python胶水语言示例

‘壹’ python中的for i in range怎么用

• 先要知道rang的作用。range(2,4),其代表[2,3,4]

• 其实Python 的 for i in range (m,n)

• 相当于 C++/java/C# 里面的 for (int i = m; i < n; i++)

• 比如range(1,10)
  

‘贰’ 为什么Python被称为“胶水语言”

胶水语言，原本是Python针对一门叫做perl的语言来讲的。。。。在很长一段时间里，perl语言都是python面临的最大竞争对手。。就和java与C#之间的情况差不多。。
perl语言是捧着金饭碗出生的，刚一出生，就有当时最主流的操作系统Unix保驾护航，成为了Unix内置的标准件，一大群的编程教父为其代言，更少不了一大群疯狂追捧的铁杆粉。。。在很短的时间内，就建立起了一批庞大的用户群，被称为“梦幻脚本语言”。一时之间，所向无敌。
大概两年之后。。与Perl采用同样设计思路的另一门语言，Python诞生了。。一出生地位便十分尴尬。。。。因为与perl语言作用重叠，而perl语言又占据了Python可以发挥的几乎一切领域。。无论Python如何献殷勤，抛媚眼，最终也没能攀上Unix这个爹。。只好硬着头皮，以小三的身份，嫁进了linux的门。。。
作为shell和perl之后，第三种嫁入Linux大院儿的语言，python为了凸显自己的存在价值，便以胶水语言自居。。。即可以在shell与perl之间和谐共处。。。做了几年小三之后，随着Unix闭源，Unix阵营的迅速消亡。。Perl的娘家突然之间倒台了。。
Linux把Perl作为标准件的主要原因，是为了兼顾Unix操作习惯。。。由于Unix阵营的倒台。。Perl也就不像以前那么得宠了。。Python也逐渐开始做一些“本该由Perl来做的事情”。。。随着后来Python越来越“不守本分”。。导致Perl的地位开始下滑。。直到最后双方对调。。Python转成了正房，Perl变成了小三。。
今天的Python，要风得风，要雨得雨，在Linux平台更是唯我独尊，早就不是当年的胶水语言了。。。
————以上为个人2015年的回答————
本人做出以上回答时，Python还是个小语种。当时本人只是站在“动态语言”的立场下进行回复，而不是站在“所有编程语言”的立场之下。
当时本人实在没想到，四年之后，Python会变得这么火，而且火的有些过头。因此对之前的回复进行一些补充。
但由于历史问题导致，Python是一门动态语言，相对于JAVA，C#之类的静态语言来说，并不适合编写较大的程序。尽管编写代码很省事儿，但却难以维护，后续问题较多。因此Python并不能替代静态语言，更适合作为一门辅助语言来使用。

‘叁’ 为什称Python是一种胶水语言

python现在最广为闻名的形容大概有这些：

他是很好的胶水语言。什么是胶水语言？反正当时的我不知道。
他是新一代的系统脚本。系统脚本是什么？
其次就是代码可读性。不过，这个其实还是争议挺大的，我也不准备在这多说了。

反正我发现大家其实都没解释清楚。

大概是因为，那些大牛们都已经把很多东西习以为常了，却不知道新人其实都一头雾水。其实事情也没那么复杂。

胶水语言

先从Hello world开始。所有学python的童鞋都会从这句话开始：

print "Hello World!"。

问题来了：为什么所有语言第一件做的事情，就是Hello World？

其实，他代表了UNIX统一的文本处理模型及接口。这些个玩意，Windows的编程领域是很难接触到的也很难理解的。

下面写个范例。比如我这么干了：

# file: say.py
import sys
txt = sys.argv[1]
print "Hello %s!"%(txt)

那么我就可以在Linux或Mac的终端上直接输入：

python say.py World

输出结果就会是：

Hello World!

这样就确保了，在终端调用上的直观与可编程性。

这样，我就不用必须在别的python语言里面调用python了，而能够直接在shell上跟其它处理程序直接连接。

BTW，这其实也是Hello world，呵呵。

再玩复杂点的：

file: say2.py
import sys
for line in sys.stdin.readlines():
print "Hello %s!"%(line.strip())

那么我就可以在终端这么干：echo -e 'water\nmaomaol\nkenbing\nlonger\nchuang'|python say3.py

输出就会是：
Hello water!
Hello maomaol!
Hello kenbing!
Hello longer!
Hello chuang!

