[Python学习笔记-基础语法]-Python3 简介
学习一门语言之前，先要了解这门语言能够解决什么问题，以及为什么要学习。
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为什么要学Python
毫无疑问，Python是当下最火的语言，在2021年09月编程语言排行榜中，Python的排名第二位，下图是2021年9月份，编程语言排行榜。
下面这个图，表示排名前10的编程语言，热门程度的走势图，从这个趋势中也可以很明显的看到，Python从2018年开始，呈现成直线上涨的形式。
如果不懂Python，很容易遇到下面这样的尴尬：
程序媛： 小A，你知道Python吗？
程序员A： Python是什么？
程序媛： Python都不知道，活该单身。
Python的起源
学习一门技术，当然是要了解这门技术产生的原因，以及它所要解决的核心问题。
Python的创始人是吉多\范罗苏姆（Gudio van Rossum）。
谁说的“想变强，先变秃”？ 以后不要为自己菜找借口了。
1989年圣诞节期间，吉多大神为了在阿姆斯特丹打发时间，于是决定开发一款新的脚本解释程序（旁白：大神的创作，看起来都很随意，真羡慕），作为ABC语言的一种继承，替代使用Unix shell和C语言进行系统管理。
ABC语言，是一种指令式通用编程语言和编程环境，最初由荷兰数学和计算机科学研究学会（CWI）的里奥·格茨（Leo Geurts）、兰伯特·梅尔滕斯（Lambert Meertens）与史蒂文·彭伯顿（Steven Pemberton）开发。它是指令式、结构化的高级语言，意图用来取代BASIC、Pascal与AWK，它的设计目标是用于教学或创建原型，而非用作一种系统编程语言
于是，在1991年2月，吉多.范罗苏姆发布了最初代码（标记为0.9.0版本），且命名为Python，之所以选中Python作为程式的名字，是因为他是BBC电视剧——《蒙提·派森的飞行马戏团》（Monty Python's Flying Circus）的爱好者（旁白：取名字也有点太随意了吧）。
Python版本发布时间轴
Python从第一个版本发布到现在，时间轴如下。
| 时间 | 版本描述 |
|---|---|
| 1991年2月 | Python 的代码对外公布，此时版本为 0.9.0 |
| 1994年1月 | Python 1.0 正式发布 |
| 2000年6月 | Python 2.0 发布 |
| 2001年 4月 | Python 2.1 基于 Python 软件基金会协议（Python Software Foundation (PSF)）发布 |
| 2008年12月 | Python 3.0 正式发布，Python 3 被称为 "Python 3000" 或者 "Py3K |
| 2019年12月 | Python3.8发布 |
| 2020年10月 | Python3.9发布，也是当前写这篇稳重时，目前最新的版本 |
需要注意，Python 3 与 Python 2 不兼容，不过随着这几年 Python 3 的使用率急剧上升，作为新手可以放心地从 Python 3 学起。
另外，为了照顾现有的程序，官方提供了一个过渡版本 - - Python2.6
Python的特点
Python从91年就出现了，为什么到最近才开始流行呢？
先来了解一下Python的特点，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。相比于C或Java，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。
Python又被称为“胶水语言”，它能够非常方便的把C++和Java粘合在一起，虽然 JAVA 能直接调用C++，但需要通过标准接口，并改变双方的主体程序。而 Python 这种脚本语言，可以在不改变任何程序的情况下，通过外围的数据处理，让 JAVA 和 C++实现联动。
同时，Python可以用在任何企业级项目上，比如构建PC脚本程序、服务器配置管理程序、爬虫、数据分析、运维、处理数据、开发网站等，这里表现出的是Python的通用性，它可以符合各种开发需求，为开发者提供高效的解决方案和选择。
更重要的是，Python语言的学习成本非常低，学习Python并不一定需要非常专业的技术人员，普通人也能快速学习和掌握Python来解决实际工作中的问题。
除了上述的核心因素以外，Python还有以下非常突出的优势：
- Python 拥有一个健康积极且提供强力支持的社区
