第一章 Python语言概述

我等俗人遇到不爽的事情骂骂呖呖叽叽歪歪，最后终于免不了一个忍字。

龟叔这等神人，不爽了就改改这个世界，于是有了Python。

1.1. 计算机名词解释

• 计算机: 高速计算/执行的电子机器，广义上包含Pad，智能手机，各种传感器，集成板

• 操作系统：Windows/Linux/MacOS

• 编程语言通俗的讲可以包含两方面：

  • 语言代码(Code)
  • 执行器(编译器/解释器)

• 我们的学习目的：

  • 学会编码规则，coding
  • 利用执行器对你的代码进行执行

1.2. Python语言的前世今生

• 创始人是吉多·范罗苏姆(Guido van Rossum)。
• 1989年的圣诞节期间，阿姆斯特丹
• 读音是派森/拍桑, 美国人读拍桑

龟叔:

2005年加入谷歌至2012年，

2013年加入Dropbox直到现在，

依然掌握着Python发展的核⼼方向，被称为仁慈的独裁者。

2019年光荣退休

1.2.1. Python的发展历史

Python众多版本中两个大系列，2.x 和 3.x 系列，彼此并不兼容，代码同样的甚至结果不同。

• 1989年年，为了打发圣诞节假期，Guido开始写Python语⾔的编译器。
• 1991年，第⼀个Python编译器诞生。它是⽤用C语言实现的，并能够调⽤用C语⾔的库文件。
• Python 1.0 - January 1994 增加了 lambda, map, filterand reduce.
• Python 2.0 - October 16, 2000，加⼊了内存回收机制，构成了现在Python语言框架的基础
• Python 2.4 - November 30, 2004, 同年⽬前最流行的WEB框架Django 诞⽣
• Python 2.7 - July 3, 2010 2014年年11⽉月，宣布Python2.7支持到2020年年，并重申不会发布2.8版本，因为预计⽤户将尽快转向 Python3.4+
• Python 3.0 - December 3, 2008
• Python 3.4 - March 16, 2014
• Python 3.5 - September 13, 2015
• Python 3.6 - December 16,2016
• Python 3.7 - 2018年6⽉27日
• Python 3.8 - 2019年10⽉15⽇

1.2.2. Python的优点

• Python的数据分析能力非常突出

  它经常被⽤于数据分析领域，甚⾄成了大数据的标配，就因为Python语⾔对数据的统计和分析的⽅便。随着时间的发展，这个软件已经是⼀一个⽣态了，在数据领域已经是⼀个杀⼿锏级的应⽤，⼈工智能也已经离不开python了。

• Python的语法⾮常的简单，可读性⾮常强

  配合Markdown语言，你甚至不需要怎么调整，就能写出⼀篇不错的可用于发表的文章来。学习这门语言的要求基础几乎就是0。

• Python的学习资源⾮常丰富

  因为使⽤广泛，学习⽅便，所以相关的资源也是⾮常的多，⾮常适合新手来学习。

1.2.3. Python的主要应⽤用领域

• 云计算:

  • 云计算最火的语言， 典型应用OpenStack

• WEB开发:

• 众多优秀的WEB框架，众多大型⽹站均为Python开发，Youtube, Dropbox, 豆瓣。。。

• 科学运算、⼈工智能:

• 典型库NumPy, SciPy, Matplotlib, Enthought librarys,pandas

• 系统运维:

• 运维⼈员必备语言

• 爬虫:

• 通过代码来模拟人进⾏⻚面访问,对信息进行批量的获取

• 金融:

  • 量化交易，⾦融分析，在⾦融工程领域，Python不但在用，且用的最多，⽽且重要性逐年提⾼。
  • 原因:作为动态语言的Python，语⾔结构清晰简单，库丰富，成熟稳定，科学计算和统计分析都很⽜逼，生产效率远远高于c,c++,java,尤其擅⻓策略回测

• 图形GUI: PyQT, WxPython,TkInter

1.3. 环境安装

• 推荐 虚拟环境 + Ubuntu

• 套件推荐 Anaconda3+pycharm

  • 如果机器内存大于4G，推荐虚拟机下启动系统
  • 小于4G的话，推荐用Windows下的 Anaconda+pycharm

• Anaconda安装参见教程

• 虚拟环境和Ubuntu安装参见教程