Pyton历史和入门介绍

Python是在1991年诞生的一门面向对象、解释型计算机程序设计语言。Python能做很多事情，小到简单脚本大到后端架构设计，也可以使用python来做胶水语言。

学习程序设计语言C、Java、Python作为入门语言都很不错，如果是科班推荐C/Java语言入门（通常学习一门强类型语言是非常有必要的，并且很多语言都是借鉴  

参考C语言而诞生的），如果是非科班对程序设计有兴趣的同学可以将Python作为入门语言(Python语言学习可以很快让人有成就感，而通常编译型语言很难做到这一点).

关于Python2.x/Python3.x

如非特别都选择Python3.x,跟着官方趋势走准没错。

Python特点

Simple

Python语法简洁、格式优美，写程序让人有种写作文的感觉，所以显得简单

easy to learn

容易学习，通常解析型语言都比编译型语言容易学习。所谓静态语言和动态语言很重要的一点就是,声明变量是是否需要指定其数据类型。

Free and Open Source

免费和开源，一旦你要发布你的程序那么你的源代码就会随着一起发布

High-level Language

高层语言也就意味着你能够更简单和轻松的实现一些功能，而不需考虑程序本身底层的一些细节(比如内存操作等)

Portable

可移植性性，由于其开源在很多平台上都得到了支持，比如linux、mac os都默认安装了python解释器

Interpreted

解析型语言，如C/C++语言的执行时要经过编译成机器码才能执行的，而Python等动态语言是直接由解释器所解释执行的。  

通常编译型语言执行速度非常快，解释型语言行对比较慢(开发效率刚好相反).

Object Oriented

面向对象特性也是Python的一大特点，当然Python也可以面向过程编程

Extensible

可扩展性，如果你需要你的一段关键代码运行得更快或者希望某些算法不公开，你可以把你的部分程序用C或C++编写，然后在你的Python程序中使用它们

Embeddable

你可以把Python嵌入你的C/C++程序，从而向你的程序用户提供脚本功能

Extensive Libraries

丰富的第三方库，除了自带的丰富标准库还有很多开源功能强大的第三方标准库

Python应用定位

1、web开发(flask/Django/Tornado)
2、科学计算/数据分析/算法学习(Numpy/Scipy)
3、机器学习(Scikit-Learn)
4、网络爬虫(Scrapy/BeautifulSoup)
5、图片处理/游戏开发(Pillow)
6、运维/测试自动化开发(saltstack)
备注:我自己对web开发和数据分析比较感兴趣

Python安装和IDE选择

安装

windows
到官网下载安装包默认安装即可(注意勾选add path和pip安装)

linux/mac os
通常自带python解释器,最好使用3.x版本的

IDE选择

所谓萝卜青菜各有所爱。简易如记事本，智能如PyCharm都可以用来开发，但是不推荐使用记事本。

编辑器推荐
1、VI/Emacs
2、Notepat++
3、sublime(我自己使用的)
4、Atom

智能IDE推荐
1、jetbrains PyCharm
2、Eclipse with PyDev(对java开发者可能会比较熟悉)

推荐先使用编辑器开发，然后转为智能IDE开发。

学习资源参考

1、官方doc文档(将长期陪伴着python开发者)
2、A Byte of Python(简明Python教程)
3、Learn Python the Hard Way(笨方法学Python)
4、Dive into python3
5、Full Stack Python
备注:Python丰富的第三方函数库（https://pypi.python.org/pypi）pip 安装
学完你也就知道下一步如何自己定位了

总结

简言之Python因其简洁优雅的语法和格式以及快速高效的开发，得到了很多开发者的偏爱。

本人也是由于工作需要，才接触了Python几天就对Python有好感。

人生苦短，我用Python

参考

1、http://www.ibiblio.org/swaroopch/byteofpython/read/
2、https://www.python.org/