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  • python诞生于什么时候?1991年,第一个Python编译器诞生。它是用C语言实现的,并能够调用C语言的库文件。从一出生,Python已经具有了 :类,函数,异常处理,包含表和词典在内的核心数据类型,以及模块为基础的拓展...

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    python诞生于什么时候?

    1991年,第一个Python编译器诞生。它是用C语言实现的,并能够调用C语言的库文件。

    从一出生,Python已经具有了 :

    类,函数,异常处理,包含表和词典在内的核心数据类型,以及模块为基础的拓展系统。

    Python语法很多来自C,但又受到ABC语言的强烈影响。来自ABC语言的一些规定直到今天还富有争议,比如强制缩进。 但这些语法规定让Python容易读。

    另一方面,Python聪明的选择服从一些惯例,特别是C语言的惯例,比如回归等号赋值。Guido认为,如果“常识”上确立的东西,没有必要过度纠结。 Python从一开始就特别在意可拓展性。Python可以在多个层次上拓展。

    从高层上,你可以直接引入. py文件。在底层,你可以引用C语言的库。Python程序员可以快速的使用Python写. py文件作为拓展模块。但当性能是考虑的重要因素时,Python程序员可以深入底层,写C程序,编译为.so文件引入到Python中使用。Python就好像是使用钢构建房一样,先规定好大的框架。而程序员可以在此框架下相当自由的拓展或更改。

    最初的Python完全由Guido本人开发。Python得到Guido同事的欢迎。他们迅速的反馈使用意见,并参与到Python的改进。

    Guido和一些同事构成Python的核心团队。他们将自己大部分的业余时间用于hack Python。随后,Python拓展到研究所之外。

    Python将许多机器层面上的细节隐藏,交给编译器处理,并凸显出逻辑层面的编程思考。

    Python程序员可以花更多的时间用于思考程序的逻辑,而不是具体的实现细节。这一特征吸引了广大的程序员,Python开始流行。

    相关推荐:《Python教程》

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  • 编者注:本文主要参考了《Python核心编程(第二版)》说到生成器,先说说列表解析。列表解析可以动态创建列表。[expr for iter_var in iterable if cond_expr]该句的核心是 for循环,它迭代了iterable对象的所有条目...

    编者注:本文主要参考了《Python核心编程(第二版)》

    说到生成器,先说说列表解析。列表解析可以动态创建列表。

    [expr for iter_var in iterable if cond_expr]

    该句的核心是 for循环,它迭代了iterable对象的所有条目。如果满足cond_expr(条件表达式),则前面的expr(表达式)应用于该成员。最后生成的是满足条件的元素的该表达式的列表。对于lambda,map(),filter()等可以通过列表解析简化为一个列表解析式。 首先看看这三个函数的作用:

    map(lambda x:x**2, range(6))

    >>>[0, 1, 4, 9, 16, 25]

    lambda 输入参数:输出表达式 允许创建一行函数对象,不用def定义,简化代码

    map(操作,需要操作的列表) 对所有列表成员应用一个操作

    可以用列表解析来简化上面的操作:

    [x**2 for x in range(6)]

    >>>[0, 1, 4, 9, 16, 25]

    同样也可以用列表解析来简化filter()操作,比如:

    seq = [11, 10, 1, 9, 10, 2, 3, 44, 12, 11]

    print filter(lambda x: x % 2, seq)

    >>>[11, 1, 9, 3, 11]

    可以用列表解析来简化上面的操作:

    print [x for x in seq if x % 2]

    >>>[11, 1, 9, 3, 11]

    生成器是列表解析的一个拓展。

    (expr for iter_var in iterable if cond_expr)

    它与列表解析器非常相似,且语法基本相同,但不是真正创建列表而是生成一个生成器。这个生成器在每次计算出一个条目后,把这个条目“产生(yield)出来”,生成器表达式使用了“延迟计算(lazy evaluation)”,所以它使用内存上更有效。

    print (x for x in seq if x % 2)

    >>> at 0x00000000025B6AB0>

    那到底什么时候使用生成器呢?

