1.2　认识Python

1.2.1　探究Python的产生背景

Python编程语言在1989年就诞生了，其创始人为吉多·范罗苏姆（Guido van Rossum）。在Python语言诞生之前，吉多正在参与荷兰的CWI（数学和计算机研究所）的ABC语言的开发，该语言以满足教学为目的，且非常优美和强大，但ABC也存在着一些致命的问题，导致它最终没有流行起来，主要原因如下：

□　可扩展性差。ABC不是模块化的语言，要在ABC中增加功能就必须改动很多地方，且步骤烦琐。

□　不能直接进行输入输出。尽管可以通过诸如文本流的方式导入数据，但ABC无法直接读写文件。

□　过度革新。ABC语言太贴近自然语言，虽然很特别、对新手很易学，但对大多数还掌握其他语言的程序员来说非常不适应，实际增加了学习难度。

□　传播困难。ABC编译器很大，必须被保存在磁带上，安装时必须有一个大磁带，如图1-4所示，使得传播很困难。

1989年为了打发无聊的圣诞节假期，吉多·范罗苏姆（见图1-5）决定开发一款新的介于C和Shell之间、功能全面、易学易用的脚本解释器，之所以选择Python作为该编程语言的名字，是因为吉多是电视剧Monty Python's Flying Circus的忠实粉丝，他希望这个新的叫作Python的语言，能符合全面调用计算机的功能接口，又能轻松实现编程。

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。从诞生开始，Python语言已经具有了类、函数、异常处理等机制，包含表、词典、集合等核心数据类型，以及模块为基础的拓展系统。Python的可拓展性很强，他的可以在多个层次上拓展。从高层上，可以直接引入.py文件；在底层，可以直接引用C语言的库。

最初的Python完全由吉多·范罗苏姆本人开发，很快就受到其同事的欢迎，他们迅速地反馈使用意见，并参与Python的改进。吉多·范罗苏姆和他的一些同事构成Python的核心团队，他们将许多机器层面上的细节隐藏，交给编译器处理，并凸显出逻辑层面的编程思考，使得Python程序员可以花更多的时间用于思考程序的逻辑，而不是具体的实现细节，这一特征吸引了广大的程序员，Python开始流行。

1.2.2　了解Python语言的特点

Python是一种面向对象、解释型、弱类型的脚本语言，它也是一种功能强大而完善的通用型语言。相比其他编程语言（Java、.Net）而言，Python代码非常简单，上手非常容易。例如我们要完成某个功能，如果用Java需要100行代码，但用Python可能只需要20行代码，这是Python具有巨大吸引力的一大特点。Python编程语言的主要特点如下：

□　开放源代码。Python开放所有的源代码，用户可以自由地下载这个软件的拷贝，阅读它的源代码，对它进行改动。

□　解释性。Python是一门解释性语言，解释器不需要将源代码直接翻译成二进制中间码的形式，这使得Python程序更加易于移植。

□　面向对象。Python语言既支持面向过程，也支持面向对象，提供了类、对象、继承、重写、多态等编程机制。

□　丰富的扩展库。Python提供了丰富的标准库，可以满足各种编程场景，如数据分析与挖掘、人工智能　应用、网络爬虫等。

1.2.3　熟悉Python的应用领域

Python的应用领域非常广泛，目前全球最大的搜索引擎——Google在其网络搜索系统中广泛应用了Python语言，Facebook网站大量的基础库和YouTube视频分享服务的大部分也是用Python语言编写的，其应用领域如下：

□　数据分析与处理。Python拥有一个比较完善的数据分析与处理的生态系统，其中Matplotlib经常会被用来绘制数据图表，它是一个2D绘图工具，可以完成直方图、散点图、折线图、条形图等的绘制。Pandas是基于Python的一个数据分析工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的，拥有大量类库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。

□　Web开发与应用。Python是Web开发的主流语言，拥有一套成熟的Web开发框架。Django是一个开源的Web应用框架，支持许多数据库引擎，可以让Web开发变得迅速和可扩展，Django不断地更新版本以匹配最新的Python应用领域；Flask是一个轻量级的Web应用框架, 较同类型框架更为灵活、轻便、安全且容易上手，它可以很好地结合MVC模式进行开发。另外，Flask还有很强的定制性，用户可以根据自己的需求来添加相应的功能，在保持核心框架简单的同时实现功能的丰富与扩展，其强大的插件库可以让用户实现个性化的网站定制，开发出功能强大的网站。

□　网络爬虫技术。网络爬虫是互联网上进行信息采集的通用手段，在互联网的各个专业方向上都是不可或缺的底层技术支撑。Scrapy是一个用于以一种快速、简单、可扩展的方式从网站中提取所需要数据的开源框架，可以广泛用于数据挖掘、监测和自动化测试。

□　科学计算。Python提供了丰富的科学计算工具，如Numpy、Pandas、Matplotlib等，可以满足科学计算与研究的需求。

1.2.4　跟踪Python版本发展

Python语言是开源项目的优秀代表，其解释器的全部代码都是开源的，可以在Python的官方网站（http://www.python.org/）自由下载。Python软件基金会（Python Software Foundation，PSF）是一个非营利性组织，拥有Python 2.1版本之后的全部版权，该组织致力于更好推进并包含Python语言的开放性。自1990年Python 1.0版本推出以来，Python经历了几次比较大的版本迭代更新，如图1-6所示。

2000年10月，Python 2.0正式发布，标志着Python语言走向成熟，解决了其解释器和运行环境中的诸多问题，开启了Python广泛应用的新时代。

2008年12月，Python 3.0正式发布，这个版本在语法层面和解释器内部做了重大的改进，解释器内部采用了完全面向对象的方式实现。这些重要的修改所付出的代价是3.x系列的版本无法向下兼容Python 2.0的既有语法。因此，所有基于Python 2.0系列版本编写的库函数都必须修改后才能在Python 3.0系列的解释器上运行。

2010年3月，Python 2.x系列发布了最后一版，其主版本号是2.7，用于终结2.x系列版本的发展，并且不再进行重大改进。