目录介绍 python 介绍 python 应用领域 python 优缺点 python 解释器 python 发展史 python 安装 python 程序编写Hello word python变量 python 用户输入 python 数据类型 python 数据运算 python 表达式(if..elif..else) python 表达式(while) python 表达式(for)
一 、Python 介绍
python的创始人是吉多范罗苏姆.Python于1989年的圣诞节期间诞生.
二、Python 的主要应用领域云计算: OpenStack是python语言开发的 web开发: 典型web框架有Django 科学运算\人工智能: 典型库NumPy,SciPy,Matplotlib,Enthought Librarys,pandas 系统运维: 运维人员必备 金融: 图形GUI: PyQT,WxPython,TkInter 2.1 python 是怎样的一门语言：
编程语言主要按以下几个角度进行分类。编译器和解释器、静态语言和动态语言、强类型语言和弱类型语言。以下进行解释：
编译器和解释器的区别：
编译器：把源程序的每一条语句都编译成机器语言,并保存成二进制文件,这样运行时计算机可以直接以机器语言来运行此程序,速度很快;
解释器：在执行程序时,才一条一条的解释成机器语言给计算机来执行,所以运行速度是不如编译后的程序运行的快的. 这是因为计算机不能直接认识并执行我们写的语句,它只能认识机器语言(是二进制的形式)
编译型：它和汇编语言是一样的，也是有一个负责翻译的程序来对我们的源代码进行转换，生成相对应的可执行代码。这个过程说得专业一点，就称为编 译（Compile），而负责编译的程序自然就称为编译器（Compiler）
解释型：一次把所有的代码转换成机器语言，然后写成可执行文件。(假如你打算阅读一本外文书，而你不知道这门外语，那么你可以找一名翻译，给他 足够的时间让他从头到尾把整本书翻译好，然后把书的母语版交给你阅读；或者，你也立刻让这名翻译辅助你阅读，让他一句一句给你翻译，如果你想往回看某个章节，他也得重新给你翻译。)
静态语言和动态语言的区别：
静态语言：动态类型语言是指在运行期间才去做数据类型检查的语言，也就是说，在用动态类型的语言编程时，永远也不用给任何变量指定数据类型，该 语言会在你第一次赋值给变量时，在内部将数据类型记录下来。Python和Ruby就是一种典型的动态类型语言，其他的各种脚本语言如VBScript也多少属于动态类型语言。
动态语言：静态类型语言与动态类型语言刚好相反，它的数据类型是在编译其间检查的，也就是说在写程序时要声明所有变量的数据类型，C/C++是静态 类型语言的典型代表，其他的静态类型语言还有C#、JAVA等。
强类型语言：强制数据类型定义的语言。也就是说，一旦一个变量被指定了某个数据类型，如果不经过强制转换，那么它就永远是这个数据类型了。如果 你定义了一个整型变量a,那么程序根本不可能将a当作字符串类型处理。强类型定义语言是类型安全的语言
弱类型语言：数据类型可以被忽略的语言。它与强类型定义语言相反, 一个变量可以赋不同数据类型的值
三、Python的优缺点 优点: python程序简单明了，易懂。如果深入下去，以后可以编写很复杂的程序。 开发效率高。Python有非常强大的第三方库，基本上你想通过计算机实现任何功能，Python官方库里都有相应的模块进行支持，直接下载调用后，在基础库的基础上再进行开发，大大降低开发周期，避免重复造轮子。 高级语言―用Python语言编写程序的时候，你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）。如果你小心地避免使用依赖于系统的特性，那么你的所有Python程序无需修改就几乎可以在市场上所有的系统平台上运行。 可扩展性―如果你需要你的一段关键代码运行得更快或者希望某些算法不公开，你可以把你的部分程序用C或C++编写，然后在你的Python程序中使用它们。 可嵌入性―你可以把Python嵌入你的C/C++程序，从而向你的程序用户提供脚本功能。 缺点： 速度慢 代码不能加密，因为PYTHON是解释性语言，它的源码都是以名文形式存放的，不过我不认为这算是一个缺点，如果你的项目要求源代码必须是加密的，那你一开始就不应该用Python来去实现。 线程不能利用多CPU问题，这是Python被人诟病最多的一个缺点，GIL即全局解释器锁（Global Interpreter Lock），是 计算机程序设计语言 解释器 用于 同步 线程 的工具，使得任何时刻仅有一个线程在执行，Python的线程是操作系统的原生线程.(该问题有折中解决办法) 四、Python 解释器当我们编写Python代码时，我们得到的是一个包含Python代码的以 .py 为扩展名的文本文件。要运行代码，就需要Python解释器去执行 .py 文件。 由于整个Python语言从规范到解释器都是开源的，所以理论上，只要水平够高，任何人都可以编写Python解释器来执行Python代码（当然难度很大）。事实上，确实存在多种Python解释器。
CPython当我们从 Python官方网站 下载并安装好Python 2.7后，我们就直接获得了一个官方版本的解释器：CPython。这个解释器是用C语言开发的，所以叫CPython。在命令行下运行 python 就是启动CPython解释器。 CPython是使用最广的Python解释器。教程的所有代码也都在CPython下执行。
IPython IPython是基于CPython之上的一个交互式解释器，也就是说，IPython只是在交互方式上有所增强，但是执行Python代码的功能和CPython是完全一样的。好比很多国产浏览器虽然外观不同，但内核其实都是调用了IE。 CPython用 >>> 作为提示符，而IPython用 In [ 序号 ]: 作为提示符。 PyPyPyPy是另一个Python解释器，它的目标是执行速度。PyPy采用 JIT技术 ，对Python代码进行动态编译（注意不是解释），所以可以显著提高Python代码的执行速度。绝大部分Python代码都可以在PyPy下运行，但是PyPy和CPython有一些是不同的，这就导致相同的Python代码在两种解释器下执行可能会有不同的结果。如果你的代码要放到PyPy下执行，就需要了解 PyPy和CPython的不同点 。
JythonJython是运行在Java平台上的Python解释器，可以直接把Python代码编译成Java字节码执行。
IronPythonIronPython和Jython类似，只不过IronPython是运行在微软.Net平台上的Python解释器，可以直接把Python代码编译成.Net的字节码。
小结：Python的解释器很多，但使用最广泛的还是CPython。如果要和Java或.Net平台交互，最好的办法不是用Jython或IronPython，而是通过网络调用来交互，确保各程序之间的独立性。
五、Python 发展史 1989年，为了打发圣诞节假期，Guido开始写Python语言的编译器。Python这个名字，来自Guido所挚爱的电视剧Monty Python’s Flying Circus。他希望这个新的叫做Python的语言，能符合他的理想：创造一种C和shell之间，功能全面，易学易用，可拓展的语言。 1991年，第一个Python编译器诞生。它是用C语言实现的，并能够调用C语言的库文件。从一出生，Python已经具有了：类，函数，异常处理，包含表和词典在内的核心数据类型，以及模块为基础的拓展系统。 Granddaddy of Python web frameworks, Zope 1 was released in 1999 Python 1.0 - January 1994 增加了 lambda , map , filter and reduce . Python 2.0 - October 16, 2000，加入了内存回收机制，构成了现在Python语言框架的基础 Python 2.4 - November 30, 2004, 同年目前最流行的WEB框架Django 诞生 Python 2.5 - September 19, 2006 Python 2.6 - October 1, 2008 Python 2.7 - July 3, 2010 In November 2014, it was announced that Python 2.7 would be supported until 2020, and reaffirmed that there would be no 2.8 release as users were expected to move to Python 3.4+ as soon as possible Python 3