真实世界的python

⑴ python 的库有多少

库都是人说的算，比如说你写了一个很好用的库，开源出去然后再告知python，python也觉得这个好就给你发行了。

去网上搜了，现在大于500多个库

⑵ 使用Matplotlib模拟Python中的三维太阳系

编程的一个用途是通过模拟来帮助我们理解真实世界。这一技术被应用于科学、金融和许多其他定量领域。只要控制现实世界属性的“规则”是已知的，你就可以编写一个计算机程序来 探索 你遵循这些规则所得到的结果。在本文中，您将 用Python模拟三维太阳系 使用流行的可视化库Matplotlib

在这篇文章，你将能够用Python创建你自己的3D太阳系，你可以用你想要的多少太阳和行星。下面是一个简单的太阳系的一个例子，它有一个太阳和两个行星：

你还可以打开动画地板上的二维投影，更好地展示太阳系的三维本质。下面是同样的太阳系模拟，包括2D投影：

下面是这篇文章的概要，以便您知道接下来会发生什么：

在本文中，您将使用面向对象的编程和Matplotlib。如果您希望阅读更多关于任何一个主题的内容，您可以阅读：

让我们从使用Matplotlib在Python中模拟一个3D太阳系开始。

太阳系中的太阳、行星和其他天体都是运动中的天体，它们相互吸引。引力在任何两个物体之间施加。

如果这两个对象有大量M_1和M_2是距离r然后，你可以用以下公式计算它们之间的引力：

常数G是一个引力常数。您将看到如何在模拟的版本中忽略这个常量，在本文中，您将使用任意单位的质量和距离，而不是kg和m。

一旦你知道了两个物体之间的引力，你就可以计算出加速度。a每个物体都是由于这种引力而经历的，使用以下公式：

使用这个加速度，你可以调整运动物体的速度。当速度发生变化时，速度和方向都会发生变化。

当用Python模拟一个三维太阳系时，你需要用三维空间来表示太阳系。因此，这个3D空间中的每个点都可以用三个数字来表示， x -, y -和 z -坐标。例如，如果你想把太阳放在太阳系的中心，你可以将太阳的位置表示为 (0, 0, 0) .

您还需要在3D空间中表示向量。矢量具有大小和方向。你需要像速度、加速度和力这样的量的矢量，因为这些量都有一个方向和一个震级。

在本文中，我将不详细讨论向量代数。相反，我将陈述您需要的任何结果。你可以读到更多关于向量与向量代数如果你愿意的话。

为了在代码中更容易地处理向量，您可以创建一个类来处理它们。编写这个类将作为对类和面向对象编程的快速刷新。你可以读到用Python进行面向对象的编程如果你觉得你需要一个更彻底的解释。虽然您也可以创建一个类来处理3D空间中的点，但这并不是必要的，在本文中我也不会创建一个类。

如果您熟悉向量和面向对象编程，可以跳过本节，只需在定义 Vector 班级。

创建一个名为 vectors.py 中，您将定义 Vector 班级。您将使用此脚本定义类并对其进行测试。然后，可以删除最后的测试代码，只需在这个脚本中保留类定义：

这个 __init__() 方法的 Vector 类有三个参数，表示每个轴上的值。每个参数的默认值为 0 表示该轴的原点。虽然我们不喜欢在Python中使用单个字母名称， x , y ，和 z 是恰当的，因为它们代表了数学中常用的笛卡尔坐标系的术语。

您还定义了两个Dunder方法来将对象表示为一个字符串：

在代码段的末尾，您可以更多地了解这两种类型的字符串表示之间的差异。Python编码书第9章 .

测试代码块的输出如下：

在Python项目中的这个3D太阳系中，如果 Vector 类是可索引的，以便您可以使用 [] 带有索引以提取其中一个值的符号。使用当前形式的类，如果添加 print(test[0]) 在您的脚本中，您将得到一个 TypeError 说 Vector 对象不可订阅。您可以通过向类定义中添加另一个Dud方法来修复这个问题：

通过定义 __getitem__() ，你做了 Vector 可索引的类。向量中的第一项是 x 的价值。 y 的价值。 z 。任何其他索引都会引发错误。测试代码块的输出如下：

test[0] 返回向量中的第一个项， x .

可以定义类的对象的加法和减法。 __add__() 和 __sub__() DunderMethod.这些方法将使您能够使用 + 和 - 执行这些操作的符号。如果没有这些Dud方法，则使用 + 和 - 提出 TypeError .

