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初學python,感受和C的不同
從開始看Python到現在也有半個多月了,前後看了Python核心編程和Dive into
Python兩本書。話說半個月看兩本,是個人都知道有多囫圇吞棗,這也是因為我暫時沒有需求拿這個做大型開發,主要是平時的小程序test用一用。所以
我的策略是,整體瀏覽,用到時候現查。話說這核心編程第一版太古老了,老在講2.2之前的東西,我看的翻譯電子版,翻譯得也不好,很晦澀。看完這個後還有
點雲里霧裡,看網上人家說DIP好,啄木鳥還有免費電子文檔,就找來看這個。怎麼說呢,講的比核心編程好,但不適合第一次看的初學者。我之所以覺得講得
好,是因為看核心編程,有些概念還有些模糊,看了這本書就明白不少了。要是初學者上來就看這本,保證不好理解。
下面就是在學習的過程中,在翻閱資料的過程中,總結的一些C和python比較明顯的不同之處,有大方向的,也有細節的。肯定沒有總結完,比如動態
函數,lambda這些,我都懶得往上寫了。實際上,作為兩種完全不同的語言,下面這些差異只是冰山一角而已。權當拋磚引玉吧,至少應該對和我有相同研究
興趣,正在考慮是否學習另一門語言的朋友有點幫助。此文也算是DIP的學習筆記吧。順帶說一句,要是有朋友了解,可以幫忙推薦一下實戰性強的Python
教材,語言這東西,不多練手,光比劃,是不可能學好的。
學習目的
我的以後的研究方向是嵌入式,顯然,C語言是我的主要語言。我不是一個語言愛好者,我以前覺得,對於做研究而不是應用的人來說,了解多門語言,不如
精通一門語言。之所以去看python,主要還是因為python更有利於快速開發一些程序,也是因為現在認識到,研究和應用是不能分離的。個人以為,要
想在計算機工程的競爭中立足,必須懂C語言。因為真正要做高性能編程,
不可能將機器的體系架構拋到腦後讓Python虛擬機(或Java虛擬機等)幫你搞定所有底層。越來越多的CPU
core,越來越恐怖的內存性能瓶頸,對於上層開發人員來說,無所謂,但是對高性能程序開發人員來說,這些是無法透明的。很多應用,還是自己掌控比較有
效。這些場合中,彙編和C還是不可替代的。但是,光知道C是不夠的,掌握一門面向對象語言,相對更高層的語言,不僅對以後的個人發展有利,也會對自己的技
術認識產生幫助。
如果要問對我來說誰更重要,我覺得還是C更重要。C的學習曲線更陡,貌似簡單,實際上到處都是陷阱,看上去比較簡單低效的程序,也不是學1,2個月
就能搞定的。談到優化的深層次和難度嘛,需要的功底是按年算的。但是一旦你C語言的基礎打好了,對計算機的理解,對其他語言的理解都是大有裨益的。比如,
如果你有C基礎,可以說,學過1天python,就能寫的出來一些不短的程序。後面的優化也不是什麼大不了的演算法,都是非常基本的語句換來換去。當然這裡
不是說 Python不好,實際上,上層應用,Python比C方便的不是一個層次。
很多人覺得,既然懂C了,那麼進一步掌握C++應該是水到渠成,但C++不是C的超集,而我又不喜歡C++的繁瑣和巨大,所以才決定看一看Python。我很喜歡Python的優雅與快捷。
語言類型
和C不一樣,Python是一種動態類型語言,又是強類型語言。這個分類怎麼理解呢?大概是可以按照下列說明來分類的:
靜態類型語言
一種在編譯期間就確定數據類型的語言。大多數靜態類型語言是通過要求在使用任一變數之前聲明其數據類型來保證這一點的。Java和 C 是靜態類型語言。
動態類型語言
一種在運行期間才去確定數據類型的語言,與靜態類型相反。Python 是動態類型的,因為它們確定一個變數的類型是在您第一次給它賦值的時候。
強類型語言
一種總是強制類型定義的語言。Java 和 Python 是強制類型定義的。您有一個整數,如果不明確地進行轉換 ,不能將把它當成一個字元串。
弱類型語言
