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因为老是觉得自己写了分享不了给朋友好无奈的说
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谢谢仁兄~！
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为什么要用Visual Studio写Python代码
我有更好的答案
智能感应真的很有用
我知道，我们一直都在讨论智能感应。Visual Studio 一直以来都对于其支持的编程语言提供强大的智能感应功能，所以如果你在过去15年中使用过 C# 或者 VB，你可能不再会有深刻的印象。然而 Python 开发人员就没有这么幸运了，因为它只包含很少的代码提示和基本的语法高亮。
与其他编程语言不同，Python 不需要开发者指定类型。这可以在编码时省去大量的时间，但是需要你对程序有深刻的理解，以及编辑器所提供的任何帮助都是非常重要的。大多数编辑器并不会提供提示，来强迫开发者时刻保持全部程序的操作。
在 Visual Studio 中，我们提供为开发者提供了深层次的理解。利用全程序分析，我们可以追踪变量从它第一次初始化到被使用的整个过程。开发者可以悬停鼠标来观察他被指向的类型，或者通过点击来查看它的成员。
对于 Python 的共同模式，我们已经花费了不少时间用来优化 Visual Studio 的分析功能。这里可以进行一些尝试:在一个元组中放入不同类型，然后拆开调用带有不同参数的函数，查看返回值将一个值添加到被传到方法的列表中建立一个子类，并开始重写方法调式是个大事情
类似于智能感应，Python 交互式调式是相当近期的产物。传统意义上的 Python 开发者需要花费大量的时间在终端或者命令提示符下来回切换来调式代码。举个例子
虽然类似这样的调试小项目中是可以忍受的，但是通过单步执行代码的方式会使用开发者变的迷失方向，而且这种方式在大一点的项目中将会变得效率极低。相反，Visual Studio 直接覆盖了调试接口，这样你可以在编辑器中查看端点，当前语句以及上下文的调用堆栈。利用自定义监视窗体和浮动式自动更新，你可以一直监视变量的值而无需反复索取，并且这样也很容易调用堆栈和查看当前变量的当前状态
最棒的部分是这样的调式是通过 Python 标准接口的形式实现的。所以你不需要特别版本的 Python 来获得它，并且你的代码可以运行在 windows 或者其它平台上. 我们还可以使用一些非标准的接口与最近 CPython 版本提供混合的本机 Python 调试,让你可以通过单步执行的方式在 C/C++ 和 Python 中移动。当你想要使用键盘操作时，我们有一个带有该功能的交互式调试窗口。“大“的工程真的很大
每个人对于所谓的”大“工程的理解都不一样。是100个文件算大？还是一千个类算大？又或者1万行代码？不论你对“大”的理解是怎么样的，随着你的项目便的越来越大，围绕它进行的操作也随着难度提升。
Visual Studio 丰富的智能感应不仅能让开发者在工程任意地方使用，它也可以用比全文本所有更好的方式来查找所有类和功能的引用。转到定义和查找引用都是很有用的工具，导航功能可以帮助你通过智能过滤找到文件，类或者工程应用程序生命周期管理与 Python 项目一套丰富的应用程序管理功能都可使用 Visual Studio online ，包括 TFS 和 git 版本控制、 交互的代码审查、 在线规划仪表板、 团队房间，承载的测试、 生成、 部署服务和与更多的第三方服务的集成。所有这些功能可以与 Python 项目在 Visual Studio 中，通过团队资源管理器中无处不在的 Eclipse 插件，和通过任何 web 浏览器中直接使用。简而言之，当管理 Python 或任何其他语言的一个项目时，Visual Studio 有助于使每个人都在你的团队一起，向前，不管你找到一百或 100 万行代码
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这里我不讨论python的一些有用的库或者框架，只从语言本身，最小支持的情况下谈论这门语言本身。
语言的发展都是越来越接近Lisp，这也是这门语言伟大的原因。
下面我罗列一下我学习python的原因：
一.多编程范式
python是一门多范式的编程语言，所谓的过程式，面向对象和函数式的结合。
大部分人接触编程语言都是从过程式开始的，原因是因为过程式的程序方式与计算机运行方式是统一的，指令序列与运行过程是统一的
如典型的C，我也是从C开始学习的，过程式的程序语言设计编写程序较为简单，但是符合人机交互思考方式。
python虽然是一门面向对象语言，就连& &（空格）也可以看做是一个对象，但是python胜任过程式是没有问题的。
如不需要使用类的静态方法：
def a_plus_b(a,b):
　　return a+b
python在设计的时候将其当做一门面向对象的方式编写，且不说面向对象给软件设计带来的一些革命等，在python这样的动态语言中面向对象有一个亮点就是Duck typing（鸭子类型）
关于鸭子类型，就是说，如果我认为一个抽象的东西会游泳会&嘎嘎&叫，我就可以把它当做鸭子。
def use_duck( Duck ):
　　Duck.swim()
　　Duck.gaga()
class Duck:
　　def swim(self):
　　　　...
