中学生优秀Python作品

‘壹’ 一个初中生学习python推荐买什么书

可以选择python二级考试的专属教材。或者直接从网上找一轮轮些慕课的视频来学习，不一定要买书籍，多写代世禅码多练习，腊返信多实践最重要。

‘贰’ 教你用Python写一个爬虫，免费看小说

这是一个练习作品。用python脚本爬取笔趣阁上面的免费小说。

环境：python3
类库：BeautifulSoup
数据源： http://www.biqukan.cc

原理就是伪装正常http请求，正常访问网页。然后通过bs4重新解析html结构来提取有效数据。

包含了伪装请求头部，数据源配置（如果不考虑扩展其他数据源，可以写死弯蚂）。纤闹伏

config.py文件

fiction.py文件

summary.py文件

catalog.py文件

article.py文件

暂没有做数据保存模块。如果需要串起来做成一个完整的项目的话，只需要把小说数据结构保存即可（节省磁盘空间）。通过小说url可以很快速的提取出小说简介、目录、每一章的毁携正文。

如果想要做的更好，可以把目录，介绍、正文等部分缓存起来，当然得有足够的空间。

‘叁’ 初中生如何学习python

初中生学习python的方法：首先了解计算机的工作原理；然后掌握程纳余数序设计的一般方法和基本步骤，掌握Python语言的语法规范；接着尝试读懂Python程序，并掌握一款Python语言的图形化编辑软件；最后根据所学的知识，解决简单的生活问题。
初中生学习python的方法：
1、了解计算机的工作原理，知道计算机的概念、存储程序的结构、硬件组成及其功能、计算机的工作过程；
相关学习推荐：python视频教程
2、掌握程序设计的一般方法和基本步骤；
3、掌握Python语言的语法规范，记住它的保留字；
4、尝试读懂Python程序，洞首根据IPO模式找到相应的功能块；
5、掌握一款Python语言的图形化编辑软件，尝试在它上面编写代码，保存、调试、运行程序；
6、会根据所学的知识，解决简单的生活问题，知道如何采用优化的算法去将生活中的问题计算化；
7、积累一定的经验后，会利用Python自带的库函数去解决较为复杂的图形绘制、数学计算、生活实例毁颂等。
相关学习推荐：编程视频

‘肆’ 初中毕业能学会Python吗

能学会的。

python作为一门高级编程语言，它的诞生虽然很偶然，但是它得到程序员的喜爱却是必然之路，Python入门简单，相比于其他语言，初学者很容易入门，对初学者很有好处，除此之外，Python还具有以下优点：

（推荐教程：python基础教程）

1. 简单：Python奉行简洁主义，易于读写，它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。

2. 免费：Python是开源软件。这意味着你不用花一分钱便能复制、阅读、改动它，这也是Python越来越优秀的原因——它是由一群希望看到一个更加优秀的Python的人创造并经常改进着的。

3. 兼容性：Python兼容众多平台，所以开发者不会遇到使用其他语言时常会遇到的困扰。

4. 面向对象：Python既支持面向过程，也支持面向对象编程。在面向过程编程中，程序员复用代码，在面向对象编程中，使用基于数据和函数的对象。

5. 丰富的库：Python标准库确实很庞大。它可以帮助你处理各种工作，包括正则表达式、文档生成、单元测试、线程、数据库、网页浏览器、CGI、FTP、电子邮件、XML、XML-RPC、HTML、WAV文件、密码系统、GUI(图形用户界面)、Tk和其他与系统有关的操作。

6. 规范的代码：Python采用强制缩进的方式使得代码具有极佳的可读性。

7. 可扩展性和可嵌入性。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。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。

Python的学习强度相对于其他的一些编程语言普遍公认的简单，0基础也可轻松学会，而且发展前景好，在人工智能、大数据、云计算等领域均得到了广泛的应用，且现阶段人才紧缺，薪资普遍高于其他编程语言，因此，是IT转型的好选择！

