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  • 初始Python

    Python的历史

    1. 1989年圣诞节:Guido von Rossum开始写Python语言的编译器。

    2. 1991年2月:第一个Python编译器(同时也是解释器)诞生,它是用C语言实现的(后面又出现了Java和C#实现的版本Jython和IronPython,以及PyPy、Brython、Pyston等其他实现),可以调用C语言的库函数。在最早的版本中,Python已经提供了对“类”,“函数”,“异常处理”等构造块的支持,同时提供了“列表”和“字典”等核心数据类型,同时支持以模块为基础的拓展系统。

    3. 1994年1月:Python 1.0正式发布。

    4. 2000年10月16日:Python 2.0发布,增加了实现完整的垃圾回收,提供了对Unicode的支持。与此同时,Python的整个开发过程更加透明,社区对开发进度的影响逐渐扩大,生态圈开始慢慢形成。

    5. 2008年12月3日:Python 3.0发布,它并不完全兼容之前的Python代码,不过因为目前还有不少公司在项目和运维中使用Python 2.x版本,所以Python 3.x的很多新特性后来也被移植到Python 2.6/2.7版本中。

    目前我们使用的Python 3.7.x的版本是在2018年发布的,Python的版本号分为三段,形如A.B.C。其中A表示大版本号,一般当整体重写,或出现不向后兼容的改变时,增加A;B表示功能更新,出现新功能时增加B;C表示小的改动(如修复了某个Bug),只要有修改就增加C。

    Python的优缺点

    Python的优点很多,简单的可以总结为以下几点。

    1. 简单和明确,做一件事只有一种方法。

    2. 学习曲线低,跟其他很多语言相比,Python更容易上手。

    3. 开放源代码,拥有强大的社区和生态圈。

    4. 解释型语言,天生具有平台可移植性。

    5. 支持两种主流的编程范式(面向对象编程和函数式编程)都提供了支持。

    6. 可扩展性和可嵌入性,可以调用C/C++代码,也可以在C/C++中调用Python。

    7. 代码规范程度高,可读性强,适合有代码洁癖和强迫症的人群。

    Python的缺点主要集中在以下几点。

    1. 执行效率稍低,因此计算密集型任务可以由C/C++编写。

    2. 代码无法加密,但是现在的公司很多都不是卖软件而是卖服务,这个问题会被淡化。

    3. 在开发时可以选择的框架太多(如Web框架就有100多个),有选择的地方就有错误。

    Python的应用领域

    目前Python在云基础设施、DevOps、网络爬虫开发、数据分析挖掘、机器学习等领域都有着广泛的应用,因此也产生了Web后端开发、数据接口开发、自动化运维、自动化测试、科学计算和可视化、数据分析、量化交易、机器人开发、图像识别和处理等一系列的职位。

    Windows环境

    可以在Python官方网站下载到Python的Windows安装程序(exe文件),需要注意的是如果在Windows 7环境下安装需要先安装Service Pack 1补丁包(可以通过一些工具软件自动安装系统补丁的功能来安装),安装过程建议勾选“Add Python 3.6 to PATH”(将Python 3.6添加到PATH环境变量)并选择自定义安装,在设置“Optional Features”界面最好将“pip”、“tcl/tk”、“Python test suite”等项全部勾选上。强烈建议使用自定义的安装路径并保证路径中没有中文。安装完成会看到“Setup was successful”的提示,但是在启动Python环境时可能会因为缺失一些动态链接库文件而导致Python解释器无法运行,常见的问题主要是api-ms-win-crt*.dll缺失以及更新DirectX之后导致某些动态链接库文件缺失,前者可以参照《api-ms-win-crt*.dll缺失原因分析和解决方法》一文讲解的方法进行处理或者直接在微软官网下载Visual C++ Redistributable for Visual Studio 2015文件进行修复,后者可以下载一个DirectX修复工具进行修复。

    具体安装教程可以参考:https://jingyan.baidu.com/article/c45ad29c05c208051653e270.html

     Anaconda指的是一个开源的Python发行版本,其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。 因为包含了大量的科学包,Anaconda 的下载文件比较大(约 531 MB),如果只需要某些包,或者需要节省带宽或存储空间,也可以使用Miniconda这个较小的发行版(仅包含conda和 Python)。Anaconda是一个开源的包、环境管理器,可以用于在同一个机器上安装不同版本的软件包及其依赖,并能够在不同的环境之间切换。

    具体安装教程可以参考https://jingyan.baidu.com/article/3f16e0031e87522591c10320.html

    Linux环境

    Linux环境自带了Python 2.x版本,但是如果要更新到3.x的版本,可以在Python的官方网站下载Python的源代码并通过源代码构建安装的方式进行安装,具体的步骤如下所示。

    安装依赖库(因为没有这些依赖库可能在源代码构件安装时因为缺失底层依赖库而失败)。

    yum -y install wget gcc zlib-devel bzip2-devel openssl-devel ncurses-devel sqlite-devel readline-devel tk-devel gdbm-devel db4-devel libpcap-devel xz-devel libffi-devel

    下载Python源代码并解压缩到指定目录。

    wget https://www.python.org/ftp/python/3.7.0/Python-3.7.1.tar.xz
    xz -d Python-3.7.1.tar.xz
    tar -xvf Python-3.7.1.tar

    切换至Python源代码目录并执行下面的命令进行配置和安装。

    cd Python-3.7.1
    ./configure --prefix=/usr/local/python37 --enable-optimizations
    make && make install

    修改用户主目录下名为.bash_profile的文件,配置PATH环境变量并使其生效。

    cd ~
    vim .bash_profile
    # ... 此处省略上面的代码 ...

    export PATH=$PATH:/usr/local/python37/bin

    # ... 此处省略下面的代码 ...
    source .bash_profile

     

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/MrGhost/p/11272335.html
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