python是一种面相对象、函数式、动态类型、解释型的计算机程序语言。目前在 Web 开发、爬虫、安全研究、云计算、数据科学、人工智能等领域得到广泛应用，其设计哲学是“优雅”，“明确”，“简单”。
Python 能做什么 Web 和 API开发，Django，Tornado 等 Web 框架 云计算，OpenStack 人工智能，TensorFlow，PyTorch 大数据，NumPy，Pandas，dpark 爬虫，scrapy 案例演示网站和API平台
API监控 Web应用网关 数据可视化 发送邮件 爬虫 哪些公司在用国内
知乎 豆瓣 果壳 还有各大公司国外
Google Dropbox Microsoft NASA，火星探险车上有很多代码是 Python 生成的 Python 的设计哲学在任何一个 Python 交互解释器中输入 import this ，就会出现 Python 的一个彩蛋，描述了一系列 Python 的设计原则。
简要来说，其设计哲学是“优雅”，“明确”，“简单”。这些设计哲学体现在了语法特点上
语法特点跟其他语言相比，最显著的不同就是没有大括号，没有分号（简洁），将缩进作为语法的一部分（为了让代码格式好看和统一，用语法的方式强制约束）。
Python 版本的选择学习 Python，很多人在问的一个问题就是我要选择 2 还是 3。目前的情况是：
很多大公司目前生产环境上使用的是 Python2，例如 Google，Dropbox 等公司。 Python2 官方在 2020 年以后就不再维护，意味着有 bug 或者 安全问题，不会有补丁。但是 Python2 在很长一个时间内，仍然会在许多公司内应用。 Python2 因为设计上存在一些缺陷，比如字符串编码问题，所以才会重写推出 Python3。但是 Python3 与 Python2 不完全兼容，有些代码需要改造才能在 Python3 下运行。 目前很多主流的框架都做到了 2 和 3 同时兼容。 Python 3 的一些语法在最新的 Python 2.7 中也已经可以使用，在 Python 2.7 中写同时兼容 3 语法的代码，也很普遍。 从长远来看，Python3 是未来。对于初学者来说，我建议选择 Python3，可以避免很多问题，比如字符串编码的问题。
最新的稳定版本 Python 3.5.3
Python 2 和 3 的主要区别其实只要了解了 Python 2 和 3 的区别，借助一些工具包，在使用上完成可以做到 2 和 3 同时兼容。但是对于新的项目，完全可以只考虑兼容 3 即可。
print 从语句变成了函数 urlib 等内置库的位置发生变更 字符串默认为 Unicode 编码 xrange 重命名为 range，同时还有一系列内置函数及方法，都返回迭代器对象，而不是列表或者元组，比如 filter，map，dict.items 等一些用来帮助实现 2 和 3 同时兼容的包
six future扩展阅读
Python 2.7.x 和 Python 3.x 的主要区别 Python 2 和 Python 3 有哪些主要区别 IDE 选择和开发环境的搭建 一个文本编辑器作为辅助， Sublime Text 一个功能强大的交互式编辑器作为辅助， iPython 一个主力编辑器，带有功能强大的调试功能， PyCharm Submile Text 3安装时，记得勾选添加到 windows 资源管理器上下文菜单，以后可以直接右键打开文件
在 Preferences->Settings 中，记得配置 translate_tabs_to_spaces 为 true，将所有的 tab 都转换成空格。
"translate_tabs_to_spaces": true,
因为 Python 中缩进是语法的一部分，如果缩进不同，例如混用 tab 和 空格，很容易导致语法错误。而且我们在 PyCharm 中，会倾向于设置显示空格，避免语法错误。而 Tab 显示出来视觉效果不好。
安装 Package Control按下组合键
ctrl + `
在弹出的控制台中输入如下代码，并按回车运行
import urllib.request,os,hashlib; h = 'df21e130d211cfc94d9b0905775a7c0f' + '1e3d39e33b79698005270310898eea76'; pf = 'Package Control.sublime-package'; ipp = sublime.installed_packages_path(); urllib.request.install_opener( urllib.request.build_opener( urllib.request.ProxyHandler()) ); by = urllib.request.urlopen( 'http://packagecontrol.io/' + pf.replace(' ', '%20')).read(); dh = hashlib.sha256(by).hexdigest(); print('Error validating download (got %s instead of %s), please try manual install' % (dh, h)) if dh != h else open(os.path.join( ipp, pf), 'wb' ).write(by)
安装插件安装好后，按下组合键 Ctrl+Shift+P 输入 pcip 选择第一项 Package Control Install Package ，然后再输入插件名称即可查找和安装
必装的插件
BracketHighlighter 高亮显示匹配的括号、引号和标签 IME Support 支持中文输入法 Jedi Python 代码自动提示 iPython有代码完成提示，可以用来做一些代码测试
