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第7章 编程术语
7.1 编程术语定义
7.1.1 作为语言的Python和作为解释器的Python
7.1.2 垃圾回收
7.1.3 字面量
7.1.4 关键字
7.1.5 对象、值、实例和身份
7.1.6 项
7.1.7 可变和不可变
7.1.8 索引、键和哈希值
7.1.9 容器、序列、映射和集合类型
7.1.10 特殊方法
7.1.11 模块和包
7.1.12 可调用对象和头等对象
7.2 经常被混淆的术语
7.2.1 语句和表达式
7.2.2 块、子句和主体
7.2.3 变量和特性
7.2.4 函数和方法
7.2.5 可迭代对象和迭代器
7.2.6 语法错误、运行时错误和语义错误
7.2.7 形参和实参
7.2.8 显式类型转换和隐式类型转换
7.2.9 属性和特性
7.2.10 字节码和机器码
7.2.11 脚本和程序,以及脚本语言和编程语言
7.2.12 库、框架、SDK、引擎、API
第8章 常见的Python陷阱
8.1 循环列表的同时不要增删其中的元素
8.2 复制可变值时务必使用copy.copy()和copy.deepcopy()
8.3 不要用可变值作为默认参数
8.4 不要通过字符串连接创建字符串
8.5 不要指望sort()按照字母顺序排序
8.6 不要假设浮点数是完全准确的
8.7 不要使用链式!=运算符
8.8 不要忘记在仅有一项的元组中添加逗号
第9章 Python的奇特难懂之处
9.1 为什么256 是256,而257 不是257
9.2 字符串驻留
9.3 假的Python 增量运算符和减量运算符
9.4 传递空列表给all()
9.5 布尔值是整数值
9.6 链式使用多种运算符
9.7 Python 的反重力特性
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Python编程轻松进阶(三)
小册名称:Python编程轻松进阶(三)
### 7.2.11 脚本和程序,以及脚本语言和编程语言 在深入探索Python编程的高级特性之前,理解脚本(Scripts)与程序(Programs)的区别,以及它们各自所依赖的脚本语言(Scripting Languages)与编程语言(Programming Languages)之间的异同,是构建坚实编程基础的关键一环。本章将详细探讨这些概念,帮助读者在Python编程的道路上更加游刃有余。 #### 7.2.11.1 脚本与程序:定义与区别 **脚本(Scripts)**:脚本是一种简单的程序,用于执行特定任务或自动化重复性工作。它们通常被设计为在短时间内运行完成,不需要复杂的编译过程,直接通过解释器或环境执行。脚本语言设计的初衷是快速开发、易于阅读和维护,适合处理短期、特定或临时性的任务。 **程序(Programs)**:相比之下,程序是更复杂、更持久的软件实体,旨在执行一系列复杂任务,可能包含多个组件和模块,具有更强的数据处理能力和更复杂的逻辑结构。程序通常需要经过编译或汇编成机器语言才能在计算机上运行,执行效率较高,但开发周期较长,对开发者的要求也更高。 **主要区别**: - **复杂度**:程序通常比脚本更复杂,包含更多的逻辑和数据处理能力。 - **执行方式**:脚本通过解释器直接执行,程序可能需要编译后执行。 - **用途**:脚本适用于快速自动化任务,程序则用于构建大型软件系统。 - **开发周期**:脚本开发周期短,程序开发周期长。 #### 7.2.11.2 脚本语言与编程语言:特性与选择 **脚本语言(Scripting Languages)**:脚本语言是一类设计用于快速编写、执行和维护脚本的编程语言。它们通常具备以下特性: - **解释执行**:脚本语言代码通过解释器逐行执行,无需编译成机器码。 - **动态类型**:变量类型在运行时确定,提高开发灵活性。 - **简洁语法**:语法设计简洁明了,便于快速上手。 - **内置支持**:常内置对常见任务(如文件操作、网络编程)的支持。 **Python**作为典型的脚本语言,不仅具备上述所有特性,还因其强大的库支持、易读性高和广泛的应用领域(如数据分析、人工智能、Web开发等)而广受欢迎。 **编程语言(Programming Languages)**:编程语言是用于编写计算机程序的语言,它们可以是编译型或解释型,但通常具有更丰富的语法结构和功能特性,支持构建更复杂、更强大的软件系统。编程语言不仅关注代码的执行效率,还强调代码的可维护性、可扩展性和可重用性。 **选择依据**: - **项目需求**:根据项目规模和复杂度选择合适的语言。 - **开发效率**:考虑语言的学习曲线、开发工具和社区支持。 - **性能要求**:对于性能敏感的应用,可能需要选择编译型语言。 - **维护成本**:长期项目的可维护性和团队的技术栈也应纳入考虑。 #### 7.2.11.3 Python:脚本与程序的完美结合 Python作为一种高级的脚本语言,其设计哲学强调代码的可读性和简洁性,同时又不失强大的功能和灵活性。这使得Python在脚本编写方面表现出色,能够快速实现自动化任务和数据处理。然而,Python的强大之处远不止于此,它同样适用于开发复杂的程序和系统。 **Python在脚本中的应用**: - **自动化任务**:如批量处理文件、自动化测试、数据清洗等。 - **快速原型开发**:在产品开发初期,使用Python可以快速搭建原型,验证想法。 - **脚本工具**:开发各种辅助工具,提高工作效率。 **Python在程序开发中的应用**: - **Web开发**:通过Django、Flask等框架,构建Web应用和服务。 - **数据分析**:利用Pandas、NumPy等库,进行高效的数据处理和分析。 - **机器学习**:借助TensorFlow、PyTorch等工具,实现复杂的机器学习模型。 - **游戏开发**:虽然Python不是游戏开发的首选语言,但通过Pygame等库也能制作简单的游戏。 #### 7.2.11.4 实践与展望 在实际编程过程中,理解和区分脚本与程序,以及它们所依赖的脚本语言和编程语言,有助于我们更加合理地选择工具和技术栈,提升开发效率和软件质量。Python以其独特的魅力,在脚本编写和程序开发领域都占据了重要地位。随着技术的不断进步,Python社区也在不断壮大,新的库和框架层出不穷,为Python编程提供了更加广阔的舞台。 未来,随着云计算、大数据、人工智能等领域的快速发展,Python的应用前景将更加广阔。掌握Python,不仅能够帮助我们轻松进阶编程领域,更能让我们在数字化转型的浪潮中乘风破浪,实现个人价值的最大化。 综上所述,通过深入理解脚本与程序、脚本语言与编程语言之间的区别与联系,结合Python的强大功能,我们可以更加灵活地应对各种编程挑战,推动技术创新的步伐。
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