一種類型可以被忽略的語言,與強類型相反。VBScript 是弱類型的。在 VBScript 中,您可以將字元串 『12′ 和整數 3 進行連接得到字元串』123′,然後可以把它看成整數 123 ,所有這些都不需要任何的顯示轉換。
對象機制
具體怎麼來理解這個「動態確定變數類型」,就要從Python的Object對象機制說起了。Objects(以下稱對象)是Python對於數據
的抽象,Python中所有的數據,都是由對象或者對象之間的關係表示的,函數是對象,字元串是對象,每個東西都是對象的概念。每一個對象都有三種屬性:
實體,類型和值。理解實體是理解對象中很重要的一步,實體一旦被創建,那麼就一直不會改變,也不會被顯式摧毀,同時通常意義來講,決定對象所支持的操作方
式的類型(type,包括number,string,tuple及其他)也不會改變,改變的只可能是它的值。如果要找一個具體點的說明,實體就相當於對
象在內存中的地址,是本質存在。而類型和值都只是實體的外在呈現。然後Python提供一些介面讓使用者和對象交互,比如id()函數用來獲得對象實體的
整形表示(實際在這裡就是地址),type()函數獲取其類型。
這個object機制,就是c所不具備的,主要體現在下面幾點:
1 剛才說了,c是一個靜態類型語言,我們可以定義int a, char
b等等,但必須是在源代碼裡面事先規定。比如我們可以在Python裡面任意一處直接規定a =
「lk」,這樣,a的類型就是string,這是在其賦值的時候才決定的,我們無須在代碼中明確寫出。而在C裡面,我們必須顯式規定char *a =
「lk」,也就是人工事先規定好a的類型
2 由於在C中,沒有對象這個概念,只有「數據的表示」,比如說,如果有兩個int變數a和b,我們想比較大小,可以用a ==
b來判斷,但是如果是兩個字元串變數a和b,我們就不得不用strcmp來比較了,因為此時,a和b本質上是指向字元串的指針,如果直接還是用==比較,
那比較的實際是指針中存儲的值——地址。
在Java中呢,我們通過使用 str1 == str2 可以確定兩個字元串變數是否指向同一塊物理內存位置,這叫做「對象同一性」。在 Java 中要比較兩個字元串值,你要使用 str1.equals(str2)。
然後在Python中,和前兩者都不一樣,由於對象的引入,我們可以用「is」這個運算符來比較兩個對象的實體,和具體對象的type就沒有關係
了,比如你的對象是tuple也好,string也好,甚至class也好,都可以用」is」來比較,本質上就是「對象同一性」的比較,和Java中
的==類似,和 C中的pointer比較類似。Python中也有==比較,這個就是值比較了。
3
由於對象機制的引入,讓Python的使用非常靈活,比如我們可以用自省方法來查看內存中以對象形式存在的其它模塊和函數,獲取它們的信息,並對它們進行
操作。用這種方法,你可以定義沒有名稱的函數,不按函數聲明的參數順序調用函數,甚至引用事先並不知道名稱的函數。 這些操作在C中都是不可想像的。
4 還有一個很有意思的細節,就是類型對對象行為的影響是各方面的,比如說,a = 1; b =
1這個語句中,在Python裡面引發的,可能是a,b同時指向一個值為1的對象,也可能是分別指向兩個值為1的對象。而例如這個語句,c = []; d
= [],那麼c和d是肯定指向不同的,新創建的空list的。沒完,如果是」c = d =
[]「這個語句呢?此時,c和d又指向了相同的list對象了。這些區別,都是在c中沒有的。
最後,我們來說說為什麼python慢。主要原因就是function call
overhead比較大。因為所有東西現在都是對象了,contruct 和destroy 花費也大。連1 + 1 都是 function
call,像』12′+』45′ 這樣的要 create a third string object, then calls the string
obj』s __add。可想而知,速度如何能快起來?
