什么是 Python？Python 基础编程入门指南

Python是当今最流行的编程语言之一。Python以其简单的语法和多功能性而闻名，既易于学习又可用于高级应用程序。可以使用Python的领域也非常广泛，人工智能、机器学习、Web 开发…基本上绝大多数热门的域都能看到Python的身影。

今天，我们将深入了解 Python 是什么，它经常用于什么，以及如何从今天开始学习 Python。

Python 基础知识

Python 是一种通用的面向对象编程语言。一般的大学生学习的第一门编程语言都是C或者Java ，现在也有许多大学生会将 Python 作为他们的第一门编程语言来学习。

让我们看一下“Hello World”的 Python 语法：

这非常简单，不是吗？

JavaScript 中的相同代码是：

在 C++ 中，代码如下所示：

https://www.koudaizy.com/tutorials/the-complete-python-programmer-bootcamp/

Python 与其他面向对象的编程语言相似。但它将更接近于现代编程语言，如 JavaScript，而不是更复杂的编译语言 C 和 Java。

尽管被认为很简单，但这并不妨碍 Python 非常强大，它可以实现任何目标。例如Python OS 模块在许多操作系统中建模，因此具有很高的可移植性。所以这绝对是一门伟大的编程语言。

编译型语言与解释型语言

关于 Python，你还需要了解的一件事是它是一种解释型语言而不是编译型语言。

这意味着什么？

如果你要分享你的程序给用户，你需要将写好的代码完整地发送给他们。然后他们在Python环境中运行你的代码。如果发生错误，则会在运行的过程中出现错误提示。

而编译型语言的代码运行方式则不同。

例如Java。当你的Java代码完成后，你需要先通过编译器运行代码，此时大多数错误都会被捕获，然后你需要修改代码中的错误，然后再次运行编译器，打包编译后的代码。当你分享代码时，一般情况下你分享的也是编译后的代码，而不是你直接编辑的代码。

编译后的代码，更贴近与机器码，执行效率要比直接执行人类可读代码高得多。并且由于编译的过程消灭了绝大多数的程序Bug，对终端用户的友好程度也会更高。

所以，JavaScript 和 Python 等解释型语言的优点是它们更灵活，可以快速开发，代价就是运行效率也更低。

Python 发展历程

Python 不是一门新语言！虽然它非常简单易用，所以有些人可能会认为它是最近才出现的。

但是 Python 是在 1989 年开发的。虽然它不像 1972 年开发的 C 这样的语言那么古老，但无论如何 Python也算不上是一门新的编程语言。

Python 最初是由程序员 Guido van Russom 实现的。虽然它的开发始于 1989 年，但它的第一个稳定版本是在 1991 年。

由于入门门槛低且实用性强，从命令行参数到即时编程，以及内置的非常友好的例如Turtle模块（经常用于教学使用）和庞大第三方模块和库，无时无刻不在给Python添加活力。

而由于在机器学习和数据科学方面大放异彩，这门已经有20多年历史的Python语言不仅没有消亡，反而变得越来越流行。

Python 的优缺点

Python现在这么火热，并且有很多大学甚至是中学都开始教授Python课程，具体来说它有什么优缺点呢？

Python 很简单。Python 经常被认为是最容易学习和使用的语言之一。首先，它的语法非常简单、灵活和宽容。Python的数据结构也非常容易学习。
Python 用途广泛。它可以用于移动开发、Web 应用程序和桌面应用程序。Python 程序员几乎可以进入任何专业领域。对于易于使用的语言，这是非常独特的。任何人都可以学习 Python 编程并立即开始开发游戏或应用程序。
Python 有很强大的社区支持。Python 有一个非常活跃的社区。如果一个新程序员有关于 Python 的问题，他们几乎可以立即提出并得到答案。这意味着新程序员不会感到困惑或飘忽不定。
Python 有很多实用程序。它经常被用作开发系统中的首选语言，例如游戏开发工具包、移动开发工具包和其他形式的软件开发平台。
Python 适合快速开发。由于 Python 易于使用且拥有庞大的开源库。Python非常适合快速实施简单的解决方案。事实上很多大型项目都是先用Python搭建原型，然后再用其他追求性能的语言进行改写。

