本章内容
- Python是什么？
- Python的发展史
- Python2与3的区别
- Python的语言类型
- Python的优缺点
一、Python是什么？
Python的创始人是吉多·范罗苏姆（Guido van Rossum）。1989年的圣诞节期间，在阿姆斯特丹，Guido为了打发圣诞节的无趣，决心开发一个新的脚本解释程序，作为ABC语言的一种继承。之所以选中Python作为该编程语言的名字，是因为他是一个叫Monty Python的喜剧团体的爱好者。
最新的TIOBE排行榜中，Python赶超PHP占据第五，Python 崇尚优美、清晰、简单、是一种优秀并广泛使用的语言。
由上图可见，Python整体呈上升趋势，反映出Python应用越来越广泛并且也逐渐得到业内的认可！
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OpenSack
- WEB开发：众多优秀的WEB框架，众多大型网站均为Python开发，Youtube、Dropbox、豆瓣等，典型WEB 框架有Diango
- 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，Tklnter
Python的强大不言而喻，Python丰富和强大的库，使它常常被昵称胶水语言。
二、Python的发展史
- 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 framewoks，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
三、Python2与3的区别
In summary：Python 2.x is legacy，Pythn 3.x is the present and future of the language
Python 3.0 was released in 2008.The final 2.x branch will see no new major releases after that 3.x is
Under active development and has already seen over five years of stale releases, including version 3.3 in 2012.
3.4 in 2014,and 3.5 in 2015.This means that all recent standard library improvements, for example, are only
available by default in Python 3.x.
Guido van Rossum (the original ceator of the Python language) decide to clean up Python 2.x properly,with less regard for backwards compatibility than is the case fot new releases in the 2.x range. The most drastic improvement is the better Unicode support (with all text strings being Unicode by default) as well as saner bytes /Unicode separation.
Besides, several aspects of the core language (such as print and exec being statements, integers using floor division) have been adjusted to be easier for newcomers to learn and to be more consistent with the rest of the language, and old cruft has been removed (for example, all classes are now new-style,"range()" returns a memory efficient iterable, not a list as in 2.x).
Python 2与3的详细区别这里就不多讲了，可以去Python官网了解详细的改动。
四、Python的语言类型
讲到优缺点，先要讲讲Python属于什么类型的语言了。首先来了解一下语言的类型。
一、低级语言与高级语言
最初的计算机程序都是用0和1的序列表示的，程序员直接使用的是机器指令，无需翻译，从纸袋打孔输入即可执行得到的结果。后来为了方便记忆，就将用0、1序列表示机器指令都用符号助记，这些与机器指令一一对应的助记就成了汇编指令，从而诞生了汇编语言。无论是机器指令还是汇编语言都是面向想向机器的，统称低级语言。因为是针对特定机器的机器指令的助记符，所以汇编语言是无法独立于机器（特定的CPU体系结构）的。但汇编语言也是要经过翻译成机器指令才能执行的，所以也有将运行在一种机器上的汇编语言翻译成运行在另一种机器上的机器指令的方法，那就是交叉汇编技术。
高级语言是从人类的逻辑思维角度出发的计算机语言，抽象程度大大提高，需要经过编译成特定机器上的目标代码才能执行，一条高级语言的语句往往需要若干条机器指令来完成。高级语言独立于机器的特性是靠编译器为不同机器盛承一种中间表达，然后拿到不同的机器和系统上去执行，这种情况通常又需要支撑环境，比如解释器或虚拟机的支持，Java程序编译成bytecode，再由不同平台上的虚拟机执行就是很好的例子。所以，说高级语言不依赖于机器，是指在不同的机器或平台上高级语言的程序本身不变，而通过编译器编译得到的目标代码去适应不同的机器。从这个意义上来说，通过交叉汇编，一些汇编程序也可以获得不同机器之间的可移植性，但这种途径 获得的移植性远远不如高级语言来的方便和实用性大。
二、编译与解释
编译是将源程序翻译成可执行的目标代码，翻译与执行是分开的；而解释是对源程序的翻译与执行一次性完成，不生成可存储的目标代码。这只是表象，二者背后的最大区别是：对解释执行而言，程序运行时可以动态改变变量的类型、对程序进行修改以及在程序中插入良好的调试诊断信息等，而将解释器移植到不同的系统上，则程序不用改动就可以在移植了解释器的系统上运行。同时解释器也有很大的缺点，比如执行效率低，占用空间大，因为不仅要给用户程序分配空间，解释器本身也占用了宝贵的系统资源。
