Python基础教程，Python入门教程（非常详细）
Python 英文本意为“蟒蛇”，直到 1989 年荷兰人 Guido van Rossum （简称 Guido）发明了一种面向对象的解释型编程语言（后续会介绍），并将其命名为 Python，才赋予了它表示一门编程语言的含义。
图 1 Python 图标
说道 Python，它的诞生是极具戏曲性的，据 Guido 的自述记载，Python 语言是他在圣诞节期间为了打发时间开发出来的，之所以会选择 Python 作为该编程语言的名字，是因为 Guido 是一个叫 Monty Python 戏剧团体的忠实粉丝。
看似 Python 是“不经意间”开发出来的，但丝毫不比其它编程语言差。自 1991 年 Python 第一个公开发行版问世后，2004 年 Python 的使用率呈线性增长，不断受到编程者的欢迎和喜爱；2010 年，Python 荣膺 TIOBE 2010 年度语言桂冠；2017 年，IEEE Spectrum 发布的 2017 年度编程语言排行榜中，Python 位居第 1 位。
直至现在（2019 年 6 月份），根据 TIOBE 排行榜的显示，Python 也居于第 3 位，且有继续提升的态势（如表 2 所示）。
| Jun 2019 | Jun 2018 | Change | Programming Language | Ratings |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 1 | Java | 15.004% | |
| 2 | 2 | C | 13.300% | |
| 3 | 4 |  | Python | 8.530% |
| 4 | 3 |  | C++ | 7.384% |
| 5 | 6 | | Visual Basic .NET | 4.624% |
| 6 | 5 | | C# | 4.483% |
| 7 | 8 | | JavaScript | 2.716% |
| 8 | 7 | | PHP | 2.567% |
| 9 | 9 | SQL | 2.224% | |
| 10 | 16 |  | Assembly language | 1.479% |
Python语言的特点
相比其它编程语言，Python 具有以下特点。
1) Python简单易学
“编程零基础，可以学习 Python 吗”，这是很多初学者经常问的一个问题。当然，计算机基础越好，对学习任何一门新的编程语言越有利，但如果你在编程语言的学习上属于零基础，也完全不用担心。
就我个人的观点，Python 作为学习编程的入门语言是再合适不过的，相比其他编程语言（比如 Java），Python 最大的优势就是非常容易上手。举个简单的例子，如果完成一个功能，使用 Java 实现需要 100 行代码，那么使用 Python 可能只需要 20 行。
有人可能会问，将 C 语言作为入门语言不好吗？就目前的就业形势来说，仅掌握 C 语言是很难找到高薪的工作的，而掌握 Python 则不同。
并且，在使用其它编程语言编程时（例如 C、C++），你需要时刻注意数据类型、内存溢出、边界检查等问题。而 Python 则不用，因为在底层实现时，它已经帮你一一处理好了。
2) Python功能强大
Python 强大的功能是很多用户支持 Python 的最重要的原因，从字符串处理到复杂的 3D 图形编程，Python 借助扩展模块都可以轻松完成。
实际上，Python 的核心模块已经提供了足够强大的功能，使用 Python 精心设计的内置对象可以完成许多功能强大的操作。
此外，Python 的社区也很发达，即使一些小众的应用场景，Python 往往也有对应的开源模块来提供解决方案。
3) Python是解释型语言
编程语言按照程序的执行方式，可以分为编译型和解释型两种，典型的编译型语言有 C、C++ 等，而解释型语言有 Java、Python 等。
相比编译型语言，解释型语言最大的优势就是可移植性强。也就是说，Python 具有非常好的跨平台的特性。
4) Python是面向对象的编程语言
Python 既支持面向过程编程，也支持面向对象编程。在“面向过程”的语言中（如 C 语言），程序仅仅是由可重用代码的函数构建起来的；而在“面向对象”的语言（如 C++）中，程序是由数据和功能组合而成的对象构建起来的。
而且和其它面向对象的编程语言（如 C++ 和 Java）相比，Python 是以一种非常强大，而又简单的方式实现的面向对象编程。
除此之外，Python 还有开源、有良好的可扩展性等特点。基于以上这些特性，Python 广泛应用在人工智能、图像处理、Web应用开发、自动化运维、网络爬虫等领域。
Python版本的选择
Python 自发布以来，共历经了 3 个大的版本，分别是：
- 1994 年发布的 Python 1.0 版本（已过时）；