列表和數組
分析Python中的list和C中的數組總是很有趣的。相信可能一些朋友和一樣,初學列表的時候,都是把它當作是數組來學的。最初對於list和數組區別的定性,主要是集中在兩點。首先,list可以包含很多不同的數據類型,比如
[“this”, 1, “is”, “an”, “array”]
這個List,如果放在C中,其實是一個字元串數組,相當於二維的了。
其次呢,list有很多方法,其本身就是一個對象,這個和C的單純數組是不同的。對於List的操作很多樣,因為有方法也有重載的運算符。也帶來一些問題,比如下面這個例子:
加入我們要產生一個多維列表,用下面這個語句
A = [[None] * 2] * 3
結果,A的值會是
[[None, None], [None, None], [None, None]]
初一看沒問題,典型的二維數組形式的列表。好,現在我們想修改第一個None的值,用語句
A[0][0] = 5
現在我們再來看看A的值:
[[5, None], [5, None], [5, None]]
發現問題沒有?這是因為用 * 來複制時,只是創建了對這個對象的引用,而不是真正的創建了它。 *3 創建了一個包含三個引用的列表,這三個引用都指向同一個長度為2的列表。其中一個行的改變會顯示在所有行中,這當然不是你想要的。解決方法當然有,我們這樣來創建
A = [None]*3
for i in range(3):
A[i] = [None] * 2
這樣創建了一個包含三個不同的長度為2的列表。
所以,還是一直強調的,越複雜的東西,越靈活,也越容易出錯。
代碼優化
C是一個很簡單的語言,當我們考慮優化的時候,通常想得也很簡單,比如系統級調用越少越好(緩衝區機制),消除循環的低效率和不必要的系統引用,等
等,其實主要都是基於系統和硬體細節考慮的。而Python就完全不一樣了,當然上面說的這些優化形式,對於Python仍然是實用的,但由於
Python的語法形式千差萬別,庫和模塊多種多樣,所以對於語言本身而言,就有很多值得注意的優化要點,舉幾個例子吧。
比如我們有一個list L1,想要構建一個新的list L2,L2包括L1的頭4個元素。按照最直接的想法,代碼應該是
L2 = []
for i in range[3]:
L2.append(L1[i])
而更加優化和優美的版本是
L2 = L1[:3]
再比如,如果s1..s7是大字元串(10K+),那麼join([s1,s2,s3,s4,s5,s6,s7])就會比
s1+s2+s3+s4+s5+s6+s7快得多,因為後者會計算很多次子表達式,而join()則在一次過程中完成所有的複製。還有,對於字元串操作,
對字元串對象使用replace()方法。僅當在沒有固定字元串模式時才使用正則表達式。
所以說,以優化為評判標準,如果說C是短小精悍,Python就是博大精深。
include和import
在C語言中的include非常簡單,因為形式單一,意義明確,當你需要用到外部函數等資源時,就用include。而Python中有一個相似的
機制,就是import。乍一看,這兩個傢伙挺像的,不都是我們要用外部資源(最常見的就是函數或者模塊(Python))時就用這個來指明么?其實不
然,兩者的處理機制本質區別在於,C中的include是用於告訴預處理器,這個include指定的文件的內容,你都給我當作在本地源文件中出現過。而
import呢,不是簡單的將後面的內容*直接*插入到本地裡面去,這玩意更加靈活。事實上,幾乎所有類似的機制,Python都比C靈活。這裡不是說C
不好,C很簡練,我其實更喜歡C。
簡單說說這個靈活性。import在python中有三種形式,import X, from X import *( or a,b,c……),
X = __import__(』x’)。最常用的是第二種,因為比較方便,不像第一種那樣老是用X.module來調用模塊。from X
import *只是import那些public的module(一般都是不以__命名的模塊),也可以指定a,b,c來import。
什麼時候用哪一種形式呢?應該說,在大多數的模塊文檔里,都會明確告訴你應該用哪種形式。如果需要用到很多對象,那麼from X import
*可能更合適一些,但是,就目前來看,大多數第三方Python庫都不推薦使用from modulename import *
這種格式。這樣做會使引入者的namespace混亂。很多人甚至對於那些專門設計用於這種模式的模塊(包括Tkinter,
threading和matplot)都不採用這種方式。而如果你僅僅需要某個對象類a,那麼用from X import a比用import
X.a更好,因為以後你調用a的函數直接用a.function()既可以了,不用加X。
如果你連自己希望import的模塊都不知道怎麼辦?請注意,此時Python的優勢就體現出來了,我們可以用
__import__(module)來調用module,其中這個module是字元串,這樣,可以在運行時再決定,你到底要調用什麼module。舉
個例子:
def classFromModule (module, Name):
mod = __import__ (module)
return getattr (mod, Name)
這裡,定義了一個函數classFromModule,你可以在代碼的任何時候調用它,
o = classFromModule (ModuleOfTheClass, NameOfTheAttribute)()
只需要傳入字元串形式的你希望import的模塊ModuleOfTheClass和其中屬性的名字NameOfTheAttribute(當然可以是數據也可以是方法),就能調用了,這個名字字元串不用事先指定,而是根據當時運行的情況來判斷。
順帶說一句,Python中import的順序也有默認規定,這個和C中的include有點類似,因為我們一般都是先include系統文件,再
include自己的頭文件(而且還有和「」的區別)。Python中呢,一般應該按照以下順序import模塊:
1. 標準庫模塊 — 如 sys, os, getopt 等
2. 第三方模塊
3. 本地實現的模塊。
全局變數
這裡談全局變數呢,倒不是說Python和c的全局變數概念不同,他們的概念是相同的。只是在使用機制上,是有一些差異的。舉個例子:
– module.py –
globalvar = 1
def func():
