学完python基础语法的感受

1. 风变编程python课学习后的效果怎么样，有没有听过课的朋友说说具体的感受

最近一直在学习风变编程，个人感觉学习的效果还是比较好的，虽然我没有学习过编程，属于毫无基础的那一类人，但是听完不少课程之后，没有出乎意料的枯燥感，许多困难的语法都在老师的质量讲述下化繁为简，而且还有配属助教，遇到不懂的问题，助教都会第一时间进行耐心解答，期待后续学习完成后的成效。

2. 看过了Python基础教程，接下来应该怎么做

第一阶段Python基础与linux数据库，这是Python的入门阶段，也是帮助零基础学员打好基础的重要阶段，让零基础学员可以具备基础的编程能力，并掌握MySQL进阶内容。同时，学员还可以通过所学知识完成银行自动提款机系统实战、英汉词典、歌词解析器等阶段项目。

第二阶段 WEB全栈，学员可以掌握掌握WEB前端技术内容、WEB后端框架，并熟练使用Flask、Tornado、Django。学完后可以完成爱鲜蜂、数据监控后台的阶段项目。

第三阶段数据分析+人工智能，学员可以掌握爬虫、数据采集，数据机构与算法进阶和人工智能技术。学完后可以完成爬虫攻防、图片马赛克、电影推荐系统、地震预测、人工智能项目等阶段项目。

第四阶段高级进阶，学员可以掌握自动化运维与区块链开发技术，可以完成自动化运维项目、区块链等阶段项目。

3. 风变编程的Python课程学完效果如何

一、Python简介

Python是一种用来编写应用程序的高级程序设计语言,TIOBE程序语言排行榜2015年12月的排名如下：

Python实现强势逆袭，而且我相信，随着时间的推移，国内Python语言未来前景也是一片向好。

Python的特点是优雅简单，易学易用（虽然我感觉还是有一些概念不容易理解），Python的哲学是尽量用最少的，最简单易懂的代码实现需要的功能。Python适宜于开发网络应用，脚本写作，日常简单小工具等等。Python的缺点是效率较低，但是在大量的场合效率却不是那么重要或者说Python不是其性能瓶颈，所以不要太在意。其次是2.x-3.x的过渡使得许多3.x还缺少很多2.x下的模块，不过也在完善中。其次就是源代码无法加密，发布Python程序其实就是发布源代码。

二、基础语法要点

1.如果一个字符串中有许多需要转义的字符，而又不想写那么多'',那么可以用 r'...' 表示 '...'内的内容不转义。

2.Python可用'''...'''来表示多行内容，如：

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>>>print('''line1line2line3''')line1line2line3

3.Python的逻辑运算and, or, not 分别对应C语言中的&&, ||, !.

4.Python的整数与浮点数大小都没有范围。

5.Python中除法有两种： '/'除出来必是浮点数， '//'除出来是整数，即地板除。

6.Python中一切皆引用。每个对象都有一个引用计数器（内部跟踪变量）进行跟踪，引用计数值表示该对象有多少个引用，当初次产生赋给变量时，引用计数为1，其后没进行下列行为中的任意一种都会增加引用计数：

123

赋值： a=b用作函数参数传递： func(a)成为容器对象的一个元素： lis=[1,2,a]

以下任意一种行为都会减少引用计数：

1234

del销毁：dela变量另赋给其他对象：a=False对象从容器中删除: lis.remove(a)身在的容器被销毁：dellis

7.深拷贝与浅拷贝的概念与对比，有点复杂，看这篇文章

8.list，tuple和dict，set

list：为列表，是一个有序集合，类似于数组但又比数组功能强大，可以随时append,pop元素，下标从0开始，且下标为加n模n制，即lis[-1] = lis[len-1]，下标范围[-len,len-1].

tuple：为元组，类似于list，但list为可变类型，而tuple不可变，即没有append,pop等函数。一个建议是为了安全起见，能用tuple代替list尽量用tuple。如果tuple只有一个元素，要写成如(1,)以避免歧义。

dict：字典类型，存放key-value键值对，可以根据key迅速地找出value，当然，key必须是不可变类型，如下是错误的：

12345

>>> dic={[1,2]:'value'}Traceback (most recent call last):File"<pyshell#10>", line1,in<mole>dic={[1,2]:'value'}TypeError: unhashabletype:'list'

list与dict的优劣对比：

1234567

dict:1.插入，查找速度快，跟key的数目无关2.需占用大量内存，内存浪费严重list:1.插入，查找速度慢，O(n)的复杂度，随元素个数增加而增加2.占用内存小

