Python之所以自称“batteries included”，就是因为内置了许多非常有用的模块，无需额外安装和配置，即可直接使用。

字符串是编程时涉及到的最多的一种数据结构，对字符串进行操作的需求几乎无处不在。比如判断一个字符串是否是合法的Email地址，虽然可以编程提取@前后的子串，再分别判断是否是单词和域名，但这样做不但麻烦，而且代码难以复用。

正则表达式是一种用来匹配字符串的强有力的武器。它的设计思想是用一种描述性的语言来给字符串定义一个规则，凡是符合规则的字符串，我们就认为它“匹配”了，否则，该字符串就是不合法的。

很多同学都听说过，现代操作系统比如Mac OS X，UNIX，Linux，Windows等，都是支持“多任务”的操作系统。

什么叫“多任务”呢？简单地说，就是操作系统可以同时运行多个任务。打个比方，你一边在用浏览器上网，一边在听MP3，一边在用Word赶作业，这就是多任务，至少同时有3个任务正在运行。还有很多任务悄悄地在后台同时运行着，只是桌面上没有显示而已。

现在，多核CPU已经非常普及了，但是，即使过去的单核CPU，也可以执行多任务。由于CPU执行代码都是顺序执行的，那么，单核CPU是怎么执行多任务的呢？

答案就是操作系统轮流让各个任务交替执行，任务1执行0.01秒，切换到任务2，任务2执行0.01秒，再切换到任务3，执行0.01秒……这样反复执行下去。表面上看，每个任务都是交替执行的，但是，由于CPU的执行速度实在是太快了，我们感觉就像所有任务都在同时执行一样。

真正的并行执行多任务只能在多核CPU上实现，但是，由于任务数量远远多于CPU的核心数量，所以，操作系统也会自动把很多任务轮流调度到每个核心上执行。

对于操作系统来说，一个任务就是一个进程（Process），比如打开一个浏览器就是启动一个浏览器进程，打开一个记事本就启动了一个记事本进程，打开两个记事本就启动了两个记事本进程，打开一个Word就启动了一个Word进程。

有些进程还不止同时干一件事，比如Word，它可以同时进行打字、拼写检查、打印等事情。在一个进程内部，要同时干多件事，就需要同时运行多个“子任务”，我们把进程内的这些“子任务”称为线程（Thread）。

由于每个进程至少要干一件事，所以，一个进程至少有一个线程。当然，像Word这种复杂的进程可以有多个线程，多个线程可以同时执行，多线程的执行方式和多进程是一样的，也是由操作系统在多个线程之间快速切换，让每个线程都短暂地交替运行，看起来就像同时执行一样。当然，真正地同时执行多线程需要多核CPU才可能实现。

我们前面编写的所有的Python程序，都是执行单任务的进程，也就是只有一个线程。如果我们要同时执行多个任务怎么办？

有两种解决方案：

一种是启动多个进程，每个进程虽然只有一个线程，但多个进程可以一块执行多个任务。

还有一种方法是启动一个进程，在一个进程内启动多个线程，这样，多个线程也可以一块执行多个任务。

当然还有第三种方法，就是启动多个进程，每个进程再启动多个线程，这样同时执行的任务就更多了，当然这种模型更复杂，实际很少采用。

总结一下就是，多任务的实现有3种方式：

多进程模式；
多线程模式；
多进程+多线程模式。
同时执行多个任务通常各个任务之间并不是没有关联的，而是需要相互通信和协调，有时，任务1必须暂停等待任务2完成后才能继续执行，有时，任务3和任务4又不能同时执行，所以，多进程和多线程的程序的复杂度要远远高于我们前面写的单进程单线程的程序。

因为复杂度高，调试困难，所以，不是迫不得已，我们也不想编写多任务。但是，有很多时候，没有多任务还真不行。想想在电脑上看电影，就必须由一个线程播放视频，另一个线程播放音频，否则，单线程实现的话就只能先把视频播放完再播放音频，或者先把音频播放完再播放视频，这显然是不行的。