　　def gaga(self):
　　　　...
如果这样使用
little_duck = Duck()
use_duck( little_duck )
关于Duck类，你可以给他取任何的名字，或者继承它取另一个名字，只需要实现 swim() gaga() 你就可以把它当做鸭子
关于鸭子类型，很多人不理解为什么不需要提供一个接口来规定鸭子的行为，我既不支持也不反对，我的观点是这样的：
　　1.对于参数的检查，不符合动态语言的特性
　　2.提供了接口规范，那就不是鸭子类型了，直接叫多态得了
关于python支持的函数式编程
首先是lambda 演算
函数式编程的定义是将函数看做是变量一样的待遇，变量在程序中最简单的有什么待遇呢
　　1.可以赋值
　　2.可以作为参数
　　3.可以改变值（Erlang例外）
　　4.且不说生命周期了和作用域了
&演算背后蕴含着计算机可计算性的深厚知识，lambda也是图灵模型，是停机问题的一个否定答案。不仅仅是一个匿名函数那样简单
关于lambda 演算，看看这个程序做了什么
map(lambda n:2*n,[1,2,3,4,5])
　　1.lambda n:2*n 本身作为一个匿名函数
　　2.lambda 本身作为一个参数传入 map()函数 ,这也就是说我的高阶函数，可以将函数变身看成是一个变量作为参数传递，这也是它作为函数受到的高等待遇
关于赋值和改变值，两种方式：
　　1.f = fun() 不改变函数状态，只改变名称，但是说明函数是可以赋值的
　　2.可以使用闭包作为改变函数的状态方式，或者使用装饰器来完成函数状态改变
函数式编程的使用也可以提高程序的可读性和减少代码，而且能够清晰的表达函数的功能，如MapReduce就是来自函数式编程的思想
Map(func,List)
作用是将func 作用于List中的每一个元素
以刚才的例子举例
map(lambda n:2*n,[1,2,3,4,5])
此函数返回
[2,4,6,8,10]
重要的是在于知道这样的方式带给我们的清晰的设计方式
当然函数式编程不是那么几句话就说完的，理解函数式编程的核心是理解&&演算
二.一些有意思的特性
惰性计算：
　　看看完成一个斐波那契数列python 可以怎么做：
&&& def fib():
a , b = 0 ,1
a , b = b ,a+b
&&& f = fib()
实际上由yield 生成了一个可迭代对象，每次调用
f.next()就可以产生一个斐波那契值，而函数的内部状态是由迭代对象存储的
至于返回一个可迭代对象，如果需要确定迭代到多少位，可以使用 itertools.islice
　　协程也是一个基于yield的概念，主要的模式是微线程的协作式工作模式：
1 def coroutine(func):
def ret():
f = func()
return ret
10 @coroutine
11 def consumer():
print "Wait to getting a task"
n = (yield)
print "Got %s",n
19 import time
20 def producer():
c = consumer()
time.sleep(1)
print "Send a task to consumer"
c.send("task")
27 if __name__ == "__main__":
producer()
协程带来的好处是可以直接调度你的线程，这也是它为什么叫做协程而不是线程的原因，线程属于抢占式并发，协程属于协作式并发
三.动态语言带来的好处
从程序设计带来的快感(我相信只有热爱这方面的人才有的感觉)来说，动态语言，比如python，节约了更多的时间可以用来陪女朋友或者老婆，或者老公
当然，作为互联网时代快速开发来说，赶鸭子上线，也是《黑客与画家》上面介绍的，快速开发很重要，当然需要符合这方面的需求
动态语言的CPU密集型运算必然比不过C/C++
总之：人生苦短，我用python
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