    当创建列表只是一共中间过程的时候,为了避免创建庞大的列表,我们可以使用生成器表达式来完成。比如,我们要计算一篇txt文本的单词数时,我们没必要先将列表生成再计算单词数。

    f = open("*.txt","r")

    len([word for line in f for word in line.split()]) #使用列表解析,先生成列表后计数

    len(word for line in f for word in line.split()) #使用生成器,对返回的生成器计数,没有生成列表

    所做的只是把方括号去掉,不但少了两个字节,更节省了内存。

    这让我想起了使用xrange()代替range(),道理是一样的。xrange返回一个生成器,而range返回一个列表。

    原文:http://www.cnblogs.com/subic/p/6565039.html

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  • 技术宅Python的起源可以追溯到1989年12月,由Guido van Rossum(Python社区的仁慈独裁者)创建,...Python诞生于ABC语言,是van Rossum工作的荷兰CWI研究所的终止项目,van Rossum也在研究叫Amoeba分布式操作系统...

    技术宅Python的起源可以追溯到1989年12月,由Guido van Rossum(Python社区的仁慈独裁者)创建,作为一个在圣诞节期间工作的爱好项目,Python的名字不是在取义与大蟒蛇,而是来自于英国喜剧剧团Monty Python的飞行马戏团。

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    Python诞生于ABC语言,是van Rossum工作的荷兰CWI研究所的终止项目,van Rossum也在研究叫Amoeba分布式操作系统。

    当Amoeba需要一个高级的脚本语言时,van Rossum创建了Python。(推荐学习:Python视频教程)

    这种新语言的主要优势之一是它的扩展是非常的容易,以及它对多个平台的支持 - 这是早期个人计算机时代的重要创新。

    Python能够与库和不同的文件格式进行通信,很快就起飞了。

    Python在整个九十年代早期都在增长,获得了lambda,reduce(),filter()和map()函数式编程工具(据说是某个Lisp黑客,提交了这个补丁),关键字参数和内置支持复数。

    在此期间,Python还在van Rossum的"每个人的计算机编程”计划中发挥了核心作用。

    CP4E的目标是让"外行人”更容易接受编程。由于Python专注于清晰的语法和可访问性,因此它在这方面发挥了关键作用。

    尽管CP4E现在处于非活动状态,但学习Python仍然很容易,而Python是新的潜在程序员需要学习的最常用的语言之一。

    随着Python在九十年代的发展,其中一个关键问题是它继续依赖van Rossum。"如果Guido被公共汽车撞了怎么办?” Python用户感叹,"或者,如果他已经筋疲力尽,或者被一个竞争对手的成员揉搓了?”

    2000年,Beopen Python Labs团队发布了Python 2.0。2.0的精神在其发展过程中更加开放和以社区为导向,具有更高的透明度。Python将其存储库移动到SourceForge,为其CVS树授予更多人的写入权限,以及报告错误和提交补丁的简单方法。

    正如发行说明所述,'Python 2.0中最重要的变化可能根本不是代码,而是Python的开发方式'。

    更多Python相关技术文章,请访问Python教程栏目进行学习!

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  • Python诞生本身就注定了这个计算机编程语言会扎根草根阶层。在1989年12月的圣诞节期间,荷兰程序员吉多·范罗苏姆(Guido van Rossum)利用空闲时间作为一个周末项目开始研究并开发一个新的脚本解释程序(即...

    正所谓“落其实者思其树,饮其流者怀其源”。当学习和使用Python的时候,同样也需要了解Python的创始人。

    Python的诞生本身就注定了这个计算机编程语言会扎根于草根阶层。在1989年12月的圣诞节期间,荷兰程序员吉多·范罗苏姆(Guido van Rossum)利用空闲时间作为一个周末项目开始研究并开发一个新的脚本解释程序(即Python),并将其作为对ABC语言的一种继承。吉多·范罗苏姆曾经参与设计了ABC语言,虽然这种语言非常优美和强大,但是ABC语言并没有成功,一个很重要的原因是ABC语言并非开源,因此吉多·范罗苏姆决心在Python中避免这一错误。同时,他还想实现在ABC中闪现过但未曾实现的许多灵感。从那时起,Python就一步一步发展并最终成为计算机世界中最优秀的编程语言之一。

     

    至于为什么要将新的编程语言取名“Python”,有以下两个原因:一是吉多·范罗苏姆最初认为运用UNIX系统或C语言的黑客们是他的新编程语言的目标用户;二是他喜欢看著名的系列喜剧《蒙提·派森的飞行马戏团》(The Monty Python's Flying Circus),Python这一名字让他印象深刻,因为这个名字符合他的品味,也能吸引他的目标用户。下面,简要介绍吉多·范罗苏姆的生平。