Python既支持多进程，又支持多线程，我们会讨论如何编写这两种多任务程序。

小结
线程是最小的执行单元，而进程由至少一个线程组成。如何调度进程和线程，完全由操作系统决定，程序自己不能决定什么时候执行，执行多长时间。

多进程和多线程的程序涉及到同步、数据共享的问题，编写起来更复杂。

IO在计算机中指Input/Output，也就是输入和输出。由于程序和运行时数据是在内存中驻留，由CPU这个超快的计算核心来执行，涉及到数据交换的地方，通常是磁盘、网络等，就需要IO接口。

比如你打开浏览器，访问新浪首页，浏览器这个程序就需要通过网络IO获取新浪的网页。浏览器首先会发送数据给新浪服务器，告诉它我想要首页的HTML，这个动作是往外发数据，叫Output，随后新浪服务器把网页发过来，这个动作是从外面接收数据，叫Input。所以，通常，程序完成IO操作会有Input和Output两个数据流。当然也有只用一个的情况，比如，从磁盘读取文件到内存，就只有Input操作，反过来，把数据写到磁盘文件里，就只是一个Output操作。

IO编程中，Stream（流）是一个很重要的概念，可以把流想象成一个水管，数据就是水管里的水，但是只能单向流动。Input Stream就是数据从外面（磁盘、网络）流进内存，Output Stream就是数据从内存流到外面去。对于浏览网页来说，浏览器和新浪服务器之间至少需要建立两根水管，才可以既能发数据，又能收数据。

由于CPU和内存的速度远远高于外设的速度，所以，在IO编程中，就存在速度严重不匹配的问题。举个例子来说，比如要把100M的数据写入磁盘，CPU输出100M的数据只需要0.01秒，可是磁盘要接收这100M数据可能需要10秒，怎么办呢？有两种办法：

第一种是CPU等着，也就是程序暂停执行后续代码，等100M的数据在10秒后写入磁盘，再接着往下执行，这种模式称为同步IO；

另一种方法是CPU不等待，只是告诉磁盘，“您老慢慢写，不着急，我接着干别的事去了”，于是，后续代码可以立刻接着执行，这种模式称为异步IO。

同步和异步的区别就在于是否等待IO执行的结果。好比你去麦当劳点餐，你说“来个汉堡”，服务员告诉你，对不起，汉堡要现做，需要等5分钟，于是你站在收银台前面等了5分钟，拿到汉堡再去逛商场，这是同步IO。

你说“来个汉堡”，服务员告诉你，汉堡需要等5分钟，你可以先去逛商场，等做好了，我们再通知你，这样你可以立刻去干别的事情（逛商场），这是异步IO。

很明显，使用异步IO来编写程序性能会远远高于同步IO，但是异步IO的缺点是编程模型复杂。想想看，你得知道什么时候通知你“汉堡做好了”，而通知你的方法也各不相同。如果是服务员跑过来找到你，这是回调模式，如果服务员发短信通知你，你就得不停地检查手机，这是轮询模式。总之，异步IO的复杂度远远高于同步IO。

操作IO的能力都是由操作系统提供的，每一种编程语言都会把操作系统提供的低级C接口封装起来方便使用，Python也不例外。我们后面会详细讨论Python的IO编程接口。

注意，本章的IO编程都是同步模式，异步IO由于复杂度太高，后续涉及到服务器端程序开发时我们再讨论。

在程序运行过程中，总会遇到各种各样的错误。

有的错误是程序编写有问题造成的，比如本来应该输出整数结果输出了字符串，这种错误我们通常称之为bug，bug是必须修复的。

有的错误是用户输入造成的，比如让用户输入email地址，结果得到一个空字符串，这种错误可以通过检查用户输入来做相应的处理。

还有一类错误是完全无法在程序运行过程中预测的，比如写入文件的时候，磁盘满了，写不进去了，或者从网络抓取数据，网络突然断掉了。这类错误也称为异常，在程序中通常是必须处理的，否则，程序会因为各种问题终止并退出。