再进一步，我可以把前面的内容写成文件，比如写成一个这样的文件：

names.txt
water
maomaol
kenbing
longer
chuang

就可以直接更便捷地做处理：

cat names.txt | python say2.py 这样，我就用cat命令把文本打印出来，然后输出到say2.py上去了。

输出一样的结果。

但是，我输入到终端又有什么用呢？？？没错，到终端的确没啥用，我们把他输出到文件吧！

cat names.txt | python say2.py > result.txt

就这样，结果就保存到了result.txt这个文件里了。

这样做的意义是什么？

意义就是，在终端上我可以随意地组合他和其它程序，作为一个中间处理模块。

而且，他可以如此地简单便捷，一些简单的脚本只需要cat一下马上就能明白是什么意思。

一个表达式一行代码，代码块有一致的标准的缩进，标准的命名方式，简练的语言，支持注释……

别的程序要访问或调用，很简单，一个命令把指定数据输入到这里就好，然后要怎么拼接怎么拼接；
周期性地处理也没问题，输出到文件，等待别的程序调用。

比起windows各种诡异的processer，各种诡异的二进制存储的文件，这样一致的接口简直能让人想哭了。

系统脚本上：

他比SHELL多了很多数学及字符串处理能力，还多了很多很好用的迭代方法，还多了很多的原生的数据结构；
他比PERL多了很要命的代码可读性。
比起ruby和nodejs，他基本所有机器都预装，而且已经经历了时间的考验。虽然，将来的确会有被这俩货代替的可能性。
比起C/C++，他多了一个终端、甚至像ipython这样的加强版神器终端，可以边调试代码边把没问题的代码写进文件。而且，源码即可执行。

在我看来，这些就是python的优势。让他当之无愧是系统脚本的王者。

只可惜，现在就连大多数的程序员，都已经被图形化界面给宠坏了，也习惯了各种大厂商、IDE提供的诸多工具包与功能，却把很多很基础的东西都给忽略了，却在不断地、重复地造轮子。这就叫码农。

所以，大概也就敢于拥抱变化的系统管理员、运维工程师或数据分析工程师，才会长久地持续地喜欢python。

这个用户群，小众而又庞大，而且整个业界对这这方面的专家有着很大的缺口。

纯以前端兼设计师的身份，向这部分人群表示高山仰止。

然后，我再继续折腾别的东西去。

‘肆’ python程序题

Python是一种编程语言，它有对象、模块、线程、异常处理和自动内存管理。可以加入与其他语言的对比。下面是回答这一问题的几个关键Python是一种解释型语言，python代码在运行之前不需要编译Python是动态类型语言，在声明变量时，不需要说明变量的类型Python适合面向对象的编程，因为它支持通过组合与继承的方式定义类在Python语言中，函数是第一类对象 Python代码编写快，但是运行速度比编译语言通常要慢Python用途广泛，常被用作胶水语言，可帮助其他语言和组件改善运行状况 使用Python，程序员可以专注于算法和数据结构的设计，而不用处理底层的细节。

‘伍’ 标题 python 的胶水特性怎么理解

phthon作为胶水语言，具有胶水特性，可以做以下理解:
Python就好像是一瓶胶水一样，拿来就能用，可以把不同的东西方便地粘在一起，组成新的代码，并且效果立竿见影。Python作为一种胶水语言的特点：交互感强、语法简洁、编程方便、丰富的库。

‘陆’ python为啥叫胶水语言，以及如何操作shell

一般真正的胶水语言是说 shell 工具，包括负责调用程序的 shell 本身和进行管道过滤的 sed / awk 甚至 perl 等。相比 cat | grep keyword | cut | awk | xargs 这种管道组合，Python 不算正统的“胶水语言”。

‘柒’ 用Python能做哪些事情

Python作为一门胶水语言，其实能做的事非常多，下面我简单介绍一下，分为八个方面，主要内容如下：

数据处理

Python提供了大量用于数据处理和科学计算的库，像numpy,scipy,pandas等，对于矩阵计算、线性代数等，numpy可以快速计算并得到结果，pandas内置的DataFrame类型可以快速处理各种常见的文件，像CSV，Excel，JSon等，是数据分析的利器，在数据处理中经常使用：

可视化

Python数据可视化库也非常丰富，除了经常使用的matplotlib外，还有许多其他可视化库，像seaborn，pyecharts等，绘制的图形种类更丰富，更漂亮，代码量也更少，非常容易学习，对于日常作图制表来说，是一个非常不错的选择：

机器学习

现在机器学习正火，其实Python里面也有现成的机器学习模块可供学习—scikit-learn，对于常见的机器学习算法，像分类、回归、聚类、降维等，这个模块都有现成的代码可直接使用，非常方便，对于想入门机器学习的朋友来说，这是一个非常不错的选择：

神经网络

神经网络起源应该比较早了，目前在图像领域应用比较广泛，Python也有现成的神经网络模块可供使用，比较有名的就是谷歌开源的tensorflow，可以快速构建神经网氏轿络模型，并支持GPU计算，对于科研人员来说，是一个非常不错的选择，当然，除此之虚埋外，还有更高级的theano，keras等，使用也非常方便：