‘伍’ 《精通python设计模式第二版》pdf下载在线阅读全文，求百度网盘云资源

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‘陆’ 有哪些 Python 经典书籍

【Python从入门到精通经典书籍推荐】

• Python入门
  目的：了解Python，学会用Python编程。
  Python入门书众多，没必要全部阅读，根据介绍挑选合适自己的。PS：排名不分先后。
  

《Python编程入门：从入门到实践》
【同时使用Python 2.X和3.X讲解】

Amazon编程入门类榜首图书，最值得关注的Python入门书

从基本概念到完整项目开发，帮助零基础读者迅速掌握Python编程，开发实际项目

这本书分两部分：
第一部分介绍用Python编程所必须了解的基本概念，包括matplotlib、NumPy和Pygal等强大的Python库和工具介绍，以及列表、字典、if语句、类、文件与异常、代码测试等内容；
第二部分将理论付诸实践，讲解如何开发三个项目，包括简单的Python 2D游戏开发，如何利用数据生成交互式的信息图，以及创建和定制简单的Web应用，并帮读者解决常见编程问题和困惑。

《Python基础教程（第2版·修订版）》
【Python 2.5讲解，Python 3上也能运行】

各大网店最畅销的Python入门书

全书分为三部分。
第一部分讲述Python语法，没有废话，还掺入了一些Python 3.0要注意的细节。
第二部分介绍了常用的GUI、框架等应用，点到即止，算是为第三部分做铺垫了，从数目众多的应用中可以了解到Python的强大。
第三部分是Project，全书最大的亮点，大家肯定喜欢。
作者将前面讲述的内容应用到10个引人入胜的项目中，并以模板的形式介绍了项目的开发过程，手把手教授Python开发。

《Python语言及其应用》
【Python 3.X】

语言风格轻松诙谐，讲解多种Python工具和第三方库

实例涉及商业、科研以及艺术领域使用Python开发各种应用

亚马逊最受欢迎的Python编程书之一，评分4.5

书中首先介绍了Python的基础知识，然后逐渐深入多种主题，结合教程和攻略式风格来讲解Python 3中的概念。每章结尾的练习可以帮助你巩固所学的知识。
本书会为你学习Python打下坚实的基础，包括测试、调试、代码复用的最佳实践以及其他开发技巧。

《Python编程入门（第3版）》
【Python 3.X 】

从算术运算、字符串、变量，到函数、数据结构、输入输出和异常处理，应有尽有

《父与子的编程之旅：与小卡特一起学Python》
【Python 2.X 】

原版Amazon 最受欢迎的青少年编程图书

最简单易学的内容组织方式，老少皆宜

第一版获Jolt大奖

本书中，Warren和Carter父子以亲切的笔调、通俗的语言，透彻全面地介绍了计算机编程世界。
他们以简单易学的Python语言为例，通过可爱的漫画、有趣的例子，生动地介绍了变量、循环、输入和输出、数据结构以及图形用户界面等编程的基本概念。
只要懂得计算机的基本操作，如启动程序、保存文件，任何人都可以跟随本书，由简入难，学会编写程序，甚至制作游戏。
本书内容经过教育专家的评审，经过孩子的亲身检验，并得到了家长的认可。

《编程导论》
【Python 2.7】

以麻省理工学院开放式课程（OpenCourseWare）中最受欢迎的计算机科学课程为基础，旨在培养读者的编程思维，使读者拥有计算机科学家的视野

本书涵盖了Python的大部分特性，重点介绍如何使用Python这门语言，共包含编程基础、Python程序设计语言、理解计算的关键概念、计算问题的解决技术等四个方面。
本书将Python语言特性和编程方法贯穿全书，目的是帮助读者在学习Python的同时掌握如何使用计算来解决有趣的问题。

• Python进阶
  需要一定Python基础。
  
  
  

《流畅的Python》
【兼顾Python 3和Python 2】

PSF研究员、知名PyCon演讲者心血之作

Python核心开发人员担纲技术审校

全面深入，对Python语言关键特性剖析到位

大量详尽代码示例，并附有主题相关高质量参考文献和视频链接

本书致力于帮助Python开发人员挖掘这门语言及相关程序库的优秀特性，避免重复劳动，同时写出简洁、流畅、易读、易维护，并且具有地道Python风格的代码。本书尤其深入探讨了Python语言的高级用法，涵盖数据结构、Python风格的对象、并行与并发，以及元编程等不同的方面。

