第1章：Python简介——《跟老吕学Python·新手》

第一部分：Python基础

第1章：Python简介

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1.1 Python概述

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Pytho​n是一种开源¹、跨平台²、解释型³、编译性³、交互式⁴、支持多种编程范式⁵，包括过程式⁵、面向对象⁶和函数式⁵，拥有动态数据类型⁷和垃圾回收机制⁸的高级⁹脚本语言¹⁰编程语言。

上文描述是对Python编程语言特性的全面总结，也就是python基础知识点总结，涉及到的专业术语还是挺多的，可能对刚学习 python入门教程 的朋友们来说是比较复杂且无法理解的，下面我将逐一简单解释这些特性，希望能让 零基础入门学习python 的朋友们能快速理解（如需详解请点击术语旁边的数字查看注脚的连接解释该术语的意义）：

• 开源（Open Source）：
  Python是一种开源的编程语言，这意味着它的源代码是公开的，任何人都可以查看、修改和使用它。同时，这也促进了Python社区的发展，因为开发者可以共同贡献代码、修复错误和添加新功能。

• 跨平台（Cross-Platform）：
  Python可以在多种操作系统上运行，包括Windows、Linux、macOS等。这是因为Python被设计为与底层平台无关，只需安装相应平台的Python解释器即可。

• 解释型（Interpreted）：
  Python是一种解释型语言，这意味着Python代码在运行时由解释器逐行解释并执行，而不是像编译型语言那样先编译成机器代码再执行。这种特性使得Python的开发过程更为灵活和快速。

• 编译性（Compiled）：
  严格来说，Python是解释型语言，但也有一些工具（如PyInstaller、Cython等）可以将Python代码编译成二进制文件或C代码，以提高执行效率。但这种编译与传统意义上的编译型语言有所不同。

• 交互式（Interactive）：
  Python支持交互式编程，这意味着你可以在Python解释器中直接输入代码并立即看到结果。这对于学习和调试代码非常有用。

• 支持多种编程范式（Multiple Programming Paradigms）：
  Python支持多种编程范式，包括过程式（Procedural）、面向对象（Object-Oriented）和函数式（Functional）。这使得Python在开发各种类型的应用程序时都非常灵活。
  • 过程式编程：按照一系列步骤或过程来解决问题。
  • 面向对象编程：将数据和对数据的操作封装在对象中，通过对象之间的交互来解决问题。
  • 函数式编程：将计算视为数学函数的评估，避免改变状态和可变数据。

• 动态数据类型（Dynamic Data Typing）：
  在Python中，你不需要在声明变量时指定其数据类型。Python解释器会在运行时自动确定变量的类型，并根据需要进行转换。这种动态类型系统使得Python代码更加简洁和灵活。

• 垃圾回收机制（Garbage Collection）：
  Python具有自动垃圾回收机制，可以自动管理内存并释放不再使用的对象。这减少了内存泄漏的风险，并使得开发者可以更加专注于编写代码而不是管理内存。

• 高级（High-Level）：
  Python是一种高级编程语言，它提供了丰富的抽象和简化机制，使得开发者可以使用更少的代码完成更多的工作。同时，Python也提供了许多内置的函数和库来支持各种常见的编程任务。

• 脚本语言（Scripting Language）：
  Python也被广泛用作脚本语言，用于自动化任务、编写小型程序或作为大型应用程序的粘合剂。Python的简洁性和易用性使得它成为脚本编程的理想选择。

Python的这些特性使得它成为一种强大而灵活的编程语言，广泛应用于Web开发、数据分析、人工智能等领域。

1.1.1 Python的设计哲学

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Python的设计哲学是其语言设计和开发的核心理念，它强调了代码的可读性、简洁性以及易于维护的特性。

1. 简洁性：Python语言的设计哲学强调代码的简洁性，避免不必要的复杂性。Python的创造者Guido van Rossum认为，简洁的代码更容易被理解和维护。

2. 可读性：Python的语法清晰，易于阅读。它鼓励使用有意义的变量名和清晰的代码结构，使得代码在不注释的情况下也能容易理解。

3. 明确优于隐晦：Python的设计哲学认为，一个明显的解决方案要好于一个隐晦的解决方案。这意味着在Python中，开发者应该优先选择那些直观明了的方法。

4. 错误处理：Python鼓励通过异常处理来管理错误，而不是使用复杂的错误检查和条件语句。这使得代码更加简洁，并且更容易发现和修复错误。

5. 代码复用：Python的设计哲学鼓励代码复用。通过模块和包，开发者可以创建可重用的代码组件，从而减少重复劳动。

6. 动态类型：Python是一种动态类型语言，这意味着变量的类型在运行时确定，而不是在编译时。这增加了语言的灵活性，但也需要开发者更加注意类型问题。

7. 自动化和工具：Python的设计哲学认为，机器能够自动完成的任务应该由机器完成。Python提供了许多自动化工具，如自动化测试、代码格式化等，以提高开发效率。

8. 社区驱动：Python的设计哲学强调社区的重要性。Python社区积极贡献代码、文档和教程，形成了一个强大的生态系统，支持语言的发展和应用。

9. 持续改进：Python的设计哲学认为语言应该持续改进，以适应不断变化的技术需求。这体现在Python的定期版本更新和新特性的引入。

10. 避免不必要的复杂性：Python的设计哲学倡导避免不必要的复杂性，即使是在面对复杂问题时，也应该寻找最简单有效的解决方案。

这些设计哲学不仅体现在Python语言本身，也体现在Python社区的实践和文化中。通过遵循这些原则，Python成为了一种易于学习、使用和维护的编程语言，适用于从初学者到专业开发者的广泛用户群体。

第1章附录资料：1. Python语言设计思想——《跟老吕学Python·新手》

https://pythonlaolv.blog.csdn.net/article/details/138258581

1.1.2 Python的起源和发展历程

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Python的起源可以追溯到1989年，由Guido van Rossum在阿姆斯特丹的CWI（Centrum Wiskunde & Informatica）开始设计。以下是Python发展历程的几个关键里程碑：

• 1989年：Guido van Rossum开始开发Python，作为ABC语言的一个替代品。
• 1991年2月：Python的第一个公开版本Python 0.9.0发布，标志着Python的正式诞生。
• 1994年1月：Python 1.0发布，引入了模块、异常处理等重要特性。
• 2000年10月：Python 2.0发布，引入了列表推导式、内存管理和垃圾回收机制。
• 2008年12月：Python 3.0发布，带来了不向后兼容的改进，包括更好的Unicode支持和新的语法特性。
• 2020年1月：Python 2的官方支持结束，Python社区全面转向Python 3。
• 2020年至今：Python 3继续发展，不断引入新特性和性能改进，如Python 3.8的赋值表达式、Python 3.9的字典合并和更新操作等。

Python的发展历程体现了其持续创新和适应变化的能力，使其成为当今最受欢迎的编程语言之一。Python的设计哲学和发展历程共同塑造了这门语言的核心价值和特点，使其在科学计算、数据分析、Web开发、人工智能等领域得到广泛应用。

Python的起源

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Python的起源可以追溯到1989年，由 荷兰计算机科学家吉多·范罗苏姆（Guido van Rossum）在圣诞节期间为了打发无聊的时光而开始编写的。他最初的目标是创建一门简单易懂、易于学习且功能强大的编程语言。Python的名字由来于他喜爱的英国喜剧团体“Monty Python’s Flying Circus”，他希望这门语言能像这个喜剧团体一样带给人们欢乐和创造力。

ABC是Guido参与设计的一种教学语言，他对其赞赏有加，认为它优雅且功能强大，特别适合非专业程序员使用。然而，ABC语言并未如预期般成功，Guido认为其问题在于非开放性。因此，在开发Python时，他决心避免这一不足，并希望在Python中实现ABC中未曾实现的理念。

