Python被誉为全世界高效的编程语言,同时也被称作是“胶水语言”,那它为何能如此受欢迎,下面我们就来说说Python入门学习的必备知识点,也就是它为何能够如此受欢迎的原因.

1、Python适用于哪些应用场景?

这个没有固定答案,很多人都说Python不适合开发GUI的程序,但Python自己的IDE——IDEL和第三方的IDE——Eric就是Python写的。

目前看到的更多的人是拿来写Web,使用如Django、web.py框架,没记错Flask也是。

也有一个情况用的比较多,用Python当胶水,与各种语言结合,共同完成某软件功能,注意观察也许你会发现在安装一些软件的时候会有Python的身影。

我个人还拿Python模拟过端口转发和DNS服务等,所以真的是要看真么用,而不是能怎么用。

另外大数据分析Python也是比较适合的,从载入到分析,再到保存结果等,Python有一整套的模块应对。

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2、Python能够胜任大数据吗?

Python很适合做大数据相关的分析,内置的C编译的模块能应对常见的操作,个别极端的算法建议用C重写相关模块。

Python本身的特点更多的是高效率的开发和简单的维护,速度交给C去吧,更多的问题其实出自写代码的人没有更好的使用,而不是效率不够高。比如排序,本来Python有非常高效的内置C编译的模块,却非要自己写算法,这样的结果不慢都是奇怪的。

另外还要看需求是CPU密集型,还是IO密集型,如果是CPU密集型建议这部分操作由C实现,IO密集型的效率不会因为Python而有多少改变。

C的效率是高,但框架搭起来也费劲,所以还是结合着来吧,也因此,Python被称为胶水语言。

3、Python是否可以完全代替Shell?

完全可以,Shell的功能Python均可实现,而且代码量更少、结构更优、可阅读性更好,而Python可实现的功能Shell却不一定能,如运维中会用到的用于网络通信的Socket模块、用于WEB的Django框架、用于性能采集的psutil模块等,而且Shell对操作系统的命令依赖性较强,Python可在更大程度上规避。

在一个Shell的IDE是个很大的问题,虽然Python的原生IDE不怎么样,但第三方的IDE还是功能十分强大的,虽然不能和微软的Virtual Studio相媲美,但也是能完全满足Python的开发需求的。

再说下Python的效率问题,Python支持多进程、多线程以及协程(比线程更小一级),程序并发度是在Shell之上的。Python的核心模块基本都是用C实现的,因此效率更高。如有必要也可能将需要用Python实现的Python模块用C重写以提高效率,当然也可以直接用C Python,一个直接完全用C实现的Python解释器。

4、Python是否可以访问常见的数据库?

可以,Python可以访问常见的各种数据库,如Oracle、MySQL、Vertica、SQLServer等,加载相应的模块即可,模块列表如下:

Oracle:cx_Oracle

MySQL:MySQLdb

5、Python开发是面向过程、函数还是对象?

Python虽然是解释型语言,但从设计之初就已经是一门面向对象的语言,对于Python来说一切皆为对象。正因为如此,在Python中创建一个类和对象是很容易的,当然如果习惯面向过程或者函数的写法也是可以的,Python并不做硬性的限制。

Python的面向对象特征如下:

封装

面向对象程序设计中的术语对象(Object)基本上可以看做数据(特性)以及由一系列可以存取、操作这些数据的方法所组成的集合。传统意义上的“程序= 数据结构+算法”被封装”掩盖“并简化为“程序=对象+消息”。对象是类的实例,类的抽象则需要经过封装。封装可以让调用者不用关心对象是如何构建的而直接进行使用。

类继承:

继承给人的直接感觉是这是一种复用代码的行为。继承可以理解为它是以普通的类为基础建立专门的类对象,子类和它继承的父类是IS-A的关系。

多重继承:

不同于C#,Python是支持多重类继承的(C#可继承自多个Interface,但最多继承自一个类)。多重继承机制有时很好用,但是它容易让事情变得复杂。

多态

多态意味着可以对不同的对象使用同样的操作,但它们可能会以多种形态呈现出结果。在Python中,任何不知道对象到底是什么类型,但又需要对象做点什么的时候,都会用到多态。方法是多态的,运算符也是多态的。

6、如何快速掌握Python?