《Python项目开发实战（第2版）》
【Python 2.7】

网罗Python项目开发中的流程，让你的编程事半功倍

Python项目与封装/团队开发环境/问题驱动开发/源码管理（Mercurial） Jenkins持续集成（CI）/环境搭建与部署的自动化（Ansible）/Django框架……

这是一本偏工程的图书，没怎么讲Python语言基础知识，直接告诉你怎么搭建开发环境，做好代码管理和文档管理以及缺陷管理等工作。

《Python网络编程攻略》
【Python 2.7】

可作为任何一门网络编程课程中培养实践技能的补充材料

需要读者对Python语言及TCP/IP等基本的网络概念有了解，但即使不精通也能通过本书理解相关概念

本书全面介绍了Python网络编程涉及的重要问题，包括网络编程、系统和网络管理、网络监控以及Web应用开发。作者通过70多篇攻略，清晰简明地描述了各种网络任务和问题，提出了可用于多种场景的解决方案，并细致地分析了整个操作过程。

《Python网络编程（第3版）》
【Python 3.X】

涵盖网络编程所有经典话题，提供大量代码清单及示例

从应用开发角度介绍网络编程基本概念、模块以及第三方库

本书针对想要深入理解使用Python来解决网络相关问题或是构建网络应用程序的技术人员，结合实例讲解了网络协议、网络数据及错误、电子邮件、服务器架构和HTTP及Web应用程序等经典话题。
具体内容包括：全面介绍Python3中最新提供的SSL支持，异步I/O循环的编写，用Flask框架在Python代码中配置URL，跨站脚本以及跨站请求伪造攻击网站的原理及保护方法，等等。

《Python性能分析与优化》
【Python 2.X】

全面掌握Python代码性能分析和优化方法

消除性能瓶颈，迅速改善程序性能

本书首先介绍什么是性能分析，性能分析如何在项目开发周期中发挥作用，以及通过在项目中进行性能分析实践能够取得的效果。
紧接着介绍分析性能所需的核心工具（性能分析器和可视化性能分析器）。
然后介绍一系列性能优化技术，最后一章会介绍一个具有实际意义的优化案例。

《精通Python设计模式》
【Python 3.X】

用现实例子展示各模式的关键特性

16种基本设计模式，轻松解决软件设计常见问题

本书分三部分，共16章介绍一些常用的设计模式。
第一部分介绍处理对象创建的设计模式，包括工厂模式、建造者模式、原型模式；
第二部分介绍处理一个系统中不同实体（类、对象等）之间关系的设计模式，包括外观模式、享元模式等；
第三部分介绍处理系统实体之间通信的设计模式，包括责任链模式、观察者模式等。

《Flask Web开发：基于Python的Web应用开发实战》
【Python 2.7和3.3】

从安装与环境设置讲起，一步一步搭建服务器端Web应用

全流程讲解Web应用开发，给出最佳实践

本书共分三部分，全面介绍如何基于Python微框架Flask进行Web开发。
第一部分是Flask简介，介绍使用Flask框架及扩展开发Web程序的必备基础知识。
第二部分则给出一个实例，真正带领大家一步步开发完整的博客和社交应用Flasky，从而将前述知识融会贯通，付诸实践。
第三部分介绍了发布应用之前必须考虑的事项，如单元测试策略、性能分析技术、Flask程序的部署方式等。

《Python Web开发：测试驱动方法》
【（Django、Selenium）相关部分使用Python 3.3讲解】

亚马逊4.8星评好书

实战式TDD开发指南，使用Django等流行框架开发现代Web应用！

学习Django、Selenium、Git、jQuery和Mock，以及其他当前流行Web开发技术

“这本书很棒、很有趣，所讲的全都是重点知识。如果有人想用Python做测试、学习Django或者想使用Selenium，我极力推荐这本书。要使开发者保持头脑清醒，测试可谓至关重要。Harry完成了一项不可思议的工作，他不仅吸引了我们对测试的关注，而且还探索了切实可行的测试实践方案。”

