pythonapi編程_如何使用python 開發一個api

❶ 編程語言python入門要學習哪些

學習python，主要學習ython基礎語法、數據類型、字元編碼、文件操作、函數、裝飾器、迭代器、內置方法、常用模塊等；之後再進階學習，如框架等。

階段一：Python開發基礎

Python全棧開發與人工智慧之Python開發基礎知識學習內容包括：Python基礎語法、數據類型、字元編碼、文件操作、函數、裝飾器、迭代器、內置方法、常用模塊等。

階段二：Python高級編程和資料庫開發

Python全棧開發與人工智慧之Python高級編程和資料庫開發知識學習內容包括：面向對象開發、Socket網路編程、線程、進程、隊列、IO多路模型、Mysql資料庫開發等。

階段三：前端開發

Python全棧開發與人工智慧之前端開發知識學習內容包括：Html、CSS、JavaScript開發、Jquery&bootstrap開發、前端框架VUE開發等。(更多學習內容，請點擊Python學習網)

階段四：WEB框架開發

Python全棧開發與人工智慧之WEB框架開發學習內容包括：Django框架基礎、Django框架進階、BBS+Blog實戰項目開發、緩存和隊列中間件、Flask框架學習、Tornado框架學習、Restful API等。

階段五：爬蟲開發

Python全棧開發與人工智慧之爬蟲開發學習內容包括：爬蟲開發實戰。

階段六：全棧項目實戰

Python全棧開發與人工智慧之全棧項目實戰學習內容包括：企業應用工具學習、CRM客戶關系管理系統開發、路飛學城在線教育平台開發等。

階段七：數據分析

Python全棧開發與人工智慧之數據分析學習內容包括：金融量化分析。

階段八：人工智慧

Python全棧開發與人工智慧之人工智慧學習內容包括：機器學習、圖形識別、無人機開發、無人駕駛等。

階段九：自動化運維&開發

Python全棧開發與人工智慧之自動化運維&開發學習內容包括：CMDB資產管理系統開發、IT審計+主機管理系統開發、分布式主機監控系統開發等。

階段十：高並發語言GO開發

Python全棧開發與人工智慧之高並發語言GO開發學習內容包括：GO語言基礎、數據類型與文件IO操作、函數和面向對象、並發編程等。

相關信息：

Python的設計目標之一是讓代碼具備高度的可閱讀性。它設計時盡量使用其它語言經常使用的標點符號和英文單字，讓代碼看起來整潔美觀。它不像其他的靜態語言如C、Pascal那樣需要重復書寫聲明語句，也不像它們的語法那樣經常有特殊情況和意外。

Python開發者有意讓違反了縮進規則的程序不能通過編譯，以此來強制程序員養成良好的編程習慣。並且Python語言利用縮進表示語句塊的開始和退出（Off-side規則），而非使用花括弧或者某種關鍵字。增加縮進表示語句塊的開始，而減少縮進則表示語句塊的退出。縮進成為了語法的一部分。

❷ Python資料庫API(DB API)

