真實世界的python

⑴ python 的庫有多少

庫都是人說的算，比如說你寫了一個很好用的庫，開源出去然後再告知python，python也覺得這個好就給你發行了。

去網上搜了，現在大於500多個庫

⑵ 使用Matplotlib模擬Python中的三維太陽系

編程的一個用途是通過模擬來幫助我們理解真實世界。這一技術被應用於科學、金融和許多其他定量領域。只要控制現實世界屬性的「規則」是已知的，你就可以編寫一個計算機程序來 探索 你遵循這些規則所得到的結果。在本文中，您將 用Python模擬三維太陽系 使用流行的可視化庫Matplotlib

在這篇文章，你將能夠用Python創建你自己的3D太陽系，你可以用你想要的多少太陽和行星。下面是一個簡單的太陽系的一個例子，它有一個太陽和兩個行星：

你還可以打開動畫地板上的二維投影，更好地展示太陽系的三維本質。下面是同樣的太陽系模擬，包括2D投影：

下面是這篇文章的概要，以便您知道接下來會發生什麼：

在本文中，您將使用面向對象的編程和Matplotlib。如果您希望閱讀更多關於任何一個主題的內容，您可以閱讀：

讓我們從使用Matplotlib在Python中模擬一個3D太陽系開始。

太陽系中的太陽、行星和其他天體都是運動中的天體，它們相互吸引。引力在任何兩個物體之間施加。

如果這兩個對象有大量M_1和M_2是距離r然後，你可以用以下公式計算它們之間的引力：

常數G是一個引力常數。您將看到如何在模擬的版本中忽略這個常量，在本文中，您將使用任意單位的質量和距離，而不是kg和m。

一旦你知道了兩個物體之間的引力，你就可以計算出加速度。a每個物體都是由於這種引力而經歷的，使用以下公式：

使用這個加速度，你可以調整運動物體的速度。當速度發生變化時，速度和方向都會發生變化。

當用Python模擬一個三維太陽系時，你需要用三維空間來表示太陽系。因此，這個3D空間中的每個點都可以用三個數字來表示， x -, y -和 z -坐標。例如，如果你想把太陽放在太陽系的中心，你可以將太陽的位置表示為 (0, 0, 0) .

您還需要在3D空間中表示向量。矢量具有大小和方向。你需要像速度、加速度和力這樣的量的矢量，因為這些量都有一個方向和一個震級。

在本文中，我將不詳細討論向量代數。相反，我將陳述您需要的任何結果。你可以讀到更多關於向量與向量代數如果你願意的話。

為了在代碼中更容易地處理向量，您可以創建一個類來處理它們。編寫這個類將作為對類和面向對象編程的快速刷新。你可以讀到用Python進行面向對象的編程如果你覺得你需要一個更徹底的解釋。雖然您也可以創建一個類來處理3D空間中的點，但這並不是必要的，在本文中我也不會創建一個類。

如果您熟悉向量和面向對象編程，可以跳過本節，只需在定義 Vector 班級。

創建一個名為 vectors.py 中，您將定義 Vector 班級。您將使用此腳本定義類並對其進行測試。然後，可以刪除最後的測試代碼，只需在這個腳本中保留類定義：

這個 __init__() 方法的 Vector 類有三個參數，表示每個軸上的值。每個參數的默認值為 0 表示該軸的原點。雖然我們不喜歡在Python中使用單個字母名稱， x , y ，和 z 是恰當的，因為它們代表了數學中常用的笛卡爾坐標系的術語。

您還定義了兩個Dunder方法來將對象表示為一個字元串：

在代碼段的末尾，您可以更多地了解這兩種類型的字元串表示之間的差異。Python編碼書第9章 .

測試代碼塊的輸出如下：

在Python項目中的這個3D太陽系中，如果 Vector 類是可索引的，以便您可以使用 [] 帶有索引以提取其中一個值的符號。使用當前形式的類，如果添加 print(test[0]) 在您的腳本中，您將得到一個 TypeError 說 Vector 對象不可訂閱。您可以通過向類定義中添加另一個Dud方法來修復這個問題：

通過定義 __getitem__() ，你做了 Vector 可索引的類。向量中的第一項是 x 的價值。 y 的價值。 z 。任何其他索引都會引發錯誤。測試代碼塊的輸出如下：

test[0] 返迴向量中的第一個項， x .

可以定義類的對象的加法和減法。 __add__() 和 __sub__() DunderMethod.這些方法將使您能夠使用 + 和 - 執行這些操作的符號。如果沒有這些Dud方法，則使用 + 和 - 提出 TypeError .

若要添加或減去兩個向量，可以分別添加或減去向量的每個元素：

雙管齊下 __add__() 和 __sub__() 返回另一個 Vector 對象，每個元素等於兩個原始向量中相應元素的加減。輸出如下：

對於乘法和除法，您也可以這樣做，盡管在處理向量時，這些操作需要更多的注意。

在處理向量時，不能僅僅引用「乘法」，因為有不同類型的「乘法」。在這個項目中，你只需要標量乘法。標量乘法是指向量與標量相乘(標量有一個數量級，但沒有方向)。但是，在本小節中，您還將定義點積兩個向量。你想用 * 運算符，既適用於標量乘法，也適用於點積。因此，可以定義 __mul__() DunderMethod：

使用 * 運算符將取決於第二個操作數，即 * 符號，是標量或向量。如果由參數表示的第二個操作數 other ，是類型的 Vector ，計算了點積。但是，如果 other 是類型的 int 或 float ，返回的結果是一個新的 Vector ，按比例調整。

以上代碼的輸出如下：

如果您想要標量乘法，則需要標量乘法。 後 這個 * 象徵。如果您試圖運行該語句 3*Vector(3, 5, 9) 相反， TypeError 將被提高，因為 Vector 類不是用於使用的有效操作數。 * 帶有類型的對象 int .