若要添加或减去两个向量，可以分别添加或减去向量的每个元素：

双管齐下 __add__() 和 __sub__() 返回另一个 Vector 对象，每个元素等于两个原始向量中相应元素的加减。输出如下：

对于乘法和除法，您也可以这样做，尽管在处理向量时，这些操作需要更多的注意。

在处理向量时，不能仅仅引用“乘法”，因为有不同类型的“乘法”。在这个项目中，你只需要标量乘法。标量乘法是指向量与标量相乘(标量有一个数量级，但没有方向)。但是，在本小节中，您还将定义点积两个向量。你想用 * 运算符，既适用于标量乘法，也适用于点积。因此，可以定义 __mul__() DunderMethod：

使用 * 运算符将取决于第二个操作数，即 * 符号，是标量或向量。如果由参数表示的第二个操作数 other ，是类型的 Vector ，计算了点积。但是，如果 other 是类型的 int 或 float ，返回的结果是一个新的 Vector ，按比例调整。

以上代码的输出如下：

如果您想要标量乘法，则需要标量乘法。 后 这个 * 象征。如果您试图运行该语句 3*Vector(3, 5, 9) 相反， TypeError 将被提高，因为 Vector 类不是用于使用的有效操作数。 * 带有类型的对象 int .

两个向量是分不开的。但是，可以将向量除以标量。您可以使用 / 运算符 Vector 如果定义 __truep__() DunderMethod：

产出如下：

如果你有一个向量(x，y，z)，您可以找到它的震级使用表达式(x^2+y^2+z^2)。你也可以规范化向量。归一化给出一个方向相同但大小为 1 。您可以通过将向量的每个元素除以矢量的大小来计算归一化向量。

可以定义两个新方法来完成 Vector 班级：

测试代码提供了以下输出：

第三个输出给出了归一化向量的大小，表明它的大小是 1 .

根据使用的IDE或其他工具，在分割时可能会收到警告 self.x , self.y ，和 self.z ，如在 __truep__() 和 normalize() 。您不需要担心这个问题，但是如果您想要修复它，可以通过更改 __init__() 签署下列任何一项：

或

这两个选项都让IDE知道参数应该是浮动的。在第二个选项中，您使用类型暗示来实现。

您现在可以删除此脚本末尾的测试代码，以便您在 vectors.py 是类的定义。

现在，你可以开始研究Python中的3D太阳系了。您将创建两个主要类：

你将使用Matplotlib来创建和可视化太阳系。您可以在终端中使用以下内容来安装Matplotlib：

或

这个 Axes3D Matplotlib中的物体将“托管”太阳系。如果您使用过Matplotlib，并且主要使用了2D绘图，那么您将使用(有意或不知情的) Axes 对象。 Axes3D 的3D等效 Axes ，顾名思义！

现在是开始编写和测试这些类的时候了。您可以创建两个新文件：

接下来，您将开始处理 SolarSystem 班级。

您将在整个项目中使用任意单元。这意味着，与其用米作为距离，而用公斤作为质量，你将使用没有单位的数量。参数 size 用于定义包含太阳系的立方体的大小：

定义 SolarSystem 类的 __init__() 方法，其中包含参数。 size 。您还定义了 bodies 属性。这个属性是一个空列表，当你稍后创建它们时，它将包含太阳系内的所有天体。这个 add_body() 方法可以用来将轨道天体添加到太阳系中。

下一步是介绍Matplotlib。属性创建图形和一组轴。 subplots() 在 matplotlib.pyplot :

你打电话 plt.subplots() ，它返回一个图形和一组轴。返回的值分配给属性。 fig 和 ax 。你打电话 plt.subplots() 有以下论点：

您还可以调用该方法。 tight_layout() 。这是 Figure 类在Matplotlib中。此方法减少了图形边缘的边距。

到目前为止，您可以在控制台/REPL中尝试代码：

这给出了一组空的三维轴的图形：

您将使用 size 参数设置此多维数据集的大小。你会回到 SolarSystem 稍后上课。目前，您可以将您的注意力转向定义 SolarSystemBody 班级。

您可以开始创建 SolarSystemBody 类及其 __init__() 方法。我正在截断 SolarSystem 下面代码中的类定义用于显示。在此代码块和以后的代码块中，包含 # ... 指出您之前编写的未显示的代码：

中的参数。 __init__() 方法是：

你也叫 add_body() 方法中定义的 SolarSystem 类将这个天体添加到太阳系中。稍后，您将向 __init__() 方法。

中定义另一个方法。 SolarSystemBody 用其当前的位置和速度移动物体：

这个 move() 方法重新定义 position 属性的 velocity 属性。我们已经讨论过你是如何用任意单位来计算距离和质量的。你也在使用任意的时间单位。每个‘时间单位’将是循环的一个迭代，您将使用它来运行模拟。因此， move() 将身体按一次迭代所需的数量移动，这是一个时间单位。

你们已经创建了Matplotlib结构，它将容纳太阳系及其所有天体。现在，您可以添加一个 draw() 方法 SolarSystemBody 若要在Matplotlib图上显示主体，请执行以下操作。您可以通过绘制一个标记来完成这一任务。

在这样做之前，您需要在 SolarSystemBody 若要控制将绘制的标记的颜色和大小以表示身体，请执行以下操作：

类属性 min_display_size 和 display_log_base 设置参数，以确定您将在3D图上显示的标记的大小。您设置了一个最小的大小，以便您显示的标记不太小，即使对于小的身体也是如此。您将使用对数标度将质量转换为标记大小，并将此对数的基值设置为另一个类属性。

