Python学习，,Python（英语发

Python学习，,Python（英语发

Python（英语发音：/瀂愀樀θ渂/）, 是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言。

安装Python

Python是跨平台的，它可以运行在Windows、Mac和各种Linux/Unix系统上。

Python有两个版本，一个是2.x版，一个是3.x版，这两个版本是不兼容的，因为现在Python正在朝着3.x版本进化，在进化过程中，大量的针对2.x版本的代码要修改后才能运行，所以，目前有许多第三方库还暂时无法在3.x上使用。

在Linux上安装Python

如果你正在使用Linux，那我可以假定你有Linux系统管理经验，自行安装Python 2.7应该没有问题，否则，请换回Windows系统。

对于大量的目前仍在使用Windows的同学，如果短期内没有打算换Mac，就可以继续阅读以下内容。

在Windows上安装Python

首先，从Python的官方网站www.python.org下载最新的2.7.9版本，地址是这个：

http://www.python.org/ftp/python/2.7.9/python-2.7.9.msi

然后，运行下载的MSI安装包，在选择安装组件的一步时，勾上所有的组件：

特别要注意选上pip和Add python.exe to Path，然后一路点“Next”即可完成安装。

默认会安装到C:\Python27目录下，然后打开命令提示符窗口，敲入python后，会出现两种情况：

情况一：

看到上面的画面，就说明Python安装成功！

你看到提示符>>>就表示我们已经在Python交互式环境中了，可以输入任何Python代码，回车后会立刻得到执行结果。现在，输入exit()并回车，就可以退出Python交互式环境（直接关掉命令行窗口也可以！）。

情况二：得到一个错误：

‘python’不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件。

这是因为Windows会根据一个Path的环境变量设定的路径去查找python.exe，如果没找到，就会报错。如果在安装时漏掉了勾选Add python.exe to Path，那就要手动把python.exe所在的路径C:\Python27添加到Path中。

如果你不知道怎么修改环境变量，建议把Python安装程序重新运行一遍，记得勾上Add python.exe to Path。

小结

学会如何把Python安装到计算机中，并且熟练打开和退出Python交互式环境。

Python解释器

我们编写Python代码时，我们得到的是一个包含Python代码的以.py为扩展名的文本文件。要运行代码，就需要Python解释器去执行.py文件。

由于整个Python语言从规范到解释器都是开源的，所以理论上，只要水平够高，任何人都可以编写Python解释器来执行Python代码（当然难度很大）。事实上，确实存在多种Python解释器。

CPython

当我们从Python官方网站下载并安装好Python 2.7后，我们就直接获得了一个官方版本的解释器：CPython。这个解释器是用C语言开发的，所以叫CPython。在命令行下运行python就是启动CPython解释器。

CPython是使用最广的Python解释器。教程的所有代码也都在CPython下执行。

IPython

IPython是基于CPython之上的一个交互式解释器，也就是说，IPython只是在交互方式上有所增强，但是执行Python代码的功能和CPython是完全一样的。好比很多国产浏览器虽然外观不同，但内核其实都是调用了IE。

CPython用>>>作为提示符，而IPython用In [序号]:作为提示符。

PyPy

PyPy是另一个Python解释器，它的目标是执行速度。PyPy采用JIT技术，对Python代码进行动态编译（注意不是解释），所以可以显著提高Python代码的执行速度。

绝大部分Python代码都可以在PyPy下运行，但是PyPy和CPython有一些是不同的，这就导致相同的Python代码在两种解释器下执行可能会有不同的结果。如果你的代码要放到PyPy下执行，就需要了解PyPy和CPython的不同点。

Jython

Jython是运行在Java平台上的Python解释器，可以直接把Python代码编译成Java字节码执行。

IronPython

IronPython和Jython类似，只不过IronPython是运行在微软.Net平台上的Python解释器，可以直接把Python代码编译成.Net的字节码。

小结

Python的解释器很多，但使用最广泛的还是CPython。如果要和Java或.Net平台交互，最好的办法不是用Jython或IronPython，而是通过网络调用来交互，确保各程序之间的独立性。

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