Python内置了一套异常处理机制，来帮助我们进行错误处理。

此外，我们也需要跟踪程序的执行，查看变量的值是否正确，这个过程称为调试。Python的pdb可以让我们以单步方式执行代码。

最后，编写测试也很重要。有了良好的测试，就可以在程序修改后反复运行，确保程序输出符合我们编写的测试。

数据封装、继承和多态只是面向对象程序设计中最基础的3个概念。在Python中，面向对象还有很多高级特性，允许我们写出非常强大的功能。

我们会讨论多重继承、定制类、元类等概念。

面向对象编程——Object Oriented Programming，简称OOP，是一种程序设计思想。OOP把对象作为程序的基本单元，一个对象包含了数据和操作数据的函数。

面向过程的程序设计把计算机程序视为一系列的命令集合，即一组函数的顺序执行。为了简化程序设计，面向过程把函数继续切分为子函数，即把大块函数通过切割成小块函数来降低系统的复杂度。

而面向对象的程序设计把计算机程序视为一组对象的集合，而每个对象都可以接收其他对象发过来的消息，并处理这些消息，计算机程序的执行就是一系列消息在各个对象之间传递。

在Python中，所有数据类型都可以视为对象，当然也可以自定义对象。自定义的对象数据类型就是面向对象中的类（Class）的概念。

我们以一个例子来说明面向过程和面向对象在程序流程上的不同之处。

假设我们要处理学生的成绩表，为了表示一个学生的成绩，面向过程的程序可以用一个dict表示：

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std1 = { 'name': 'Michael', 'score': 98 }
std2 = { 'name': 'Bob', 'score': 81 }

而处理学生成绩可以通过函数实现，比如打印学生的成绩：

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def print_score(std):
    print('%s: %s' % (std['name'], std['score']))

如果采用面向对象的程序设计思想，我们首选思考的不是程序的执行流程，而是Student这种数据类型应该被视为一个对象，这个对象拥有name和score这两个属性（Property）。如果要打印一个学生的成绩，首先必须创建出这个学生对应的对象，然后，给对象发一个print_score消息，让对象自己把自己的数据打印出来。

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class Student(object):

    def __init__(self, name, score):
        self.name = name
        self.score = score

    def print_score(self):
        print('%s: %s' % (self.name, self.score))

给对象发消息实际上就是调用对象对应的关联函数，我们称之为对象的方法（Method）。面向对象的程序写出来就像这样：

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bart = Student('Bart Simpson', 59)
lisa = Student('Lisa Simpson', 87)
bart.print_score()
lisa.print_score()

面向对象的设计思想是从自然界中来的，因为在自然界中，类（Class）和实例（Instance）的概念是很自然的。Class是一种抽象概念，比如我们定义的Class——Student，是指学生这个概念，而实例（Instance）则是一个个具体的Student，比如，Bart Simpson和Lisa Simpson是两个具体的Student。

所以，面向对象的设计思想是抽象出Class，根据Class创建Instance。

面向对象的抽象程度又比函数要高，因为一个Class既包含数据，又包含操作数据的方法。

小结
数据封装、继承和多态是面向对象的三大特点，我们后面会详细讲解。

在计算机程序的开发过程中，随着程序代码越写越多，在一个文件里代码就会越来越长，越来越不容易维护。

为了编写可维护的代码，我们把很多函数分组，分别放到不同的文件里，这样，每个文件包含的代码就相对较少，很多编程语言都采用这种组织代码的方式。在Python中，一个.py文件就称之为一个模块（Module）。

使用模块有什么好处？

最大的好处是大大提高了代码的可维护性。其次，编写代码不必从零开始。当一个模块编写完毕，就可以被其他地方引用。我们在编写程序的时候，也经常引用其他模块，包括Python内置的模块和来自第三方的模块。

使用模块还可以避免函数名和变量名冲突。相同名字的函数和变量完全可以分别存在不同的模块中，因此，我们自己在编写模块时，不必考虑名字会与其他模块冲突。但是也要注意，尽量不要与内置函数名字冲突。