Python的诞生是Guido对编程语言深思熟虑后的成果。他仔细分析了ABC的优缺点，并汲取了其他多种编程语言如Modula-3、C、C++、Algol-68、SmallTalk和Unix shell等的精华。Python不仅融合了这些语言的优点，更在其基础上进行了创新，形成了一种既简单易懂又功能强大的脚本语言。

Python的设计初衷是让编程变得更加容易，更加有趣。它强调代码的可读性，鼓励使用简洁而清晰的语法。同时，Python的库函数和模块也非常丰富，可以方便地处理各种任务，从简单的文本处理到复杂的科学计算，都能找到相应的解决方案。

Python的源代码遵循GPL（GNU General Public License）协议，这意味着任何人都可以自由地查看、修改和分发Python的源代码。这种开放性不仅使得Python能够持续不断地改进和优化，也吸引了大量的开发者和爱好者加入其中，共同推动Python的发展。

与ABC相比，Python的开放性是其成功的关键之一。Python不仅允许用户自由地修改和分发源代码，还鼓励用户参与到Python的开发中来，提出自己的建议和意见。这种社区化的开发模式使得Python能够快速地响应各种需求和变化，保持了其活力和竞争力。

如今，Python已经成为了一种广泛使用的编程语言，被应用于各种领域，包括Web开发、数据分析、人工智能等。它的简单易学、功能强大和开放性等特点使得Python成为了很多程序员的首选语言。而这一切，都离不开Guido的远见卓识和不懈努力。

目前，Python的维护工作主要由名为 PSF 的核心开发团队负责。其中，Guido van Rossum虽已退居幕后，但仍作为指导者继续参与后续开发工作，发挥着关键作用，并引领着Python的发展。

创造Python的理由

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Python的创始人，被大家亲切地称为“龟叔”的Guido van Rossum，在当年是这样表示的：
“
我在 CWI 的 ABC 部门时在实现解释型语言方面积累了丰富经验，通过与这个部门成员的协同工作，我学到了大量有关语言设计的知识。 这是许多 Python 特性的最初来源，包括使用缩进来组织语句以及包含非常高层级的数据结构（虽然在 Python 中具体的实现细节完全不同）。

我对 ABC 语言有过许多抱怨，但同时也很喜欢它的许多特性。 没有可能通过扩展 ABC 语言（或它的实现）来弥补我的不满 —— 实际上缺乏可扩展性就是它最大的问题之一。 我也有一些使用 Modula-2+ 的经验，并曾与 Modula-3 的设计者进行交流，还阅读了 Modula-3 的报告。 Modula-3 是 Python 中异常机制所用语法和语义，以及其他一些语言特性的最初来源。

我还曾在 CWI 的 Amoeba 分布式操作系统部门工作。 当时我们需要有一种比编写 C 程序或 Bash 脚本更好的方式来进行系统管理，因为 Amoeba 有它自己的系统调用接口，并且无法方便地通过 Bash 来访问。 我在 Amoeba 中处理错误的经验令我深刻地意识到异常处理在编程语言特性当中的重要地位。我发现，某种具有 ABC 式的语法而又能访问 Amoeba 系统调用的脚本语言将可满足需求。 我意识到编写一种 Amoeba 专属的语言是愚蠢的，所以我决定编写一种具有全面可扩展性的语言。

在 1989 年的圣诞假期中，我手头的时间非常充裕，因此我决定开始尝试一下。 在接下来的一年里，虽然我仍然主要用我的业余时间来做这件事，但 Python 在 Amoeba 项目中的使用获得了很大的成功，来自同事的反馈让我得以增加了许多早期的改进。到 1991 年 2 月，经过一年多的开发，我决定将其发布到 USENET。 之后的事情就都可以在 Misc/HISTORY 文件里面看了。
”

1.1.3 Python解释器

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Python解释器是Python语言的核心组成部分，负责将Python代码转换成计算机可以理解和执行的指令。Python是一种解释型语言，这意味着它不需要像编译型语言那样先将源代码编译成机器码再执行，而是直接在运行时由解释器逐行解释执行。

Python解释器的工作原理

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当Python程序被执行时，Python解释器会进行以下几个步骤：

1. 读取代码：解释器首先读取Python脚本（.py文件）或交互式输入的代码。
2. 词法分析（Lexical Analysis）：将源代码字符串分解成一系列的标记（tokens），这些标记包括关键字、标识符、字面量（如数字、字符串）等。
3. 语法分析（Parsing）：将词法分析得到的标记组合成树状结构（抽象语法树，AST），这个树状结构表示了程序的语法结构。
4. 编译：虽然Python是解释型语言，但在这个过程中，Python解释器实际上会将AST转换成字节码（bytecode），这是一种低级代码，比原始源代码更接近机器码，但仍是解释执行的。
5. 执行：Python虚拟机（Python Virtual Machine, PVM）或Python运行时环境（Python Runtime Environment）负责执行这些字节码。PVM是一个模拟计算机CPU的抽象层，它逐条执行字节码指令，并管理程序的内存和状态。

Python解释器的类型

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Python有几种不同的解释器实现，每个实现都有其特点和用途：

• CPython：这是Python的官方实现，也是最常用的解释器。CPython是用C语言编写的，因此得名。它支持最广泛的Python库和框架，并且与Python标准库紧密集成。
• Jython：Jython是一个可以让你直接在Java平台上运行Python代码的Python解释器。它使用Java的类库，并将Python代码编译成Java字节码来执行。
• IronPython：IronPython是一个运行在.NET框架上的Python解释器。它允许Python代码与.NET库和应用程序交互，从而可以访问.NET的强大功能。
• PyPy：PyPy是一个使用即时编译器（JIT）技术的Python解释器。JIT编译器可以在程序运行时将Python字节码编译成机器码，从而提高程序的执行速度。PyPy的性能通常比CPython更快，但可能不支持所有的Python库和框架。

注意事项

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• 版本兼容性：不同版本的Python解释器可能不完全兼容，因此在选择和使用Python解释器时，需要注意其版本和兼容性。
• 性能考量：对于性能要求较高的应用，可能需要考虑使用PyPy等优化过的解释器，或者将Python代码与C/C++等语言混合使用，以提高执行效率。
• 环境配置：在使用Python进行开发时，需要确保Python解释器已经正确安装，并且环境变量已经配置好，以便在命令行或开发环境中直接调用Python解释器。

通过了解Python解释器的工作原理和类型，我们可以更好地选择和配置Python开发环境，以及优化Python程序的性能。

第1章附录资料：3. Python解释器详解——《跟老吕学Python·新手》

https://pythonlaolv.blog.csdn.net/article/details/140051382

1.1.4 PSF（Python软件基金会）

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python零基础入门教程的朋友们，可能在python技术交流的时候提及到这个组织的时候，大家都不知道是什么，所以老吕在这里讲解一下：

PSF（Python Software Foundation，简称PSF，中文译为Python软件基金会 ）“龟叔”退居幕后之后正在管理运营python的就是这个组织，是一个独立的致力于Python编程语言的非盈利组织，成立于2001年3月6日，它拥有Python2.x、Python3.x及以上各版本的版权。

