• 创始人
  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。
  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（知乎就是模仿它的）、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OpenStack
  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。。。， 典型WEB框架有Django
  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,TkInter

• Python在一些公司的应用：
  谷歌：Google App Engine 、code.google.com 、Google earth 、谷歌爬虫、Google广告等项目都在大量使用Python开发
  CIA: 美国中情局网站就是用Python开发的
  NASA: 美国航天局(NASA)大量使用Python进行数据分析和运算
  YouTube:世界上最大的视频网站YouTube就是用Python开发的
  Dropbox:美国最大的在线云存储网站，全部用Python实现，每天网站处理10亿个文件的上传和下载
  Instagram:美国最大的图片分享社交网站，每天超过3千万张照片被分享，全部用python开发
  Facebook:大量的基础库均通过Python实现的
  Redhat: 世界上最流行的Linux发行版本中的yum包管理工具就是用python开发的
  豆瓣: 公司几乎所有的业务均是通过Python开发的
  知乎: 国内最大的问答社区，通过Python开发(国外Quora)
  春雨医生：国内知名的在线医疗网站是用Python开发的
  除上面之外，还有搜狐、金山、腾讯、盛大、网易、百度、阿里、淘宝 、土豆、新浪、果壳等公司都在使用Python完成各种各样的任务。

• 编译型与解释型
  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，程序运行时的控制权在解释器而不在用户程序；对编译执行而言，运行时的控制权在用户程序。
  解释具有良好的动态特性和可移植性，比如在解释执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条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.
  编译型

  • 优点：编译器一般会有预编译的过程对代码进行优化。因为编译只做一次，运行时不需要编译，所以编译型语言的程序执行效率高。可以脱离语言环境独立运行。
  • 缺点：编译之后如果需要修改就需要整个模块重新编译。编译的时候根据对应的运行环境生成机器码，不同的操作系统之间移植就会有问题，需要根据运行的操作系统环境编译不同的可执行文件。
    解释型
  • 优点：有良好的平台兼容性，在任何环境中都可以运行，前提是安装了解释器（虚拟机）。灵活，修改代码的时候直接修改就可以，可以快速部署，不用停机维护。

• 缺点：每次运行的时候都要解释一遍，性能上不如编译型语言。

• 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类型语言，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其间检查的，也就是说在写程序时要声明所有变量的数据类型，C/C++是静态类型语言的典型代表，其他的静态类型语言还有C#、JAVA等。

• 强类型定义语言和弱类型定义语言
  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“这门语言是否类型安全”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）。

  • （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当作字符串类型处理。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的值。

三、Python的优缺点

• 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。

• 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。

四、Python安装

• windows

  • 1、下载安装包
    https://www.python.org/downloads/
  • 2、安装
    默认安装路径：C:\python27
  • 3、配置环境变量
    【右键计算机】--》【属性】--》【高级系统设置】--》【高级】--》【环境变量】--》【在第二个内容框中找到 变量名为Path 的一行，双击】 --> 【Python安装目录追加到变值值中，用 ； 分割】
    如：原来的值;C:\python27，切记前面有分号

• linux、Mac

  • 无需安装，原装Python环境
    ps：如果自带2.6，请更新至2.7