为什么使用Python
假设我们有这么一项任务:简单测试局域网中的电脑是否连通.这些电脑的ip范围从192.168.0.101到192.168.0.200.
思路:用shell编程.(Linux通常是bash而Windows是批处理脚本).例如,在Windows上用ping ip 的命令依次测试各个机器并得到控制台输出.由于ping通的时候控制台文本通常是"Reply from … " 而不通的时候文本是"time out … " ,所以,在结果中进行字符串查找,即可知道该机器是否连通.
实现:Java代码如下:
这段代码运行得很好,问题是为了运行这段代码,你还需要做一些额外的工作.这些额外的工作包括:
编写一个类文件
编写一个main方法
将之编译成字节代码
由于字节代码不能直接运行,你需要再写个小小的bat或者bash脚本来运行.
当然,用C/C++同样能完成这项工作.但C/C++不是跨平台语言.在这个足够简单的例子中也许看不出C/C++和Java实现的区别,但在一些更为复杂的场景,比如要将连通与否的信息记录到网络数据库.由于Linux和Windows的网络接口实现方式不同,你不得不写两个函数的版本.用Java就没有这样的顾虑.
同样的工作用Python实现如下:
对比Java,Python的实现更为简洁,你编写的时间更快.你不需要写main函数,并且这个程序保存之后可以直接运行.另外,和Java一样,Python也是跨平台的.
有经验的C/Java程序员可能会争论说用C/Java写会比Python写得快.这个观点见仁见智.我的想法是当你同时掌握Java和Python之后,你会发现用Python写这类程序的速度会比Java快上许多.例如操作本地文件时你仅需要一行代码而不需要Java的许多流包装类.各种语言有其天然的适合的应用范围.用Python处理一些简短程序类似与操作系统的交互编程工作最省时省力.
Python应用场合
足够简单的任务,例如一些shell编程.如果你喜欢用Python设计大型商业网站或者设计复杂的游戏,悉听尊便.
Hello world
安装完Python之后(我本机的版本是2.5.4),打开IDLE(Python GUI) , 该程序是Python语言解释器,你写的语句能够立即运行.我们写下一句著名的程序语句:
并按回车.你就能看到这句被K&R引入到程序世界的名言.
在解释器中选择"File"–“New Window” 或快捷键 Ctrl+N , 打开一个新的编辑器.写下如下语句:
保存为a.py文件.按F5,你就可以看到程序的运行结果了.这是Python的第二种运行方式.
找到你保存的a.py文件,双击.也可以看到程序结果.Python的程序能够直接运行,对比Java,这是一个优势.
国际化支持
我们换一种方式来问候世界.新建一个编辑器并写如下代码:
在你保存代码的时候,Python会提示你是否改变文件的字符集,结果如下:
将该字符集改为我们更熟悉的形式:
程序一样运行良好.
便易用的计算器
用微软附带的计算器来计数实在太麻烦了.打开Python解释器,直接进行计算:
字符串,ASCII和UNICODE
可以如下打印出预定义输出格式的字符串:
字符串是怎么访问的?请看这个例子:
请注意ASCII和UNICODE字符串的区别:
使用List
类似Java里的List,这是一种方便易用的数据类型:
条件和循环语句
如何定义函数
并且,介绍一个方便好用的函数:
文件I/O
异常处理
类和继承
包机制
每一个.py文件称为一个module,module之间可以互相导入.请参看以下例子:
module可以定义在包里面.Python定义包的方式稍微有点古怪,假设我们有一个parent文件夹,该文件夹有一个child子文件夹.child中有一个module a.py . 如何让Python知道这个文件层次结构?很简单,每个目录都放一个名为_init_.py 的文件.该文件内容可以为空.这个层次结构如下所示:
那么Python如何找到我们定义的module?在标准包sys中,path属性记录了Python的包路径.你可以将之打印出来:
通常我们可以将module的包路径放到环境变量PYTHONPATH中,该环境变量会自动添加到sys.path属性.另一种方便的方法是编程中直接指定我们的module路径到sys.path 中:
总结
你会发现这个教程相当的简单.许多Python特性在代码中以隐含方式提出,这些特性包括:Python不需要显式声明数据类型,关键字说明,字符串函数的解释等等.我认为一个熟练的程序员应该对这些概念相当了解,这样在你挤出宝贵的一小时阅读这篇短短的教程之后,你能够通过已有知识的迁移类比尽快熟悉Python,然后尽快能用它开始编程.
本篇文章就到这里了，希望能给大家带来帮助，也希望大家能够多多关注脚本之家的更多内容！
