Python 历史和版本

Python 在 20 世纪 80 年代末奠定了基础。
Python 的实现始于 1989 年 12 月荷兰 CWI 的吉多·范·罗松。
1991 年 2 月， Guido Van Rossum 发布了代码(标记为版本 0.9.0)来替换源代码。
1994 年，Python 1.0 发布了新特性，如 lambda、map、filter 和 reduce。
Python 2.0 增加了新功能，如列表推导、垃圾收集系统。
2008 年 12 月 3 日，Python 3.0(也叫“Py3K”)发布。它旨在纠正语言的根本缺陷。
ABC 编程语言据说是 Python 语言的前身，它能够处理异常并与阿米巴操作系统接口。
以下编程语言会影响 Python:
- ABC 语言。
- Modula-3

为什么叫 Python？

选择名称 Python 背后有一个事实。吉多·范·罗苏姆正在阅读英国广播公司(BBC)热门喜剧系列《T4》的剧本《巨蟒飞行马戏团》。那是 20 世纪 70 年代后期的节目。

范·罗瑟姆想选择一个独特的、有点神秘的名字。所以他决定为他们新创建的编程语言选择以**“蒙蒂·Python 的飞行马戏团”**命名 Python。

这部喜剧系列很有创意，也很随意。它无所不谈。因此，它是缓慢和不可预测的，这使得它非常有趣。

Python 也是多才多艺，广泛应用于各个技术领域，如机器学习、人工智能、Web 开发、移动应用、桌面应用、科学计算等。

Python 版本列表

Python 编程语言正在定期更新，增加了新的功能和支持。Python 版本中有很多更新，从 1994 年开始到当前版本。

下面列出了 Python 版本及其发布日期。

Python 版本	发布日期
Python 1.0	1994 年 1 月
Python 1.5	1997 年 12 月
Python 1.6	2000 年 9 月
Python 2.0	2000 年 10 月
Python 2.1	2001 年 4 月
Python 2.2	2001 年 12 月
Python 2.3	2003 年 7 月
Python 2.4	2004 年 11 月
Python 2.5	2006 年 9 月
Python 2.6	2008 年 10 月
Python 2.7	2010 年 7 月
Python 3.0	2008 年 12 月
Python 3.1	2009 年 6 月
Python 3.2	2011 年 2 月
Python 3.3	2012 年 9 月
Python 3.4	2014 年 3 月
Python 3.5	2015 年 9 月
Python 3.6	2016 年 12 月
Python 3.7	2018 年 6 月
Python 3.8	2019 年 10 月

学习 Python 时要牢记的技巧

初学者最常问的问题- **“学习 Python 最好的方法是什么”？**这是最初的相关问题，因为学习任何编程语言的第一步都是知道如何学习。

正确的学习方式有助于我们快速学习，成为一名优秀的 Python 开发人员。

在本节中，我们将讨论学习 Python 时应该记住的各种技巧。

1.明确我们为什么要学习

在学习 Python 之前，目标应该是明确的。Python 是一门简单的语言，也是一门庞大的语言。它包括许多库、模块、内置函数和数据结构。如果目标不明确，那么学习 Python 将会是一段枯燥而单调的旅程。如果没有明确的目标，你可能无法完成。

所以，首先弄清楚学习背后的动机，可以是任何事情，比如了解一些新的东西，使用 Python 开发项目，切换到 Python 等。下面是 Python 被广泛使用的一般领域。随便挑一个。

数据分析和处理
人工智能
比赛
硬件/传感器/机器人
桌面应用

根据自己的兴趣选择任意一两个领域，开始学习 Python 的旅程。

2.学习基本语法

学习 Python 编程语言的语法是最基本的一步。在深入学习语法之前，我们必须先学习基本的语法。正如我们在前面的教程中所讨论的，Python 很容易学习，并且语法简单。它不使用分号和括号。它的句法就像英语一样。

