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1.5 使用Python 可以做些什么
1.5 使用Python 可以做些什么
机械工业出版社
《Python 学习手册（第三版）》是学习Python 编程语言的入门书籍。Python 是一种很流行的程序语言，可以作为独立的程序和脚本在各种领域中应用。Python 免费、可移植、功能强大，而且使用起来相当容易。第1章介绍这门技术背后的主要思想，以及历史背景。本节说的是使用Python 可以做些什么。
1.5 使用Python 可以做些什么
Python 不仅仅是一个设计优秀的程序语言，它能够完成现实中的各种任务，包括开发者们日复一日所做的事情。作为编制其他组件、实现独立程序的工具，它通常应用于各种领域。实际上，作为一种通用语言，Python 的应用角色几乎是无限的：你可以在任何场合应用Python, 从网站和游戏开发到机器人和航天飞机控制。
尽管如此，Python 的应用领域分为如下几类。下文将介绍一些Python 如今最常见的应用领域，以及每个应用领域内所用的一些工具。我们不会对各个工具进行深入探讨，如果你对这些话题感兴趣，请从Python 网站或其他一些资源中获取更多的信息。
Python 对操作系统服务的内置接口，使其成为编写可移植的维护操作系统的管理工具和部件（有时也被称为Shell 工具）的理想工具。Python 程序可以搜索文件和目录树，可以运行其他程序，用进程或线程进行并行处理等等。
Python 的标准库绑定了POSIX 以及其他常规操作系统（OS ）工具：环境变量、文件、套接字、管道、进程、多线程、正则表达式模式匹配、命令行参数、标准流接口、Shell 命令启动器、文件名扩展等。此外，很多Python 的系统工具设计时都考虑了其可移植性。例如，复制目录树的脚本无需做任何修改就可以在几乎所有的Python 平台上运行。
用户图形接口
Python 的简洁以及快速的开发周期十分适合开发GUI 程序。Python 内置了TKinter 的标准面向对象接口Tk GUI API ，使Python 程序可以生成可移植的本地观感的GUI 。Python/ Tkinter GUI 不做任何改变就可以运行在微软Windows 、X Windows（UNIX 和Linux ）以及Mac OS（Classic 和OS X 都支持）等平台上。一个免费的扩展包PMW ，为Tkinter 工具包增加了一些高级部件。此外，基于C++ 平台的工具包wxPython GUI API 可以使用Python 构建可移植的GUI 。
诸如PythonCard 和Dabo 等一些高级工具包是构建在wxPython 和Tkinter 的基础API 之上的。通过适当的库，你可以使用其他的GUI 工具包，例如，Qt 、GTK 、MFC 和Swing 等。对于运行于浏览器中的应用或在一些简单界面的需求驱动下，Jython（Java 版本的Python ，我们将会在第2章中进行介绍）和Python 服务器端CGI 脚本提供了其他一些用户界面的选择。
Internet 脚本
Python 提供了标准Internet 模块，使Python 能够广泛地在多种网络任务中发挥作用，无论是在服务器端还是在客户端都是如此。脚本可以通过套接字进行通信；从发给服务器端的CGI 脚本的表单中解析信息；通过URL 获取网页；从获取的网页中解析HTML 和XML 文件；通过XML-RPC 、SOAP 和Telnet 通信等。Python 的库使这一切变得相当简单。
不仅如此，从网络上还可以获得很多使用Python 进行Internet 编程的第三方工具。例如，HTMLGen 可以从Python 类的描述中生成HTML 文件，mod_python 包可以使在Apache 服务器上运行的Python 程序更具效率并支持Python Server Page 这样的服务器端模板，而且支持客户端运行的服务器端Applet 。此外，Python 涌现了许多Web 开发工具包，例如，Django 、TurboGears 、Pylons 、Zope 和WebWare ，使Python 能够快速构建功能完善和高质量的网站。
在介绍Python 作为控制语言时，曾涉及它的组件集成的角色。Python 可以通过C/C++ 系统进行扩展，并能够嵌套C/C++ 系统的特性，使其能够作为一种灵活的粘合语言，脚本化处理其他系统和组件的行为。例如，将一个C库集成到Python 中，能够利用Python 进行测试并调用库中的其他组件；将Python 嵌入到产品中，在不需要重新编译整个产品或分发源代码的情况下，能够进行产品的单独定制。
为了在脚本中使用，在Python 连接编译好组件时，例如，SWIG 和SIP 这样的代码生成工具可以让这部分工作自动完成。更大一些的框架，例如，Python 的微软Windows 所支持的COM 、基于Java 实现的Jython 、基于.NET 实现的IronPython 和各种CORBA 工具包，提供了多种不同的脚本组件。例如，在Windows 中，Python 脚本可利用框架对微软Word 和Excel 文件进行脚本处理。
