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  • 本文原创作者:谷哥的小弟
  • 作者博客地址:http://blog.csdn.net/lfdfhl

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Python概述

Python是一种跨平台、高层次且功能多元的计算机程序设计语言,由荷兰计算机科学家吉多·范罗苏姆(Guido van Rossum)于1989年圣诞节期间开始开发,1991年正式发布。其名称源自英国喜剧团体Monty Python的电视节目,设计上从ABC教学语言中继承了许多理念,吸收了Modula-3的语言特性及Unix Shell和C语言的部分实用功能。吉多致力于避免ABC语言因封闭而未能成功的遗憾,因此Python自诞生之初就确立了开放、开源的策略,为后来的社区繁荣与技术传播奠定了坚实基础。它凭借独特的设计理念和广泛的应用场景,成为全球最受欢迎的编程语言之一。

Python 2于2000年发布,最终稳定版本为2.7。2011年,Python被TIOBE排行榜评为年度编程语言,使用率持续呈线性增长。Python 2.7已于2020年1月正式终止官方支持,标志着Python生态全面进入3.x时代。

Python特点

  1. 语法简洁,可读性强
    Python的设计哲学强调代码的可读性与简洁性,采用缩进来划分代码块,强制开发者编写规范、易读的代码,语法接近自然语言,显著降低了编程的入门门槛。

  2. 多范式支持
    支持面向对象编程(OOP)、函数式编程、过程式编程等多种编程范式,灵活适配不同场景需求。

  3. 解释型与编译性特性融合
    作为一种解释型语言,Python无需编译,通过解释器逐行执行,调试便捷;同时,其代码在执行前会先被编译为字节码,融合了部分编译性特性。此外,它还支持交互式运行,方便开发者进行即时测试和调试。

  4. 丰富的标准库与第三方库

    • 标准库(如osdatetimerequests)涵盖正则表达式、网络通信、文件操作等基础功能,无需额外安装即可使用,体现“内置电池”(Batteries Included)理念。
    • 第三方库生态庞大且成熟,覆盖数据处理、图形界面开发等众多领域:在科学计算方面,NumPy、SciPy、matplotlib等库为研究人员提供了强大的数值计算与可视化能力;在人工智能与机器学习中,TensorFlow、PyTorch等框架进一步巩固了其关键地位。
  5. 跨平台兼容性
    可在Windows、macOS、Linux等主流操作系统上运行,代码无需大幅修改即可跨平台使用。

  6. 动态类型
    变量无需声明类型,解释器会自动推断,开发效率高,但可能在运行时出现类型错误。

Python应用领域

尽管最初被设计用于自动化脚本(Shell)编写,但随着语言功能的持续丰富与生态发展,Python现已广泛应用于独立大型项目开发,成为系统管理任务和Web编程领域的重要工具,具体包括:

  • Web开发:借助Django(全栈框架)、Flask(轻量框架)快速开发网站、API接口(如Instagram、Spotify部分后端用Python开发)。
  • 数据分析与可视化Pandas处理结构化数据,Matplotlib/Seaborn绘制图表,广泛用于金融、科研等领域。
  • 人工智能与机器学习Scikit-learn(传统机器学习)、TensorFlow(深度学习)、PyTorch(动态图深度学习)是行业主流工具。
  • 自动化脚本:用于批量处理文件、爬虫(Scrapy)、测试自动化(Selenium)等,简化重复工作。
  • 教育领域:因语法简洁,常作为编程入门语言,被众多国际知名高校和培训机构采用。
  • 科学计算:结合NumPy(数值计算)、SciPy(科学算法),用于物理、生物等学科的模拟与计算。
  • 嵌入式系统:在嵌入式领域也有一定的应用,可用于开发相关控制程序等。
http://www.dtcms.com/a/523401.html

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