dict内部存放的顺序和key放入的顺序是没有关系的

set：set与dict类似，相当于只有key没有value的dict，每个key不同，set间有 &， | 等操作对应集合的交，并操作。

三、函数

1.函数是对象，函数名即是指向对应函数对象的引用，所以可以将函数名赋给一个变量，相当于给函数起一个‘别名’。

123

>>> mmm=max>>> mmm(1,2,3)3

2.Python函数可以返回”多个值“，之所以打引号，是因为实际上返回的多个值拼成了一个元组，返回这个元组。

3.定义默认参数需要牢记：默认参数必须指向不变对象。否则第一次调用和第二次调用结果会不一样，因为可变的默认参数调用后改变了。

4.可变参数：传入的参数个数是可变的，可以是0个或多个。可变参数会将你传入的参数自动组装为一个tuple。在你传入的list或tuple名字前加一个 * 即说明传入的是可变参数。习惯写法为*args。

5.关键字参数：传入0个或多个含参数名的参数，这些参数被自动组装成一个dict。习惯写法**kw，如**a表示把a中所有的键值对以关键字参数的形式传入kw，获得一个dict，这个dict是a的一份拷贝，对kw改动不会传递到a

6.命名关键字在函数定义中跟在一个*分割符后，如

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deffunc(a,b,*,c,d):pass

c,d为命名关键字参数，可以限制调用者可以传入的参数名，同时可以提供默认值。

7.参数定义顺序：必选参数，默认参数，可变参数/命名关键字参数，关键字参数。

8.切片操作格式为lis[首下标：尾下标：间隔]，如果都不填，即lis[::]则代表整个容器lis

9.用圆括号()括起来一个列表生成式创建一个生成器generator，generator保存生成算法，我们可以用next(g)取得生成器g的下一个返回值。生成器的好处就是我们不需要提前生成所有列表元素，而是需要时再生成，这在某些情况下可以节省许多内存。算法也可以不是列表生成式而是自定义函数，只需在函数定义中包含yield关键字。

10.map()和rece()： 二者都是高阶函数。map()接收两个参数，一个是函数，一个是Iterable序列，map将传入的函数依次作用在序列每一个元素上，并把结果作为新的Iterator返回。rece()类似累积计算版的map()，把一个函数作用在一个序列上，每次接收两个参数，将结果继续与序列的下一个元素做累积计算。

利用map和rece编写一个str2float函数，如把字符串'123.456'转换成浮点数123.456：

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(s):deff1(x,y):returnx*10+ydefchar2num(s):return{'0':0,'1':1,'2':2,'3':3,'4':4,'5':5,'6':6,'7':7,'8':8,'9':9}[s]deff2(x,y):returnx*0.1+ya,b=s.split('.')print('a=',a)print('b=',b)returnrece(f1,map(char2num,a))+0.1*rece(f2,map(char2num,b[::-1]))print('str2float('123.456') =', str2float('123.456'))

11.fliter()函数过滤序列，类似于map()作用于每一元素，根据返回值是True或者False决定舍弃还是保留该元素。函数返回一个Iterator。

12.sorted()函数可实现排序，类似于C++库中的sort()函数，但是比其更加简洁，语法为sorted(lis,key=func,reverse=T/F)

key函数可实现自定义的排序规则，reverse表示升序还是降序。

13.一个函数可以返回一个函数，但是返回时该函数并未执行，所以返回函数中不要引用任何可能发生变化的变量，否则会出现逻辑错误。

14.装饰器(decorator): 当需要增强函数的功能却不希望修改函数本身，那么可以采用装饰器这种运行时动态增加功能的方式，增加的功能卸载装饰器函数中。如在执行前后打印'begin call'和'end call'，可以这样做：

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importfunctoolsdeflog(func):@functools.wraps(func)#为了校正函数签名，最好写上defwrapper(*args,**kw):print('begin call')f=func(*args,**kw)print('end call')returnfreturnwrapper@logdefhah():print('hahahaha')hah()

123

begin callhahahahaend call

15.偏函数： functools.partial()，作用是将一个函数的某些参数固定住，作为新函数的参数，即固定住该参数，返回一个新函数，使调用更简单。

四、面向对象编程

1.Python实例变量可以自由地绑定任何属性

2.为了不让内部属性不被外部访问，在属性的名称前加上两个下划线__，这样就变成了一个私有变量(private)，注意，不能直接访问不代表一定不能访问，事实上，加双下划线后Python就会将其改名为‘_class名__name’，所以还是可以这样来访问这个‘私有’变量。

