1.1 python简介

python 官方如下介绍 python:

Python是一种简单易学，功能强大的编程语言，它有高效率的高层数据结构，简单而有效地实现面向对象编程。

Python简洁的语法和对动态输入的支持，再加上解释性语言的本质，使得它在大多数平台上的许多领域都是一个理想的脚本语言，特别适用于快速的应用程序开发。

1.2 python 发展简史

1.2.1 python 产生的背景

Python的作者，Guido von Rossum(吉多·范罗苏姆)，荷兰人。1982年，Guido从阿姆斯特丹大学(University of Amsterdam)获得了数学和计算机硕士学位。然而，尽管他算得上是一位数学家，但他更加享受计算机带来的乐趣。用他的话说，尽管拥有数学和计算机双料资质，他总趋向于做计算机相关的工作，并热衷于做任何和编程相关的活儿。

Guido希望有一种语言，这种语言能够像C语言那样，能够全面调用计算机的功能接口，又可以像shell那样，可以轻松的编程。ABC语言让Guido看到希望。

ABC 语言尽管已经具备了良好的可读性和易用性，ABC语言最终没有流行起来。在当时，ABC语言编译器需要比较高配置的电脑才能运行。而这些电脑的使用者通常精通计算机，他们更多考虑程序的效率，而非它的学习难度。除了硬件上的困难外，ABC语言的设计也存在一些其他致命的问题：可拓展性差、不能直接进行IO、过度革新、传播困难

1989年，为了打发圣诞节假期，Guido开始写Python语言的编译/解释器。Python来自Guido所挚爱的电视剧Monty Python's Flying Circus (BBC1960-1970年代播放的室内情景幽默剧，以当时的英国生活为素材)。他希望这个新的叫做Python的语言，能实现他的理念(一种C和shell之间，功能全面，易学易用，可拓展的语言)。Guido作为一个语言设计爱好者，已经有过设计语言的(不很成功)的尝试。

1.2.2 python 的诞生

1991年，第一个Python编译器(同时也是解释器)诞生。它是用C语言实现的，并能够调用C库(.so文件)。从一出生，Python已经具有了：类(class)，函数(function)，异常处理(exception)，包括表(list)和词典(dictionary)在内的核心数据类型，以及模块(module)为基础的拓展系统。
Python语法很多来自C，但又受到ABC语言的强烈影响。来自ABC语言的一些规定直到今天还富有争议，比如强制缩进。但这些语法规定让Python容易读。另一方面，Python聪明的选择服从一些惯例，特别是C语言的惯例，比如回归等号赋值。Guido认为，如果“常识”上确立的东西，没有必要过度纠结。
最初的Python完全由Guido本人开发。Python得到Guido同事的欢迎。他们迅速的反馈使用意见，并参与到Python的改进。Guido和一些同事构成Python的核心团队。他们将自己大部分的业余时间用于hack Python。随后，Python拓展到研究所之外。Python将许多机器层面上的细节隐藏，交给编译器处理，并凸显出逻辑层面的编程思考。Python程序员可以花更多的时间用于思考程序的逻辑，而不是具体的实现细节。这一特征吸引了广大的程序员。Python开始流行。

1.2.3 python 在语言排行榜中的位置

参考

1.3 python 特性

易于学习：Python有相对较少的关键字，结构简单，和一个明确定义的语法，学习起来更加简单。
易于阅读：Python代码定义的更清晰。
易于维护：Python的成功在于它的源代码是相当容易维护的。
一个广泛的标准库：Python的最大的优势之一是丰富的库，跨平台的，在UNIX，Windows和Macintosh兼容很好。
互动模式：互动模式的支持，您可以从终端输入执行代码并获得结果的语言，互动的测试和调试代码片断。
可移植：基于其开放源代码的特性，Python已经被移植（也就是使其工作）到许多平台。
可扩展：如果你需要一段运行很快的关键代码，或者是想要编写一些不愿开放的算法，你可以使用C或C++完成那部分程序，然后从你的Python程序中调用。
数据库：Python提供所有主要的商业数据库的接口。
GUI编程：Python支持GUI可以创建和移植到许多系统调用。
可嵌入: 你可以将Python嵌入到C/C++程序，让你的程序的用户获得"脚本化"的能力。

1.4 python 应用场景

web开发: 基于python产生了许多优秀的web框架，像django、web.py。许许多多伟大的开源社区的程序员为它们贡献了诸多的开源库，使得开发起来十分便捷。
爬虫开发: 实际上这个只是一个小小的应用，基于python的http库有很多，比如常见的httplib，urllib2，requests等，都很好的封装了http协议中的post,get等方法，也很方便的能够模拟浏览器去实现自己想要的功能，并且，对网页的解析也有诸多工具可以使用，如beautifulsoup等。
科学计算: python在科学计算领域也应用越来越广，如物理学领域，各种实验数据的处理以及相关实验模拟等，机器学习领域也产生了诸多的开源库，如sklearn，里面集成了机器学习领域常见的算法，接口良好，文档丰富，也有最近十分火热的Deep Learning的开源库，如theano。
服务器后端: 高性能不是说python执行有多快，其实python还是比较慢的，但是在开发高并发，高吞吐率的服务器的时候，还是具有自己独特的优势。
开发图形界面程序: 使用一些著名的库，也可以很方便的开发图形界面程序

1.python简介和特性