• PSF的使命
  是推进与Python 编程语言相关的开源技术，并推广Python 的使用。

• PSF主页
  https://www.python.org/psf/

• PSF提供捐助
  向PSF提供捐助在美国是免税的。如果你在使用Python 并且感觉它对你很有帮助，可以通过PSF 捐助页进行捐助。

发布版本号	源自版本	发布年份	所有者	GPL兼容性	功能调整和改进
Python 0.9.0 至1.0	n/a	1991	CWI	是	基础版本，已具备Python核心特性
Python 1.0 至1.2	n/a	1994-1995	CWI	是	引入了诸如lambda、map、filter和reduce等函数式编程工具，使得Python在处理数据和复杂逻辑时更加高效。同时，Python 1.0还优化了语言结构和语法，使其更加易于理解和使用。
Python 1.3	Python 1.2	1995	CNRI	是	增强了异常处理机制，引入了try/except/finally语句，使得错误处理更加灵活和强大。此外，还添加了对Unicode的支持，为国际化应用提供了基础。
Python 1.4	Python 1.3	1996	CNRI	是	加入了Python Web服务器网关接口（WSGI），使得Python能够更方便地用于Web开发。同时，还增强了Python的模块和包管理功能，提高了代码的可重用性和可维护性。
Python 1.5	Python 1.4	1997	CNRI	是	引入了Python的内置数据类型——集合（set），提供了更高效的集合运算。此外，还增加了对多线程的支持，提高了Python在处理并发任务时的性能。
Python 2.0	Python 1.6	2000	BeOpen.com	是	这是Python的第一次主要升级，增加了对列表推导（list comprehension）和生成器（generator）的支持，进一步简化了代码编写。同时，还引入了新的垃圾回收机制，提高了内存管理的效率。
Python 2.1	Python 2.0	2001	PSF	是	优化了字符串处理功能，增加了对Unicode的更好支持。此外，还改进了Python的库和模块，提供了更多的功能和工具。
Python 2.2	Python 2.1	2001	PSF	是	引入了新的数据类型——字典推导（dictionary comprehension），进一步简化了字典的创建和操作。同时，还增加了对嵌套作用域的支持，提高了代码的可读性和可维护性。
Python 2.3	Python 2.2	2003	PSF	是	增强了Python的装饰器（decorator）功能，使得代码更加灵活和可重用。此外，还引入了新的模块——itertools，提供了更多的迭代工具和方法。
Python 2.4	Python 2.3	2004	PSF	是	增加了对抽象基类（ABC）的支持，提高了代码的可扩展性和可维护性。同时，还改进了Python的线程和进程管理功能，提高了并发处理的性能。
Python 2.5	Python 2.4	2006	PSF	是	引入了新的语法特性——with语句，简化了资源管理的代码编写。同时，还增强了Python的库和模块，提供了更多的功能和工具。
Python 2.6	Python 2.5	2008	PSF	是	这是Python 2.x系列的最后一个版本，增加了对Python 3.x语法的一些兼容性支持。同时，还增强了Python的性能和稳定性，修复了一些已知的bug。
Python 2.7	Python 2.6	2010	PSF	是	Python 2.7是Python 2.x系列的最后一个稳定版本，提供了大量的新特性和改进。它引入了新的优化器，提高了代码的执行效率。同时，Python 2.7还增强了与Python 3.x的兼容性，使得Python 2.x的代码能够更容易地迁移到Python 3.x。
Python 3.0	Python 2.x	2008	PSF	是	Python 3.0是Python的一个重要里程碑，它引入了许多不兼容Python 2.x的新特性和改进。最显著的变化是字符串和文本处理方式的改变，Python 3.0中所有的字符串都是Unicode字符串。此外，Python 3.0还改进了异常处理机制，移除了旧的异常类，并引入了新的异常层次结构。同时，Python 3.0还优化了语法和内置函数，提高了代码的可读性和易用性。
Python 3.1	Python 3.0	2009	PSF	是	Python 3.1主要修复了Python 3.0中的一些已知问题，并增加了一些新的特性和改进。它引入了新的模块——collections.abc，提供了抽象基类的实现和检查功能。此外，Python 3.1还增强了多线程和协程的支持，提高了并发处理的性能。
Python 3.2	Python 3.1	2011	PSF	是	Python 3.2引入了新的语法特性——数字字面量中的下划线，使得大数字更容易阅读。同时，Python 3.2还增强了Python的并发处理功能，引入了新的并发编程工具——concurrent.futures模块。此外，Python 3.2还改进了Python的库和模块，提供了更多的功能和工具。
Python 3.3	Python 3.2	2012	PSF	是	Python 3.3引入了新的语法特性——字典推导的语法糖，使得字典的创建更加简洁。同时，Python 3.3还增强了Python的异步IO支持，引入了asyncio模块，为异步编程提供了强大的支持。此外，Python 3.3还改进了Python的库和模块，提高了代码的可重用性和可维护性。
Python 3.4	Python 3.3	2014	PSF	是	Python 3.4是Python 3.x系列的一个重要版本，它引入了许多新特性和改进。Python 3.4增强了Python的异步编程支持，提供了更多的异步编程工具和方法。同时，Python 3.4还引入了新的模块——enum，提供了枚举类型的支持。此外，Python 3.4还改进了Python的库和模块，提供了更多的功能和工具。
Python 3.5	Python 3.4	2015	PSF	是	Python 3.5是Python 3.x系列的另一个重要版本，它引入了许多重要的新特性和改进。Python 3.5引入了新的语法特性——类型注解（Type Hints），使得代码的类型检查更加容易和直观。同时，Python 3.5还增强了Python的异步编程支持，提供了更多的异步编程工具和方法。此外，Python 3.5还改进了Python的库和模块，提供了更多的功能和工具。
Python 3.6	Python 3.5	2016	PSF	是	Python 3.6在保持与Python 3.5兼容性的基础上，引入了更多的新特性和优化。它引入了新的字典实现，提高了字典的性能和效率。同时，Python 3.6还增强了Python的并发处理功能，提供了更多的并发编程工具和方法。此外，Python 3.6还改进了Python的库和模块，提供了更多的功能和工具。
Python 3.7	Python 3.6	2018	PSF	是	Python 3.7继续保持对Python 3.x系列的兼容性，并引入了更多的新特性和优化。它引入了新的语法特性——数据类（Data Classes），使得类的定义更加简洁和直观。同时，Python 3.7还增强了Python的异步编程支持，提供了更多的异步编程工具和方法。此外，Python 3.7还改进了Python的库和模块，提高了代码的可重用性和可维护性。
Python 3.8	Python 3.7	2019	PSF	是	Python 3.8引入了更多激动人心的改进和新增功能。其中，包括对赋值表达式的支持（即海象运算符:=），使得在表达式内部进行变量赋值成为可能。此外，Python 3.8还增强了Python的并发编程能力，引入了新的同步原语和异步IO改进。另外，该版本还改进了类型提示，提高了类型检查的准确性和易用性。
Python 3.9	Python 3.8	2020	PSF	是	Python 3.9继续推进Python语言的进步。这个版本带来了更高效的字典处理，包括有序字典的引入和字典合并运算符的添加。同时，Python 3.9还进一步增强了异步编程的支持，提供了更多的异步编程工具和库。此外，该版本还改进了字符串处理，包括新的字符串方法和更快的字符串操作。
Python 3.10	Python 3.9	2021	PSF	是	Python 3.10是一个重大的版本更新，带来了许多引人注目的新功能。这个版本引入了一种新的模式匹配语法（Pattern Matching），使得在处理复杂数据结构和模式时更加直观和简洁。此外，Python 3.10还加强了错误处理和调试的能力，提供了更多的异常处理机制和调试工具。同时，这个版本还改进了性能，包括更快的解释器执行速度和更低的内存消耗。
Python 3.11	Python 3.10	2022	PSF	是	Python 3.11在保持兼容性的同时，继续为Python生态系统带来创新。这个版本引入了一种新的内置异常类型——BreakpointError，用于指示在调试过程中遇到的断点异常。此外，Python 3.11还改进了代码优化和性能，包括更快的字典查找和更高效的内存管理。同时，这个版本还增强了标准库的功能，为开发者提供了更多的实用工具和库。
Python 3.12	Python 3.11	2023	PSF	是	Python 3.12在继承3.11优势的基础上，进一步提升了Python的易用性和功能性。这个版本中，Python团队引入了一个新的特性——模式匹配（Pattern Matching），为开发者提供了一种更直观、更简洁的数据处理方式。此外，Python 3.12还优化了异步IO操作，提升了并发编程的性能。同时，这个版本也增强了Python的并发性和并行性支持，使得Python在处理大规模数据和复杂计算任务时更加高效。
Python 3.13	Python 3.12	2024	PSF	是	Python 3.13在保持Python语言简洁性和可读性的同时，引入了一系列前沿的技术和特性。这个版本中，Python团队对解释器进行了深度优化，进一步提升了Python的运行速度和性能。此外，Python 3.13还加强了类型提示系统的功能，为开发者提供了更强大的静态类型检查能力。这个版本还引入了新的语法特性，如结构化绑定（Structured Binding），使得开发者在处理复杂数据结构时更加方便快捷。
Python 3.14	Python 3.13	预估2025年	PSF	是	Python 3.14在保持Python语言强大功能的同时，注重提升用户体验和开发者友好性。这个版本中，Python团队对标准库进行了大规模扩展和更新，为开发者提供了更多实用且高效的工具和库。此外，Python 3.14还改进了代码编辑器和IDE的集成支持，使得开发者能够更加便捷地编写、调试和测试Python代码。这个版本还引入了新的调试和诊断工具，帮助开发者更快速地定位和解决问题。
Python 3.15	Python 3.14	预估2026年	PSF	是	Python 3.15在继承以往版本优势的基础上，进一步推动了Python语言的创新和发展。这个版本中，Python团队引入了一种新的并发编程模型——Actor模型，为开发者提供了一种更加灵活和高效的并发编程方式。此外，Python 3.15还改进了Python的Web开发框架，如Django和Flask等，使得开发者能够更加轻松地构建高效、可扩展的Web应用。这个版本还加强了Python与人工智能和机器学习领域的结合，为开发者提供了更多前沿的算法和工具。