3.对于静态语言，如果要求传入一个class类型的对象，那么传入的对象必须是class类型或者其子类，否则将无法调用class中的方法，而Python这样的动态语言有‘鸭子类型’一说，即不一定要传入class类型或其子类，而只要保证传入的对象中有要使用的方法即可。

4.如果想要限制实例可以绑定的属性，那么在定义class时定义一个__slots__变量即可，例如：

12

classStudent(object):__slots__=(‘name’,’age’)

注意，__slots__限制的属性对当前类实例起完全限制作用，且与子类共同定义其__slots__，也就是说子类可以定义自己的__slots__，子类实例允许定义的属性就是自身的__slots__加上父类的__slots__，即并集。

5.@ property装饰器可以使一个getter方法变成属性，如果方法名为me，那么@me.setter装饰器则可使一个setter方法变成属性。这样可以使代码更简短，同时可对参数进行必要的检查。

6.通过多重继承，可使子类拥有多个父类的所有功能。

7.在类中__call__方法可使实例对象像函数那样直接调用，作用即是该方法定义的过程。

8.ORM(Object Relational Mapping 对象关系映射)，就是把关系数据库的一行映射为一个对象，也就是一个类对应一个表。ORM的实现需要通过metaclass元类修改类的定义。元类可以改变类创建时的行为。

五、调试

1.Python调试方法：

(1)直接打印

(2)断言

(3)pdb

(4)IDE

六、IO编程

1.序列化： 把变量从内存中变成可存储或传输的过程称之为序列化。Python用pickle模块实现序列化。序列化之后，就可以把序列化后的内容存储到磁盘上或者通过网络进行传输。pickle.mps()将对象序列化成一个bytes,而pickle.loads()可以根据bytes反序列化出对象。

2.pickle虽好，但是它专为Python而生，所以要在不同语言间传递对象，最好还是xml或者json，而json表示格式是一个字符串，更易读取，且比xml快，所以更加适宜于对象序列化。Python内置了json模块，相应方法仍然是mps()和loads()。

3.但是在默认情况下，有些对象是无法序列化的，所以我们有时还需要定制转换方法，告诉json该如何将某类对象转换成可序列为json格式的{}对象。如下即是一个转换方法：

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defmantodict(std):return{'name': std.name,'age': std.age,'id': std.id}

七、进程与线程

1.Python用mutiprocessing模块来实现多进程。

2.如果要大量创建子进程，可以使用进程池：

1

frommultiprocessingimportPool

示例如下：

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....p=Pool(4)foriinrange(5):p.apply_async(long_time_task, args=(i,))print('Waiting for all subprocesses done...')p.close()p.join()print('All subprocesses done.')

要使用进程池需新建Pool对象，对Pool对象调用join()使等待池中所有子进程运行完毕，调用join()方法之前必须调用close()，且此后无法再新加子进程。

3.使用subprocess模块可以方便的启动并管理一个子进程，控制其输入输出。

4.进程间通信使用Queue,Pipes实现。

5.threading模块管理线程。threading.lock()创建线程锁，防止同时访问互斥资源造成的错误，示例如下：

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lock=threading.Lock()...lock.acquire()...change(mutex)...lock.release()

6.ThreadLocal可以解决参数在一个线程中各个函数之间互相传递的问题。

7.managers模块实现分布式进程。

八、正则表达式与常用内建模块

1.re模块进行正则表达式编译和匹配，如果该表达式需要匹配很多次，那么最好进行编译从而大大节省时间。

正则表达式匹配邮箱例子：

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importrehah=re.compile('[0-9a-zA-Z]+[.[0-9a-zA-Z]+]*@[0-9a-zA-Z]+.[a-z]{2,3}')print(hah.match('[email protected]').group())print(hah.match('[email protected]').group())i=1whilei <10:r=input('请输入邮箱：')print(hah.match(r).group())i=i+1

2.datetime模块进行日期和时间的处理，每一个时间对应一个timestamp，我们把1970年1月1日 00:00:00 UTC+00:00时区的时刻称为epoch time，记为0（1970年以前的时间timestamp为负数），当前时间就是相对于epoch time的秒数，称为timestamp。字符串和datetime也可以相互转换，采用strptime()方法，字符串转换为datetime时需要设定一个识别格式，其中

1

%Y-%m-%d%H:%M:%S

分别表示年-月-日 时-分-秒。

从datetime得出月份，星期等字符串用strftime()方法，其中：

1

%a,%b%d%H:%M

分别表示星期, 月份 日期 时:分。

示例：

12345678910

fromdatetimeimportdatetimer='2015-11-23 12:01'dt=datetime.strptime(r,'%Y-%m-%d %H:%M')print(dt)week=dt.strftime('%a %b %d, %H:%M')print(week)2015-11-2312:01:00Mon Nov23,12:01

