Python 介绍及环境安装部署

1. Python 介绍
1.1 Python 的前世今生
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占据第四!!!
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。互联网公司广泛使用Python来做的事一般有:自动化运维、自动化测试、大数据分析、爬虫、Web 等。
1.2 为什么是Python而不是其他语言
1.2.1 C 和 Python、Java、C# 等
C语言: 代码编译得到 机器码 ,机器码在处理器上直接执行,每一条指令控制CPU工作
其他语言: 代码编译得到 字节码 ,虚拟机执行字节码并转换成机器码再后在处理器上执行
Python 和 C Python这门语言是由C开发而来。
对于使用:Python的类库齐全并且使用简洁,如果要实现同样的功能,Python 10行代码可以解决,C可能就需要100行甚至更多.
对于速度:Python 的运行速度相较与 C,绝逼是慢了。
1.2.2 Python 和 Java、C#等
对于使用:Linux原装Python,其他语言没有;以上几门语言都有非常丰富的类库支持
对于速度:Python在速度上可能稍显逊色
所以,Python和其他语言没有什么本质区别,其他区别在于:擅长某领域、人才丰富、先入为主。
1.3 Python 的种类
1.3.1 Cpython
Python的官方版本,使用C语言实现,使用最为广泛,CPython实现会将源文件(py文件)转换成字节码文件(pyc文件),然后运行在Python虚拟机上。
1.3.2 Jyhton
Python的Java实现,Jython会将Python代码动态编译成Java字节码,然后在JVM上运行。
1.3.3 IronPython
Python的C#实现,IronPython将Python代码编译成C#字节码,然后在CLR上运行。(与Jython类似)
1.3.4 PyPy(特殊)
Python实现的Python,将Python的字节码字节码再编译成机器码。在Python的基础上对Python的字节码进一步处理,从而提升执行速度!
除了以上还有 RubyPython、Brython 等等。
1.4 Python的优缺点
1.4.1 先看优点
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。
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。
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Python嵌入你的C/C++程序,从而向你的程序用户提供脚本功能。
1.4.2 再看缺点
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。
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。
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。
当然,Python还有一些其它的小缺点,在这就不一一列举了,我想说的是,任何一门语言都不是完美的,都有擅长和不擅长做的事情,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,语言只是一个工具,是实现程序设计师思想的工具,就像我们之前中学学几何时,有的时候需要要圆规,有的时候需要用三角尺一样,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?我回答说Shell是个脚本语言,但Python不只是个脚本语言,能做的事情更多,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,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,对此我能说表达只能是,不要跟SB理论,SB会把你拉到跟他一样的高度,然后用充分的经验把你打倒。
1.5 Python解释器
当我们编写 Python 代码时,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,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,所以理论上,只要水平够高,任何人都可以编写 Python 解释器来执行 Python 代码(当然难度很大)。事实上,确实存在多种Python解释器。
1.5.1 CPython
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。
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。
1.5.2 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。
1.5.3 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。
1.5.4 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。
1.5.5 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。
Python 的解释器很多,但使用最广泛的还是 CPython。如果要和 Java 或 .Net 平台交互,最好的办法不是用 Jython 或 IronPython,而是通过网络调用来交互,确保各程序之间的独立性。
2. Python 学习环境安装部署
2.1 Windows 安装 Python 3.5
在官网下载对应版本的 Python 并安装即可(需要配置环境变量),过程略(详见百度)
2.2 Linux 安装 Python 3.5
2.2.1 安装 gcc 以便编译时使用:

[root@learnpy ~]# yum install gcc -y

2.2.2 通过 wget 或者直接到官方网站下载 Python 3.5 软件包:

https://www.python.org/ftp/python/3.5.0/Python-3.5.0.tar.xz

2.2.3 下载软件包后上传到指定存放软件包的路径下:

[root@learnpy ~]# mkdir -p /home/zxl/tools
[root@learnpy ~]# cd /home/zxl/tools 
[root@learnpy tools]# rz -y
rz waiting to receive.
100% 14461 KB 14461 KB/s 00:00:01 0 Errors
[root@learnpy tools]# ll
-rw-r--r-- 1 root root 14808460 Dec 16 2018 Python-3.5.0.tar.xz

2.2.4 解压:

[root@learnpy tools]# tar xf Python-3.5.0.tar.xz 
[root@learnpy tools]# ll
drwxrwxr-x 16 1000 1000 4096 Sep 13 2015 Python-3.5.0
-rw-r--r-- 1 root root 14808460 Dec 16 2018 Python-3.5.0.tar.xz

2.2.5 进入解压目录编译安装:

[root@learnpy Python-3.5.0]# ./configure --prefix=/usr/local/python
[root@learnpy Python-3.5.0]# make && make install

2.2.6 配置环境变量:

[root@learnpy Python-3.5.0]# vim /etc/profile
[root@learnpy Python-3.5.0]# tail -1 /etc/profile
PATH='/usr/local/python/bin/:$PATH'
[root@learnpy Python-3.5.0]# source /etc/profile

2.2.7 执行代码检查是否成功:【以下表示成功】

[root@learnpy Python-3.5.0]# python3
Python 3.5.0 (default, Dec 14 2018, 01:23:38) 
[GCC 4.4.7 20120313 (Red Hat 4.4.7-23)] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> print ("hello world")
hello world

 

 

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转载自www.cnblogs.com/alinuxer/p/10139796.html