python学习 day3 编程语言与Python介绍编程语言分类Python介绍

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我是靠谱客的博主无限大炮，最近开发中收集的这篇文章主要介绍python学习 day3 编程语言与Python介绍编程语言分类Python介绍，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

编程语言分类

机器语言（低级语言）

机器语言是一种计算机能听懂理解的语言，机器语言就是直接使用二进制编程，它能直接操作计算机硬件。

用二进制代码0和1描述的指令称为机器指令，由于计算机内部是基于二进制指令工作的，所以机器语言是直接控制计算机硬件。
用机器语言编写程序，编程人员要首先熟记所用计算机的全部指令代码以及代码的含义，然后在编写程序时，程序员得自己处理每条指令和每一数据的存储分配和输入输出，还得记住编程过程中每步所使用的工作单元处在何种状态。这是一件十分繁琐的工作。编写程序花费的时间往往是实际运行时间的几十倍或几百倍。而且，编出的程序全是些0和1的指令代码，直观性差，不便阅读和书写，还容易出错，且依赖于具体的计算机硬件型号，局限性很大。除了计算机生产厂家的专业人员外，绝大多数的程序员已经不再去学习机器语言了。
机器语言是被微处理器理解和使用的，存在有多至100000种机器语言的指令，下述是一些简单示例

#指令部份的示例
0000 代表 加载（LOAD）
0001 代表 存储（STORE）
...

#暂存器部份的示例
0000 代表暂存器 A
0001 代表暂存器 B
...

#存储器部份的示例
000000000000 代表地址为 0 的存储器
000000000001 代表地址为 1 的存储器
000000010000 代表地址为 16 的存储器
100000000000 代表地址为 2^11 的存储器

#集成示例
0000,0000,000000010000 代表 LOAD A, 16
0000,0001,000000000001 代表 LOAD B, 1
0001,0001,000000010000 代表 STORE B, 16
0001,0001,000000000001 代表 STORE B, 1[1]

1、执行效率最高
编写的程序可以被计算机无障碍理解、直接运行，执行效率高。
2、开发效率最低
复杂，开发效率低
3、跨平台性差
贴近依赖具体的硬件，跨平台性差

汇编语言（低级语言）

汇编语言是用英文标签代表二进制指令，它比机器语言有所进步，但本质仍然是直接操作硬件。

汇编语言的实质和机器语言是相同的，都是直接对硬件操作，只不过指令采用了英文缩写的标识符，更容易识别和记忆。它同样需要编程者将每一步具体的操作用命令的形式写出来。汇编程序的每一句指令只能对应实际操作过程中的一个很细微的动作。例如移动、自增，因此汇编源程序一般比较冗长、复杂、容易出错，而且使用汇编语言编程需要有更多的计算机专业知识，但汇编语言的优点也是显而易见的，用汇编语言所能完成的操作不是一般高级语言所能够实现的，而且源程序经汇编生成的可执行文件不仅比较小，而且执行速度很快。

汇编的hello world，打印一句hello world, 需要写十多行，如下

	; hello.asm 
	section .data            ; 数据段声明
	        msg db "Hello, world!", 0xA     ; 要输出的字符串
	        len equ $ - msg                 ; 字串长度
	        section .text            ; 代码段声明
	        global _start            ; 指定入口函数
	        _start:                  ; 在屏幕上显示一个字符串
	        mov edx, len     ; 参数三：字符串长度
	        mov ecx, msg     ; 参数二：要显示的字符串
	        mov ebx, 1       ; 参数一：文件描述符(stdout) 
	        mov eax, 4       ; 系统调用号(sys_write) 
	        int 0x80         ; 调用内核功能
	                         ; 退出程序
	        mov ebx, 0       ; 参数一：退出代码
	        mov eax, 1       ; 系统调用号(sys_exit) 
	        int 0x80         ; 调用内核功能

1、执行效率高
相对于机器语言，使用英文标签编写程序相对简单，执行效率高，但较之机器语言稍低，
2、开发效率低：
仍然是直接操作硬件，比起机器语言来说，复杂度稍低，但依旧居高不下，所以开发效率依旧较低
3、跨平台性差
同样依赖具体的硬件，跨平台性差

高级语言

高级语言是使用人类字符编写程序向操作系统发送指令，不是直接操作硬件。高级指的是开发者无需考虑硬件细节。因为高级语言离硬件较远，更贴近人类语言，需要通过翻译才能使计算机理解，所以执行效率低于低级语言。

编译型（C语言）

把程序所有代码编译成计算机能识别的二进制指令，之后操作系统会拿着编译好的二进制指令直接操作硬件。

# 1、执行效率高
编译是指在应用源程序执行之前，就将程序源代码“翻译”成目标代码（即机器语言），
因此其目标程序可以脱离其语言环境独立执行，使用比较方便，执行效率较高。

# 2、开发效率低：
应用程序一旦需要修改，必须先修改源代码，然后重新编译、生成新的目标文件才能执行，
而在只有目标文件而没有源代码，修改会很不方便。所以开发效率低于解释型

# 3、跨平台性差
编译型代码是针对某一个平台翻译的，当前平台翻译的结果无法拿到不同的平台使用，针对不同的平台必须重新编译，即跨平台性差

# 其他
现在大多数的编程语言都是编译型的。
编译程序将源程序翻译成目标程序后保存在另一个文件中，该目标程序可脱离编译程序直接在计算机上多次运行。
大多数软件产品都是以目标程序形式发行给用户的，不仅便于直接运行，同时又使他人难于盗用其中的技术。
C、C++、Ada、Pascal都是编译实现的