雖然 Python 需要為操作不同的資料庫使用不同的模塊，但不同的資料庫模塊並非沒有規律可循，因為它們基本都遵守 Python 制訂的 DB API 協議，目前該協議的最新版本是 2.0，因此這些資料庫模塊有很多操作其實都是相同的。下面先介紹不同資料庫模塊之間的通用內容。
全局變數
Python 推薦支持 DB API 2.0 的資料庫模塊都應該提供如下 3 個全局變數：
apilevel：該全局變數顯示資料庫模塊的 API 版本號。對於支持 DB API 2.0 版本的資料庫模塊來說，該變數值通常就是 2.0。如果這個變數不存在，則可能該資料庫模塊暫時不支持 DB API 2.0。讀者應該考慮選擇使用支持該資料庫的其他資料庫模塊。
threadsafety：該全局變數指定資料庫模塊的線程安全等級，該等級值為 0～3 ，其中 3 代表該模塊完全是線程安全的；1 表示該模塊具有部分線程安全性，線程可以共享該模塊，但不能共享連接；0 則表示線程完全不能共享該模塊。
paramstyle：該全局變數指定當 SQL 語句需要參數時，可以使用哪種風格的參數。該變數可能返回如下變數值：
format：表示在 SQL 語句中使用 Python 標準的格式化字元串代表參數。例如，在程序中需要參數的地方使用 %s，接下來程序即可為這些參數指定參數值。
pyformat：表示在 SQL 語句中使用擴展的格式代碼代表參數。比如使用 %(name)，這樣即可使用包含 key 為 name 的字典為該參數指定參數值。
qmark：表示在 SQL 語句中使用問號（?）代表參數。在 SQL 語句中有幾個參數，全部用問號代替。
numeric：表示在 SQL 語句中使用數字佔位符（:N）代表參數。例如：1 代表一個參數，:2 也表示一個參數，這些數字相當於參數名，因此它們不一定需要連續。
named：表示在 SQL 語句中使用命名佔位符（:name）代表參數。例如 :name 代表一個參數，:age 也表示一個參數。
通過查閱這些全局變數，即可大致了解該資料庫 API 模塊的對外的編程風格，至於該模塊內部的實現細節，完全由該模塊實現者負責提供，通常不需要開發者關心。
資料庫 API 的核心類
遵守 DB API 2.0 協議的資料庫模塊通常會提供一個 connect() 函數，該函數用於連接資料庫，並返回資料庫連接對象。
資料庫連接對象通常會具有如下方法和屬性：
cursor(factory=Cursor)：打開游標。
commit()：提交事務。
rollback()：回滾事務。
close()：關閉資料庫連接。
isolation_level：返回或設置資料庫連接中事務的隔離級別。
in_transaction：判斷當前是否處於事務中。
上面第一個方法可以返回一個游標對象，游標對象是 Python DB API 的核心對象，該對象主要用於執行各種 SQL 語句，包括 DDL、DML、select 查詢語句等。使用游標執行不同的 SQL 語句返回不同的數據。
游標對象通常會具有如下方法和屬性：
execute(sql[, parameters])：執行 SQL 語句。parameters 參數用於為 SQL 語句中的參數指定值。
executemany(sql, seq_of_parameters)：重復執行 SQL 語句。可以通過 seq_of_parameters 序列為 SQL 語句中的參數指定值，該序列有多少個元素，SQL 語句被執行多少次。
executescript(sql_script)：這不是 DB API 2.0 的標准方法。該方法可以直接執行包含多條 SQL 語句的 SQL 腳本。
fetchone()：獲取查詢結果集的下一行。如果沒有下一行，則返回 None。
fetchmany(size=cursor.arraysize)：返回查詢結果集的下 N 行組成的列表。如果沒有更多的數據行，則返回空列表。
fetchall()：返回查詢結果集的全部行組成的列表。
close()：關閉游標。
rowcount：該只讀屬性返回受 SQL 語句影響的行數。對於 executemany() 方法，該方法所修改的記錄條數也可通過該屬性獲取。
lastrowid：該只讀屬性可獲取最後修改行的 rowid。
arraysize：用於設置或獲取 fetchmany() 默認獲取的記錄條數，該屬性默認為 1。有些資料庫模塊沒有該屬性。
description：該只讀屬性可獲取最後一次查詢返回的所有列的信息。
connection：該只讀屬性返回創建游標的資料庫連接對象。有些資料庫模塊沒有該屬性。
總結來看，Python 的 DB API 2.0 由一個 connect() 開始，一共涉及資料庫連接和游標兩個核心 API。它們的分工如下：
資料庫連接：用於獲取游標、控制事務。
游標：執行各種 SQL 語句。
掌握了上面這些 API 之後，接下來可以大致歸納出 Python DB API 2.0 的編程步驟。
操作資料庫的基本流程
使用 Python DB API 2.0 操作資料庫的基本流程如下：
調用 connect() 方法打開資料庫連接，該方法返回資料庫連接對象。
通過資料庫連接對象打開游標。
使用游標執行 SQL 語句（包括 DDL、DML、select 查詢語句等）。如果執行的是查詢語句，則處理查詢數據。
關閉游標。
關閉資料庫連接。
下圖顯示了使用 Python DB API 2.0 操作資料庫的基本流程。

❸ 如何用python 快速做出一個api服務

python 輕量級的框架flask
可以讓你在兩分鍾內，搭建出一個簡單的
api介面服務
輕量級不代表功能簡單，容易上手
它的優勢是，模塊化，易擴展，定製性強
比如：一個最簡單api介面2 分鍾搞定
加入你需要加入登錄驗證功能
加入頁面跳轉功能呢
如果想要渲染載入前段頁面呢
flask框里有你意想不到的插件，讓你完成最夠強大
的功能，怎麼樣，趕緊來試試吧

❹ 如何使用python 開發一個api

使用 Python 和 Flask 設計 RESTful API

近些年來 REST (REpresentational State Transfer) 已經變成了 web services 和 web APIs 的標配。

在本文中我將向你展示如何簡單地使用 Python 和 Flask 框架來創建一個 RESTful 的 web service。

什麼是 REST？

六條設計規范定義了一個 REST 系統的特點:

客戶端-伺服器: 客戶端和伺服器之間隔離，伺服器提供服務，客戶端進行消費。
無狀態: 從客戶端到伺服器的每個請求都必須包含理解請求所必需的信息。換句話說，伺服器不會存儲客戶端上一次請求的信息用來給下一次使用。
可緩存: 伺服器必須明示客戶端請求能否緩存。
分層系統: 客戶端和伺服器之間的通信應該以一種標準的方式，就是中間層代替伺服器做出響應的時候，客戶端不需要做任何變動。
統一的介面: 伺服器和客戶端的通信方法必須是統一的。
按需編碼: 伺服器可以提供可執行代碼或腳本，為客戶端在它們的環境中執行。這個約束是唯一一個是可選的。

