编译型和解释型
编译型：和汇编语言一样的，也是有一个负责翻译的程序来对源代码进行转换，生成相对应的可执行代码。这个过程说得专业一点，就称为编译（Compile），而负责编译的程序自然就称为编译器（Compiler）。如果程序代码都包含在一个源文件中，那么通常编译之后就会直接生成一个可执行文件，就可直接运行。但对于一个比较复杂的项目，为了方便管理，通常把代码分散在各个源文件中，作为不同的模块来组织。这时编译各个文件时就会生成目标文件（Objectfile）而不是前面说的可执行文件。一般一个源文件的编译都会对应一个目标文件。这些目标文件里的内容基本上已经是可执行代码了，但由于只是整个项目的一部分，还不能直接运行。待所有的源文件的编译都大功告成，就可以最后把这些半成品的目标文件“打包”成一个可执行文件了，这个工作由另一个程序负责完成，由于此过程好像是把包含可执行代码的目标文件连接装配起来，所以又称为链接（Link），而负责链接的程序就叫链接程序（Linker）。链接程序除了链接目标文件外，可能还有各种资源，像图标文件啊、声音文件啊什么的，还要负责去除目标文件之间的冗余重复代码，等等。链接完成之后，一般就可以得到可执行文件了
解释型：从字面上看，“编译”和“解释”的确都有“翻译”的意思，它们的区别则在于翻译的时机安排不大一样。在程序运行的前一刻，还只有源程序而没有可执行程序；而程序每执行到源程序的某一条指令，则会有一个称之为解释程序的外壳程序将源代码转换成二进制代码以供执行，总言之，就是不断地解释、执行、解释、执行……所以，解释型程序是离不开解释程序的。像早期的BASIC就是一门经典的解释型语言，要执行BASIC程序，就得进入BASIC环境，然后才能加载程序源文件、运行。解释型程序中，由于程序总是以源代码的形式出现，因此只要有相应的解释器，移植几乎不成问题。编译型程序虽然源代码也可以移植，但前提是必须针对不同的系统分别进行编译，对于复杂的工程来说，的确是一件不小的时间消耗，况且很可能一些细节的地方还是要修改源代码。而且，解释型程序省却了编译的步骤，修改调试也非常方便，编辑完毕之后即可立即运行，不必像编译型程序一样每次进行小小改动都要耐心等待漫长的Compiling…Linking…这样的编译链接过程。不过凡事有利有弊，由于解释型程序是将编译的过程放到执行过程中，这就决定了解释型程序注定要比编译型慢上一大截
编译型与解释型，两者各有利弊。前者由于程序执行速度快，同等条件下对系统要求较低，因此像开发操作系统、大型应用程序、数据库系统等时都采用它，像C/C++、Pascal/Object Pascal（Delphi）、VB等基本都可视为编译语言，而一些网页脚本、服务器脚本及辅助开发接口这样的对速度要求不高、对不同系统平台间的兼容性有一定要求的程序则通常使用解释性语言，如Java、JavaScript、VBScript、Perl、Python等等
动态语言和静态语言：通常是指动态类型语言和静态类型语言
（1）动态类型语言：动态类型语言是指在运行期间才去做数据类型检查的语言，也就是说，在用动态类型的语言编程时，永远也不用给任何变量指定数据类型，该语言会在第一次赋值给变量时，在内部将数据类型记录下来。Python和Ruby就是一种典型的动态类型语言，其他的各种脚本语言如VBScript也多少属于动态类型语言
（2）静态类型语言：静态类型语言与动态类型语言刚好相反，它的数据类型是在编译其间检查的，也就是说在写程序时要声明所有变量的数据类型，C/C++是静态类型语言的典型代表，其他的静态类型语言还有JAVA等
强类型定义语言和弱类型定义语言：
（1）强类型定义语言：强制数据类型定义的语言。也就是说，一旦一个变量被指定了某个数据类型，如果不经过强制转换，那么它就永远是这个数据类型了。举个例子：如果你定义了一个整型变量a,那么程序根本不可能将a当作字符串类型处理。强类型定义语言是类型安全的语言
（2）弱类型定义语言：数据类型可以被忽略的语言。它与强类型定义语言相反, 一个变量可以赋不同数据类型的值
强类型定义语言在速度上可能略逊色于弱类型定义语言，但是强类型定义语言带来的严谨性能够有效的避免许多错误。另外，“这门语言是不是动态语言”与“这门语言是否类型安全”之间是完全没有联系的！