阅读官方文档即可满足日常需求,官方文档有中文翻译,更加方便学习。但这些都是基础的语法和常见的模块,Python学习重要的是模块,快速、高效的开发依赖的是模块的应用,站在前人的肩膀会省时省力的多。

但学习Python其实最重要的是学习模块,而非语法本身,Python的语法十分简单,只要大学学过C或者数据结构课程,甚至完全没学过的人也是可以轻松掌握的。掌握了语法已经可以实现Shell的功能,但要想提高模块的学习必不可少,如运维人员经常用的有:

psutil:获取性能信息

socket:基本网络通信

IPy:IP地址相关处理

dnsptyhon:域名相关处理

difflib:文件比较

pexpect:屏幕信息获取,常用于自动化

paramiko:SSH客户端

XlsxWriter:Excel相关处理

其他还有很多很多功能模块,每天也不断的有新的模块、框架、组件产生,如用于与Java 做桥接的PythonJS,甚至Python还可以编写Map和Reduce。

7、Python是否有专用的IDE工具?

有,IDEL用Python实现的Python的IDE工具,但说实话,功能真心不咋地。我个人常用的IDE如下:

PyCharm

PyCharm是JetBrains开发的Python IDE。PyCharm用于一般IDE具备的功能,比如,调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制……另外,PyCharm还提供了一些很好的功能用于Django开发,同时支持Google App Engine,更酷的是,PyCharm支持IronPython!

Wing IDE

Wingware的Python IDE兼容Python 2.x和3.x,可以结合Django,matplotlib,Zope, Plone,App Engine,PyQt,PySide,wxPython,PyGTK,Tkinter,mod_wsgi,pygame,Maya,MotionBuilder,NUKE,Blender和其他Python框架使用。Wing支持测试驱动开发,集成了单元测试,nose和Django框架的执行和调试功能。Wing IDE启动和运行的速度都非常快,支持Windows,Linux,OS X和Python versi。

NotePad++

简单、方便,但仅适合临时性的更改。

其他的还有:Eclipse withPyDev、Sublime Text、Komodo Edit、Pyer、The Eric Python IDE、Interactive Editor for Python

8、运用Python实现系统自动化监控有哪些常用方法?

准确的说应该是有哪些模块,健康监控肯定要有psutil来监控性能,还会用到通信的Socket,登陆的Paramiko、telnetlib,ftp的ftplib。

原理基本就是采集数据——本地处理数据——传输数据,如果做的比较完善可以再做个呈现数据,也可以吧数据发送给Zabbix等开源工具。

个人还用一个开源监控网络刺探的,超过指定次数就自动封杀。

9、Python可运行在那些平台?跨平台性如何?

支持常见的主流平台,如AIX、HPUX、Solaris、Linux、Windows等,除Windows外常见的Unix、Linux平台均带有原生的Python,但版本一般较低。关于跨平台和他跨平台语言一样,要注意有些个别模块是单一平台特有的,整体的跨平台性还是很好的,不必为适应多平台写多套代码。

但这不是说一点限制都没有:首先,同一个版本的中间文件.py和.pyc以及.pyo是跨平台的;其次,PC与移动终端,如:手机、Pad不可跨平台(原因见下一条);最后,不能跨处理器构架,如:Intel与ARM,64位与32位。

10、如何利用Python提高开发效率?

因为Python很多底层的东西不用自己写,模块资源丰富,运用得当开发效率当然会提升,而且各种框架也为快速开发提供了基础。

11、Python运行速度如何?

通常Java的速度比Python快些。Python调用C扩展除外(也可以直接用CPython)。

对于Python速度太慢的批评,Python语言作者Guido van Rossum说:

如果你开发的系统发现了性能瓶颈,通常最有效率的做法是找到出问题的代码块,用速度较快的语言如C或C++写一些代码替换该功能或该模块,而不是用C或C++重写整个系统,因为对大部分代码而言,语言的速度是无关紧要的。