python_fullstack基础(一)
python_fullstack基础(一)
一、计算机基础
1、计算机基本组成
- CPU
- 内存
- 硬盘
- 操作系统
- 应用程序
2、应用程序执行过程
以打开QQ为例：
桌面QQ.exe —> 到硬盘找到相应执行程序 —> 加载至内存 —> 交由CPU进行执行 —>反馈至输出系统
二、python历史
1、python的创始人
python的创始人为吉多·范罗苏姆（Guido van Rossum）。1989年的圣诞节期间，吉多·范罗苏姆（中文名字：龟叔）为了在阿姆斯特丹打发时间，决心开发一个新的脚本解释程序，作为ABC语言的一种继承。
（龟叔：2005年加入谷歌至2012年，2013年加入Dropbox直到现在，依然掌握着Python发展的核心方向，被称为仁慈的独裁者）。
2、python应用领域
目前Python主要应用领域：
- 云计算: 云计算最火的语言， 典型应用OpenStack
- WEB开发: 众多优秀的WEB框架，众多大型网站均为Python开发，Youtube, Dropbox, 豆瓣。。。， 典型WEB框架有Django
- 科学运算、人工智能: 典型库NumPy, SciPy, Matplotlib, Enthought librarys,pandas
- 系统运维: 运维人员必备语言
- 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都很牛逼，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
3、python版本发展
python发展史
- 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
- Python 3.6 - December 16,2016
三、python的环境-python是什么样的编程语言
1、编程语言的分类
1.1 编译型与解释型
编译型：把源程序的每条语句都编译成机器语言，并保存成二进制文件，计算机可以直接运行编译后的文件来运行程序，程序运行速度相对较快。
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：在程序执行时，逐条将源代码解释成机器语言执行，程序运行速度相对较慢，这是因为计算机不能直接认识并执行我们写的语句，只能认识机器语言，也就是二进制的形式。
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。
1.2 动态语言和静态语言
动态类型语言：动态类型语言是指在运行期间才去做数据类型检查的语言，也就是说，在用动态类型的语言编程时，永远也不用给任何变量指定数据类型，该语言会在你第一次赋值给变量时，在内部将数据类型记录下来。Python和Ruby就是一种典型的动态类型语言，其他的各种脚本语言如VBScript也多少属于动态类型语言。
静态类型语言：静态类型语言与动态类型语言刚好相反，它的数据类型是在编译其间检查的，也就是说在写程序时要声明所有变量的数据类型，C/C++是静态类型语言的典型代表，其他的静态类型语言还有C#、JAVA等。
1.3 强类型定义语言与弱类型定义语言
强类型定义语言：强制数据类型定义的语言。也就是说，一旦一个变量被指定了某个数据类型，如果不经过强制转换，那么它就永远是这个数据类型了。举个例子：如果你定义了一个整型变量a,那么程序根本不可能将a当作字符串类型处理。强类型定义语言是类型安全的语言。
弱类型定义语言：数据类型可以被忽略的语言。它与强类型定义语言相反, 一个变量可以赋不同数据类型的值。
强类型定义语言在速度上可能略逊色于弱类型定义语言，但是强类型定义语言带来的严谨性能够有效的避免许多错误。另外，“这门语言是不是动态语言”与“这门语言是否类型安全”之间是完全没有联系的！
- 例如：Python是动态语言，是强类型定义语言（类型安全的语言）; VBScript是动态语言，是弱类型定义语言（类型不安全的语言）; JAVA是静态语言，是强类型定义语言（类型安全的语言）。
python是一门动态解释性的强类型定义语言
四、python的种类
CPython
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
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。
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。