俗话说的好，千里之行始于足下。无论做什么事情，基础都是最重要的，当你以为自己“精通”某语言的时候，有没有问过自己：

“能不能把这些知识，用最简单的话说出来，让不懂的人也能听明白？”

当你真正精通某语言的时候，我相信你一定能做到。如果做不到，那就需要往下看，再学习一下基础。

为了帮助大家彻底理解Python，七月在线针对各大知识点进行了图片化和文字化显示。

涵盖了大量文字概念和代码的逻辑处理思路以及对应案例，可以直接通过文字概念和图片的逻辑处理流程，来辅助自己对知识的消化和吸收。

一、认识Python

Python 是一种计算机程序设计语言。是一种动态的、面向对象的脚本语言，最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越来越多被用于独立的、大型项目的开发。

Python 的创始人为荷兰人吉多·范罗苏姆（Guido van Rossum）。1989 年圣诞节期间，在阿姆斯特丹，Guido 为了打发圣诞节的无趣，决心开发一个新的脚本解释程序，作为ABC语言的一种继承。

ABC 是由 Guido 参加设计的一种教学语言。

就 Guido 本人看来，ABC 这种语言非常优美和强大，是专门为非专业程序员设计的。

但是 ABC 语言并没有成功，究其原因，Guido 认为是其非开放造成的。

Guido 决心在 Python 中避免这一错误。同时，他还想实现在 ABC 中闪现过但未曾实现的东西。

就这样，Python 在 Guido 手中诞生了。

可以说，Python 是从 ABC 发展起来。Python 已经成为最受欢迎的程序设计语言之一。

自从 2004 年以后，python 的使用率呈线性增长。Python2 于 2000 年 10 月 16 日发布，稳定版本是 Python2.7 。

Python3 于 2008年 12 月 3 日发布，不完全兼容Python2。2011年1月，它被 TIOBE 编程语言排行榜评为 2010 年度语言。

由于 Python 语言的简洁性、易读性以及可扩展性，在国外用 Python 做科学计算的研究机构日益增多，一些知名大学已经采用 Python 来教授程序设计课程。

例如卡耐基梅隆大学的编程基础、麻省理工学院的计算机科学及编程导论就使用 Python 语言讲授。

众多开源的科学计算软件包都提供了 Python 的调用接口，例如著名的计算机视觉库OpenCV 、三维可视化库 VTK 、医学图像处理 库 ITK 。

而 Python 专用的科学计算扩展库就更多了，如下面3个十分经典的科学计算扩展库：NumPy、SciPy 和 matplotlib，它们分别为 Python提供了快速数组处理、数值运算以及绘图功能。

因此 Python 语言及其众多的扩展库所构成的开发环境十分适合工程技术、科研人员处理实验数据、制作图表，甚至开发科学计算应用程序。

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