python发展历程

• 1989年&＃xff0c;为了打发圣诞节假期&＃xff0c;Guido开始写Python语言的编译器。Python这个名字&＃xff0c;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&＃xff0c;能符合他的理想&＃xff1a;创造一种C和shell之间&＃xff0c;功能全面&＃xff0c;易学易用&＃xff0c;可拓展的语言。
• 1991年&＃xff0c;第一个Python编译器诞生。它是用C语言实现的&＃xff0c;并能够调用C语言的库文件。从一出生&＃xff0c;Python已经具有了&＃xff1a;类&＃xff0c;函数&＃xff0c;异常处理&＃xff0c;包含表和词典在内的核心数据类型&＃xff0c;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&＃xff0c;加入了内存回收机制&＃xff0c;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&＃43; 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

py2和py3的区别

1、

py2: &＃xff08;1&＃xff09;源码重复量多&＃xff0c;臃肿。 2&＃xff09;源码语法不清晰&＃xff0c;掺杂着c,php,java,的一些陋习 
py3:几乎是重构后的源码&＃xff0c;规范&＃xff0c;清晰&＃xff0c;优美

2、

py2:默认ASKLL编码不能识别中文。文件头需要添加&＃xff1a;#-- encoding:utf-8 -- 
py3:默认编码方式就是utf-8

3、

4、unicode

py2:编译安装时可以通过参数–enable-unicode&＃61;ucs2或4分别指定2、4字节的表示一个unicode字符。 
py3:默认使用ucs4

5、

py2&＃xff1a;int有限定长度&＃xff0c;超过限定自动变成long型 
py3&＃xff1a;没有long都是int

6、range

py2:常用xrange实现range功能 
py3:没有xrange只有range

风格

先看优点

1. Python的定位是“优雅”、“明确”、“简单”&＃xff0c;所以Python程序看上去总是简单易懂&＃xff0c;初学者学Python&＃xff0c;不但入门容易&＃xff0c;而且将来深入下去&＃xff0c;可以编写那些非常非常复杂的程序。
2. 开发效率非常高&＃xff0c;Python有非常强大的第三方库&＃xff0c;基本上你想通过计算机实现任何功能&＃xff0c;Python官方库里都有相应的模块进行支持&＃xff0c;直接下载调用后&＃xff0c;在基础库的基础上再进行开发&＃xff0c;大大降低开发周期&＃xff0c;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&＃xff0c;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&＃xff0c;Python已经被移植在许多平台上&＃xff08;经过改动使它能够工 作在不同平台上&＃xff09;。如果你小心地避免使用依赖于系统的特性&＃xff0c;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&＃xff0c;你可以把你的部分程序用C或C&＃43;&＃43;编写&＃xff0c;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&＃43;&＃43;程序&＃xff0c;从而向你的程序用户提供脚本功能。

再看缺点&＃xff1a;

1. 速度慢&＃xff0c;Python 的运行速度相比C语言确实慢很多&＃xff0c;跟JAVA相比也要慢一些&＃xff0c;因此这也是很多所谓的大牛不屑于使用Python的主要原因&＃xff0c;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&＃xff0c;必须借助测试工具才能体现出来&＃xff0c;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&＃xff0c;但是你是无法直接通过肉眼感知的&＃xff0c;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&＃xff0c;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&＃xff0c;除非你要写对速度要求极高的搜索引擎等&＃xff0c;这种情况下&＃xff0c;当然还是建议你用C去实现的。
2. 代码不能加密&＃xff0c;因为PYTHON是解释性语言&＃xff0c;它的源码都是以名文形式存放的&＃xff0c;不过我不认为这算是一个缺点&＃xff0c;如果你的项目要求源代码必须是加密的&＃xff0c;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&＃xff0c;这是Python被人诟病最多的一个缺点&＃xff0c;GIL即全局解释器锁&＃xff08;Global Interpreter Lock&＃xff09;&＃xff0c;是计算机程序设计语言解释器用于同步线程的工具&＃xff0c;使得任何时刻仅有一个线程在执行&＃xff0c;Python的线程是操作系统的原生线程。在Linux上为pthread&＃xff0c;在Windows上为Win thread&＃xff0c;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&＃xff0c;以及多条用户程序的执行线程。即使在多核CPU平台上&＃xff0c;由于GIL的存在&＃xff0c;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&＃xff0c;我们在以后线程和进程章节里再进行详细探讨。

　　当然&＃xff0c;Python还有一些其它的小缺点&＃xff0c;在这就不一一列举了&＃xff0c;我想说的是&＃xff0c;任何一门语言都不是完美的&＃xff0c;都有擅长和不擅长做的事情&＃xff0c;建议各位不要拿一个语言的劣势去跟另一个语言的优势来去比较&＃xff0c;语言只是一个工具&＃xff0c;是实现程序设计师思想的工具&＃xff0c;就像我们之前中学学几何时&＃xff0c;有的时候需要要圆规&＃xff0c;有的时候需要用三角尺一样&＃xff0c;拿相应的工具去做它最擅长的事才是正确的选择。之前很多人问我Shell和Python到底哪个好&＃xff1f;我回答说Shell是个脚本语言&＃xff0c;但Python不只是个脚本语言&＃xff0c;能做的事情更多&＃xff0c;然后又有钻牛角尖的人说完全没必要学Python, Python能做的事情Shell都可以做&＃xff0c;只要你足够牛B,然后又举了用Shell可以写俄罗斯方块这样的游戏&＃xff0c;对此我能说表达只能是&＃xff0c;不要跟SB理论&＃xff0c;SB会把你拉到跟他一样的高度&＃xff0c;然后用充分的经验把你打倒。

Python解释器

当我们编写Python代码时&＃xff0c;我们得到的是一个包含Python代码的以.py为扩展名的文本文件。要运行代码&＃xff0c;就需要Python解释器去执行.py文件。

由于整个Python语言从规范到解释器都是开源的&＃xff0c;所以理论上&＃xff0c;只要水平够高&＃xff0c;任何人都可以编写Python解释器来执行Python代码&＃xff08;当然难度很大&＃xff09;。事实上&＃xff0c;确实存在多种Python解释器。

CPython

当我们从Python官方网站下载并安装好Python 2.7后&＃xff0c;我们就直接获得了一个官方版本的解释器&＃xff1a;CPython。这个解释器是用C语言开发的&＃xff0c;所以叫CPython。在命令行下运行python就是启动CPython解释器。

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

IPython是基于CPython之上的一个交互式解释器&＃xff0c;也就是说&＃xff0c;IPython只是在交互方式上有所增强&＃xff0c;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&＃xff0c;但内核其实都是调用了IE。

CPython用>>>作为提示符&＃xff0c;而IPython用In [序号]:作为提示符。

PyPy

PyPy是另一个Python解释器&＃xff0c;它的目标是执行速度。PyPy采用JIT技术&＃xff0c;对Python代码进行动态编译&＃xff08;注意不是解释&＃xff09;&＃xff0c;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&＃xff0c;但是PyPy和CPython有一些是不同的&＃xff0c;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&＃xff0c;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&＃xff0c;可以直接把Python代码编译成Java字节码执行。

IronPython

IronPython和Jython类似&＃xff0c;只不过IronPython是运行在微软.Net平台上的Python解释器&＃xff0c;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&＃xff0c;但使用最广泛的还是CPython。如果要和Java或.Net平台交互&＃xff0c;最好的办法不是用Jython或IronPython&＃xff0c;而是通过网络调用来交互&＃xff0c;确保各程序之间的独立性。