print globalvar
# This makes someglobal readonly,
# any attempt to write to someglobal
# would create a new local variable.
def func2():
global globalvar
globalvar = 2
# this allows you to manipulate the global
# variable
在 func這個函數中,globalvar是只讀的。如果你使用了globalvar =
xxx這種賦值語句,Python會重新創造一個新的本地對象並將新值賦給它,原來的對象值不變。而在func2函數中,由於我們事先申明了
globalvar是global的,那麼此時的更改就直接在全局變數上生效。
初學者如何學習python?
Python相對比較簡單,零基礎也能學,但新手不建議自學。
python是一門語法優美的編程語言,不僅可以作為小工具使用提升我們日常工作效率,也可以單獨作為一項高新就業技能!所以學完Python編程之後,只要真的掌握了相關技術,想要找到好的工作還是比較容易的。
建議大家可以從以下三方面來入手:
①先自學一些python書籍
大家可以從書中了解一些基礎知識,建立一些編程認知。
但是這樣的方式,還是難免會因為沒什麼基礎很快就覺得枯燥了,所以在書籍方面還是建議大家結合視頻課程一起來學習,才能更高效一點。
②網上找相關課程
在mooc網學習的是北京理工大學的一門python公開課,整個流程學習下來能夠了解一些基礎相關,但課程比較淺顯,還是感覺有些不系統,也很難靠自學迅速入門。
③報班學習
很多人對網上報班有些排斥,因為難免會覺得會被割韭菜。但是對於零基礎的小白學習python編程而言,跟著專業系統化一點的團隊一起學習,勢必會更省時省力一點的。
畢竟我們沒有基礎,靠自學又沒啥時間去堅持,能有合適的【線上陪伴式】的課程,還是挺值得一試的。建議大家可以先從體驗課開始,了解清楚課程含金量,看看往期學員的體驗回饋後再報班學習。
Python的學習學習順序如下:
①Python軟體開發基礎
②Python軟體開發進階
③Python全棧式WEB工程師
④Python多領域開發
互聯網行業目前還是最熱門的行業之一,學習IT技能之後足夠優秀是有機會進入騰訊、阿里、網易等互聯網大廠高薪就業的,發展前景非常好,普通人也可以學習。
想要系統學習,你可以考察對比一下開設有相關專業的熱門學校,好的學校擁有根據當下企業需求自主研發課程的能力,能夠在校期間取得大專或本科學歷,中博軟體學院、南京課工場、南京北大青鳥等開設相關專業的學校都是不錯的,建議實地考察對比一下。
祝你學有所成,望採納。
python如何入門
1.找一本靠譜的書,難度一定要是入門級別,千萬不能太複雜,不要一下子陷進去,會打亂節奏,學東西要循序漸進,不能一口吃個胖子.打個比方,學過java的同學都聽過大名鼎鼎的thinking in java,這邊書很厚很全,若一上來就學,肯定會吃力,時間長了就會失去興趣,因此對初學者來說,一定要找一個通熟易懂的,簡單的書。入門的書非常關鍵。
入門的書很多,但是我個人強烈推薦”A Byte of Python”,這本書我讀了2遍,作者寫的思路非常清晰,對每一個知識點講解的很到位,不多不少,剛剛好,對初學者來說,力道剛剛好。而且是全英文,對提高自己的英語水平,很有幫助.
網上有人會推薦”笨辦法學Python”,我個人覺得這本書沒有”A Byte of Python”好 .一般有一些編程基礎的,我建議直接看”A Byte of Python”.這本書的銷量已經破百萬了,而且在豆瓣上點評有8.8,可謂是入門級的神書.電子版大家可以在CSDN 搜一下就有,都是高清的.
