1、python介绍
python的创始人为吉多·范罗苏姆（Guido van Rossum），圈内称之为“龟叔”。1989年的圣诞节期间，吉多·范罗苏姆为了在阿姆斯特丹打发时间，决心开发一个新的脚本解释程序，作为ABC语言的一种继承。
python是一门什么样的语言？
编程语言主要从以下几个角度为进行分类，编译型和解释型、静态语言和动态语言、强类型定义语言和弱类型定义语言。
编译和解释的区别是什么？
编译器是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;
而解释器则是只在执行程序时,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vs解释型
编译型
优点：编译器一般会有预编译的过程对代码进行优化。因为编译只做一次，运行时不需要编译，所以编译型语言的程序执行效率高。可以脱离语言环境独立运行。
缺点：编译之后如果需要修改就需要整个模块重新编译。编译的时候根据对应的运行环境生成机器码，不同的操作系统之间移植就会有问题，需要根据运行的操作系统环境编译不同的可执行文件。
解释型
优点：有良好的平台兼容性，在任何环境中都可以运行，前提是安装了解释器（虚拟机）。灵活，修改代码的时候直接修改就可以，可以快速部署，不用停机维护。
缺点：每次运行的时候都要解释一遍，性能上不如编译型语言。
动态语言和静态语言
通常我们所说的动态语言、静态语言是指动态类型语言和静态类型语言。
（1）动态类型语言：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。
（2）静态类型语言：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。
强类型定义语言和弱类型定义语言
（1）强类型定义语言：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。举个例子：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。
（2）弱类型定义语言：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。
强类型定义语言在速度上可能略逊色于弱类型定义语言，但是强类型定义语言带来的严谨性能够有效的避免许多错误。另外，“这门语言是不是动态语言”与“这门语言是否类型安全”之间是完全没有联系的！
例如：Python是动态语言，是强类型定义语言（类型安全的语言）; VBScript是动态语言，是弱类型定义语言（类型不安全的语言）; JAVA是静态语言，是强类型定义语言（类型安全的语言）。
Python是一门解释型语言？
初学Python时，听到的关于Python的第一句话就是，Python是一门解释性语言，我就这样一直相信下去，直到发现了*.pyc文件的存在。如果是解释型语言，那么生成的*.pyc文件是什么呢？c应该是compiled的缩写才对啊！
Python到底是什么
其实Python和Java/C#一样，也是一门基于虚拟机的语言，我们先来从表面上简单地了解一下Python程序的运行过程吧。
当我们在命令行中输入python hello.py时，其实是激活了Python的“解释器”，告诉“解释器”：你要开始工作了。可是在“解释”之前，其实执行的第一项工作和Java一样，是编译。
熟悉Java的朋友可以想一下我们在命令行中如何执行一个Java的程序：
javac hello.java
java hello
只是我们在用Eclipse之类的IDE时，将这两部给融合成了一部而已。其实Python也一样，当我们执行python hello.py时，他也一样执行了这么一个过程，所以我们应该这样来描述Python，Python是一门先编译后解释的语言。
简述Python的运行过程
其实PyCodeObject则是Python编译器真正编译成的结果。
当python程序运行时，编译的结果则是保存在位于内存中的PyCodeObject中，当Python程序运行结束时，Python解释器则将PyCodeObject写回到pyc文件中。
当python程序第二次运行时，首先程序会在硬盘中寻找pyc文件，如果找到，则直接载入，否则就重复上面的过程。
所以我们应该这样来定位PyCodeObject和pyc文件，我们说pyc文件其实是PyCodeObject的一种持久化保存方式。
Python的优缺点
先看优点：
Python的定位是“优雅”、“明确”、“简单”，所以Python程序看上去总是简单易懂，初学者学Python，不但入门容易，而且将来深入下去，可以编写那些非常非常复杂的程序。
开发效率非常高，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————当你用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。
再看缺点：
速度慢，Python 的运行速度相比C语言确实慢很多，跟JAVA相比也要慢一些，因此这也是很多所谓的大牛不屑于使用Python的主要原因，但其实这里所指的运行速度慢在大多数情况下用户是无法直接感知到的，必须借助测试工具才能体现出来，比如你用C运一个程序花了0.01s,用Python是0.1s,这样C语言直接比Python快了10倍,算是非常夸张了，但是你是无法直接通过肉眼感知的，因为一个正常人所能感知的时间最小单位是0.15-0.4s左右，哈哈。其实在大多数情况下Python已经完全可以满足你对程序速度的要求，除非你要写对速度要求极高的搜索引擎等，这种情况下，当然还是建议你用C去实现的。
