Python的创始人——Guido,荷兰人,从阿姆斯特丹大学获得了数学和计算机硕士学位。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。于是python就产生了。我最看重Python的效率高:Python 语言因为有了丰富强大的类库,所以,Python 的开发效率能够显著提高!
python时间史:
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。
Python 1.0 - January 1994 增加了 lambda, map, filter and reduce.
1999年 Python的web框架之祖——Zope 1发布
Python 2.0 - 2000/10/16,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 – 2004/11/30, 同年目前最流行的WEB框架Django 诞生
Python 2.5 - 2006/09/19
Python 2.6 - 2008/10/1
Python 2.7 - 2010/07/03
Python 3.0 - 2008/12/03
Python 3.1 - 2009/06/27
Python 3.2 - 2011/02/20
Python 3.3 - 2012/09/29
Python 3.4 - 2014/03/16
Python 3.5 - 2015/09/13
Python 3.6 - 2016/12/23
2014年11月,Python2.7将在2020年停止支持的消息被发布,并且不会在发布2.8版本。Python最初发布时,在设计上有一些缺陷,比如Unicode标准晚于Python出现,所以一直以来对Unicode的支持并不完全,而ASCII编码支持的字符有限。例: 对中文支持不好Python3相对Python早期的版本是一个较大的升级,Py3在设计的时候没有考虑向下兼容,所以很多早期版本的Python的程序无法再Py3上运行。为了照顾早期的版本,推出过渡版本2.6——基本使用了Python 2.x的语法和库,同时考虑了向Python 3.0的迁移,允许使用部分Python 3.0的语法与函数。2010年继续推出了兼容版本2.7,大量Python3的特性被反向迁移到了Python2.7,2.7比2.6进步非常多,同时拥有大量3中的特性和库,并且照顾了原有的Python开发人群。
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Python 3.0 版本在2008年12月3日正式发布,python开发者还表示,预计Python 2.7 于 2020 年 4 月 停止维护!所以,以后就是Python3的主场,Python2将永久退出历史舞台!
Python 3 被视为 Python 的未来,是目前正在开发中的语言版本。作为一项重大改革,Python 3 于 2008 年年末发布,以解决和修正以前语言版本的内在设计缺陷。Python 3 开发的重点是清理代码库并删除冗余,清晰地表明只能用一种方式来执行给定的任务。Python3 不能向下兼容,也就是说Python2的代码在Python3中不支持运行!对 Python 3.0 的主要修改包括将 print 语句更改为内置函数,改进整数分割的方式,并对 Unicode 提供更多的支持,从对 Python 3 提供支持的 Python 包的数量可以看出,Python 3 已得到越来越多的采用。越来越的的人使用Python3,Python3势必成为未来的主角!
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要在有限的时间内最大化学习Python的效率,可以使用Python的datetime、time和schedule模块。1.datetime模块用于记录和规划学习时间。2.time模块帮助设置学习和休息时间。3.schedule模块自动化安排每周学习任务。

Python在游戏和GUI开发中表现出色。1)游戏开发使用Pygame,提供绘图、音频等功能,适合创建2D游戏。2)GUI开发可选择Tkinter或PyQt,Tkinter简单易用,PyQt功能丰富,适合专业开发。

Python适合数据科学、Web开发和自动化任务,而C 适用于系统编程、游戏开发和嵌入式系统。 Python以简洁和强大的生态系统着称,C 则以高性能和底层控制能力闻名。

2小时内可以学会Python的基本编程概念和技能。1.学习变量和数据类型,2.掌握控制流(条件语句和循环),3.理解函数的定义和使用,4.通过简单示例和代码片段快速上手Python编程。

Python在web开发、数据科学、机器学习、自动化和脚本编写等领域有广泛应用。1)在web开发中,Django和Flask框架简化了开发过程。2)数据科学和机器学习领域,NumPy、Pandas、Scikit-learn和TensorFlow库提供了强大支持。3)自动化和脚本编写方面,Python适用于自动化测试和系统管理等任务。

两小时内可以学到Python的基础知识。1.学习变量和数据类型,2.掌握控制结构如if语句和循环,3.了解函数的定义和使用。这些将帮助你开始编写简单的Python程序。

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