兩個向量是分不開的。但是，可以將向量除以標量。您可以使用 / 運算符 Vector 如果定義 __truep__() DunderMethod：

產出如下：

如果你有一個向量(x，y，z)，您可以找到它的震級使用表達式(x^2+y^2+z^2)。你也可以規范化向量。歸一化給出一個方向相同但大小為 1 。您可以通過將向量的每個元素除以矢量的大小來計算歸一化向量。

可以定義兩個新方法來完成 Vector 班級：

測試代碼提供了以下輸出：

第三個輸出給出了歸一化向量的大小，表明它的大小是 1 .

根據使用的IDE或其他工具，在分割時可能會收到警告 self.x , self.y ，和 self.z ，如在 __truep__() 和 normalize() 。您不需要擔心這個問題，但是如果您想要修復它，可以通過更改 __init__() 簽署下列任何一項：

或

這兩個選項都讓IDE知道參數應該是浮動的。在第二個選項中，您使用類型暗示來實現。

您現在可以刪除此腳本末尾的測試代碼，以便您在 vectors.py 是類的定義。

現在，你可以開始研究Python中的3D太陽系了。您將創建兩個主要類：

你將使用Matplotlib來創建和可視化太陽系。您可以在終端中使用以下內容來安裝Matplotlib：

或

這個 Axes3D Matplotlib中的物體將「託管」太陽系。如果您使用過Matplotlib，並且主要使用了2D繪圖，那麼您將使用(有意或不知情的) Axes 對象。 Axes3D 的3D等效 Axes ，顧名思義！

現在是開始編寫和測試這些類的時候了。您可以創建兩個新文件：

接下來，您將開始處理 SolarSystem 班級。

您將在整個項目中使用任意單元。這意味著，與其用米作為距離，而用公斤作為質量，你將使用沒有單位的數量。參數 size 用於定義包含太陽系的立方體的大小：

定義 SolarSystem 類的 __init__() 方法，其中包含參數。 size 。您還定義了 bodies 屬性。這個屬性是一個空列表，當你稍後創建它們時，它將包含太陽系內的所有天體。這個 add_body() 方法可以用來將軌道天體添加到太陽系中。

下一步是介紹Matplotlib。屬性創建圖形和一組軸。 subplots() 在 matplotlib.pyplot :

你打電話 plt.subplots() ，它返回一個圖形和一組軸。返回的值分配給屬性。 fig 和 ax 。你打電話 plt.subplots() 有以下論點：

您還可以調用該方法。 tight_layout() 。這是 Figure 類在Matplotlib中。此方法減少了圖形邊緣的邊距。

到目前為止，您可以在控制台/REPL中嘗試代碼：

這給出了一組空的三維軸的圖形：

您將使用 size 參數設置此多維數據集的大小。你會回到 SolarSystem 稍後上課。目前，您可以將您的注意力轉向定義 SolarSystemBody 班級。

您可以開始創建 SolarSystemBody 類及其 __init__() 方法。我正在截斷 SolarSystem 下面代碼中的類定義用於顯示。在此代碼塊和以後的代碼塊中，包含 # ... 指出您之前編寫的未顯示的代碼：

中的參數。 __init__() 方法是：

你也叫 add_body() 方法中定義的 SolarSystem 類將這個天體添加到太陽系中。稍後，您將向 __init__() 方法。

中定義另一個方法。 SolarSystemBody 用其當前的位置和速度移動物體：

這個 move() 方法重新定義 position 屬性的 velocity 屬性。我們已經討論過你是如何用任意單位來計算距離和質量的。你也在使用任意的時間單位。每個『時間單位』將是循環的一個迭代，您將使用它來運行模擬。因此， move() 將身體按一次迭代所需的數量移動，這是一個時間單位。

你們已經創建了Matplotlib結構，它將容納太陽系及其所有天體。現在，您可以添加一個 draw() 方法 SolarSystemBody 若要在Matplotlib圖上顯示主體，請執行以下操作。您可以通過繪制一個標記來完成這一任務。

在這樣做之前，您需要在 SolarSystemBody 若要控制將繪制的標記的顏色和大小以表示身體，請執行以下操作：

類屬性 min_display_size 和 display_log_base 設置參數，以確定您將在3D圖上顯示的標記的大小。您設置了一個最小的大小，以便您顯示的標記不太小，即使對於小的身體也是如此。您將使用對數標度將質量轉換為標記大小，並將此對數的基值設置為另一個類屬性。

這個 display_size 屬性中的實例屬性。 __init__() 方法在計算的標記大小和所設置的最小標記大小之間進行選擇。為了在這個項目中確定身體的顯示大小，你要使用它的質量。