这些版本的发布，不仅展示了Python语言不断发展和创新的活力，也反映了Python社区对于提升开发者体验和推动Python生态系统发展的不懈追求。随着Python的不断进步和完善，相信它将在未来继续为全球的开发者带来更多的惊喜和收获。

1.2 Python的语言特点

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Python作为一种现代、通用的编程语言，拥有许多定义其地位和使用的关键特点和优势。以下是Python的一些核心语言特点及其带来的优势：

1. 简洁明了的语法：Python的设计哲学强调代码的可读性。简洁的语法减少了编写代码时的复杂性，使得代码易于理解和维护。

2. 易于学习：Python被认为是最容易学习的编程语言之一，特别适合初学者入门。其语法的直观性降低了学习曲线。

3. 跨平台兼容性：Python可以在多种操作系统上运行，包括Windows、macOS、Linux、Unix等，无需修改即可跨平台工作。

4. 解释型语言：作为解释型语言，Python代码在执行时不需要编译，这使得开发过程更加快速和灵活。

5. 动态类型系统：Python的变量不需要显式声明类型，类型会在运行时自动确定，这增加了语言的灵活性。

6. 自动内存管理：Python具有自动内存管理和垃圾回收机制，帮助开发者管理内存使用，减少内存泄漏的风险。

7. 强大的标准库：Python的标凑库提供了大量的模块和函数，用于文件操作、系统调用、网络通信、文本解析、数学计算等。

8. 面向对象编程：Python支持面向对象的编程范式，允许通过封装、继承和多态性构建复杂的应用程序。

9. 函数式编程支持：Python支持函数式编程特性，如高阶函数、匿名函数（lambda表达式）和map-reduce-filter模式。

10. 模块化和包管理：Python允许通过模块和包的方式组织代码，支持代码复用和分发。

11. 异常处理：Python提供了一套完整的异常处理机制，使得错误处理更加系统化和结构化。

12. 多范式编程：Python支持过程式、面向对象和函数式编程等多种编程范式。

13. 可扩展性：Python可以用C或C++扩展，允许开发者提升性能关键部分的执行速度。

14. 交互式解释器：Python的交互式解释器允许快速测试和调试代码片段。

15. 社区和生态系统：Python拥有一个活跃的开发者社区，提供了大量的第三方库和框架，支持各种编程需求。

1.3 Python版本选择与比较

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在Python的发展过程中，版本选择一直是一个备受关注的话题，尤其是Python 2与Python 3之间的差异。随着Python 2的官方支持在2020年1月1日结束，选择Python 3已成为必然。

1.3.1 Python 2 与 Python 3 的主要区别

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1. Unicode支持：

   • Python 2使用ASCII作为默认字符串编码，而Python 3默认使用Unicode（UTF-8），这使得Python 3在处理国际化和多语言文本方面更为出色。

2. 整数类型：

   • Python 2中整数分为int和long两种类型，而Python 3统一为int，这使得整数运算更为一致和直观。

3. 打印语句和函数：

   • Python 2中使用print语句，而在Python 3中print是一个函数，需要使用括号。

4. 异常处理：

   • Python 3在异常处理上进行了一些改进，使得异常链的表示和处理更为清晰。

5. 迭代器和生成器：

   • Python 3对迭代器和生成器进行了改进，使其更加强大和灵活。

6. 模块和包：

   • Python 3在模块和包的导入方面进行了一些调整，例如__future__模块的使用，以及一些模块的重命名和重新组织。

7. 函数定义：

   • Python 3中的函数定义使用新的语法，允许在函数签名中使用类型注解。

8. 库和第三方支持：

   • 随着Python 3的普及，许多第三方库和框架逐渐停止对Python 2的支持，转而专注于Python 3。

第1章附录资料：2. Python 2和Python 3的区别——《跟老吕学Python·新手》

https://pythonlaolv.blog.csdn.net/article/details/140255084

1.3.2 为什么选择Python 3

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1. 官方支持：

   • 由于Python 2的官方支持已经结束，选择Python 3可以确保获得持续的更新、安全修复和技术支持。

2. 更好的语言特性：

   • Python 3提供了更好的Unicode支持、改进的语法和新的语言特性，这些都有助于编写更清晰、更高效的代码。

3. 更广泛的社区支持：

   • 大多数Python社区成员和开发者都已转向Python 3，提供了大量的学习资源、教程和第三方库。

4. 更现代的库和框架：

   • 当前流行的Python库和框架，如Django、Flask、Pandas、NumPy等，都优先支持Python 3。

5. 更易于学习和使用：

   • 对于新学习者来说，直接学习Python 3可以避免在Python 2中遇到的一些陷阱和不一致性。

6. 长期兼容性：

   • 选择Python 3可以确保应用程序的长期兼容性和可维护性，因为Python 3将是未来Python开发的主要版本。

7. 性能提升：

   • Python 3在性能方面也进行了优化，尤其是在I/O操作和内存管理方面。

8. 准备迎接未来：

   • Python 3为未来的技术发展做好了准备，包括对异步编程、类型注解等现代编程范式的支持。

无论是从技术、社区支持还是长期发展的角度来看，选择Python 3都是明智且必要的决策。

1.3.3 主要版本更新及其影响

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随着Python语言的发展，每个主要版本的更新都带来了新特性和改进，对语言的进化和社区的实践产生了深远的影响：

• Python 2到Python 3的过渡：Python 3的推出带来了不向后兼容的变更，尤其是对Unicode的支持和整数类型的改变，这促使社区更新了大量的库和框架以支持新的版本。虽然这一过渡初期带来了一些挑战，但长远来看，它提高了Python的健壮性和现代化。

• 语法糖的引入：例如，列表推导式、生成器表达式和f-strings的引入，使得Python代码更加简洁和高效。

• 性能改进：随着新版本的发布，Python的性能持续提升，包括更快的执行速度和更低的内存使用。

• 新特性和优化：每个版本的更新都引入了新的语言构造、库和优化，例如异步编程支持、类型注解等，这些都丰富了Python的功能，提高了开发效率。

• 弃用和淘汰旧特性：随着语言的发展，一些不再推荐使用的特性和模块逐渐被弃用甚至淘汰，以保持语言的现代化和一致性。

• 社区反馈的响应：Python的更新也反映了社区的反馈和需求，确保语言的发展与实际应用场景保持一致。

Python的持续更新和发展，确保了它作为编程语言的活力和相关性，使其能够适应不断变化的技术和市场需求。

1.4 Python的应用领域

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Python作为一种多用途、易于学习的编程语言，已经被广泛应用于各个领域。其灵活性和强大的库支持使得Python成为许多开发者和企业的首选语言。以下是Python在不同应用领域中的一些具体应用：

