【Python 基础教程 04】超详细Python编程教程:初学者入门至全面了解Python 解析器( CPython、IPython、Jython和PyPy)

简介: 【Python 基础教程 04】超详细Python编程教程:初学者入门至全面了解Python 解析器( CPython、IPython、Jython和PyPy)

1. 引言

1.1 Python的概念和应用

Python(Python,读音/'paɪθ(ə)n/,中文常译为"蟒蛇")是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。它最早由Guido van Rossum在1989年底发明,第一个公开发行版发行于1991年。

Python的设计哲学强调代码的可读性和简洁的语法(尤其是使用空格缩进划分代码块,而非使用大括号或者关键词)。相比于C或者C++,Python让开发者能够用更少的代码表达想法,不管是小型还是大型程序,该语言都试图让程序的结构清晰明了。

让我们看一个例子,假设我们要打印从1到10的所有数字。在C++中,我们可能会这样做:

#include <iostream>
for (int i = 1; i <= 10; i++) {
    std::cout << i << std::endl;
}

在Python中,我们可以用更简洁的方式实现同样的功能:

for i in range(1, 11):
    print(i)

Python中的range(1, 11)生成一个包含从1到10的整数序列,print(i)则在每次循环中打印出这个数字。

Python的这种简洁明了的语法使得它在诸多领域中都得到了广泛的应用,例如Web开发、数据科学、人工智能、机器学习、网络爬虫、自动化运维等。

在数据处理和人工智能领域,Python是最受欢迎的语言之一,一部分原因在于其强大的库支持,如NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn等。同时,Python简洁高效的语法也非常适合用于数据处理和实验性任务。

这篇文章的目的是为了帮助有C++基础的读者快速理解和掌握Python编程,让你能够在最短的时间内从一个Python初学者变成专家。通过本文,你将学会如何在Python中实现交互式编程和脚本式编程,理解CPython、IPython、Jython、PyPy等不同的Python解释器,并知道如何在实际的编程任务中选择最适合你的工具。

在接下来的内容中,我们将从实际例子出发,结合底层原理和名著观点,全面深入的介绍Python的特性和编程技巧,并时刻关注Python与C++之间的区别。现在,让我们开始这个旅程吧。

1.2 交互式编程与脚本式编程的关系和区别

交互式编程(Interactive Programming)和脚本式编程(Scripting Programming)是Python编程的两种基本模式。它们在编程过程中的应用和特点有着显著的不同。

交互式编程 (Interactive Programming)

交互式编程是一种程序设计方法,程序员可以在写代码的同时执行代码,看到代码的运行结果。这种方式非常适合学习新的编程概念,测试新的代码片段,或者进行快速的原型开发。

Python的交互式模式中,你可以在Python的交互式命令行界面(Python Interactive Shell,你也可以叫它REPL,即Read-Eval-Print Loop)中输入命令,Python会立即返回结果。例如:

>>> print("Hello, World!")
Hello, World!

脚本式编程 (Scripting Programming)

相比之下,脚本式编程更像是传统的编程方式。你在一个或多个文件中写下所有的代码,然后通过Python解释器一次性运行这个程序。这种方式适合开发更大、更复杂的应用。

一个Python脚本示例可能是这样的:

# file: hello_world.py
print("Hello, World!")
# 在命令行中运行这个脚本
$ python hello_world.py
Hello, World!

如果你熟悉C++,你可能已经对脚本式编程很熟悉了。C++的代码通常都是在一个或者多个文件中写下,然后通过编译器编译并运行。

交互式编程和脚本式编程各有优势,适合于不同的任务。在学习新的概念、测试代码片段或者进行数据分析时,交互式编程能让你立即看到结果,调试更为方便。而在开发大型应用或者需要重复运行的任务时,脚本式编程能让你的代码更易于管理和部署。在Python编程中,你可以根据需要灵活地选择这两种方式。

2. Python的解释器

2.1 详细介绍CPython

在Python的多种解释器中,CPython(C语言Python)是最为常见和广泛使用的版本。它是用C语言编写的,并且是Python的默认和主要的解释器。

2.1.1 CPython的工作原理

CPython的工作方式是,通过将Python代码编译成字节码,然后解释执行这些字节码。在编译阶段,Python代码首先被转换为抽象语法树(Abstract Syntax Tree, AST),然后进一步转换为字节码。字节码是CPU不能直接理解的中间代码,需要Python虚拟机(PVM, Python Virtual Machine)去解释执行。