这个 display_size 属性中的实例属性。 __init__() 方法在计算的标记大小和所设置的最小标记大小之间进行选择。为了在这个项目中确定身体的显示大小，你要使用它的质量。

您还可以添加 colour 属性 __init__() ，暂时默认为黑色。

要测试这些新添加的内容，可以在控制台/REPL中尝试以下内容：

第一次呼叫 body.draw() 在原点绘制物体，因为你使用的是太阳系天体的默认位置。打电话给 body.move() 用一个“时间单位”所需的数量移动身体。因为身体的速度是 (1, 1, 1) ，身体将沿着三个轴中的每一个移动一个单位。第二次呼叫 body.draw() 在第二个位置画太阳系天体。请注意，当您这样做时，轴将自动重新排列。您很快就会在主代码中处理这个问题。

您可以返回到 SolarSystem 通过给太阳系及其天体添加两种新的方法，将其分类和连接起来： update_all() 和 draw_all() :

这个 update_all() 方法穿过太阳系中的每一个物体，移动并画出每一个物体。这个 draw_all() 方法使用太阳系的大小设置三轴的限制，并通过 pause() 功能。此方法还清除轴，为下一个绘图做好准备。

您可以开始构建一个简单的太阳系，并通过创建一个名为 simple_solar_system.py :

运行此脚本时，您将看到一个黑体从情节的中心移动：

您可以更改三维图形的透视图，这样您就可以直接沿着其中一个轴查看3D轴。可以通过将视图的方位和仰角设置为 0 在……里面 SolarSystem.__init__() :

跑动 simple_solar_system.py 现在给出以下观点：

这个 x -轴现在垂直于你的屏幕。因为你在2D显示器上显示一个3D视图，所以你总是有一个方向与你用来显示图形的2D平面垂直。这一限制使得很难区分物体何时沿该轴运动。你可以通过改变身体的速度 simple_solar_system.py 到 (1, 0, 0) 并再次运行脚本。身体似乎是静止的，因为它只是沿着轴移动，从你的屏幕出来！

您可以通过根据它的不同更改标记的大小来改进三维可视化。 x -协调。靠近您的对象看起来更大，而更远的对象看起来更小。您可以对 draw() 方法中的 SolarSystemBody 班级：

self.position[0] 表示身体的位置。 x -轴，即垂直于屏幕的轴。因子 30 除以是一个任意因素，您可以使用它来控制您希望这种效果有多强。

在本教程的后面，您还将添加另一个功能，将有助于可视化的三维运动的恒星和行星。

你有一个太阳系，里面有可以移动的物体。到目前为止，如果您只有一个身体，那么代码可以正常工作。但那不是一个非常有趣的太阳系！如果你有两个或两个以上的物体，它们就会通过相互的引力相互作用。

在这篇文章的开头，我简要回顾了你需要处理两个物体之间的引力的物理。由于在这个项目中使用的是任意单位，所以可以忽略引力常数 G 简单地计算出由于两个物体之间的重力而产生的力，如：

一旦你知道了两个物体之间的力，因为F=ma，您可以计算出每个对象必须使用的加速度：

一旦你知道加速度，你就可以改变物体的速度。

您可以添加两个新方法，一个在 SolarSystemBody 另一个在 SolarSystem ，计算出任何两个物体之间的力和加速度，并穿过太阳系中的所有物体，并计算它们之间的相互作用。

第一种方法计算出两个物体之间的引力，计算每个物体的加速度，并改变两个物体的速度。如果您愿意，可以将这些任务分为三种方法，但在本例中，我将将这些任务放在 SolarSystemBody :

accelerate_e_to_gravity() 对类型的对象调用。 SolarSystemBody 需要另一个 SolarSystemBody 身体作为一种争论。参数 self 和 other 代表两个身体相互作用。此方法的步骤如下：

现在你可以计算出任何两个天体之间的相互作用，你可以计算出太阳系中所有天体之间的相互作用。你可以把你的注意力转移到 SolarSystem 类的类：

这个 calculate_all_body_interactions() 方法贯穿太阳系的所有天体。每个天体与太阳系中的其他天体相互作用：

现在，您已经准备好创建一个简单的太阳系，并测试您到目前为止编写的代码。

在这个项目中，您将关注创建两种类型的天体之一：太阳和行星。您可以为这些机构创建两个类。新类继承自 SolarSystemBody :

这个 Sun 类的默认质量为10,000个单位，并将颜色设置为黄色。使用字符串 'yellow' ，这是Matplotlib中的有效颜色。

在 Planet 类创建一个 itertools.cycle 对象有三种颜色。在这种情况下，这三种颜色是红色、绿色和蓝色。你可以使用你想要的任何RGB颜色，也可以使用任意数量的颜色。在这个类中，使用带有RGB值的元组来定义颜色，而不是使用颜色名称的字符串。这也是在Matplotlib中定义颜色的有效方法。使用 next() 每当你创建一个新的行星时。

您还将默认质量设置为10个单元。

现在，你可以创建一个太阳系，其中一个太阳和两个行星在 simple_solar_system.py :