3.collections是Python内建的一个集合模块，提供了许多有用的集合类。

4.Base64是一种任意二进制到文本字符串的编码方法，常用于在URL、Cookie、网页中传输少量二进制数据。

5.struct模块用来解决bytes和其他二进制数据类型的转换。

6.Python的hashlib提供了常见的哈希算法，如MD5，SHA1等等。hashlib实现简单登录：

importhashlibdb={'michael':'','bob':'','alice':''}defget_md5(ostr):md5=hashlib.md5()md5.update(ostr.encode())returnmd5.hexdigest()deflogin(user, password):r=get_md5(password)fornameindb:ifdb[name]==r:returnTruereturnFalseprint(login('bob','abc999'))True

7.Python的内建模块itertools提供了非常有用的用于操作迭代对象的函数。

8.urllib提供了一系列用于操作URL的功能。如GET,POST...

9.PIL(Python Imaging Library Python图像库)是一个强大的图像处理标准库，功能强大却又简单易用。现在的名字叫做Pillow。可以如下安装Pillow:

1

pip3 install pillow

从下面生成数字验证码的程序可以窥其一斑：

九、网络编程和电子邮件

1.网络编程主要是TCP和UDP的编程，示例见【Python网络编程】利用Python进行TCP、UDP套接字编程

2.SMTP是发送邮件的协议，Python内置对SMTP的支持，可以发送纯文本邮件、HTML邮件以及带附件的邮件。Python对SMTP支持有smtplib和email两个模块，email负责构造邮件，smtplib负责发送邮件。Python内置一个poplib模块，实现了POP3协议，可以直接用来收邮件。由于现在绝大多数大型邮件服务商都采取了反垃圾邮件措施，所以这部分的简单实验并没有成功，还需进一步研究，等遇到具体情况再说。

3.Python内嵌了sqlite数据库，还可以自行安装连接mysql，MySQL是当前最流行的开源数据库，在行业内有着广泛的应用。

十、Web开发和异步IO

1.WSGI(Web Server Gateway Interface) 服务器网关接口。

2.Python web 开发框架：

-Flask：流行的Web框架

-Django：全能型Web框架

-web.py：一个小巧的Web框架

-Bottle：和Flask类似的Web框架

-Tornado：Facebook的开源异步Web框架

3.协程

4. 刚学习完python基础，但总感觉实际编程时不太会，请教下，谢谢~

不要急，你可以先用程序编写一些简单的程序，如：从控制台输入两个数，计算两个数的和等等？语法完全熟悉了，如果你想开发游戏，你就买python游戏开发方面的书，如果你想web开发，就买web开发的书，下次从书的第一章开始认真学习，认真做课后的例子，不要嫌例子重复，麻烦，坚持下去，一本书完了以后你就会了。哥们加油！