与C/C++编译执行的过程相比,Python(用CPython解释器)是动态编译的。这意味着Python程序不需要在执行前全部编译完成,可以在运行时进行编译。这也是Python具有动态性、灵活性的一个重要原因。

在C/C++中,您可能会像这样描述:

“First, the C/C++ compiler compiles the source code into machine code, then the CPU executes this machine code directly.”(首先,C/C++编译器将源代码编译成机器码,然后CPU直接执行这个机器码。)

在Python中,情况就有所不同:

“The Python interpreter (CPython) compiles the source code into bytecode, then the Python Virtual Machine interprets and executes this bytecode.”(Python解释器(CPython)将源代码编译成字节码,然后Python虚拟机解释和执行这个字节码。)

以下是一个Python脚本运行的简单示例,我们将创建一个简单的打印语句:

print("Hello, Python!")

执行这段代码,Python解释器首先会把这段代码编译成AST,然后转换为字节码,最后由PVM解释执行这些字节码。

2.1.2 如何在CPython中实现交互式编程和脚本式编程

CPython不仅支持脚本式编程,也支持交互式编程。脚本式编程是编写完整的Python脚本并运行,而交互式编程则可以实时地输入和运行代码。

以交互式编程为例,您只需要在命令行输入Python,然后就可以开始输入Python代码,如下所示:

$ python
Python 3.8.5 (default, Jan 27 2021, 15:41:15)
[GCC 9.3.0] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> print("Hello, Python!")
Hello, Python!

这是交互式编程的一个例子,您可以立即看到代码的输出结果。

对于脚本式编程,您可以创建一个.py文件,写入Python代码,然后通过Python解释器运行此脚本,如下所示:

$ python script.py
Hello, Python!

其中,script.py是一个包含print(“Hello, Python!”)语句的Python脚本文件。

相比之下,C/C++的交互式编程支持并不强,通常情况下,我们都是将C/C++源代码写入.c或.cpp文件中,然后通过编译器编译并运行。在C/C++中进行交互式编程需要额外的工具或环境,例如在线编译器或特定的IDE。

2.2 深入了解IPython

IPython(交互式Python)是一个为Python提供了一个强化的交互式shell的项目。它为Python提供了更强大的交互式编程体验,包含更多的功能和工具。

2.2.1 IPython的优势和特点

IPython有许多强大的特点和功能,这些使得它在数据科学,科学计算等领域变得非常流行。

  1. 强大的历史记录功能:IPython会记录用户输入的每一行命令,这使得用户可以通过上下键方便地访问之前的命令。
  2. Tab键自动补全:只需要按下Tab键,IPython就会给出当前命名空间下所有与已输入字符串匹配的变量,函数,类等的列表。
  3. 内置的调试器:IPython提供了pdb的调试器接口,用户可以直接在IPython环境中对代码进行调试。
  4. 强大的自省能力:用户可以很容易地查看函数的签名,查看对象的源码等。

2.2.2 如何在IPython中实现交互式编程和脚本式编程

在IPython中进行交互式编程非常直观。打开IPython后,你可以像在CPython的交互式shell中一样,直接输入Python代码并查看执行结果。IPython也支持运行Python脚本。你可以通过在IPython中输入run script.py来运行一个Python脚本。

与C/C++相比,IPython为Python提供了更加方便和强大的交互式编程环境。C/C++通常不用于交互式编程,但Python有许多工具,如IPython,可以让程序员在交互式环境中编写和测试代码,这可以大大提高开发效率和便利性。

以下是一个在IPython环境中编写的简单示例:

In [1]: print("Hello, IPython!")
Hello, IPython!

当你在IPython中输入print("Hello, IPython!")后,这行代码会立即被执行,并输出Hello, IPython!

对于脚本式编程,你可以创建一个Python脚本,然后在IPython中运行这个脚本:

In [2]: run script.py
Hello, Python!

