python-基础

2017年7月的TIOBE排行榜，Python已经占据第四的位置， Python崇尚优美、清晰、简单，是一个优秀并广泛使用的语言。

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。

 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。 

python发展史

• 1989年，为了打发圣诞节假期，Guido开始写Python语言的编译器。Python这个名字，来自Guido所挚爱的电视剧Monty Python’s Flying Circus。他希望这个新的叫做Python的语言，能符合他的理想：创造一种C和shell之间，功能全面，易学易用，可拓展的语言。
• 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。从一出生，Python已经具有了：类，函数，异常处理，包含表和词典在内的核心数据类型，以及模块为基础的拓展系统。
• Granddaddy of Python web frameworks, Zope 1 was released in 1999
• Python 1.0 - January 1994 增加了 lambda, map, filter and reduce.
• Python 2.0 - October 16, 2000，加入了内存回收机制，构成了现在Python语言框架的基础
• Python 2.4 - November 30, 2004, 同年目前最流行的WEB框架Django 诞生
• Python 2.5 - September 19, 2006
• Python 2.6 - October 1, 2008
• Python 2.7 - July 3, 2010
• In November 2014, it was announced that Python 2.7 would be supported until 2020, and reaffirmed that there would be no 2.8 release as users were expected to move to Python 3.4+ as soon as possible
• Python 3.0 - December 3, 2008
• Python 3.1 - June 27, 2009
• Python 3.2 - February 20, 2011
• Python 3.3 - September 29, 2012
• Python 3.4 - March 16, 2014
• Python 3.5 - September 13, 2015
• Python 3.6 - December 16,2016

2，python是什么编程语言。

编程语言主要从以下几个角度为进行分类，编译型和解释型、静态语言和动态语言、强类型定义语言和弱类型定义语言，每个分类代表什么意思呢，我们一起来看一下。

2.1 编译型与解释型。

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. 

这是因为计算机不能直接认识并执行我们写的语句,它只能认识机器语言(是二进制的形式)

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。

2.2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。

2.3强类型定义语言和弱类型定义语言

（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。

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）。

通过上面这些介绍，我们可以得出，python是一门动态解释性的强类型定义语言。

3,python的优缺点。

先看优点

1. 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。
2. 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。
3. 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
4. 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
5. 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。
6. 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：

1. 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。
2. 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。
3. 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。

4，python的种类。

CPython

当我们从Python官方网站下载并安装好Python 3.6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。

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。

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。

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。

小结：

　　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。

二，python环境

windows下安装Python（自动添加环境变量）以3,.5版本的举例：

1，官网下载：https://www.python.org/downloads/windows/ 

三　　注释。

当行注释：# 被注释内容

多行注释：‘‘‘被注释内容‘‘‘，或者"""被注释内容"""

四　　基础数据类型

int（整型）

在32位机器上，整数的位数为32位，取值范围为-2**31～2**31-1，即-2147483648～2147483647

在64位系统上，整数的位数为64位，取值范围为-2**63～2**63-1，即-9223372036854775808～9223372036854775807

long（长整型）

跟C语言不同，Python的长整数没有指定位宽，即：Python没有限制长整数数值的大小，但实际上由于机器内存有限，我们使用的长整数数值不可能无限大。

注意，自从Python2.2起，如果整数发生溢出，Python会自动将整数数据转换为长整数，所以如今在长整数数据后面不加字母L也不会导致严重后果了。

>>> a= 2**64
>>> type(a)  #type()是查看数据类型的方法
<type ‘long‘>
>>> b = 2**60
>>> type(b)
<type ‘int‘>

字符串类型（str）。

在Python中,加了引号的字符都被认为是字符串！

>>> course = ‘python‘
>>> print(course,type(course))
python <class ‘str‘>
>>> age = ‘22‘
>>> print(age,type(age))
22 <class ‘str‘>
>>> age = 22
>>> print(age,type(22))
22 <class ‘int‘>
>>> country = "china"
>>> print(country,type(country))
china <class ‘str‘>
>>> info = ‘‘‘I study Python course‘‘‘
>>> print(info,type(info))
I study Python course <class ‘str‘>