解释型（python）

类似同声翻译，需要解释器，解释器读取程序代码，一边翻译一遍执行。

# 1、执行效率低
解释型语言的实现中，翻译器并不产生目标机器代码，而是产生易于执行的中间代码。
这种中间代码与机器代码是不同的，中间代码的解释是由软件支持的，不能直接使用硬件，
软件解释器通常会导致执行效率较低。

# 2、开发效率高
用解释型语言编写的程序是由另一个可以理解中间代码的解释程序执行的，与编译程序不同的是，
解释程序的任务是逐一将源程序的语句解释成可执行的机器指令，不需要将源程序翻译成目标代码再执行。
解释程序的优点是当语句出现语法错误时，可以立即引起程序员的注意，而程序员在程序开发期间就能进行校正。

# 3、跨平台性强
代码运行是依赖于解释器，不同平台有对应版本的解释器，所以解释型的跨平台性强

# 其他
对于解释型Basic语言，需要一个专门的解释器解释执行Basic程序，每条语句只有在执行时才被翻译，
这种解释型语言每执行一次就翻译一次，因而效率低下。一般地，动态语言都是解释型的，
例如：Tcl、Perl、Ruby、VBScript、JavaScript等

混合型语言

Java是一类特殊的编程语言，Java程序也需要编译，但是却没有直接编译为机器语言，而是编译为字节码，然后在Java虚拟机上以解释方式执行字节码。

Python介绍

python的创始人为吉多·范罗苏姆（Guido van Rossum）。Python这个名字，来自Guido所挚爱的电视剧Monty Python’s Flying Circus，他希望这个新的叫做Python的语言，能符合他的理想：创造一种C和shell之间，语法能够像shell一样简洁，易学易用、可拓展性强，同时兼顾C的强大功能。于是Guido在1989年的圣诞节期间，开始编写能够解释Python语言语法的解释器。
Python可以应用于众多领域，如：人工智能、数据分析、爬虫、金融量化、云计算、WEB开发、自动化运维/测试、游戏开发、网络服务、图像处理等众多领域。目前业内几乎所有大中型互联网企业都在使用Python，如：Youtube、Dropbox、BT、Quora（中国知乎）、豆瓣、知乎、Google、Yahoo!、Facebook、NASA、百度、腾讯、汽车之家、美团等。

Python解释器的发展史

1989年，Guido开始写Python语言的编译器。 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。

Granddaddy of Python web frameworks, Zope 1 was released in 1999

Python 1.0 - January 1994 增加了 lambda, map, filter and reduce.

Python 2.0 - October 16, 2000，加入了内存回收机制，构成了现在Python语言框架的基础

Python 2.4 - November 30, 2004, 同年目前最流行的WEB框架Django 诞生

Python 2.5 - September 19, 2006

Python 2.6 - October 1, 2008

Python 2.7 - July 3, 2010

In November 2014, it was announced that Python 2.7 would be supported until 2020, and reaffirmed that there would be no 2.8 release as users were expected to move to Python 3.4+ as soon as possible

Python 3.0 - December 3, 2008 (细心的读者会发现，08年时就推出了3.0，2010年反而又推出了2.7？是因为3.0不向下兼容2.0，而很多公司已经基于2.0版本开发出了大量程序，公司已然投入了大量的人财物力，这就导致大家都拒绝升级3.0，无奈官方只能推出2.7过渡版本，之后我们都应该采用3.0解释器开发程序，但为了方便读者维护2.0版本的软件，我们在遇到两种版本的差异时会专门指出来)

Python 3.1 - June 27, 2009

Python 3.2 - February 20, 2011

Python 3.3 - September 29, 2012

Python 3.4 - March 16, 2014

Python 3.5 - September 13, 2015

Python 3.6 - 2016-12-23 发布python3.6.0版

Python解释器种类

# Jython
JPython解释器是用JAVA编写的python解释器，可以直接把Python代码编译成Java字节码并执行，它不但使基于java的项目之上嵌入python脚本成为可能，同时也可以将java程序引入到python程序之中。

# IPython
IPython是基于CPython之上的一个交互式解释器，也就是说，IPython只是在交互方式上有所增强，但是执行Python代码的功能和CPython是完全一样的。这就好比很多国产浏览器虽然外观不同，但内核其实都是调用了IE。
CPython用>>>作为提示符，而IPython用In [序号]:作为提示符。

# PyPy
PyPy是Python开发者为了更好地Hack Python而用Python语言实现的Python解释器。PyPy提供了JIT编译器和沙盒功能，对Python代码进行动态编译（注意不是解释），因此运行速度比CPython还要快。

# IronPython
IronPython和Jython类似，只不过IronPython是运行在微软.Net平台上的Python解释器，可以直接把Python代码编译成.Net的字节码。