数据库编程
对于传统的数据库需求，Python 提供了对所有主流关系数据库系统的接口，例如，Sybase 、Oracle 、Informix 、ODBC 、MySQL 、PostgreSQL 、SQLite 。Python 定义了一种通过Python 脚本存取SQL 数据库系统的可移植的数据库API ，这个API 对于各种底层应用的数据库系统都是统一的。例如，因为厂商的接口实现为可移植的API ，所以一个写给自由软件MySQL 系统的脚本在很大程度上不需改变就可以工作在其他系统上（例如，Oracle ）-- 你仅需要将底层的厂商接口替换掉就可以实现。
Python 标准的pickle 模块提供了一个简单的对象持久化系统：它能够让程序轻松地将整个Python 对象保存和恢复至文件和文件类的对象中。在网络上，同样可以找到名叫ZODB 的第三方系统，它为Python 脚本提供了完整的面向对象数据库系统，系统SQLObject 可以将关系数据库映射至Python 的类模块。并且，从Python 2.5 版本开始，SQLite 已经成为Python 自带标准库的一部分了。
对于Python 程序来说，使用Python 或C编写的组件看起来都是一样的。正因为如此，我们可以在一开始利用Python 做系统原型，之后再将组件移植到C或C++ 这样的编译语言上。和其他的原型工具不同，当原型确定后，Python 不需要重写。系统中不需要像C++ 这样执行效率的部分可以保持不变，从而使维护和使用变得轻松起来。
数值计算和科学计算编程
我们之前提到过的NumPy 数值编程扩展包括很多高级工具，例如，矩阵对象、标准数学库的接口等。通过将Python 与出于速度考虑而使用编译语言编写的数值计算的常规代码进行集成，NumPy 将Python 变成一个缜密严谨并简单易用的数值计算工具，这个工具通常可以替代已有的代码，而这些代码都是用FORTRAN 或C++ 等编译语言编写的。其他一些数值计算工具为Python 提供了动画、3D 可视化、并行处理等功能的支持。
游戏、图像、人工智能、XML 、机器人等
Python 的应用领域很多，远比本书提到的多得多。例如，可以利用pygame 系统使用Python 对图形和游戏进行编程；用PIL 和其他的一些工具进行图像处理；用PyRo 工具包进行机器人控制编程；用xml 库、xmlrpclib 模块和其他一些第三方扩展进行XML 解析；使用神经网络仿真器和专业的系统shell 进行AI 编程；使用NLTK 包进行自然语言分析：甚至可以使用PySol 程序下棋娱乐。可以从Vaults of Parnassus 以及新的PyPI 网站（请在Google 或 上获得具体链接）找到这些领域的更多支持。
一般来说，这些特定领域当中有许多在很大程度上都是Python 组件集成角色的再次例证。采用C这样的编译语言编写库组件，增加Python 至其前端，这样的方式使Python 在不同领域广泛地发挥其自身价值。对于一种支持集成的通用型语言，Python 的应用极其广泛。
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51CTO旗下网站程序需要更新文件；考虑下述Python代码片段；1withopen(filename)asf:；2input=f.read()；3output=do_something(inp；4withopen(filename,'；5f.write(output)；看起来很简单吧？可能看起来并不像乍一看这么简单；这是我看过的失效模式的例子：；失控的服务器进程溢出
程序需要更新文件。虽然大部分程序员知道在执行I/O的时候会发生不可预期的事情，但是我经常看到一些异常幼稚的代码。在本文中，我想要分享一些如何在Python代码中改善I/O可靠性的见解。
考虑下述Python代码片段。对文件中的数据进行某些操作，然后将结果保存回文件中：
1 with open(filename) as f:
input = f.read()
3 output = do_something(input)
4 with open(filename, 'w') as f:
f.write(output)
看起来很简单吧？可能看起来并不像乍一看这么简单。我在产品服务器中调试应用，经常会出现奇怪的行为。
这是我看过的失效模式的例子：
失控的服务器进程溢出大量日志，磁盘被填满。write()在截断文件之后抛出异常，文件将会变成空的。
? 应用的几个实例并行执行。在各个实例结束之后，因为混合了多个实例的输出，文件内容最终变成了天书。
? 在完成了写操作之后，应用会触发一些后续操作。几秒钟后断电。在我们重启了服务器之后，我们再一次看到了旧的文件内容。已经传递给其它应用的数据与我们在文件中看到的不再一致。 ?
