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一、python入门

一、python介绍

介绍

    python的创始人为吉多·范罗苏姆(Guido van Rossum)。1989年的圣诞节期间,Guido开始写能够解释Python语言语法的解释器。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。

    最新的TIOBE排行榜,Python赶超PHP占据第4, Python崇尚优美、清晰、简单,是一个优秀并广泛使用的语言。

Python可以应用于众多领域,如:数据分析、组件集成、网络服务、图像处理、数值计算和科学计算等众多领域。目前业内几乎所有大中型互联网企业都在使用Python,如:Youtube、Dropbox、BT、Quora(中国知乎)、豆瓣、知乎、Google、Yahoo!、Facebook、NASA、百度、腾讯、汽车之家、美团等。

1.1 Python主要应用领域

#1. WEB开发——最火的Python web框架Django, 支持异步高并发的Tornado框架,短小精悍的flask,bottle, Django官方的标语把Django定义为the framework for perfectionist with deadlines(大意是一个为完全主义者开发的高效率web框架)
#2. 网络编程——支持高并发的Twisted网络框架, py3引入的asyncio使异步编程变的非常简单
#3. 爬虫——爬虫领域,Python几乎是霸主地位,Scrapy\Request\BeautifuSoap\urllib等,想爬啥就爬啥
#4. 云计算——目前最火最知名的云计算框架就是OpenStack,Python现在的火,很大一部分就是因为云计算
#5. 人工智能——谁会成为AI 和大数据时代的第一开发语言?这本已是一个不需要争论的问题。如果说三年前,Matlab、Scala、R、Java 和 Python还各有机会,局面尚且不清楚,那么三年之后,趋势已经非常明确了,特别是前两天 Facebook 开源了 PyTorch 之后,Python 作为 AI 时代头牌语言的位置基本确立,未来的悬念仅仅是谁能坐稳第二把交椅。
#6. 自动化运维——问问中国的每个运维人员,运维人员必须会的语言是什么?10个人相信会给你一个相同的答案,它的名字叫Python
#7. 金融分析——我个人之前在金融行业,10年的时候,我们公司写的好多分析程序、高频交易软件就是用的Python,到目前,Python是金融分析、量化交易领域里用的最多的语言
#8. 科学运算—— 你知道么,97年开始,NASA就在大量使用Python在进行各种复杂的科学运算,随着NumPy, SciPy, Matplotlib, Enthought librarys等众多程序库的开发,使的Python越来越适合于做科学计算、绘制高质量的2D和3D图像。和科学计算领域最流行的商业软件Matlab相比,Python是一门通用的程序设计语言,比Matlab所采用的脚本语言的应用范围更广泛
#9. 游戏开发——在网络游戏开发中Python也有很多应用。相比Lua or C++,Python 比 Lua 有更高阶的抽象能力,可以用更少的代码描述游戏业务逻辑,与 Lua 相比,Python 更适合作为一种 Host 语言,即程序的入口点是在 Python 那一端会比较好,然后用 C/C++ 在非常必要的时候写一些扩展。Python 非常适合编写 1 万行以上的项目,而且能够很好地把网游项目的规模控制在 10 万行代码以内。另外据我所知,知名的游戏<文明> 就是用Python写的

1.2 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。

1.3 Python(解释器)的发展史

# 1989年,Guido开始写Python语言的编译器。
# 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 (这里要解释清楚 为什么08年就出3.0,2010年反而又推出了2.7?是因为3.0不向下兼容2.0,导致大家都拒绝升级3.0,无奈官方只能推出2.7过渡版本)
# 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 - 2016-12-23 发布python3.6.0版
# Python 3.7  - 2017-10-17 发布python3.7.0a2版

1.4 Python 有哪些种类?

我们现在知道了Python是一门解释型语言,代码想运行,必须通过解释器执行,Python的解释器本身也可以看作是个程序(翻译官司是哪国人不重要),这个程序是什么语言开发的呢? 答案是好几种语言? what? 因为Python有好几种解释器,分别基于不同语言开发,每个解释器特点不同,但都能正常运行我们的Python代码,下面分别来看下:

#CPython:CPython是使用最广且被的Python解释器。本教程以CPython为准。
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。

#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。

1.5 执行 Python 脚本的两种方式是什么

* 进入解释器的交互式模式:调试方便,无法永久保存代码
* 脚本文件的方式(使用nodpad++演示):永久保存代码

强调:python解释器执行程序是解释执行,即打开文件读内容,因此文件的后缀名没有硬性限制,但通常定义为.py结尾

1.6 声明变量注意事项有那些?

