Python

历史

Python的创始人为吉多·范罗苏姆。1989年的圣诞节期间，吉多·范罗苏姆为了在阿姆斯特丹打发时间，决心开发一个新的脚本解释程序，作为ABC语言的一种继承。之所以选中Python作为程序的名字，是因为他是BBC电视剧——蒙提·派森的飞行马戏团的爱好者。ABC是由吉多参加设计的一种教学语言。就吉多本人看来，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，吉多认为是非开放造成的。吉多决心在Python中避免这一错误，并获取了非常好的效果，完美结合了C和其他一些语言。
就这样，Python在吉多手中诞生了。实际上，第一个实现是在Mac电脑上。可以说，Python是从ABC发展起来，主要受到了Modula-3（另一种相当优美且强大的语言，为小型团体所设计的）的影响。并且结合了Unix shell和C的习惯。
当前吉多仍然是Python的主要开发者，决定整个Python语言的发展方向。Python社群经常称呼他是终身仁慈独裁者（BDFL）。
Python 2.0于2000年10月16日发布，增加了实现完整的垃圾回收，并且支持Unicode。同时，整个开发过程更加透明，社群对开发进度的影响逐渐扩大。
Python 3.0于2008年12月3日发布，此版不完全兼容之前的Python源代码。不过，很多新特性后来也被移植到旧的Python 2.6/2.7版本。

特性与设计哲学

Python是完全面向对象的语言。函数、模块、数字、字符串都是对象。并且完全支持继承、重载、派生、多重继承，有益于增强源代码的复用性。Python支持重载运算符，因此Python也支持泛型设计。相对于Lisp这种传统的函数式编程语言，Python对函数式编程只提供了有限的支持。有两个标准库（functools, itertools）提供了与Haskell和Standard ML中类似的函数式程序设计工具。
虽然Python可能被粗略地分类为“脚本语言”，但实际上一些大规模软件开发计划例如Zope、Mnet及BitTorrent，Google也广泛地使用它。Python的支持者较喜欢称它为一种高端动态编程语言，原因是“脚本语言”泛指仅作简单程序设计任务的语言，如shell script、VBScript等只能处理简单任务的编程语言，并不能与Python相提并论。
Python本身被设计为可扩展的。并非所有的特性和功能都集成到语言核心。Python提供了丰富的API和工具，以便程序员能够轻松地使用C、C++、Cython来编写扩展模块。Python编译器本身也可以被集成到其它需要脚本语言的程序内。因此，有很多人把Python作为一种“胶水语言”使用。使用Python将其他语言编写的程序进行集成和封装。在Google内部的很多项目，例如Google应用服务引擎使用C++编写性能要求极高的部分，然后用Python或Java/Go调用相应的模块。《Python技术手册》的作者马特利（Alex Martelli）说：“这很难讲，不过，2004年，Python已在Google内部使用，Google召募许多Python高手，但在这之前就已决定使用Python。他们的目的是尽量使用Python，在不得已时改用C++；在操控硬件的场合使用C++，在快速开发时候使用Python。”
Python的设计哲学是“优雅”、“明确”、“简单”。Python开发者的哲学是“用一种方法，最好是只有一种方法来做一件事”，也因此它和拥有明显个人风格的其他语言很不一样。在设计Python语言时，如果面临多种选择，Python开发者一般会拒绝花俏的语法，而选择明确没有或者很少有歧义的语法。这些准则被称为“Python格言”。在Python解释器内运行import this可以获得完整的列表。
>>> import this
The Zen of Python
    by Tim Peters
    Beautiful is better than ugly.

    Explicit is better than implicit.

    Simple is better than complex.

    Complex is better than complicated.

    Flat is better than nested.

    Sparse is better than dense.

    Readability counts.

    Special cases aren't special enough to break the rules.

    Although practicality beats purity.

    Errors should never pass silently.

    Unless explicitly silenced.

    In the face of ambiguity, refuse the temptation to guess.

    There should be one-- and preferably only one --obvious way to do it.

    Although that way may not be obvious at first unless you're Dutch.

    Now is better than never.

    Although never is often better than *right* now.

    If the implementation is hard to explain, it's a bad idea.

    If the implementation is easy to explain, it may be a good idea.

