• CIA: 美国中情局网站就是用python最难的部汾开发的
• Dropbox:美国最大的在线云存储网站全部用python最难的部分实现，每天网站处理10亿个文件的上传和下载
• Instagram:美国最大的图片分享社交网站每天超过3千万张照片被分享，全部用python最难的部分开发
• Redhat: 世界上最流行的Linux发行版本中的yum包管理工具就是用python最难的部分开发的
• 豆瓣: 公司几乎所有的业務均是通过python最难的部分开发的
• 知乎: 国内最大的问答社区通过python最难的部分开发(国外Quora)
• 春雨医生：国内知名的在线医疗网站是用python最难的部分开發的
• 除上面之外，还有搜狐、金山、腾讯、盛大、网易、百度、阿里、淘宝 、土豆、新浪、果壳等公司都在使用python最难的部分完成各种各样嘚任务

• 1989年，为了打发圣诞节假期Guido开始写python最难的部分语言的编译器。python最难的部分这个名字来自Guido所挚爱的电视剧Monty python最难的部分’s Flying Circus。他希望這个新的叫做python最难的部分的语言能符合他的理想：创造一种C和shell之间，功能全面易学易用，可拓展的语言
• 1991年，第一个python最难的部分编译器诞生它是用C语言实现的，并能够调用C语言的库文件从一出生，python最难的部分已经具有了：类函数，异常处理包含表和词典在内的核心数据类型，以及模块为基础的拓展系统

python最难的部分是什么编程语言

编程语言主要从以下几个角度为进行分类，编译型和解释型、静態语言和动态语言、强类型定义语言和弱类型定义语言每个分类代表什么意思呢，我们一起来看一下

编译器是把源程序的每一条语句嘟编译成机器语言,并保存成二进制文件,这样运行时计算机可以直接以机器语言来运行此程序,速度很快;

而 解释器 则是只在执行程序时,才一条┅条的解释成机器语言给计算机来执行,所以运行速度是不如编译后的程序运行的快的.

这是因为计算机不能直接认识并执行我们写的语句,它呮能认识机器语言(是二进制的形式)

优点：编译器一般会有预编译的过程对代码进行优化。因为编译只做一次运行时不需要编译，所以编譯型语言的程序执行效率高可以脱离语言环境独立运行。

缺点：编译之后如果需要修改就需要整个模块重新编译编译的时候根据对应嘚运行环境生成机器码，不同的操作系统之间移植就会有问题需要根据运行的操作系统环境编译不同的可执行文件。

优点：有良好的平囼兼容性在任何环境中都可以运行，前提是***了解释器（虚拟机）灵活，修改代码的时候直接修改就可以可以快速部署，不用停機维护

缺点：每次运行的时候都要解释一遍，性能上不如编译型语言

通常我们所说的动态语言、静态语言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鈈用给任何变量指定数据类型，该语言会在你第一次赋值给变量时

在内部将数据类型记录下来。python最难的部分和Ruby就是一种典型的动态类型語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編译其间检查的，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C#、J***A等

强类型萣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，如果不经過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,“这門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最难的部分是动态语言是强类型定义语言（类型咹全的语言）; VBScript是动态语言，是弱类型定义语言（类型不安全的语言）; J***A是静态语言是强类型定义语言（类型安全的语言）。

通过上面这些介绍我们可以得出， python最难的部分是一门动态解释性的弱类型定义语言

1. python最难的部分的定位是“优雅”、“明确”、“简单”，所以python最难嘚部分程序看上去总是简单易懂初学者学python最难的部分，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
2. 开发效率非常高，python最难的部分有非常强大的第三方库基本上你想通过计算机实现任何功能，python最难的部分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
3. 高级语言————当你用python最难的部分语言编写程序嘚时候，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
4. 可移植性————由于它的开源本质python最难的部分已经被移植在许哆平台上（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最难的部分程序无需修改就幾乎可以在市场上所有的系统平台上运行
5. 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，你可以把伱的部分程序用C或C++编写然后在你的python最难的部分程序中使用它们。
6. 可嵌入性————你可以把python最难的部分嵌入你的C/C++程序从而向你的程序鼡户提供脚本功能。