所以学习它的语法只需要最少的时间。一旦我们正确理解了它的语法，进一步的学习将会更容易更快地开始项目。

注意-学习 Python 3，而不是 Python 2.7，因为行业不再使用它。我们的 Python 教程基于其最新版本 Python 3。

3.自己写代码

编写代码是学习 Python 最有效、最健壮的方法。首先，试着在纸上写代码并在脑海中运行(模拟运行)，然后进入系统。在纸上写代码将有助于我们快速熟悉存储在深层记忆中的语法和概念。编写代码时，尽量使用正确的函数和合适的变量名称。

Python 编程有许多编辑器，可以自动突出语法相关的问题。所以我们不需要太在意这些错误。

4.继续练习

下一个重要的步骤是练习。它需要通过代码实现 Python 概念。我们应该与我们的日常编码实践保持一致。

一致性是生活中任何方面成功的关键，不仅仅是在编程方面。每天写代码将有助于发展肌肉记忆。

我们可以做相关概念的习题或者解决至少 2 到 3 个 Python 的问题。这看起来很难，但肌肉记忆在编程中起着很大的作用。它将带领我们超越那些认为只有 Python 的阅读概念就足够了的人。

5.根据需要做笔记

自己创建笔记是学习 Python 概念和语法的绝佳方法。它将建立稳定性和专注度，帮助你成为一名 Python 开发人员。用相关信息做简短的笔记，并包括相关主题的适当例子。

保持自己的笔记也有助于快速学习。发表在《心理科学》上的一项研究显示-

在研究中做手写笔记的学生被迫变得更有选择性——因为你不能像打字一样快。

6.与他人讨论概念

编码似乎是一种孤立的活动，但我们可以通过与他人互动来提高自己的技能。我们应该向正在学习 Python 的专家或朋友讨论我们的疑惑。这个习惯将有助于获得额外的信息、提示和技巧，以及编码问题的解决方案。Python 最大的优势之一是它有一个很棒的社区。因此，我们也可以向热情的 Python 爱好者学习。

7.做小项目

了解 Python 的基本概念后，初学者应该尝试在小项目上工作。这将有助于更深入地理解 Python，并在其中变得更有分量。理论知识不足以掌握 Python 语言。这些项目可以是任何东西，只要它们教会你一些东西。你可以从小项目开始，如计算器应用、tic-toc-toe 游戏、闹钟应用、待办事项列表、学生或客户管理系统等。

一旦你对一个小项目得心应手，你就可以轻松地转向你感兴趣的领域(机器学习、网络开发等)。).

8.教导他人

有一句名言**“如果你想学点什么，那你应该教其他人”**。在学习 Python 的情况下也是如此。通过创建博客、录制视频或在当地培训中心上课，将您的信息分享给其他学生。它将帮助我们增强对 Python 的理解，并探索您知识中看不见的漏洞。如果您不想做所有这些，请加入在线论坛，并在 Python 相关问题上发布您的答案。

9.探索库和框架

Python 由大量的库和各种框架组成。在熟悉了 Python 的基本概念之后，下一步是探索 Python 库。库对于处理领域特定的项目是必不可少的。在下一节中，我们将简要介绍主要的库。

TensorFlow - 它是一个人工智能库，允许我们创建大规模的基于 AI 的项目。
Django - 它是一个开源框架，允许我们开发 web 应用。它简单、灵活且易于管理。
Flask - 也是一个开源的 web 框架。它用于开发轻量级 web 应用。
Pandas - 这是一个用来进行科学计算的 Python 库。
Keras - 它是一个开源库，用来围绕神经网络工作。

Python 中有很多库。以上，我们已经提到了其中的几个。

10.为开源做贡献

众所周知，Python 是一种开源语言，这意味着它对每个人都是免费的。我们还可以向 Python 在线社区投稿，以增强我们的知识。为开源项目做贡献是探索自己知识的最好方式。我们还会收到对我们提交的工作的反馈、意见或建议。反馈将支持 Python 编程的最佳实践，并帮助我们成为一名优秀的 Python 开发人员。