Python 在編程語言中是什么地位？為什么很多大學不教 Python

python既可用于前端還可用于后端開發。

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Python是一種計算機程序設計語言。是一種動態的、面向對象的腳本語言，最初被設計用于編寫自動化腳本(shell)，隨著版本的不斷更新和語言新功能的添加，越來越多被用于獨立的、大型項目的開發。

Python在設計上堅持了清晰劃一的風格，這使得Python成為一門易讀、易維護，并且被大量用戶所歡迎的、用途廣泛的語言。

設計者開發時總的指導思想是，對于一個特定的問題，只要有一種最好的方法來解決就好了。

這在由Tim Peters寫的Python格言（稱為The Zen of Python）里面表述為：There should be one-- and preferably only one --obvious way to do it。

這正好和Perl語言（另一種功能類似的高級動態語言）的中心思想TMTOWTDI（There's More Than One Way To Do It）完全相反。

擴展資料：

Python的設計定位：

Python的設計哲學是“優雅”、“明確”、“簡單”。因此，Perl語言中“總是有多種方法來做同一件事”的理念在Python開發者中通常是難以忍受的。

Python開發者的哲學是“用一種方法，最好是只有一種方法來做一件事”。在設計Python語言時，如果面臨多種選擇，Python開發者一般會拒絕花俏的語法，而選擇明確的沒有或者很少有歧義的語法。

由于這種設計觀念的差異，Python源代碼通常被認為比Perl具備更好的可讀性，并且能夠支撐大規模的軟件開發。這些準則被稱為Python格言。在Python解釋器內運行import this可以獲得完整的列表。

Python開發人員盡量避開不成熟或者不重要的優化。一些針對非重要部位的加快運行速度的補丁通常不會被合并到Python內。

所以很多人認為Python很慢。不過，根據二八定律，大多數程序對速度要求不高。在某些對運行速度要求很高的情況，Python設計師傾向于使用JIT技術，或者用使用C/C++語言改寫這部分程序。可用的JIT技術是PyPy。

Python是完全面向對象的語言。函數、模塊、數字、字符串都是對象。并且完全支持繼承、重載、派生、多繼承，有益于增強源代碼的復用性。

Python支持重載運算符和動態類型。相對于Lisp這種傳統的函數式編程語言，Python對函數式設計只提供了有限的支持。有兩個標準庫(functools, itertools)提供了Haskell和Standard ML中久經考驗的函數式程序設計工具。

雖然Python可能被粗略地分類為“腳本語言”（script language），但實際上一些大規模軟件開發計劃例如Zope、Mnet及BitTorrent，Google也廣泛地使用它。

Python的支持者較喜歡稱它為一種高級動態編程語言，原因是“腳本語言”泛指僅作簡單程序設計任務的語言，如shellscript、VBScript等只能處理簡單任務的編程語言，并不能與Python相提并論。

參考資料來源：搜狗百科-Python

python的lambda函數是什么?

lambda就是匿名函數,就是沒有名字的函數,來自于于函數式編程的概念。

函數如下:

def f(x):

return x+1

print f(4)

用lambda的話，寫成這樣:

g = lambda x : x+1

print g(4)

簡介

Python由荷蘭數學和計算機科學研究學會的Guido van Rossum 于1990 年代初設計，作為一門叫做ABC語言的替代品。Python提供了高效的高級數據結構，還能簡單有效地面向對象編程。

Python語法和動態類型，以及解釋型語言的本質，使它成為多數平臺上寫腳本和快速開發應用的編程語言，隨著版本的不斷更新和語言新功能的添加，逐漸被用于獨立的、大型項目的開發。

Python有哪些技術上的優點？比其他語言好在哪兒？

Python有哪些技術上的優點

1. 面向對象和函數式

從根本上講，Python是一種面向對象的語言。它的類模型支持多態、運算符重載和多重繼承等高級概念，并且以Python特有的簡潔的語法和類型為背景，OOP十分易于使用。事實上，即使你不懂這些術語，仍會發現學習Python比學習其他OOP語言要容易得多。

除了作為一種強大的代碼組織和重用手段以外，Python的OOP本質使它成為其他面向對象系統語言的理想腳本工具。例如，通過適當的粘接代碼，Python程序可以對C++、Java和C#的類進行子類的定制。