5. 学会了Python语言能做什么

学习一门新的语言之前，首先简单了解下这门语言的背景。Python 是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，由荷兰人 Guido van Rossum 于 1989 年发明，第一个公开发行版发行于 1991 年。Python 在设计上坚持了清晰划一的风格，这使得 Python 成为一门易读、易维护，并且被大量用户所欢迎的、用途广泛的语言。Python 具有丰富和强大的库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是 C/C++)很轻松地联结在一起。2、Python 技术浪潮（推荐学习：Python视频教程）
IT 行业热门技术，更新换代非常的快，技术的浪潮一波接着一波，最初的浪潮无疑是桌面时代，使用 C# 搭建桌面应用开始崭露头角，MFC 还是计算机科学专业必学会的东西。接着就是以网站搭建为应用的背景，PHP，Ruby 等语言为主的。再到近几年非常火热的以移动开发为应用背景，Java(Android 开发)或者 OC(iOS 开发)语言为主。很明显如今的浪潮就是以大数据和机器学习为应用背景，Python 语言为主。站在风尖浪口，猪都可以飞的起来。抓住这波技术浪潮，对于从事 IT 行业的人员来说有莫大的帮助。
3、Python 学习
学习一项新的技术，起步时最重要的是什么?就是快速入门。学习任何一个学科的知识时，都有一个非常重要的概念：最少必要知识。当需要获得某项技能的时候，一定要想办法在最短的时间里弄清楚都有哪些最少必要知识，然后迅速掌握它们。
对于快速入门 python 来说最少必要知识，有以下几点。
(1) Python 基础语法
找一本浅显易懂，例子比较好的教程，从头到尾看下去。不要看很多本，专注于一本。把里面的例程都手打一遍，搞懂为什么。推荐去看《简明python教程》，非常好的一本 Python 入门书籍。
(2)Python 实际项目
等你对 Python 的语法有了初步的认识，就可以去找些 Python 实际项目来练习。对于任何计算机编程语言来说，以实际项目为出发点，来学习新的技术，是非常高效的学习方式。在练习的过程中你会遇到各种各样的问题：基础的语法问题(关键字不懂的拼写)，代码毫无逻辑，自己的思路无法用代码表达出来等等。这时候针对出现的问题，找到对应解决办法，比如，你可以重新查看书本上的知识(关于基础语法问题)，可以通过谷歌搜索碰到的编译错误(编辑器提示的错误)，学习模仿别人已有的代码(写不出代码)等等。已实际项目来驱动学习，会让你成长非常的快。Python 实际项目网上非常的多，大家可以自己去搜索下。合理利用网络资源，不要意味的只做伸手党。
(3) Python 的学习规划
当你把上面两点做好以后，你就已经入门了 Python，接下来就是规划好自己的以后的学习规划。能找到一个已经会 Python 的人。问他一点学习规划的建议，然后在遇到卡壳的地方找他指点。这样会事半功倍。但是，要学会搜索，学会如何更好地提问，没人会愿意回答显而易见的问题。当然如果你身边没有人会 Python，也可以在网上搜索相应的资料。
Python可以做的事非常的多，比如：Python可以做日常任务，比如自动备份你的MP3;可以做网站，很多着名的网站像知乎、YouTube 就是Python写的;可以做网络游戏的后台，很多在线游戏的后台都是Python开发的。每个人都有自己感兴趣的方向，有的对网站开发比较感兴趣，有的对数据处理感兴趣，有的对后台感兴趣。所以你们可以根据自己感兴趣的方向，网上搜索相关资料，加以深入的学习，规划好自己未来的方向。只要坚持，你就能精通 Python，成为未来抢手的人才。
更多Python相关技术文章，请访问Python教程栏目进行学习！以上就是小编分享的关于学会了Python语言能做什么的详细内容希望对大家有所帮助，更多有关python教程请关注环球青藤其它相关文章！

6. Python编程基础语法，你了解吗

1、Python编程：交互式编程

交互式编程不需要创建脚本文件，是通过 Python 解释器的交互模式进来编写代码。

linux系统中你只需要在命令行中输入 “ Python ” 命令即可启动交互式编程,提示窗口如下：

$ python

Python 2.7.9 (default, Sep 17 2016, 20:26:04)

[GCC 4.9.2] on linux2

Type "help", "right", "credits" or "license" for more information.

>>>

在 python 提示符中输入以下文本信息，然后按Enter键查看运行效果：

>>> print "Hello, world!"

在 Python 2.7.9 版本中,以上实例输出结果如下：

Hello, world!

退出交互模式，使用ctrl + z 组合组建退出!

2、Python编程：脚本式编程

编辑脚本参数时需要用到文本编辑工具，这里使用vim文本编辑器，下面同样以显示 “Hello World!”为例：

新建一个 test.py 文件,并输入以下代码：

print "Hello, World!"

使用以下命令运行程序：

$ python test.py

输出结果：

Hello, World!

!

【解释】

1、使用”python+文件名”执行程序时，指令会调用解释器对程序进行解释，并开始执行脚本，直到脚本执行完毕。

2、 python脚本文件都以.py为扩展名。

Python编程基础语法，你了解吗?小编就说到这里了。更多关于Python编程的技巧，干货，资讯等内容，小编会持续更新。

7. 请问您学会python有什么收获

重要的是，你打算用它来干嘛？
Python我只会基本语法。我知道有很多技巧可以把程序写得更漂亮简洁。可那关我什么事？
昨天晚上用Python写了一个脚本上传网站，40个站用了一个小时，全自动，不用人盯着，爽啊。

8. 大家都说python简单，可我买了本python基础教程，一上来就好多方法，函数，我刚学完C然后看

这没什么，完全正常。
这纯属性格问题，你喜欢比较严谨的东西，所以编程语言也是，C语言更适合你的性格。
这有点儿像音乐欣赏，比如有人喜欢凤凰传奇的音乐，但也有人不太喜欢，都是性格、或者说个性的问题，没什么不正常的。

9. 初学python，感受和C的不同

从开始看Python到现在也有半个多月了，前后看了Python核心编程和Dive into
Python两本书。话说半个月看两本，是个人都知道有多囫囵吞枣，这也是因为我暂时没有需求拿这个做大型开发，主要是平时的小程序test用一用。所以