安装
pip3 install jupyter打开 Notebook
jupyter notebook PyCharm有免费的社区版和收费的专业版，社区版可以满足基本需求
专业版有专门对 Django 做了一些支持，可以使用(该地址)[ http://idea.lanyus.com/]提供的序列号注册。 字体等宽字体
Miscroft Yahei Mono Python 的基础语法 怎么写注释# 这是注释 """ 这是字符串，但是也常用来作为文档型注释，放在文件或函数的开头用来作为文档 """
核心数据类型 # 数值 foo = 1 foo = 1.1 ## 字符串 bar = 'this is a string' bar = "this is a string" bar = """this is a string""" # 列表 foo = [1, 'a', 'b'] # 按序号取值 f[0], f[1] # 字典，key-value 型 bar = { 1: 123, 'a': 'a string' } # bar[1], bar['a']，按 key 取值 Python核心数据类型――元组 Python核心数据类型――文件 Python核心数据类型――字典 Python核心数据类型――列表 Python核心数据类型――字符串 Python核心数据类型――数字 可变类型和不可变类型不可变意味着不能对其修改，常用来作为只读常量之类的
数字、字符串和元组是不可变的 列表和字典是可变的 循环和条件表达式x == 'apple' if x == 'milk': print('color: white') elif x == 'orange': print('color: yellow') else: print('color: unknow')
# for 循环 sum_value = 0 # 循环100次，i 是序号 for i in range(100): sum_value += i list_data = [1, 'a', 'b'] # 遍历列表 for v in list_data: print(v) # 遍历列表，同时给出当前的序号 for i, v in enumerate(list_data): # i 为序号 print('%s: %s' % (i, v)) # while 循环 x = 1 while True: if x == 10: break else: x += 1 函数def func(v1, v2): pass
函数的参数传递# v1 为必传的参数 # v2 为带有默认值，可以省略的参数 # args 为列表型参数，参数传递的实际上是一个元组 # kwargs 为字典型参数，传递的实际上是一个字典 def func(v1, v2=123, *args, **kwargs): print(v1) print(v2) print(args) print(kwargs) # 调用方法 func('123') func('123', 456) func('123', v2=456) # 后面的1，2，3为args的参数 func('123', 456, 1, 2) # 后面的1，2，3为args的参数 func('123', 456, 1, 2, v3='v3', v4='v4')
常犯的错误默认参数不能用可变类型，否则这个可变类型的参数会跟着函数调用而变化
def func(v1, v2=[]): v2.append(v1) print(v2) func('1') func('2') 函数的返回值 def func(v1, v2=123, *args, **kwargs): return v1, v2, ['a', 'b'] v1, v2, v3, v4 = func(1, 456) # 用 _ 来表示不想对其命名的变量 v1, v2, _, _ = func(1, 456) # 返回的实际上是一个元组 ret = func(1, 456) print(ret) 类class MyClasss(object): def __init__(self, v1, v2=1, *args, **kwargs): pass def method1(self, v1): pass @classmethod def class_method(cls, v1, *args, **kwargs): """类方法""" pass @staticmethod def class_method(v1, *args, **kwargs): """静态方法""" pass
is 和 ==is 比较的是对象的引用是相同 == 比较的是值是否相同
全局变量的写法没有正确使用全局变量的例子
foo = ['123', '456'] def func(): foo = ['123'] func() print(foo)正确使用全局变量的例子
foo = ['123', '456'] def func(): global foo foo = ['123'] func() print(foo) 命名空间命名空间的意义，就是用来确定一个变量符号到底对应什么对象。命名空间可以一个套一个地形成一条命名空间链。
变量和对象的概念变量 是什么呢？
按照维基百科 的解释
变量是一个存储位置和一个关联的符号名字，这个存储位置包含了一些已知或未知的量或者信息。
变量实际上是一个字符串的符号，用来关联一个存储在内存中的对象。在 Python 中，会使用 dict（就是 Python 的 dict 对象）来存储变量符号（字符串）与一个对象的映射。
模块和包的概念块和包是用来做变量命名空间的隔离。
模块，.py 文件 包， 含有 init .py 文件的文件夹使用方法
