python修炼之基础篇1

      首先说明一下，本人没有开发经验，完全零基础学习python，过程肯定会比较痛苦，但是感觉python值得去学习，因为本人一直以来就是做linux系统运维，随着工作的深入，越来越觉得不会开发的运维，局限性太大，这也是我下定决心去学的原因。

一：python简介：

　　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。  最新的TIOBE排行榜，Python赶超PHP占据第五， 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。

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

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。

编译和解释的区别是什么？

编译器是把源程序的每一条语句都编译成机器语言,并保存成二进制文件,这样运行时计算机可以直接以机器语言来运行此程序,速度很快; 

而解释器则是只在执行程序时,才一条一条的解释成机器语言给计算机来执行,所以运行速度是不如编译后的程序运行的快的. 

这是因为计算机不能直接认识并执行我们写的语句,它只能认识机器语言(是二进制的形式)

 

编译型vs解释型

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。

python的优点和缺点：

先看优点

  1. Python的定位是“优雅”、“明确”、“简单”，所以Python程序看上去总是简单易懂，初学者学Python，不但入门容易，而且将来深入下去，可以编写那些非常非常复杂的程序。
  2. 开发效率非常高，Python有非常强大的第三方库，基本上你想通过计算机实现任何功能，Python官方库里都有相应的模块进行支持，直接下载调用后，在基础库的基础上再进行开发，大大降低开发周期，避免重复造轮子。
  3. 高级语言————当你用Python语言编写程序的时候，你无需考虑诸如如何管理你的程序使用的内存一类的底层细节
  4. 可移植性————由于它的开源本质，Python已经被移植在许多平台上（经过改动使它能够工 作在不同平台上）。如果你小心地避免使用依赖于系统的特性，那么你的所有Python程序无需修改就几乎可以在市场上所有的系统平台上运行
  5. 可扩展性————如果你需要你的一段关键代码运行得更快或者希望某些算法不公开，你可以把你的部分程序用C或C++编写，然后在你的Python程序中使用它们。
  6. 可嵌入性————你可以把Python嵌入你的C/C++程序，从而向你的程序用户提供脚本功能。

再看缺点：

  1. 速度慢，Python 的运行速度相比C语言确实慢很多，跟JAVA相比也要慢一些，因此这也是很多所谓的大牛不屑于使用Python的主要原因，但其实这里所指的运行速度慢在大多数情况下用户是无法直接感知到的，必须借助测试工具才能体现出来，比如你用C运一个程序花了0.01s,用Python是0.1s,这样C语言直接比Python快了10倍,算是非常夸张了，但是你是无法直接通过肉眼感知的，因为一个正常人所能感知的时间最小单位是0.15-0.4s左右，哈哈。其实在大多数情况下Python已经完全可以满足你对程序速度的要求，除非你要写对速度要求极高的搜索引擎等，这种情况下，当然还是建议你用C去实现的。
  2. 代码不能加密，因为PYTHON是解释性语言，它的源码都是以名文形式存放的，不过我不认为这算是一个缺点，如果你的项目要求源代码必须是加密的，那你一开始就不应该用Python来去实现。
  3. 线程不能利用多CPU问题，这是Python被人诟病最多的一个缺点，GIL即全局解释器锁（Global Interpreter Lock），是计算机程序设计语言解释器用于同步线程的工具，使得任何时刻仅有一个线程在执行，Python的线程是操作系统的原生线程。在Linux上为pthread，在Windows上为Win thread，完全由操作系统调度线程的执行。一个python解释器进程内有一条主线程，以及多条用户程序的执行线程。即使在多核CPU平台上，由于GIL的存在，所以禁止多线程的并行执行。关于这个问题的折衷解决方法，我们在以后线程和进程章节里再进行详细探讨。

 

二.安装

windows：

1.下载安装包
    https://www.python.org/downloads/
2.安装
    自己选择安装路径
3.配置环境变量
   【右键计算机】--》【属性】--》【高级系统设置】--》【高级】--》【环境变量】--》【在第二个内容框中找到 变量名为Path 的一行，双击】 --> 
【Python安装目录追加到变值值中，用 ； 分割】

Linux或者Mac：

1 无需安装，原装Python环境
ps：自带2.6版本，如果需要更高级版本请更新

三.第一个Python程序

Hello World程序

在linux下面创建一个文件叫hello.py，并输入

1 print("Hello World!")

