Python入门解析篇

为什么要学习Python？Python的特点是什么？这里借用一位大师的话：他的语言是与时代同步，而Python则是未雨绸缪，而且计划得颇为出色。下面就让我们走进Python的世界，感受Python的力量。

高级语言

Python和Tcl、Perl一样，也是一种可以进行系统调用的解释型脚本语言。Python语言也有自己的高级的数据结构。像Python中的列表（大小可变的数组）和字典（哈希表）就是内建于语言本身的。这些高级的数据结构可以帮助开发者缩短开发时间与代码量，产生出可读性更好的代码。

在C语言中，对于混杂数组（Python中的列表）和哈希表（Python中的字典）还没有相应的标准库，所以它们经常被重复实现，并被复制到每个新项目中去。这个过程混乱而且容易产生错误。C++使用标准模版库改进了这种情况，但是标准模版库是很难与Python内建的列表和字典的简洁和易读相提并论的。

面向对象

面向对象编程为数据和逻辑相分离的结构化和过程化编程添加了新的活力。面向对象编程支持将特定的行为、特性以及和/或功能与它们要处理或所代表的数据结合在一起。Python的面向对象的特性是与生俱来的。然而，Python绝不想Java或Ruby仅仅是一门面向对象语言，事实上它融汇了多种编程风格。例如，它甚至借鉴了一些像Lisp和Haskell这样的函数语言的特性。

可升级

大家常常将Python与批处理或Unix系统下的shell相提并论。简单的shell脚本可以用来处理简单的任务，就算它们可以在长度上（无限度的）增长，但是功能总会有所穷尽。Shell脚本的代码重用度很低，因此，你只能止步于小项目。实际上，即使一些小项目也可能导致脚本又臭又长。Python却不是这样，你可以不断地在各个项目中完善你的代码，添加额外的新的或者现存的Python元素，也可以重用您脑海中的代码。Python提倡简洁的代码设计、高级的数据结构和模块化的组件，这些特点可以让你在提升项目的范围和规模的同时，确保灵活性、一致性并缩短必要的调试时间。

“可升级”这个术语最经常用于衡量硬件的负载，通常指为系统添加了新的硬件后带来的性能提升。我们乐于在这里对这个引述概念加以区分，我们试图用“可升级”来传达一种观念，这就是：Python提供了基本的开发模块，你可以在它上面开发你的软件，而且当这些需要扩展和增长时，Python的可插入性和模块化架构则能使你的项目生机盎然和易于管理。

可扩展

就算你的项目中有大量的Python代码，你也依旧可以有条不紊地通过将其分离为多个文件或模块加以组织管理。而且你可以从一个模块中选取代码，而从另一个模块中读取属性。更棒的是，对于所有模块，Python的访问语法都是相同的。不管这个模块是Python标准库中的还是你一分钟之前创造的，哪怕是你用其他语言写的扩展都没问题！借助这些特点，你会感觉自己根据需要“扩展”了这门语言，而且你已经这么做了。

代码中的瓶颈，可能是在性能分析中总排在前面的那些热门或者一些特别强调性能的地方，可以作为Python扩展用C重写。需要重申的是，这些接口和纯Python模块的接口是一模一样的，乃至代码和对象的访问方法也是如出一辙的。唯一不同的是，这些代码为性能带来了显著的提升。自然，这全部取决你的应用程序以及它对资源的需求情况。很多时候，使用编译型代码重写程序的瓶颈部分绝对是益处多多的，因为它能明显提升整体性能。

程序设计语言中的这种可扩展性使得工程师能够灵活附加或定制工具，缩短开发周期。虽然像C、C++乃至Java等主流第三代语言（3GL）都拥有该特性，但是这么容易地使用C编写扩展确实是Python的优势。此外，还有像PyRex这样的工具，允许C和Python混合编程，使编写扩展更加轻而易举，因为它会把所有的代码都转换成C语言代码。因为Python的标准实现是使用C语言完成的（也就是CPython），所以要使用C和C++编写Python扩展。Python的Java实现被称作Jython，要使用Java编写其扩展。最后，还有IronPython，这是针对.NET或Mono平台的C#实现。你可以使用C#或者VB.Net扩展IronPython。