财经金融

对于想快速获取股票财经数据的朋友来说，Python也有现成的模块可供使用—tushare，一个免费、开源的财经数据接口包，可以快速获取国内股票数据，而且自动整合了数据爬取、清洗到加工的过程，使用起来非常不错，对于金融分析人员来说，是一个非常不错的工具：

爬虫

Python非常适合做网页爬虫，像常见的urllib，bs4，requests，lxml等模块，对于爬取大部分网页来说非常容易，请求解析于一身，可以快速获取到我们需要的数据，当然，为了提高开发效率，避免重复造轮子，Python也提供了一个非常受欢迎的爬虫框架—scrapy，可定制性更高，用户只需要添加少量代码，便可快速启动爬虫：

游戏开发

对于游戏开发来差核蚂说，Python也有一个专门的平台—pygame，专门用于游戏开发，对于开发小型游戏来说，这是一个非常不错的选择，摆脱了低级语言的束缚，代码量更少也更易学习，对于游戏感兴趣的朋友来说，这是一个非常不错的选择：

视频下载

对于视频下载来说，Python也有一个下载利器—you-get，可以免费快速的下载优酷、B站、美拍等网站视频，不需要登录，一键you-get就可以下载视频到本地，还支持在线播放功能，除此之外，还可以下载图片、音频等文件，是一个非常实用的工具：

目前，就分享这8个方便吧，比较实用也比较有趣，当然，还有许多其他方面的，像Web开发、桌面GUI、测试、运维、树莓派等，网上也有相关资料可供参考，感兴趣的朋友可以自己搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧

‘捌’ 为什称Python是一种胶水语言

有七大优势所致。

1. 优质的文档

2.平台无关，可以在现在每一个*nix版本上使用

3.和其他面向对象编程语言比学习更加简单快速

4.Python有许多图像加强库像Python Imaging Libary,VTK和Maya 3D可视化工具包，Numeric Python, Scientific Python和其他很毕粗多可用工具可以于数值和虚数耐科学应用。

5.Python的设计非常好，快速，坚固，可移植，可扩展。很明显这些对于人工智能应用来说都是非常重要的因素。

6.对于科学用差春途的广泛编程任务都很有用，无论从小的shell脚本还是整个网站应用。

7.最后，它是开源的。可以得到相同的社区支持。

‘玖’ Python中执行系统命令常见的几种方法

#我知道两种（Windows系统）
#1：
os.system('commandline')#直接运行，运行成功返回0
#2：
p=os.popen('commandline')#打开一个线程运行命令，并可以像读取文件一样读取返回信息
print(p.read())#读取返回信息
p.close()#关闭

‘拾’ 被称作胶水语言的Python，到底该怎么学

“Python很简单”的误区

Python编译起来对比Java和C++相对简单一些，这边就不举例了。但搜梁之所以说简单，是因为Python的库很多，不需要你从头开始编译，直接调用就可以了。而且运行速度快。所以Python被大家说为简蚂罩单，仅限入门学习基础语法以及精通掌握的人。

但是后期学到Python高阶函数等内容就发现越来越难，每一个知识点都是长篇大论的内容。

Python如何学好

有一点点语法基础后建议大家看笨办法学Python这本书，相对来说简单。而且讲的内容都很浅，用一些集中的时间去读完，就会发现原理你也都能理解。

书籍看完了可以找一些视频课程，跟着敲代码了。大家前期学Python会有很多成就感，后面要学习一下linux相关的知识，起码一些常用的命令是一定要会的。前期最好自己可以完成一个小 游戏 类的项目，比如飞闷漏闹机大战这类的。

学到这里大家就可以学一些web前端相关的内容了，有一点web知识就可以接触爬虫和网站开发了。

一般来说按照进度学习前8天来学习Python集成开发环境以及种简单的变量一直学到函数相关知识点。看书最好是一周的集中时间来啃完一本书。在用五天的时间学习Python面向对象以及设计模式。

后面用两天的时间进行项目学习，再用一天的时间默写项目中出现的代码。以上步骤全部下来顶多一周的时间就算是入门了。

至于后面的web和爬虫，在大家有了基础之后只会学习得越来越轻松。

真正的难点

真正的难点在于选好方向，数据分析方向就需要有良好的算法基础，并且不同行业的数据分析都需要行业经验。

人工智能方向是一个综合学科，不建议没有任何工作经验的同学直接入门人工智能方向，容易自闭哈哈~

最后小谷来推一波课，如果大家自控力不强，想系统地学习并且又想快速地提高，欢迎了解“链接”从0开始培养你，让你始终快人一步，迅速打造你的职场竞争力！