多引号作用？作用就是多行字符串必须用多引号

>>> info = ‘‘‘
... 志不坚者智不达
... 越自律越自由
... ‘‘‘
>>> print(info,type(info))

志不坚者智不达
越自律越自由
 <class ‘str‘>

字符串拼接

数字可以进行加减乘除等运算，字符串只能进行"相加"和及与数字"相乘"运算。

字符串的拼接只能是双方都是字符串，不能跟数字或其它类型拼接

>>> course = ‘python‘
>>> edition = ‘3.6‘
>>> course + edition
‘python3.6‘
>>> num = 2
>>> course * num
‘pythonpython‘

布尔值（True，False）。

布尔类型很简单，就两个值 ，一个True(真)，一个False(假), 主要用记逻辑判断

我现在有2个值 ， a=3, b=5 , 我说a>b你说成立么? 计算机怎么描述这是成立呢？用布尔类型

>>> a = 3
>>> b = 5
>>> a > b
False
>>> a < b
True

五 　　格式化输出

现有一练习需求，打印成以下格式

----- info of course -----    
course : python
hour : 8 
----- end -----

需要把要打印的格式先准备好， 由于里面的 一些信息是需要用户输入的，因此可以先放置个占位符，再把字符串里的占位符与外部的变量做个映射关系

course = input("course:")
hour = input("hour:")
info = ‘‘‘
----- info of %s -----
coure : %s #代表course
hour : %s #代表hour
----- end -----
‘‘‘%(course,course,hour)
print(info)

%s就是代表字符串占位符，%d,是数字占位符

当本身需要%时，需要用%%转义

>>> msg = "我学%s,学习进度%s%%"%(‘python‘,20)
>>> print(msg)
我学python,学习进度20%

六　　基本运算符。

运算符

　　计算机可以进行的运算有很多种，可不只加减乘除这么简单，运算按种类可分为算数运算、比较运算、逻辑运算、赋值运算、成员运算、身份运算、位运算，今天我们暂只学习算数运算、比较运算、逻辑运算、赋值运算

算数运算

以下假设变量：a=10，b=20

比较运算

以下假设变量：a=10，b=20

赋值运算

以下假设变量：a=10，b=20

逻辑运算

逻辑运算优先级

在没有()的情况下not 优先级高于 and，and优先级高于or，即优先级关系为( )>not>and>or，同一优先级从左往右计算。

判断标准：

　　 x or y , x为真，值就是x，x为假，值是y

        x and y, x为真，值是y,x为假，值是x

>>> print(3>4 or 4<3 and 1==1)
False
>>> print(1 < 2 and 3 < 4 or 1>2)
True
>>> print(2 > 1 and 3 < 4 or 4 > 5 and 2 < 1)
True
>>> print(1 > 2 and 3 < 4 or 4 > 5 and 2 > 1 or 9 < 8)
False
>>> print(1 > 1 and 3 < 4 or 4 > 5 and 2 > 1 and 9 > 8 or 7 < 6)
False
>>> print(not 2 > 1 and 3 < 4 or 4 > 5 and 2 > 1 and 9 > 8 or 7 < 6)
False

  o 为False

>>> print(8 or 4)
8
>>> print(0 and 3)
0
>>> print(0 or 4 and 3 or 7 or 9 and 6)
3

in,not in 判断子元素是否在原字符串（字典，列表，集合）中

>>> print(‘p‘ in ‘python‘)
True
>>> print(‘py‘ not in ‘python‘)
False

 七 流程控制

单分支

if 条件:
    满足条件后要执行的代码

双分支

"""
if 条件:
    满足条件执行代码
else:
    if条件不满足就走这段
"""
>>> num = 1
>>> if num == 1:
...     print(‘条件满足‘)
... else:
...     print(‘条件不满足‘)
...
条件满足

