开始
Python 是一个易于学习、使用和高效阅读的编程语言。它具有简洁的英文语法，编写更少的代码，让程序员专注于业务逻辑而不是语言本身。
本教程将从深度、专注细节上去理解 Python 这门语言。初学者可以参考此教程理解相应的内容，本教程将适应你快速将理解的知识应用到实际项目当中。
下面的内容将解释 Python 的历史、特征、领域、为什么学习 Python、如何安装 Python 平台在 Window、Linux 和 Mac OS X 环境以及创建第一个应用程序。
历史
在上个世纪八十年代末，荷兰程序员 Guido Van Rossum 在闲暇时间开始编写 Python，从一开始的业余项目逐渐成长为计算机世界中最完善的语言之一。
什么导致 Guido 创建了 Python？
1989年12月的圣诞期间，Guido 利用在周末的空闲时间开始开发 Python，他最初的想法是创建一个解释器，作为 ABC 编程语言的后代。也是自那以后，Python 逐渐成为了成熟的编程语言。
名字由来
Guido 最初将 Unix/C 程序员作为主要用户。重要的是，他喜欢著名的喜剧节目 The Monty Python’s Flying Circus。看节目中，Python 这个名字引起了他的注意，并逐渐喜欢上了，后来就将 Python 作为这门编程语言的名字。
发布时间
| Python Version | 发布时间 |
|---|---|
| v0.1.0 | 1990 |
| v0.9.5 | 1992/01/02 |
| v1.0.0 | 1994/01/26 |
| v1.1.0 | 1994/01/26 |
| v1.2.0 | 1995/08 |
| v1.3.0 | 1995/10 |
| v1.4.0 | 1996/10 |
| v1.5.0 | 1998/01/03 |
| v1.6.0 | 2000/09/05 |
| v2.0.0 | 2000/10/16 |
| v2.7.0 | 2010/07/03 |
| v3.0.0 | 2008/12/03 |
| v3.6.6 | 2018/06 |
| v3.7.0 | 2018/06 |
| v3.8.0 | Latest version |
显著特征
代码质量
Python 代码具有很高的可读性，这使他更容易重用和维护。它支持多种高级软件工程范例，例如面向对象和函数编程。
开发效率
Python 具有简洁和优雅的代码风格。它使用类似英语的语法，并且是动态类型的。因此，你永远不需要声明变量。简单的赋值操作就能将名称绑定到一个类型的对象。做同样的操作 Python 会比 C++/Java 代码少很多。这意味着更少的类型、调试和维护。Python 是解释型语言，所以不需要编译和链接，这就提高开发人员的工作效率。
代码可移植性（跨平台）
因为 Python 是解释型语言，所以解释器必须管理可移植性的任务。Python 解释器在不同平台上执行程序以产生相同的输出。因此，你永远不需要担心为不同的平台改变代码。
基础库和外置库（三方库）
Python 打包成了一个应用程序包，包含预构建和可移植的库集。所以你可以在任何需要的地方使用它们。
组件整合
有些应用程序需要跨组件来完成交互以支持端到端的工作流程。这样的组件可以是 Python 脚本，或者是 Java/C++ 编程的应用程序。
Python 有几种支持跨应用程序通讯的方法。比如它支持加载 C 和 C++ 库、与 Java 和 DotNet（.net）组件集成、使用 COM/Silverlight 进行通讯以及通过串行端口与 USB 设备接口通讯等机制。网络数据交换时可以使用 SOAP、XML-RPC 和 CORBA 协议完成。
自由（Free）使用、修改和分发
Python 是 OSS（Open Source Software），任何人都可以自由使用、修改源代码，也可以基于商业利益重新分发。正是因为这种开放性，Python 获得了一个庞大的社区基础，社区也不断发展并产生价值。
