pythonapi编程_如何使用python 开发一个api

❶ 编程语言python入门要学习哪些

学习python，主要学习ython基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等；之后再进阶学习，如框架等。

阶段一：Python开发基础

Python全栈开发与人工智能之Python开发基础知识学习内容包括：Python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。

阶段二：Python高级编程和数据库开发

Python全栈开发与人工智能之Python高级编程和数据库开发知识学习内容包括：面向对象开发、Socket网络编程、线程、进程、队列、IO多路模型、Mysql数据库开发等。

阶段三：前端开发

Python全栈开发与人工智能之前端开发知识学习内容包括：Html、CSS、JavaScript开发、Jquery&bootstrap开发、前端框架VUE开发等。(更多学习内容，请点击Python学习网)

阶段四：WEB框架开发

Python全栈开发与人工智能之WEB框架开发学习内容包括：Django框架基础、Django框架进阶、BBS+Blog实战项目开发、缓存和队列中间件、Flask框架学习、Tornado框架学习、Restful API等。

阶段五：爬虫开发

Python全栈开发与人工智能之爬虫开发学习内容包括：爬虫开发实战。

阶段六：全栈项目实战

Python全栈开发与人工智能之全栈项目实战学习内容包括：企业应用工具学习、CRM客户关系管理系统开发、路飞学城在线教育平台开发等。

阶段七：数据分析

Python全栈开发与人工智能之数据分析学习内容包括：金融量化分析。

阶段八：人工智能

Python全栈开发与人工智能之人工智能学习内容包括：机器学习、图形识别、无人机开发、无人驾驶等。

阶段九：自动化运维&开发

Python全栈开发与人工智能之自动化运维&开发学习内容包括：CMDB资产管理系统开发、IT审计+主机管理系统开发、分布式主机监控系统开发等。

阶段十：高并发语言GO开发

Python全栈开发与人工智能之高并发语言GO开发学习内容包括：GO语言基础、数据类型与文件IO操作、函数和面向对象、并发编程等。

相关信息：

Python的设计目标之一是让代码具备高度的可阅读性。它设计时尽量使用其它语言经常使用的标点符号和英文单字，让代码看起来整洁美观。它不像其他的静态语言如C、Pascal那样需要重复书写声明语句，也不像它们的语法那样经常有特殊情况和意外。

Python开发者有意让违反了缩进规则的程序不能通过编译，以此来强制程序员养成良好的编程习惯。并且Python语言利用缩进表示语句块的开始和退出（Off-side规则），而非使用花括号或者某种关键字。增加缩进表示语句块的开始，而减少缩进则表示语句块的退出。缩进成为了语法的一部分。

❷ Python数据库API(DB API)