但是 Python 也有缺点：

Python 运行效率比较低。作为解释性语言，这使得 Python不可避免的会比其他编译型语言更慢。
Python 遇到运行时错误。因为没有编译环节，所以Python代码会在实际运行时会遇到错误。这不仅会损害用户体验，还会造成安全漏洞。
Python 是动态类型的。动态类型使 Python 的编程速度更快，但这意味着类型检查完全由程序员负责。这可能导致更多错误，尤其是在较大的程序中。

就硬件使用效率方面来说，Python 永远不会是最好的语言，而且很难扩展。这些问题也让 Python 享有“适合初学者”的美誉。事实上除了简单易学，使用 Python 的原因还有很多。

让我们深入了解一下经常用 Python的就业情况和发展方向。

Python 发展方向

近年来，Python 已成为机器学习和数据科学的流行语言，包括：

自然语言处理 (NLP)。Python 通常用于 NLP、AI 和机器学习中的脚本。
网络和互联网发展。Django 和 Pyramid 等框架使用 Python，Flask 等微框架也是如此。
科学、数学和工程。许多科学解决方案和数据科学解决方案都使用 Python，因为它对于非程序员来说很容易学习，尽管 R 也经常使用。
软件开发和商业应用。作为一种通用语言，Python 可用于 ERP 解决方案、电子商务平台等。

Python 就业情况

以上是TIOBE 公布的 2022 年 6 月编程语言排行榜，Python已经连续多月蝉联TIOBE榜首的位置了，作为一个兼具简单与强大功能的编程语言，Python 的就业方向有很多，尤其是在在数据分析、AI 、机器学习、Web 开发、测试等多个领域都有出色的发挥。

根据职友集上公布的的数据情况，Python开发工程师相关岗位的全国平均月工资在18.3K左右，与其他程序员差不多。但对 Python 程序员的需求也在快速增长，特别是在数据科学、人工智能和机器学习方面。

流行的 Python 开发工具

使用 Python 的主要优势之一是有大量的开发工具可供Python程序员使用。Python 程序员可以利用一系列开发工具，从而更轻松、更快速地开发应用程序。以下是一些最流行的 Python 开发者工具：

PyCharm。PyCharm被广泛认为是Python 开发人员的最佳 IDE，可以快速编写和部署 Python 代码。
Visual Studio Code。Visual Studio 为 Python 开发人员提供广泛的支持。因为有很多开发人员使用 VS 进行编码，所以它可能是一个不错的选择。
Scikit-Learn。Scikit-Learn是用于Python编程语言的自由软件机器学习库。它的特征是具有各种分类、回归和聚类算法，包括支持向量机、随机森林、梯度提升、k-平均聚类和DBSCAN，它被设计协同于Python数值和科学库NumPy和SciPy。是许多数据科学开发人员首选的工具包。
Keras。Keras 是用 Python 编写的神经网络库，经常被那些正在开发自己的神经网络或深入研究 NLP 的人使用。
Selenium。Selenium 是一个开源自动化框架，可以在 Python 或 Java、C#、PHP 和其他语言中工作。它改进了应用程序的测试过程。
BeautifulSoup。BeautifulSoup 是一种流行的数据抓取工具，供需要收集大量信息的 Python 开发人员使用，Python爬虫经常会用到这个库。

这些工具通常是免费和开源的，这是另一个巨大的优势。你可以通过 Github 找到许多 Python 实用程序，包括可用于了解有关该语言的更多信息的源代码。

如何学习 Python

如果你已经是一位经验丰富的程序员，那么学习 Python 可能会轻而易举。Github 有许多，多种语言的开源项目，包括 Python，你可以使用它们来学习。用Python创建一个项目来扩展你的语法能力，并了解内部 Python 函数和库。

或者，如果你想学习从零开始学习 Python，你可以：

学习一些基本的Python 字符串方法。
尝试一些简单的 Python 项目或查看编码示例。
参加 Python 编程的完整训练营课程。

Python100天训练营

https://www.koudaizy.com/tutorials/100-days-of-code/

Python 对于初学者来说真的是一门很棒的语言。如果你知道自己感兴趣的专业，无论是 Web 开发还数据科学，无论是数据抓取爬虫工具还是测试自动化，Python都能帮助你大展拳脚。

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