对Python动态语言进行学习指导
有人说Python动态语言是一种解释性的语言，但是这种说法是不正确的，其实Python语言是一种面向对象、直译式计算机程序设计语言，也是一种功能强大而完善的通用型语言，对于***次接触编程的用户，Python绝对是***选择。
但是很多人都会用了一段时间basic之后就把它废置了，因为觉得除了能够用来play，功能太少。即便是vb，也是功能不甚完善的，很多地方要依靠其他语言写的组件和直接调用api来完成功能。而python由于粗看之下，也是那么的像玩具。而且那个交互式命令行给人带来的教学语言的感觉更加加强了人们的想法。
但是Python其实功能不能说是弱，其实是非常强大。python内置了重要的数据结构和文件这些功能，而且包含了一个很大的标准库，基本上涵盖了从GUI到数据库到网络种种功能上的要求。
而且还有很多爱好者，公司企业为python写第三方的库，这些库品种繁多，功能齐全。而且还能把其他语言的库加以包装给自己使用。直接用c这样的语言了来写扩展的库也是可以的。
所以说，python像basic一样好学，但是功能却要强大很多。python速度很慢，只能用在很少的应用场合。对于习惯了汇编和C++这样的语言的人，思维总是有一个惯性(包括我自己也经历了这么一个阶段)。
就是看文件大小是数字节的，任何运行时的overhead都是绝对不可以的。那么一看见python这样的动态语言，而且动态得非常厉害的语言，怎么看怎么不顺眼也是情理之中了。关键的问题首先是你是否需要省那么个100~200k的大小。
现在的内存，硬盘，网络通信环境已经不大在乎这么一点的空间了，所以大小不是问题。关键的是运行时间吗?其实在很多场合下是不需要那么快的速度的，比如开一个窗口，运行如果延时100ms，你感觉得到吗?
python还能够把py文件进行一些处理变成pyc文件，加速源文件的解释执行。像java的虚拟机中的just in time或者hot spot这样的预先读取，预先编译的技术都能构同等的用于python。
Python动态语言还有一个非常大的好处就是能够用C这样的快速的语言写扩展模块。在软件中一般都是20%的代码占据了80%的运行时间。这样你可以先用benchmark这样的工具看看软件是否慢得无法忍受了，然后再用profiler查出问题瓶颈在哪里，那么就可以把关键的代码用C解决掉。
这样可以节省了开发时间(大部分代码用python写，比C快)，而且运行速度也可以令人满意。所以说，对于python的速度是不用多担心的。但是为了客观起见，python的却是慢的，在python中什么都是对象，这个比java这样的不那么纯的OO语言，就要差一些了。
有这个看法主要是认为，因为python是动态的，所以缺乏静态的类型检查，那么程序中的错误就很难发现了。设置可能说没有执行到的块的语法都没有得到完全彻底的检查。变量由于没有声明，所以容易产生误写的错误。事情真这么糟糕吗?
***个缺乏类型检查是说一个函数有几个参数，但是由于参数的类型是动态确定的，所以没有办法在静态的时候就检查传入的参数和参数表是否匹配了。问题是你写的函数一定要自己测试了。
而且一旦出了问题，你是非常容易找到出错的地方的。dynamic typing是那么灵活好用，多这么一点麻烦也是值得的。第二个看法就是错误的。在python中所有语法都得到了检查的。即使是处在分支语句中。只是有可能你说的是这样的情况。
对于习惯了汇编和C++这样的语言的人，思维总是有一个惯性(包括我自己也经历了这么一个阶段)。就是看文件大小是数字节的，任何运行时的overhead都是绝对不可以的。那么一看见python这样的动态语言，而且动态得非常厉害的语言，怎么看怎么不顺眼也是情理之中了。
关键的问题首先是你是否需要省那么个100~200k的大小，现在的内存，硬盘，网络通信环境已经不大在乎这么一点的空间了，所以大小不是问题。关键的是运行时间吗?其实在很多场合下是不需要那么快的速度的，比如开一个窗口，运行如果延时100ms，你感觉得到吗?
Python动态语言还能够把py文件进行一些处理变成pyc文件，加速源文件的解释执行。像java的虚拟机中的just in time或者hot spot这样的预先读取，预先编译的技术都能构同等的用于python。
python还有一个非常大的好处就是能够用C这样的快速的语言写扩展模块。在软件中一般都是20%的代码占据了80%的运行时间。这样你可以先用benchmark这样的工具看看软件是否慢得无法忍受了，然后再用profiler查出问题瓶颈在哪里，那么就可以把关键的代码用C解决掉。这样可以节省了开发时间(大部分代码用python写，比C快)，而且运行速度也可以令人满意。
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