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怎么解释这个python的简单介绍

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Python含义解释

Python(英国发音:/ˈpaɪθən/美国发音:ˈpaɪθɑːn/),是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言,由荷兰人GuidovanRossum于1989年发明,第一个公开发行版发行于1991年。

Python是纯粹的自由软件,源代码和解释器CPython遵GPL(GNUGeneralPublicLicense)协议。Python语法简洁清晰,特色之一是强制用空白符(whitespace)作为语句缩进。

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。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/C++重写,而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题,某些可能不提供跨平台的实现。

python是什么意思

Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。python是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。最初被设计用于编写自动化脚本(shell),随着版本的不断更新和语言新功能的添加,越多被用于独立的、大型项目的开发。

Python由Guido van Rossum于1989年底发明,第一个公开发行版发行于1991年。像Perl语言一样,Python 源代码同样遵循 GPL(GNU General Public License)协议。

简介:

Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的Guido van Rossum于1990 年代初设计,作为一门叫做ABC语言的替代品。Python提供了高效的高级数据结构,还能简单有效地面向对象编程。

Python语法和动态类型,以及解释型语言的本质,使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言,随着版本的不断更新和语言新功能的添加,逐渐被用于独立的、大型项目的开发。

Python是什么

是计算机编程语言。

Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的Guido van Rossum于1990 年代初设计,作为一门叫做ABC语言的替代品。Python提供了高效的高级数据结构,还能简单有效地面向对象编程。

Python语法和动态类型,以及解释型语言的本质,使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言,随着版本的不断更新和语言新功能的添加,逐渐被用于独立的、大型项目的开发。

服务器

在你进行CGI编程前,确保您的Web服务器支持CGI及已经配置了CGI的处理程序。

所有的HTTP服务器执行CGI程序都保存在一个预先配置的目录。这个目录被称为CGI目录,并按照惯例,它被命名为/var/www/cgi-bin目录。

CGI文件的扩展名为.cgi,python也可以使用.py扩展名。

默认情况下,Linux服务器配置运行的cgi-bin目录中为/var/www。

如何理解 Python

简单例子:

def foo():

print('i am foo')

现在有一个新的需求,希望可以记录下函数的执行日志,于是在代码中添加日志代码:

def foo():

print('i am foo')

logging.info("foo is running")

bar()、bar2()也有类似的需求,怎么做?再写一个logging在bar函数里?这样就造成大量雷同的代码,为了减少重复写代码,我们可以这样做,重新定义一个函数:专门处理日志 ,日志处理完之后再执行真正的业务代码

def use_logging(func):

logging.warn("%s is running" % func.__name__)

func()

def bar():

print('i am bar')

use_logging(bar)

逻辑上不难理解, 但是这样的话,我们每次都要将一个函数作为参数传递给use_logging函数。而且这种方式已经破坏了原有的代码逻辑结构,之前执行业务逻辑时,执行运行bar(),但是现在不得不改成use_logging(bar)。那么有没有更好的方式的呢?当然有,答案就是装饰器。

简单装饰器

def use_logging(func):

def wrapper(*args, **kwargs):

logging.warn("%s is running" % func.__name__)

return func(*args, **kwargs)

return wrapper

def bar():

print('i am bar')

bar = use_logging(bar)

bar()

函数use_logging就是装饰器,它把执行真正业务方法的func包裹在函数里面,看起来像bar被use_logging装饰了。在这个例子中,函数进入和退出时 ,被称为一个横切面(Aspect),这种编程方式被称为面向切面的编程(Aspect-Oriented Programming)。

@符号是装饰器的语法糖,在定义函数的时候使用,避免再一次赋值操作

def use_logging(func):

def wrapper(*args, **kwargs):

logging.warn("%s is running" % func.__name__)

return func(*args)

return wrapper

@use_logging

def foo():

print("i am foo")

@use_logging

def bar():

print("i am bar")

bar()

如上所示,这样我们就可以省去bar = use_logging(bar)这一句了,直接调用bar()即可得到想要的结果。如果我们有其他的类似函数,我们可以继续调用装饰器来修饰函数,而不用重复修改函数或者增加新的封装。这样,我们就提高了程序的可重复利用性,并增加了程序的可读性。

装饰器在Python使用如此方便都要归因于Python的函数能像普通的对象一样能作为参数传递给其他函数,可以被赋值给其他变量,可以作为返回值,可以被定义在另外一个函数内。