——Michael Foord，Python核心开发者，unittest维护者

• Python应用
  用Python数据分析，数据处理，机器学习等等。
  

《数据科学入门》
【Python 2.7】

Google数据科学家、软件工程师Joel Grus作品

用Python从零开始讲解数据科学的重量级读本

数据科学、机器学习、模式识别领域必备

本书从零开始讲解数据科学。
具体内容包括Python简介，可视化数据，线性代数，统计，概率，假设与推断，梯度下降法，如何获取数据，k近邻法，朴素贝叶斯算法等。
作者借助大量具体例子以及数据挖掘、统计学、机器学习等领域的重要概念，通过讲解基础数据科学工具和算法实现，带你快速跨入数据科学大门。
书中含大量数据科学领域的库、框架、模块和工具包。

《机器学习实战》
【Python 2.7】

最畅销机器学习图书

介绍并实现机器学习的主流算法

面向日常任务的高效实战内容

全书通过精心编排的实例，切入日常工作任务，摒弃学术化语言，利用高效的可复用Python代码来阐释如何处理统计数据，进行数据分析及可视化。
通过各种实例，读者可从中学会机器学习的核心算法，并能将其运用于一些策略性任务中，如分类、预测、推荐。另外，还可用它们来实现一些更高级的功能，如汇总和简化等。

《机器学习系统设计》
【Python 2.7及以上】

微软Bing核心团队成员推出

聚焦算法编写和编程方式

结合大量实例学会解决实际问题

本书将向读者展示如何从原始数据中发现模式，首先从Python与机器学习的关系讲起，再介绍一些库，然后就开始基于数据集进行比较正式的项目开发了，涉及建模、推荐及改进，以及声音与图像处理。通过流行的开源库，我们可以掌握如何高效处理文本、图片和声音。同时，读者也能掌握如何评估、比较和选择适用的机器学习技术。

《Python数据处理》
【Python 2.7】

将数据处理过程自动化！

全面掌握用Python进行爬虫抓取以及数据清洗与分析的方法，轻松实现高效数据处理！

本书采用基于项目的方法，介绍用Python完成数据获取、数据清洗、数据探索、数据呈现、数据规模化和自动化的过程。
主要内容包括：Python基础知识，如何从CSV、Excel、XML、JSON和PDF文件中提取数据，如何获取与存储数据，各种数据清洗与分析技术，数据可视化方法，如何从网站和API中提取数据。

《Python数据分析基础教程：NumPy学习指南（第2版）》
【Python 2.7】

NumPy中文入门教程，Python数据分析首选

从最基础的知识讲起，手把手带你进入大数据挖掘领域

囊括大量具有启发性与实用价值的实战案例

本书从NumPy安装讲起，逐渐过渡到数组对象、常用函数、矩阵运算、线性代数、金融函数、窗函数、质量控制等内容，致力于向初中级Python编程人员全面讲述NumPy及其使用。
另外，通过书中丰富的示例，你还将学会Matplotlib绘图，并结合使用其他Python科学计算库（如SciPy和Scikits），让工作更有成效，让代码更加简洁而高效。

《Python数据挖掘入门与实践》
【Python 3.4】

全面释放Python的数据分析能力

掌握大数据时代核心技术，轻松入门数据挖掘技术并将其应用于实际项目

本书使用简单易学且拥有丰富第三方库和良好社区氛围的Python语言，由浅入深，以真实数据作为研究对象，真刀实枪地向读者介绍Python数据挖掘的实现方法。通过本书，读者将迈入数据挖掘的殿堂，透彻理解数据挖掘基础知识，掌握解决数据挖掘实际问题的最佳实践！