多分支

代码是从上到下依次判断，只要满足一个，就不会再往下走

if 条件:
    满足条件执行代码
elif 条件:
    上面的条件不满足就走这个
elif 条件:
    上面的条件不满足就走这个
elif 条件:
    上面的条件不满足就走这个    
else:
    上面所有的条件不满足就走这段

score = int(input("输入分数:"))
if score > 100:
    print("Out of range")
elif score >= 90:
    print("A")
elif score >= 80:
    print("B")
elif score >= 60:
    print("C")
elif score >= 40:
    print("D")
else:
    print("E")

while循环

while 条件:
    # 循环体
    # 如果条件为真，那么循环体则执行
    # 如果条件为假，那么循环体不执行

循环中止语句 

1 改变条件终止循环

flag = True #标志位
count = 1
while flag:
    if count < 10 :
        print(count)
        count += 1
    else:
        flag = False

2 break用于完全结束一个循环，跳出循环体执行循环后面的语句

count = 1
while True:
    count += 1
    if count > 10:
        break
    else:print(count)

3 continue和break有点类似，区别在于continue只是终止本次循环，接着还执行后面的循环

#使用while循环输入 1 2 3 4 5 6     8 9 10
count = 0
while count < 10:
    count += 1
    if count == 7:
        continue
    else:
        print(count)

 八　　基础数据类型

1　　数字int

#bit_length() 当十进制用二进制表示时，最少使用的位数
>>> num = 11
>>> data = num.bit_length()
>>> print(data)
4

 2　　布尔值bool

　　   布尔值就两种：True，False。就是反应条件的正确与否

3　　字符串str

　　  字符串的索引与切片

>>> #索引即下标，就是字符串组成的元素从第一个开始，初始索引为0以此类推
... s = ‘abcdef‘
>>> print(s[1])
b
>>> print(s[3])
d
>>> #切片就是通过索引（索引：索引：步长）截取字符串的一段，形成新的字符串（原则就是顾头不顾腚）
... s = ‘abcdef‘
>>> print(s[0:3]) #切片
abc
>>> print(s[0:]) #默认到最后
abcdef
>>> print(s[-1]) #取最后一个
f
>>> print(s[1:5:2]) #加入步长
bd
>>> print(s[5:0:-2]) #反向加步长
fdb
>>> print(s[::]) #取所有
abcdef

　　字符串常用方法

>>> s = ‘abc\t‘
>>> print(s.expandtabs()) #\t前面的补全
abc
>>> s = ‘python VS java‘
>>> print(s.capitalize()) #首字母大写
Python vs java
>>> print(s.swapcase()) #大小写翻转
PYTHON vs JAVA
>>> print(s.title()) #每个单词的首字母大写
Python Vs Java
>>> print(s.center(20,‘#‘)) #居中，不够长度空白处填充
###python VS java###
>>> print(s.count(‘a‘,12)) #字符串中元素出现的次数，可切片
1
>>> print(s.startswith(‘p‘)) #判断是否以...开头
True
>>> print(s.endswith(‘n‘,0,5)) #判断是否以...结尾 可切片顾头不顾腚
False
>>> print(s.find(‘on‘)) #寻找字符串中的元素是否存在,返回的找到的元素的索引，如果找不到返回-1
4
>>> print(s.index(‘on‘)) #返回的找到的元素的索引，找不到报错
4
>>> print(s.split()) #以什么分割，最终形成一个列表此列表不含有这个分割的元素
[‘python‘, ‘VS‘, ‘java‘]
>>> print(s.split(‘a‘))
[‘python VS j‘, ‘v‘, ‘‘]
>>> print(s.replace(‘java‘,‘php‘)) #替换
python VS php
>>>
>>> #去除两边指定字符串
... s = ‘*python*‘
>>> print(s.strip(‘*‘)) #去除两边字符，默认去除空
python
>>> print(s.lstrip(‘*‘))
python*
>>> print(s.rstrip(‘*‘))
*python
>>>
>>> #is 系列
... s = ‘python3‘
>>> print(s.isalnum()) #字符串由字母或数字组成
True
>>> print(s.isalpha()) #字符串只由字母组成
False
>>> print(s.isdigit()) #字符串只由数字组成
False
>>>
>>> #format 格式化输出
... print(‘课程{},学时{}‘.format(‘python‘,8))
课程python,学时8
>>> print(‘课程{0},学时{1}‘.format(‘python‘,8))
课程python,学时8
>>> print(‘课程{course},学时{hour}‘.format(course=‘python‘,hour=8))
课程python,学时8