Python 简介

1. Python简介 江健 2011.03.08

2. 概要 • 概念 • 基础 • 特性 • 比较 • 书单

3. 关键词 • 1991, Guido van Rossum • python.org • 解释性语言 动态类型 GC GIL • 面向对象 • 可移植 • Open source, free • 2.7.1 vs 3.2 • 快速，高效，整洁 …

4. 需求 • 新技术，新思想 • 混合编程： • 只用C或者Java走遍天下的时代过去了 • 动态语言：开发效率，灵活性 • 交互式命令行，随时调试 • 原型开发，日常任务脚本，web，互联网，大型在线游戏

5. 推荐 • Eric raymond, How to Become a Hacker • MIT • Google：主力开发语言， GAE • douban.com > 50% python代码

8. 优势 • “clean, clarity, well designed, relatively well documented” • 全功能语言 • Web, GUI, 脚本, 嵌入C，Java… • 社区活跃，资源丰富 （库，文档，书，发展） • 简单易学，开发高效 • 小工具 数十行 数分钟 linecount.py 13行 • 小应用 数百行 数小时 spampot.py 3xx行， spoofertest 4xx行 • 风格统一 • 强制缩进 • PEP8 - Style Guide for Python Code • pythonic编码风格

9. 示例 from hongqiangning@douban #!/usr/bin/env python import os, sys from collections import defaultdict d = defaultdict(int) def main(argv): for dirpath, dirnames, filenames in os.walk(argv[1]): for filename in filenames: path = os.path.join(dirpath, filename) ext = os.path.splitext(filename)[1] d[ext] += len(list(open(path))) for ext, n_lines in d.items(): print ext, n_lines if __name__ == "__main__": main(sys.argv)

10. 基础 • 内建类型 • Number, String, List, Dictionary, Tuple, File … • 语句 • 没有 switch case, why? • 函数，类 • lambda函数 • 错误处理 • Try catch , exception • 模块化 • Packages(文件夹), modules(文件) • 明确的name space

11. 特性 • 灵活的语句 c, a, b = a, b, c • 灵活的List和Dictionary • 从一个list 生成另外一个list li= [1, 9, 8, 4, 10, 11, 14] [elemfor elem in li if elem%2] • 一个list列表的去重和排序 names = [“aaa”, “aaa”, “sdfsdfsdf“, “sdfsdfsdfsdf”] names = {}.fromkeys(x).keys() names.sort(cmp=lambda x,y:cmp(len(x), len(y)), reverse=True)

12. Pythonicfrom hongqiangning@douban

14. Samples from http://bayes.colorado.edu/PythonIdioms.html Wrong: for s in strings: result += s Right:result = ''.join(strings) Better: if key not in d: d[key] = [] Worse: if not dict.has_key(key): d[key] = [] Worse: result = [] for d in data: if d.Count > 4: result.append[3*d.Count] Better: result = [3*d.Count for d in data if d.Count > 4]

15. 语言的灵活性 def multiply_by_field(fieldname, multiplier): """Returns function that multiplies field "fieldname" by multiplier.""" def multiplier(x): return getattr(x, fieldname) * multiplier return multiplier triple = multiply_by_field('Count', 3) quadruple = multiply_by_field('Count', 4) halve_sum = multiply_by_field('Sum', 0.5)

16. generator def permutation(array): if len(array) <= 1: yield array else: for item in permutation(array[1:]): for i in range(len(array)): yield item[:i] + array[0:1] + item[i:] array = [I for I in range(1, 10)] for item in permutation(array): print item ret, nums = rule(item, len(item)/3) if ret: print nums

19. AOP: Aspect-Oriented Programming • Decorator的核心思想 • 不是业务逻辑，但必不可少的操作 • 日志，计时 ，Cache，访问控制 • 从业务逻辑中解耦合 • 业务逻辑还是单独的模块，函数 • 纵切，插入代码 • 执行前，执行后 • 执行某些函数

20. 比较 • C, C++, Java, Python • 整体感觉: • C 清晰，简洁，开发效率不高 • C++ pitfalls 紧张 • Java清晰，不简洁，有些笨重 • Python 清晰，简洁 • 组件，项目 • C++，不太活跃，学习曲线高，要求高 • Java • 规范，模块化， 明确的文档 • 时间长了有点烦 • 对基础程序员要求比较低 • Python • 活跃，学习曲线有一些 • 文档不够清楚，主要是动态类型和灵活语法造成的 • 对项目人员要求相对高

21. 总结 • 非专业程序员 • Python first 甚至 only python • 专业程序员 • 还是C, Java, Python这样的顺序比较好

22. 书单 • 基础 • Python Tutorials • Learning Python • 可爱的python • Pythonic • PEP 8 • Dive into Python • Python Cookbook • 其他 • Python docs, references • 进阶…