《Python科学计算基础教程》
【Python 2.7及以上】

精彩案例展示Numpy等科学计算模块的强大功能和广泛应用

剖析Python关于并行与大数据计算的方法

总结科学计算的任务、难点以及最佳实践经验

本书是将Python用于科学计算的实用指南，既介绍了相关的基础知识，又提供了丰富的精彩案例，并为读者总结了最佳实践经验。
其主要内容包括：科学计算的基本概念与选择Python的理由，科学工作流和科学计算的结构，科学项目相关数据的各个方面，用于科学计算的API和工具包，如何利用Python的NumPy和SciPy包完成数值计算，用Python做符号计算，数据分析与可视化，并行与大规模计算，等等。

《Python数据分析实战》
【Python 2.X】

了解Python在信息处理、管理和检索方面的强大功能

学会如何利用Python及其衍生工具处理、分析数据

三个真实Python数据分析案例，将理论付诸实践

《Python数据分析实战》展示了如何利用Python 语言的强大功能，以最小的编程代价进行数据的提取、处理和分析，主要内容包括：数据分析和Python 的基本介绍，NumPy 库，pandas 库，如何使用pandas 读写和提取数据，用matplotlib 库和scikit-learn 库分别实现数据可视化和机器学习，以实例演示如何从原始数据获得信息、D3 库嵌入和手写体数字的识别。

《Python网络数据采集》
【Python 3.X】

原书4.6星好评，一本书搞定数据采集

涵盖数据抓取、数据挖掘和数据分析

提供详细代码示例，快速解决实际问题

本书介绍网络数据采集，并为采集新式网络中的各种数据类型提供了全面的指导。
第一部分重点介绍网络数据采集的基本原理：如何用Python从网络服务器请求信息，如何对服务器的响应进行基本处理，以及如何以自动化手段与网站进行交互。
第二部分介绍如何用网络爬虫测试网站，自动化处理，以及如何通过更多的方式接入网络。

《Python计算机视觉编程》
【Python 2.6及以上】

亚马逊计算机视觉类图书No.1

详细剖析多种计算机视觉工具

大量示例极易上手

本书是计算机视觉编程的权威实践指南，通过Python语言讲解了基础理论与算法，并通过大量示例细致分析了对象识别、基于内容的图像搜索、光学字符识别、光流法、跟踪、3D重建、立体成像、增强现实、姿态估计、全景创建、图像分割、降噪、图像分组等技术。

‘柒’ python背后是一项科技运动

比较官方的说法，python是一种解释型语言，解释型语言是指代码一行一行的解释执行，就好像有个 同声传译 ，你每说一句话，他都能不间断地给你翻译，把你说的话（意指写好的代码）翻译成机器能够理解的语言。对于机器来说，这些翻译后的语言就是机器语言，就是指令，机器收到指令后，就会根据指令执行对应的操作。

与解释型语言相对的，有编译型语言，编译型语言则通过编译器先将代码翻译成机器语言，再交给机器去执行。举个例子，我方主持了一个会议，参会的分别有英国人、俄国人和西班牙人，他们三方都带了自己的同声传译。假如是解释型语言呢，我在开会的时候用一种每个同声传译都听得懂的的语言，也就是一种官方用语。这样我可以不间断地用这种语言来做交流，因为这些翻译人员都会为这三国参会人员同步翻译成目标语言，你应该也注意到了，解释型语言类似于一种通用的语言。而如果是编译型语言呢，我会让我这边的3个翻译人员将我的一份中文演讲稿，分别翻译成英文版的、俄文版的和西班牙语版的，在开会的时候，我只要交给参会的国际友人去翻阅就好了。解释型语言侧重的是一种通用的、能够实时解释翻译的特性，而编译型语言侧重的是有针对性、提前准备的特性。然而，在开会的时候，解释型效率是没有那么高的，因为需要同声传译消耗时间去做翻译，而编译型的效率会高些，因为翻译工作已经在开会前做好了，只需要参会人员理解并且执行就好。