在这个脚本中，您创建了一个太阳和两个行星。你把太阳和行星分配给变量 sun 和 planets ，但这并不是严格要求的，因为 Sun 和 Planet 对象被创建，它们被添加到 solar_system 你不需要直接引用它们。

你用一个 while 循环来运行模拟。循环在每次迭代中执行三个操作。运行此脚本时，将获得以下动画：

它起作用了，算是吧。你可以看到太阳锚定在这个太阳系的中心，行星受到太阳引力的影响。除了行星在包含你电脑屏幕的平面上的运动(这些是 y -和 z --轴)，你也可以看到行星越来越大，因为它们也在 x -轴，垂直于屏幕。

然而，你可能已经注意到行星的一些奇怪的行为。当它们被安排在太阳后面时，行星仍然被展示在太阳的前面。这不是数学上的问题--如果你跟踪行星的位置，你会发现 x -坐标显示，它们实际上是在太阳后面，正如你所预料的那样。

这个问题来自Matplotlib在绘图中绘制对象的方式。Matplotlib按绘制对象的顺序将对象按层绘制。因为你在行星之前创造了太阳， Sun 对象放在第一位 solar_system.bodies 并作为底层绘制。您可以通过在行星之后创建太阳来验证这一事实，在这种情况下，您将看到行星总是出现在太阳后面。

你会希望Matplotlib按照正确的顺序绘制太阳系的天体，从最前的那些天体开始。要实现这一点，您可以对 SolarSystem.bodies 的值为基础的列表。 x -协调每次刷新3D图形的时间。下面是如何在 update_all() 方法 SolarSystem :

使用List方法 sort 带着 key 参数来定义要用于排序列表的规则。这个 lambda 函数设置此规则。在本例中，您使用的值是 position[0] 表示 x -协调。因此，每次你打电话 update_all() 在模拟中 while 循环中，根据其沿 x -轴心。

运行 simple_solar_system.py 现在的脚本如下：

现在，你可以想象行星的轨道，就像它们围绕太阳运行一样。不断变化的大小显示了它们的 x -位置，当行星在太阳后面时，它们被隐藏在视线之外！

最后，你也可以移除轴线和网格，这样你在模拟中看到的就是太阳和行星。可以通过添加对Matplotlib的调用来做到这一点。 axis() 方法 SolarSystem.draw_all() :

模拟现在看起来是这样的：

使用Matplotlib对Python中的一个三维太阳系进行的模拟现在已经完成。在下一节中，您将添加一个功能，允许您查看 XY -模拟底部的飞机。这有助于可视化太阳系中物体的三维动力学。

在Python的三维太阳系模拟中，为了帮助可视化身体的运动，您可以在动画的“地板”上添加一个2D投影。这个2D投影将显示物体在 XY -飞机。要实现这一点，您需要将另一个绘图添加到显示动画的相同轴上，并且只需在 x -和 y -坐标。你可以锚定 z -与图形底部协调，使2D投影显示在动画的地板上。

您可以首先将一个新参数添加到 __init__() 方法的 SolarSystem 班级：

新参数 projection_2d ，默认为 False ，将允许您在两个可视化选项之间切换。如果 projection_2d 是 False 动画将只显示身体在3D中移动，没有轴和网格，就像你最后看到的结果一样。

让我们开始做一些改变 projection_2d 是 True :

您所做的更改如下：

您还需要在 simple_solar_system.py 打开2D投影：

模拟现在看起来如下：

的二维投影 XY -平面使它更容易跟随轨道物体的路径。

我们将用Python完成另一个三维太阳系的模拟。您将使用已经定义的类来模拟双星系统。创建一个名为 binary_star_system.py 创造两个太阳和两个行星：

⑶ python是什么样的编程语言

python是什么编程的高级语言？
Python是一种面相对象、解释型的计算机程序语言，并已成为学习数据科学、虚拟现实和人工智能的首选编程语言，其设计哲学是“优雅”，“明确”，“简单”。易上手，及时反馈的特点成了很多入门编程世界的首选。同时Python也是一种相当高级的语言，拥有丰富和强大的第三库，可引用各种模块并很轻松的连接在一起。众多社交网站如Reddit, 豆瓣，知乎,Dropbox, YouTube,果壳等都是由Python完成。

最初对python的印象是在纪录片《互联网之子》中Aaron Swartz从MIT的图书馆截取的那些文件资料用的程序就是用python写的，当时对python心生荡漾，但很快就灰飞烟灭，因为没有后续联接和交集。

个把月前我看到一个python基础班，当时还不知道Python是什么样的编程语言（即使到现在也还不完全了解Python具体可以做啥），从哪里来要去哪里，完全不了解的情况下按了报名键。我自认为的优点是尽力为自己的行为买单，且只能是默默的，不可让一时冲动太声张，也不能恬不知耻的说那是epiphany,而是尽量去探询已成事实的一二。