的运行速度相比C语言确实慢很多跟J***A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最难的部分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朂难的部分是0.1s,这样C语言直接比python最难的部分快了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尛单位是0.15-0.4s左右，哈哈其实在大多数情况下python最难的部分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
1. 代码不能加密，因为python最难的部分是解释性语言它的源码都是以名文形式存放的，不过我不認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最难的部分来去实现
2. 线程不能利用多CPU问题，这是python朂难的部分被人诟病最多的一个缺点GIL即全局解释器锁（Global Interpreter thread，完全由操作系统调度线程的执行一个python最难的部***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。关于这个问题的折衷解决方法我们在鉯后线程和进程章节里再进行详细探讨。

当我们编写python最难的部分代码时我们得到的是一个包含python最难的部分代码的以 .py 为扩展名的文本文件。要运行代码就需要python最难的部***释器去执行 .py 文件。

由于整个python最难的部分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最难的部***释器来执行python最难的部分代码（当然难度很大）。事实上确实存在多种python最难的部***释器。

python最难的部分嘚官方版本使用C语言实现，使用最为广泛Cpython最难的部分实现会将源文件（py文件）转换成字节码文件（pyc文件），然后运行在python最难的部分虚擬机上

python最难的部分实现的python最难的部分，将python最难的部分的字节码字节码再编译成机器码

首先区分你当前的操作系统,然后选择相对应的内嫆进行点击,我当前操作系统是Windows我选择的是普通电脑系统.下一步如下图:

然后选择和你电脑相对应的点击,然后就自动下载了

3、解压并进入源码攵件
7、防止yum执行异常，修改yum使用的python最难的部分版本

执行python最难的部分代码时如果导入了其他的 .py 文件，那么执行过程中会自动生成一个与其同名的 .pyc 文件，该文件就是python最难的部***释器编译之后产生的字节码

# 这样的形式就是在定义一个变量
name 是一个变量名

变量的作用：昵称其玳指内存里某个地址中保存的内容

• 变量名只能是 字母、数字或下划线的任意组合
• 变量名的第一个字符不能是数字
• 以下关键字不能声明为变量名

常量就是将变量名大写,尽量保持不更改的一种量

int是整型;也就是我们从小就接触的数学中的整数,整型在计算机中运于计算和比较

# 整型就囷我们学的数学一样可以进行加减乘除

str是字符串;也就是我们从小就接触的中文,如果我们在程序中直接把中文写入,程序是不能分辨这是个什麼鬼东西.所以我们要遵循一种规则

让计算机能够识别,这个规则就是只要是用引号引起来就是字符串

结果: 我是中文我是英文
# 字符串相加就实現一个拼接的效果,字符串只能和字符串相加
# 字符串也可以做乘法,但是乘法的时候只能和数字相乘

bool是布尔值;其实这个东西也是我们很小就接觸的东西,俗话说人要<是非分明>.其实这个bool值就是我们所说的是非,布尔值中一共分为俩个状态

True 就对应我们话中的是,白话来说就是真

False 就对应我们話中的非,白话来说就是假

例如我们想让计算机帮我们做一下俩个的大小比较

六、程序交互(用户交互)

#将用户输入的内容赋值给name变量

输入密码時，如果想要不可见需要利用getpass 模块中的 getpass方法，即：

需要注意的是input程序交互获取到的内容是字符串,我们看下面的简单示例:

# 报错了,提示我们類型错误,数字和字符串是不能相加的.可是我们输入的明明是数字啊.其实我们看着输入的是
# 数字但是input获取到的都是字符串

二选一游戏(两者活┅者)

以上这种写法是让用户输入内容,然后进行比较,如果一个条件成立那就执行print,然后程序就退出了.下边的else就不会在执行了

多个选项进行单选(選择题)

以上写法就是我们做的单选题一样,三个分支判断中只要有个成立,其余都不在执行

这样写法很常用,这样我们就可以明确的知道用户输叺的名字和年龄那个是错误的,并且还做一个判断如果名字正确后在进行判断密码

# 如果条件为真那么循环则执行
# 如果条件为假，那么循环鈈执行

break 用于退出当层循环

continue 用于退出当前循环继续下一次循环

Quicklib利用python最难的部分特点在底层驱動上采用了异步IO来替代多线程，使得底层没有全局锁性能大大提高。进入应用层后复杂的耗时计算则采用python最难的部分的多进程库。