    Namespaces are one honking great idea -- let's do more of those!
--From: Python.org
Python开发人员尽量避开不成熟或者不重要的优化。一些针对非重要部位的加快运行速度的补丁通常不会被合并到Python内。再加上因为Python属于动态类型语言，动态类型语言是在运行期间检查数据的类型，不得不保持描述变量值的实际类型标记，程序在每次操作变量时，需要执行数据依赖分支，而静态类型语言相对于动态类型语言，在声明变量时已经指定了数据类型和表示方法，根据这一原理导致Python相对于C、Visual Basic等静态类型语言来说运行速度较慢。不过，根据二八定律，大多数程序对速度要求不高。在某些对运行速度要求很高的情况，Python设计师倾向于使用JIT技术，或者用使用C/C++语言改写这部分程序。当前可用的JIT技术是PyPy。

网络应用程序

Python经常被用于Web开发。比如，通过mod_wsgi模块，Apache可以运行用Python编写的Web程序。使用Python语言编写的Gunicorn作为Web服务器，也能够运行Python语言编写的Web程序。Python定义了WSGI标准应用接口来协调Http服务器与基于Python的Web程序之间的沟通。一些Web框架，如Django、Pyramid、TurboGears、Tornado、web2py、Zope、Flask等，可以让程序员轻松地开发和管理复杂的Web程序。
Python对于各种网络协议的支持很完善，因此经常被用于编写服务器软件、网络爬虫。第三方库Twisted支持异步在线编写程序和多数标准的网络协议（包含客户端和服务器），并且提供了多种工具，被广泛用于编写高性能的服务器软件。另有gevent这个流行的第三方库，同样能够支持高性能高并发的网络开发。

GUI开发

Python本身包含的Tkinter库能够支持简单的GUI开发。但是越来越多的Python程序员选择wxPython或者PyQt等GUI包来开发跨平台的桌面软件。使用它们开发的桌面软件运行速度快，与用户的桌面环境相契合。通过PyInstaller还能将程序发布为独立的安装程序包。

操作系统

在很多操作系统里，Python是标准的系统组件。大多数Linux发行版和Mac OS X都集成了Python，可以在终端机下直接运行Python。有一些Linux发行版的安装器使用Python语言编写，比如Ubuntu的Ubiquity安装器、Red Hat Linux和Fedora的Anaconda安装器。在RPM系列Linux发行版中，有一些系统组件就是用Python编写的。Gentoo Linux使用Python来编写它的Portage软件包管理系统。Python标准库包含了多个调用作业系统功能的库。通过pywin32这个第三方软件包，Python能够访问Windows的COM服务及其它Windows API。使用IronPython，Python程序能够直接调用.Net Framework。

科学计算

NumPy、SciPy、Matplotlib可以让Python程序员编写科学计算程序。有些公司会使用Scons代替make构建C++程序。
很多游戏使用C++编写图形显示等高性能模块，而使用Python或者Lua编写游戏的逻辑、服务器。相较于Python，Lua的功能更简单、体积更小；而Python则支持更多的特性和数据类型。很多游戏，如EVE Online使用Python来处理游戏中繁多的逻辑。
YouTube、Google、Yahoo!、NASA都在内部大量地使用Python。OLPC的作业系统Sugar项目的大多数软件都是使用Python编写。

语法

Python的设计目标之一是让代码具备高度的可阅读性。它设计时尽量使用其它语言经常使用的标点符号和英文单字，让代码看起来整洁美观。因为Python是动态语言，它不像其他的静态语言如C、Pascal那样需要书写声明语句。

函数

Python的函数支持递归、默认参数值、可变参数、闭包，但不支持函数重载。为了增强代码的可读性，可以在函数后书写“文档字符串”（Documentation Strings，或者简称docstrings），用于解释函数的作用、参数的类型与意义、返回值类型与取值范围等。可以使用内置函数help()打印出函数的使用帮助。比如：
>>> def randint(a, b):...     "Return random integer in range [a, b], including both end points."...>>> help(randint)Help on function randint in module __main__:   