什麼是一個 RESTful 的 web service？

REST 架構的最初目的是適應萬維網的 HTTP 協議。

RESTful web services 概念的核心就是「資源」。資源可以用URI來表示。客戶端使用 HTTP 協議定義的方法來發送請求到這些 URIs，當然可能會導致這些被訪問的」資源「狀態的改變。

HTTP 標準的方法有如下:

========== ===================== ==================================

HTTP 方法行為示例

========== ===================== ==================================

GET 獲取資源的信息 http://example.com/api/orders

GET 獲取某個特定資源的信息 http://example.com/api/orders/123

POST 創建新資源 http://example.com/api/orders

PUT 更新資源 http://example.com/api/orders/123

DELETE 刪除資源 http://example.com/api/orders/123

========== ====================== ==================================

REST 設計不需要特定的數據格式。在請求中數據可以以JSON形式, 或者有時候作為 url 中查詢參數項。

設計一個簡單的 web service

堅持 REST 的准則設計一個 web service 或者 API 的任務就變成一個標識資源被展示出來以及它們是怎樣受不同的請求方法影響的練習。

比如說，我們要編寫一個待辦事項應用程序而且我們想要為它設計一個 web service。要做的第一件事情就是決定用什麼樣的根 URL 來訪問該服務。例如，我們可以通過這個來訪問:

http://[hostname]/todo/api/v1.0/

在這里我已經決定在 URL 中包含應用的名稱以及 API 的版本號。在 URL 中包含應用名稱有助於提供一個命名空間以便區分同一系統上的其它服務。在 URL 中包含版本號能夠幫助以後的更新，如果新版本中存在新的和潛在不兼容的功能，可以不影響依賴於較舊的功能的應用程序。

下一步驟就是選擇將由該服務暴露(展示)的資源。這是一個十分簡單地應用，我們只有任務，因此在我們待辦事項中唯一的資源就是任務。

我們的任務資源將要使用 HTTP 方法如下:

========== =============================================== =============================

HTTP 方法 URL 動作

========== =============================================== ==============================

GET http://[hostname]/todo/api/v1.0/tasks 檢索任務列表

GET http://[hostname]/todo/api/v1.0/tasks/[task_id] 檢索某個任務

POST http://[hostname]/todo/api/v1.0/tasks 創建新任務

PUT http://[hostname]/todo/api/v1.0/tasks/[task_id] 更新任務

DELETE http://[hostname]/todo/api/v1.0/tasks/[task_id] 刪除任務

========== ================================================ =============================

我們定義的任務有如下一些屬性:

id: 任務的唯一標識符。數字類型。
title: 簡短的任務描述。字元串類型。
description: 具體的任務描述。文本類型。
done: 任務完成的狀態。布爾值。

目前為止關於我們的 web service 的設計基本完成。剩下的事情就是實現它！

Flask 框架的簡介

如果你讀過Flask Mega-Tutorial 系列，就會知道 Flask 是一個簡單卻十分強大的 Python web 框架。

在我們深入研究 web services 的細節之前，讓我們回顧一下一個普通的 Flask Web 應用程序的結構。

我會首先假設你知道 Python 在你的平台上工作的基本知識。我將講解的例子是工作在一個類 Unix 操作系統。簡而言之，這意味著它們能工作在 linux，Mac OS X 和 Windows(如果你使用Cygwin)。如果你使用 Windows 上原生的 Python 版本的話，命令會有所不同。

讓我們開始在一個虛擬環境上安裝 Flask。如果你的系統上沒有 virtualenv，你可以從https://pypi.python.org/pypi/virtualenv上下載:

$ mkdir todo-api

$ cd todo-api

$ virtualenv flask

New python executable in flask/bin/python

Installing setuptools............................done.

Installing pip...................done.

$ flask/bin/pip install flask

既然已經安裝了 Flask，現在開始創建一個簡單地網頁應用，我們把它放在一個叫 app.py 的文件中:

#!flask/bin/pythonfrom flask import Flaskapp = Flask(__name__)@app.route('/')def index():

return "Hello, World!"if __name__ == '__main__':

app.run(debug=True)

為了運行這個程序我們必須執行 app.py:

$ chmod a+x app.py

$ ./app.py

* Running on http://127.0.0.1:5000/

* Restarting with reloader

現在你可以啟動你的網頁瀏覽器，輸入http://localhost:5000看看這個小應用程序的效果。

簡單吧？現在我們將這個應用程序轉換成我們的 RESTful service！

使用 Python 和 Flask 實現 RESTful services

使用 Flask 構建 web services 是十分簡單地，比我在Mega-Tutorial中構建的完整的服務端的應用程序要簡單地多。

在 Flask 中有許多擴展來幫助我們構建 RESTful services，但是在我看來這個任務十分簡單，沒有必要使用 Flask 擴展。

我們 web service 的客戶端需要添加、刪除以及修改任務的服務，因此顯然我們需要一種方式來存儲任務。最直接的方式就是建立一個小型的資料庫，但是資料庫並不是本文的主體。學習在 Flask 中使用合適的資料庫，我強烈建議閱讀Mega-Tutorial。