1989年的圣诞节，荷兰程序员Guido van Rossum（ 吉多·范罗苏姆 ，以下简称吉多）在家休假无聊，为了打发时间，他开发了一种新的解释型语言。可见，该程序员无聊的时候，就是写代码。因为作者非常喜欢 Monty Python's Flying Circus （巨蟒剧团之飞翔的马戏团，这是英国的一个电视喜剧），就拿python作为这个新语言的名字。我想大家不一定都知道这部喜剧，但是可能都听说过python，可能微信在几天前给你推过python相关的培训广告，可能一些学校已经将掌握python基础概念作为一门选修课，可能你的智能家居里的操作系统有一部分核心代码是用python实现的，可能你的手机里有一个插件也是用python实现的，python现在的应用范围非常广泛，功能也非常强大。

吉多之前在 荷兰数学和计算机科学研究学会 上班，在那里，他为ABC编程语言工作了好多年。 ABC语言长这样的

这是一个函数，你也许看不懂，根据英文单词，或许可以大概猜出点什么。这里只想让你知道，python也差不多长这样，相比较会更容易理解些。

ABC虽然是一门编程语言，它的定位是作为教学或原型设计的工具，是专门为学校老师或者科研人员设计的。ABC的定位决定了它受众不是很广泛，并且它也有使用门槛，对计算机不了解的人，没有经过一段时间的学习，可能根本就上不了手。所以，ABC并不能作为一门通用的编程语言，在业内也无法获得成功。虽然说ABC没有python那么成功，但是ABC可以说是"the mother of python"，作者在很多地方都借鉴了ABC，取其精华、取其糟粕。现如今，python是长这样的

可能对于没接触过编程的人来说，它们两不都是一样的，不都是一堆英文字母么，我都看不懂。但是对于初学计算机课程，那些需要学习C语言的人来说，python相比较算是更容易理解了。python非常简短，一些复杂的流程，在C语言中，可能需要几十行代码，但是在python中，可能就只需要几行代码。当然不同的业务场景，可能不是这样的，但是普遍情况下，用python的开发效率是非常高的。python适合快速开发，适合产品快速迭代出新。

1999年1月，也就是语言面世的10年后， 吉多 向DARPA(Defense Advanced Research Projects Agency，美国国防部一个负责科研的下属机构)申请资金。我去翻了下该申请的修订版，修订版在1999年8月份提交，修订版比第一版内容更具有概括性，并且内容翔实，条理清晰，值得翻阅。

该修订版叫 Computer Programming for Everybody ，直译过来，就是针对每个人的计算机编程，翻译为通俗易懂的词——人人编程，人人编程是一种 社会 现象，每个人都有一定的编程能力，并且对计算机有一定的认识，了解软硬件是怎么运转起来的，了解一些软硬件的设计规范，能够通过编程来表达自己的想法，能够通过编程来配置自己的软件，通过编程来控制自己的机器，以改善自己的生活。举个例子，你在某宝买了一个扫地机器人，该机器人支持定义打扫路线，支持设置扫地机器人在需要更换扫把的时候，指示灯显示指定的颜色。你知道扫地机器人可以做什么，有什么操作习惯，这是基于你对一些机器的理解，如果你用过很多软件，或者参与过软件的设计，你大概都知道一些软件可能都有“设置”、“编辑”或“帮助”等菜单键。这种设计思维，或者操作习惯，都是很多软件都有的，有了这种认识之后，你面对很多同类型的软件、或者同类型的产品，就大概能够知道从那里入手，以及对它有什么功能，都有一个初步的期待或者认识。既然大家都了解计算机了，那么计算机的一些概念或者说是理念，可以说是属于常识的一部分，面对一些计算机或者说智能设备，也大概知道从哪里上手使用。我觉得这就是作者要达到的愿景。

该修订版主要有几个目的：

在这里，他想从推广python开始，因为python作为一门适合快速开发的工具，既适合专家，也适合初学者，同时python有一个活跃的且不断增长的用户群体，这个用户群体对他这个申请也非常感兴趣，愿意为之努力。python的用户数多，说明已经在市场得到了一定的认可，并且这个用户群体也愿意为python的发展做贡献，这对于一门编程语言来说，最好不过了。