下面没有什么新的内容。本文的目的是为在系统编程方面缺少经验的Python开发者提供常见的方法和技术。我将会提供代码例子，使得开发者可以很容易的将这些方法应用到自己的代码中。
“可靠性”意味着什么？
广义的讲，可靠性意味着在所有规定的条件下操作都能执行它所需的函数。至于文件的操作，这个函数就是创建，替换或者追加文件的内容的问题。这里可以从数据库理论上获得灵感。经典的事务模型的ACID性质作为指导来提高可靠性。 开始之前，让我们先看看我们的例子怎样和ACID4个性质扯上关系：
原子性(Atomicity)要求这个事务要么完全成功，要么完全失败。在上面的实例中，磁盘满了可能导致部分内容写入文件。另外，如果正当在写入内容时其它程序又在读取文件，它们可能获得是部分完成的版本，甚至会导致写错误
? 一致性(Consistency)?表示操作必须从系统的一个状态到另一个状态。一致性可以分为两部分：内部 和外部一致性。内部一致性是指文件的数据?
结构是一致的。外部一致性是指文件的内容与它相关的数据是相符合的。在这个例子中，因为我们不了解这个应用，所以 很难推断是否符合一致性。但是因为一致性需要原子性，我们至少可以说没有保证内部一致性。 ? 隔离性(Isolation)如果在并发的执行事务中，多个相同的事务导致了不同的结果，就违反了隔离性。很明显上面的代码对操作失败或者其它隔离性失败都没有保护。
? 持久性(Durability)意味着改变是持久不变的。在我们告诉用户成功之前，我们必须确保我们的数据存储是可靠的并且不只是一个写缓存。上面的代码已经成功写入数据的前提是假设我们调用write()函数，磁盘I/O就立即执行。但是POSIX标准是不保证这个假设的。
尽可能使用数据库系统
如果我们能够获得ACID 四个性质，那么我们增加可靠性方面取得了长远发展。但是这需要很大的编码功劳。为什么重复发明轮子？大多数数据库系统已经有ACID事务了。
可靠性数据存储已经是一个已解决的问题。如果你需要可靠性存储，请使用数据库。很可能，没有几十年的功夫，你自己解决这方面的能力没有那些已经专注这方面好些年的人好。如果你不想安装一个大数据库服务器，那么你可以使用sqlite,它具有ACID事务，很小，免费的，而且它包含在Python的标准库中。 文章本该在这里就结束的，但是还有一些有根有据的原因，就是不使用数据。它们通常是文件格式或者文件位置约束。这两个在数据库系统中都不好控制。理由如下：
我们必须处理其它应用产生的固定格式或者在固定位置的文件，
? 我们必须为了其它应用的消耗而写文件（和应用了同样的限制条件） ? 我们的文件必须方便人阅读或者修改。 ?