培训班不上课，没有讲义和资料，只分配任务和引导卡片，刚开始也会心有戚戚焉，在白纸上乱画我还得知道怎么握笔呢，可是在键盘上乱敲肯定不会有惊喜，错误提示都看不懂，别说去修Bug。程序装了卸，卸了装，操作也是胡乱使用添加，电脑最终无法忍受这样的主就自动瘫痪装死，只得我重装系统又如获新生，也算如实贯彻了打小的信念“生命在于折腾”。厚着脸皮长大的人是天生被上帝眷顾着的，基本不会心生‘不好意思’的念头，不懂就问同学嘛！一个不行换另一个，哪怕被认为问了“愚蠢”的问题。匍匐着向前，只要方向对了，那也是进步吧！

就像学外语着得把身处周围的环境变量调整过来，让自己置身在那个世界中去感受和徜徉，身上细胞的张合大小，呼吸的进出频率也慢慢跟上节奏。除了Python本家，编译程序（Windows上我使用Atom, MAC使用TextWrangler)和运行终端（Windows PowerShell 或Terminal)外，接触最多的就是 Github, Google 还有新欢Markdown (MOU)。

——-Github 是世界上最大的代码存放网站和开源社区，副名是：最大的同性交友网站，因其界面设计很容易对号入座。尽管那原是Geek的天地，如今越来越多的其他门派弟子也加入其中，大家都带着灵敏的嗅觉，看哪好就往里钻。他是协作项目最好的实现平台，支持异地，不同电脑的项目更新，特别是不同动作之前的区别和个别动静的比较清晰可见，操作人性化。很多人在上面写书，协作翻译，项目管理、设计资料库、科研项目数据及个人简历都放上面，还有人把自己的健身记录也放上面。据说有公司招聘还需要看应聘者的github账号。最最重要的是一切都是免费，只要你想。（尽管有收费的，那是针对个别私人想要数据保密的公司）。之前在别处看到github这个词就当是熟悉的陌生人，熟悉“github"这6个字母组成的单词，但完全不知道那是什么样的世界。现只是轻轻推移了那扇门，门缝里漏出的光都觉足够耀眼并思忖着想探寻更多。

-——Google 本不需要多提，原来也是每天在使用。可Google貌似与Python有真感情，每次搜索打Python开头的关键字，出来的第一条结果往往就是正确答案且出自Google自家，比Python的官方文件还显情真意切。

-——Markdown 人称写作神奇，是我刻意关注并想收入囊中的工具，想让她陪伴着我写下去，目前还有待开发。

如他程序Python基本命令零容错，标点符号，大小字母，缩进都有严格的规定，更别提逻辑关系，循环迭代，有一处不对就报错。对小白来说修Bug的时间会比写程序的时间还长，修复一个bug，报出新的bug已经算是一种进步了。在编程时，若习惯了这些严苛的标准到不是非常难，错一次磕一下头，同一个错多犯几次，就多磕几次，即使擦破头皮反正不至于亡命天涯，总归能牢记于心。当从程序世界抽离自己回到现实世界，真感觉对待其他事是不是太随意了。至少我打这些文字的时候根本没注意“的”和“地”的区别，逗号和句号看心情而定，习惯了新段落前不空两格。工作中仔细的程度没法用尺衡量，也不会有程序直接报错，免不了能略就略，可以将就过去就不愿多费心思，短期可能没有意外，总归长久不了，埋下的地基是作为将来向上的支撑。自从学习编程以来，已开始反思，虽还没改进多少，可像颗钉子被扎着总觉不适，不时提醒自己。

作为一门高级语言，灵活性和包容性对第三方库有着无限的吸引力。据说C＋＋用200行命令，Java的40行而Python只需20行可实现同样的功能。虽然基本命令的严苛像个固执的老学究，但若掌握了要领，成了武林高手，各种技巧灵活运用，自由发挥，盖世武功尽情发挥。只要有本事，任你翻云覆雨，去到‘风所到达的地方’。

Python的一大特点是代码只在命令运行时才会被检查执行，即使隐藏了错误，若没运行到，永远发现不了。很像身体或任何世间体制内的事，大家只关心呵护眼见为实，真实的隐藏只被激发时才被注意到。为了扫清后顾之忧，我们使用‘及时反馈’策略，就是码几行程序，马上print出来，看效果如何，而不是等敲完所有的程序，才发现一团乱麻却不知如何进行手术。这是平时学习很好借鉴的地方，走一段路得停一下检查是不是在正确的道上，一方面可及时调整姿态，重要的是用小小的可见成果作为的漫漫前方道路的鼓励。
如果我的回答对您有所帮助，记得点亮采纳哦，谢谢啦！

