Python教程-Python 历史与版本

• Python 在 1980 年代末奠定了基础。
• Python 的实现始于 1989 年 12 月，在荷兰的 CWI 由 Guido Van Rossum 开始。
• 在 1991 年 2 月，Guido Van Rossum 将代码（标记为版本 0.9.0）发布到了 alt.sources。
• 1994 年，发布了 Python 1.0，增加了 lambda、map、filter 和 reduce 等新特性。
• Python 2.0 增加了新特性，如列表推导、垃圾回收系统。
• 在 2008 年 12 月 3 日，发布了 Python 3.0（也称为 "Py3K"）。它旨在纠正语言的根本缺陷。
• ABC 编程语言 被认为是 Python 语言的前身，它能够进行异常处理和与 Amoeba 操作系统进行交互。

• 以下编程语言影响了 Python：

  • ABC 语言。
  • Modula-3

为什么叫做 Python？

在选择名字 Python 背后有一个事实。Guido van Rossum 正在阅读一部受欢迎的 BBC 喜剧系列“Monty Python's Flying Circus”。这部系列节目在 1970 年代末播出。

Van Rossum 希望选择一个独特、简洁并稍微神秘的名字。因此，他决定将 Python 命名为 "Monty Python's Flying Circus"，以用于他们新创建的编程语言。

这个喜剧系列是创意且颇具随机性的。它涵盖了各种主题，因此变得缓慢且不可预测，这使它非常有趣。

Python 也是多才多艺的，被广泛用于各种技术领域，如机器学习、人工智能、Web 开发、移动应用、桌面应用、科学计算等。

Python 版本列表

Python 编程语言定期进行更新，引入新功能和支持。从 1994 年开始，Python 版本不断更新，直至当前版本。

以下是 Python 版本及其发布日期的列表。

Python 版本	发布日期
Python 1.0	1994 年 1 月
Python 1.5	1997 年 12 月 31 日
Python 1.6	2000 年 9 月 5 日
Python 2.0	2000 年 10 月 16 日
Python 2.1	2001 年 4 月 17 日
Python 2.2	2001 年 12 月 21 日
Python 2.3	2003 年 7 月 29 日
Python 2.4	2004 年 11 月 30 日
Python 2.5	2006 年 9 月 19 日
Python 2.6	2008 年 10 月 1 日
Python 2.7	2010 年 7 月 3 日
Python 3.0	2008 年 12 月 3 日
Python 3.1	2009 年 6 月 27 日
Python 3.2	2011 年 2 月 20 日
Python 3.3	2012 年 9 月 29 日
Python 3.4	2014 年 3 月 16 日
Python 3.5	2015 年 9 月 13 日
Python 3.6	2016 年 12 月 23 日
Python 3.7	2018 年 6 月 27 日
Python 3.8	2019 年 10 月 14 日

在学习 Python 时要牢记的提示

初学者最常问的问题是"学习 Python 的最佳方法是什么？"这是一个初步且相关的问题，因为学习任何编程语言的第一步是了解如何学习。

正确的学习方式将帮助我们快速学习并成为优秀的 Python 开发者。

在本节中，我们将讨论在学习 Python 时应该牢记的各种提示。

1. 弄清楚为什么要学习

在学习 Python 之前，目标应该是明确的。Python 是一门易学、广泛的语言。它包括许多库、模块、内置函数和数据结构。如果目标不明确，学习 Python 将变得乏味和单调。如果没有明确的目标，你可能无法取得成功。

因此，首先要弄清楚学习背后的动机，可以是了解新知识、使用 Python 开发项目、转向 Python 等等。以下是 Python 广泛应用的一般领域。选择其中一个。

• 数据分析和处理
• 人工智能
• 游戏
• 硬件/传感器/机器人
• 桌面应用

根据兴趣选择一个或两个领域，然后开始学习 Python 的旅程。

2. 学习基本语法

学习 Python 编程语言的基本语法是最基本和重要的一步。在深入学习之前，我们必须先学习基本语法。正如我们在早期的教程中所讨论的，Python 容易学习，语法简单。它不使用分号和花括号。它的语法类似于英语。

因此，学习其语法的时间最少。一旦我们正确掌握了语法，进一步的学习将变得更容易和更快，可以开始进行项目开发。

注意：学习 Python 3，而不是 Python 2.7，因为行业不再使用后者。我们的 Python 教程基于最新版本的 Python 3。

3. 自己编写代码

编写代码是学习 Python 最有效和最强大的方式。首先，在纸上编写代码并在脑海中运行（干运行），然后再转到系统上。在纸上写代码会帮助我们迅速熟悉语法和概念，深深存储在记忆中。在编写代码时，尽量使用适当的函数和合适的变量名。