然后执行命令：python hello.py,就会输出

Hello World!

在类似shell脚本里面一样执行python脚本时。例如：./hello.py，那么就需要在hello.py文件的头部指定解释器，如下：

执行前需给予 hello.py 执行权限，chmod 755 hello.py

1 #!/usr/bin/env python
2 
3 print("hello world!")

四、变量

变量：是一个可以存储信息的容器（主要功能是命名存储数据在内存中）

变量定义的规则：1、变量名只能是字母 数字 下划线的任意组合

                       2、变量名的第一个字符不能是数字

以下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  global  if  import  in  is  lambda  not  or  pass  print  raise  return  try  while  with  from  yield

声明变量 ：

1 #_*_coding:utf-8_*_
2 
3 name = "alex"

这就声明了一个变量，变量名为name，变量的值为："alex"

变量赋值

复制代码
1 name = "alex"
2 
3 name2 = name
4 
5 print(name, name2)
6 
7 name = "jack"
8 
9 print(name, name2)
复制代码

五、字符编码

python解释器在加载 .py 文件中的代码时，会对内容进行编码（默认ascill）

ASCII（American Standard Code for Information Interchange，美国标准信息交换代码）是基于拉丁字母的一套电脑编码系统，主要用于显示现代英语和其他西欧语言，其最多只能用 8 位来表示（一个字节），即：2**8 = 256-1，所以，ASCII码最多只能表示 255 个符号。

关于中文

为了处理汉字，程序员设计了用于简体中文的GB2312和用于繁体中文的big5。

GB2312(1980年)一共收录了7445个字符，包括6763个汉字和682个其它符号。汉字区的内码范围高字节从B0-F7，低字节从A1-FE，占用的码位是72*94=6768。其中有5个空位是D7FA-D7FE。

GB2312 支持的汉字太少。1995年的汉字扩展规范GBK1.0收录了21886个符号，它分为汉字区和图形符号区。汉字区包括21003个字符。2000年的 GB18030是取代GBK1.0的正式国家标准。该标准收录了27484个汉字，同时还收录了藏文、蒙文、维吾尔文等主要的少数民族文字。现在的PC平台必须支持GB18030，对嵌入式产品暂不作要求。所以手机、MP3一般只支持GB2312。

从ASCII、GB2312、GBK 到GB18030，这些编码方法是向下兼容的，即同一个字符在这些方案中总是有相同的编码，后面的标准支持更多的字符。在这些编码中，英文和中文可以统一地处理。区分中文编码的方法是高字节的最高位不为0。按照程序员的称呼，GB2312、GBK到GB18030都属于双字节字符集 (DBCS)。

有的中文Windows的缺省内码还是GBK，可以通过GB18030升级包升级到GB18030。不过GB18030相对GBK增加的字符，普通人是很难用到的，通常我们还是用GBK指代中文Windows内码。

显然ASCII码无法将世界上的各种文字和符号全部表示，所以，就需要新出一种可以代表所有字符和符号的编码，即：Unicode

Unicode（统一码、万国码、单一码）是一种在计算机上使用的字符编码。Unicode 是为了解决传统的字符编码方案的局限而产生的，它为每种语言中的每个字符设定了统一并且唯一的二进制编码，规定虽有的字符和符号最少由 16 位来表示（2个字节），即：2 **16 = 65536，
注：此处说的的是最少2个字节，可能更多

UTF-8，是对Unicode编码的压缩和优化，他不再使用最少使用2个字节，而是将所有的字符和符号进行分类：ascii码中的内容用1个字节保存、欧洲的字符用2个字节保存，东亚的字符用3个字节保存...