您還可以添加 colour 屬性 __init__() ，暫時默認為黑色。

要測試這些新添加的內容，可以在控制台/REPL中嘗試以下內容：

第一次呼叫 body.draw() 在原點繪制物體，因為你使用的是太陽系天體的默認位置。打電話給 body.move() 用一個「時間單位」所需的數量移動身體。因為身體的速度是 (1, 1, 1) ，身體將沿著三個軸中的每一個移動一個單位。第二次呼叫 body.draw() 在第二個位置畫太陽系天體。請注意，當您這樣做時，軸將自動重新排列。您很快就會在主代碼中處理這個問題。

您可以返回到 SolarSystem 通過給太陽系及其天體添加兩種新的方法，將其分類和連接起來： update_all() 和 draw_all() :

這個 update_all() 方法穿過太陽系中的每一個物體，移動並畫出每一個物體。這個 draw_all() 方法使用太陽系的大小設置三軸的限制，並通過 pause() 功能。此方法還清除軸，為下一個繪圖做好准備。

您可以開始構建一個簡單的太陽系，並通過創建一個名為 simple_solar_system.py :

運行此腳本時，您將看到一個黑體從情節的中心移動：

您可以更改三維圖形的透視圖，這樣您就可以直接沿著其中一個軸查看3D軸。可以通過將視圖的方位和仰角設置為 0 在……裡面 SolarSystem.__init__() :

跑動 simple_solar_system.py 現在給出以下觀點：

這個 x -軸現在垂直於你的屏幕。因為你在2D顯示器上顯示一個3D視圖，所以你總是有一個方向與你用來顯示圖形的2D平面垂直。這一限制使得很難區分物體何時沿該軸運動。你可以通過改變身體的速度 simple_solar_system.py 到 (1, 0, 0) 並再次運行腳本。身體似乎是靜止的，因為它只是沿著軸移動，從你的屏幕出來！

您可以通過根據它的不同更改標記的大小來改進三維可視化。 x -協調。靠近您的對象看起來更大，而更遠的對象看起來更小。您可以對 draw() 方法中的 SolarSystemBody 班級：

self.position[0] 表示身體的位置。 x -軸，即垂直於屏幕的軸。因子 30 除以是一個任意因素，您可以使用它來控制您希望這種效果有多強。

在本教程的後面，您還將添加另一個功能，將有助於可視化的三維運動的恆星和行星。

你有一個太陽系，裡面有可以移動的物體。到目前為止，如果您只有一個身體，那麼代碼可以正常工作。但那不是一個非常有趣的太陽系！如果你有兩個或兩個以上的物體，它們就會通過相互的引力相互作用。

在這篇文章的開頭，我簡要回顧了你需要處理兩個物體之間的引力的物理。由於在這個項目中使用的是任意單位，所以可以忽略引力常數 G 簡單地計算出由於兩個物體之間的重力而產生的力，如：

一旦你知道了兩個物體之間的力，因為F=ma，您可以計算出每個對象必須使用的加速度：

一旦你知道加速度，你就可以改變物體的速度。

您可以添加兩個新方法，一個在 SolarSystemBody 另一個在 SolarSystem ，計算出任何兩個物體之間的力和加速度，並穿過太陽系中的所有物體，並計算它們之間的相互作用。

第一種方法計算出兩個物體之間的引力，計算每個物體的加速度，並改變兩個物體的速度。如果您願意，可以將這些任務分為三種方法，但在本例中，我將將這些任務放在 SolarSystemBody :

accelerate_e_to_gravity() 對類型的對象調用。 SolarSystemBody 需要另一個 SolarSystemBody 身體作為一種爭論。參數 self 和 other 代表兩個身體相互作用。此方法的步驟如下：

現在你可以計算出任何兩個天體之間的相互作用，你可以計算出太陽系中所有天體之間的相互作用。你可以把你的注意力轉移到 SolarSystem 類的類：

這個 calculate_all_body_interactions() 方法貫穿太陽系的所有天體。每個天體與太陽系中的其他天體相互作用：

現在，您已經准備好創建一個簡單的太陽系，並測試您到目前為止編寫的代碼。

在這個項目中，您將關注創建兩種類型的天體之一：太陽和行星。您可以為這些機構創建兩個類。新類繼承自 SolarSystemBody :

這個 Sun 類的默認質量為10,000個單位，並將顏色設置為黃色。使用字元串 'yellow' ，這是Matplotlib中的有效顏色。

在 Planet 類創建一個 itertools.cycle 對象有三種顏色。在這種情況下，這三種顏色是紅色、綠色和藍色。你可以使用你想要的任何RGB顏色，也可以使用任意數量的顏色。在這個類中，使用帶有RGB值的元組來定義顏色，而不是使用顏色名稱的字元串。這也是在Matplotlib中定義顏色的有效方法。使用 next() 每當你創建一個新的行星時。

您還將默認質量設置為10個單元。

現在，你可以創建一個太陽系，其中一個太陽和兩個行星在 simple_solar_system.py :

在這個腳本中，您創建了一個太陽和兩個行星。你把太陽和行星分配給變數 sun 和 planets ，但這並不是嚴格要求的，因為 Sun 和 Planet 對象被創建，它們被添加到 solar_system 你不需要直接引用它們。