⑷ python是什么样的编程语言

由于近几年人工智能的不断发展，Python也跟着火了，因为Python是深度学习技术的主流应用编程语言。同时它的应用场景很多，被称为“胶水语言”。优妹儿就帮小伙伴们科普一下，Python这门神奇编程语言的发展趋势，以及语言特性，帮助想要学习Python的小伙伴们，更清晰的了解它。
Python第一个公开发行版发行于1991年，所以这年被当作Python的诞生年。Python源代码遵循GPL协议（通用公共许可证），这是一个开源的协议，也就是说你可以免费使用和传播它，而不用担心版权的问题。
Python是一种跨平台的计算机程序设计语言， 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，Python越来越多被用于独立的、大型项目的开发。
Python的发展趋势
上图是2020年9月的Tiobe编程社区指数（它是编程语言流行度的指标），全球编程语言热度排行榜。如果感觉上图的排行不够直观，可以看下面这张柱状图↓
从中我们能看出Python已经超越C++和C#，强势位列第三，当之无愧的解释型语言领头羊。
解释型语言是指在运行程序的时候才翻译代码，专门有一个解释器去进行翻译，每个语句都是执行的时候才翻译。解释型语言缺点是运行速度会比较低，依赖解释器，优点是跨平台性好。
而时至今日，计算机的硬件性能已经得到数量级的提高，计算能力不再是限制编程语言的最重要的因素，敏捷开发成为生产环境下对语言选择的重要因素，Python很好的满足了这一点，从而得到快速发展。
Python语言的特性
1、简单易学、明确优雅、开发速度快
简单易学：与C和Java比，Python的学习成本和难度曲线低了很多，更适合新手入门，是自底向上的技术攀爬路线。先订个小目标爬个小山，然后再往更高的山峰前进。而不像C和JAVA光语言学习本身，对于很多初学者来说就像珠穆朗玛峰一样高不可攀。
明确优雅：Python的语法非常简洁，代码量少，非常容易编写，代码的测试、重构、维护等都非常容易。一个小小的脚本，用C可能需要1000行代码、用JAVA可能要几百行，但是用Python往往只需要几十行就能实现！
开发速度快：当前互联网企业的生命线是什么？产品开发速度！如果你的开发速度不够快，在你的产品推出之前别人家的产品已经上线了，你也就没有生存空间了，这里的真实例子数不胜数。那么，Python的开发速度说第二没人敢称第一！（不欢迎辩论^_^）
2、 跨平台、可移植、可扩展、解释型、面向对象的动态语言
跨平台：Python全面支持Windows、Linux和MAC os等主流操作系统。
跨平台是指：使用不同的操作系统开发程序、运行程序，不用修改代码。
可移植：代码通常不需要多少改动就能移植到别的平台上使用。
可扩展：Python语言本身由C语言编写而成的，你完全可以在Python中嵌入C，从而提高代码的运行速度和效率。你也可以使用C语言重写Python的任何模块，从根本上改写Python。
解释型：Python语言在执行过程中由解释器逐行分析，逐行运行并输出结果。
面向对象：Python语言具备所有的面向对象特性和功能，支持基于类的程序开发。
动态语言：在运行时可以改变其结构。例如新的函数、对象、甚至代码可以被引进，已有的函数可以被删除或是其他结构上的变化。动态语言非常具有活力。
3. “内置电池”，大量的标准库和第三方库
Python为我们提供了非常完善的基础库，覆盖了系统、网络、文件、GUI、数据库、文本处理等方方面面，这些是随同解释器被默认安装的，各平台通用，你无需安装第三方支持就可以完成大多数工作，这一特点被形象地称作“内置电池（batteries included）”。
4. 社区活跃，贡献者多，互帮互助
技术社区的存在就相当于程序员手中的指南针，没有指南针，很多时候，碰到了问题，就像无头的苍蝇只能到处乱飞，最终在茫茫的海洋中转晕致死。技术社区可以给我们对语言的学习和使用提供巨大的帮助，无论是前期的学习，还是日后的工作，只要有问题，技术社区的大牛都可以帮我们解决，有这些助力，可以帮我们更好地了解、学习和使用一门语言。技术社区同时还推动Python语言的发展方向，功能需求，促使公司企业更多的使用Python语言，招聘Python程序员。
5. 开源语言，发展动力巨大
Python是基于C语言编写的，并且使用GPL开源协议，你可以免费获取它的源代码，进行学习、研究甚至改进。众人拾柴火焰高，有更多的人参与Python的开发，促使它更好的发展，被更多的应用，形成良性循环。Python为什么会越来越火就是因为它的开放性，自由性，聚起了人气，形成了社区，有很多人在其中做贡献，用的人越来越多，自然就提高了市场占有率，企业、公司、厂家就不得不使用Python，提供的Python程序员岗位就越来越多，这就是开源的力量。

⑸ python可以直接控制测试仪表吗

可以，你可以阅读一本书
《真实世界的Python仪器监控:数据采集与控制系统自动化》主要探讨如何运用Python 快速构建自动化仪器控制系统，帮助读者了解如何通过自行开发应用程序来监视或者控制仪器硬件。本书内容涵盖了从接线到建立接口，直到完成可用软件的整个过程。
《真实世界的Python仪器监控:数据采集与控制系统自动化》适合需要进行仪表控制、机器人、数据采集、过程控制等相关工作的读者阅读参考。

⑹ python是个什么东西

Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。最初被设计用于编写自动化脚本（shell），随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越多被用于独立的、大型项目的开发。

