Python語言簡潔，優(yōu)雅，擴(kuò)展性強(qiáng)...... 這些特點(diǎn)常被Python程序員掛在嘴邊，確實(shí)也都是Python的特點(diǎn)。
要討論語言的特點(diǎn)或特性，可以得到很多不同的結(jié)論，有針對語言整體而言的特性，也有針對某一個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域的特性。本文只從語言設(shè)計(jì)方面(其他的不討論)，總結(jié)Python的幾點(diǎn)語言特性。
一、解釋型語言
高級語言不能直接被計(jì)算機(jī)理解(計(jì)算機(jī)只能理解機(jī)器語言，二進(jìn)制代碼)，要先將高級語言翻譯成機(jī)器語言，計(jì)算機(jī)才能執(zhí)行高級語言編寫的代碼。根據(jù)翻譯工具(解釋器或編譯器)的不同，高級語言分為解釋型語言和編譯型語言。
Python是解釋型語言，所以Python代碼不需要編譯，編寫完就可以直接運(yùn)行。
解釋型語言相當(dāng)于實(shí)時(shí)翻譯，省去了編譯這個(gè)步驟。每運(yùn)行一次代碼，解釋器都要重新翻譯代碼，而解釋器把代碼翻譯成機(jī)器語言是要花時(shí)間的，所以，解釋型語言的運(yùn)行效率比編譯型語言低很多，速度慢，性能上處于劣勢。
編譯型語言相當(dāng)于提前翻譯，運(yùn)行時(shí)直接運(yùn)行可執(zhí)行文件。編譯只需要一次，后面不管運(yùn)行多少次，都可以直接運(yùn)行可執(zhí)行文件，所以，編譯型語言的運(yùn)行效率比解釋型語言高很多，速度快，性能上有優(yōu)勢。
因?yàn)樾阅苌系牧觿荩忉屝驼Z言不適合開發(fā)操作系統(tǒng)、大型應(yīng)用程序、數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)等對性能要求高的程序，這些程序基本都是使用編譯型語言。當(dāng)然，解釋型語言可以通過對解釋器進(jìn)行優(yōu)化來提高運(yùn)行效率，同時(shí)，隨著計(jì)算機(jī)硬件的性能提升，也可以彌補(bǔ)解釋型語言在性能上的不足，使性能差距對生產(chǎn)的影響降低，甚至消除。
另一方面，因?yàn)樵谶\(yùn)行時(shí)才解釋代碼，解釋型語言的跨平臺性更好，代碼移植到不同的操作系統(tǒng)中后可以直接運(yùn)行。而因?yàn)椴煌僮飨到y(tǒng)識別的機(jī)器語言有差異，編譯型語言移植到不同的操作系統(tǒng)后，需要重新編譯后才能運(yùn)行，跨平臺性不如解釋型語言。
說回Python，Python程序運(yùn)行后也可以將運(yùn)行的機(jī)器語言保存到以.pyc為擴(kuò)展名的文件中，下次運(yùn)行時(shí)，如果代碼沒有變化，解釋器可以直接運(yùn)行.pyc文件。這算是Python對運(yùn)行效率的一種優(yōu)化，所以，也有人說Python是一種解釋型和編譯型相結(jié)合的語言。
二、動態(tài)類型語言
在不同的高級語言中，都有很多數(shù)據(jù)類型，這些數(shù)據(jù)類型的定義大同小異。在代碼中，數(shù)據(jù)一般保存在變量之中(被變量引用)，通常會先定義變量，然后將數(shù)據(jù)賦值給變量。根據(jù)定義變量前是否需要提前聲明變量的數(shù)據(jù)類型，高級語言分為動態(tài)類型語言和靜態(tài)類型語言。
Python是動態(tài)類型語言，所以Python代碼中不需要提前聲明變量的數(shù)據(jù)類型，運(yùn)行代碼的時(shí)候再動態(tài)確認(rèn)數(shù)據(jù)類型。
var = 100
print(var, type(var))
var = '!@#$%'
print(var, type(var))
100 <class 'int'>
!@#$% <class 'str'>
看上面的例子，定義變量var的時(shí)候賦值為100，運(yùn)行時(shí)的數(shù)據(jù)類型為int(整數(shù))，再將它賦值為字符!@#$%，運(yùn)行時(shí)的數(shù)據(jù)類型為str(字符串)。不僅變量的數(shù)據(jù)類型不需要提前聲明，在運(yùn)行過程中，數(shù)據(jù)類型還會根據(jù)不同的引用而改變。
動態(tài)類型語言不需要提前聲明變量的數(shù)據(jù)類型，使代碼更加簡潔，可以少寫很多代碼，同時(shí)，也給了程序員很大的自由度，寫代碼時(shí)多了很多自由發(fā)揮的空間。但是，太自由了也可能會有弊端，如果一些變量定義得不規(guī)范(如多處出現(xiàn)同名變量名)，會使代碼的可讀性降低，增加定位問題的難度，甚至帶來一些不易察覺的BUG。
靜態(tài)類型語言的每個(gè)變量都先聲明了數(shù)據(jù)類型，每個(gè)變量都必須先聲明才能使用，一旦聲明后數(shù)據(jù)類型不能修改，這充分保證了同一個(gè)變量名在上下文中的一致性，即使代碼量很大的情況下也不會出現(xiàn)混亂。只是，會使代碼量變多，實(shí)現(xiàn)相同的功能，代碼量會增加很多。
三、強(qiáng)類型語言
在高級語言中，將不同類型的變量進(jìn)行運(yùn)算時(shí)，有些語言可以自動對數(shù)據(jù)類型進(jìn)行轉(zhuǎn)換，使不同數(shù)據(jù)類型的變量能兼容，能返回運(yùn)算結(jié)果，程序不報(bào)錯，另一些語言必須先將數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換成一致，才能進(jìn)行運(yùn)算，否則程序會報(bào)錯。所以高級語言可以分為強(qiáng)類型語言和弱類型語言。