在这个例子中,script.py是一个包含print("Hello, Python!")语句的Python脚本。

2.3 探索Jython的世界

Jython(Java Python)是Python语言的一种Java实现。它将Python代码编译为Java字节码,然后可以在Java虚拟机(JVM)上运行。Jython结合了Python的简洁明了和Java的强大功能。

2.3.1 Jython与Java的联系

Jython与Java之间的主要联系在于Jython的运行环境是Java虚拟机(JVM)。Jython不仅可以执行Python代码,而且可以无缝地访问Java类库,可以直接导入和使用Java的类和方法。

例如,以下是一个简单的Jython程序,它使用了Java的ArrayList类:

from java.util import ArrayList
# 创建一个ArrayList对象
list = ArrayList()
# 添加元素
list.add("Hello, Jython!")
# 打印列表
print(list)

这个程序将会输出:[Hello, Jython!]。

2.3.2 如何在Jython中实现交互式编程和脚本式编程

和CPython以及IPython一样,Jython也同时支持交互式编程和脚本式编程。通过在命令行输入jython,你可以进入一个Jython的交互式环境,就像在Python shell中一样编写和执行代码。脚本式编程则是创建一个.py文件,然后使用Jython运行:

$ jython script.py
Hello, Python!

其中,script.py是一个包含print(“Hello, Python!”)语句的Python脚本。

总的来说,Jython为Python带来了许多Java的优点,如Java丰富的类库,以及可以在任何有JVM的平台上运行。然而,需要注意的是,由于Jython是在JVM上运行,与C/C++编译并直接运行在硬件上的方式相比,性能可能会有一些牺牲。

2.4 PyPy解析器深入探讨

PyPy是一个Python解析器和即时编译器(JIT compiler),它的主要目标是执行速度,兼容性和低内存开销。

2.4.1 PyPy的工作原理和优点

PyPy使用了称为即时编译(Just-In-Time, JIT)的技术,它是在运行程序的时候才对代码进行编译。它会找到程序中执行次数较多的“热点”代码,并将其编译为机器码,从而提高执行效率。

PyPy的优点是执行速度快,特别是对于执行大量循环或者长时间运行的程序,它的执行速度可能会比CPython快很多。同时,由于PyPy采用了一些优化内存管理的策略,它的内存开销也比CPython小。

2.4.2 如何在PyPy中实现交互式编程和脚本式编程

PyPy同样支持交互式编程和脚本式编程。你可以在命令行输入pypy来启动一个PyPy的交互式环境。对于脚本式编程,你可以创建一个.py文件,然后使用pypy script.py来运行你的Python脚本。

$ pypy script.py
Hello, Python!

其中,script.py是一个包含print("Hello, Python!")语句的Python脚本。

PyPy的一个主要区别在于,与C/C++或其他Python解释器相比,PyPy通过使用JIT技术,使得长时间运行的程序或者包含大量循环的程序执行更快,且内存开销较小。然而,对于一些短时间运行的程序,由于即时编译器需要预热,PyPy可能不如CPython执行快。

3. 交互式编程与脚本式编程的详细比较

3.1 描述交互式编程的优点和局限性

交互式编程 (Interactive Programming) 是一种允许用户在代码运行期间进行交互的编程方式。在Python中,当你打开一个Python shell或者使用IPython等交互式环境时,你就在进行交互式编程。

在交互式编程中,程序员可以在编写每一行代码之后立即看到结果。这种方式对于学习新概念,测试新的代码片段,或者进行数据分析是非常有用的。

优点:

1. 实时反馈 (Real-time Feedback): 交互式编程提供了即时的反馈,让你立即看到每行代码的效果。这能极大地提高调试的效率,因为你可以在编写代码的同时检查并纠正错误。

例如,如果你在IPython环境中写入以下代码:

print("Hello, World!")

你会立即看到输出"Hello, World!"。这就是交互式编程的魅力所在。

2. 提升学习效率 (Enhanced Learning): 交互式编程可以帮助新手更好地理解编程的基本概念。实时反馈使他们能够直观地看到代码的效果,这有助于深化对新知识的理解。

局限性:

1. 性能问题 (Performance Issues): 交互式编程在性能上可能会稍微差一些。因为在每次执行语句后,解释器需要给出反馈,这就增加了额外的处理负担。

2. 缺乏结构性 (Lack of Structure): 交互式编程通常缺乏良好的结构和组织,因为代码通常是按照探索性的方式编写的,而不是事先详细地设计好。

如果你是来自C++背景的开发者,你可能会发现Python的交互式编程和C++的交互式环境(如Cling)很相似。然而,Python的环境通常更加用户友好,具有更强大的功能。