有许多适用于 Python 编程的编辑器，它们会自动突出显示与语法相关的问题。因此，我们不需要过多关注这些错误。

4. 坚持练习

下一个重要步骤是进行实践。通过编写代码来实现 Python 概念是必要的。我们应该保持每天的编程练习的连续性。

坚持是在生活的任何方面取得成功的关键，不仅仅是在编程方面。每天编写代码将有助于培养肌肉记忆。

我们可以做与相关概念相关的问题练习，或解决至少 2 到 3 个 Python 的问题。这可能看起来很难，但肌肉记忆在编程中发挥了很大的作用。它将使我们领先于那些只相信阅读 Python 概念就足够的人。

5. 根据需要做笔记

自己做笔记是学习 Python 概念和语法的一个很好的方法。它将建立稳定性和专注性，帮助您成为一名 Python 开发者。用相关信息创建简洁的笔记，并包括相关主题的适当示例。

自己维护笔记还有助于快速学习。在《心理科学》杂志上发表的一项研究指出：

在研究中，那些在长手写笔记的学生更加有选择性，因为你不能像打字那样写得那么快。

6. 与他人讨论概念

编码似乎是一种孤立的活动，但我们可以通过与他人互动来提升自己的技能。我们应该向正在学习 Python 的专家或朋友讨论疑惑。这个习惯有助于获得额外的信息、技巧和窍门，以及编码问题的解决方案。Python 的一个最大优势之一就是它拥有伟大的社区。因此，我们也可以从热情的 Python 爱好者那里学到东西。

7. 进行小型项目

在理解了 Python 的基本概念之后，初学者应该尝试着进行小型项目的工作。这将有助于更深入地了解 Python，并在其中变得更加熟练。理论知识不足以掌握 Python 语言。这些项目可以是任何东西，只要它们能够教给你一些东西。你可以从小型项目开始，比如计算器应用程序、井字棋游戏、闹钟应用程序、待办事项、学生或客户管理系统等。

一旦你熟悉了小型项目，就可以轻松地转向你感兴趣的领域（机器学习、Web 开发等）。

8. 教给他人

有一句著名的谚语：“如果你想学会某事，就应该教给别人。”在学习 Python 方面，这也是真实的。通过创建博客文章、录制视频或在当地培训中心上课来与其他学生分享你的信息。这将帮助我们提高对 Python 的理解，并探索你知识中的未知漏洞。如果你不想做所有这些事情，可以加入在线论坛，并在 Python 相关问题上发表你的答案。

9. 探索库和框架

Python 包含广泛的库和各种框架。在熟悉 Python 的基本概念之后，下一步是探索 Python 的库。库对于处理特定领域的项目是必不可少的。在下一节中，我们将简要介绍主要库。

• TensorFlow - 这是一个人工智能库，允许我们创建大规模的基于 AI 的项目。
• Django - 这是一个开源框架，允许我们开发 Web 应用程序。它易于使用、灵活且简单易于管理。
• Flask - 这也是一个开源 Web 框架。它用于开发轻量级的 Web 应用程序。
• Pandas - 这是一个用于执行科学计算的 Python 库。
• Keras - 这是一个开源库，用于处理神经网络。

Python 中有许多库。在上面，我们提到了其中的一些。

10. 贡献开源

正如我们所知，Python 是一门开源语言，这意味着任何人都可以免费使用。我们也可以为 Python 在线社区做出贡献，以增强我们的知识。为开源项目做贡献是探索自己知识的最佳方式。我们还会收到关于我们提交的工作的反馈、评论或建议。反馈将推动 Python 编程的最佳实践，并帮助我们成为优秀的 Python 开发者。

Python 的用途

Python 是一种通用的、开源的、高级的编程语言，还提供了许多库和框架。Python 之所以受欢迎，是因为它的简单性、易用的语法和用户友好的环境。Python 的用途如下。

• 桌面应用程序
• Web 应用程序
• 数据科学
• 人工智能
• 机器学习
• 科学计算
• 机器人技术
• 物联网 (IoT)
• 游戏
• 移动应用
• 数据分析和预处理

在下一个主题中，我们将详细讨论 Python 应用，其中我们详细定义了 Python 的用途。