1. Web开发：

   • Python是构建网站和Web应用程序的强大工具。使用Django、Flask等框架，开发者可以快速搭建功能丰富的网站和API服务。

2. 数据科学：

   • Python在数据科学领域占据主导地位。Pandas、NumPy、SciPy和Matplotlib等库使得数据分析、数据可视化和数据清洗变得简单。

3. 人工智能和机器学习：

   • Python是AI和机器学习研究和实践的首选语言。TensorFlow、Keras、PyTorch等框架提供了构建、训练和部署机器学习模型的工具。

4. 科学计算和数值模拟：

   • Python的SciPy库为科学计算提供了广泛的算法和函数，使得物理、工程、生物学等领域的数值模拟和数据分析变得容易。

5. 自动化和脚本编写：

   • Python的简洁语法和强大的标准库使其成为编写自动化脚本的理想选择，广泛应用于系统管理、文件处理和网络爬虫。

6. 教育和学术研究：

   • Python的易学性和广泛的应用使得它成为教育和学术研究中的首选编程语言。许多大学课程和在线教育平台都使用Python教授编程和算法。

7. 金融和量化分析：

   • Python在金融领域被用于量化交易、风险管理和金融分析。其灵活性和性能使其成为金融专业人士和分析师的首选工具。

8. 游戏开发：

   • 虽然Python不是传统游戏开发的首选语言，但它在游戏逻辑、服务器端编程和快速原型开发中仍然有其应用。

9. 桌面应用开发：

   • 使用Tkinter、PyQt或Kivy等库，Python可以用于开发跨平台的桌面应用程序，提供丰富的用户界面。

10. 网络编程和系统管理：

    • Python的socket库和第三方库如Scapy使得网络编程和网络协议分析变得简单，广泛应用于网络安全和网络监控。

11. 云计算和DevOps：

    • Python在云计算和DevOps中也有广泛应用，用于自动化部署、配置管理和持续集成/持续部署(CI/CD)流程。

12. 生物信息学和计算生物学：

    • Python在生物信息学和计算生物学中被用于基因组学数据分析、蛋白质结构模拟和生物统计学。

13. 图像处理和计算机视觉：

    • 使用OpenCV、Pillow等库，Python可以进行图像处理、视频分析和计算机视觉任务。

14. 自然语言处理：

    • Python的NLTK、spaCy等库为自然语言处理提供了强大的工具，用于文本分析、语言模型和机器翻译。

15. 物联网(IoT)：

    • Python在物联网设备和系统中用于数据处理、设备控制和远程监控。

Python的广泛应用和不断增长的社区支持，使其成为一个不断发展和进步的编程语言。无论是在学术研究、工业应用还是个人项目中，Python都能提供强大的支持和灵活性。

Python的知名应用案例

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1. 爬虫框架：谷歌使用的Scrapy是一个强大的Python爬虫框架。
2. 社交媒体与后台管理：Instagram的后台管理、Youtube视频社交网站、Reddit社交分享网站、豆瓣网（图书、唱片、电影等文化产品的资料数据库网站）、知乎（问答网站）、果壳（泛科技主题网站）等，都大量使用了Python进行开发或维护。
3. 数据分析：Pandas是数据分析领域的一款强大工具，它基于Python，为数据分析师提供了便捷的数据处理和分析功能。
4. 人工智能框架：TensorFlow和PyTorch是两大主流的人工智能框架，它们都支持Python语言，并广泛应用于机器学习、深度学习等领域。
5. 自动化运维：Ansible是一款基于Python的自动化运维工具，它可以帮助企业实现IT基础设施的自动化部署和管理。
6. 文件分享服务：Dropbox是一个流行的文件分享服务，其部分功能也是基于Python实现的。
7. Web框架：Bottle是一个轻量级的Python微Web框架，适合构建小型至中型网站。
8. 网络游戏：网络游戏EVE大量使用了Python进行开发，证明了Python在游戏开发领域的实力。
9. 测试工具：Selenium和Appium是功能测试的最佳伴侣，它们都支持Python语言，为测试工程师提供了强大的自动化测试功能。
10. 3D绘图软件：Blender是一款开源的3D绘图软件，它使用Python作为建模工具与GUI语言，为创作者提供了丰富的创作工具。
11. 矢量图形编辑器：Inkscape是一个开源的SVG矢量图形编辑器，它也支持Python进行扩展和定制。
12. 机器学习与人工智能：TensorFlow、Keras、PyTorch等机器学习库让Python成为最适合机器学习的语言之一。
13. 数据分析与数据挖掘：各式各样的Python爬虫可以帮助数据分析工程师获取数据，而丰富的Python数据处理库可以处理这些数据并以可视化形式或可调用形式展现出来。
14. 科学计算和算法设计：虽然MATLAB曾经是科学计算的行业标杆，但现在Python正在逐步蚕食其市场份额。Python的简单语法让算法工程师可以轻松上手算法开发。
15. 集成开发环境（IDE）：IDLE是Python安装时自带的IDE，它使用Python和tkinter编写，为Python开发者提供了方便的编程环境。

Python可以从事的职业

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1. 数据分析师：利用Python进行数据处理和分析，帮助企业做出更好的决策。Python凭借其强大的数据处理库（如Pandas、NumPy）和可视化工具（如Matplotlib、Seaborn），使得数据分析师能够轻松应对大规模数据集，并呈现直观易懂的数据结果。

2. 人工智能工程师：使用Python构建和训练AI模型，推动人工智能技术的发展。Python的机器学习库（如Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch）为AI工程师提供了丰富的算法和工具，帮助他们开发出各种智能应用，如语音识别、图像识别、自然语言处理等。

3. Web开发工程师：使用Python的Web开发框架构建高效、安全的Web应用。Django、Flask等框架使得Web开发变得更加简单和高效。Python的Web开发工程师能够利用这些框架开发出具有丰富功能和良好用户体验的网站和Web应用。

4. 自动化运维工程师：利用Python的自动化工具提高运维效率，降低运维成本。Python的自动化脚本可以帮助运维工程师自动化地完成各种任务，如系统监控、日志分析、故障排查等。这不仅可以提高运维效率，还可以减少人为错误，降低运维成本。

5. 数据科学家：数据科学家是数据分析师和人工智能工程师的结合体。他们不仅需要具备强大的数据分析能力，还需要掌握机器学习、深度学习等先进技术，以挖掘数据中的深层价值。Python的数据处理、可视化以及机器学习库为数据科学家提供了强大的工具支持。

6. 游戏开发者：Python也可以用于游戏开发。虽然它不是最主流的游戏开发语言，但Python的简洁性和易用性使得它成为了一些小型游戏和独立游戏开发者的首选。同时，Python还可以用于游戏脚本编写、游戏服务器开发等方面。

7. 科学计算研究者：Python在科学计算领域也有着广泛的应用。许多科学计算软件都支持Python接口，这使得Python成为科学计算研究者的得力助手。Python的NumPy、SciPy等库为科学计算提供了强大的数学运算和统计分析功能。

8. 自动化测试工程师：在软件开发过程中，自动化测试是一个重要的环节。Python的自动化测试工具（如Selenium、pytest等）可以帮助测试工程师自动化地完成各种测试任务，提高测试效率和准确性。

9. 网络工程师：Python可以用于网络编程，如构建网络应用、网络自动化脚本等。Python的Socket编程接口以及Twisted等网络编程框架为网络工程师提供了丰富的工具和选择。

10. 系统管理员：Python的脚本编写能力使得系统管理员能够自动化地完成各种系统任务，如批量文件操作、系统监控、日志分析等。这不仅可以提高系统管理员的工作效率，还可以减少人为错误。

11. 嵌入式系统开发者：虽然Python不是嵌入式系统的主流开发语言，但它在某些嵌入式系统中也有应用。Python的简洁性和易读性使得它成为了一些嵌入式系统项目的理想选择。