在语言交流中,你可以将交互式编程描述为一种编程方式,你的代码可以立即得到执行,并立即返回结果。这可以帮助你更快地理解和改正代码。

然而,你也应当注意,尽管交互式编程带来了便利,但也有其局限性,比如性能问题和缺乏结构性。在大型项目中,过度依赖交互式编程可能会带来一些问题。

(注:以上英语解释是从美式英语的角度进行阐述的,力求简洁明了,方便口语交流。)

技术 优点 局限性
交互式编程 实时反馈、提升学习效率 性能问题、缺乏结构性

3.2 描述脚本式编程的优点和局限性

脚本式编程 (Scripting Programming) 是一种编程风格,它侧重于快速的开发过程和高级的编程特性,而不是低级的内存管理和性能优化。Python是一种脚本语言,其主要应用在自动化任务和快速原型开发中。

在脚本式编程中,你先写下一整段代码,然后一次性执行。这种方式适合于较大的项目和更复杂的任务。

优点:

1. 便捷性 (Convenience): 脚本式编程能够让你快速地编写和运行代码。你不需要担心内存管理和性能优化,可以将精力更加集中在解决问题上。

例如,你可以在Python脚本中快速地写下如下代码:

import os
# 获取当前目录下的所有文件和文件夹
print(os.listdir('.'))

然后,运行这个脚本,就能立刻看到结果。

2. 高级功能 (High-level Features): 脚本语言,如Python,通常提供许多高级的编程特性,如动态类型、自动内存管理和大量的内置库。

局限性:

1. 性能问题 (Performance Issues): 由于脚本语言通常不需要用户手动进行内存管理和性能优化,所以它们的运行速度可能比如C++这样的静态类型语言慢。

2. 调试难度 (Debugging Difficulty): 在脚本式编程中,如果你的代码有错误,你可能需要花费更多的时间来调试。因为,错误可能在你运行脚本的时候才会显现出来。

如果你是C++程序员,你会发现Python和C++在脚本式编程上的区别主要体现在便捷性和运行速度上。Python提供了更多的便利性和高级特性,但运行速度可能不如C++。

用英语描述脚本式编程,可以说:Scripting programming allows for rapid development and use of high-level features, though it may have performance issues compared to statically-typed languages like C++.

在这句话中,"rapid development"指的是快速开发,"high-level features"指的是高级特性,"performance issues"则指的是性能问题,"statically-typed languages"则是静态类型语言的意思。

技术 优点 局限性
脚本式编程 便捷性、高级功能 性能问题、调试难度

3.3 深入探讨它们在实际编程中的应用和案例分析

交互式编程和脚本式编程在实际的编程实践中都有其应用场景,并且有时候也会结合使用。

交互式编程的应用

交互式编程通常用于实时反馈和快速原型开发,特别是在数据分析、科学计算等领域。

例如,使用Pandas库进行数据分析时,我们可以利用交互式编程来快速观察和探索数据:

import pandas as pd
# 加载数据
df = pd.read_csv('data.csv')
# 查看数据前五行
print(df.head())

这段代码将立即返回数据的前五行,让我们快速了解数据的基本情况。

脚本式编程的应用

脚本式编程则更常用于开发大型项目和自动化任务。

例如,一个自动化任务可能是这样的:每天凌晨,运行一个Python脚本从服务器下载昨天的日志文件,然后分析这些日志,最后将结果发送到管理员的邮箱。

这样的任务需要在特定的时间自动运行,不需要人工干预,因此非常适合用脚本式编程来实现。

案例分析:Web爬虫

让我们通过一个Web爬虫的案例,来看看交互式编程和脚本式编程是如何结合使用的。

在开发Web爬虫的过程中,我们首先可能需要在交互式环境中测试我们的代码,看看它是否能够正确抓取网页上的数据。例如:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# 请求网页
response = requests.get('https://example.com')
# 解析网页
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# 提取数据
data = soup.find_all('div', {'class': 'content'})

在我们确认代码能够正确工作后,我们就可以将这些代码写入一个Python脚本,然后定时运行这个脚本,让它自动抓取网页数据。

总的来说,交互式编程和脚本式编程各有其优势和局限性。合理利用和结合这两种编程方式,可以帮助我们更高效地进行编程工作。

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