你用一個 while 循環來運行模擬。循環在每次迭代中執行三個操作。運行此腳本時，將獲得以下動畫：

它起作用了，算是吧。你可以看到太陽錨定在這個太陽系的中心，行星受到太陽引力的影響。除了行星在包含你電腦屏幕的平面上的運動(這些是 y -和 z --軸)，你也可以看到行星越來越大，因為它們也在 x -軸，垂直於屏幕。

然而，你可能已經注意到行星的一些奇怪的行為。當它們被安排在太陽後面時，行星仍然被展示在太陽的前面。這不是數學上的問題--如果你跟蹤行星的位置，你會發現 x -坐標顯示，它們實際上是在太陽後面，正如你所預料的那樣。

這個問題來自Matplotlib在繪圖中繪制對象的方式。Matplotlib按繪制對象的順序將對象按層繪制。因為你在行星之前創造了太陽， Sun 對象放在第一位 solar_system.bodies 並作為底層繪制。您可以通過在行星之後創建太陽來驗證這一事實，在這種情況下，您將看到行星總是出現在太陽後面。

你會希望Matplotlib按照正確的順序繪制太陽系的天體，從最前的那些天體開始。要實現這一點，您可以對 SolarSystem.bodies 的值為基礎的列表。 x -協調每次刷新3D圖形的時間。下面是如何在 update_all() 方法 SolarSystem :

使用List方法 sort 帶著 key 參數來定義要用於排序列表的規則。這個 lambda 函數設置此規則。在本例中，您使用的值是 position[0] 表示 x -協調。因此，每次你打電話 update_all() 在模擬中 while 循環中，根據其沿 x -軸心。

運行 simple_solar_system.py 現在的腳本如下：

現在，你可以想像行星的軌道，就像它們圍繞太陽運行一樣。不斷變化的大小顯示了它們的 x -位置，當行星在太陽後面時，它們被隱藏在視線之外！

最後，你也可以移除軸線和網格，這樣你在模擬中看到的就是太陽和行星。可以通過添加對Matplotlib的調用來做到這一點。 axis() 方法 SolarSystem.draw_all() :

模擬現在看起來是這樣的：

使用Matplotlib對Python中的一個三維太陽系進行的模擬現在已經完成。在下一節中，您將添加一個功能，允許您查看 XY -模擬底部的飛機。這有助於可視化太陽系中物體的三維動力學。

在Python的三維太陽系模擬中，為了幫助可視化身體的運動，您可以在動畫的「地板」上添加一個2D投影。這個2D投影將顯示物體在 XY -飛機。要實現這一點，您需要將另一個繪圖添加到顯示動畫的相同軸上，並且只需在 x -和 y -坐標。你可以錨定 z -與圖形底部協調，使2D投影顯示在動畫的地板上。

您可以首先將一個新參數添加到 __init__() 方法的 SolarSystem 班級：

新參數 projection_2d ，默認為 False ，將允許您在兩個可視化選項之間切換。如果 projection_2d 是 False 動畫將只顯示身體在3D中移動，沒有軸和網格，就像你最後看到的結果一樣。

讓我們開始做一些改變 projection_2d 是 True :

您所做的更改如下：

您還需要在 simple_solar_system.py 打開2D投影：

模擬現在看起來如下：

的二維投影 XY -平面使它更容易跟隨軌道物體的路徑。

我們將用Python完成另一個三維太陽系的模擬。您將使用已經定義的類來模擬雙星系統。創建一個名為 binary_star_system.py 創造兩個太陽和兩個行星：

⑶ python是什麼樣的編程語言

python是什麼編程的高級語言？
Python是一種面相對象、解釋型的計算機程序語言，並已成為學習數據科學、虛擬現實和人工智慧的首選編程語言，其設計哲學是「優雅」，「明確」，「簡單」。易上手，及時反饋的特點成了很多入門編程世界的首選。同時Python也是一種相當高級的語言，擁有豐富和強大的第三庫，可引用各種模塊並很輕松的連接在一起。眾多社交網站如Reddit, 豆瓣，知乎,Dropbox, YouTube,果殼等都是由Python完成。

最初對python的印象是在紀錄片《互聯網之子》中Aaron Swartz從MIT的圖書館截取的那些文件資料用的程序就是用python寫的，當時對python心生盪漾，但很快就灰飛煙滅，因為沒有後續聯接和交集。

個把月前我看到一個python基礎班，當時還不知道Python是什麼樣的編程語言（即使到現在也還不完全了解Python具體可以做啥），從哪裡來要去哪裡，完全不了解的情況下按了報名鍵。我自認為的優點是盡力為自己的行為買單，且只能是默默的，不可讓一時沖動太聲張，也不能恬不知恥的說那是epiphany,而是盡量去探詢已成事實的一二。

培訓班不上課，沒有講義和資料，只分配任務和引導卡片，剛開始也會心有戚戚焉，在白紙上亂畫我還得知道怎麼握筆呢，可是在鍵盤上亂敲肯定不會有驚喜，錯誤提示都看不懂，別說去修Bug。程序裝了卸，卸了裝，操作也是胡亂使用添加，電腦最終無法忍受這樣的主就自動癱瘓裝死，只得我重裝系統又如獲新生，也算如實貫徹了打小的信念「生命在於折騰」。厚著臉皮長大的人是天生被上帝眷顧著的，基本不會心生『不好意思』的念頭，不懂就問同學嘛！一個不行換另一個，哪怕被認為問了「愚蠢」的問題。匍匐著向前，只要方向對了，那也是進步吧！