12. 教育工作者：Python的简单易学使得它成为了很多学校和教育机构的首选编程语言。教育工作者可以利用Python教授编程知识，培养学生的逻辑思维能力和创新精神。他们还可以利用Python的丰富资源和社区支持，为学生提供丰富的学习资料和实践机会。

13. 独立开发者：Python的开源特性和丰富的库资源使得它成为了很多独立开发者的首选编程语言。独立开发者可以利用Python开发出各种有趣和实用的应用，满足用户的需求。无论是Web应用、移动应用还是桌面应用，Python都提供了丰富的框架和工具供开发者使用。

14. 金融科技专家：随着金融科技的快速发展，Python在金融领域的应用也越来越广泛。金融科技专家可以利用Python进行金融数据的分析、预测和建模，为金融机构提供决策支持。Python的灵活性和强大的数据处理能力使得它在金融领域具有独特的优势。

15. 科研人员：Python在科研领域也有着广泛的应用。科研人员可以利用Python编写科研软件、处理实验数据、绘制图表等。Python的简洁性和易读性使得科研人员能够更专注于科研工作的核心，提高科研效率。

16. 数据分析顾问：数据分析顾问是数据分析领域的专业人士，他们为企业提供数据分析和解决方案。Python的数据处理和分析能力使得数据分析顾问能够更好地满足企业的需求，帮助企业实现数据驱动的业务决策。

17. 自动化工程师：自动化工程师利用Python编写自动化脚本和程序，以提高生产效率和降低成本。Python的自动化脚本可以帮助自动化工程师实现各种自动化任务，如测试自动化、部署自动化、监控自动化等。

18. 脚本编写员：在许多企业和组织中，脚本编写员负责编写自动化脚本以简化日常任务。Python的简单易学和强大功能使其成为脚本编写员的首选语言之一。

Python职业的薪酬

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Python职业的薪酬因地区、经验和职位而异。一般来说，在一线城市，具有丰富经验和高级技能的Python工程师的薪酬普遍较高，平均月薪在10K~30K之间（数据来源：职友集）。此外，随着人工智能和大数据的快速发展，Python相关职业的薪酬也在逐年上升。对于初学者和初级工程师来说，不断提升自己的技能和经验是提高薪酬的关键。

1.5 Python的未来展望

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随着技术的不断进步，Python作为一种动态且不断发展的编程语言，其未来的发展前景广阔。以下是对Python未来发展趋势和在新兴技术中应用潜力的展望：

1.5.1 Python的发展趋势

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1. 持续的语言改进：

   • Python社区持续推动语言的改进，包括语法优化、性能提升和新特性的引入。可以预见，Python将继续通过定期的版本更新保持其现代性和竞争力。

2. 异步编程的普及：

   • 随着asyncio库的引入和普及，异步编程在Python中变得越来越重要。预计Python将在网络应用、数据流处理和并发执行中更加广泛地采用异步模式。

3. 类型注解和静态类型检查：

   • Python 3.5引入的类型注解功能为静态类型检查提供了支持。随着Python 3.6及更高版本的发布，类型注解和静态分析工具（如mypy）的使用将更加普及，提高代码的健壮性和可维护性。

4. 跨平台应用开发：

   • 随着跨平台框架（如Kivy和BeeWare）的发展，Python在移动应用和桌面应用开发中的应用将进一步扩展。

5. 教育和初学者入门：

   • Python作为编程入门的首选语言的地位将进一步加强，随着编程教育的普及，Python在教育领域的应用将继续增长。

6. 企业级应用：

   • 随着Python在企业级应用中的成功案例越来越多，预计Python将在企业软件开发、大数据处理和自动化系统中扮演更重要的角色。

7. 社区和开源项目的活跃：

   • Python社区的活跃度和开源项目的贡献将继续推动Python语言的发展，提供更多的库和框架，满足不断变化的技术需求。

1.5.2 Python在新兴技术中的应用潜力

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1. 人工智能和机器学习：

   • 随着AI技术的快速发展，Python在机器学习、深度学习和自然语言处理等领域的应用将继续扩展。Python的灵活性和丰富的库支持使其成为AI研究和实践的理想选择。

2. 大数据和数据科学：

   • Python在处理大数据和进行数据科学分析中的应用潜力巨大。随着数据量的增加，Python的数据处理和分析库（如Pandas、Spark等）将变得更加重要。

3. 云计算和边缘计算：

   • Python在云计算平台（如AWS、Azure和Google Cloud）中的应用将增加，同时在边缘计算设备上的应用也将成为新的趋势。

4. 物联网(IoT)：

   • Python在物联网设备和系统中的数据处理、设备控制和远程监控中的应用将更加广泛，特别是在智能家居和工业自动化领域。

5. 区块链技术：

   • Python在区块链开发中的应用潜力巨大，特别是在智能合约开发和去中心化应用（DApps）的构建中。

6. 增强现实和虚拟现实：

   • 随着AR和VR技术的成熟，Python在这些领域的应用也将增加，特别是在数据可视化和交互式体验的开发中。

7. 量子计算：

   • 虽然量子计算尚处于早期阶段，但Python已经开始在量子算法和量子编程中发挥作用，预计这一趋势将持续发展。

8. 生物信息学和计算生物学：

   • Python在生物信息学和计算生物学中的应用将继续增长，特别是在基因组学、蛋白质结构分析和生物统计学领域。

通过不断的技术创新和社区支持，Python有望在未来的技术发展中继续扮演重要角色，满足不断变化的市场需求和应用场景。

1.6 附加问题

1.6.1 使用Python是否存在版权限制？

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使用Python本身并不直接受到版权限制，因为Python是一种开源的编程语言，其源代码可以在遵守一定许可协议（如Python Software Foundation License，通常简称为PSF License）的前提下自由使用和分发。这并不意味着在使用Python编写的软件或项目中不存在任何版权问题。

当使用Python编写软件或进行项目开发时，可能会涉及以下与版权相关的问题：

1. 第三方库和框架：Python生态系统中有大量的第三方库和框架，这些库和框架可能有不同的版权和许可协议。在使用这些库和框架时，需要仔细阅读并遵守其许可协议，以确保不会侵犯版权。
2. 代码片段和示例：从互联网或书籍中获取的Python代码片段和示例可能受到版权保护。在将它们用于自己的项目之前，需要确保有权使用这些代码，或者获得原始作者的许可。
3. 软件分发：如果你打算分发使用Python编写的软件，需要确保你的分发行为符合Python的许可协议以及你所使用的任何第三方库和框架的许可协议。这通常意味着你需要在你的软件中提供适当的版权声明和许可信息。
4. 数据和图像：如果你的Python项目涉及使用图像、音频、视频或其他类型的数据，这些数据可能受到版权保护。你需要确保有权使用这些数据，或者获得原始作者的许可。
5. 开源协议：如果你的项目打算开源，选择合适的开源协议（如MIT、Apache 2.0、GPL等）非常重要。这些协议定义了项目的许可条件、贡献者的权利和责任等。

虽然使用Python本身不直接受到版权限制，但在使用Python进行软件开发时，仍然需要关注与版权相关的问题，以确保不会侵犯他人的权益。

对于Python的使用，我们可以这样理解：
在非商业场景下，仅使用Python本身并不受版权限制，用户可以自由地使用其源代码。然而，当涉及到商业领域时，若您打算销售Python的副本（无论是源码形式还是二进制码形式，无论是否经过修改），或者推出某种包含了Python的产品，您需要遵守一些版权要求。具体而言，您需要保留Python的版权信息，并在您基于Python的产品文档中明确标注这一版权信息。这样，您的商业活动就不会与Python的版权产生冲突。

1.6.2 Python的社区和支持

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Python作为当今最受欢迎的编程语言之一，其背后有一个庞大且活跃的社区。这个社区由来自世界各地的开发者、数据科学家、工程师和爱好者组成，他们共同推动着Python语言的进步和普及。Python的社区支持是其成功的关键因素之一，它为用户提供了许多资源和帮助，使学习和使用Python变得更加容易。

