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:

print('Hello world!')

 

 

这非常简单,不是吗?JavaScript 中的相同代码是:

console.log('Hello, world!')

在 C++ 中,代码如下所示:

#include <iostream>
int main() {
std::cout << "Hello, world!";
return 0;
}

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。

原文地址:http://www.cnblogs.com/liuliumei/p/16865920.html

1. 本站所有资源来源于用户上传和网络,如有侵权请邮件联系站长! 2. 分享目的仅供大家学习和交流,请务用于商业用途! 3. 如果你也有好源码或者教程,可以到用户中心发布,分享有积分奖励和额外收入! 4. 本站提供的源码、模板、插件等等其他资源,都不包含技术服务请大家谅解! 5. 如有链接无法下载、失效或广告,请联系管理员处理! 6. 本站资源售价只是赞助,收取费用仅维持本站的日常运营所需! 7. 如遇到加密压缩包,默认解压密码为"gltf",如遇到无法解压的请联系管理员! 8. 因为资源和程序源码均为可复制品,所以不支持任何理由的退款兑现,请斟酌后支付下载 声明:如果标题没有注明"已测试"或者"测试可用"等字样的资源源码均未经过站长测试.特别注意没有标注的源码不保证任何可用性