2.找一個好的視頻資源,當然若你周圍有python 高手就更好了,可以多交流多請教。視頻資源我推薦imooc,當然有人說還有jikexueyuan,網易公開課,這幾家我都看過一些,各有千秋,我建議初學者還是選擇imooc,他家的python 講解的很仔細,而且音頻的質量比較高,最關鍵是的可以在web上直接編程練習,都不用自己安裝編譯器,非常方便。居家旅行必備啊~~
3.多編寫程序,這似乎是廢話,但是確實是一句實話。學編程一定要親身去編寫,沒有什麼捷徑.一開始哪怕你把書裡面的例子一字不落敲一遍,也好過你只是去看書,而不動手。
而且學python 最好是堅持編,每天抽小半個小時,學一些知識點,不斷的堅持.大概快的話幾個星期基本就能入門了。
python入門教程
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python最佳入門教程(1): python的安裝
本教程基於python3.x, 是針對初學者的一系列python入門教程,在知乎上常有人問我計算機該怎麼學,如何自學編程,筆者也是通過自學編程而進入IT這一行業的,回顧入行的這幾年,從音視頻流媒體輾轉到人工智慧深度學習,機器視覺,我是下了不少苦心的,對於如何學習有自己的一套理論和實踐方法,很多人自言學編程不得其門,把學不會歸咎於天分,其實芸芸眾生,智力無別,你現在所看到的是技術大牛們一個個超凡絕頂(然知此絕頂非彼絕頂),看不到的是曾經的他們,也在每個晝夜裡用心苦學。再者學一門技術,需要勤學刻苦,是需要講究方法和基礎的,方法對了就事半功倍,所謂的天才也無不是建立在紮實的基礎之上。
在windows中安裝python
首先打開python官網,點擊頁面downloads導航按鈕,下載windows最新的基於web安裝的安裝器,右鍵以管理員身份運行 安裝包,會出現如下界面:
將Add Python 3.7 to PATH 進行勾選,勾選此項的目的在於將python解釋器加入系統環境變數,則在後續的python開發中可直接在windows 命令行中執行python腳本。所謂的環境變數是系統運行環境的一系列參數,比如這裡的系統環境變數是PATH,PATH保存了與路徑相關的參數,系統在路徑查找中,會對PATH保存的路徑進行搜索。
點擊install Now按鈕執行python的安裝
打開windows命令行界面(按windows鍵輸入cmd命令),輸入python -V,出現python版本的相關輸出,即表示安裝成功。
在Linux系統中安裝python
筆者的系統是CentOS, Linux系統默認有安裝python,但是其版本是2.x,在這裡筆者以源碼安裝的形式來安裝python 3.X。首先進入python源碼包頁面 點擊下載最新的gzip格式的python源碼包,上傳到伺服器然後進行解壓,解壓後的目錄結構如下圖所示:
Linux中的configure與make
configure是Linux中的腳本配置工具,用來對源碼的當前安裝環境進行檢測,若檢測無誤,會在當前目錄生成一個供源碼編譯的Makefile腳本文件。
make是Linux系統下的編譯安裝工具,用來解釋執行makefile文件中的腳本命令,編譯命令。
現在我們開始編譯安裝python
(1) 在當前目錄執行./configure(2) 輸入 make sudo make install
若無指定安裝目錄,python會被默認安裝在/usr/local目錄中, 讀者可以執行./configure –prefix=「你自定義的安裝目錄」來配置安裝路徑。安裝完畢以後進入/usr/local/bin目錄,輸入 「python3.x -V」 (這裡的python3.x為你所安裝的python版本),若出現與python版本的相關輸出,即表示安裝成功。
為安裝的python設置軟鏈接
安裝的python可以以絕對路徑的方式來執行,每次敲一大段路徑來執行python未免麻煩,通常我們會給安裝的python設置軟鏈接,這裡的軟鏈接類似於windows的快捷方式。
輸入以下命令來給python設置軟鏈接,筆者安裝的版本是python3.7, pip是python的包管理工具,會在教程的後續章節中進行詳細講解。
ln -s /usr/bin/python3 /usr/local/bin/python3.7 # 表示設置python3 為 /usr/local/bin/python3.7的快捷方式ln -s /usr/bin/pip3 /usr/local/bin/pip3.7 # 表示設置pip3 為 /usr/local/bin/pip3.7的快捷方式
原創文章,作者:小藍,如若轉載,請註明出處:https://www.506064.com/zh-tw/n/308989.html