我的策略是，整体浏览，用到时候现查。话说这核心编程第一版太古老了，老在讲2.2之前的东西，我看的翻译电子版，翻译得也不好，很晦涩。看完这个后还有
点云里雾里，看网上人家说DIP好，啄木鸟还有免费电子文档，就找来看这个。怎么说呢，讲的比核心编程好，但不适合第一次看的初学者。我之所以觉得讲得
好，是因为看核心编程，有些概念还有些模糊，看了这本书就明白不少了。要是初学者上来就看这本，保证不好理解。

下面就是在学习的过程中，在翻阅资料的过程中，总结的一些C和python比较明显的不同之处，有大方向的，也有细节的。肯定没有总结完，比如动态

函数，lambda这些，我都懒得往上写了。实际上，作为两种完全不同的语言，下面这些差异只是冰山一角而已。权当抛砖引玉吧，至少应该对和我有相同研究

兴趣，正在考虑是否学习另一门语言的朋友有点帮助。此文也算是DIP的学习笔记吧。顺带说一句，要是有朋友了解，可以帮忙推荐一下实战性强的Python
教材，语言这东西，不多练手，光比划，是不可能学好的。

学习目的

我的以后的研究方向是嵌入式，显然，C语言是我的主要语言。我不是一个语言爱好者，我以前觉得，对于做研究而不是应用的人来说，了解多门语言，不如

精通一门语言。之所以去看python，主要还是因为python更有利于快速开发一些程序，也是因为现在认识到，研究和应用是不能分离的。个人以为，要
想在计算机工程的竞争中立足，必须懂C语言。因为真正要做高性能编程,
不可能将机器的体系架构抛到脑后让Python虚拟机（或Java虚拟机等）帮你搞定所有底层。越来越多的CPU
core，越来越恐怖的内存性能瓶颈，对于上层开发人员来说，无所谓，但是对高性能程序开发人员来说，这些是无法透明的。很多应用，还是自己掌控比较有
效。这些场合中，汇编和C还是不可替代的。但是，光知道C是不够的，掌握一门面向对象语言，相对更高层的语言，不仅对以后的个人发展有利，也会对自己的技
术认识产生帮助。

如果要问对我来说谁更重要，我觉得还是C更重要。C的学习曲线更陡，貌似简单，实际上到处都是陷阱，看上去比较简单低效的程序，也不是学1，2个月

就能搞定的。谈到优化的深层次和难度嘛，需要的功底是按年算的。但是一旦你C语言的基础打好了，对计算机的理解，对其他语言的理解都是大有裨益的。比如，

如果你有C基础，可以说，学过1天python，就能写的出来一些不短的程序。后面的优化也不是什么大不了的算法，都是非常基本的语句换来换去。当然这里
不是说 Python不好，实际上，上层应用，Python比C方便的不是一个层次。

很多人觉得，既然懂C了，那么进一步掌握C＋＋应该是水到渠成，但C++不是C的超集，而我又不喜欢C＋＋的繁琐和巨大，所以才决定看一看Python。我很喜欢Python的优雅与快捷。

语言类型

和C不一样，Python是一种动态类型语言，又是强类型语言。这个分类怎么理解呢？大概是可以按照下列说明来分类的：

静态类型语言

一种在编译期间就确定数据类型的语言。大多数静态类型语言是通过要求在使用任一变量之前声明其数据类型来保证这一点的。Java和 C 是静态类型语言。

动态类型语言

一种在运行期间才去确定数据类型的语言，与静态类型相反。Python 是动态类型的，因为它们确定一个变量的类型是在您第一次给它赋值的时候。

强类型语言

一种总是强制类型定义的语言。Java 和 Python 是强制类型定义的。您有一个整数，如果不明确地进行转换 ，不能将把它当成一个字符串。

弱类型语言

一种类型可以被忽略的语言，与强类型相反。VBScript 是弱类型的。在 VBScript 中，您可以将字符串 ‘12′ 和整数 3 进行连接得到字符串’123′，然后可以把它看成整数 123 ，所有这些都不需要任何的显示转换。

对象机制

具体怎么来理解这个“动态确定变量类型”，就要从Python的Object对象机制说起了。Objects（以下称对象）是Python对于数据

的抽象，Python中所有的数据，都是由对象或者对象之间的关系表示的，函数是对象，字符串是对象，每个东西都是对象的概念。每一个对象都有三种属性：

实体，类型和值。理解实体是理解对象中很重要的一步，实体一旦被创建，那么就一直不会改变，也不会被显式摧毁，同时通常意义来讲，决定对象所支持的操作方

式的类型（type，包括number，string，tuple及其他）也不会改变，改变的只可能是它的值。如果要找一个具体点的说明，实体就相当于对

象在内存中的地址，是本质存在。而类型和值都只是实体的外在呈现。然后Python提供一些接口让使用者和对象交互，比如id(）函数用来获得对象实体的
整形表示（实际在这里就是地址），type()函数获取其类型。