虽然 Python 需要为操作不同的数据库使用不同的模块，但不同的数据库模块并非没有规律可循，因为它们基本都遵守 Python 制订的 DB API 协议，目前该协议的最新版本是 2.0，因此这些数据库模块有很多操作其实都是相同的。下面先介绍不同数据库模块之间的通用内容。
全局变量
Python 推荐支持 DB API 2.0 的数据库模块都应该提供如下 3 个全局变量：
apilevel：该全局变量显示数据库模块的 API 版本号。对于支持 DB API 2.0 版本的数据库模块来说，该变量值通常就是 2.0。如果这个变量不存在，则可能该数据库模块暂时不支持 DB API 2.0。读者应该考虑选择使用支持该数据库的其他数据库模块。
threadsafety：该全局变量指定数据库模块的线程安全等级，该等级值为 0～3 ，其中 3 代表该模块完全是线程安全的；1 表示该模块具有部分线程安全性，线程可以共享该模块，但不能共享连接；0 则表示线程完全不能共享该模块。
paramstyle：该全局变量指定当 SQL 语句需要参数时，可以使用哪种风格的参数。该变量可能返回如下变量值：
format：表示在 SQL 语句中使用 Python 标准的格式化字符串代表参数。例如，在程序中需要参数的地方使用 %s，接下来程序即可为这些参数指定参数值。
pyformat：表示在 SQL 语句中使用扩展的格式代码代表参数。比如使用 %(name)，这样即可使用包含 key 为 name 的字典为该参数指定参数值。
qmark：表示在 SQL 语句中使用问号（?）代表参数。在 SQL 语句中有几个参数，全部用问号代替。
numeric：表示在 SQL 语句中使用数字占位符（:N）代表参数。例如：1 代表一个参数，:2 也表示一个参数，这些数字相当于参数名，因此它们不一定需要连续。
named：表示在 SQL 语句中使用命名占位符（:name）代表参数。例如 :name 代表一个参数，:age 也表示一个参数。
通过查阅这些全局变量，即可大致了解该数据库 API 模块的对外的编程风格，至于该模块内部的实现细节，完全由该模块实现者负责提供，通常不需要开发者关心。
数据库 API 的核心类
遵守 DB API 2.0 协议的数据库模块通常会提供一个 connect() 函数，该函数用于连接数据库，并返回数据库连接对象。
数据库连接对象通常会具有如下方法和属性：
cursor(factory=Cursor)：打开游标。
commit()：提交事务。
rollback()：回滚事务。
close()：关闭数据库连接。
isolation_level：返回或设置数据库连接中事务的隔离级别。
in_transaction：判断当前是否处于事务中。
上面第一个方法可以返回一个游标对象，游标对象是 Python DB API 的核心对象，该对象主要用于执行各种 SQL 语句，包括 DDL、DML、select 查询语句等。使用游标执行不同的 SQL 语句返回不同的数据。
游标对象通常会具有如下方法和属性：
execute(sql[, parameters])：执行 SQL 语句。parameters 参数用于为 SQL 语句中的参数指定值。
executemany(sql, seq_of_parameters)：重复执行 SQL 语句。可以通过 seq_of_parameters 序列为 SQL 语句中的参数指定值，该序列有多少个元素，SQL 语句被执行多少次。
executescript(sql_script)：这不是 DB API 2.0 的标准方法。该方法可以直接执行包含多条 SQL 语句的 SQL 脚本。
fetchone()：获取查询结果集的下一行。如果没有下一行，则返回 None。
fetchmany(size=cursor.arraysize)：返回查询结果集的下 N 行组成的列表。如果没有更多的数据行，则返回空列表。
fetchall()：返回查询结果集的全部行组成的列表。
close()：关闭游标。
rowcount：该只读属性返回受 SQL 语句影响的行数。对于 executemany() 方法，该方法所修改的记录条数也可通过该属性获取。
lastrowid：该只读属性可获取最后修改行的 rowid。
arraysize：用于设置或获取 fetchmany() 默认获取的记录条数，该属性默认为 1。有些数据库模块没有该属性。
description：该只读属性可获取最后一次查询返回的所有列的信息。
connection：该只读属性返回创建游标的数据库连接对象。有些数据库模块没有该属性。
总结来看，Python 的 DB API 2.0 由一个 connect() 开始，一共涉及数据库连接和游标两个核心 API。它们的分工如下：
数据库连接：用于获取游标、控制事务。
游标：执行各种 SQL 语句。
掌握了上面这些 API 之后，接下来可以大致归纳出 Python DB API 2.0 的编程步骤。
操作数据库的基本流程
使用 Python DB API 2.0 操作数据库的基本流程如下：
调用 connect() 方法打开数据库连接，该方法返回数据库连接对象。
通过数据库连接对象打开游标。
使用游标执行 SQL 语句（包括 DDL、DML、select 查询语句等）。如果执行的是查询语句，则处理查询数据。
关闭游标。
关闭数据库连接。
下图显示了使用 Python DB API 2.0 操作数据库的基本流程。

❸ 如何用python 快速做出一个api服务

python 轻量级的框架flask
可以让你在两分钟内，搭建出一个简单的
api接口服务
轻量级不代表功能简单，容易上手
它的优势是，模块化，易扩展，定制性强
比如：一个最简单api接口2 分钟搞定
加入你需要加入登录验证功能
加入页面跳转功能呢
如果想要渲染加载前段页面呢
flask框里有你意想不到的插件，让你完成最够强大
的功能，怎么样，赶紧来试试吧

❹ 如何使用python 开发一个api

使用 Python 和 Flask 设计 RESTful API

近些年来 REST (REpresentational State Transfer) 已经变成了 web services 和 web APIs 的标配。

在本文中我将向你展示如何简单地使用 Python 和 Flask 框架来创建一个 RESTful 的 web service。

什么是 REST？

六条设计规范定义了一个 REST 系统的特点:

客户端-服务器: 客户端和服务器之间隔离，服务器提供服务，客户端进行消费。
无状态: 从客户端到服务器的每个请求都必须包含理解请求所必需的信息。换句话说，服务器不会存储客户端上一次请求的信息用来给下一次使用。
可缓存: 服务器必须明示客户端请求能否缓存。
分层系统: 客户端和服务器之间的通信应该以一种标准的方式，就是中间层代替服务器做出响应的时候，客户端不需要做任何变动。
统一的接口: 服务器和客户端的通信方法必须是统一的。
按需编码: 服务器可以提供可执行代码或脚本，为客户端在它们的环境中执行。这个约束是唯一一个是可选的。

什么是一个 RESTful 的 web service？

REST 架构的最初目的是适应万维网的 HTTP 协议。

RESTful web services 概念的核心就是“资源”。资源可以用URI来表示。客户端使用 HTTP 协议定义的方法来发送请求到这些 URIs，当然可能会导致这些被访问的”资源“状态的改变。

HTTP 标准的方法有如下:

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

HTTP 方法行为示例

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

GET 获取资源的信息 http://example.com/api/orders

GET 获取某个特定资源的信息 http://example.com/api/orders/123

POST 创建新资源 http://example.com/api/orders

PUT 更新资源 http://example.com/api/orders/123

DELETE 删除资源 http://example.com/api/orders/123

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

REST 设计不需要特定的数据格式。在请求中数据可以以JSON形式, 或者有时候作为 url 中查询参数项。

设计一个简单的 web service

坚持 REST 的准则设计一个 web service 或者 API 的任务就变成一个标识资源被展示出来以及它们是怎样受不同的请求方法影响的练习。

比如说，我们要编写一个待办事项应用程序而且我们想要为它设计一个 web service。要做的第一件事情就是决定用什么样的根 URL 来访问该服务。例如，我们可以通过这个来访问:

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

在这里我已经决定在 URL 中包含应用的名称以及 API 的版本号。在 URL 中包含应用名称有助于提供一个命名空间以便区分同一系统上的其它服务。在 URL 中包含版本号能够帮助以后的更新，如果新版本中存在新的和潜在不兼容的功能，可以不影响依赖于较旧的功能的应用程序。

下一步骤就是选择将由该服务暴露(展示)的资源。这是一个十分简单地应用，我们只有任务，因此在我们待办事项中唯一的资源就是任务。

我们的任务资源将要使用 HTTP 方法如下:

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

HTTP 方法 URL 动作

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

GET http://[hostname]/todo/api/v1.0/tasks 检索任务列表

GET http://[hostname]/todo/api/v1.0/tasks/[task_id] 检索某个任务

POST http://[hostname]/todo/api/v1.0/tasks 创建新任务

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

DELETE http://[hostname]/todo/api/v1.0/tasks/[task_id] 删除任务

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

我们定义的任务有如下一些属性:

id: 任务的唯一标识符。数字类型。
title: 简短的任务描述。字符串类型。
description: 具体的任务描述。文本类型。
done: 任务完成的状态。布尔值。

目前为止关于我们的 web service 的设计基本完成。剩下的事情就是实现它！

Flask 框架的简介

如果你读过Flask Mega-Tutorial 系列，就会知道 Flask 是一个简单却十分强大的 Python web 框架。

在我们深入研究 web services 的细节之前，让我们回顾一下一个普通的 Flask Web 应用程序的结构。

我会首先假设你知道 Python 在你的平台上工作的基本知识。我将讲解的例子是工作在一个类 Unix 操作系统。简而言之，这意味着它们能工作在 linux，Mac OS X 和 Windows(如果你使用Cygwin)。如果你使用 Windows 上原生的 Python 版本的话，命令会有所不同。

让我们开始在一个虚拟环境上安装 Flask。如果你的系统上没有 virtualenv，你可以从https://pypi.python.org/pypi/virtualenv上下载:

$ 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

既然已经安装了 Flask，现在开始创建一个简单地网页应用，我们把它放在一个叫 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)

为了运行这个程序我们必须执行 app.py:

$ chmod a+x app.py

$ ./app.py

* Running on http://127.0.0.1:5000/

* Restarting with reloader

现在你可以启动你的网页浏览器，输入http://localhost:5000看看这个小应用程序的效果。

简单吧？现在我们将这个应用程序转换成我们的 RESTful service！

使用 Python 和 Flask 实现 RESTful services

使用 Flask 构建 web services 是十分简单地，比我在Mega-Tutorial中构建的完整的服务端的应用程序要简单地多。

在 Flask 中有许多扩展来帮助我们构建 RESTful services，但是在我看来这个任务十分简单，没有必要使用 Flask 扩展。

我们 web service 的客户端需要添加、删除以及修改任务的服务，因此显然我们需要一种方式来存储任务。最直接的方式就是建立一个小型的数据库，但是数据库并不是本文的主体。学习在 Flask 中使用合适的数据库，我强烈建议阅读Mega-Tutorial。

这里我们直接把任务列表存储在内存中，因此这些任务列表只会在 web 服务器运行中工作，在结束的时候就失效。这种方式只是适用我们自己开发的 web 服务器，不适用于生产环境的 web 服务器，这种情况一个合适的数据库的搭建是必须的。

我们现在来实现 web service 的第一个入口:

#!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)

正如你所见，没有多大的变化。我们创建一个任务的内存数据库，这里无非就是一个字典和数组。数组中的每一个元素都具有上述定义的任务的属性。

取代了首页，我们现在拥有一个 get_tasks 的函数，访问的 URI 为 /todo/api/v1.0/tasks，并且只允许 GET 的 HTTP 方法。

这个函数的响应不是文本，我们使用 JSON 数据格式来响应，Flask 的 jsonify 函数从我们的数据结构中生成。

使用网页浏览器来测试我们的 web service 不是一个最好的注意，因为网页浏览器上不能轻易地模拟所有的 HTTP 请求的方法。相反，我们会使用 curl。如果你还没有安装 curl 的话，请立即安装它。

通过执行 app.py，启动 web service。接着打开一个新的控制台窗口，运行以下命令:

$ 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"

}

]

}

我们已经成功地调用我们的 RESTful service 的一个函数！

现在我们开始编写 GET 方法请求我们的任务资源的第二个版本。这是一个用来返回单独一个任务的函数:

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]})

第二个函数有些意思。这里我们得到了 URL 中任务的 id，接着 Flask 把它转换成函数中的 task_id 的参数。

我们用这个参数来搜索我们的任务数组。如果我们的数据库中不存在搜索的 id，我们将会返回一个类似 404 的错误，根据 HTTP 规范的意思是 “资源未找到”。

如果我们找到相应的任务，那么我们只需将它用 jsonify 打包成 JSON 格式并将其发送作为响应，就像我们以前那样处理整个任务集合。

调用 curl 请求的结果如下:

$ 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>

当我们请求 id #2 的资源时候，我们获取到了，但是当我们请求 #3 的时候返回了 404 错误。有关错误奇怪的是返回的是 HTML 信息而不是 JSON，这是因为 Flask 按照默认方式生成 404 响应。由于这是一个 Web service 客户端希望我们总是以 JSON 格式回应，所以我们需要改善我们的 404 错误处理程序:

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

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

我们会得到一个友好的错误提示:

$ 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"

}

接下来就是 POST 方法，我们用来在我们的任务数据库中插入一个新的任务:

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

添加一个新的任务也是相当容易地。只有当请求以 JSON 格式形式，request.json 才会有请求的数据。如果没有数据，或者存在数据但是缺少 title 项，我们将会返回 400，这是表示请求无效。

接着我们会创建一个新的任务字典，使用最后一个任务的 id + 1 作为该任务的 id。我们允许 description 字段缺失，并且假设 done 字段设置成 False。

我们把新的任务添加到我们的任务数组中，并且把新添加的任务和状态 201 响应给客户端。

使用如下的 curl 命令来测试这个新的函数:

$ 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 上并且运行 Cygwin 版本的 curl，上面的命令不会有任何问题。然而，如果你使用原生的 curl，命令会有些不同:

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

当然在完成这个请求后，我们可以得到任务的更新列表:

$ 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"

}

]

}

剩下的两个函数如下所示:

@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是什么样的编程语言

python是什么类型的编程语言？ Python是一种计算机程序设计语言，是一种面向对象的动态、强类型脚本语言（解释型语言）。脚本语言：一般也是解释型语言。

优点

简单：Python是一种代表简单主义思想的语言。阅读一个良好的Python程序就感觉像是在读英语一样。它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。