?等等。你懂的。
如果我们自己动手实现可靠的文件更新，那么这里有一些编程技术供参考。下面我将展示四种常见的操作文件更新模式。在那之后，我会讨论采取哪些步骤在每个文件更新模式下满足ACID性质。
文件更新模式
文件可以以多种方式更新，但是我认为至少有四种常见的模式。这四种模式将做为本文剩余部分的基础。
这可能是最基本的模式。在下述例子中，假设的域模型代码读数据，执行一些计算，然后以写模式重新打开存在的文件：
1 with open(filename, 'r') as f:
model.read(f)
3 model.process()
4 with open(filename, 'w') as f:
model.write(f)
此模式的一个变种以读写模式打开文件（Python中的“加”模式），寻找到开始的位置，显式调用truncate()，重写文件内容。
1 with open(filename, 'a+') as f:
model.input(f.read())
f.truncate()
f.write(model.output())
该变种的优势是只打开文件一次，始终保持文件打开。举例来说，这样可以简化加锁。
另外一种广泛使用的模式是将新内容写到临时文件，之后替换原始文件： 1 with tempfile.NamedTemporaryFile(
'w', dir=os.path.dirname(filename), delete=False) as tf: 3
tf.write(model.output())
tempname = tf.name
5 os.rename(tempname, filename)
该方法与截断-写方法相比对错误更具有鲁棒性。请看下面对原子性和一致性的讨论。很多应用使用该方法。
这两个模式很常见，以至于linux内核中的ext4文件系统甚至可以自动检测到这些模式，自动修复一些可靠性缺陷。但是不要依赖这一特性：你并不是总是使用ext4，而且管理员可能会关掉这一特性。
第三种模式就是追加新数据到已存在的文件：
1 with open(filename, 'a') as f:
f.write(model.output())
这个模式用来写日志文件和其它累积处理数据的任务。从技术上讲，它的显著特点就是极其简单。一个有趣的扩展应用就是常规操作中只通过追加操作更新，然后定期重新整理文件，使之更紧凑。
这里我们将目录做为逻辑数据存储，为每条记录创建新的唯一命名的文件： 1 with open(unique_filename(), 'w') as f:
f.write(model.output())
该模式与附加模式一样具有累积的特点。一个巨大的优势是我们可以在文件名中放入少量元数据。举例来说，这可以用于传达处理状态的信息。 spooldir模式的一个特别巧妙的实现是maildir格式。maildirs使用附加子目录的命名方案，以可靠的、无锁的方式执行更新操作。md和 gocept.filestore库为maildir操作提供了方便的封装。
如果你的文件名生成不能保证唯一的结果，甚至有可能要求文件必须实际上是新的。那么调用具有合适标志的低等级os.open()：
1 fd = os.open(filename, os.O_WRONLY | os.O_CREAT| os.O_EXCL, 0o666) 2 with os.fdopen(fd, 'w') as f:
f.write(...)
在以O_EXCL方式打开文件后，我们用os.fdopen将原始的文件描述符转化为普通的Python文件对象。
应用ACID属性到文件更新
下面，我将尝试加强文件更新模式。反过来让我们看看可以做些什么来满足ACID属性。我将会尽可能保持简单，因为我们并不是要写一个完整的数据库系统。请注意本节的材料并不彻底，但是可以为你自己的实验提供一个好的起点. 原子性
写-替换模式提供了原子性，因为底层的os.rename()是原子性的。这意味着在任意给定时间点，进程或者看到旧的文件，或者看到新的文件。该模式对写错误具有天然的鲁棒性：如果写操作触发异常，重命名操作就不会被执行，所有就没有用损坏的新文件覆盖正确的旧文件的风险。
附加模式并不是原子性的，因为有附加不完整记录的风险。但是有个技巧可以使更新具有原子性：为每个写操作标注校 验和。之后读日志的时候，忽略所有没有有效校验和的记录。以这种方式，只有完整的记录才会被处理。在下面的例子中，应用做周期性的测量，每次在日志中附加 一行JSON记录。我们计算记录的字节表示形式的CRC32校验和，然后附加到同一行：
1 with open(logfile, 'ab') as f:
for i in range(3):
measure = {'timestamp': time.time(), 'value': random.random()} 4
record = json.dumps(measure).encode()
checksum = '{:8x}'.format(zlib.crc32(record)).encode() 6
f.write(record + b' ' + checksum + b'\n')
该例子代码通过每次创建随机值模拟测量。
1 $ cat log