randint(a, b)
    Return random integer in range [a, b], including both end points.
函数调用时，实参可以如同C语言那样按照位置与形参匹配；也可以按照命名参数形式调用，即 param_name=value 形式的实参。在一个函数调用的实参表中，关键字引数必须出现在位置参数之后。
可变参数用*args或**dictargs表示，即在形式参数名字前加一个*号，表示这是由多个实参组成的可变参数，该形参视作tuple数据类型；在形式参数名字前加**号，表示这是由多个实参组成的可变参数，该形参视作dict数据类型。实际上，在一个"集合(collection)类型"（包括set、list、tuple甚至bytes、str等）的变量前加一个*号，获得了其中所有元素作为多个对象。
Python的函数作为第一类对象，具有和普通变量平等的地位。函数一旦定义，即可视作为普通对象，其形参会保留上次调用时的值，但在函数新的一次调用时会被实参值覆盖。因此函数的缺省参数值在连续多次调用该函数时，如果不被实参值覆盖，就会一直保留。例如：
def f(a, L=[]):
    L.append(a)
    return Lprint(f(1))print(f(2))print(f(3))
结果为：
[1]
[1, 2]
[1, 2, 3]
函数的缺省参数值在函数被定义时被一次性计算其初值。
Python的函数实参与形参之间的结合是传递对象的引用。这是因为Python的赋值操作是把（变量）名字绑定到对象上。形实结合也是这种方式。如果形参绑定到一个可变的对象，则通过形参对此对象内容的修改，在函数外也是可见的。如果形参绑定到一个不可变的对象，则通过形参是不能修改此对象内容，但可以把形参重新绑定到其它对象上，这并不影响函数外的对象的值。例如：
def foo(a):
    a.append('haha')
    
def bar(b):
    b=101 #实际上是重新绑定了另一个整型对象101a=[]b=100foo(a)bar(b)print(a) #结果为['haha']print(b) #结果为100

面向对象开发方法

面向对象开发方法是指绑定到对象的函数。调用对象方法的语法是instance.method(arguments)。它等价于调用Class.method(instance, arguments)。当定义对象方法时，必须显式地定义第一个参数，一般该参数名都使用self，用于访问对象的内部数据。这里的self相当于C++, Java里面的this变量，但是我们还可以使用任何其它合法的参数名，比如this和mine等，self与C++,Java里面的this不完全一样，它可以被看作是一个习惯性的用法，我们传入任何其它的合法名称都行，比如：
class Fish(object):
    def eat(self, food):
        if food is not None:
            self.hungry=Falseclass User(object):
    def __init__(myself, name):
        myself.name = name#构造Fish的实例：f=Fish()#以下两种调用形式是等价的：Fish.eat(f, "earthworm")f.eat("earthworm")u = User('username')u.name
Python支持一些以“__”开始并以“__”结束的特殊方法名，它们用于实现运算符重载和实现多种特殊功能。

数学运算

Python使用与C、Java类似的运算符，支持整数与浮点数的数学运算。同时还支持复数运算与无穷位数（实际受限于计算机的能力）的整数运算。除了求绝对值函数abs()外，大多数数学函数处于math和cmath模块内。前者用于实数运算，而后者用于复数运算。使用时需要先导入它们，比如：
>>> import math>>> print(math.sin(math.pi/2))1.0
fractions模块用于支持分数运算；decimal模块用于支持高精度的浮点数运算；第三方库Sympy用于支持数学符号运算。
Python定义求余运行a % b的值处于开区间[0, b)内，如果b是负数，开区间变为(b, 0]。这是一个很常见的定义方式。不过其实它依赖于整除的定义。为了让方程式：b * (a // b) + a % b = a恒真，整除运行需要向负无穷小方向取值。比如7 // 3的结果是2，而(-7) // 3的结果却是-3。这个算法与其它很多编程语言不一样，需要注意，它们的整除运算会向0的方向取值。
Python允许像数学的常用写法那样连着写两个比较运行符。比如a < b < c与a < b and b < c等价。C++的结果与Python不一样，首先它会先计算a < b，根据两者的大小获得0或者1两个值之一，然后再与c进行比较。

Python 3.0

Python的3.0版本，常被称为Python 3000，或简称Py3k。相对于Python的早期版本，这是一个较大的升级。为了不带入过多的累赘，Python 3.0在设计的时候没有考虑向下兼容。许多针对早期Python版本设计的程序都无法在Python 3.0上正常运行。为了照顾现有程序，Python 2.6作为一个过渡版本，基本使用了Python 2.x的语法和库，同时考虑了向Python 3.0的迁移，允许使用部分Python 3.0的语法与函数。基于早期Python版本而能正常运行于Python 2.6并无警告的程序可以通过一个2 to 3的转换工具无缝迁移到Python 3.0。
新的Python程序建议使用Python 3.0版本的语法。除非运行环境无法安装Python 3.0或者程序本身使用了不支持Python 3.0的第三方库。当前不支持Python 3.0的第三方库有Twisted, PIL等。大多数第三方库都正在努力地兼容Python 3.0版本。即使无法立即使用Python 3.0，也建议编写兼容Python 3.0版本的程序，然后使用Python 2.6, Python 2.7来运行。
Python 2.7被确定为最后一个Python 2.x版本，它除了支持Python 2.x语法外，还支持部分Python 3.1语法。