- 译者序
- 前言
- 第1章 问答环节
- 第2章 Python 如何运行程序
- 第3章 如何运行程序
- 第4章 介绍 Python 对象类型
- 第5章 数字
- 第6章 动态类型简介
- 第7章 字符串
- 第8章 列表与字典
- 第9章 元组、文件及其他
- 第10章 Python 语句简介
- 第11章 赋值、表达式和打印
- 第12章 if 测试和语法规则
- 第13章 while 和 for 循环
- 第14章 迭代器和解析,第一部分
- 第15章 文档
- 第16章 函数基础
- 第17章 作用域
- 第18章 参数
- 第19章 函数的高级话题
- 第20章 迭代和解析,第二部分
- 第21章 模块:宏伟蓝图
- 第22章 模块代码编写基础
- 第23章 模块包
- 第24章 高级模块话题
- 第25章 OOP:宏伟蓝图
- 第27章 更多实例
- 第28章 类代码编写细节
- 第29章 运算符重载
- 第30章 类的设计
- 第31章 类的高级主题
- 第32章 异常基础
- 第34章 异常对象
- 第35章 异常的设计
- 第36章 Unicode 和字节字符串
- 字符串基础知识
- Python 的字符串类型
- 文本和二进制文件
- Python 3.0 中的字符串应用
- 转换
- 编码 Unicode 字符串
- 编码非ASCII文本
- 编码和解码非ASCII文本
- 其他 Unicode 编码技术
- 转换编码
- 在 Python 2.6 中编码 Unicode 字符串
- 源文件字符集编码声明
- 使用 Python 3.0 Bytes 对象
- 序列操作
- 创建 bytes 对象的其他方式
- 混合字符串类型
- 使用 Python 3.0(和 Python 2.6)bytearray 对象
- 使用文本文件和二进制文件
- Python 3.0 中的文本和二进制模式
- 类型和内容错误匹配
- 使用 Unicode 文件
- 在 Python 3.0 中处理 BOM
- Python 2.6 中的 Unicode 文件
- Python 3.0 中其他字符串工具的变化
- Struct二进制数据模块
- pickle对象序列化模块
- XML解析工具
- 本章小结
- 本章习题
- 习题解答
- 第37章 管理属性
- 第38章 装饰器
- 第39章 元类
- 附录A 安装和配置
- 附录B 各部分练习题的解答
- 作者介绍
- 封面介绍
Python 是脚本语言吗?
本书中,“脚本”与“程序”是可以相互替代的,其中“脚本”往往倾向于描述简单的顶层代码文件,而“程序”则用来描述那些相对复杂一些的多文件应用。
由于“脚本语言”从不同的视角来观察时有着众多不同的意义,对于Python来讲并不是所有的都适合。实际上,人们往往给Python冠以以下三个不同的角色,其中有些角色相对其余的角色更重要。
Shell工具
当人们听到Python是脚本语言时,他们往往会想到Python是一个面向系统的脚本语言代码工具。这些程序往往从命令行运行,实现诸如文本文件的处理以及调用其他程序等任务。
Python程序当然能够以这样的角色工作,但这仅仅是Python常规应用范围的很小一部分。它不只是一种很好的Shell脚本语言。
控制语言
对其他人而言,脚本可定义为控制或重定向其他应用程序组件的“粘接”层。Python经常部署于大型应用的场合。例如,测试硬件设备时,Python程序可调用相关组件,通过组件在底层和器件之间进行交互。类似地,在终端用户产品定制的过程中,应用程序可以在策略点调用一些Python代码,而无需分发或重新编译整个系统代码。
Python的简洁使其从本质上能够成为一个灵活的控制工具。从技术上来讲,这基本上就是Python的常规角色;许多Python代码作为独立的脚本执行时无需调用或者了解其他的集成组件。然而,Python不只是一种控制语言而已。
使用快捷
对于“脚本语言”最好的解释,也许就是应用于快速编程任务的一种简单语言。对于Python来说,这确实是实至名归,因为Python与C++等类似的编译语言相比,大大提高了程序开发速度。其快速开发周期促进了探索、递增的编程模式,而这些都是必须亲身体验之后才能体会得到的。
但是千万别被迷惑,误以为Python仅可以实现简单的任务。恰恰相反,Python的易用性和灵活性使编程任务变得简单。Python有着一些简洁的特性,但是它允许程序按照需求以尽可能优雅的方式扩展。也正是基于这一点,它通常应用于快速作业任务和长期战略开发。
所以,Python是不是脚本语言呢?这取决于你在问谁。一般意义上讲,“脚本语言”一词可能最适用于描述一种Python所支持的快速和灵活的开发模式,而不是特定的应用领域的概念。
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