该提案的 基本论点 部分写得很好，他说他想普及计算机应用，但并非通过介绍新的硬件，或者新软件这种形式，而是通过赋予每个人编程能力来实现。信息技术的发展给了人们各种强大的计算机，它们以桌面电脑、笔记本电脑或者嵌入式系统的形式存在，如果用户在软件设计和实现上有一个通用的认知，那将会极大地促进生产和创造，并且对未来有深远的影响。试想一下，如果你有一种修改和配置软件的能力，并且你可以把你的修改通过社区网站分享其他人，其他人碰到同样的问题的话，就可以参照你的方法。这种能力在紧急的情况下是很重要的，你不必等专家来给你解决问题，你自己就可以尝试解决这些问题。说到这里，你有没有想起贴吧，或者论坛，论坛有很多个板块，不同的领域分不同的板块，假如你想root手机（手机越狱，指解除手机厂商的限制，获取手机的用户最高权限，以实现对手机的某种控制），你可以到论坛上root板块找答案，这种形式可谓跟吉多提到的是一样的。如果你对你的手机或者电脑有更深入的了解，你可以通过编程改善你的输入法，或者改变你的显示器冷暖色等等，这些都是对你生活有帮助的。吉多在这里就是想达到这种状态，简单点说，人人都对计算机有一定的了解，且都有处理计算机问题的能力。

为了实现这个目标，作者制定了5年计划，这个5年计划如下：

5年计划循序渐进，由浅入深。1999年3月，美国国防部对此进行了回应，同意拨款给他。作者的5年计划在1999年底开始实施，虽然想推进5年，但是只收到1年的资金支持。不过，作者还是没有放弃这个项目，一直推进，直到他不再参与python的工作。当时美国国防部对他们提供了多少资金呢，我没看到官方公开的数据。2013年有报道称，DARPA向Continuum Analytics提供3百万美元的支持，让该公司给python开发数据处理以及数据可视化工具。具体数字是否可靠，这个尚不清楚，但管中窥豹，可见美国国防部对该项目表示认可，并提供了资金支持。Continuum Analytics有一个比较有名的工具，叫Anaconda，Anaconda可以理解为是python + 各种科学计算库的工具箱，Anaconda官网有这么一句话

翻译为“Continuum Analytics的Anaconda是使用python的、领先的开源科学计算平台，我们赋予那些正在改变世界的人超能力。”

在查资料的时候，我发现了一个wiki论坛, 该论坛对该项目进行了评价，论坛列出了该项目成功的地方和失败的地方，以及一些 社会 人士的看法。论坛这样总结道，这个项目成功的地方在于：

这个项目失败的地方在于：

回想自己初学python的时候，我觉得这个总结是很公正的。python确实容易入门，有编程基础的人可能只需要一个星期就能掌握python的一些基本语法。相比C语言，python对于初学者是很友好的，很容易让人上手。但是，要深入理解python，并没有这么简单，需要花很多时间去磨练。接手一个使用python的项目，你需要花一些时间精力去熟悉，去摸透里面的逻辑，这对于初学者来说，是无法避免的。 对于一个程序员来说，作者能想象到以后计算机的普及应用，以及用户的认知水平，还有他能够做什么，通过什么来实现，能有这些远大的抱负，这是非常不容易的。西方世界经常说到“change the world，make the world a better place”，作者也确实做到了，他设计的python在计算机世界里扮演者一个非常重要的角色。如果通过 科技 能够改变世界，那么python就是改变世界的其中一步。1980-2000年，美国对 科技 公司是政策扶持、技术扩散，这期间涌现了如IBM、HP、思科等 科技 公司，大家熟知的微软和苹果都是在这期间上市的。python可以说是这个 科技 运动的一个缩影，在 科技 浪潮的推动下，python得到了长足的发展。