- 2000 年发布的 Python 2.0 版本，截止到 2019 年 3 月份，已经更新到 2.7.16；
- 2008 年发布的 Python 3.0 版本，截止到 2019 年 3 月份，已经更新到 3.7.3；
3 个版本中，Python 3.0 是一次重大的升级，为了避免引入历史包袱，Python 3.0 没有考虑与 Python 2.x 的兼容，这也就导致很长时间以来，Python 2.x 的用户不愿意升级到 Python 3.0。
除此之外，造成目前这种状况的另一个原因是，将现有应用从 Python 2.x 迁移到 Python 3.x 是一项不小的挑战。虽然有 2to3（后续会介绍）之类的工具可以进行代码的自动转换，但无法保证转换后的代码 100% 正确。而且，如果不做人工修改的话，转换后的代码性能可能还不如转换前。因此，将现有的复杂代码库迁移到 Python 3.x 上可能需要付出巨大的精力和成本，某些公司无法负担这些成本。
目前，根据统计显示，使用 Python 2.x 的开发者仍占 63.7%，而Python 3.x 的用户占 36.3%，由此可见，使用 Python 2.x 的用户还是占多数。在 2014 年，Python 创始人宣布，将 Python 2.7 支持时间延长到 2020 。
那么，初学者应该选择什么版本呢？这里建议大家选择 Python 3.x 版本，理由有以下几点：
- 使用 Python 3.x 已经是大势所趋
目前，虽然使用 Python 2.x 的开发者居多，但使用 Python 3.x 的开发者正在迅速增加，如图 1 所示：
图 1 Python 3.x 是大势所趋另外，根据 PEP-404 这份文档，Python 2.x 版本将不会再发布 2.8 版本，且未来非常重要的项目（如 Django、Flask 和 Numpy）可能都将放弃对 2.x 的支持，仅支持 Python 3.x。因此，从长远来看，学习 Python 3.x 只有好处。 - Python 3.x在 Python 2.x 的基础上做了功能升级
Python 3.x 对 Python 2.x 的标准库进行了一定程序的重新拆分和整合，比 Python 2.x 更容易理解，特别是在字符编码方面。Python 2.x 中对于中文字符串的支持性能不够好，需要编写单独的代码对中文进行处理，否则不能正确显示中文，而 Python 3.x 已经将该问题成功解决了。 - Python 3.x 和 Python 2.x 思想基本是共通的
Python 3.x 和 Python 2.x 思想基本上是共通的，只有少量的语法差别，学会的 Python 3.x，只要稍微花点时间学习 Python 2.x 的语法，即可灵活运用这两个不同版本了。
注意，选择 Python 3.x 也不是没有弊端，很多扩展库的发行总是会滞后于 Python 的发行版本，甚至目前还有很多库不支持 Python 3.x。
因此，在选择 Python 时，一定要先考虑清楚自己的学习目的，比如说，打算做哪方面的开发，此方向需要用法哪些扩展库，以及这些扩展库支持的最高 Python 版本等，明确这些问题后，再选择适合自己的版本。
关于 Python 3.x 和 Python 2.x 具体的区别，可阅读《Python 3 和 Python 2 区别》一节。
初学者应该如何学习Python？
对于初学者来说，要做的就是专注于 Python 这一门语言，明确学习的重点，把握好学习节奏，由浅入深循序渐进地学习。根据本人多年的学习工作经验，把编程语言的学习分为以下 3 步，无论你是否有编程基础，都可以对照着来做。
1) 多实践，积累代码量
任何一门编程语言，其囊括的知识面都是非常广泛的，从基本的变量赋值、条件循环、到文件操作、并发编程等。但是，千万不要等到把所有知识点都学完了才开始练习，因为到那时你会发现，前面好不容易记住的知识都忘记了。
学习编程，是十分讲究实战的，没有捷径可走，越早练习，练得越多越勤，学习效果就越好。
2) 时刻注意代码规范
学习编程语言，在追求快和高效的同时，每一种编程语言都有必要的编码规范，一定不能忽略。
要想成为一名优秀的程序员，从起步阶段就要刻意地去培养自己的编程规范。例如，在刚开始编写代码时，不要将原本多行的代码全部写到一行，也不要随便用 a、b、c 等字母作为变量的名称。
3) 开发经验是必不可少的
要想真正熟练地掌握 Python（或者其它编程语言），拥有大中型产品的开发经验是必不可少的，它会让你站得更高，望得更远。
例如，我们几乎每天都会用搜索引擎，但你了解一个搜索引擎的服务器端实现吗？这是一个典型的面向对象设计，需要定义一系列相关的类和函数，还要从产品需求、代码复杂度、效率以及可读性等多个方面综合考量，同时在上线后还要进行各种优化等。
为了辅助大家更好地学习 Python，这里准备了一章 Python 学习的知识图谱，涵盖了 Python 的核心知识。