例如：Python是动态语言，是强类型定义语言（类型安全的语言）; VBScript是动态语言，是弱类型定义语言（类型不安全的语言）; JAVA是静态语言，是强类型定义语言（类型安全的语言）
通过上面这些介绍可以得出，python是一门动态解释性的强类型定义语言
Python的优缺点
优点：
Python的定位是“优雅”、“明确”、“简单”，所以Python程序看上去总是简单易懂，初学者学Python，不但入门容易，而且将来深入下去，可以编写那些非常非常复杂的程序
开发效率非常高，Python有非常强大的第三方库，基本上想通过计算机实现任何功能，Python官方库里都有相应的模块进行支持，直接下载调用后，在基础库的基础上再进行开发，大大降低开发周期，避免重复造轮子
高级语言————当你用Python语言编写程序的时候，你无需考虑诸如如何管理你的程序使用的内存一类的底层细节
可移植性————由于它的开源本质，Python已经被移植在许多平台上（经过改动使它能够工 作在不同平台上）。如果你小心地避免使用依赖于系统的特性，那么你的所有Python程序无需修改就几乎可以在市场上所有的系统平台上运行
可扩展性————如果你需要你的一段关键代码运行得更快或者希望某些算法不公开，你可以把你的部分程序用C或C++编写，然后在你的Python程序中使用它们
可嵌入性————你可以把Python嵌入你的C/C++程序，从而向你的程序用户提供脚本功能
再看缺点：
速度慢，Python的运行速度相比C语言确实慢很多，跟JAVA相比也要慢一些，因此这也是很多所谓的大牛不屑于使用Python的主要原因，但其实这里所指的运行速度慢在大多数情况下用户是无法直接感知到的，必须借助测试工具才能体现出来，比如你用C运一个程序花了0.01s,用Python是0.1s,这样C语言直接比Python快了10倍,算是非常夸张了，但是你是无法直接通过肉眼感知的，因为一个正常人所能感知的时间最小单位是0.15-0.4s左右，哈哈。其实在大多数情况下Python已经完全可以满足你对程序速度的要求，除非你要写对速度要求极高的搜索引擎等，这种情况下，当然还是建议你用C去实现的
代码不能加密，因为PYTHON是解释性语言，它的源码都是以名文形式存放的，不过我不认为这算是一个缺点，如果你的项目要求源代码必须是加密的，那你一开始就不应该用Python来去实现
线程不能利用多CPU问题，这是Python被人诟病最多的一个缺点，GIL即全局解释器锁（Global Interpreter Lock），是计算机程序设计语言解释器用于同步线程的工具，使得任何时刻仅有一个线程在执行，Python的线程是操作系统的原生线程。在Linux上为pthread，在Windows上为Win thread，完全由操作系统调度线程的执行。一个python解释器进程内有一条主线程，以及多条用户程序的执行线程。即使在多核CPU平台上，由于GIL的存在，所以禁止多线程的并行执行
指定解释器：#!/usr/bin/env python
声明编码（可省略）：#_*_coding:utf-8_*_
变量定义的规则：
1、变量名只能是 字母、数字或下划线的任意组合
2、变量名的第一个字符不能是数字
3、以下关键字不能声明为变量名
['and', 'as', 'assert', 'break', 'class', 'continue', 'def', 'del', 'elif', 'else', 'except', 'exec', 'finally', 'for', 'from', 'global', 'if', 'import', 'in', 'is', 'lambda', 'not', 'or', 'pass', 'print', 'raise', 'return', 'try', 'while', 'with', 'yield']
变量的赋值：
name1 = 'yzgz'
name2 = name
python中的变量是作为一个指向，指向了内存中的指定地址。所以不会出现name1指向name2的情况，而是name1指向name2所指向的地址
python中没有常量的概念，可使用变量名大写来代表这是个常量，但还是可以进行修改