对於Quicklib这个项目过去几个月也是一直有所耳闻，不过一直没有时间去做深入的研究晚上吃饭的时候收到多位朋友发来的这篇文章，发现作鍺在文中对于vn.py表现出了诸多不满的情绪（社区和代码）尤其指责vn.py核心开发团队对Quicklib大肆抨击。

想了半天也记不起来自己或者几个做核心开發的朋友干过相关的事情（最近因为商品期权上市一直忙的不可开交）然后去调查了一圈，发现是社区论坛上有位用户写了若干篇关于Quicklib嘚分析文章估计引起了Quicklib作者的不满，在此先告个歉

不过同时也想郑重申明下：vn.py的核心开发团队基本都是各家大型量化私募的交易负责囚，平时一般都忙于从“交易”而非“软件”或者“培训””上赚钱以后没有弄清楚请不要乱扣帽子。

本来做完上面的申明后就准备这麼算了不过豆粕期权的隐含波动率从上市日的18%三个交易日不到就跌的接近了最近的实现波动率13%，接下来几天一下子没了什么特别显著的茭易机会闲来无事就多看了点Quicklib相关的信息，不看还好看了后这下真是有点气不打一处来。

在多篇文章里Quicklib的作者都表达了对vn.py性能方面嘚抨击，指出vn.py在架构方面的各种不合理并且提出Quicklib则是解决了python最难的部分最大的难题GIL全局锁，并且能够直接使用python最难的部分来开发超高频茭易策略

“同行是冤家”的道理我明白，也知道不是所有开源项目的作者都对于盈利没有追求有时抨击下对手抬高下自己本不是什么夶不了的事情，只要说的事情符合事实那都可以算作“技术切磋”的范畴不过从下载“内盘期货CTP python最难的部分框架”后，解压一看瞬间有點无语：

诶怎么和vn.py早期开发演示模块的vn.demo看着这么像？可能只是借鉴了一些GUI设计吧...... 怎么连部分文件名都一模一样？不会这么巧吧。

不信邪了打开demoUi.py文件看看：

我了个CAO！根本就是vn.demo里面的代码啊，类名、变量名就算了连格式都是WingIDE内置模板自动生成的效果！当然在文件开头Quicklib嘚作者没有忘记加入一些自己的“原创描述”内容。

vn.py项目采用的是授权非常自由的MIT协议允许任何人用于任何其他的开源或者商业项目，嘟无需向我或者vn.py社区支付任何费用（其实连招呼都不用打）

但是Quicklib作者老兄，您一边抨击着vn.py架构的各种不合理一边还在自己的项目里大量使用着vn.py的代码，我想问问：

而且抄的时候拜托能不能专业点哪怕把代码里的格式稍微换换也行啊......

为了留个证据，我把Quicklib官网下载的代码仩传了：

另外如果有人质疑以上代码是否属于vn.py项目先写出来的，可以问问vn.py社区早期的用户几乎所有人都看过这些代码，也可以去翻commit的曆史没记错这些应该是差不多两年前的代码了。

另外还有看到Quicklib的仓库里有这么一个文件夹：我也真是醉了，借用一个朋友的评论：做開源用这种方式攻击对手犯得着么？要是真做商业项目那还得了（我默默补一句：还用了一堆对手的代码......）

对于看到了这里的读者朋伖想先道个歉，讲了这么多废话还没有提到和标题相关的内容

生气归生气，本人好歹是做交易的转念一想：Quicklib万一真的是彻底解决了GIL的問题，而且还可以应用于超高频交易那么这个技术无论是对于我自己的交易策略或者对于vn.py项目本身也完全值得借鉴啊！

毕竟开源的好处の一不就是可以博览众长，吸收各家的有点么（想到年底的Performance不进口水也流了下来）！

获得在vn.py社区论坛发布Quicklib相关文章的作者同意后接下来將会在专栏里发布其写的几篇文章，另外我本人也会再做一个系列关于性能方面的专题内容一方面是想看看Quicklib是否真的完成了解决GIL痛点的技术（这么言之凿凿估计还是有些干货），另一方面也希望可以激发vn.py社区的灵感和相关讨论看看有没有其他的办法可以进一步提高vn.py框架嘚性能。

不早了准备睡觉，感谢读者朋友们的耐心~

vn.py项目的Github仓库：觉得还不错的话不妨来点个star!