 变量的定义规范

1. 变量名只能是 字母、数字或下划线的任意组合
2. 变量名的第一个字符不能是数字
3. 关键字不能声明为变量名['and', 'as', 'assert', 'break', 'class', 'continue', 'def', 'del', 'elif', 'else', 'except', 'exec', 'finally', 'for', 'from', 'global', 'if', 'import', 'in', 'is', 'lambda', 'not', 'or', 'pass', 'print', 'raise', 'return', 'try', 'while', 'with', 'yield']

定义方式:
#驼峰体
HelloGreatWorld = 18 
#下划线(推荐使用)
hello_great_world = 18 

定义变量名不好的方式
1.变量名为中文、拼音
2. 变量名过长
3. 变量名词不达意

定义变量会有:id,type,value
1 等号比较的是value,
2 is比较的是id

强调:
1. id相同,意味着type和value必定相同
>>> a = 18
>>> b = 18
>>> id(a)
4363343808
>>> type(a)
<class 'int'>
>>> a
18
>>> id(b)
4363343808
>>> type(b)
<class 'int'>
>>> b
18
>>>
>>> a == b
True
>>> a is b
True

2. value相同type肯定相同,但id可能不同,如下
>>> a = 'age:18'
>>> b = 'age:18'
>>> id(a)
4367507160
>>> id(b)
4367507216
>>>
>>> type(a)
<class 'str'>
>>> type(b)
<class 'str'>
>>>
>>> a
'age:18'
>>> b
'age:18'

1.7 用户与程序交互

古时候,我们去银行取钱,需要有一个银行业务员等着我们把自己的账号密码输入给他,然后他去进行验证,成功后,我们再将取款金额输入/告诉他

    骄傲的现代人,会为客户提供一台ATM机(就是一台计算机),让ATM机跟用户交互,从而取代人力。然而机器是死的,我们必须为其编写程序来运行,这就要求我们的编程语言中能够有一种能与用户交互,接收用户输入数据的机制

#在python3中
input:用户输入任何值,都存成字符串类型

#在python2中
input:用户输入什么类型,就存成什么类型
raw_input:等于python3的input

1.7.1 注释

代码注释的原则:

1. 不用全部加注释,只需要在自己觉得重要或不好理解的部分加注释即可
2. 注释可以用中文或英文,但不要用拼音
python注释分为两种:
python单行注释:#
python多行注释:’’’ ’’’

python单行注释:#
常被用作单行注释符号,在代码中使用#时,被注释行内容在执行时会被忽略,不被输出。
for example:
print(hello world) #输出“hello world”

python多行注释:’’’ ’’’
需要注释有很多行内容的时候,这种情况下就需要批量多行注释符“ ‘’’ ’’’ ”,被注释掉的多行内容在执行的时候,也不会在被执行
for example:
‘’’
print(hello world1)
print(hello world2)
print(hello world3)
’’’

1.7.2 文件头

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*- 

1.8 数据类型

1.8.1 数字

#int整型
定义:age=10 #age=int(10)
用于标识:年龄,等级,×××号,qq号,个数

#float浮点型 (就是带小数点的)
定义:salary=3.1 #salary=float(3.1)
用于标识:工资,身高,体重,

#long(长整型)
跟C语言不同,Python的长整数没有指定位宽,即:Python没有限制长整数数值的大小,但实际上由于机器内存有限,我们使用的长整数数值不可能无限大。
注意,自从Python2.2起,如果整数发生溢出,Python会自动将整数数据转换为长整数,所以如今在长整数数据后面不加字母L也不会导致严重后果了。
注意:在Python3里不再有long类型了,全都是int
>>> a= 2**64
>>> type(a)  #type()是查看数据类型的方法
<type 'long'>
>>> b = 2**60
>>> type(b)
<type 'int'>

1.8.2 字符串

#在python中,加了引号的字符就是字符串类型,python并没有字符类型。
定义:name='egon' #name=str('egon') 
用于标识:描述性的内容,如姓名,性别,国籍,种族
#那单引号、双引号、多引号有什么区别呢?
>>> msg = "My name is hgz , I'm 18 years old!"
>>> print(msg)
My name is hgz , I'm 18 years old!
>>> msg = 'My name is hgz , I'm 18 years old!'  ##这里用单引号就会报错
  File "<stdin>", line 1
    msg = 'My name is hgz , I'm 18 years old!'
                              ^
SyntaxError: invalid syntax

