引言
第一次接觸 Python 是在一節程式設計入門課上。其實，在此之前瞭解過它，所以在上課之前我對它的語法已經很熟悉了，但在上課之前我沒有用它做過真正的專案。儘管對它沒有太大興趣，但我認為把它介紹給人們去學習程式設計還是很好的。我對它不是不喜歡，而是一種“無所謂”的態度。原因很簡單：它裡面有太多“魔法”。 C 和 Java 這些語言，對底層的行為描述的很清晰，Python 則完全相反。
另外，Python 結構鬆散：寫大型複雜程式時，遇到規則嚴謹的程式結構體（比如每個檔案一個公共類），比其他語言（比如 Java ）要費些力氣。但是，在這些方面 Python 給了你很大的自由。
另一件事是嚴格的編碼風格和除錯：因為Python 是解釋型語言，查詢問題不太容易：如果C 語言有語法錯誤，編譯器會直接停止編譯，但在解釋型語言中，直到執行到問題行，問題才會被發現。試著在需要整數的時候傳一個字串？cc 會馬上提醒你，Python 直譯器卻對此一點都不介意（雖然有工具可以發現這個問題，比如 mypy，但我討論的是通用的Python）。我提到的這些問題是解釋型語言的通病，並非 Python 獨有，但這些是我不喜歡它的主要原因。
還有一個煩人的問題是強制縮排。我們老師（很優秀）認為這是好事情，因為“它強制我們形成簡潔的程式碼風格”。確實如此，但還是有點煩，當程式碼沒有按預期執行時，你分析程式碼想要找出 bug，它卻無影無蹤，過了很長時間之後你發現 if 語句那一行有一個多餘的空格。
我曾經和同事聊過 Python，告訴他為什麼我之前對這個語言不感冒，他笑著問我“問什麼不喜歡Python呢？因為它讀起來很像英語？”。是的。因為這個語言做了很多底層的工作，有時候會不清楚發生了什麼。舉個讀檔案的例子，假設你想一行一行讀取檔案內容並列印出來。C 會這麼做：
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#include <stdio> int main(void) { FILE *fp; char buff[256]; // assuming a line won't contain more than 256 chars fp = fopen("hello.txt", "r"); while(fgets(buff, 256, fp)) { printf("%s", buff); } fclose(fp); return 0; } |
python 這麼做：
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with open('hello.txt') as f: for line in f: print(line) |
現在，很多人會認為這是 python 的優勢，然而，第一個例子中，幹了什麼一目瞭然：
- 獲取一個檔案指標
- 從檔案讀取每一行資料到快取中，列印快取中的內容
- 關閉檔案流
python 的例子中看不到這些，它是一種 “魔法般的”過程。現在，有人認為這是好事，因為將程式設計師與底層實現細節隔離（我同意這個說法），但我想知道到底發生了什麼。
有趣的是，我以上提到的缺點，我現在認為都是優點。為了公平起見，我強調，Python 裡邊沒有魔法，如果你多瞭解一點，你會發現真的沒有，有的只是語言解釋程式碼的方式，從這點來看，我發現它挺有意思的。如果你也這麼覺得，我建議你深入瞭解它的工作機制，如果有東西像魔法，就找出來到底發生了什麼，事情就會變得清晰，魔法就變成了便利。
我的認識發生很大的變化，尤其是我決定使用 Python 後，事實上我現在是 Python 的死忠！現在你也許會想我將會在哪裡說服你學 Python 是個好主意，不要擔心，馬上就到。作為引言的結尾，我想說明，這只是我對這個語言的個人感受，只是個人偏好。我沒有試圖以“如果你用 Python，你就不是真正的程式設計師（實際上，我不這麼認為）”的理由勸說人們學 C。當有人問我他們的入門語言應該選哪個，我通常建議他們選 Python，基於我上邊提到的“缺點”的原因。我的感覺來源於我的興趣，我曾經在做一些很底層的東西，你能想到，Python 並不適用。
Python 語言精粹
在借用了JavaScript 暢銷書 《JavaScript 語言精粹》作為本節標題後，我們開始討論本文的主題：為什麼你(沒錯，就是你！)應該學 Python。
1、通用指令碼語言
這是我使用 Python 的主要原因。我曾經和很多人做過很多專案，不同的人用不同的系統。就我而言，我經常在windows系統和linux系統之間切換。舉一個實際的例子，有一個專案，我寫了專案的自動測試指令碼，結果發現只有我能用，因為是用 PowerShell 寫的，而我是專案中唯一使用 Windows 的。當時同事們自然認為 bash 是最好的，我還向他們解釋 PowerShell 遵循一種不同的模式並且有它的強項（例如，它提供了 .NET 框架介面），它是物件導向的指令碼語言，和 bash 完全不一樣。現在我不想討論哪個更好，因為這不是本文的重點。
那麼這個問題怎麼解決呢？嗯…現在，是否有一種指令碼語言可以在所有主流平臺上執行呢？你猜對了，它就是 Python。除了可以在主流平臺上執行，它還是開箱即用的指令碼語言。標準庫包含不少實用程式，提供了獨立於系統的常用介面。舉一個簡潔明瞭的例子，假設你想獲取資料夾下所有檔案的檔名，然後對其進行處理，在 UNIX下，你要這麼做：
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for f in *; do echo "Processing $f file..."; done |
用 PowerShell 做類似的事情：
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Get-ChildItem "." | Foreach-Object { $name = $_.Name Write-Output "Processing $($name) file..." } |