from datetime import datetime import json
作用域Python 使用 LEGB 的顺序来查找一个符号对应的对象
locals -> enclosing function -> globals -> builtins
locals，当前所在命名空间（如函数、模块），函数的参数也属于命名空间内的变量
enclosing，外部嵌套函数的命名空间（闭包中常见）
def fun1(a): def fun2(): # a 位于外部嵌套函数的命名空间 print(a)
globals，全局变量，函数定义所在模块的命名空间
a = 1 def fun(): # 需要通过 global 指令来声明全局变量 global a # 修改全局变量，而不是创建一个新的 local 变量 a = 2
builtins，内置模块的命名空间。Python 在启动的时候会自动为我们载入很多内置的函数、类，比如 dict，list，type，print，这些都位于 __builtins__ 模块中，可以使用 dir(__builtins__) 来查看。这也是为什么我们在没有 import 任何模块的情况下，就能使用这么多丰富的函数和功能了
常犯的错误 覆盖系统的包，如 当前文件夹有个 json.py ，然后 import json ，导入的是当前文件夹的 内置属性 __name__现在到了解释 if __name__ == '__main__' 这行代码的时候了。当 Python 程序启动后，Python 会自动为每个模块设置一个属性 __name__ 通常使用的是模块的名字，也就是文件名，但唯一的例外是主模块，主模块将会被设置为 __main__ 。利用这一特性，就可以做一些特别的事。比如当该模块以主模块来运行的时候，可以运行测试用例。而当被其他模块 import 时，则只是乖乖的，提供函数和功能就好。
开发规范Python 有一份 PEP8 说明了代码的编写规范， 中文地址
变量名、函数名、模块名（文件名称）使用小写，多个单词用下划线，类名使用首字母大写 缩进使用4个空格，而不是 TAB使用 PyCharm 的话，会自动有 PEP8 开发规范的提示，只要按照提示修改即可，不用刻意去记 PEP8。
依赖管理 pipPython 的依赖包是存放在 pypi 上，可以直接去上面下载安装
安装依赖包
pip install django依赖说明文件，requirements.txt
django==1.9.2 tornado>=4.0 requests
批量安装依赖
pip install -r requirements.txt安装 wheel 格式的依赖包
pip install numpy-1.12.0-cp35-none-win_amd64.whl搜索某个依赖包
pip search package_name删除
pip uninstall package_name下载源码安装
# 进入源码目录，如果存在 setup.py 则可以进行源码安装，使用该命令 python setup.py install 代码模板 # -*- coding: utf-8 -*- # 如果是使用 Python 2，请加上下面这一句 from __future__ import unicode_literals import json a = [1, 'python'] a = 'a string' my_list = ['1', '2', 'apple'] my_dict = {} def func(): a = 1 b = 257 print(a + b) # 这里没有使用 global，实际上是创建一个新的对象 # 而不是使用最上面全局的那个对象 # 如果要使用全局变量要先声明 global my_list my_list = ['orange', 'milk'] for i, v in enumerate(my_list): print('%s: %s' % (i, v)) my_dict['key'] = my_list print(json.dumps(my_dict, indent=2)) class MyClasss(object): def __init__(self, v1, v2=1, *args, **kwargs): self.v1 = v1 self.v2 = v2 if len(args) > 0: self.v3 = args[0] self.v4 = kwargs.get('v4', None) print(args) print(kwargs) def print_data(self): print('v1: %s' % self.v1) print('v2: %s' % self.v2) print('v3: %s' % self.v3) print('v4: %s' % self.v4) @classmethod def class_method(cls, v1, *args, **kwargs): print('class_method') @staticmethod def static_method(v1, *args, **kwargs): print('static_method') def main(): print(a) func() my_class = MyClasss('v1', 'v2', 'v3', v4='v4') my_class.print_data() my_class.class_method('123') my_class.static_method('456') MyClasss.class_method('123') MyClasss.static_method('456') if __name__ == '__main__': main()