讀書筆記！

Python命名：以英國喜劇組'Monty Python'命名——BBC20世紀70年代的《Monty Python's and the Holy Grai》的制片方，和我們認為的爬行動物沒啥關系。。。oh no。。和第一波開發者的愛好有很大關系。。。

1、人們為何使用Python軟件質量：可讀性、可重用性：面向對象，函數式編程

開發者生產效率：長度僅為JAVA代碼的1/5~1/3

程序的可移植性：可在Windows和Linux之間自由切換

標準庫的支持：內置眾多預構建并可移植的功能模塊

組件集成：通過集成機制和應用程序的其他部分進行通訊

2、Python是一門融合了面向過程、函數式、面向對象編程范式的多目標語言

*腳本：用于描述簡單的頂層代碼文件

*程序：用來描述相對復雜一些的多文件應用

Shell工具

控制語言：控制、重定其他應用程序

使用便捷

3、Python缺點：

執行速度不夠快：目前Python的標準執行方式是：將源代碼的語句編譯成字節碼(與平臺無關)的形式，再將字節碼解釋出來，所以可移植，但是不會像C語言一樣將其編譯成底層的二進制代碼，所以對于數值計算和動畫渲染來說，需要分離一部分需要優化速度的應用，做擴展。而NumPy就是一個Python數值計算擴展的重要例子。

存在開源項目的共有缺陷：潛在少數人個人偏好

4、如今誰在使用Python

企業用戶：Python成功案例：成功案例

5、使用Python可以做什么系統編程：標準庫綁定POSIX

圖形用戶界面(GUI):內置tkinter

Internet腳本：網絡任務中發揮作用

組件集成：腳本化處理其他系統和組件的行為

數據庫編程：提供了所有主流關系數據庫系統接口，如Oracle，Mysql

快速原型：因無需重寫，在Python上做系統原型再移植到C或者C++上

數值計算與科學計算編程：如NumPy擴展、SciPy、PyPy

自然語言分析：NLTK包

人工智能編程：PyBrain神經網絡庫、Milk機器學習工具包

數據可視化：Mayavi、matplotlib、VTK、Vpython

數據挖掘：Orange框架、Pattern包、Scrapy和定制代碼

6、Python?如何開發并獲得支持：以源代碼控制系統在線工作

7、開源的權衡：會收到開發者的個人喜好干擾

8、Python技術上的優點：面向對象和函數式面向對象vs面向過程可移植：可在所有主流平臺上運行，如Linux、UNIX、Windows、Mac OS

功能強大：具有豐富的工具集，比如動態類型、自動內存管理、大型程序支持(模塊、類、異常等工具)

內置對象類型：常用的數據結構作為語言基本組成部分，如列表、元組、字典、字符串

內置工具：拼接、分片、排序、映射

庫工具：如正則表達匹配

第三方工具：鼓勵內置之外的預編碼工具，如COM、圖像處理、數值編程、XML、數據庫訪問

可以混合：能同其他語言組件編寫在一起，如混合C和C++

相對簡單易用、容易學

(廖雪峰的python更易讀，比這個學習手冊翻譯腔好的有點多🤭)

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的python支持的编程范式有_【Python学习手册】chapter1 前面的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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