易学：Python极其容易上手，因为Python有极其简单的说明文档。

易读、易维护：风格清晰划一、强制缩进

用途广泛

速度快：Python 的底层是用 C 语言写的，很多标准库和第三方库也都是用 C 写的，运行速度非常快。

免费、开源：Python是FLOSS（自由/开放源码软件）之一。使用者可以自由地发布这个软件的拷贝、阅读它的源代码、对它做改动、把它的一部分用于新的自由软件中。FLOSS是基于一个团体分享知识的概念。

高层语言：用Python语言编写程序的时候无需考虑诸如如何管理你的程序使用的内存一类的底层细节。

可移植性：由于它的开源本质，Python已经被移植在许多平台上（经过改动使它能够工作在不同平台上）。这些平台包括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基于linux开发的android平台。

解释性：一个用编译性语言比如C或C++写的程序可以从源文件（即C或C++语言）转换到一个你的计算机使用的语言（二进制代码，即0和1）。这个过程通过编译器和不同的标记、选项完成。

运行程序的时候，连接/转载器软件把你的程序从硬盘复制到内存中并且运行。而Python语言写的程序不需要编译成二进制代码。你可以直接从源代码运行程序。

在计算机内部，Python解释器把源代码转换成称为字节码的中间形式，然后再把它翻译成计算机使用的机器语言并运行。这使得使用Python更加简单。也使得Python程序更加易于移植。

面向对象：Python既支持面向过程的编程也支持面向对象的编程。在“面向过程”的语言中，程序是由过程或仅仅是可重用代码的函数构建起来的。在“面向对象”的语言中，程序是由数据和功能组合而成的对象构建起来的。

Python是完全面向对象的语言。函数、模块、数字、字符串都是对象。并且完全支持继承、重载、派生、多继承，有益于增强源代码的复用性。Python支持重载运算符和动态类型。相对于Lisp这种传统的函数式编程语言，Python对函数式设计只提供了有限的支持。有两个标准库(functools, itertools)提供了Haskell和Standard ML中久经考验的函数式程序设计工具。

可扩展性、可扩充性：如果需要一段关键代码运行得更快或者希望某些算法不公开，可以部分程序用C或C++编写，然后在Python程序中使用它们。

Python本身被设计为可扩充的。并非所有的特性和功能都集成到语言核心。Python提供了丰富的API和工具，以便程序员能够轻松地使用C语言、C++、Cython来编写扩充模块。Python编译器本身也可以被集成到其它需要脚本语言的程序内。因此，很多人还把Python作为一种“胶水语言”（glue language）使用。使用Python将其他语言编写的程序进行集成和封装。在Google内部的很多项目，例如Google Engine使用C++编写性能要求极高的部分，然后用Python或Java/Go调用相应的模块。《Python技术手册》的作者马特利（Alex Martelli）说：“这很难讲，不过，2004 年，Python 已在Google内部使用，Google 召募许多 Python 高手，但在这之前就已决定使用Python，他们的目的是 Python where we can, C++ where we must，在操控硬件的场合使用C++，在快速开发时候使用 Python。”

可嵌入性：可以把Python嵌入C/C++程序，从而向程序用户提供脚本功能。

丰富的库：Python标准库确实很庞大。它可以帮助处理各种工作，包括正则表达式、文档生成、单元测试、线程、数据库、网页浏览器、CGI、FTP、电子邮件、XML、XML-RPC、HTML、WAV文件、密码系统、GUI（图形用户界面）、Tk和其他与系统有关的操作。这被称作Python的“功能齐全”理念。除了标准库以外，还有许多其他高质量的库，如wxPython、Twisted和Python图像库等等。

规范的代码：Python采用强制缩进的方式使得代码具有较好可读性。而Python语言写的程序不需要编译成二进制代码。Python的作者设计限制性很强的语法，使得不好的编程习惯（例如if语句的下一行不向右缩进）都不能通过编译。其中很重要的一项就是Python的缩进规则。一个和其他大多数语言（如C）的区别就是，一个模块的界限，完全是由每行的首字符在这一行的位置来决定（而C语言是用一对花括号{}来明确的定出模块的边界，与字符的位置毫无关系）。通过强制程序员们缩进（包括if，for和函数定义等所有需要使用模块的地方），Python确实使得程序更加清晰和美观。

