Android-计算机基础及python简介

python语言程序设计教程（上海交通大学出版社）书导图。

python

• 计算机基础及python简介
  • 计算机基础概述
    • 引言：为什么我们需要计算机
      • 认识自然、分析自然规律、量化计算
      • 人类资源分配、人类活动管理、优化计算
      • 数学、逻辑、哲学、推理演算
      • 网络更是提供了人类多维度的沟通和更多的生活、工作模式
    • 计算机的组成
      • 存储程序和程序的自动执行
        • p
      • 程序设计语言和程序
        • 程序设计语言
          • 计算机能过理解和识别用户操作意图的一种交互体系
          • 他按照特定的规则组织计算机指令，是计算机能够自动进行各种运算处理
          • 分类
            • 低级语言
              • 机器语言
                • 直接使用二进制代码表达指令，计算机硬件可识别和执行
              • 汇编语言
                • 使用助记符与机器语言的指令一一对应，早期帮助程序员提高编程效率
            • 高级语言
              • 更接近自然语言的一种计算机程序设计语言，更容易地描述计算机问题并利用计算机解决计算问题
          • 程序的执行方式
            • 编译
              • 将高级语言源代码转换为机器语言目标代码的过程，执行编译器的计算机程序称为编译器
            • 解释
              • 将源代码逐条转换成目标代码同时逐条运行目标代码的过程，执行解释的计算机程序称为解释器
            • 两者比较
              • 执 行 方 式
                • • 编译
                    • 一次性地翻译，一旦程序被编译，不再 需要编译程序或源代码。
                  • 解释
                    • 翻译一条执行一条，在每次程序运行时 都需要解释器和源代码。
              • 各 有 优 势
                • 编译
                  • 对于相同源代码，编译所产生的目标代码运行速度更快
                  • 目标代码不需要编译器就可以运行， 在同类型操作系统上使用灵活。
                  • 编译器一般都集成尽可能多的优化技 术，使生成的目标代码具备更好的执行效率。
                • 翻译
                  • 解释执行需要保留源代码，程序纠错和维护十分方便
                  • 只要存在解释器，源代码可以在任何操作 系统上运行，可移植性好
                  • 解释器不能集成太多优化技术，因为代码优化技术会消耗运行时间，使整个程序的执行速度受到影响。
          • 如何编写程序
            • 1.分析问题
              • 2.建立数学模型
                • 3.设计算法
                  • 4.编写代码
            • 例题
              • 计算圆面积
                • area=pi*r*r
              • 谁是小偷
        • 计算机程序
          • 按照程序设计语言规则组织起来的一组计算机指令
  • python语言的历史及现状
    • 1989年，荷兰人Gudio发明
      • 91年正式发布
        • 2000年python2.0发布
          • 08python3.0发布
            • 18年python3.7发布
  • python的应用特性和特性
    • 特性
      • 开发效率高
        • 相同功能程序，python代码量少
      • 移植性好
        • 可以在任何安装解释器的计算机环境中执行，可以不经修改地实现跨平台运行
      • 拓展性好
        • 可以集成C,c++等语言编写的代码
      • 学习难度低
        • 语法较为简单，容易学习理解，网络上的学习资源丰富
      • 资源丰富
        • python标准库功能强大，再加上不同应用领域众多开源的第三方程序库，给开发发者提供便利
    • 应用
      • 科学计算、数据处理、人工智能、网络爬虫、机器人等
  • 开发环境及配置
    • 运行方式
      • 1.命令行式运行python
      • 2.调用IDLE启动python图形化运行环境