OOP只是Python的一個選擇而已，這一點非常重要。即使不能立馬成為一個面向對象高手，但你同樣可以繼續深入學習。就像C++一樣，Python既支持面向對象編程也支持面向過程編程的模式。如果條件允許，其面向對象的工具可以立即派上用場。這對策略開發模式十分有用，該模式常用于軟件開發的設計階段。

除了最初的過程式（語句為基礎）和面向對象（類為基礎）的編程范式，Python在最近幾年內置了對函數式編程的支持——一個多數情況下包括生成器、推導、閉包、映射、裝飾器、匿名lambda函數和第一類函數對象的集合。這是對其本身OOP工具的補充和替代。

2. 免費

Python的使用和分發是完全免費的。就像其他的開源軟件一樣，例如，Tcl、Perl、Linux和Apache。你可以從Internet上免費獲得Python的源代碼。你可以不受限制地復制Python，或將其嵌入你的系統或者隨產品一起發布。實際上，如果你愿意的話，甚至可以銷售它的源代碼。

但請別誤會：“免費”并不代表“沒有支持”。恰恰相反，Python的在線社區對用戶需求的響應和商業軟件一樣快。而且，由于Python完全開放源代碼，提高了開發者的實力，并產生了一個很大的專家團隊。

盡管研究或改變一種程序語言的實現并不是對每一個人來說都那么有趣，但是當你知道如果需要的話可以做到這些，該是多么的令人欣慰。你不需要去依賴商業廠商的智慧，因為最終的文檔和終極的凈土（源碼）任憑你的使用。

Python的開發是由社區驅動的，是Internet大范圍的協同合作努力的結果。Python語言的改變必須遵循一套規范而有約束力的程序（稱作PEP流程），并需要經過規范的測試系統進行徹底檢查。正是這樣才使得Python相對于其他語言和系統可以保守地持續改進。

盡管Python 2.X和Python 3.X版本之間的分裂有力并蓄意地破壞了這項傳統，但通常它仍然體現在Python的這兩個系列內部。

3. 可移植

Python的標準實現是由可移植的ANSI C編寫的，可以在目前所有主流平臺上編譯和運行。例如，如今從掌上電腦（PDA）到超級計算機，隨處可見 Python的運行。Python可以在下列平臺上運行（這里只是部分列表）：

Linux和UNIX系統

微軟Windows（所有現代版本）

Mac OS（包括OS X 和經典版）

BeOS、OS/2、VMS和QNX

實時操作系統，例如VxWorks

Cray超級計算機和IBM大型機

運行Palm OS、PocketPC和Linux的PDA

運行 Symbian OS和Windows Mobile 的移動電話

游戲終端和iPod

運行谷歌安卓系統和蘋果iOS系統的平板和智能手機

以及更多

除了語言解釋器本身以外，Python發行時自帶的標準庫和模塊在實現上也都盡可能地考慮到了跨平臺的移植性。此外，Python程序自動編譯成可移植的字節碼，這些字節碼在已安裝兼容版本Python的平臺上運行的結果都是相同的。

這些意味著Python程序的核心語言和標準庫可以在Linux、Windows和其他帶有Python解釋器的平臺上無差別地運行。大多數Python外圍接口都有平臺相關的擴展（例如COM支持Windows），但是核心語言和庫在任何平臺都一樣。

就像之前我們提到的那樣，Python還包含了一個叫作tkinter（Tkinter的2.X版本）的Tk GUI工具包，它可以使Python程序實現功能完整的，無須做任何修改即可在所有主流GUI桌面平臺運行的用戶圖形界面。

4. 功能強大

從語言特性的角度來看，Python是一個混合體。它豐富的工具集使它介于傳統的腳本語言（如Tcl、Scheme和Perl）和系統語言（如C、C++和Java）之間。Python提供了所有腳本語言的簡單和易用性，并且具有那些在編譯語言中才能找到的高級軟件工程工具。