面向对象
Python 是一门面向对象（OOP）的编程语言。OOP 提供了一种直观的代码结构方式，基于背后的思想可以让代码利用更加充分。大多数时候，面向对象编程可以将复杂的问题切割成多个小问题，以更好得解决问题。
程序设计领域
Web 应用开发
Python 在网络开发领域占有最大份额，很多人因此成为了全栈开发工程师。这里面可以学习到很多框架，例如 Django、Flask、CherryPy 和 Bottle，为 Web 开发提供了广泛支持。这些框架提供了必要的功能，例如简化内容管理、访问后端数据库以及处理如 HTTP、SMTP、XML-RPC、FTP 和 POP 等有关的网络协议。用 Python 创建的产品有很多，例如在线产品 Plone（内容管理系统）、Zope 应用服务器、Quixote Web 框架和 ERP5。ERP5 是用于航空航天领域的开源企业级解决方案。
数据科学和机器学习
数据科学、分析和机器学习的发展速度非常快。现在，很多公司正在寻找机器学习工程师，以帮助它们过滤数据堆栈并制定正确的业务决策。Python 已经逐渐成为了任何人进入 ML 领域的首选编程语言，它为编程人员提供了各种工具和模型去完成如网页爬虫、数据收集、清理和算法之类的任务。所以，如果要进入这些领域，学习 Python 编程是最好的选择。
科学和数字计算
Python 也成为了科学和数字应用程序工作中的主要选择。这有多种原因，首要原因是因为 Python 是开源的，它允许所有人修改源代码并再次分发。
其次，它有很多专业模块支持这一工作，例如 NumPy、SciPy、Pandas、matplotlib 和 IPython。所有这些都是免费的，并且可以作为 Matlab 等付费产品的替代品。这就是 Python 能够在科学和数字领域变得更具优势的原因之一。
种种原因，Python 成为了该领域的领导者，Python 语言能够在拥有可读性的同时提高生产效率。
GUI 编程
Python 具有一些固有的特质，例如简洁的编码语法和动态类型。这些在开发复杂的 GUI 图像处理应用程序时起到催化剂的作用。
Python 简洁的语法和许多 GUI 库（例如 wxWidgets、pyqt 和 pyside）的强大支持使程序员产生了 Inkscape、Scribus、Paint Shop Pro 和 GIMP 等图像处理软件。
除了以上 2D 技术解决方案，Python 也产生了很多 3D 动画软件，例如 3ds Max、Blender、Cinema 4D、Houdini 和 Maya。这些应用程序与 Python 集成实现自动化，不仅加快了工作流程还减少了手动操作的麻烦。
软件原型
Python 的特质使其快速制作原型成为可能。Python 重构代码的轻巧性、多功能性、可伸缩性和灵活性帮助最初的原型加快了开发过程。
此外，Python 也提供了很多简单易用的接口去创建原型。例如 Pygame（多媒体库），可以采用各种形式制作游戏原型、测试和定制，以符合要求。然后，可以从选中的原型中获得实现想法，并在其他如 C++/Java 语言中进行完整的开发。
专业培训
目前来说，Python 是最适合教学和培训为目的的编程语言。它可以成为初学者学习编程的垫脚石，它也可以在数据分析和机器学习等重叠领域有出色发挥。
为什么学习Python？
写 Python 代码非常有趣，看起来不会像例行编程任务一样。
非限制性编程语法
Python 语言使非程序员也能够理解。它是一种易读的、面向问题的语言，让你专注于编写逻辑，而不必陷入到语法的混乱之中。
下面是一段实现利息计算器程序。代码非常简单，可以让你轻易理解并写出代码：
print('Interest Calculator:')
amount = float(input('Principal amount ?'))
roi = float(input('Rate of Interest ?'))
yrs = int(input('Duration (no. of years) ?'))