你也许还想到，如果不同的人编写的模块名相同怎么办？为了避免模块名冲突，Python又引入了按目录来组织模块的方法，称为包（Package）。

举个例子，一个abc.py的文件就是一个名字叫abc的模块，一个xyz.py的文件就是一个名字叫xyz的模块。

现在，假设我们的abc和xyz这两个模块名字与其他模块冲突了，于是我们可以通过包来组织模块，避免冲突。方法是选择一个顶层包名，比如mycompany，按照如下目录存放：

mycompany
├─ init.py
├─ abc.py
└─ xyz.py

引入了包以后，只要顶层的包名不与别人冲突，那所有模块都不会与别人冲突。现在，abc.py模块的名字就变成了mycompany.abc，类似的，xyz.py的模块名变成了mycompany.xyz。

请注意，每一个包目录下面都会有一个__init__.py的文件，这个文件是必须存在的，否则，Python就把这个目录当成普通目录，而不是一个包。__init__.py可以是空文件，也可以有Python代码，因为__init__.py本身就是一个模块，而它的模块名就是mycompany。

类似的，可以有多级目录，组成多级层次的包结构。比如如下的目录结构：

mycompany
├─ web
│ ├─ init.py
│ ├─ utils.py
│ └─ www.py
├─ init.py
├─ abc.py
└─ xyz.py

文件www.py的模块名就是mycompany.web.www，两个文件utils.py的模块名分别是mycompany.utils和mycompany.web.utils。

自己创建模块时要注意命名，不能和Python自带的模块名称冲突。例如，系统自带了sys模块，自己的模块就不可命名为sys.py，否则将无法导入系统自带的sys模块。

mycompany.web也是一个模块，请指出该模块对应的.py文件。

总结
模块是一组Python代码的集合，可以使用其他模块，也可以被其他模块使用。

创建自己的模块时，要注意：

模块名要遵循Python变量命名规范，不要使用中文、特殊字符；
模块名不要和系统模块名冲突，最好先查看系统是否已存在该模块，检查方法是在Python交互环境执行import abc，若成功则说明系统存在此模块。

函数是Python内建支持的一种封装，我们通过把大段代码拆成函数，通过一层一层的函数调用，就可以把复杂任务分解成简单的任务，这种分解可以称之为面向过程的程序设计。函数就是面向过程的程序设计的基本单元。

而函数式编程（请注意多了一个“式”字）——Functional Programming，虽然也可以归结到面向过程的程序设计，但其思想更接近数学计算。

我们首先要搞明白计算机（Computer）和计算（Compute）的概念。

在计算机的层次上，CPU执行的是加减乘除的指令代码，以及各种条件判断和跳转指令，所以，汇编语言是最贴近计算机的语言。

而计算则指数学意义上的计算，越是抽象的计算，离计算机硬件越远。

对应到编程语言，就是越低级的语言，越贴近计算机，抽象程度低，执行效率高，比如C语言；越高级的语言，越贴近计算，抽象程度高，执行效率低，比如Lisp语言。

函数式编程就是一种抽象程度很高的编程范式，纯粹的函数式编程语言编写的函数没有变量，因此，任意一个函数，只要输入是确定的，输出就是确定的，这种纯函数我们称之为没有副作用。而允许使用变量的程序设计语言，由于函数内部的变量状态不确定，同样的输入，可能得到不同的输出，因此，这种函数是有副作用的。

函数式编程的一个特点就是，允许把函数本身作为参数传入另一个函数，还允许返回一个函数！

Python对函数式编程提供部分支持。由于Python允许使用变量，因此，Python不是纯函数式编程语言。

掌握了Python的数据类型、语句和函数，基本上就可以编写出很多有用的程序了。

比如构造一个1, 3, 5, 7, …, 99的列表，可以通过循环实现：

1
2
3
4
5

L = []
n = 1
while n <= 99:
    L.append(n)
    n = n + 2

取list的前一半的元素，也可以通过循环实现。

但是在Python中，代码不是越多越好，而是越少越好。代码不是越复杂越好，而是越简单越好。

基于这一思想，我们来介绍Python中非常有用的高级特性，1行代码能实现的功能，决不写5行代码。请始终牢记，代码越少，开发效率越高。