就像學外語著得把身處周圍的環境變數調整過來，讓自己置身在那個世界中去感受和徜徉，身上細胞的張合大小，呼吸的進出頻率也慢慢跟上節奏。除了Python本家，編譯程序（Windows上我使用Atom, MAC使用TextWrangler)和運行終端（Windows PowerShell 或Terminal)外，接觸最多的就是 Github, Google 還有新歡Markdown (MOU)。

——-Github 是世界上最大的代碼存放網站和開源社區，副名是：最大的同性交友網站，因其界面設計很容易對號入座。盡管那原是Geek的天地，如今越來越多的其他門派弟子也加入其中，大家都帶著靈敏的嗅覺，看哪好就往裡鑽。他是協作項目最好的實現平台，支持異地，不同電腦的項目更新，特別是不同動作之前的區別和個別動靜的比較清晰可見，操作人性化。很多人在上面寫書，協作翻譯，項目管理、設計資料庫、科研項目數據及個人簡歷都放上面，還有人把自己的健身記錄也放上面。據說有公司招聘還需要看應聘者的github賬號。最最重要的是一切都是免費，只要你想。（盡管有收費的，那是針對個別私人想要數據保密的公司）。之前在別處看到github這個詞就當是熟悉的陌生人，熟悉「github"這6個字母組成的單詞，但完全不知道那是什麼樣的世界。現只是輕輕推移了那扇門，門縫里漏出的光都覺足夠耀眼並思忖著想探尋更多。

-——Google 本不需要多提，原來也是每天在使用。可Google貌似與Python有真感情，每次搜索打Python開頭的關鍵字，出來的第一條結果往往就是正確答案且出自Google自家，比Python的官方文件還顯情真意切。

-——Markdown 人稱寫作神奇，是我刻意關注並想收入囊中的工具，想讓她陪伴著我寫下去，目前還有待開發。

如他程序Python基本命令零容錯，標點符號，大小字母，縮進都有嚴格的規定，更別提邏輯關系，循環迭代，有一處不對就報錯。對小白來說修Bug的時間會比寫程序的時間還長，修復一個bug，報出新的bug已經算是一種進步了。在編程時，若習慣了這些嚴苛的標准到不是非常難，錯一次磕一下頭，同一個錯多犯幾次，就多磕幾次，即使擦破頭皮反正不至於亡命天涯，總歸能牢記於心。當從程序世界抽離自己回到現實世界，真感覺對待其他事是不是太隨意了。至少我打這些文字的時候根本沒注意「的」和「地」的區別，逗號和句號看心情而定，習慣了新段落前不空兩格。工作中仔細的程度沒法用尺衡量，也不會有程序直接報錯，免不了能略就略，可以將就過去就不願多費心思，短期可能沒有意外，總歸長久不了，埋下的地基是作為將來向上的支撐。自從學習編程以來，已開始反思，雖還沒改進多少，可像顆釘子被扎著總覺不適，不時提醒自己。

作為一門高級語言，靈活性和包容性對第三方庫有著無限的吸引力。據說C＋＋用200行命令，Java的40行而Python只需20行可實現同樣的功能。雖然基本命令的嚴苛像個固執的老學究，但若掌握了要領，成了武林高手，各種技巧靈活運用，自由發揮，蓋世武功盡情發揮。只要有本事，任你翻雲覆雨，去到『風所到達的地方』。

Python的一大特點是代碼只在命令運行時才會被檢查執行，即使隱藏了錯誤，若沒運行到，永遠發現不了。很像身體或任何世間體制內的事，大家只關心呵護眼見為實，真實的隱藏只被激發時才被注意到。為了掃清後顧之憂，我們使用『及時反饋』策略，就是碼幾行程序，馬上print出來，看效果如何，而不是等敲完所有的程序，才發現一團亂麻卻不知如何進行手術。這是平時學習很好借鑒的地方，走一段路得停一下檢查是不是在正確的道上，一方面可及時調整姿態，重要的是用小小的可見成果作為的漫漫前方道路的鼓勵。
如果我的回答對您有所幫助，記得點亮採納哦，謝謝啦！

