码加速度器，可使Python代码的执行速度提高到与编译语言一样的水平。

• xmpppy

Jabber服务器采用开发的XMPP协议，Google Talk也是采用XMPP协议的IM系统。在Python中有一个xmpppy模块支持该协议。也就是说，我们可以通过该模块与Jabber服务器通信，是不是很Cool。

• PyMedia

用于多媒体操作的python模块。它提供了丰富而简单的接口用于多媒体处理(wav, mp3, ogg, avi, divx, dvd, cdda etc)。可在Windows和Linux平台下使用。

• Pmw

Python megawidgets，Python超级GUI组件集，一个在python中利用Tkinter模块构建的高级GUI组件，每个Pmw都合并了一个或多个Tkinter组件，以实现更有用和更复杂的功能。

• PyXML

用Python解析和处理XML文档的工具包，包中的4DOM是完全相容于W3C DOM规范的。它包含以下内容：
xmlproc: 一个符合规范的XML解析器。Expat: 一个快速的，非验证的XML解析器。还有其他和他同级别的还有 PyHtml PySGML。

• PyGame

用于多媒体开发和游戏软件开发的模块。

• PyOpenGL

模块封装了“OpenGL应用程序编程接口”，通过该模块python程序员可在程序中集成2D和3D的图形。

• NumPy、NumArray、SAGE

NumArray是Python的一个扩展库，主要用于处理任意维数的固定类型数组，简单说就是一个矩阵库。它的底层代码使用C来编写，所以速度的优势很明显。SAGE是基于NumPy和其他几个工具所整合成的数学软件包，目标是取代Magma, Maple, Mathematica和Matlab 这类工具。

• MySQLdb

用于连接MySQL数据库。还有用于zope的ZMySQLDA模块，通过它就可在zope中连接mysql数据库。

• Sqlite3

用于连接sqlite数据库。

• Python-ldap

提供一组面向对象的API，可方便地在python中访问ldap目录服务，它基于OpenLDAP2.x。

• smtplib

发送电子邮件。

• ftplib

定义了FTP类和一些方法，用以进行客户端的ftp编程。如果想了解ftp协议的详细内容，请参考RFC959。

• PyOpenCL

OpenCL的Python接口，通过该模块可以使用GPU实现并行计算。

python标准库？

Python拥有一个强大的标准库。Python语言的核心只包含数字、字符串、列表、字典、文件等常见类型和函数，而由Python标准库提供了系统管理、网络通信、文本处理、数据库接口、图形系统、XML处理等额外的功能。Python标准库命名接口清晰、文档良好，很容易学习和使用。

Python社区提供了大量的第三方模块，使用方式与标准库类似。它们的功能无所不包，覆盖科学计算、Web开发、数据库接口、图形系统多个领域，并且大多成熟而稳定。第三方模块可以使用Python或者C语言编写。SWIG,SIP常用于将C语言编写的程序库转化为Python模块。Boost C++ Libraries包含了一组库，Boost.Python，使得以 Python 或 C++ 编写的程序能互相调用。借助于拥有基于标准库的大量工具、能够使用低级语言如C和可以作为其他库接口的C++，Python已成为一种强大的应用于其他语言与工具之间的胶水语言。

Python标准库的主要功能有：

文本处理，包含文本格式化、正则表达式匹配、文本差异计算与合并、Unicode支持，二进制数据处理等功能

文件处理，包含文件操作、创建临时文件、文件压缩与归档、操作配置文件等功能

操作系统功能，包含线程与进程支持、IO复用、日期与时间处理、调用系统函数、写日记(logging)等功能

网络通信，包含网络套接字，SSL加密通信、异步网络通信等功能

网络协议，支持HTTP，FTP，SMTP，POP，IMAP，NNTP，XMLRPC等多种网络协议，并提供了编写网络服务器的框架

W3C格式支持，包含HTML，SGML，XML的处理

其它功能，包括国际化支持、数学运算、HASH、Tkinter等

python开发环境(工具)：

• IDLE：Python内置IDE (随python安装包提供)