不像其他腳本語言不同，這種結合使Python在長期大型的開發項目中十分有用。下面是一些Python工具箱中的工具簡介：

動態類型

Python在程序運行過程中跟蹤對象的類型，不需要代碼中進行關于復雜的類型和大小的聲明。事實上，Python中沒有類型或變量聲明這種做法。因為Python代碼不約束數據的類型，它往往自動地應用了一種廣義上的對象。

自動內存管理

Python自動為對象分配空間，并且當對象不再使用時將自動撤銷空間（“垃圾回收”），當需要時自動擴展或收縮。正如你將學到的，Python能夠幫你完成底層的內存管理。

大型程序支持

為了能建立更大規模的系統，Python包含了模塊、類和異常等工具。這些工具允許你把系統組織為組件，使用OOP重用并定制代碼，并以一種優雅的方式處理事件和錯誤。前面提到的Python函數式編程工具，提供了實現相同目標的其他方法。

內置對象類型

Python提供了常用的數據結構作為語言的基本組成部分。例如，列表（list）、字典（dictionary）、字符串（string）。我們將會看到，它們靈活并易于使用。例如，內置對象可以根據需求擴展或收縮，可以任意地組織復雜的信息等。

內置工具

為了對以上對象類型進行處理，Python自帶了許多強大的標準操作，包括拼接（concatenation）、分片（slice）、排序（sort）和映射（mapping）等。

庫工具

為了完成更多特定的任務，Python預置了許多預編碼的庫工具，從正則表達式匹配到網絡都支持。當你掌握了語言本身，就能在應用級的操作中使用Python的庫工具。

第三方工具

由于Python是開源的，它鼓勵開發者提供Python內置工具之外的預編碼工具。你可以在網上找到COM、圖像處理、數值編程、XML、數據庫訪問等許多免費的支持工具。

除了這一系列的Python工具外，Python保持了相當簡潔的語法和設計。綜合這一切得到的就是一個具有腳本語言所有可用性的強大編程工具。

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5. 可混合

Python程序可以以多種方式輕易地與其他語言編寫的組件“粘接”在一起。例如，Python的C語言API可以幫助Python程序靈活地調用C程序。這意味著可以根據需要給Python程序添加功能，或者在其他環境系統中使用Python。

例如，將Python與C或者C++寫成的庫文件混合起來，使Python成為一個前端語言和定制工具。就像之前我們所提到過的那樣，這使Python成為一個很好的快速原型工具；系統可以在開發初期出于速度考慮使用Python實現，然后轉移至C，根據不同時期性能的需要逐步實現系統。

6. 相對簡單易用

同其他語言（如C++、Java和C#）相比，Python編程對大多數用戶來講出奇得簡單。要運行Python程序，你只需簡單地鍵入Python程序并運行就可以了。不需要其他語言（如C或C++）所必需的編譯和鏈接等中間步驟。

Python可立即執行程序，這形成了一種交互式編程體驗和不同情況下快速調整的能力，往往在修改代碼后幾乎能立即看到程序改變后的效果。

當然，開發周期短僅僅是Python易用性的一方面的體現。Python提供了簡潔的語法和強大的內置工具。實際上，Python曾被稱為“可執行的偽代碼”。由于它減少了其他工具常見的復雜性，在實現相同的功能時，Python程序比采用其他流行語言編寫的程序更為簡單、小巧，也更靈活。

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7. 相對簡單易學

這一部分引出了本書的重點：尤其同其他廣泛使用的編程語言比較時，Python語言的核心相當簡單易學。實際上，如果你是一位有經驗的程序員，你可以期望在幾天內寫出小規模的Python代碼，你也許能在幾個小時之內習得Python的一招一式，但是你并不能指望在如此短的時間內成為專家（忘掉市面上的那些宣傳廣告吧）。

當然，掌握任何像今天Python這樣的充實主題都不是一件輕松事，我們將在本書的剩余部分致力于此項任務。但是為了掌握Python而進行的真正投資是非常值得的——最終你會獲取幾乎在每個計算機應用程序領域都適用的編程技能。此外，很多人還發現Python的學習曲線比其他的編程語言更加平緩。

這對于那些想學習語言以在工作中應用的專業人員來說是一個好消息，同樣對于那些使用Python層進行定制和控制的系統的終端用戶來說，也是一個好消息。如今，許多系統都依賴于這一事實：用戶可以在沒有或者得到很少支持的情況下就學到足夠的Python知識以便當場增刪他們的Python定制化代碼。