所以，python解释器在加载 .py 文件中的代码时，会对内容进行编码（默认ascill），如果是如下代码的话：

报错：ascii码无法表示中文

1 #!/usr/bin/env python
2 
3 print("你好！")

在2.7里面就会报错，但是在3.5里面就可以这样，如果想要这个程序在2.7里面正确运行那么就需要告诉python解释器，用什么编码来执行源代码，即：

1 #!/usr/bin/env python
2 # -*- coding: utf-8 -*-
3 
4 print("你好！")

注释：

　　单行注释：# 被注释内容

　　多行注释：''' 被注释内容 '''

每行不能超过80个字符

用户输入：

读取用户的输入信息  并打印出来

python3:       

1 #!/usr/bin/env python 
2 #_*_coding:utf-8_*_

3 user_input = input("input your name：")
4 print("yourname:" , user_input)

python2:

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

3 user_input = raw_input("input your name：")
4 print(user_input)

 

目前都选择使用python3

六、模块初识　　

Python的强大之处在于他有非常丰富和强大的标准库和第三方库，几乎你想实现的任何功能都有相应的Python库支持，以后的课程中会深入讲解常用到的各种库，现在，我们先来象征性的学2个简单的。

sys

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
 
import sys
 
print(sys.argv)
 
 
#输出
$ python test.py helo world
['test.py', 'helo', 'world']  #把执行脚本时传递的参数获取到了

　　

os

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
 
import os
 
os.system("df -h") #调用系统命令

完全结合一下　　

import os,sys
 
os.system(''.join(sys.argv[1:])) #把用户的输入的参数当作一条命令交给os.system来执行

自己写个模块

python tab补全模块

import sys

import readline
import rlcompleter

if sys.platform == 'darwin' and sys.version_info[0] == 2:
readline.parse_and_bind("bind ^I rl_complete")
else:
readline.parse_and_bind("tab: complete") # linux and python3 on mac

for mac

#!/usr/bin/env python
# python startup file
import sys
import readline
import rlcompleter
import atexit
import os
# tab completion
readline.parse_and_bind('tab: complete')
# history file
histfile = os.path.join(os.environ['HOME'], '.pythonhistory')
try:
readline.read_history_file(histfile)
except IOError:
pass
atexit.register(readline.write_history_file, histfile)
del os, histfile, readline, rlcompleter

for Linux

复制代码
 1 #!/usr/bin/env python 
 2 # python startup file 
 3 import sys
 4 import readline
 5 import rlcompleter
 6 import atexit
 7 import os
 8 # tab completion 
 9 readline.parse_and_bind('tab: complete')
10 # history file 
11 histfile = os.path.join(os.environ['HOME'], '.pythonhistory')
12 try:
13     readline.read_history_file(histfile)
14 except IOError:
15     pass
16 atexit.register(readline.write_history_file, histfile)
17 del os, histfile, readline, rlcompleter
复制代码

写完保存后就可以使用了

localhost:~ jieli$ python
Python 2.7.10 (default, Oct 23 2015, 18:05:06)
[GCC 4.2.1 Compatible Apple LLVM 7.0.0 (clang-700.0.59.5)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import tab

你会发现，上面自己写的tab.py模块只能在当前目录下导入，如果想在系统的何何一个地方都使用怎么办呢？ 此时你就要把这个tab.py放到python全局环境变量目录里啦，基本一般都放在一个叫 Python/2.7/site-packages 目录下，这个目录在不同的OS里放的位置不一样，用 print(sys.path) 可以查看python环境变量列表。

 

 

 

posted on 2017-03-27 10:51  alex77  阅读(207)  评论(0)    收藏  举报

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