• PyCharm：详见百度百科PyCharm，由著名的JetBrains公司开发，带有一整套可以帮助用户在使用Python语言开发时提高其效率的工 具，比如调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制。此外，该IDE提供了一些高级功能，以用于支持Django框架下的专业Web开发。

• Komodo和Komodo Edit：后者是前者的免费精简版

• Spyder：安装Anaconda自带的高级IDE

• PythonWin：ActivePython或pywin32均提供该IDE，仅适用于Windows

• SPE（Stani’s Python Editor）：功能较多的自由软件，基于wxPython

• Ulipad：功能较全的自由软件，基于wxPython；作者是中国Python高手limodou

• WingIDE：可能是功能最全的IDE，但不是自由软件(教育用户和开源用户可以申请免费key)

• Eric：基于PyQt的自由软件，功能强大。全名是：The Eric Python IDE
  DrPython

• PyScripter：使用Delphi开发的轻量级的开源Python IDE， 支持Python2.6和3.0。

• PyPE：一个开源的跨平台的PythonIDE。

• bpython： 类Unix操作系统下使用curses库开发的轻量级的Python解释器。语法提示功能。

• eclipse + pydev插件：方便调试程序

• emacs：自带python支持，自动补全、refactor等功能需要插件支持

• Vim
  : 最新7.3版编译时可以加入python支持，提供python代码自动提示支持

• Visual Studio 2003 + VisualPython：仅适用Windows，已停止维护，功能较差

• SlickEdit

• Visual Studio 2010 + Python Tools for Visual Studio

• TextMate

• Netbeans IDE

• Sublime ipython

另外，诸如Notepad++、EditPlus、UltraEdit等通用的程序员文本编辑器软件也能对Python代码编辑提供一定的支持，比如代码自动着色、注释快捷键等，但是否够得上集成开发环境的水平，尚有待评估。

python 解释器：

• Python是一门跨平台的脚本语言，Python规定了一个Python语法规则，实现了Python语法的解释程序就成为了Python的解释器。
• CPython（ClassicPython，也就是原始的Python实现，需要区别于其他实现的时候才以CPython称呼；或解作C语言实现的Python）。这是最常用的Python版本。
• Jython（原名JPython；Java语言实现的Python，现已正式发布）。Jython可以直接调用Java的各种函数库。
• PyPy（使用Python语言写的Python）
• IronPython（面向.NET和ECMACLI的Python实现）。IronPython能够直接调用.net平台的各种函数库。可以将Python程序编译成.net程序。
• ZhPy（周蟒）（支持使用繁/简中文语句编写程序的Python语言）

python著名应用:

• Digwebs-Web应用框架
• Pylons-Web应用框架
• Zope- 应用服务器
• Plone- 内容管理系统
• Django- 鼓励快速开发的Web应用框架
• Uliweb- 国人开发的轻量级Web框架
• TurboGears- 另一个Web应用快速开发框架
• Twisted–Python的网络应用程序框架
• Python Wikipedia Robot Framework- MediaWiki的机器人程序
• MoinMoinWiki- Python写成的Wiki程序
• flask- Python 微Web框架
• tornado- 非阻塞式服务器
• Webpy- Python 微Web框架
• Bottle- Python 微Web框架
• EVE- 网络游戏EVE大量使用Python进行开发
• Reddit - 社交分享网站
• Dropbox - 文件分享服务
• TurboGears - 另一个Web应用快速开发框架
• Fabric - 用于管理成百上千台Linux主机的程序库
• Trac - 使用Python编写的BUG管理系统
• Mailman - 使用Python编写的邮件列表软件
• Mezzanine - 基于Django编写的内容管理系统
• Blender - 以C与Python开发的开源3D绘图软件