带参数的装饰器

装饰器还有更大的灵活性,例如带参数的装饰器:在上面的装饰器调用中,比如@use_logging,该装饰器唯一的参数就是执行业务的函数。装饰器的语法允许我们在调用时,提供其它参数,比如@decorator(a)。这样,就为装饰器的编写和使用提供了更大的灵活性。

def use_logging(level):

def decorator(func):

def wrapper(*args, **kwargs):

if level == "warn":

logging.warn("%s is running" % func.__name__)

return func(*args)

return wrapper

return decorator

@use_logging(level="warn")

def foo(name='foo'):

print("i am %s" % name)

foo()

上面的use_logging是允许带参数的装饰器。它实际上是对原有装饰器的一个函数封装,并返回一个装饰器。我们可以将它理解为一个含有参数的闭包。当我 们使用@use_logging(level="warn")调用的时候,Python能够发现这一层的封装,并把参数传递到装饰器的环境中。

类装饰器

再来看看类装饰器,相比函数装饰器,类装饰器具有灵活度大、高内聚、封装性等优点。使用类装饰器还可以依靠类内部的\_\_call\_\_方法,当使用 @ 形式将装饰器附加到函数上时,就会调用此方法。

class Foo(object):

def __init__(self, func):

self._func = func

def __call__(self):

print ('class decorator runing')

self._func()

print ('class decorator ending')

@Foo

def bar():

print ('bar')

bar()

functools.wraps

使用装饰器极大地复用了代码,但是他有一个缺点就是原函数的元信息不见了,比如函数的docstring、__name__、参数列表,先看例子:

装饰器

def logged(func):

def with_logging(*args, **kwargs):

print func.__name__ + " was called"

return func(*args, **kwargs)

return with_logging

函数

@logged

def f(x):

"""does some math"""

return x + x * x

该函数完成等价于:

def f(x):

"""does some math"""

return x + x * x

f = logged(f)

不难发现,函数f被with_logging取代了,当然它的docstring,__name__就是变成了with_logging函数的信息了。

print f.__name__ # prints 'with_logging'

print f.__doc__ # prints None

这个问题就比较严重的,好在我们有functools.wraps,wraps本身也是一个装饰器,它能把原函数的元信息拷贝到装饰器函数中,这使得装饰器函数也有和原函数一样的元信息了。

from functools import wraps

def logged(func):

@wraps(func)

def with_logging(*args, **kwargs):

print func.__name__ + " was called"

return func(*args, **kwargs)

return with_logging

@logged

def f(x):

"""does some math"""

return x + x * x

print f.__name__ # prints 'f'

print f.__doc__ # prints 'does some math'

内置装饰器

@staticmathod、@classmethod、@property

装饰器的顺序

@a

@b

@c

def f ():

等效于

f = a(b(c(f)))

python是什么

简单来说,Python是一种面向对象的解释型计算机编程原因,由荷兰人GuidovanRossum于1989年发明。Python通常应用在各种领域,是一种通用性语言,无论网站、游戏开发、机器人、人工智能、大数据还是云计算都可以用到Python原因。

Python具有很多库,很方便做人工智能,比如说numpy,scipy做数值计算的,sklearn做机器学习的,pybrain做神经网络的,matplotlib将数据可视化的;正因为具有这些,让Python成为了人工智能领域主流语言,得到广泛的支持和应用。

而且懂Python的人都知道,Python的语法是非常简单清晰的,入门门槛较低,对于初学者来说十分友好,很容易掌握。Python还是一门面向中小学生的编程语言,被称为胶水原因,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。

使用Python可以快速生成程序的原型,对其中有要求的部分,用合适的语言进行改写,比如说3D游戏中的图形渲染模块,就可以利用其它语言进行改写,然后封装为Python可调用的扩展类库。

python是如何被解释的?

Python 是一种解释性语言,它的源代码可以直接运行。Python 解释器会将源代码转换成中间语言,之后再翻译成机器码再执行。想要了解相关内容可以看黑马程序员的公开课。我看了很多公开课,凭良心说,黑马的是最有深度的,不至于白听一节理论。

并且他们的社区和视频库,都有很多很丰富的内容不管是小白还是进阶,都值得看看。官网对话框也可以直接领取课程大纲。