可移植性

在各种不同的系统上可以看到Python的身影，这是由于在今天的计算机领域，Python取得了持续快速的成长。因为Python是用C写的，又由于C的可移植性，使得Python可以运行在任何带有ANSIC编译器的平台上。尽管有一些针对不同平台开发的特有模块，但是在任何一个平台上用Python开发的通用软件都可以稍事修改或者原封不动的在其他平台上运行。这种可移植性既适用于不同的架构，也适用于不同的操作系统。

易学

Python关键字少、结构简单、语法清晰。这样就使得学习者可以在相对更短的时间内轻松上手。对初学者而言，可能感觉比较新鲜的东西可能就是Python的面向对象特点了。那些还未能全部精通OOP（ObjectOrientedProgramming,面向对象的程序设计）的人对径直使用Python还是有所顾忌的，但是OOP并非必须或者强制的。入门也是很简单的，你可以先稍加涉猎，等到有所准备之后才开始使用。

易读

Python与其他语言显著的差异是，它没有其他语言通常用来访问变量、定义代码块和进行模式匹配的命令式符号。通常这些符号包括：美元符号（$）、分号（;）、波浪号（~）等等。没有这些分神的家伙，Python代码变得更加定义清晰和易于阅读。

易维护

源代码维护是软件开发生命周期的组成部分。只要不被其他软件取代或者被放弃使用，你的软件通常会保持继续的再开发。Python项目的成功很大程度上要归功于其源代码的易于维护，当然这也要视代码长度和复杂度而定。然而，得出这个结论并不难，因为Python本身就是易于学习和阅读的。Python另外一个激动人心的优势就是，当你在阅读自己六个月之前写的脚本程序的时候，不会把自己搞得一头雾水，也不需要借助参考手册才能读懂自己的软件。

健壮性

没有什么能够比允许程序员在错误发生的时候根据出错条件提供处理机制更有效的了。针对错误，Python提供了“安全合理”的退出机制，让程序员能掌控局面。一旦你的Python由于错误崩溃，解释程序就会转出一个“堆栈跟踪”，那里面有可用到的全部信息，包括你程序崩溃的原因以及是那段代码（文件名、行数、行数调用等等）出错了。这些错误被称为异常。

如果在运行时发生这样的错误，Python使你能够监控这些错误并进行处理。这些异常处理可以采取相应的措施，例如解决问题、重定向程序流、执行清除或维护步骤、正常关闭应用程序、亦或干脆忽略掉。无论如何，这都可以有效的缩减开发周期中的调试环节。

Python的健壮性对软件设计师和用户而言都是大有助益的。一旦某些错误处理不当，Python也还能提供一些信息，作为某个错误结果而产生的堆栈追踪不仅可以描述错误的类型和位置，还能指出代码所在模块。

高效的快速原型开发工具

我们之前已经提到了Python是多么的易学易读。但是，你或许要问了，BASIC也是如此啊，Python有什么出类拔萃的呢？与那些封闭僵化的语言不同，Python有许多面向其他系统的接口，它的功能足够强大，本身也足够强壮，所以完全可以使用Python开发整个系统的原型。显然，传统的编译型语言也能实现同样的系统建模，但是Python工程方面的简洁性让我们可以在同样的时间内游刃有余的完成相同的工作。

此外，大家已经为Python开发了为数众多的扩展库，所以无论你打算开发什么样的应用程序，都可能找到先行的前辈。你所要做的全部事情，就是来个“即插即用”（当然，也要自行配置一番）！只要你能想得出来，Python模块和包就能帮你实现。Python标准库是很完备的，如果你在其中找不到所需，那么第三方模块或包就会为你完成工作提供可能。

内存管理器

C或者C++最大的弊病在于内存管理是由开发者负责的。所以哪怕是对于一个很少访问、修改和管理内存的应用程序，程序员也必须在执行了基本任务之外履行这些职责。这些加诸在开发者身上的没有必要的负担和责任常常会分散精力。在Python中，由于内存管理是由Python解释器负责的，所以开发人员就可以从内存事务中解放出来，全神贯注于最直接的目标，仅仅致力于开发计划中首要的应用程序。这会使错误更少、程序更健壮、开发周期更短。

解释性和（字节）编译性

Python是一种解释型语言，这意味着开发过程中没有了编译这个环节。一般来说，由于不是以本地机器码运行，纯粹的解释型语言通常比编译型语言运行的慢。然而，类似于Java，Python实际上是字节编译的，其结果就是可以生成一种近似机器语言的中间形式。这不仅改善了Python的性能，还同时使它保持了解释型语言的优点。