高级动态编程：虽然Python可能被粗略地分类为“脚本语言”（script language），但实际上一些大规模软件开发计划例如Zope、Mnet及BitTorrent，Google也广泛地使用它。Python的支持者较喜欢称它为一种高级动态编程语言，原因是“脚本语言”泛指仅作简单程序设计任务的语言，如shellscript、VBScript等只能处理简单任务的编程语言，并不能与Python相提并论。

做科学计算优点多：说起科学计算，首先会被提到的可能是MATLAB。除了MATLAB的一些专业性很强的工具箱还无法被替代之外，MATLAB的大部分常用功能都可以在Python世界中找到相应的扩展库。和MATLAB相比，用Python做科学计算有如下优点：

● 首先，MATLAB是一款商用软件，并且价格不菲。而Python完全免费，众多开源的科学计算库都提供了Python的调用接口。用户可以在任何计算机上免费安装Python及其绝大多数扩展库。

● 其次，与MATLAB相比，Python是一门更易学、更严谨的程序设计语言。它能让用户编写出更易读、易维护的代码。

● 最后，MATLAB主要专注于工程和科学计算。然而即使在计算领域，也经常会遇到文件管理、界面设计、网络通信等各种需求。而Python有着丰富的扩展库，可以轻易完成各种高级任务，开发者可以用Python实现完整应用程序所需的各种功能。

缺点

单行语句和命令行输出问题：很多时候不能将程序连写成一行，如import sys;for i in sys.path:print i。而perl和awk就无此限制，可以较为方便的在shell下完成简单程序，不需要如Python一样，必须将程序写入一个.py文件。

给初学者带来困惑：独特的语法，这也许不应该被称为局限，但是它用缩进来区分语句关系的方式还是给很多初学者带来了困惑。即便是很有经验的Python程序员，也可能陷入陷阱当中。

运行速度慢：这里是指与C和C++相比。Python开发人员尽量避开不成熟或者不重要的优化。一些针对非重要部位的加快运行速度的补丁通常不会被合并到Python内。所以很多人认为Python很慢。不过，根据二八定律，大多数程序对速度要求不高。在某些对运行速度要求很高的情况，Python设计师倾向于使用JIT技术，或者用使用C/C++语言改写这部分程序。可用的JIT技术是PyPy。

和其他语言区别

对于一个特定的问题，只要有一种最好的方法来解决

这在由Tim Peters写的Python格言（称为The Zen of Python）里面表述为：There should be one-- and preferably only one --obvious way to do it. 这正好和Perl语言（另一种功能类似的高级动态语言）的中心思想TMTOWTDI（There's More Than One Way To Do It）完全相反。

Python的设计哲学是“优雅”、“明确”、“简单”。因此，Perl语言中“总是有多种方法来做同一件事”的理念在Python开发者中通常是难以忍受的。Python开发者的哲学是“用一种方法，最好是只有一种方法来做一件事”。在设计Python语言时，如果面临多种选择，Python开发者一般会拒绝花俏的语法，而选择明确的没有或者很少有歧义的语法。由于这种设计观念的差异，Python源代码通常被认为比Perl具备更好的可读性，并且能够支撑大规模的软件开发。这些准则被称为Python格言。在Python解释器内运行import this可以获得完整的列表。

更高级的Virtual Machine

Python在执行时，首先会将.py文件中的源代码编译成Python的byte code（字节码），然后再由Python Virtual Machine（Python虚拟机）来执行这些编译好的byte code。这种机制的基本思想跟Java，.NET是一致的。然而，Python Virtual Machine与Java或.NET的Virtual Machine不同的是，Python的Virtual Machine是一种更高级的Virtual Machine。这里的高级并不是通常意义上的高级，不是说Python的Virtual Machine比Java或.NET的功能更强大，而是说和Java 或.NET相比，Python的Virtual Machine距离真实机器的距离更远。或者可以这么说，Python的Virtual Machine是一种抽象层次更高的Virtual Machine。基于C的Python编译出的字节码文件，通常是.pyc格式。除此之外，Python还可以以交互模式运行，比如主流操作系统Unix/Linux、Mac、Windows都可以直接在命令模式下直接运行Python交互环境。直接下达操作指令即可实现交互操作。