這里我們直接把任務列表存儲在內存中，因此這些任務列表只會在 web 伺服器運行中工作，在結束的時候就失效。這種方式只是適用我們自己開發的 web 伺服器，不適用於生產環境的 web 伺服器，這種情況一個合適的資料庫的搭建是必須的。

我們現在來實現 web service 的第一個入口:

#!flask/bin/pythonfrom flask import Flask, jsonifyapp = Flask(__name__)tasks = [

{

'id': 1,

'title': u'Buy groceries',

'description': u'Milk, Cheese, Pizza, Fruit, Tylenol',

'done': False

{

'id': 2,

'title': u'Learn Python',

'description': u'Need to find a good Python tutorial on the web',

'done': False

}]@app.route('/todo/api/v1.0/tasks', methods=['GET'])def get_tasks():

return jsonify({'tasks': tasks})if __name__ == '__main__':

app.run(debug=True)

正如你所見，沒有多大的變化。我們創建一個任務的內存資料庫，這里無非就是一個字典和數組。數組中的每一個元素都具有上述定義的任務的屬性。

取代了首頁，我們現在擁有一個 get_tasks 的函數，訪問的 URI 為 /todo/api/v1.0/tasks，並且只允許 GET 的 HTTP 方法。

這個函數的響應不是文本，我們使用 JSON 數據格式來響應，Flask 的 jsonify 函數從我們的數據結構中生成。

使用網頁瀏覽器來測試我們的 web service 不是一個最好的注意，因為網頁瀏覽器上不能輕易地模擬所有的 HTTP 請求的方法。相反，我們會使用 curl。如果你還沒有安裝 curl 的話，請立即安裝它。

通過執行 app.py，啟動 web service。接著打開一個新的控制台窗口，運行以下命令:

$ curl -i http://localhost:5000/todo/api/v1.0/tasks

HTTP/1.0 200 OK

Content-Type: application/json

Content-Length: 294

Server: Werkzeug/0.8.3 Python/2.7.3

Date: Mon, 20 May 2013 04:53:53 GMT

{

"tasks": [

{

"description": "Milk, Cheese, Pizza, Fruit, Tylenol",

"done": false,

"id": 1,

"title": "Buy groceries"

{

"description": "Need to find a good Python tutorial on the web",

"done": false,

"id": 2,

"title": "Learn Python"

}

]

}

我們已經成功地調用我們的 RESTful service 的一個函數！

現在我們開始編寫 GET 方法請求我們的任務資源的第二個版本。這是一個用來返回單獨一個任務的函數:

from flask import [email protected]('/todo/api/v1.0/tasks/<int:task_id>', methods=['GET'])def get_task(task_id):

task = filter(lambda t: t['id'] == task_id, tasks)

if len(task) == 0:

abort(404)

return jsonify({'task': task[0]})

第二個函數有些意思。這里我們得到了 URL 中任務的 id，接著 Flask 把它轉換成函數中的 task_id 的參數。

我們用這個參數來搜索我們的任務數組。如果我們的資料庫中不存在搜索的 id，我們將會返回一個類似 404 的錯誤，根據 HTTP 規范的意思是「資源未找到」。

如果我們找到相應的任務，那麼我們只需將它用 jsonify 打包成 JSON 格式並將其發送作為響應，就像我們以前那樣處理整個任務集合。

調用 curl 請求的結果如下:

$ curl -i http://localhost:5000/todo/api/v1.0/tasks/2

HTTP/1.0 200 OK

Content-Type: application/json

Content-Length: 151

Server: Werkzeug/0.8.3 Python/2.7.3

Date: Mon, 20 May 2013 05:21:50 GMT

{

"task": {

"description": "Need to find a good Python tutorial on the web",

"done": false,

"id": 2,

"title": "Learn Python"

}

}

$ curl -i http://localhost:5000/todo/api/v1.0/tasks/3

HTTP/1.0 404 NOT FOUND

Content-Type: text/html

Content-Length: 238

Server: Werkzeug/0.8.3 Python/2.7.3

Date: Mon, 20 May 2013 05:21:52 GMT

<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 3.2 Final//EN">

<title>404 Not Found</title>

<h1>Not Found</h1>

<p>The requested URL was not found on the server.</p><p>If you entered the URL manually please check your spelling and try again.</p>

當我們請求 id #2 的資源時候，我們獲取到了，但是當我們請求 #3 的時候返回了 404 錯誤。有關錯誤奇怪的是返回的是 HTML 信息而不是 JSON，這是因為 Flask 按照默認方式生成 404 響應。由於這是一個 Web service 客戶端希望我們總是以 JSON 格式回應，所以我們需要改善我們的 404 錯誤處理程序:

from flask import [email protected](404)def not_found(error):

return make_response(jsonify({'error': 'Not found'}), 404)

我們會得到一個友好的錯誤提示:

$ curl -i http://localhost:5000/todo/api/v1.0/tasks/3

HTTP/1.0 404 NOT FOUND

Content-Type: application/json

Content-Length: 26

Server: Werkzeug/0.8.3 Python/2.7.3

Date: Mon, 20 May 2013 05:36:54 GMT

{

"error": "Not found"