这个object机制，就是c所不具备的，主要体现在下面几点：

1 刚才说了，c是一个静态类型语言，我们可以定义int a, char
b等等，但必须是在源代码里面事先规定。比如我们可以在Python里面任意一处直接规定a =
“lk”，这样，a的类型就是string，这是在其赋值的时候才决定的，我们无须在代码中明确写出。而在C里面，我们必须显式规定char *a =
“lk”，也就是人工事先规定好a的类型

2 由于在C中，没有对象这个概念，只有“数据的表示”，比如说，如果有两个int变量a和b，我们想比较大小，可以用a ＝＝
b来判断，但是如果是两个字符串变量a和b，我们就不得不用strcmp来比较了，因为此时，a和b本质上是指向字符串的指针，如果直接还是用＝＝比较，
那比较的实际是指针中存储的值——地址。

在Java中呢，我们通过使用 str1 == str2 可以确定两个字符串变量是否指向同一块物理内存位置，这叫做“对象同一性”。在 Java 中要比较两个字符串值，你要使用 str1.equals(str2)。

然后在Python中，和前两者都不一样，由于对象的引入，我们可以用“is”这个运算符来比较两个对象的实体，和具体对象的type就没有关系
了，比如你的对象是tuple也好，string也好，甚至class也好，都可以用”is”来比较，本质上就是“对象同一性”的比较，和Java中
的＝＝类似，和 C中的pointer比较类似。Python中也有＝＝比较，这个就是值比较了。

3
由于对象机制的引入，让Python的使用非常灵活，比如我们可以用自省方法来查看内存中以对象形式存在的其它模块和函数，获取它们的信息，并对它们进行
操作。用这种方法，你可以定义没有名称的函数，不按函数声明的参数顺序调用函数，甚至引用事先并不知道名称的函数。 这些操作在C中都是不可想象的。

4 还有一个很有意思的细节，就是类型对对象行为的影响是各方面的，比如说，a = 1; b =
1这个语句中，在Python里面引发的，可能是a，b同时指向一个值为1的对象，也可能是分别指向两个值为1的对象。而例如这个语句，c = []; d
= []，那么c和d是肯定指向不同的，新创建的空list的。没完，如果是”c = d =
[]“这个语句呢？此时，c和d又指向了相同的list对象了。这些区别，都是在c中没有的。

最后，我们来说说为什么python慢。主要原因就是function call
overhead比较大。因为所有东西现在都是对象了，contruct 和destroy 花费也大。连1 + 1 都是 function
call，像’12′+’45′ 这样的要 create a third string object, then calls the string
obj’s __add。可想而知，速度如何能快起来？

列表和数组

分析Python中的list和C中的数组总是很有趣的。相信可能一些朋友和一样，初学列表的时候，都是把它当作是数组来学的。最初对于list和数组区别的定性，主要是集中在两点。首先，list可以包含很多不同的数据类型，比如

["this", 1, "is", "an", "array"]

这个List，如果放在C中，其实是一个字符串数组，相当于二维的了。

其次呢，list有很多方法，其本身就是一个对象，这个和C的单纯数组是不同的。对于List的操作很多样，因为有方法也有重载的运算符。也带来一些问题，比如下面这个例子：

加入我们要产生一个多维列表，用下面这个语句

A = [[None] * 2] * 3

结果，A的值会是

[[None, None], [None, None], [None, None]]

初一看没问题，典型的二维数组形式的列表。好，现在我们想修改第一个None的值，用语句

A[0][0] = 5

现在我们再来看看A的值：

[[5, None], [5, None], [5, None]]

发现问题没有？这是因为用 * 来复制时，只是创建了对这个对象的引用，而不是真正的创建了它。 *3 创建了一个包含三个引用的列表，这三个引用都指向同一个长度为2的列表。其中一个行的改变会显示在所有行中，这当然不是你想要的。解决方法当然有，我们这样来创建

A = [None]*3
for i in range(3):
A[i] = [None] * 2

这样创建了一个包含三个不同的长度为2的列表。

所以，还是一直强调的，越复杂的东西，越灵活，也越容易出错。

代码优化

C是一个很简单的语言，当我们考虑优化的时候，通常想得也很简单，比如系统级调用越少越好（缓冲区机制），消除循环的低效率和不必要的系统引用，等
等，其实主要都是基于系统和硬件细节考虑的。而Python就完全不一样了，当然上面说的这些优化形式，对于Python仍然是实用的，但由于
Python的语法形式千差万别，库和模块多种多样，所以对于语言本身而言，就有很多值得注意的优化要点，举几个例子吧。