2 {&timestamp&: .258189, &value&: 0.b87a 3 {&timestamp&: .25825, &value&: 0.9afc22 4 {&timestamp&: .258291, &value&: 0.939} d229d937 想要处理这个日志文件，我们每次读一行记录，分离校验和，与读到的记录比较。 with open(logfile, 'rb') as f: 1
for line in f: 2
record, checksum = line.strip().rsplit(b' ', 1) 3
if checksum.decode() == '{:8x}'.format(zlib.crc32(record)): 4
print('read measure: 5 {}'.format(json.loads(record.decode()))) 6
print('checksum error for record {}'.format(record)) 现在我们通过截断最后一行模拟被截断的写操作：
1 $ cat log
2 {&timestamp&: .258189, &value&: 0.b87a 3 {&timestamp&: .25825, &value&: 0.9afc22 4 {&timestamp&: .258291, &value&: 0.23202
当读日志的时候，最后不完整的一行被拒绝：
$ read_checksummed_log.py log 1 read measure: {'timestamp': .258189, 'value': 2 0.7828} 3 read measure: {'timestamp': .25825, 'value': 4 0.99424}
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Python介绍
Python于1989年发明，1991年公开发行，截至今年2016年的最新版本为3.6。它是一种开源、面向对象、解释型语言。它是一门简单易学的语言，大家写过代码的都有一个愿望，那就是优雅的写代码，那么，Python可以满足你，因为它的设计哲学就是“优雅“、”明确“、”简单“。从很多方面都能体现这一点，比如大家一贯学习的语言中条件判断用的是“else if”，而Python中却是“elif”，这也算是“else if”的缩写。Python有多火？下面是今年TIBOE的语言排行榜，新出炉的：
这也不是为了鼓吹Python多么的好，也不是炫耀它有多么流行，语言都是各有所能，那么下面就说一说Python能做些什么事。
Python是一种编写应用程序的高级语言，可以用来做网站，比如一些大的网站YouTube、Yahoo甚至Google都有用到Python，还能用来做网络程序比如Google之前的Go Agent，用过的人就能知道他的用处是什么，还能用来写后台服务，大家用得最多的就是这个功能，比如写爬虫脚本。
Python作为程序设计语言，也是有缺点的，最大的缺点就是不能加密。因为作为解释型语言，不可能把源代码编译成中间语言来跨平台使用，所以Python程序都是直接以源代码来使用。
安装Python 3.5.2
要想学习Python，就需要在电脑上安装Python运行环境，就像要运行Java程序就需要装Java环境一样，这就是语言跨平台的设计思路。最新的Python运行环境为3.5.2。
运行系统：Win10
安装文件（下载地址）：https://www.python.org/downloads/
下载完安装文件直接双击安装，安装过程可以勾选“Add Python to PATH”也可以在安装完后添加Python路径到环境变量。
安装完后运行CMD，敲入python得到以下结果则安装正确：
否则检查系统环境变量中是否存在Python的安装路径或路径是否正确。
安装Python 的运行环境其实就是安装其解释器，官方自带的解释器叫CPython，这个解释器是用C语言开发的。其他的还有PyPy、Jython、IronPython等，其中PyPy本身是用Python写的，Jython是用Java写的IconPython是用C#写的，可以用在.Net和Mono平台，同时也是兼容Silverlight的。其他解释器相关资料：https://wiki.python.org/moin/PythonImplementations
运行Python
那么现在我们来开始做学程序语言最有意义的一件事，打印一句“Hello world！”。
首先在CMD中输入python，得到“&&&”提示符，敲入代码：&&&print(‘Hello,world!’) 回车
这是一种运行方式，我们也可以新建脚本文件来编写：
在文件夹中新建一个py文件，py是Python程序的文件后缀名，建好后用文本编辑器比如Sublime Text或Notepad++打开，敲入以上的代码，保存。在该文件夹下运行CMD，敲入指令“python 文件.py”运行，就可以看到打印结果了。
一切学习的成就来源于孜孜不倦，即使有再多的风雨也会有雨后放晴的那一天，相信我们的汗水定能创造美好的未来！
现在有很多小伙伴在自学，但是一个人的能力总是有限的，遇到问题没人帮你解决，我们有一个Python的学习交流q群，平时提供大家一起学习Python，
每天免费学习Python课程知识讲解。有问题相互交流。点击链接加入群【python大数据学习交流群】学习交流。
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