}

接下來就是 POST 方法，我們用來在我們的任務資料庫中插入一個新的任務:

from flask import [email protected]('/todo/api/v1.0/tasks', methods=['POST'])def create_task():

if not request.json or not 'title' in request.json:

abort(400)

task = {

'id': tasks[-1]['id'] + 1,

'title': request.json['title'],

'description': request.json.get('description', ""),

'done': False

}

tasks.append(task)

return jsonify({'task': task}), 201

添加一個新的任務也是相當容易地。只有當請求以 JSON 格式形式，request.json 才會有請求的數據。如果沒有數據，或者存在數據但是缺少 title 項，我們將會返回 400，這是表示請求無效。

接著我們會創建一個新的任務字典，使用最後一個任務的 id + 1 作為該任務的 id。我們允許 description 欄位缺失，並且假設 done 欄位設置成 False。

我們把新的任務添加到我們的任務數組中，並且把新添加的任務和狀態 201 響應給客戶端。

使用如下的 curl 命令來測試這個新的函數:

$ curl -i -H "Content-Type: application/json" -X POST -d '{"title":"Read a book"}' http://localhost:5000/todo/api/v1.0/tasks

HTTP/1.0 201 Created

Content-Type: application/json

Content-Length: 104

Server: Werkzeug/0.8.3 Python/2.7.3

Date: Mon, 20 May 2013 05:56:21 GMT

{

"task": {

"description": "",

"done": false,

"id": 3,

"title": "Read a book"

}

}

注意：如果你在 Windows 上並且運行 Cygwin 版本的 curl，上面的命令不會有任何問題。然而，如果你使用原生的 curl，命令會有些不同:

curl -i -H "Content-Type: application/json" -X POST -d "{"""title""":"""Read a book"""}" http://localhost:5000/todo/api/v1.0/tasks

當然在完成這個請求後，我們可以得到任務的更新列表:

$ curl -i http://localhost:5000/todo/api/v1.0/tasks

HTTP/1.0 200 OK

Content-Type: application/json

Content-Length: 423

Server: Werkzeug/0.8.3 Python/2.7.3

Date: Mon, 20 May 2013 05:57:44 GMT

{

"tasks": [

{

"description": "Milk, Cheese, Pizza, Fruit, Tylenol",

"done": false,

"id": 1,

"title": "Buy groceries"

{

"description": "Need to find a good Python tutorial on the web",

"done": false,

"id": 2,

"title": "Learn Python"

{

"description": "",

"done": false,

"id": 3,

"title": "Read a book"

}

]

}

剩下的兩個函數如下所示:

@app.route('/todo/api/v1.0/tasks/<int:task_id>', methods=['PUT'])def update_task(task_id):

task = filter(lambda t: t['id'] == task_id, tasks)

if len(task) == 0:

abort(404)

if not request.json:

abort(400)

if 'title' in request.json and type(request.json['title']) != unicode:

abort(400)

if 'description' in request.json and type(request.json['description']) is not unicode:

abort(400)

❺ python是什麼樣的編程語言

python是什麼類型的編程語言？ Python是一種計算機程序設計語言，是一種面向對象的動態、強類型腳本語言（解釋型語言）。腳本語言：一般也是解釋型語言。

優點

簡單：Python是一種代表簡單主義思想的語言。閱讀一個良好的Python程序就感覺像是在讀英語一樣。它使你能夠專注於解決問題而不是去搞明白語言本身。

易學：Python極其容易上手，因為Python有極其簡單的說明文檔。

易讀、易維護：風格清晰劃一、強制縮進

用途廣泛

速度快：Python 的底層是用 C 語言寫的，很多標准庫和第三方庫也都是用 C 寫的，運行速度非常快。

免費、開源：Python是FLOSS（自由/開放源碼軟體）之一。使用者可以自由地發布這個軟體的拷貝、閱讀它的源代碼、對它做改動、把它的一部分用於新的自由軟體中。FLOSS是基於一個團體分享知識的概念。

高層語言：用Python語言編寫程序的時候無需考慮諸如如何管理你的程序使用的內存一類的底層細節。

可移植性：由於它的開源本質，Python已經被移植在許多平台上（經過改動使它能夠工作在不同平台上）。這些平台包括Linux、Windows、FreeBSD、Macintosh、Solaris、OS/2、Amiga、AROS、AS/400、BeOS、OS/390、z/OS、Palm OS、QNX、VMS、Psion、Acom RISC OS、VxWorks、PlayStation、Sharp Zaurus、Windows CE、PocketPC、Symbian以及Google基於linux開發的android平台。

解釋性：一個用編譯性語言比如C或C++寫的程序可以從源文件（即C或C++語言）轉換到一個你的計算機使用的語言（二進制代碼，即0和1）。這個過程通過編譯器和不同的標記、選項完成。