⑷ python是什麼樣的編程語言

由於近幾年人工智慧的不斷發展，Python也跟著火了，因為Python是深度學習技術的主流應用編程語言。同時它的應用場景很多，被稱為「膠水語言」。優妹兒就幫小夥伴們科普一下，Python這門神奇編程語言的發展趨勢，以及語言特性，幫助想要學習Python的小夥伴們，更清晰的了解它。
Python第一個公開發行版發行於1991年，所以這年被當作Python的誕生年。Python源代碼遵循GPL協議（通用公共許可證），這是一個開源的協議，也就是說你可以免費使用和傳播它，而不用擔心版權的問題。
Python是一種跨平台的計算機程序設計語言， 是一個高層次的結合了解釋性、編譯性、互動性和面向對象的腳本語言。最初被設計用於編寫自動化腳本(shell)，隨著版本的不斷更新和語言新功能的添加，Python越來越多被用於獨立的、大型項目的開發。
Python的發展趨勢
上圖是2020年9月的Tiobe編程社區指數（它是編程語言流行度的指標），全球編程語言熱度排行榜。如果感覺上圖的排行不夠直觀，可以看下面這張柱狀圖↓
從中我們能看出Python已經超越C++和C#，強勢位列第三，當之無愧的解釋型語言領頭羊。
解釋型語言是指在運行程序的時候才翻譯代碼，專門有一個解釋器去進行翻譯，每個語句都是執行的時候才翻譯。解釋型語言缺點是運行速度會比較低，依賴解釋器，優點是跨平台性好。
而時至今日，計算機的硬體性能已經得到數量級的提高，計算能力不再是限制編程語言的最重要的因素，敏捷開發成為生產環境下對語言選擇的重要因素，Python很好的滿足了這一點，從而得到快速發展。
Python語言的特性
1、簡單易學、明確優雅、開發速度快
簡單易學：與C和Java比，Python的學習成本和難度曲線低了很多，更適合新手入門，是自底向上的技術攀爬路線。先訂個小目標爬個小山，然後再往更高的山峰前進。而不像C和JAVA光語言學習本身，對於很多初學者來說就像珠穆朗瑪峰一樣高不可攀。
明確優雅：Python的語法非常簡潔，代碼量少，非常容易編寫，代碼的測試、重構、維護等都非常容易。一個小小的腳本，用C可能需要1000行代碼、用JAVA可能要幾百行，但是用Python往往只需要幾十行就能實現！
開發速度快：當前互聯網企業的生命線是什麼？產品開發速度！如果你的開發速度不夠快，在你的產品推出之前別人家的產品已經上線了，你也就沒有生存空間了，這里的真實例子數不勝數。那麼，Python的開發速度說第二沒人敢稱第一！（不歡迎辯論^_^）
2、 跨平台、可移植、可擴展、解釋型、面向對象的動態語言
跨平台：Python全面支持Windows、Linux和MAC os等主流操作系統。
跨平台是指：使用不同的操作系統開發程序、運行程序，不用修改代碼。
可移植：代碼通常不需要多少改動就能移植到別的平台上使用。
可擴展：Python語言本身由C語言編寫而成的，你完全可以在Python中嵌入C，從而提高代碼的運行速度和效率。你也可以使用C語言重寫Python的任何模塊，從根本上改寫Python。
解釋型：Python語言在執行過程中由解釋器逐行分析，逐行運行並輸出結果。
面向對象：Python語言具備所有的面向對象特性和功能，支持基於類的程序開發。
動態語言：在運行時可以改變其結構。例如新的函數、對象、甚至代碼可以被引進，已有的函數可以被刪除或是其他結構上的變化。動態語言非常具有活力。
3. 「內置電池」，大量的標准庫和第三方庫
Python為我們提供了非常完善的基礎庫，覆蓋了系統、網路、文件、GUI、資料庫、文本處理等方方面面，這些是隨同解釋器被默認安裝的，各平台通用，你無需安裝第三方支持就可以完成大多數工作，這一特點被形象地稱作「內置電池（batteries included）」。
4. 社區活躍，貢獻者多，互幫互助
技術社區的存在就相當於程序員手中的指南針，沒有指南針，很多時候，碰到了問題，就像無頭的蒼蠅只能到處亂飛，最終在茫茫的海洋中轉暈致死。技術社區可以給我們對語言的學習和使用提供巨大的幫助，無論是前期的學習，還是日後的工作，只要有問題，技術社區的大牛都可以幫我們解決，有這些助力，可以幫我們更好地了解、學習和使用一門語言。技術社區同時還推動Python語言的發展方向，功能需求，促使公司企業更多的使用Python語言，招聘Python程序員。
5. 開源語言，發展動力巨大
Python是基於C語言編寫的，並且使用GPL開源協議，你可以免費獲取它的源代碼，進行學習、研究甚至改進。眾人拾柴火焰高，有更多的人參與Python的開發，促使它更好的發展，被更多的應用，形成良性循環。Python為什麼會越來越火就是因為它的開放性，自由性，聚起了人氣，形成了社區，有很多人在其中做貢獻，用的人越來越多，自然就提高了市場佔有率，企業、公司、廠家就不得不使用Python，提供的Python程序員崗位就越來越多，這就是開源的力量。

⑸ python可以直接控制測試儀表嗎

可以，你可以閱讀一本書
《真實世界的Python儀器監控:數據採集與控制系統自動化》主要探討如何運用Python 快速構建自動化儀器控制系統，幫助讀者了解如何通過自行開發應用程序來監視或者控制儀器硬體。本書內容涵蓋了從接線到建立介面，直到完成可用軟體的整個過程。
《真實世界的Python儀器監控:數據採集與控制系統自動化》適合需要進行儀表控制、機器人、數據採集、過程式控制制等相關工作的讀者閱讀參考。

⑹ python是個什麼東西

Python是一種跨平台的計算機程序設計語言。是一個高層次的結合了解釋性、編譯性、互動性和面向對象的腳本語言。最初被設計用於編寫自動化腳本（shell），隨著版本的不斷更新和語言新功能的添加，越多被用於獨立的、大型項目的開發。

Python的創始人為荷蘭人吉多·范羅蘇姆（GuidovanRossum）。1989年聖誕節期間，在阿姆斯特丹，Guido為了打發聖誕節的無趣，決心開發一個新的腳本解釋程序，作為ABC語言的一種繼承。

