前言

Python的前世今生

资料来源
我出生在上世纪80年代, 那时候的人们已经开始用起了IBM和苹果电脑(虽然配置很低...), 那时候的电脑内存只有128K, 随便运行点什么东西就能占满内存。

那时候编译程序，大家都在考虑优化， 以至于程序员们写代码都像计算机一样思考，希望能写出符合机器口味的程序。这种思考方式很让我的父亲(Guido)烦恼，他希望能有一种编程语言，既可以充分利用计算机的性能，又可以轻松的编写。

1989年的圣诞节，Guido为了打发这个假期， 开始创造我的编译/解释器。我的名字也是从Guido最喜欢的电视剧《Monty Python's Flying Circus》由来。

时间来到了1991年, 第一代Python编译器诞生。由C语言实现，并且能够调用C的库(.so文件)。刚出生的我就已经有了类 Class，函数 Function，异常 Exception，列表 List，字典 Dictionary这些类型。

我的第一张照片

环境搭建

Python是一个跨平台的编程语言，可以运行在Windows、MacOS和各种Linux上运行。

下载

目前，Python有两个版本，一个是2.x版，一个是3.x版，这两个版本是不兼容的(语法上有些差异)。本篇以Python3.x进行介绍

Python下载地址
往下翻可以看到这里有各个版本的Python下载链接

Python各个版本

点击Python3.9.0后面的Download按钮向下翻动可以看到有Windows的安装文件, 也有MacOS的安装文件，点击对应的第一列即可下载.

Python安装文件

需要注意Windows上安装Python的时候要将Add Python x.x to PATH勾选上

image.png

CentOS上可使用 yum install -y python3进行安装。

环境验证

安装好Python后， Windows打开cmd命令行, MacOS打开终端，并在其输入python(MacOS/Linux下为python3, 因为自带Python2)

为Python选择一款解释器

解释器？？？ 什么是解释器？
想搞清楚什么是解释器， 就需要先了解一下代码是如何运行的。

首先，代码有这么几个概念

• 高级语言
• 低级语言
• 汇编语言
• 字节码
• 机器码

• 高级语言
  简单的说就是更接近自然语言(人类语言)的一门编程语言, 高级语言往往写起来更加简洁易读。很幸运，Python就属于高级语言的一种。

• 低级语言
  介于高级语言和汇编之间，类似于当今的C语言。

• 汇编语言
  这个就不用多介绍了，汇编语言作为一门低级语言，想执行的话只需要翻译成机器码就可以直接被硬件执行。

• 字节码
  字节码严格来说不算是编程语言，而是高级编程语言为了种种需求（可移植性、可传输性、预编译等）而产生的中间码（Intermediate Code）。

• 机器码
  机器码是一组可以直接被CPU执行的指令集，
  每一条指令都代表一个特定的任务，或者是加载，或者是跳转，亦或是计算操作等等。
  所有可以直接被CPU执行的程序，都是由这么一系列的指令组成的。
  机器码可是看作是编译过程中，最低级的代码，因外再往下就是交由硬件来执行了。
  当然机器码也是可以被编辑的，但是以人类难以看懂的姿势存在，可读性非常差。

那么电脑想执行一段代码，会按照从高到低的方式依次进行翻译，直到翻译成机器可以执行的机器码，随后去执行。

说到这里可能你就理解了，对于Python这种高级语言，需要有一个程序将Python代码翻译成机器码去执行，那么这个翻译Python代码的程序就是我们要选择的解释器。

除了解释器解释执行，还有一种叫做编译执行。比如Java这样的语言就需要一个编译器来编译Java代码最终变成机器码执行。 那解释器和编译器有什么区别呢？

编译器，顾名思义需要将代码进行一次整体的编译，经过编译的产物已经有源代码变成了字节码(另一份代码)，这时候再去交给CPU去执行。而解释器则是边解释边执行，可以理解为解释器读取一行代码就执行一行代码。

Python常用的解释器如下

• CPython
• IPython
• PyPy
• Jython
• IronPython

• CPython
  官方提供的Python解释器，因为这个解释器是由C语言开发的，所以被叫做CPython。
  目前CPython是使用最广的Python解释器，也推荐各位使用这个解释器。

• 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。

• 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(Just In Time)，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。

• 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。

• 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。

如果需要在Java环境或.NET环境中与Python进行交互，最好使用网络调用，确保各程序之间的独立性。

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