    吉多·范罗苏姆(见图1-2)于1956年1月31日在荷兰出生,1982年在阿姆斯特丹大学获得数学和计算机科学硕士学位。后来他在多个研究机构工作,包括荷兰阿姆斯特丹的国家数学和计算机科学研究学会(CWI)、美国马里兰州盖瑟斯堡(Gaithersburg)的国家标准及技术研究所(NIST)以及弗吉尼亚州雷斯顿(Reston)的国家创新研究公司(CNRI)。

    2005年12月至2012年12月,吉多·范罗苏姆在谷歌(Google)工作,他用Python为谷歌撰写了面向网页的代码浏览工具。从2013年1月至今,吉多·范罗苏姆在Dropbox工作,并且与之前在谷歌一样,他可以将 50%的时间花在Python开发上。

    以下是截止到2018年末吉多·范罗苏姆所获的主要荣誉:

    · 1999年5月,与Donald Becker共同获得了Dr.Dobb's Journal 1999年度卓越开发奖;

    · 2002年2月,荣获自由软件基金会奖(Free Software Foundation Award);

    · 2003年5月,荣获2003年度NLUUG奖;

    · 2003年6月,入围世界技术网络奖(World Technology Network awards)的个人“IT- 软件”类别;

    · 2006年10月,当选美国计算机协会(Association for Computing Machinery)杰出工程师;

    · 2007年7月,荣获USENIX STUG奖;

    · 2018年,入选计算机博物馆的研究员大厅;

    · 2018年10月,获得由Oracle Code One颁发的首届奠基者奖(Groundbreaker Awards)。

    在Python社区,吉多·范罗苏姆被人们认为是“仁慈的独裁者(BDFL)”,意思是他仍然关注Python的开发进程,并在必要的时刻做出决定。吉多·范罗苏姆于2018年7月12日通过开发者邮件组宣布要“移交权力”,在邮件中吉多·范罗苏姆提到:“我将完全退出决策层,但仍将作为一名普通核心开发者继续做一些指导性工作,我不一定还能腾出更多时间,但我会给BDFL(仁慈的独裁者)一个永久的假期。”

    除此之外,在2006年6月23日吉多·范罗苏姆曾经写过面向中国读者的一封信,并且还有相应的中文博客。


    学习Python的方法

    1.多动手

    “纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行。”针对类似于Python等计算机编程语言的学习,除了看书以外,在计算机上的操作练习是必要的更是必需的。如果是初学者,建议上机练习分3步走:第1步,将本书中的代码逐一在计算机的Python平台中输入一遍;第2步,根据本书的案例,自己设计Python代码,查看是否能够获得一致的结果;第3步,寻找本书以外的金融数据与案例并且编写代码,查看能否通过Python实现。

    2.多搜索

    随着互联网越来越普及,大量的学习者已经把互联网作为一个重要的学习平台。本书针对Python的学习,梳理了部分比较优质的免费互联网资源作为学习的辅助工具(见表1-4)。

    表1-4 Python的互联网学习资源

     

    3.多总结

    一名成功的学习者应该是一位善于总结的高手。因此,在学习Python的过程中一定要多总结。下面是作者本人在Python运用过程中总结的注意事项的举例:一是正确运用括号,要区分小括号、中括号、大括号的运用,并且括号内也可能还会有括号;二是区分函数的英文大小写,比如在DataFrame、Series等函数中,一些字母是需要大写的,否则就会出现错误;三是正确运用缩进;四是正确使用引号等。

    本文摘自刚刚上架的新书《基于Python的金融分析与风险管理》

    • Python金融分析和风险管理的实用指南
    • 金融大数据分析和金融风控的参考书
    • NumPy、Pandas、Matplotlib等重要模块的使用技巧尽在掌握

    本书聚焦于Python在金融分析与风险管理的应用,全书分为入门篇、基础篇和提高篇,共12章。入门篇对Python做了介绍并结合金融场景演示了Python的基本操作;基础篇结合金融场景,讲解NumPy、Pandas、Matplotlib、SciPy等Python模块的具体运用;提高篇详细讨论运用Python分析利率、债券、股票、期货、期权以及风险价值等内容。

    本书是专注于Python在金融领域运用的普及性读物,作者斯文博士在金融与风险管理方面有着深厚的积累,同时也有着丰富的编程经验,一直致力于倡导和推广Python在金融领域的运用。

    本书适合想要掌握Python应用的金融学习者、金融从业者阅读,也适合想要转行到金融领域的程序员以及对Python在金融领域的实践应用感兴趣的人士阅读,并且不要求读者有Python编程基础。

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