此外，Python還孕育出一群不以編程為生而以編程為樂的用戶，他們并不需要掌握全面的軟件開發技巧。盡管Python還是有很多高級編程工具，但不論對初學者還是行家來說，Python的核心語言精髓仍是相當簡單的。

8. 以Monty Python命名

好的，在講完這么多技術方面的優勢后，我想再揭露一個Python世界里面令人驚奇而保守良好的小秘密。

盡管Python的書和圖標中有很多爬行動物，真相卻是Python以英國喜劇組“Monty Python”命名——這是BBC 在20世紀70年代喜劇《Monty Python's Flying Circus》的制片方，也是至今仍在流行的少量包括《Monty Python and the Holy Grai》在內的大電影的制片方。Python的最初創作者是Monty Python的粉絲，這同其他許多的軟件開發者一樣（事實上，這兩個領域存在某種對稱性……）。

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▲《Python學習手冊》書封上的爬行動物

這段有趣的歷史無疑增加了Python代碼例子的幽默屬性。例如，作為一般變量名命名傳統的“foo”和“bar”在Python世界中變成了“spam”和“eggs”。而在Python中偶爾出現的“Brian”，“ni”和“shrubbery”表現得也同此類似。它甚至影響了Python的整個社區。

當然了，如果你對這部喜劇非常熟悉，就能體會這其中的笑點，但如果不熟悉則相反。你不必非得熟悉Monty Python這部劇來了解從劇中獲得靈感的例子（包括你將在本書中看到的許多例子），但至少你現在知道它們的起源了。（嗨——我已經告訴你啦。）

02

Python和其他語言比較起來怎么樣

最后，你也許已經知道了，人們往往將Python與Perl、Tcl和Javat等語言相比較。這部分總結這方面的一些普遍共識。

我想預先表明我個人并不喜歡通過詆毀競爭者來獲勝——這在長期是行不通的，而且也不是這里的目的。此外，這并不是一場零和游戲——絕大多數的程序員在他們的職業生涯中都會使用許多語言。盡管如此，編程工具也展示出值得考慮的選擇和權衡。畢竟，如果Python沒有比它的競爭者提供更多的東西，那么它一開始就不會被人們使用了。

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我們之前已經介紹過性能上的權衡，那么這里重點談一下功能。盡管下面列舉的這些語言也是值得學習和使用的有力工具，但人們通常認為Python：