❻ python编程例子有哪些

python编程经典例子：

1、画爱心表白、图形都是由一系列的点(X，Y)构成的曲线，由于X，Y满足一定的关系，所以就可以建立模型，建立表达式expression，当满足时，两个for循环（for X in range；for Y in range）就会每行每列的打印。

(6)pythonapi编程扩展阅读：

Python开发者有意让违反了缩进规则的程序不能通过编译，以此来强制程序员养成良好的编程习惯。并且Python语言利用缩进表示语句块的开始和退出，而非使用花括号或者某种关键字。增加缩进表示语句块的开始，而减少缩进则表示语句块的退出，缩进成为了语法的一部分。

❼ python怎么调用api接口

调用windows API的方式其实有两种，第一种是通过第三方模块pywin32。
如果小伙伴安装了pip，可以通过pip安装pywin32
在命令行中运行pip pst查看是否安装了pywin32
如图
我们这里调用一个windows最基本的API，MessageBox，该接口可以显示一个对话框。
这里小编就不过多介绍了，只简单的描述MessageBox接口，MessageBox是windows的一个API接口，作用是显示一个对话框。
原型为：
int WINAPI MessageBox(HWND hWnd,LPCTSTR lpText,LPCTSTR lpCaption,UINT uType);
第一个参数hWnd，指明了该对话框属于哪个窗口，lpText为窗口提示信息，lpCaption则为窗口标题，uType则是定义对话框的按钮和图标。
这里我们需要导入win32api这个模块（隶属于pywin32），如果需要宏定义的，API的宏被定义在win32con（同隶属于pywin32）模块内。
这里我们只导入一个win32api模块，然后简单的调用MessageBox显示一个对话框即可。
如果我们不会安装pywin32模块，或者说不想安装这个三方模块。这时我们还有一个办法。
调用python内置模块ctypes，如果小伙伴有windows编程基础的话，或者看过一点MSDN的话，都该知道，Windows的API其实是以dll文件（动态链接库）方式存在的。
+和|效果是相同的
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❽ 编程语言python是用来干什么的

python的作用：

1、系统编程：提供API(ApplicationProgramming

Interface应用程序编程接口)，能方便进行系统维护和管理，Linux下标志性语言之一，是很多系统管理员理想的编程工具。

2、图形处理：有PIL、Tkinter等图形库支持，能方便进行图形处理。

3、数学处理：NumPy扩展提供大量与许多标准数学库的接口。

4、文本处理：python提供的re模块能支持正则表达式，还提供SGML，XML分析模块，许多程序员利用python进行XML程序的开发。

5、数据库编程：程序员可通过遵循PythonDB-API(数据库应用程序编程接口)规范的模块与MicrosoftSQL Server，Oracle，Sybase，DB2，MySQL、SQLite等数据库通信。python自带有一个Gadfly模块，提供了一个完整的SQL环境。

(8)pythonapi编程扩展阅读：

python中文就是蟒蛇的意思。在计算机中，它是一种编程语言。Python（英语发音：／ˈpaɪθən／），是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言，由GuidovanRossum于1989年底发明，第一个公开发行版发行于1991年。Python语法简洁而清晰，具有丰富和强大的类库。

它常被昵称为胶水语言，它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。常见的一种应用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有时甚至是程序的最终界面），然后对其中有特别要求的部分，用更合适的语言改写。

比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C++重写。1发展历程编辑自从20世纪90年代初Python语言诞生至今，它逐渐被广泛应用于处理系统管理任务和Web编程。Python已经成为最受欢迎的程序设计语言之一。