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。在Linux上为pthread，在Windows上为Win thread，完全由操作系统调度线程的执行。一个python解释器进程内有一条主线程，以及多条用户程序的执行线程。即使在多核CPU平台上，由于GIL的存在，所以禁止多线程的并行执行。
2、解释器
如果想要类似于执行shell脚本一样执行python脚本，例： ./hello.py ，那么就需要在 hello.py 文件的头部指定解释器，如下：
#!/usr/bin/env python #在整个系统里找python解释器
#!/usr/bin/python #写死了，只在bin下查找
print "hello,world"
如此一来，执行： ./hello.py 即可。
ps：执行前需给予 hello.py 执行权限，chmod 755 hello.py
chmod 755 test.py
7 5 5
所属用户 用户组 其他用户
4 2 1
读 写 执行
cmd界面进入python交互器之后如何退出：exit()
3、变量
赋值在内存中的关系
变量定义的规则：
-变量名只能是 字母、数字或下划线的任意组合
-变量名的第一个字符不能是数字
-以下关键字不能声明为变量名
[‘and’, ‘as’, ‘assert’, ‘break’, ‘class’, ‘continue’, ‘def’, ‘del’, ‘elif’, ‘else’, ‘except’, ‘exec’, ‘finally’, ‘for’, ‘from’, ‘global’, ‘if’, ‘import’, ‘in’, ‘is’, ‘lambda’, ‘not’, ‘or’, ‘pass’, ‘print’, ‘raise’, ‘return’, ‘try’, ‘while’, ‘with’, ‘yield’]
4、用户输入输出
输入
python2 raw_input("提示信息")
python3 input("提示信息")
输入密码时，如果想要不可见，需要利用getpass 模块中的 getpass方法，即：
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import getpass
# 将用户输入的内容赋值给 name 变量
pwd = getpass.getpass("请输入密码：")
# 打印输入的内容
print(pwd)
输出
# Author: Severen
username = input("username: ")
age = input("age: ")
job = input("job: ")
salary = input("salary: ")
info = '''
---------- info %s ---------
name: %s
age: %s
job: %s
salary: %s
''' % (username, username, age, job, salary)
info2 = '''
---------- info {_name} ---------
name: {_name}
age: {_age}
job: {_job}
salary: {_salary}
'''.format(_name=username,
_age=age,
_job=job,
_salary=salary)
info3 = '''
---------- info {0} ---------
name: {0}
age: {1}
job: {2}
salary: {3}
'''.format(username,age,job,salary)
print(info3)
5、模块初识
sys模块
import sys
# print(sys.path) # 打印环境变量
print(sys.argv) # 打印相对路径，返回list类型
# 输出
python test.py helo world
['test.py', 'helo', 'world'] #把执行脚本时传递的参数获取到了
os模块
os.system("dir") # 返回0，代表成功，打印当前路径下的文件名，只执行，不保存结果
cmd_res = os.popen("dir").read() #读取信息放在cmd_res
os.mkdir("new_dir") # 在当前目录下创建文件夹
6、数据类型
1、整数
int (整型)
在32位机器上，整数的位数为32位，取值范围为-2^31 ~ 2^31-1
在64位机器上，整数的位数为64位，取值范围为-2^63 ~ 2^63-1
long (长整型)
跟C语言不同，python的长整数没有指定位宽，即没有限制长整形数值的大小，但实际上由于机器内存的有限，我们使用的长整数数值不可能无限大。
ps：自python2.2起，如果整数发生溢出，python会自动将整数转换成长整数。
2、float (浮点型)
浮点数用来处理实数，即带有小数的数字。占8个字节（64位），其中52位表示底，11位表示指数，剩下一位代表符号。
例：3.23和52.3E-4（52.3×10^-4）
3、布尔值
真1或假0
4、字符串
每次创建字符串的时候需要在内存中开辟一块连续的空间，并且一旦需要修改字符串的话，就需要再次开辟空间。
5、bytes类型
在python3里，将字符串和字节包做了更清晰的界限区分。
str.encode(‘utf-8’)
bytes.decode(‘utf-8’)
7、三元运算
result = value1 if 条件 else value2
如果条件为真，result = value1
如果条件为假，result = value2