Python的创始人为荷兰人吉多·范罗苏姆（GuidovanRossum）。1989年圣诞节期间，在阿姆斯特丹，Guido为了打发圣诞节的无趣，决心开发一个新的脚本解释程序，作为ABC语言的一种继承。

之所以选中Python（大蟒蛇的意思）作为该编程语言的名字，是取自英国20世纪70年代首播的电视喜剧《蒙提．派森的飞行马戏团》（MontyPython＇sFlyingCircus）。

(6)真实世界的python扩展阅读：

python中文就是蟒蛇的意思。在计算机中，它是一种编程语言。Python（英语发音：／ˈpaɪθən／），是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言，由GuidovanRossum于1989年底发明，第一个公开发行版发行于1991年。Python语法简洁而清晰，具有丰富和强大的类库。

它常被昵称为胶水语言，它能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C／C＋＋）很轻松地联结在一起。常见的一种应用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有时甚至是程序的最终界面），然后对其中有特别要求的部分，用更合适的语言改写。

比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C++重写。1发展历程编辑自从20世纪90年代初Python语言诞生至今，它逐渐被广泛应用于处理系统管理任务和Web编程。Python已经成为最受欢迎的程序设计语言之一。

网络-Python

⑺ python哪些标准库

标准库比较多 功能也不同：
标准库
sys
系统相关的参数和函数。 sys 库一般用来访问和修改系统相关信息，比如查看 python 版本、系统环境变量、模块信息和 python 解释器相关信息等等。
os
操作系统接口模块。这个库提供了访问操作系统相关依赖的方式，比如输入输出操作、读写操作、操作系统异常错误信息、进程线程管理、文件管理、调度程序等等。
re
正则表达式操作。这个库是我喜欢并且经常会用到的库，在对大量字符串进行处理的时候用正则表达式是最快速有效的方式，但是正则表达式的学习曲线较高，有兴趣的朋友可以访问这个网站学习。
math
数学函数库。 math 库提供了对 C 语言标准定义的数学函数访问，比如数论（Number-theoretic）的各种表示方法、幂和对数函数（Power and logarithmic functions）、三角函数（Trigonometric functions）、常量圆周率（π）和自然常数（e）等等。
random
生成伪随机数。
伪随机数与随机数（真随机数）不同的是执行环境，随机数是真实世界中通过物理过程实践得出结论，而伪随机数是通过计算机的特定算法生成的数，所以这个过程是可预测的、有规律的，只是循环周期较长，并不能与现实场景相切合。
random库提供生成随机数，可以模拟现实世界中随机取数、随机抽奖等等。
logging
日志记录工具。这个库提供了对应用程序和库函数的日志记录，日常开发中我们经常需要通过日志打印出当前程序的运行状态，实时查看可能出现的堆栈异常和错误信息。
json
Json 编码和解码器。 json 库提供了对 json 数据的支持，日常开发中我们做前后端分离需要对传输数据 json 进行序列化和反序列化操作，以保证对数据的完整性和有效性，而序列化和反序列化其实就是编码和解码的过程。
pickle
Python 对象序列化库。 pickle 库支持对 python 对象进行序列化和反序列化操作，当我们需要将处理好的对象保存到文件或数据库中时，就可以将其序列化成二进制数据，从而更好的保存起来。
shelve
Python 对象持久化。简单的数据存储方案。
socket
底层网络接口。 socket（套接字） 库提供了标准的BSD（伯克利套接字） Socket API，可以通过访问底层操作系统 Socket 的相关接口进行网络通讯。
datetime
基本日期和时间类型库。该库提供了各种简单和复杂的方式处理日期和时间，日常我们会用时间测算时间消耗、复杂度，对存储的创建时间和修改时间也需要进一步说明，对计时器的描述和控制也需要用到该库。
hashlib
安全哈希和消息摘要。摘要算法 其实就是对某些数据进行加密（不可逆的加密算法），因为被加密的数据无法破解，所以就能防止被篡改。常见的摘要算法有 MD5、SHA1，一般我们会用 MD5 对用户口令进行加密，防止盗用后被轻易破解；而 SHA1 与 MD5 类似，但是 SHA1 会产生更长的长度，也更安全，但是算法的复杂性通常伴随着存储空间和时间的消耗。要说比SHA1更长的字符长度，还有 SHA224、SHA256、SHA384 和 SHA512，看名字就能知道。
大家都知道无论算法生成的字符长度如何都有可能发生碰撞（被破解），这是不可避免的，所以具体场景具体情况而定。
configparser
配置文件解析器。 configparser 库可以轻松定制配置文件，通过解析配置文件的信息我们就可以全局访问相关配置。
urllib
URL 处理模块。 urllib 库集成了处理 URLs（统一资源定位符）的各种模块：
URL urllib.request URL robots.txt urllib 库对访问网络有很好的支持，提供了对数据的访问和处理、文件的上传和下载、记录 cookie 和 session 等等。
itertools
为高效循环而创建迭代器的函数。 itertools 库也是经常需要用到，当我们要对某些数进行 for-in 时就需要先将其处理成一个可迭代对象，之后我们才能进行遍历操作。
collections
容器数据类型库。 collections 库提供了对所有容器数据类型的支持，包括 dict, list, set 和 tuple。我们可以用此库对不同数据类型进行操作，常有的函数方法有这些：
namedtuple() 创建命名元组子类的工厂函数 deque 类似列表(list)的容器，实现了在两端快速添加(append)和弹出(pop) ChainMap 类似字典(dict)的容器类，将多个映射集合到一个视图里面 Counter 字典的子类，提供了可哈希对象的计数功能 OrderedDict 字典的子类，保存了他们被添加的顺序 defaultdict 字典的子类，提供了一个工厂函数，为字典查询提供一个默认值 UserDict 封装了字典对象，简化了字典子类化 UserList 封装了列表对象，简化了列表子类化 UserString 封装了列表对象，简化了字符串子类化 functools
高阶函数和可调用对象上的操作。该库主要调用高阶函数，是常规函数的一种补充。目前库中包含以下几种函数：
cmp_to_key lru_cache total_ordering partial partialmethod rece singledispatch update_wrapper wraps threading
线程并行库。 threading 库支持线程和多线程的操作，针对多线程并发的问题可以给数据加同步锁，一次只能让一个线程处理数据，从而避免出现数据读写混乱。
在 CPython 解释器上，因为GIL（全局解释器锁）锁机制的存在的，被设计成线程安全，所以同一时间只能执行一个线程，这就导致了多线程不能发挥出计算机的多核特性。
multiprocessing
进程并行库。 multiprocessing 库与 threading 库很类似，不同的是进程库可以创建子进程避开 GIL，从而弥补线程库存在的劣势和发挥计算机的多核特性。
timeit
测量小代码片段的执行时间。此库主要用来计算运行代码的时间消耗，支持多种方式传入参数。
atexit
退出处理器。当处理一个函数需要立马退出时可以使用该库。
abc
抽象基类。 abc 库定义抽象基类，以便其他类派生出新类。比如 collections 容器库中就有此派生出的 collections.abc 类，派生出来的类可以进一步实现。
asyncio
异步IO库。 asyncio 库是一个用 async/await 关键字编写并发的库，为多个异步框架提供基础功能，能够实现高性能的网络、Web服务器、数据库连接和分布式任务队列等。