很多 科技 或工业相关的网站会根据当年编程语言的流行度做下排名，它们会列出当年在业界最受欢迎的编程语言。其中，IEEE Spectrum 和 TIOBE 的2021年度编程语言是python，如果我还没记错的话，TIOBE的2020年度编程语言也是python。可见python是非常受欢迎的，用现在的话讲，就是“网红”编程语言。现在，很多计算设备上都有python的身影，小到智能家居、手机、智能手表，大到锂电车、工控车床、甚至航天飞机都有python的身影。你可能在浏览网页的时候，右下角弹出一个“7天python入门”的广告，可见python现在还是有很多需求，因为有需求，所以才有人去投广告，才会有人去找培训机构。

作者在给美国国防部的提案中写到，他想跟高中或大学展开合作，设计一些python的课程，针对不同年级，设计不同水平的课程。现在来看，他确实是做到了，现在哈佛、密歇根大学等排名靠前的大学，都有python课程，python在这些大学的CS（计算机科学）课程中应用非常广泛，可以说是作为CS导论的一个教学工具。在一些比较高级的课程，比如数据科学、人工智能等都可以看到python的身影，这是因为学术界以及工业界为python提供了一些处理科学计算和大数据的工具，这也归功于美国国防部的支持。美国有许多编程夏令营，针对不同年龄段有不同的课程，并且也有许多支持python代码的编程竞赛。Google在coursera上有一个面向初学者的课程，该课程叫 Google IT Automation with Python，完成课程大约需要 8 个月，课程建议每周花5小时学习，课程结束后就可以获得Google颁发的证书。可见，不管是工业界，还是教育界，都对python有不同程度的支持。这里打个岔，第一版的Google搜索引擎还是用python写的，作者也在Google工作了一段时间。

现如今，每隔一段时间，就有一个PyCon活动，这个活动汇聚世界各地的开发者，每年都有开发者来展示他们使用python的成功案例，或者表达自己对python的新功能或者缺陷的看法。可见，python用户社区一直都是很活跃的。这让我想到了某新能源 汽车 ，该 汽车 用户有很高的粘性，有一位车主跟我说过，他们有一个微信群，里面有该新能源 汽车 的高管，很多车主乐意在里面指出问题，或者提建议，因为这些高管会对问题或者建议做出相应的反馈。用户愿意提意见，产品经理愿意广开言路，采纳多方建议，实属不易。python社区也差不多如此。

几年前，你是否看过一个新闻，《人工智能“网红”编程语言Python进入山东小学课本》，这是2017年澎湃网的一则新闻，里面讲了python进入了山东省小学六年级教材，作为一门“网红”编程语言，它是否适合低龄学生，这个倒是没细说，但是可见国内有些地方是把编程作为一种比较基础的能力来考量。python往低龄阶段渗透是否合适呢，我在翻资料的时候瞥到韩国高丽大学的一篇论文，论文讲述小学生在学习python的过程中会碰到一些困难，比如经常少打了一些括号，经常拼错单词，经常碰到语法错误，以及对这些现象的看法。还有，南京师范大学有一篇报道，讲述了中学生学习在学习python时，采用面向问题的学习模式，我理解是case by case的教学模式，这种模式有利于学生培养学生的计算机思维，以及帮助他们理解一些计算机相关的概念，解决计算机相关的问题。

python是否适合低龄学生呢，我觉得这个是值得讨论的话题。最后还要问你一句，你会让你的小孩学习python么，从什么时候开始学呢？你的娃因为不知道打多少个括号嚎啕大哭时，你能帮得上忙么？你到时候需要专门请一个程序员来给你的娃做家教么？

https://zh.wikipedia.org/wiki/Python%E8%BB%9F%E9%AB%94%E5%9F%BA%E9%87%91%E6%9C%83

https://www.python.org/psf/

https://www.computerworld.com/article/2711690/python-gets-a-big-data-boost-from-darpa.html

https://legacy.python.org/doc/essays/omg-darpa-mcc-position/

https://legacy.python.org/doc/essays/blurb/

https://www.python.org/doc/essays/cp4e/

http://wiki.c2.com/?

https://koreauniv.pure.elsevier.com/en/publications/an-analysis-of-the-difficulties-of-elementary-school-students-in-

https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fpsyg.2021.771221/full

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