Python是強(qiáng)類型語言，所以Python代碼中不同類型的數(shù)據(jù)運(yùn)算會報(bào)錯。
強(qiáng)類型和弱類型是體現(xiàn)在數(shù)據(jù)運(yùn)算時(shí)不同類型的數(shù)據(jù)能否兼容，而動態(tài)類型和靜態(tài)類型是體現(xiàn)在定義變量時(shí)是否需要先聲明數(shù)據(jù)類型，所以這是兩個(gè)維度的概念，不能混淆了。
a = 100
print(a, type(a))
b = '100'
print(b, type(b))
print(a + b)
100 <class 'int'>
100 <class 'str'>
TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'int' and 'str'
print(str(a) + b, type(str(a) + b))
print(a + int(b), type(a + int(b)))
100100 <class 'str'>
200 <class 'int'>
看上面的例子，變量a是int(整型)，變量b是str(字符串)，將兩者相加時(shí)，會報(bào)錯TypeError:不支持整型與字符串相加。當(dāng)將a和b的數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換成一致后，可以正常運(yùn)算。
強(qiáng)類型語言不支持不同類型的數(shù)據(jù)直接進(jìn)行運(yùn)算，必須先對數(shù)據(jù)類型進(jìn)行轉(zhuǎn)換，這可以幫助程序員在變量運(yùn)算前確認(rèn)和厘清數(shù)據(jù)的類型，避免了不同數(shù)據(jù)類型進(jìn)行運(yùn)算的混亂。但是，不同類型的數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)算前，要先進(jìn)行類型轉(zhuǎn)化，多了一個(gè)步驟，也會降低運(yùn)行效率。
弱類型語言支持不同類型的數(shù)據(jù)直接進(jìn)行運(yùn)算，在不同類型的數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)算時(shí)會自動進(jìn)行轉(zhuǎn)換，省了自動轉(zhuǎn)換的步驟。但是，兩個(gè)不同類型的數(shù)據(jù)直接運(yùn)算，可能會使程序員錯誤判斷結(jié)果的數(shù)據(jù)類型，甚至可能會帶來BUG。
在動態(tài)類型和靜態(tài)類型方面，Python給程序員留了足夠的自由，但在強(qiáng)類型和弱類型方面，Python又對數(shù)據(jù)的運(yùn)算進(jìn)行了限制。可以猜想，Guido這么設(shè)計(jì)是經(jīng)過深思熟慮的，在定義變量的時(shí)候給了足夠自由，也提升了代碼的簡潔性，但在進(jìn)行數(shù)據(jù)運(yùn)算時(shí)進(jìn)行了限制，加了一道保險(xiǎn)，避免太過自由帶來一些不必要的問題。
四、面向?qū)ο笳Z言
在編程時(shí)，一個(gè)功能可以分成多個(gè)步驟來逐步實(shí)現(xiàn)，基本所有語言都支持按步驟實(shí)現(xiàn)功能和抽取可重用的函數(shù)，而面向?qū)ο笳Z言還支持由數(shù)據(jù)和功能組合而成的對象來實(shí)現(xiàn)功能。所以，根據(jù)是否支持面向?qū)ο缶幊蹋呒壵Z言可以分為面向?qū)ο笳Z言和面向過程語言。
Python是面向?qū)ο笳Z言，Python中一切皆對象，可以將數(shù)據(jù)和功能封裝到對象中，從對象的角度去處理問題和實(shí)現(xiàn)功能。當(dāng)然，用Python也可以實(shí)現(xiàn)面向過程編程。
面向?qū)ο笳Z言的設(shè)計(jì)聚焦于對象之上，將數(shù)據(jù)作為屬性封裝在對象內(nèi)，將功能作為方法封裝在對象內(nèi)，不管是使用屬性還是方法，都可以通過對象調(diào)用。面向?qū)ο笳Z言具有封裝、繼承和多肽三大特性，可以使程序設(shè)計(jì)得更加清晰，由此也產(chǎn)生了很多設(shè)計(jì)模式。在復(fù)雜的業(yè)務(wù)中，不同的對象執(zhí)行不同的功能，降低了代碼的耦合度，有利于提高開發(fā)效率，降低重構(gòu)代碼的難度。
面向過程語言的代碼按照業(yè)務(wù)邏輯自上而下，逐步實(shí)現(xiàn)功能，如果有可以重復(fù)使用的功能，可以抽取成函數(shù)。面向過程編程沒有面向?qū)ο缶幊坛橄螅愿菀桌斫猓a與業(yè)務(wù)邏輯環(huán)環(huán)相扣，一步一步地實(shí)現(xiàn)，這就使得代碼的耦合度很高。即使將重復(fù)代碼抽取成函數(shù)，還是很難避免代碼的冗余，代碼的設(shè)計(jì)模式也比較少，設(shè)計(jì)思路沒有面向?qū)ο蟮那逦貥?gòu)代碼也更難。
關(guān)于面向?qū)ο笳Z言和面向過程語言的討論內(nèi)容很多，對于業(yè)務(wù)邏輯比較復(fù)雜的程序，比較統(tǒng)一的看法是面向?qū)ο髢?yōu)于面向過程，而對于業(yè)務(wù)邏輯簡單的程序，面向?qū)ο蠛兔嫦蜻^程都可以。
上面總結(jié)了幾點(diǎn)Python的語言特性，如果有一些編程經(jīng)驗(yàn)，大家都會有自己的理解，每個(gè)人的理解可能會存在一些小差異，所以沒必要在意是否權(quán)威，自己思考最重要。
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