Python还能走多远?

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Python以其优良的特性,适合于传统编程语言擅长的Web开发、移动开发、游戏开发、桌面应用等。不仅如此,它也适合于当前最流行的人工智能、大数据、科学计算、金融分析……这正是它迅速上位走红的原因。

在过去的两年间,Python一路高歌猛进,成功窜上“最火编程语言”的宝座,据统计,最新排名已经超越Java,成为名副其实的第一语言(见下图)。

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尤其在大数据分析与人工智能领域,KDnuggets2018年顶级分析/数据科学/ ML软件调查,也印证了其市场场占有率:

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根据职友集(国内专业做薪金调查的统计公司)调查,北京地区Python程序员的月薪平均水平达到了19750元的新高(见下图)。

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俗话说外行看热闹,内行看门道,我们已经知道了Python的火爆程度,但是学一门编程语言是需要花大量精力的,所以很多同学最关心下面的问题。

  • 我有必要去学吗?

  • 这门编程语言适合我吗?

  • 我应该怎么学?

  • Python到底有什么用,学完能做什么呢?

  • 学完Python,好找工作吗?薪水高吗?(这个从上图就可以看出,一线城市Python程序员平均工资已经接近20000/月)

那Python如此盛行,要不要学呢?当然要学啦!!!可是作为小白总感觉自己对Python无从下手,不知道该怎么学习,不知道选择什么书,而小编呢也很认真的去市场上搜罗了一番,终于找到一本书,小甲鱼编写的《零基础入门学习Python(第2版)-微课视频版》,第一版本销量达到了13W本。

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为什么要推荐此书呢?

  • 首先此书是刚出版不久(2019年4月份出版),针对Python3.7版本,版本很新

  • 通过生动的案例,让读者在实践中理解概念,在轻松愉快中学习Python

  • 本书提倡理解为主,应用为王,案例引导,快乐学习

  • 本书含有1800分钟学习视频(94集),手机+PC扫码看视频

  • 本书含有专门的交流专区,有问题可以随时在交流区发帖提问,让学习变得轻松便捷

此书重点内容介绍:

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读者热评:

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是的,**Python 可以编译为 C 代码**,而且这并不是什么新奇的技术。Python 本身是用 C 实现的(称为 CPython),所以很工具都利用了这个特性,将 Python 代码翻译成 C 代码,然后再编译成原生的可执行文件。 --- ## ✅ Python 编译为 C 的原理 Python 是一种解释型语言,但它的语法和语义可以被静态分析并转换为其他语言(如 C、C++)。这种转换并不是简单的翻译,而是将 Python 的运行时行为模拟为 C 的函数调用和结构体操作。 ### 编译流程大致如下: ```text Python 源码 (.py) ↓ 解析 AST(抽象语法树) ↓ 生成等价的 C 代码 ↓ 使用 C 编译器(如 GCC、MSVC)编译为机器码 ↓ 生成可执行文件(.exe / ELF / Mach-O) ``` --- ## ✅ 支持将 Python 编译为 C 的工具 ### 1. **Nuitka**(最主流) - **功能**:将 Python 程序完整编译为 C 代码,然后编译为原生可执行文件。 - **优势**: - 性能提升(尤其在循环、数值计算) - 增强源码保护 - **缺点**: - 编译时间长 - 文件体积大 #### 示例代码: ```bash nuitka --standalone --onefile hello.py ``` 生成的 `hello` 或 `hello.exe` 是一个原生可执行文件。 --- ### 2. **Cython** - **功能**:不是完全编译 Python,而是将 `.pyx` 文件(Python + C 扩展语法)编译为 C 代码,用于创建 Python C 扩展模块。 - **优势**: - 提高 Python 中函数、类的性能 - 可以与原生 C/C++ 交互 - **缺点**: - 不是完整编译整个 Python 程序 - 需要手动优化 #### 示例代码: ```python # hello.pyx def say_hello(): print("Hello from C!") ``` 使用 Cython 编译: ```bash cythonize -i hello.pyx ``` 会生成 `hello.c` 和 `hello.so`(Linux)或 `hello.pyd`(Windows)。 --- ### 3. **Pythran** - **功能**:专为 Python 的数值计算(如 NumPy)设计,将 Python 函数编译为高效的 C++ 代码。 - **优势**: - 针对科学计算优化 - 支持线程 - **缺点**: - 不支持完整的 Python 语法 - 主要适用于数值密集型代码 #### 示例代码: ```python # sum.py import numpy as np def sum_array(arr: np.ndarray): return np.sum(arr) ``` 编译: ```bash pythran sum.py ``` 生成 `sum.so`,性能超原生 Python。 --- ## ✅ 示例:Nuitka 编译 Python 到 C 的过程 ### Python 源码(`example.py`): ```python def fib(n): if n <= 1: return n return fib(n-1) + fib(n-2) print(fib(30)) ``` ### 使用 Nuitka 编译: ```bash nuitka --verbose example.py ``` Nuitka 会输出类似如下信息: ```text Nuitka: Starting Python compilation. Nuitka: Parsing Python source code. Nuitka: Generating C code. Nuitka: Compiling C code with GCC... ``` 最终生成 `example.c` 文件,然后被编译为 `example.exe` 或 `example`。 --- ## ✅ 为什么可以编译为 C? Python 的运行时模型(如对象、函数、模块)是基于 C 实现的(CPython),所以我们可以将 Python 的语义模拟为 C 的结构体和函数调用。例如: ```python a = 10 ``` 在 C 中可能被翻译为: ```c PyObject *a = PyLong_FromLong(10); ``` 每一个 Python 表达式、控制流、函数调用,都可以用 C 的方式模拟出来。 --- ## ✅ 总结:Python 能否完全替代 C? | 问题 | 回答 | |------|------| | Python 能编译为 C 吗? | ✅ 是的,可以(通过工具如 Nuitka、Cython) | | 编译后性能和 C 一样吗? | ⚠️ 接近,但不能完全等同于手写 C | | 能保护源码吗? | ✅ 是的,比 `.pyc` 更安全 | | 能用于开发大型项目吗? | ✅ 可以,但调试和编译时间较长 | | 适合所有 Python 项目吗? | ❌ 不适合所有项目,适合性能敏感或商业保护场景 | --- ##
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