第 1 章：基础语法 第 1 课：初步介绍

同学们大家好，欢迎来到曾老师的课堂。从这节课开始，让我们一起快乐地学习吧。 [鼓掌][鼓掌][鼓掌]

发展历程

作者冯（ van ）是荷兰的一名软件工程师。 1982年获得阿姆斯特丹大学数学和计算机科学硕士学位。虽然他也算得上是一名数学家，但他更享受计算机带来的乐趣。他总是倾向于做与计算机相关的工作，热衷于做任何与编程相关的事情。当时我接触并使用了C、C等语言，这些语言的基本设计原则就是让机器运行得更快。

20世纪80年代，虽然IBM和苹果推出了一波个人电脑浪潮，但这些个人电脑的配置非常低。比如早期的CPU频率和RAM都只有8MHz，一个大的数组就可以把内存填满。所有编译器的核心都是优化，使程序能够运行。为了提高效率，语言还迫使程序员像计算机一样思考，这样才能写出更符合机器口味的程序。程序员们迫不及待地想用手榨取计算机的每一寸力量。甚至有人认为C语言指针浪费内存。至于动态类型、自动内存管理、面向对象……别想了，它会让你的计算机陷入瘫痪。这种编程方式令人沮丧。他知道如何用C语言编写一个函数，但是整个编写过程需要花费很多时间，即使他已经确切地知道如何实现它。他的另一个选择是。

它作为 UNIX 系统的解释器已经存在很长时间了。 UNIX管理员经常编写一些简单的脚本来执行一些系统维护任务，例如定期备份、文件系统管理等，它可以像胶水一样将UNIX下的许多功能连接在一起。许多C语言数百行的程序只需几行就可以完成。然而，其本质是调用命令。它并不是真正的语言（例如，没有数字数据类型，并且加法运算很复杂）。总之，计算机功能无法充分调动。

我希望有一种语言可以像C语言一样完全调用计算机的功能接口，并且可以像C语言那样方便地进行编程。

冯

1989年，为了度过圣诞节假期，我开始编写语言编译器。这个名字来自我最喜欢的电视剧。他希望这门语言能够满足他的理想：创建一种介于C和C之间、全面、易学、易用、可扩展的语言。作为一名语言设计爱好者，我已经尝试过设计语言。这一次，只是纯粹的举动。

1991年，第一个编译器诞生。它是用C语言实现的，可以调用C语言库文件。从诞生之日起，它就拥有类、函数、异常处理、列表和字典等核心数据类型，以及基于模块的扩展系统。

大部分语法来自 C，但深受 ABC 语言的影响。 ABC 语言中的一些规则至今仍存在争议（例如强制缩进）。但这些语法规则使其易于阅读。

另一方面，选择遵守一些约定，尤其是 C 语言的约定，例如回归等号赋值。我认为，如果某件事是建立在“常识”的基础上的，那就没有必要太执着。从一开始就特别关注可扩展性。可以在多个层面上扩展。从高层次来看，.py 文件可以直接导入。在底层，可以引用 C 语言库。

程序员可以快速编写.py文件作为扩展模块。但当性能是需要考虑的重要因素时，你可以深入底层，编写一个C程序并将其编译成.so文件并引入到你的计算机中使用。

就像用钢材盖房子一样，先定义大框架。程序员可以在这个框架下相当自由地扩展或改变。

最初完全由我自己开发，随后受到同事的欢迎，他们很快提供反馈并参与改进。以及核心同事团队。他们大部分业余时间都花在黑客活动上。

后来，它扩展到研究所之外。隐藏很多机器级细节，交给编译器处理，突出逻辑级编程思维。程序员可以花更多的时间思考程序的逻辑，而不是具体的实现细节。这个特性吸引了大量的程序员。

优点和缺点

优势：

缺点：

应用场景

网页开发：

它的诞生历史比Web还要早。由于它是解释型脚本语言，开发效率高，非常适合Web开发。

Web开发框架有数百种，还有许多成熟的模板技术。选择开发Web应用不仅开发效率高，而且运行速度快。

常用的Web开发框架有：、、等。

许多知名互联网公司都会使用它作为主要开发语言：豆瓣、知乎、果客网、NASA、...

由于后端服务器的多功能性，除了狭义的网站之外，许多应用程序和游戏也在服务器端实现。

网络爬虫：

网络爬虫是一种常用的场景。在国际上，语言早期被广泛用作网络爬虫的基础，带动了整个语言的应用发展。过去，中国很多人使用收藏家在互联网上搜索内容。现在在互联网上收集信息变得更加容易，例如：

从各大网站爬取产品折扣信息并进行比较，以获得最佳选择；

收集并分类社交网络上的言论，生成情感地图，分析语言习惯；

从网易云音乐爬取某类型歌曲的所有评论并生成词云；

按条件过滤获取豆瓣的电影和书籍信息并生成表格...

有很多应用程序。几乎每个人在学习爬虫之后都可以使用爬虫来做一些好玩的、有趣的、有用的事情。

爬虫的主要模块有：、、、、

人工智能：

有很多对于人工智能来说非常方便的库，比如数值计算、机器学习、神经网络、数据可视化等。在广阔的人工智能领域，数据挖掘、机器学习、神经网络、深度学习等都是主流编程语言，并得到了广泛的支持和应用。

数据分析：

在数据分析处理方面，有非常完整的生态环境。 “大数据”分析涉及的分布式计算、数据可视化、数据库操作等都有成熟的模块可供选择来完成其功能。常用的库有 、 、 、 、 - 等，下面简单介绍一下这些库的安装和使用。如果您安装了该发行版，它已经附带了以下库： 、 、 和 -Leam。

自动化测试：

+ 可以用来轻松实现Web端的自动化测试， + 库可以完成接口的自动化测试， + 可以完成移动端的自动化测试，提高测试效率。

（ps：我们的课程主要以自动化测试为主）

下载并安装

好了，废话不多说，我们开始安装吧。

官网（ | ），首先从官网下载，根据您的操作系统类型选择下载exe或dmg格式的安装程序

从官网下载

安装时可以选择默认安装。记得手动检查一下，添加到path环境变量中，这样就可以直接通过命令行启动了。

将被添加到环境变量中

下一步安装完成后，我们用win+R进入命令行，输入-V。如果能够正确显示版本号，则说明安装成功。

如果忘记安装路径，也可以使用命令查看

查看安装路径

下载并安装

它是一个IDE（集成开发环境），拥有一组工具，可以帮助用户在使用语言开发时提高效率。内部集成功能如下：

下载链接：

注：这里选择（社区版）下载。专业版是付费版本。社区版可以满足我们基本的编程需求。

下载

安装路径可以更改

选中创建桌面快捷方式和关联的 .py 文件

无需更改开始菜单文件夹，直接点击安装即可

启动，勾选用户协议，点击继续

快速设置：

安装您最喜欢的插件

新建一个项目，命名，选择项目路径，选择本地环境，选择解释器

我们先创建一个并命名

再次选择，右键创建文件，命名为.py

接下来编写我们的第一行代码，输入（“”），右键运行.py

如果控制台输出正确，恭喜你，你成功运行了第一行代码。

最后我们来总结一下本节课学到的知识点。

本课到此结束。在下一课中我们将开始正式学习变量和基本数据类型。

下课了，下课了。 [鼓掌][鼓掌][鼓掌]