因ASCII码无法将世界上的各种文字和符号全部表示，就需要新出一种可以代表所有字符和符号的编码，即：Unicode
Unicode（统一码、万国码、单一码）是一种在计算机上使用的字符编码。Unicode 是为了解决传统的字符编码方案的局限而产生的，它为每种语言中的每个字符设定了统一并且唯一的二进制编码，规定虽有的字符和符号最少由 16 位来表示（2个字节），即：2 **16 = 65536，
注：此处说的的是最少2个字节，可能更多
UTF-8，是对Unicode编码的压缩和优化，他不再使用最少使用2个字节，而是将所有的字符和符号进行分类：ascii码中的内容用1个字节保存、欧洲的字符用2个字节保存，东亚的字符用3个字节保存
所以，python解释器在加载 .py 文件中的代码时，会对内容进行编码（默认ascill）
注释：
当行注释：# 被注释内容
多行注释：
"""
被注释内容
"""
注意python中单、双引号是一样的
用户输入：
name = input("What is your name?")
print("Hello " + name )
输入密码时，如果想要不可见，需要利用getpass 模块中的 getpass方法，即：
>>>
import getpass
# 将用户输入的内容赋值给 passwd 变量
passwd = getpass.getpass("请输入密码：")
# 打印输入的内容
print(passwd)
模块初识
Python的强大之处在于有着非常丰富和强大的标准库和第三方库，几乎想实现的任何功能都有相应的Python库支持，如：
sys模块：
>>>
import sys
print(sys.argv)
#输出
$ python test.py helo world
['test.py', 'helo', 'world'] #把执行脚本时传递的参数获取到了
os模块：
>>>
import os
os.system("df -h") #调用系统命令
完全结合一下
>>>
import os,sys
os.system(''.join(sys.argv[1:])) #把用户的输入的参数当作一条命令交给os.system来执行
.pyc是什么？注意c是compiled的缩写
其实Python和Java/C#一样，也是一门基于虚拟机的语言，先简单地了解一下Python程序的运行过程：
在命令行中输入python hello.py时，其实是激活了Python的“解释器”，告诉“解释器”：你要开始工作了。可是在“解释”之前，其实执行的第一项工作和Java一样，是编译，即Python是一门先编译后解释的语言
简述Python的运行过程
当python程序运行时，编译的结果则是保存在位于内存中的PyCodeObject中，当Python程序运行结束时，Python解释器则将PyCodeObject写回到pyc文件中
当python程序第二次运行时，首先程序会在硬盘中寻找pyc文件，如果找到，则直接载入，否则就重复上面的过程
所以pyc文件其实是PyCodeObject的一种持久化保存方式
用户输入
name = input('please input your name: ')
使用这个变量：在位置中写入%s然后在后面写%()
如：print('your name is %s%s%s'%(name1,name2.name3))
通过input进去的变量都是字符串类型，可通过print(type(name))查看类型
str(name)将name转换为字符串类型
也可以直接使用{name}使用变量，如：
print{_name1,_name2}.format(_name1=name1,_name2=name2)
密码不可见
import getpass
password = getpass.getpass('password:')
if判断
if name == username:
print('welcome user {} login'.format(username))
else:
print('try again?')
while循环
while count <3:
……
else:
…… while也可以后面加else
range(0,10,3)0到9，步长为3