❾ python开发EA外汇交易怎么开发

1.首先，你要有一个EA，必须要有以ex4为扩展名的，如果只有mq4文件的话，就要用MetaTrader自带的编辑器MetaEditor打开，将mq4通过编译(compile)并且要不出现错误，才能在原存放mq4的文件夹下面得到一个同名的ex4文件。
2.将这个ex4文件复制到MetaTrader 4所在的文件夹下面的experts文件夹下，比如：D:Program FilesACTC MetaTrader 4experts，关闭并重新打开MetaTrader 4。
3.在“导航”下面的“智能交易系统”下面右键点击你想要使用的EA。
拓展资料：
1、对于想要在 mt5+python 发展 ea 的交易者，最大会立即遇到的困难是，mt5 现在还没有提供 python 可以调用 mt5 backtest 的接口，也就是在 python 上开发 ea 是无法在 mt5 上作复盘测试的，只能另外再找 python 的第三方 backtest 库再多写接口来达成。复盘不是只有验证策略的有效性，也扮演调试策略参数的重要工作，所以复盘对于开发 ea 是相当重要的环节。
2、另外在执行速度上，mt5+python ea 的速度自然是无法和纯在 mt5 开发的 ea 相比，这个是实际执行压力测试后得到的结论。因为 mt5+python ea 在调用当前价格和 K 线数据作为信号计算，和调用交易记录，需要透过 mt5 python 官方库与 mt5 建立在本地的一个加密的 socket 连接来作，读写速度自然是比不过 mt5 ea 直接从 mt5 内存读取行情数据和订单信息。虽然 python 是脚本编程语言，与其他编译型的编程语言程序比自然是不快，但是对于 ea 的应用，这样的慢是不太感受的到，可以直接感受到与相同 mt5 ea 的慢，主要是慢在与 mt5 间的大量数据传送和 io 读写差异上，尤其是连续调用行情数据比较多时，这样的速度差异就相当明显了。
3、这还是有优化方式的，可以仿 mql5 指标对于初始和后续的行情读取，采取精简量的读取方式。既然有这些缺点，在 mt5 开发 python ea 还是在有些领域有不可替代的优点，所以 metaquotes 才会在 2020 年最终还是把 python 接口和函数库提供出来。因为现在许多衍生性交易平台都已经具备了 python api，而经过这些年，python 已经成为量化交易程序最有人气的编程语言，这也让许多交易团队在建构量化交易的环境，会优先考虑 python。另外在人工智能的量化交易，python 的机器学习和统计数组处理的第三方库大概是最丰富的编程语言。对于交易策略里有用到 tensorflow 这类机器学习库，使用 python 来开发自动交易程序是最佳的选择。 mt5 或是 mt4 ea 受限于当时 metaquotes 自定的限制，只能作单线程运行，当同时触发事件函数如 OnTimer OnTick OnChartEvent，mt5 底层会作互斥锁限制一个线程运行。
操作环境：浏览器电脑端：macbookpro mos14打开goole版本 92.0.4515.131

❿ 学会python编程到底有多实用

图形和数学处理

Python编程最基础的应用就是图形和数学处理，它有PIL、Tkinter等图形库支持，能方便进行图形处理。NumPy扩展提供大量与许多标准数学库的接口。

文本处理

python编程提供的re模块能支持正则表达式，此外还提供SGML，XML分析模块，现在有不少的程序员利用python进行XML程序的开发。

数据库编程

程序员可按照Python DB-API(数据库应用程序编程接口)规范的模块与Microsoft SQL Server，Oracle，Sybase，DB2，MySQL、SQLite等数据库通信。python自带有一个Gadfly模块，提供了一个完整的SQL环境。

网络编程

python编程能够为网络提供丰富的模块支持sockets编程，快速开发出分布式的应用程序。许多大规模软件开发计划，如Zope，Mnet 及BitTorrent. Google都在广泛使用。

Web编程

应用的开发语言，支持最新的XML技术。

黑客编程

我们经常听说的黑客，也与python编程息息相关。python有一个hack的库,内置了你熟悉的或不熟悉的函数，但是缺少成就感。

多媒体应用

Python的PyOpenGL模块封装了“OpenGL应用程序编程接口”，能进行二维和三维图像处理。PyGame模块可用于编写游戏软件。

pymo引擎

PYMO全称为python memories off，是一款运行于Symbian S60V3,Symbian3,S60V5, Symbian3, Android系统上的AVG游戏引擎。由于其在python2.0平台的基础上进行开发，而且还适用于创建秋之回忆(memories off)风格的AVG游戏，故命名为PYMO。

关于学会python编程到底有多实用，青藤小编就和大家分享到这里了，学习是永无止境的，学习一项技能更是受益终身，所以，只要肯努力学，什么时候开始都不晚。如果您还想继续了解关于python编程的学习方法及素材等内容，可以点击本站其他文章学习。

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