比如我们有一个list L1，想要构建一个新的list L2，L2包括L1的头4个元素。按照最直接的想法，代码应该是

L2 = []
for i in range[3]:
L2.append(L1[i])

而更加优化和优美的版本是

L2 = L1[:3]

再比如，如果s1..s7是大字符串(10K+)，那么join([s1,s2,s3,s4,s5,s6,s7])就会比
s1+s2+s3+s4+s5+s6+s7快得多,因为后者会计算很多次子表达式，而join()则在一次过程中完成所有的复制。还有，对于字符串操作，
对字符串对象使用replace()方法。仅当在没有固定字符串模式时才使用正则表达式。

所以说，以优化为评判标准，如果说C是短小精悍，Python就是博大精深。

include和import

在C语言中的include非常简单，因为形式单一，意义明确，当你需要用到外部函数等资源时，就用include。而Python中有一个相似的
机制，就是import。乍一看，这两个家伙挺像的，不都是我们要用外部资源（最常见的就是函数或者模块（Python））时就用这个来指明么？其实不

然，两者的处理机制本质区别在于，C中的include是用于告诉预处理器，这个include指定的文件的内容，你都给我当作在本地源文件中出现过。而

import呢，不是简单的将后面的内容*直接*插入到本地里面去，这玩意更加灵活。事实上，几乎所有类似的机制，Python都比C灵活。这里不是说C
不好，C很简练，我其实更喜欢C。

简单说说这个灵活性。import在python中有三种形式，import X, from X import *( or a,b,c……),
X = __import__(’x')。最常用的是第二种，因为比较方便，不像第一种那样老是用X.mole来调用模块。from X
import *只是import那些public的mole(一般都是不以__命名的模块)，也可以指定a,b,c来import。

什么时候用哪一种形式呢？应该说，在大多数的模块文档里，都会明确告诉你应该用哪种形式。如果需要用到很多对象，那么from X import
*可能更合适一些，但是，就目前来看，大多数第三方Python库都不推荐使用from molename import *
这种格式。这样做会使引入者的namespace混乱。很多人甚至对于那些专门设计用于这种模式的模块（包括Tkinter,
threading和matplot）都不采用这种方式。而如果你仅仅需要某个对象类a，那么用from X import a比用import
X.a更好，因为以后你调用a的函数直接用a.function()既可以了，不用加X。

如果你连自己希望import的模块都不知道怎么办？请注意，此时Python的优势就体现出来了，我们可以用
__import__(mole)来调用mole，其中这个mole是字符串，这样，可以在运行时再决定，你到底要调用什么mole。举
个例子：

def classFromMole (mole, Name):
mod = __import__ (mole)
return getattr (mod, Name)

这里，定义了一个函数classFromMole，你可以在代码的任何时候调用它，

o = classFromMole (MoleOfTheClass, NameOfTheAttribute)()

只需要传入字符串形式的你希望import的模块MoleOfTheClass和其中属性的名字NameOfTheAttribute（当然可以是数据也可以是方法），就能调用了，这个名字字符串不用事先指定，而是根据当时运行的情况来判断。

顺带说一句，Python中import的顺序也有默认规定，这个和C中的include有点类似，因为我们一般都是先include系统文件，再
include自己的头文件（而且还有<>和“”的区别）。Python中呢，一般应该按照以下顺序import模块：

1. 标准库模块 — 如 sys, os, getopt 等

2. 第三方模块

3. 本地实现的模块。

全局变量

这里谈全局变量呢，倒不是说Python和c的全局变量概念不同，他们的概念是相同的。只是在使用机制上，是有一些差异的。举个例子：

– mole.py –
globalvar = 1

def func():
print globalvar
# This makes someglobal readonly,
# any attempt to write to someglobal
# would create a new local variable.

def func2():
global globalvar
globalvar = 2
# this allows you to manipulate the global
# variable

在 func这个函数中，globalvar是只读的。如果你使用了globalvar =
xxx这种赋值语句，Python会重新创造一个新的本地对象并将新值赋给它，原来的对象值不变。而在func2函数中，由于我们事先申明了
globalvar是global的，那么此时的更改就直接在全局变量上生效。

10. 学完Python之后，给你带来了哪些改变

学完Python之后给我改带来的改变还是挺大的，就比如说在工作中我可以更好地去做数据整理和数据归纳，让自己能够得到更好的夸赞和赏识。