運行程序的時候，連接/轉載器軟體把你的程序從硬碟復制到內存中並且運行。而Python語言寫的程序不需要編譯成二進制代碼。你可以直接從源代碼運行程序。

在計算機內部，Python解釋器把源代碼轉換成稱為位元組碼的中間形式，然後再把它翻譯成計算機使用的機器語言並運行。這使得使用Python更加簡單。也使得Python程序更加易於移植。

面向對象：Python既支持面向過程的編程也支持面向對象的編程。在「面向過程」的語言中，程序是由過程或僅僅是可重用代碼的函數構建起來的。在「面向對象」的語言中，程序是由數據和功能組合而成的對象構建起來的。

Python是完全面向對象的語言。函數、模塊、數字、字元串都是對象。並且完全支持繼承、重載、派生、多繼承，有益於增強源代碼的復用性。Python支持重載運算符和動態類型。相對於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。有兩個標准庫(functools, itertools)提供了Haskell和Standard ML中久經考驗的函數式程序設計工具。

可擴展性、可擴充性：如果需要一段關鍵代碼運行得更快或者希望某些演算法不公開，可以部分程序用C或C++編寫，然後在Python程序中使用它們。

Python本身被設計為可擴充的。並非所有的特性和功能都集成到語言核心。Python提供了豐富的API和工具，以便程序員能夠輕松地使用C語言、C++、Cython來編寫擴充模塊。Python編譯器本身也可以被集成到其它需要腳本語言的程序內。因此，很多人還把Python作為一種「膠水語言」（glue language）使用。使用Python將其他語言編寫的程序進行集成和封裝。在Google內部的很多項目，例如Google Engine使用C++編寫性能要求極高的部分，然後用Python或Java/Go調用相應的模塊。《Python技術手冊》的作者馬特利（Alex Martelli）說：「這很難講，不過，2004 年，Python 已在Google內部使用，Google 召募許多 Python 高手，但在這之前就已決定使用Python，他們的目的是 Python where we can, C++ where we must，在操控硬體的場合使用C++，在快速開發時候使用 Python。」

可嵌入性：可以把Python嵌入C/C++程序，從而向程序用戶提供腳本功能。

豐富的庫：Python標准庫確實很龐大。它可以幫助處理各種工作，包括正則表達式、文檔生成、單元測試、線程、資料庫、網頁瀏覽器、CGI、FTP、電子郵件、XML、XML-RPC、HTML、WAV文件、密碼系統、GUI（圖形用戶界面）、Tk和其他與系統有關的操作。這被稱作Python的「功能齊全」理念。除了標准庫以外，還有許多其他高質量的庫，如wxPython、Twisted和Python圖像庫等等。

規范的代碼：Python採用強制縮進的方式使得代碼具有較好可讀性。而Python語言寫的程序不需要編譯成二進制代碼。Python的作者設計限制性很強的語法，使得不好的編程習慣（例如if語句的下一行不向右縮進）都不能通過編譯。其中很重要的一項就是Python的縮進規則。一個和其他大多數語言（如C）的區別就是，一個模塊的界限，完全是由每行的首字元在這一行的位置來決定（而C語言是用一對花括弧{}來明確的定出模塊的邊界，與字元的位置毫無關系）。通過強製程序員們縮進（包括if，for和函數定義等所有需要使用模塊的地方），Python確實使得程序更加清晰和美觀。

高級動態編程：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體開發計劃例如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，並不能與Python相提並論。

做科學計算優點多：說起科學計算，首先會被提到的可能是MATLAB。除了MATLAB的一些專業性很強的工具箱還無法被替代之外，MATLAB的大部分常用功能都可以在Python世界中找到相應的擴展庫。和MATLAB相比，用Python做科學計算有如下優點：

● 首先，MATLAB是一款商用軟體，並且價格不菲。而Python完全免費，眾多開源的科學計算庫都提供了Python的調用介面。用戶可以在任何計算機上免費安裝Python及其絕大多數擴展庫。

● 其次，與MATLAB相比，Python是一門更易學、更嚴謹的程序設計語言。它能讓用戶編寫出更易讀、易維護的代碼。

● 最後，MATLAB主要專注於工程和科學計算。然而即使在計算領域，也經常會遇到文件管理、界面設計、網路通信等各種需求。而Python有著豐富的擴展庫，可以輕易完成各種高級任務，開發者可以用Python實現完整應用程序所需的各種功能。

缺點

單行語句和命令行輸出問題：很多時候不能將程序連寫成一行，如import sys;for i in sys.path:print i。而perl和awk就無此限制，可以較為方便的在shell下完成簡單程序，不需要如Python一樣，必須將程序寫入一個.py文件。

給初學者帶來困惑：獨特的語法，這也許不應該被稱為局限，但是它用縮進來區分語句關系的方式還是給很多初學者帶來了困惑。即便是很有經驗的Python程序員，也可能陷入陷阱當中。

運行速度慢：這里是指與C和C++相比。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並到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設計師傾向於使用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。

和其他語言區別

對於一個特定的問題，只要有一種最好的方法來解決

這在由Tim Peters寫的Python格言（稱為The Zen of Python）裡面表述為：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。