#多引号什么作用呢?作用就是多行字符串必须用多引号
>>> msg = '''
... 枯藤老树昏鸦
... 小桥流水人家
... 古道西风瘦马
... 夕阳西下
... 断肠人~~在医院!
... '''
>>> print(msg)

枯藤老树昏鸦
小桥流水人家
古道西风瘦马
夕阳西下
断肠人~~在医院!
#数字可以进行加减乘除等运算,字符串也可以,但只能进行"相加"和"相乘"运算。
>>> name = 'hgz'
>>> age = '18'
>>> name + age
'hgz18'
>>> name * 3   ###相加其实就是简单拼接
'hgzhgzhgz'

#注意1:字符串相加的效率不高
字符串1+字符串3,并不会在字符串1的基础上加字符串2,而是申请一个全新的内存空间存入字符串1和字符串3,相当字符串1与字符串3的空间被复制了一次,
#注意2:只能字符串加字符串,不能字符串加其他类型

1.8.3 列表

#在[]内用逗号分隔,可以存放n个任意类型的值
定义:students = ['hgz1','hgz2','hgz3']  #等同 students = (['hgz1','hgz2','hgz3'])
>>> students = ['hgz1','hgz2','hgz3']
>>> students
['hgz1', 'hgz2', 'hgz3']
>>> students = (['hgz1','hgz2','hgz3'])
>>> students
['hgz1', 'hgz2', 'hgz3']

用于标识:存储多个值的情况,比如一个人读过的书。
#存放多个学生的信息:姓名,年龄,爱好
students_info=[['hgz1',18,['read']],['hgz2',18,['play','read']]]
print(students_info[0][2][0])  ##打印第一个学生的第一个爱好
print(students_info[1][2][1])  ##打印第二个学生的第二个爱好

1.8.4 字典

#为何还要用字典?
存放一个人的信息:姓名,性别,年龄,很明显是多个值,既然是存多个值,我们完全可以基于刚刚学习的列表去存放,如下
>>> info=['hgz','male',18]
定义列表的目的不单单是为了存,还要考虑取值,如果我想取出这个人的年龄,可以用
>>> info[2]
18
但这是基于我们已经知道在第3个位置存放的是年龄的前提下,我们才知道索引2对应的是年龄
即:
        #name, sex, age
info=['hgz','male',18]
而这完全只是一种假设,并没有真正意义上规定第三个位置存放的是年龄,于是我们需要寻求一种,即可以存放多个任意类型的值,又可以硬性规定值的映射关系的类型,比如key=value,这就用到了字典

#在{}内用逗号分隔,可以存放多个key:value的值,value可以是任意类型
定义:info={'name':'hgz','age':18,'sex':male} #info=dict({'name':'hgz','age':18,'sex':male})
用于标识:存储多个值的情况,每个值都有唯一一个对应的key,可以更为方便高效地取值

company_persons_info={
    'name':'hgz',
    'hobbies':['read','sleep'],
    'company_info':{
        'name':'yilv',
        'type':'internet',
        'emp_num':100,
    }
}
print(company_persons_info['company_info']['name']) #取公司名

students=[
    {'name':'hgz1','age':18,'hobbies':['play','sleep']},
    {'name':'hgz2','age':18,'hobbies':['read','sleep']},
    {'name':'hgz3','age':18,'hobbies':['music','read','sleep']},
]
print(students[1]['hobbies'][1]) #取第二个学生的第二个爱好

1.8.5 布尔

#布尔值,一个True一个False
#计算机俗称电脑,即我们编写程序让计算机运行时,应该是让计算机无限接近人脑,或者说人脑能干什么,计算机就应该能干什么,人脑的主要作用是数据运行与逻辑运算,此处的布尔类型就模拟人的逻辑运行,即判断一个条件成立时,用True标识,不成立则用False标识

>>> a = 1
>>> b = 2
>>> a > b
False
>>> a < b
True

# 接下来就可以根据条件结果来干不同的事情了:
a = 1
b = 2
if a > b:
   print('a is bigger than b')
elif a == b:
   print('a is eq b')
else:
   print('a is smaller than b')
#上面是伪代码,但意味着, 计算机已经可以像人脑一样根据判断结果不同,来执行不同的动作。

重点

#1.可变类型:在id不变的情况下,value可以变,则称为可变类型,如列表,字典

### 有问题啊
>>> dic={1:'a'}
>>> id(dic)
4365723544
>>> dic={1.1:'a'}
>>> id(dic)
4365723472

#2. 不可变类型:value一旦改变,id也改变,则称为不可变类型(id变,意味着创建了新的内存空间) 

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