total = (amount * pow(1 + (roi/100), yrs))
interest = total - amount
print('\nInterest = %0.2f' %interest)
没有明确声明
在 Python 中，不需要使用类型来定义变量。定义类型时不需要说明任何数据类型。此外，也不需要使用任何分号来标记结尾。
在 Python 中，缩进会替代方括号将指令分组，可以使用制表符（Tab）或空格来缩进代码。
编写 Python 也会遵循一些规则（ PEP8），例如每个缩进会占用四个空格。所以，Python 的许多方面对初学者来说显得很友好。
面向对象编程
Python 是面向对象编程的语言。它建立一个模型，该模型通过创建对象、定义关系和绑定数据来派生解决方案。面向过程编程采用自顶向下的方法，一次解决一个问题，同时又将问题分解为较小的问题。而 OOP 编程是一种自底向上的方法，它一开始就寻求解决方案的蓝图，然后将实现留给以后的解决方案。
使用类、建立继承关系和构造对象是专业程序员必备的能力。使用 Python 能够快速掌握这些概念，并且比其他语言更快生成高质量的项目代码。
调试能力
如果在开发过程中有产品的QA在日志记录中出了缺陷，那么下一步要做的就是调试。同样，如果客户反应出问题，那么调试就变得更加重要。Python 提供了 pdb、pudb 和 PyDebug 来使调试程序更加容易简单。
举个例子，pudb 工具可以快速指导程序员深入研究代码并确定问题所在。
事实上，大多数编程语言都提供强大的调试工具，但是 Python 在这方面做的更好。
如何安装Python？
Python 编写的代码是与平台无关的。这也就是说只需要编写一次代码就可以在任何平台上运行。
Mac OS X
Mac OS X 最新的版本 10.15（Catalina），系统默认安装的版本是 Python 2.7。虽说可以使用 Python 2 来编写程序，但是官方已经说明 Python 2 到 2020 年后就不再提供支持（也就是不再维护），所以任何人想开始学 Python 都应该升级到最新的 Python 3 版本。
在 Mac 上安装 Python，可以到官方下载页面选择合适的版本，下载完成后安装即可。
如果喜欢命令行操作，则可以使用一些工具来下载 Python。
首先打开终端下载 HomeBrew 管理工具：
$ ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"
键入以下的命令可以查看安装的版本：
$ brew --version
使用 Brew 下载 Python 3.x 版本：
$ brew install python3
安装 Python 的同时也会安装 pip（pip3）工具。它是一个更新管理器，能够快速检查出 Python 存储库中可用的模块。
Linux
Ubuntu 16.04 中默认存在 Python 2 和 Python 3 两个版本，所以，你可以使用 apt-get 工具更新它们到最新版本。
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get -y upgrade
查看当前的版本：
$ python3 -V
然后，还需要安装 Python 的管理工具 pip：
$ sudo apt-get install -y python3-pip
pip 工具可以下载最新的文件，也可以更新当前开发中使用的软件包：
$ pip3 install <package_to_install>
例如：
$ pip3 install numpy
现在我们可以安装一些以后可能会用到的 libs 和 dev tools：
$ sudo apt-get install build-essential libssl-dev libffi-dev python-dev
还可以在系统上为 Python 的不同项目设置隔离空间。这就需要下载 venv 模块，它是 Python 3 标准库中的组件。
$ sudo apt-get install -y python3-venv
Window
安装 Window 版本的 Python 环境需要到官方下载页面选择相应的版本下载，完成后安装即可。
之后需要配置系统的环境变量。有两种方式，一种是通过手动操作将安装目录配置到 PATH 值当中。另一种是通过终端键入以下命令完成设置：
setx PATH "%cd%;%path%;"
pause
上面的 setx 命令将会为系统的 PATH 设置环境变量。完成后重新打开终端即可测试是否配置成功。
创建第一个Python应用程序
“Hello World!”是所有学习编程的开始。这是一个简单的程序，可在标准输出上打印“Hello World!”消息。在终端中可以这样做：
➜ ~ python3
Python 3.8.0 (v3.8.0:fa919fdf25, Oct 14 2019, 10:23:27)
[Clang 6.0 (clang-600.0.57)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> print('Hello World!')
Hello World!
这样我们就成功编写了第一行代码。
小结
接下来是正式的 Python 教程内容。