之所以選中Python（大蟒蛇的意思）作為該編程語言的名字，是取自英國20世紀70年代首播的電視喜劇《蒙提．派森的飛行馬戲團》（MontyPython＇sFlyingCircus）。

(6)真實世界的python擴展閱讀：

python中文就是蟒蛇的意思。在計算機中，它是一種編程語言。Python（英語發音：／ˈpaɪθən／），是一種面向對象、解釋型計算機程序設計語言，由GuidovanRossum於1989年底發明，第一個公開發行版發行於1991年。Python語法簡潔而清晰，具有豐富和強大的類庫。

它常被昵稱為膠水語言，它能夠把用其他語言製作的各種模塊（尤其是C／C＋＋）很輕松地聯結在一起。常見的一種應用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有時甚至是程序的最終界面），然後對其中有特別要求的部分，用更合適的語言改寫。

比如3D游戲中的圖形渲染模塊，性能要求特別高，就可以用C++重寫。1發展歷程編輯自從20世紀90年代初Python語言誕生至今，它逐漸被廣泛應用於處理系統管理任務和Web編程。Python已經成為最受歡迎的程序設計語言之一。

網路-Python

⑺ python哪些標准庫

標准庫比較多 功能也不同：
標准庫
sys
系統相關的參數和函數。 sys 庫一般用來訪問和修改系統相關信息，比如查看 python 版本、系統環境變數、模塊信息和 python 解釋器相關信息等等。
os
操作系統介面模塊。這個庫提供了訪問操作系統相關依賴的方式，比如輸入輸出操作、讀寫操作、操作系統異常錯誤信息、進程線程管理、文件管理、調度程序等等。
re
正則表達式操作。這個庫是我喜歡並且經常會用到的庫，在對大量字元串進行處理的時候用正則表達式是最快速有效的方式，但是正則表達式的學習曲線較高，有興趣的朋友可以訪問這個網站學習。
math
數學函數庫。 math 庫提供了對 C 語言標準定義的數學函數訪問，比如數論（Number-theoretic）的各種表示方法、冪和對數函數（Power and logarithmic functions）、三角函數（Trigonometric functions）、常量圓周率（π）和自然常數（e）等等。
random
生成偽隨機數。
偽隨機數與隨機數（真隨機數）不同的是執行環境，隨機數是真實世界中通過物理過程實踐得出結論，而偽隨機數是通過計算機的特定演算法生成的數，所以這個過程是可預測的、有規律的，只是循環周期較長，並不能與現實場景相切合。
random庫提供生成隨機數，可以模擬現實世界中隨機取數、隨機抽獎等等。
logging
日誌記錄工具。這個庫提供了對應用程序和庫函數的日誌記錄，日常開發中我們經常需要通過日誌列印出當前程序的運行狀態，實時查看可能出現的堆棧異常和錯誤信息。
json
Json 編碼和解碼器。 json 庫提供了對 json 數據的支持，日常開發中我們做前後端分離需要對傳輸數據 json 進行序列化和反序列化操作，以保證對數據的完整性和有效性，而序列化和反序列化其實就是編碼和解碼的過程。
pickle
Python 對象序列化庫。 pickle 庫支持對 python 對象進行序列化和反序列化操作，當我們需要將處理好的對象保存到文件或資料庫中時，就可以將其序列化成二進制數據，從而更好的保存起來。
shelve
Python 對象持久化。簡單的數據存儲方案。
socket
底層網路介面。 socket（套接字） 庫提供了標準的BSD（伯克利套接字） Socket API，可以通過訪問底層操作系統 Socket 的相關介面進行網路通訊。
datetime
基本日期和時間類型庫。該庫提供了各種簡單和復雜的方式處理日期和時間，日常我們會用時間測算時間消耗、復雜度，對存儲的創建時間和修改時間也需要進一步說明，對計時器的描述和控制也需要用到該庫。
hashlib
安全哈希和消息摘要。摘要演算法 其實就是對某些數據進行加密（不可逆的加密演算法），因為被加密的數據無法破解，所以就能防止被篡改。常見的摘要演算法有 MD5、SHA1，一般我們會用 MD5 對用戶口令進行加密，防止盜用後被輕易破解；而 SHA1 與 MD5 類似，但是 SHA1 會產生更長的長度，也更安全，但是演算法的復雜性通常伴隨著存儲空間和時間的消耗。要說比SHA1更長的字元長度，還有 SHA224、SHA256、SHA384 和 SHA512，看名字就能知道。
大家都知道無論演算法生成的字元長度如何都有可能發生碰撞（被破解），這是不可避免的，所以具體場景具體情況而定。
configparser
配置文件解析器。 configparser 庫可以輕松定製配置文件，通過解析配置文件的信息我們就可以全局訪問相關配置。
urllib
URL 處理模塊。 urllib 庫集成了處理 URLs（統一資源定位符）的各種模塊：
URL urllib.request URL robots.txt urllib 庫對訪問網路有很好的支持，提供了對數據的訪問和處理、文件的上傳和下載、記錄 cookie 和 session 等等。
itertools
為高效循環而創建迭代器的函數。 itertools 庫也是經常需要用到，當我們要對某些數進行 for-in 時就需要先將其處理成一個可迭代對象，之後我們才能進行遍歷操作。
collections
容器數據類型庫。 collections 庫提供了對所有容器數據類型的支持，包括 dict, list, set 和 tuple。我們可以用此庫對不同數據類型進行操作，常有的函數方法有這些：
namedtuple() 創建命名元組子類的工廠函數 deque 類似列表(list)的容器，實現了在兩端快速添加(append)和彈出(pop) ChainMap 類似字典(dict)的容器類，將多個映射集合到一個視圖裡面 Counter 字典的子類，提供了可哈希對象的計數功能 OrderedDict 字典的子類，保存了他們被添加的順序 defaultdict 字典的子類，提供了一個工廠函數，為字典查詢提供一個默認值 UserDict 封裝了字典對象，簡化了字典子類化 UserList 封裝了列表對象，簡化了列表子類化 UserString 封裝了列表對象，簡化了字元串子類化 functools
高階函數和可調用對象上的操作。該庫主要調用高階函數，是常規函數的一種補充。目前庫中包含以下幾種函數：
cmp_to_key lru_cache total_ordering partial partialmethod rece singledispatch update_wrapper wraps threading
線程並行庫。 threading 庫支持線程和多線程的操作，針對多線程並發的問題可以給數據加同步鎖，一次只能讓一個線程處理數據，從而避免出現數據讀寫混亂。
在 CPython 解釋器上，因為GIL（全局解釋器鎖）鎖機制的存在的，被設計成線程安全，所以同一時間只能執行一個線程，這就導致了多線程不能發揮出計算機的多核特性。
multiprocessing
進程並行庫。 multiprocessing 庫與 threading 庫很類似，不同的是進程庫可以創建子進程避開 GIL，從而彌補線程庫存在的劣勢和發揮計算機的多核特性。
timeit
測量小代碼片段的執行時間。此庫主要用來計算運行代碼的時間消耗，支持多種方式傳入參數。
atexit
退出處理器。當處理一個函數需要立馬退出時可以使用該庫。
abc
抽象基類。 abc 庫定義抽象基類，以便其他類派生出新類。比如 collections 容器庫中就有此派生出的 collections.abc 類，派生出來的類可以進一步實現。
asyncio
非同步IO庫。 asyncio 庫是一個用 async/await 關鍵字編寫並發的庫，為多個非同步框架提供基礎功能，能夠實現高性能的網路、Web伺服器、資料庫連接和分布式任務隊列等。

