Python自动化脚本_使用 Python 的解释器

1. 课前甜点

若您的工作很大程度上依赖于电脑操作，那么您迟早会考虑是否有可能让某些任务实现自动化。这包括对众多文本文件进行搜索和替换；依照特定的规则对一批照片文件进行重命名和排序；或许您还打算构建一个简易的数据库，或者开发一款定制的图形界面软件，甚至尝试制作一个基础的游戏。

作为一位资深的软件开发者，您或许会接触到C/C++/Java等编程库，然而，编码、编译、测试以及反复编译的开发流程显得尤为耗时；或许您正在为这些库构建测试工具，但这样的工作往往让人感到单调无趣。再者，您可能已经开发了一款采用扩展语言的软件，却又不愿意为这款软件量身定制一种全新的编程语言。

那么， 正好能满足您的需要。

针对这些任务，您可以选择编写 Unix shell 脚本或批处理文件，不过请注意，shell 脚本在处理文件移动和文本数据修改方面更为得心应手，但并不适合开发图形用户界面应用或游戏。如果您选择使用 C/C++/Java 语言进行编程，即便只是完成一个初步版本，也需要投入相当长的开发周期。这样的工具操作简便，易于上手，兼容macOS和Unix系统，还能助力你高效地完成工作任务。

尽管操作简便，然而它本质上是一种完整的编程工具，它拥有丰富的数据结构库，能够胜任大型程序的开发任务，远非shell脚本或批处理文件可比；其错误检测功能甚至超过了C语言；作为一门“极其高级”的编程语言，它内置了诸如灵活的数组与字典等众多高级数据类型。由于采用了更为广泛适用的数据类型，它能够处理比Awk和Perl更为复杂的问题，并且，在多数情况下，其操作过程也更为简便。

将程序划分为若干模块，便于在其它软件中重复利用。此外，系统内还集成了众多标准模块，这些模块构成了编程的基石——同时，它们也可作为学习编程的示范。这些模块涵盖了输入输出、系统调用、网络套接字等功能，甚至还包括了Tk图形用户界面开发工具包。

它属于解释型编程语言，无需经过编译和链接过程，因而显著缩短了开发周期。其解释器支持交互式使用，使得用户能够轻松地测试不同语言功能，编写临时脚本，或者在自底向上的程序开发流程中验证功能。此外，它还具备出色的计算器功能。

程序编写简洁明了，阅读起来轻松，其长度通常远小于执行相同功能的C、C++或Java代码，这主要归因于以下几点：

能够拓展功能：掌握了 C 语言编程，便能够迅速掌握为解释器增添新的内置函数或模块的技能，无论是为了使核心程序达到极致的运行速度，还是将程序与仅提供预编译库（例如，硬件图形库）相连接。只要投入一些努力，便可以将解释器与用 C 语言编写的应用程序相结合，利用它来拓展并管理该应用程序。

附带一提，这种语言的名称来源于BBC的“Monty飞行马戏团”，实际上与爬行动物并无关联——其原意指的是“蟒蛇”。在此，我们诚挚邀请各位在文档中引用Monty的小品短篇集，数量越多越好！

如今，您对这一领域充满了浓厚的兴趣，渴望更深入地掌握相关细节。须知，掌握一门语言最有效的方法是通过实际操作，因此，我建议您在阅读本教程的同时，不妨在解释器中进行实际操作练习。

接下来的章节将阐述解释器的操作方法。这一部分内容或许显得略显枯燥，然而，它对于掌握后续实例的实践操作极为关键。

本教程的其余内容将通过众多实例，阐释语言的各项功能。起初，我们会从基础的表述、指令和资料种类入手，随后逐步深入到函数和模块的学习，最终还将探讨诸如异常处理、自定义类等较为高级的主题。