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。由於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，並且能夠支撐大規模的軟體開發。這些准則被稱為Python格言。在Python解釋器內運行import this可以獲得完整的列表。

更高級的Virtual Machine

Python在執行時，首先會將.py文件中的源代碼編譯成Python的byte code（位元組碼），然後再由Python Virtual Machine（Python虛擬機）來執行這些編譯好的byte code。這種機制的基本思想跟Java，.NET是一致的。然而，Python Virtual Machine與Java或.NET的Virtual Machine不同的是，Python的Virtual Machine是一種更高級的Virtual Machine。這里的高級並不是通常意義上的高級，不是說Python的Virtual Machine比Java或.NET的功能更強大，而是說和Java 或.NET相比，Python的Virtual Machine距離真實機器的距離更遠。或者可以這么說，Python的Virtual Machine是一種抽象層次更高的Virtual Machine。基於C的Python編譯出的位元組碼文件，通常是.pyc格式。除此之外，Python還可以以交互模式運行，比如主流操作系統Unix/Linux、Mac、Windows都可以直接在命令模式下直接運行Python交互環境。直接下達操作指令即可實現交互操作。

❻ python編程例子有哪些

python編程經典例子：

1、畫愛心表白、圖形都是由一系列的點(X，Y)構成的曲線，由於X，Y滿足一定的關系，所以就可以建立模型，建立表達式expression，當滿足時，兩個for循環（for X in range；for Y in range）就會每行每列的列印。

(6)pythonapi編程擴展閱讀：

Python開發者有意讓違反了縮進規則的程序不能通過編譯，以此來強製程序員養成良好的編程習慣。並且Python語言利用縮進表示語句塊的開始和退出，而非使用花括弧或者某種關鍵字。增加縮進表示語句塊的開始，而減少縮進則表示語句塊的退出，縮進成為了語法的一部分。

❼ python怎麼調用api介面

調用windows API的方式其實有兩種，第一種是通過第三方模塊pywin32。
如果小夥伴安裝了pip，可以通過pip安裝pywin32
在命令行中運行pip pst查看是否安裝了pywin32
如圖
我們這里調用一個windows最基本的API，MessageBox，該介面可以顯示一個對話框。
這里小編就不過多介紹了，只簡單的描述MessageBox介面，MessageBox是windows的一個API介面，作用是顯示一個對話框。
原型為：
int WINAPI MessageBox(HWND hWnd,LPCTSTR lpText,LPCTSTR lpCaption,UINT uType);
第一個參數hWnd，指明了該對話框屬於哪個窗口，lpText為窗口提示信息，lpCaption則為窗口標題，uType則是定義對話框的按鈕和圖標。
這里我們需要導入win32api這個模塊（隸屬於pywin32），如果需要宏定義的，API的宏被定義在win32con（同隸屬於pywin32）模塊內。
這里我們只導入一個win32api模塊，然後簡單的調用MessageBox顯示一個對話框即可。
如果我們不會安裝pywin32模塊，或者說不想安裝這個三方模塊。這時我們還有一個辦法。
調用python內置模塊ctypes，如果小夥伴有windows編程基礎的話，或者看過一點MSDN的話，都該知道，Windows的API其實是以dll文件（動態鏈接庫）方式存在的。
+和|效果是相同的
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❽ 編程語言python是用來干什麼的

python的作用：

1、系統編程：提供API(ApplicationProgramming

Interface應用程序編程介面)，能方便進行系統維護和管理，Linux下標志性語言之一，是很多系統管理員理想的編程工具。

2、圖形處理：有PIL、Tkinter等圖形庫支持，能方便進行圖形處理。

3、數學處理：NumPy擴展提供大量與許多標准數學庫的介面。

4、文本處理：python提供的re模塊能支持正則表達式，還提供SGML，XML分析模塊，許多程序員利用python進行XML程序的開發。

5、資料庫編程：程序員可通過遵循PythonDB-API(資料庫應用程序編程介面)規范的模塊與MicrosoftSQL Server，Oracle，Sybase，DB2，MySQL、SQLite等資料庫通信。python自帶有一個Gadfly模塊，提供了一個完整的SQL環境。

(8)pythonapi編程擴展閱讀：

python中文就是蟒蛇的意思。在計算機中，它是一種編程語言。Python（英語發音：／ˈpaɪθən／），是一種面向對象、解釋型計算機程序設計語言，由GuidovanRossum於1989年底發明，第一個公開發行版發行於1991年。Python語法簡潔而清晰，具有豐富和強大的類庫。

它常被昵稱為膠水語言，它能夠把用其他語言製作的各種模塊（尤其是C／C＋＋）很輕松地聯結在一起。常見的一種應用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有時甚至是程序的最終界面），然後對其中有特別要求的部分，用更合適的語言改寫。

比如3D游戲中的圖形渲染模塊，性能要求特別高，就可以用C++重寫。1發展歷程編輯自從20世紀90年代初Python語言誕生至今，它逐漸被廣泛應用於處理系統管理任務和Web編程。Python已經成為最受歡迎的程序設計語言之一。