淺層和深層復制操作。 庫提供對對象的拷貝，我們都知道要製作對象副本，是無法通過簡單值傳遞創建新變數的方式做到，因為新變數所指向的內存空間依舊是原對象本身，所以對新變數進行任何操作都會改變原對象。那麼， 庫就提供了製作對象副本的各種方法，會開辟一個新的內存空間存放副本對象，修改操作不會對原對象有任何干預。
csv
csv（Comma Separated Values）文件讀寫庫。此庫支持以純文本的形式存儲表格數據（數字和文本）。
operator
標准運算符替代函數庫。此庫是將 python 自有的運算符作為有效函數，比如表達式 x+y 可以用函數 operator.add(x, y) 表示；比如表達式 a*b 可以用函數 operator.mul(a, b) 表示，等等。
enum
枚舉庫。 enum 庫支持創建枚舉類來存儲大量同類型的不可變常量，以便其他函數調用。創建出來的枚舉類是可迭代對象，所以可以用 for-in 枚舉出所有常量。
heapq
堆隊列演算法。這個模塊提供了堆隊列演算法的實現，也稱為優先隊列演算法。優先隊列中的每個元素都有各自的優先順序，優先順序最高的元素最先得到服務。所以當我們要求前n最大/最小值的時候就可以用此演算法來實現， heapq 庫中也提供了相應函數實現。
http
HTTP 模塊。 http 模塊是一個包，收集了多個處理超文本傳輸協議的模塊：
urllib.request http 模塊通過 http.HTTPStatus 枚舉定義了HTTP狀態碼 以及相關聯消息。
profile、pstats
性能分析工具。 profile 模塊提供了 profile 和 cProfile 兩種不同實現的性能分析工具，可用來描述程序各個部分的執行時間和頻率，統計後的信息可以通過 pstats 模塊保存並使用。
ssl
TLS/SSL（傳輸安全協議）。此模塊提供對安全協議的支持，通過應用上下文，可將 TLS（傳輸層安全性協議）或其前身 SSL（安全套接層）支持安全協議，能為互聯網通信提供安全和數據完整性保障。一般 HTTPS 協議都支持 TLS/SSL 加密。
unitest
單元測試框架。 unitest 庫常用於單元測試，受到 JUnit 和其他主流測試庫的啟發， unitest 庫的功能和函數與它們有著相似的風格。
uuid
UUID庫。 uuid 庫主要用途是生成隨機字元串，庫中有多個版本的 UUID 對象方法，比如版本 1、3、4 和 5 的 uuid1() 、 uuid3() 、 uuid4() 和 uuid5() 。需要注意的是，如果要生成隨機字元串，可以使用 uuid1() 和 uuid4() ，但是 uuid1() 會存在隱私風險，因為生成的原理里邊包含用戶訪問計算機的網路地址，而 uuid4() 是通過隨機字元生成。
希望可以幫助到你。