Python中你必须了解的知识

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俗话说的好,千里之行始于足下。无论做什么事情,基础都是最重要的,当你以为自己“精通”某语言的时候,有没有问过自己:

“能不能把这些知识,用最简单的话说出来,让不懂的人也能听明白?”

当你真正精通某语言的时候,我相信你一定能做到。如果做不到,那就需要往下看,再学习一下基础。

为了帮助大家彻底理解Python,七月在线针对各大知识点进行了图片化和文字化显示。

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一、认识Python

Python 是一种计算机程序设计语言。是一种动态的、面向对象的脚本语言,最初被设计用于编写自动化脚本(shell),随着版本的不断更新和语言新功能的添加,越来越多被用于独立的、大型项目的开发。

Python 的创始人为荷兰人吉多·范罗苏姆(Guido van Rossum)。1989 年圣诞节期间,在阿姆斯特丹,Guido 为了打发圣诞节的无趣,决心开发一个新的脚本解释程序,作为ABC语言的一种继承。

ABC 是由 Guido 参加设计的一种教学语言。

就 Guido 本人看来,ABC 这种语言非常优美和强大,是专门为非专业程序员设计的。

但是 ABC 语言并没有成功,究其原因,Guido 认为是其非开放造成的。

Guido 决心在 Python 中避免这一错误。同时,他还想实现在 ABC 中闪现过但未曾实现的东西。

就这样,Python 在 Guido 手中诞生了。

可以说,Python 是从 ABC 发展起来。Python 已经成为最受欢迎的程序设计语言之一。

自从 2004 年以后,python 的使用率呈线性增长。Python2 于 2000 年 10 月 16 日发布,稳定版本是 Python2.7 。

Python3 于 2008年 12 月 3 日发布,不完全兼容Python2。2011年1月,它被 TIOBE 编程语言排行榜评为 2010 年度语言。

由于 Python 语言的简洁性、易读性以及可扩展性,在国外用 Python 做科学计算的研究机构日益增多,一些知名大学已经采用 Python 来教授程序设计课程。

例如卡耐基梅隆大学的编程基础、麻省理工学院的计算机科学及编程导论就使用 Python 语言讲授。

众多开源的科学计算软件包都提供了 Python 的调用接口,例如著名的计算机视觉库OpenCV 、三维可视化库 VTK 、医学图像处理 库 ITK 。

而 Python 专用的科学计算扩展库就更多了,如下面3个十分经典的科学计算扩展库:NumPy、SciPy 和 matplotlib,它们分别为 Python提供了快速数组处理、数值运算以及绘图功能。

因此 Python 语言及其众多的扩展库所构成的开发环境十分适合工程技术、科研人员处理实验数据、制作图表,甚至开发科学计算应用程序。

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