比Tcl強大。Python強有力地支持“大規模編程”，使其適用于開發大型系統，它的應用程序庫也更加豐富。

比Perl更具可讀性。Python有著簡潔的語法和簡單連貫的設計，這反過來使得Python更具可讀性和更易于維護，同時有助于減少程序bug。

比Java和C#更簡單、更易于使用。Python是一門腳本語言，但Java和C#兩者從像C++這樣更加大型的OOP系統語言中繼承了許多語法和復雜性。

比C++更簡單、更易于使用。Python代碼比等效的C++代碼更加簡單，長度只有其五分之一到三分之一。盡管作為腳本語言，Python有時能扮演許多不同的角色。

比C更加簡單和高級。Python遠離底層硬件架構從而降低了代碼復雜性，擁有更好的組織結構，并比C（C++的祖先）更加友善。

比Visual Basic更強大，用途廣泛，也更具備跨平臺特性。Python是更加廣泛使用的更豐富的語言，它的開源本質意味著它不可能被某一個公司所掌控。

比PHP更易懂并且用途更廣。Python也用來構建Web站點，但是，它也應用于幾乎每個計算機領域，從機器人到電影動畫和游戲。

比JavaScript更強大和用途廣泛。Python有一個更大的工具集，也并不是牢牢地束縛于Web開發。它也用于科學建模、儀器調試等。

比Ruby更具可讀性，并更為人們所接受。Python的語法混亂更少，尤其在較復雜代碼中，同時它的OOP對用戶和和不太使用OOP的工程中是完全可選的。

比Lua更成熟和受到更廣泛關注。Python更加龐大的特性集合和更加擴展的庫支持給予其比Lua（一門和Tcl一樣的嵌入式“膠水”語言）更加寬廣的視野。

比SmallTalk、Lisp和Prolog更不晦澀。Python擁有這類函數式語言的動態品味，但是也擁有開發者和定制系統終端用戶都可接受的傳統語法。

特別是對不僅僅用于個人掃描文本文件，未來會被人們（包括你在內）讀到的程序而言，很多人會發現Python比目前任何可用的腳本或編程語言都劃得來。不僅如此，除非你的應用要求最尖端的性能，Python往往是C、C++和Java等系統開發語言的一個不錯的替代品：Python代碼能夠常常實現相同的目標，卻會減少很多編寫、調試和維護的麻煩。

當然，本文作者從1992年就已經是Python的正式布道者了，所以盡可能接受這些意見吧（其他語言的擁護者的利益可能會受到些損失）。然而，所有這些觀點的確代表了投入時間和精力來探索Python的眾多開發者的一致看法。

關于作者：Mark Lutz是一位世界級的Python培訓講師。他是Python暢銷書籍的作者，同時從1992年起就成為Python社區的引領者，有著30余年的軟件開發經驗。

本文摘編自《Python學習手冊》（原書第5版），經出版方授權發布。

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如何快速學習Python？

第一：基礎語法學習**。Python的基礎語法包括兩大部分，其一是函數式編程部分，其二是面向對象編程部分。函數式部分的內容還是比較簡單的，包括列表、函數、字符串、流控等內容，這部分實驗也比較好理解。面向對象部分則需要具備一定的抽象能力，要理解類的概念以及多態的概念。總的來說，Python的基礎語法部分通常還是比較容易掌握的，初學者大概使用2到3周的時間就能初步掌握。

在這里插入圖片描述

第二：制定發展方向。Python的應用領域包括Web開發、大數據開發、人工智能開發和嵌入式開發等，對于初學者來說，選擇Web開發方向是比較常見的選擇，一方面Web開發涉及到的知識結構比較全面，另一方面Web開發的技術體系也比較完善，學習案例也比較多。如果數學基礎比較好，也可以選擇大數據方向。

第三：編程實踐。通常來說，在選定完學習方向之后就應該一邊實踐一邊學習，在實踐中學習會有一個較為快速的成長過程。實踐包括兩部分，一部分是驗證實驗，而另一部分則是崗位實習，崗位實習對于學習Python等編程語言還是比較重要的。

python語言基礎知識是什么?

如下：

一、Python語言基礎

Python核心：Python數據基本運算、語句、容器、函數

Python 面向對象編程：OOA、OOD、OOP、天龍八部技能系統框架 設計 Python高級：模塊、包、函數式編程、文件。

二、Python高級軟件開發技術

Linux操作系統 ：Linux常用命令、編輯工具、vim/Pycharm

數據結構與算法 ：鏈表、棧和隊列、樹和二叉樹、查找排序

IO網絡編程：文件操作、字節流讀寫、網絡協議、套接 字、TCP/UDP

并發編程：多進程、進程池、進程通信、多線程、線程鎖、多任務并發、IO模型、協程

Python 正則表達式：正則表達式、貪婪模和非貪婪模式、re模塊

MySQL基礎：數據庫應用、SQL語言、Mysql增刪改查、 pymysql模塊

三、Python Web全棧式工程師

HTML/CSS HTML5標簽，CSS選擇器，CSS樣式屬性以 及值

Java ：JS流程控制，DOM，BOM，JQuery API

MySQL高級：MySQL索引、事務、引擎、優化、pymysql 模塊使用

Python Django 框架：Django、模板、視圖、模型、請求對象等

　Ajax Ajax,：JSON, Jquery對Ajax的支持, 跨域訪問

四、Python 爬蟲

Redis：Redis、string、hash、list、set、zset、 Python與MySQL和Redis結合

爬蟲、HTTP、BeautifulSoup,XPath,Scrapy其實無論是學習什么知識，都要有一個對學習目標的清楚認識。 只有這樣才能朝著目標持續前進，少走彎路，從學習中得到不斷的提升，享受python學習計劃的過程。

當前名稱：包含python函數式變成的詞條
標題鏈接：http://www.yijiale78.com/article4/dooepie.html

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