❾ python開發EA外匯交易怎麼開發

1.首先，你要有一個EA，必須要有以ex4為擴展名的，如果只有mq4文件的話，就要用MetaTrader自帶的編輯器MetaEditor打開，將mq4通過編譯(compile)並且要不出現錯誤，才能在原存放mq4的文件夾下面得到一個同名的ex4文件。
2.將這個ex4文件復制到MetaTrader 4所在的文件夾下面的experts文件夾下，比如：D:Program FilesACTC MetaTrader 4experts，關閉並重新打開MetaTrader 4。
3.在「導航」下面的「智能交易系統」下面右鍵點擊你想要使用的EA。
拓展資料：
1、對於想要在 mt5+python 發展 ea 的交易者，最大會立即遇到的困難是，mt5 現在還沒有提供 python 可以調用 mt5 backtest 的介面，也就是在 python 上開發 ea 是無法在 mt5 上作復盤測試的，只能另外再找 python 的第三方 backtest 庫再多寫介面來達成。復盤不是只有驗證策略的有效性，也扮演調試策略參數的重要工作，所以復盤對於開發 ea 是相當重要的環節。
2、另外在執行速度上，mt5+python ea 的速度自然是無法和純在 mt5 開發的 ea 相比，這個是實際執行壓力測試後得到的結論。因為 mt5+python ea 在調用當前價格和 K 線數據作為信號計算，和調用交易記錄，需要透過 mt5 python 官方庫與 mt5 建立在本地的一個加密的 socket 連接來作，讀寫速度自然是比不過 mt5 ea 直接從 mt5 內存讀取行情數據和訂單信息。雖然 python 是腳本編程語言，與其他編譯型的編程語言程序比自然是不快，但是對於 ea 的應用，這樣的慢是不太感受的到，可以直接感受到與相同 mt5 ea 的慢，主要是慢在與 mt5 間的大量數據傳送和 io 讀寫差異上，尤其是連續調用行情數據比較多時，這樣的速度差異就相當明顯了。
3、這還是有優化方式的，可以仿 mql5 指標對於初始和後續的行情讀取，採取精簡量的讀取方式。既然有這些缺點，在 mt5 開發 python ea 還是在有些領域有不可替代的優點，所以 metaquotes 才會在 2020 年最終還是把 python 介面和函數庫提供出來。因為現在許多衍生性交易平台都已經具備了 python api，而經過這些年，python 已經成為量化交易程序最有人氣的編程語言，這也讓許多交易團隊在建構量化交易的環境，會優先考慮 python。另外在人工智慧的量化交易，python 的機器學習和統計數組處理的第三方庫大概是最豐富的編程語言。對於交易策略里有用到 tensorflow 這類機器學習庫，使用 python 來開發自動交易程序是最佳的選擇。 mt5 或是 mt4 ea 受限於當時 metaquotes 自定的限制，只能作單線程運行，當同時觸發事件函數如 OnTimer OnTick OnChartEvent，mt5 底層會作互斥鎖限制一個線程運行。
操作環境：瀏覽器電腦端：macbookpro mos14打開goole版本 92.0.4515.131

❿ 學會python編程到底有多實用

圖形和數學處理

Python編程最基礎的應用就是圖形和數學處理，它有PIL、Tkinter等圖形庫支持，能方便進行圖形處理。NumPy擴展提供大量與許多標准數學庫的介面。

文本處理

python編程提供的re模塊能支持正則表達式，此外還提供SGML，XML分析模塊，現在有不少的程序員利用python進行XML程序的開發。

資料庫編程

程序員可按照Python DB-API(資料庫應用程序編程介面)規范的模塊與Microsoft SQL Server，Oracle，Sybase，DB2，MySQL、SQLite等資料庫通信。python自帶有一個Gadfly模塊，提供了一個完整的SQL環境。

網路編程

python編程能夠為網路提供豐富的模塊支持sockets編程，快速開發出分布式的應用程序。許多大規模軟體開發計劃，如Zope，Mnet 及BitTorrent. Google都在廣泛使用。

Web編程

應用的開發語言，支持最新的XML技術。

黑客編程

我們經常聽說的黑客，也與python編程息息相關。python有一個hack的庫,內置了你熟悉的或不熟悉的函數，但是缺少成就感。

多媒體應用

Python的PyOpenGL模塊封裝了“OpenGL應用程序編程介面”，能進行二維和三維圖像處理。PyGame模塊可用於編寫游戲軟體。

pymo引擎

PYMO全稱為python memories off，是一款運行於Symbian S60V3,Symbian3,S60V5, Symbian3, Android系統上的AVG游戲引擎。由於其在python2.0平台的基礎上進行開發，而且還適用於創建秋之回憶(memories off)風格的AVG游戲，故命名為PYMO。

關於學會python編程到底有多實用，青藤小編就和大家分享到這里了，學習是永無止境的，學習一項技能更是受益終身，所以，只要肯努力學，什麼時候開始都不晚。如果您還想繼續了解關於python編程的學習方法及素材等內容，可以點擊本站其他文章學習。

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