浅层和深层复制操作。 库提供对对象的拷贝，我们都知道要制作对象副本，是无法通过简单值传递创建新变量的方式做到，因为新变量所指向的内存空间依旧是原对象本身，所以对新变量进行任何操作都会改变原对象。那么， 库就提供了制作对象副本的各种方法，会开辟一个新的内存空间存放副本对象，修改操作不会对原对象有任何干预。
csv
csv（Comma Separated Values）文件读写库。此库支持以纯文本的形式存储表格数据（数字和文本）。
operator
标准运算符替代函数库。此库是将 python 自有的运算符作为有效函数，比如表达式 x+y 可以用函数 operator.add(x, y) 表示；比如表达式 a*b 可以用函数 operator.mul(a, b) 表示，等等。
enum
枚举库。 enum 库支持创建枚举类来存储大量同类型的不可变常量，以便其他函数调用。创建出来的枚举类是可迭代对象，所以可以用 for-in 枚举出所有常量。
heapq
堆队列算法。这个模块提供了堆队列算法的实现，也称为优先队列算法。优先队列中的每个元素都有各自的优先级，优先级最高的元素最先得到服务。所以当我们要求前n最大/最小值的时候就可以用此算法来实现， heapq 库中也提供了相应函数实现。
http
HTTP 模块。 http 模块是一个包，收集了多个处理超文本传输协议的模块：
urllib.request http 模块通过 http.HTTPStatus 枚举定义了HTTP状态码 以及相关联消息。
profile、pstats
性能分析工具。 profile 模块提供了 profile 和 cProfile 两种不同实现的性能分析工具，可用来描述程序各个部分的执行时间和频率，统计后的信息可以通过 pstats 模块保存并使用。
ssl
TLS/SSL（传输安全协议）。此模块提供对安全协议的支持，通过应用上下文，可将 TLS（传输层安全性协议）或其前身 SSL（安全套接层）支持安全协议，能为互联网通信提供安全和数据完整性保障。一般 HTTPS 协议都支持 TLS/SSL 加密。
unitest
单元测试框架。 unitest 库常用于单元测试，受到 JUnit 和其他主流测试库的启发， unitest 库的功能和函数与它们有着相似的风格。
uuid
UUID库。 uuid 库主要用途是生成随机字符串，库中有多个版本的 UUID 对象方法，比如版本 1、3、4 和 5 的 uuid1() 、 uuid3() 、 uuid4() 和 uuid5() 。需要注意的是，如果要生成随机字符串，可以使用 uuid1() 和 uuid4() ，但是 uuid1() 会存在隐私风险，因为生成的原理里边包含用户访问计算机的网络地址，而 uuid4() 是通过随机字符生成。
希望可以帮助到你。