• 社区论坛和邮件列表
  Python的社区论坛和邮件列表是开发者们交流和分享经验的重要平台。在这些平台上，你可以提出疑问、寻求帮助、分享经验或参与讨论。这些论坛和邮件列表上的成员通常都非常友善和乐于助人，他们会尽力回答你的问题并提供帮助。

• 官方文档和教程
  Python的官方文档和教程是学习和使用Python的重要资源。这些文档涵盖了Python语言的各个方面，从基础语法到高级特性，都有详细的解释和示例。此外，Python官方还提供了许多入门教程和进阶教程，帮助用户逐步掌握Python编程技能。

• 第三方库和框架
  Python的生态系统非常庞大，拥有众多优秀的第三方库和框架。这些库和框架可以帮助开发者更高效地解决各种问题，提高开发效率。例如，NumPy、Pandas和Matplotlib等库为数据科学家提供了强大的数据处理和可视化工具；Django和Flask等框架则为Web开发者提供了快速构建Web应用的能力。这些库和框架的广泛使用也体现了Python社区的强大支持。

• 线下活动和会议
  除了线上资源外，Python社区还组织了许多线下活动和会议。这些活动和会议为开发者们提供了面对面交流和学习的机会。在这些活动中，你可以结识来自不同领域的开发者、了解最新的技术动态、参与讨论和分享经验。这些活动不仅有助于提升你的技术水平，还能拓展你的人脉圈。

• 企业和组织的支持
  越来越多的企业和组织开始使用Python来构建他们的应用和服务。这些企业和组织的支持也为Python社区的发展提供了重要动力。许多企业和组织都会为他们的员工提供Python培训、参与Python相关的开源项目或组织内部的技术分享会等活动。这些活动不仅有助于提升员工的技能水平，还能促进整个社区的技术进步和创新。

Python的社区和支持是其成功的关键因素之一。通过积极参与Python社区、利用官方和第三方资源、参加线下活动和会议以及与企业和组织合作等方式，我们可以更好地学习和使用Python，共同推动Python语言的发展和创新。

1.6.3 Python与其他语言的比较

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	Python	C++	C语言	Java	C#	JavaScript	Go语言	SQL	Visual Basic	Fortran	Delphi/Object	Swift	Assembly language	MATLAB	PHP	Scratch	Rust	Ruby	Kotlin	COBOL
起源与背景	1990年代，Guido van Rossum创造	由Bjarne Stroustrup于1980年代在C语言基础上开发	1970年代，Dennis Ritchie在贝尔实验室开发	1990年代，Sun Microsystems推出	2000年，微软推出	1995年，Netscape推出	2007年，Google推出	1970年代，IBM开发	1990年代，微软推出	1950年代，IBM为科学计算开发	1990年代，Borland公司推出	2010年，Apple推出	1940年代，为低级编程设计	1980年代，MathWorks公司推出	1994年，Rasmus Lerdorf创建	2007年，MIT开发	2010年，Mozilla基金会支持	1990年代，Yukihiro Matsumoto创建	2011年，JetBrains推出	1950年代，用于商业数据处理
设计理念与哲学	简洁明了，可读性强	面向对象，兼容C	简洁高效，接近底层	跨平台，面向对象	跨平台，面向对象	动态类型，浏览器脚本	简洁高效，并发友好	数据库查询语言	简单易学，面向对象	科学计算，易于表达	可视化编程，面向对象	安全快速，面向对象	接近硬件，直接控制	简洁灵活，网页开发	直观易懂，儿童编程	系统级编程，内存安全	简洁优雅，面向对象	静态类型，简洁安全	类似Java，面向企业
类型系统	动态类型系统，可能导致运行时错误	静态类型系统，但复杂度高	静态类型系统，但相对简单	静态类型系统，面向对象	静态类型系统，面向对象	动态类型系统，浏览器内使用	静态类型系统，简化并发编程	无类型系统，基于数据结构	静态类型系统，但相对简单	静态类型系统，用于科学计算	静态类型系统，面向对象	静态类型系统，面向对象	静态类型系统，底层编程	静态类型系统，数值计算	动态类型系统，服务器端使用	动态类型系统，面向初学者	静态类型系统，内存安全	动态类型系统，面向对象	静态类型系统，面向对象	静态类型系统，用于商业数据处理
语法和特性	缩进敏感，动态类型	面向对象，模板元编程	过程式，静态类型	面向对象，跨平台	面向对象，事件驱动	函数式，原型继承	并发友好，简洁语法	声明式，查询语言	事件驱动，面向对象	强类型，数组运算	面向对象，事件驱动	强类型，面向对象	低级编程，直接内存访问	科学计算，矩阵运算	弱类型，模板引擎	块化编程，事件驱动	所有权模型，零开销抽象	块级作用域，混合编程范式	静态类型，面向JVM
开发代码量	适中	较大	适中	较大	适中	适中	适中	较小（查询语句）	适中	适中	适中	适中	较小	适中	适中	较小	适中	适中	适中	较大
开发效率	高	高（依赖项目复杂度）	高	高	高	中（浏览器环境）	高	中（数据库设计）	中	中（科学计算）	中（跨平台应用）	高（iOS/macOS开发）	低（底层开发）	高（科学研究）	中（网页开发）	高（教育编程）	高（系统级编程）	高（Web开发）	高（多平台应用）	中（企业开发）
学习难度	相对容易，适合初学者	较难，需要深入理解内存管理和面向对象编程	中等难度，理解基本编程结构即可	中等难度，面向对象编程	相对容易，类似C/C++但更简洁	容易，常用于网页开发	相对容易，适合系统级编程	容易，用于数据库查询	相对容易，面向初学者	中等难度，用于科学计算	中等难度，面向对象编程	容易，Apple平台原生语言	难，直接操作硬件和内存	难，数学和工程领域使用	容易，常用于网站开发	容易，面向儿童编程教育	难，内存安全，并发友好	中等难度，面向对象编程	中等难度，Android平台常用	中等难度，用于商业编程
学习曲线	平缓，上手快	陡峭，需要时间和经验	平缓，但深入需时间	平缓，面向对象需适应	平缓，Windows平台常用	平缓，前端开发常用	平缓，适合系统级开发	平缓，查询语句简单	平缓，面向初学者	中等，科学计算需理解	平缓，Windows平台常用	平缓，Apple平台原生	陡峭，底层开发需深入理解	陡峭，数学和工程背景	平缓，网站开发常用	平缓，面向儿童	陡峭，系统级开发需深入理解	平缓，面向对象需适应	平缓，Android平台常用	平缓，商业编程需理解
跨平台	是，多平台支持	是，但需要编译	是，编译后可在多平台运行	是，跨平台性好	是，Windows平台为主	是，浏览器端运行	是，跨平台性好	是，数据库查询语言	是，Windows平台为主	是，跨平台科学计算	是，Windows平台为主	是，Apple平台为主	否，特定平台或硬件	是，数学和工程领域	是，跨平台网站开发	是，跨平台教育工具	是，跨平台系统级开发	是，跨平台面向对象	是，Android平台为主	是，商业数据处理
代码可读性	高	中	高	中	中	中	高	低	高	低	中	高	低	低	中	高	高	高	中	中
并发处理能力	强（通过多线程、异步IO等）	强（通过多线程、异步操作等）	中（依赖操作系统支持）	强（通过多线程、并发库等）	强（通过多线程、异步操作等）	强（通过事件循环、异步操作等）	强（通过轻量级线程goroutines）	弱（设计初衷为数据处理）	中（通过多线程、并发库等）	强（并行处理能力强）	中（多线程能力一般）	强（通过Grand Central Dispatch）	非常强（直接操作硬件）	强（通过并行计算、线程池等）	中（通过多线程、进程等）	较弱（主要面向教育）	强（通过并发编程特性）	强（通过多线程、事件驱动等）	强（通过协程等）	中（多线程能力一般）
扩展性	强	强	强	强	强	强	强	强	强	强	强	强	弱	强	强	强	强	强	强	强
性能表现	中等到高效	高效	高效	中等	高效	中等到高效	高效	数据库操作高效	中等	高效（科学计算）	中等到高效	高效	高效（低级编程）	高效（数学和科学计算）	中等到高效	中等（教育目的）	高效	中等	高效	高效
运行速度	相对较慢，因为是解释型语言	编译型语言，但运行时可能不如C快	编译型语言，但相对较慢	编译型语言，但运行时可能不如C++快	编译型语言，但性能通常低于C++	浏览器内脚本，速度可能受限于浏览器实现	编译型语言，但通常不如C++快	查询语言，速度取决于数据库管理系统	编译型语言，但性能可能低于其他选项	主要针对科学计算，不适用于所有情况	较为庞大和复杂	主要针对Apple平台，跨平台性有限	底层语言，编程复杂度高	主要用于数值计算，不适合所有类型的应用	服务器端脚本，可能不如编译型语言快	主要用于教育目的，功能有限	内存安全，但可能不如C++快	语法相对复杂	编译型语言，但可能不如Java快	主要用于遗留系统，学习曲线陡峭
内存管理	自动内存管理，但可能导致内存泄漏	手动内存管理，复杂度高	手动内存管理，相对简单	自动内存管理，垃圾回收	自动内存管理，垃圾回收	自动内存管理，浏览器内使用	自动内存管理，简化并发编程	数据库管理系统负责内存管理	自动内存管理，垃圾回收	自动内存管理，但主要针对大型数组	自动内存管理，面向对象	自动内存管理，但主要针对Apple平台	手动内存管理，底层编程	自动内存管理，数值计算	自动内存管理，服务器端使用	自动内存管理，面向初学者	自动内存管理，内存安全	自动内存管理，垃圾回收	自动内存管理，垃圾回收	自动内存管理，但可能不适合现代应用
社区支持	广泛且活跃	广泛且活跃	广泛且活跃	广泛且活跃	广泛且活跃	广泛且活跃	广泛且活跃	广泛但相对专业	广泛但相对专业	专业但较小	较小但活跃	广泛且活跃	专业但较小	广泛且活跃	广泛且活跃	教育目的，活跃	广泛且活跃	广泛且活跃	广泛且活跃	较小但专业
生态系统	丰富	丰富	丰富	丰富	丰富	广泛，特别是在网页开发中	新兴但强大	主要用于数据库管理	在Windows环境中广泛使用	在科学计算中强大	在特定领域中有应用	在iOS和macOS开发中广泛使用	特定于低级编程	在科学和工程领域强大	在Web开发中广泛使用	教育目的，活跃	主要用于系统级编程	在Web开发、自动化等领域强大	在Android开发中广泛使用	在商业数据处理中广泛使用
应用领域	通用编程、数据分析、人工智能、网络编程、自动化脚本	系统编程、游戏开发、嵌入式系统、高性能计算	系统编程、嵌入式系统、底层开发	企业级应用、移动应用开发、大数据	Windows应用开发、游戏开发	网页开发、前端开发、后端开发	并发编程、网络编程、云开发	数据库管理、数据分析	Windows应用开发、教学	科学计算、数值分析、工程模拟	Windows桌面应用开发	iOS应用开发、macOS应用开发	底层开发、嵌入式系统、操作系统	科学计算、数据分析、算法开发	网页开发、服务器脚本	教育编程、游戏开发	系统编程、网络编程、并发编程	Web开发、脚本编写	Android应用开发	跨平台应用开发
开源与商业支持	开源和商业均广泛支持	开源和商业均广泛支持	开源，但商业应用也广泛	开源和商业均广泛支持	主要商业支持（但存在开源实现）	开源和商业均广泛支持	开源，Google官方支持	开源和商业均广泛支持	主要商业支持（微软）	开源和商业均广泛支持	商业支持为主	主要商业支持（Apple）	开源和商业均存在	商业支持为主（MathWorks）	开源和商业均广泛支持	开源，主要用于教育	开源和商业均广泛支持	开源和商业均广泛支持	开源和商业均广泛支持	主要商业支持（如IBM）