- Python 具备大数据处理能力，Python是数据科学中最流行的语言，它能被应用在机器学习以及AI系统中。
- Python 拥有惊人数量的库，当你正在推进大项目的时候，库可以帮助你节约时间并减少开发周期。Python 拥有可供选择的各种库。比如数据计算中使用到的 NumPy 和SciPy，以及 Web 开发的 Django。有少数的库具备高专业度，比如 scikit-learn 适用于机器学习，而 nltk 适用于自然语言处理。此外，强大的云计算服务(比如 Encoding.com)令 Python 与 C 系列的语言有非常好的兼容性。这意味着有专业的第三方工具为Python 提供的优秀的跨平台支持，这是一个巨大的优势。
- Python 是跨平台且开源的，Python可以跨平台运行，并且已经开放源代码超过20年的时间了，如果你需要代码能同时在Linux，Windows以及macOS上跑起来，Python就能满足要求。
说了这么多，Python之所以这么火，简单总结就三个词， 简单易用、 容易上手、应用广泛。
Python的应用领域
Python 的应用领域非常广，常见的领域有：
网络爬虫
Python 语言很早就用来编写网络爬虫。Google 等搜索引擎公司大量地使用 Python 语言编写网络爬虫。
从技术层面上将，Python 提供有很多服务于编写网络爬虫的工具，例如 urllib、Selenium 和 BeautifulSoup 等，还提供了一个网络爬虫框架 Scrapy。
科学计算
自 1997 年，NASA 就大量使用 Python 进行各种复杂的科学运算。
并且，和其它解释型语言（如 shell、js、PHP）相比，Python 在数据分析、可视化方面有相当完善和优秀的库，例如 NumPy、SciPy、Matplotlib、pandas 等，这可以满足 Python 程序员编写科学计算程序。
人工智能
Python 在人工智能领域内的机器学习、神经网络、深度学习等方面，都是主流的编程语言。可以这么说，基于大数据分析和深度学习发展而来的人工智能，其本质上已经无法离开 Python 的支持了，原因至少有以下几点：
- 目前世界上优秀的人工智能学习框架，比如 Google 的 TransorFlow（神经网络框架）、FaceBook 的 PyTorch（神经网络框架）以及开源社区的 Karas 神经网络库等，都是用 Python 实现的；
- 微软的 CNTK（认知工具包）也完全支持 Python，并且该公司开发的 VS Code，也已经把 Python 作为第一级语言进行支持。
- Python 擅长进行科学计算和数据分析，支持各种数学运算，可以绘制出更高质量的 2D 和 3D 图像。
自动化运维
所谓自动化运维，就是利用Python编写一些脚本来实现运维的自动化，可以很好的提升效率、减少失误、降低成本。
Python来做自动化运维，有两个方面的优势。
- 在很多操作系统中，Python是标准化的组件，大多数 Linux 发行版以及 NetBSD、OpenBSD 和 Mac OS X 都集成了 Python，可以在终端下直接运行 Python。有一些 Linux 发行版的安装器使用 Python 语言编写，例如 Ubuntu 的 Ubiquity 安装器、Red Hat Linux 和 Fedora 的 Anaconda 安装器等等。
- 在大规模使用Python进行平台开发之前，运维工程师们已经会在Linux环境下使用各种Python脚本进行批处理操作，而Python在编码过程中，会比使用Shell好很多，包括可读性、复用性、扩展性等等，
开始第一个Python程序
笔者是在Mac系统上操作，而Mac系统自带了Python，所以可以直接运行。
-
在mac的终端下运行
IDLE指令
-
自动弹出如下窗口，这个就是python的终端。
在终端开始第一个程序.
>>> print "hello world"
hello world
>>>
从上述程式来看，如果大家学习过Shell，发现python其实和shell类似，都是非常小巧轻便的脚本语言。
脚本语言（英语：Scripting language）是为了缩短传统的“编写、编译、链接、运行”（edit-compile-link-run）过程而创建的计算机编程语言。脚本语言通常都有简单、易学、易用的特性，目的就是希望能让程序员快速完成程序的编写工作
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