编译器是把源程序的每一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。
三、编译型和解释型
我们先看看编译型，其实它和汇编语言是一样的：也是有一个负责翻译的程序来对我们的源代码进行转换，盛承相对应的可执行代码。这个过程说得专业一点，就称为编译（Compile），而负责编译的程序自然就称为编译器（Compiler）。如果我们写的程序代码都包含在一个源文件中，作为不同的模块来组织。这是编译各个文件时就会生成目标文件（Object file）而不是前面说的可执行文件。一般一个源文件的编译都会对应一个目标文件。这些目标文件里的内容基本上已经是可执行代码了，但由于只是整个项目的一部分，所以我们还不能直接运行。待所有的源文件的编译都大功告成，我们就可以最后把这些半成品的目标文件“打包”成一个可执行文件了，这个工作由另一个程序负责完成，由于此过程好像是把包含可执行代码的目标文件连接装配起来，所以又称为链接（Link），而负责链接的程序就叫链接程序（Linker）。链接程序除了链接目标文件外，可能还有各种资源，像图标文件啊、声音文件啊什么的，还要负责去除目标文件之间的冗余重复代码，等等。链接完成之后，一般就可以得到我们想要的可执行文件了。
“编译”和“解释”的确都有“翻译”意思，他们的区别则在于翻译的时机安排不大一样。打个比方：假如你打算阅读一本外文书，而你不知道这门外语，那么你可以找一名翻译，给他足够的时间让他从头到尾把整本书翻译好，然后把书的母语版交给你阅读；或者，你也立刻让这名翻译辅助你阅读，让他一句一句给你翻译，如果你想往回看某个章节，他也得重新给你翻译。
两种方式，前者就相当于我们刚才所说的编译型：一次把所有的代码转换成机器语言，然后写成可执行文件；而或者就相当与我们要说的解释型：在程序运行的前一刻，还只有源程序而没有可执行程序；而程序每执行到源程序的某一指令，则会有一个称之为解释程序的外壳程序将源代码转换成二进制代码以供执行，总言之，就是不断地解释、执行、解释、执行、......所以，解释型程序是离不开解释程序的。像早期的BASIC就是一门经典的解释型语言，要执行BASIC程序，就得进入BASIC环境，然后才能加载程序源文件、运行。解释型程序中，由于程序员总是以源代码的形式出现，因此只要有相应的解释器，移植几乎不成问题。编译型程序虽然源代码也可以一直，但前提是必须针对不同的系统分别进行编译，对于复杂的工程来说，的确是一件不小的时间消耗，况且很可能一些细节的地方还是要修改源代码。而且，解释型程序省却了编译的步骤，修改调试也非常方便，编辑完毕之后即可立即运行，不必像编译型程序一样每次进行小小改动都要耐心等待漫长的Compiling...Linking...这样的编译链接过程。不过凡事有利有弊，由于解释型程序是将编译的过程放到执行过程中，这就决定了解释型程序注定要比编译型慢上一大截，像几百倍的速度差距也是不足为奇的。
四、动态语言和静态语言
通常我们所说的动态语言、静态语言是指动态类型语言和静态类型语言。
（1）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语言，其他的各种脚本语言如VBScript也多少属于动态类型语言。
（2）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期间检查，也就是说在写程序时要声明所有变量的数据类型，C/C++是静态类型的典型代表，其他的静态类型语言还有C#、JAVA等。
五、强类型定义语言和弱类型定义语言
（1）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当做字符串类型处理。强类型定义语言是类型安全的语言。
（2）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）。
通过上面这些介绍，我们可以得出，Python是一门动态解释性的强类型定义语言。那这些基因是成就了Python的哪些优缺点呢？我们继续往下看。
五、Python的优缺点
优点：
- 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。
- 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。
- 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
- 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）。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
- 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。
- 可嵌入性：你可以把Pyhton嵌入你的C/C++程序，从而向你的程序用户提供脚本功能。
缺点：
- 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与使用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运行一个程序花了0.1s，用python是0.01s，这样C语言直接比Python快了10s，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。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，这种情况下，当然还是建议你用C去实现的。
- 代码不能加密，因为Python是解释性语言，它们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。
- 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。
任何一门语言都不是完美的，都有擅长和不擅长做的事情。
注：本文仅为学习笔记、摘要，纯手敲。
本文摘要来源于http://www.cnblogs.com/alex3714/articles/5465198.html
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