第1章附录资料：4. Python语言结构——《跟老吕学Python·新手》

https://blog.csdn.net/molangmolang/article/details/139991460

1.6.4 Python官方和学习资源

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1. Python官方网站
   https://www.python.org/

2. Python官方下载网址
   https://www.python.org/downloads/

3. Python官方文档
   https://www.python.org/doc/

4. PSF软件基金会主页
   https://www.python.org/psf/

5. Python初学者指南
   https://wiki.python.org/moin/BeginnersGuide

6. Python开发者指南
   https://devguide.python.org/

7. Python书籍
   https://wiki.python.org/moin/PythonBooks

1.7 练习题

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1.7.1 选择题

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1. Python是一种：

   • A. 编译型语言
   • B. 解释型语言
   • C. 仅支持命令式编程范式
   • D. 仅支持静态数据类型

2. Python的设计哲学强调了以下哪项？

   • A. 代码的复杂性
   • B. 明确优于隐晦
   • C. 避免自动化
   • D. 错误隐藏

3. Python的创始人是：

   • A. James Gosling
   • B. Guido van Rossum
   • C. Bjarne Stroustrup
   • D. Dennis Ritchie

4. Python的源代码遵循什么协议？

   • A. MIT License
   • B. GNU General Public License (GPL)
   • C. Apache License
   • D. BSD License

5. Python 3与Python 2在以下哪项上没有区别？

   • A. 整数类型
   • B. Unicode支持
   • C. 错误处理
   • D. 打印语句的使用

6. Python最初是在哪一年开始设计的？

   • A. 1989
   • B. 1991
   • C. 1995
   • D. 2000

7. Python 3.0发布于哪一年？

   • A. 2000
   • B. 2008
   • C. 2010
   • D. 2020

8. Python 2的官方支持结束于哪一年？

   • A. 2010
   • B. 2015
   • C. 2020
   • D. 2025

1.7.2 填空题

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1. Python是一种___________，这意味着它的源代码是公开的，任何人都可以查看、修改和使用它。

2. Python支持____________和___________编程范式，这使得Python在开发各种类型的应用程序时都非常灵活。

3. Python 3的发布带来了不向后兼容的改进，包括更好的_____________支持和新的语法特性。

4. Python的设计哲学认为____________应该优于____________。

5. Python的____________特性允许它在多种操作系统上运行，无需修改。

1.7.3 选择题答案

1. B. 解释型语言
2. B. 明确优于隐晦
3. B. Guido van Rossum
4. D. BSD License
5. D. 打印语句的使用
6. B. 1991
7. B. 2008
8. B. 2015

1.7.4 填空题答案

1. 开源
2. 命令式，面向对象
3. Unicode
4. 明确，隐晦
5. 跨平台

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1. 第1章附录资料：5. 开源详解——《跟老吕学Python·新手》 ↩︎

2. 第1章附录资料：6. 跨平台详解——《跟老吕学Python·新手》 ↩︎

3. 第1章附录资料：7. 编译型和解释型语言——《跟老吕学Python·新手》 ↩︎ ↩︎

4. 第1章附录资料：8. 交互式详解——《跟老吕学Python·新手》 ↩︎

5. 第1章附录资料：9. 编程范式详解——《跟老吕学Python·新手》 ↩︎ ↩︎ ↩︎

6. 第1章附录资料：10. 面向对象详解——《跟老吕学Python·新手》 ↩︎

7. 第1章附录资料：11. 动态数据类型详解——《跟老吕学Python·新手》 ↩︎

8. 第1章附录资料：12. 垃圾回收机制详解——《跟老吕学Python·新手》 ↩︎

9. 第1章附录资料：13. 高级编程语言详解——《跟老吕学Python·新手》 ↩︎

10. 第1章附录资料：14. 脚本语言详解——《跟老吕学Python·新手》 ↩︎