python——周边

Pythonic的禅意 import this

python是用c语言写的。python不止有C语言实现,还有java实现(jython),还有python实现的python,甚至还有js实现的python。

 1、如何看python是64位还是32位

打开命令提示符CMD,输入python,也会显示上述命令:

2、python安装包的后缀解释

python有很多native的包,不是纯python代码写的,用了诸如c/c++,然后编译成库给py文件调用。这样的安装包在安装时,要区分平台:
库在windows上多是dll,linux上是so,macos是dylib。
win-amd64是cpu是amd64兼容的架构+在windows上运行,

cp26表示对应的python是2.6版本


python文档:https://docs.python.org/3/

有上万种第三方类库:http://pypi.python.org

Python自带强大的包管理机制,简简单单一个easy_install命令,您就可以在线安装升级、卸载这些包

推荐书籍—— python灰帽子  https://book.douban.com/subject/6025284/ 

       python cookbook  https://book.douban.com/subject/4828875/

       Natural Language Processing with Python   https://book.douban.com/subject/3696989/

       python源码的书

Python内建的类库非常全面。从web抓取,到xml解析,到嵌入式数据库,到压缩包的处理,到邮件协议,到json解析,而且不断在增长。  
 
 
python框架——
  quixote,web框架(豆瓣)
  web轻量级框架,Django
 
python的缺点:

Python的一个大问题是,对多处理器支持不好。也就是一个Python进程,目前只能在一个处理器上运行。这对于日益普及的多处理器架构,不能说是一个缺憾。当然对于web应用,采用多进程负载均衡便能解决这一问题。目前Python也正在提供一个支持多处理器的版本,但是还没有达到稳定的版本,相应不久的未来这个问题可以得到解决。

另外一个问题是解释型语言的通病,就是性能问题。这个问题,Python社区有个pypy项目,将Python的解释型执行,转换为编译执行,大大提升效率。只是这个pypy还没有到正式版本。谷歌内部也启动了一个项目,号称目标是将Python的执行效率提升5倍,让我们拭目以待。

 
 
 
 
 
 

Java 中 有 Thinking in Java,Core Java, Effictive Java等经典书籍,C++ 有C++Pirmer, Effictive C++等经典书籍。这些书籍,都超过同类书籍太多太多,是公认的好书,值得反复翻阅。那么python有没有类似的,经典到爆的好书呢?求推荐

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