An equivalent functionality in Python can be achieved with:
python 這麼做：
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from os import listdir for f in listdir('.'): print('Processing {} file...'.format(f)) |
現在我認為，Python 除了可以跑在 Linux，MacOSX 和 Windows 上，它也很易讀。上邊例子中的指令碼很簡單，在複雜的例子中不同語言的易讀性差異會更明顯。
就像我之前提到的，Python 自帶了許多強大的庫用來取代 shell 指令碼，你會發現，最有用的是：
- os – 提供系統無關功能，比如檔案目錄和檔案讀寫。
- subprocess – 產生新程式、與輸入輸出流和返回程式碼互動。可以用它來啟動系統已安裝的程式，但請記住如果你擔心指令碼的可移植性，這不是最好的選擇。
- shutil – 提供對檔案和檔案集合的高階操作。
- argparse – 解析命令列引數，構建命令列介面。
好了，假設你 get 到了重點，跨平臺和易讀性聽起來挺不錯的，但是你真的喜歡類 UNIX shell 類似的語法怎麼辦？告訴你個好訊息，魚和熊掌可以兼得！看看 Plumbum，它是一個 Python 模組，它的座右銘是“ 再也不寫 shell 指令碼”。它模仿了 shell 語法，同時保持了跨平臺。
不要完全拋棄 shell 指令碼
即使 Python 可以完全取代 shell 指令碼，但也不是必須這麼做，因為 Python 指令碼天生適合 Unix 命令列理念，你要做的就是讓它們從 sys.stdin (標準輸入)讀資料，向 sys.stdout(標準輸出)寫資料。舉個例子，假設你有一個檔案，每行有一個單詞，你想知道每個單詞在文中出現的次數。這種情況就沒必要全部是用Python，我們可以使用 cat 命令和我們的指令碼，稱它為 namecount.py 一起來完成這個任務。
假設有一個檔案，名為 names.txt ，內容如下：
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cat dog mouse bird cat cat dog |
現在使用我們的指令碼：
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$> cat names.txt | namecount.py |
Powershell:
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1 |
$> Get-Content names.txt | python namecount.py |
期望的輸出如下（順序可能會變化）：
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bird 1 mouse 1 cat 3 dog 2 |
namecount.py 原始碼:
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#!/usr/bin/env python3 import sys def count_names(): names = {} for name in sys.stdin.readlines(): name = name.strip() if name in names: names[name] += 1 else: names[name] = 1 for name, count in names.items(): sys.stdout.write("{0}\t{1}\n".format(name, count)) if __name__ == "__main__": count_names() |
無序的資訊可讀性差，你可能想按單詞出現的次數對其排序，讓我們試試。我們要用管道輸出檔案內容供內建命令處理。按數字降序排序，我們要做的就是 $> cat names.txt | namecount.py | sort -rn 。如果使用PowerShell 應該這樣：$> Get-Content names.txt | python namecount.py | Sort-Object { [int]$_.split()[-1] } -Descending （你可能聽到了 Unixer 的吐槽聲了，PowerShell 怎麼這麼繁瑣）。
這回我們的輸出是確定的，如下所示：
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cat 3 dog 2 bird 1 mouse 1 |
（旁註：如果你用 PowerShell，cat 是 Get-Content 的別名，sort 是 Sort_object 的別名，所以以上命令可以寫成：$> cat names.txt | python namecount.py 和 $> cat names.txt | python namecount.py | sort { [int]$_.split()[-1] } -Descending ）
但願我成功說服你 python 是你某些指令碼的替代品，你不必完全拋棄 shell 指令碼，因為你可以將 Python 融合到你現有的工作流和工具箱中，還可以從它跨平臺，更好的可讀性，還有豐富的庫中獲益（後面會講）。
2、大量優秀的庫
Python 有非常豐富的庫。我的意思是，幾乎任何事都有庫（有趣的是：如果你在你的Python 直譯器中輸入 import antigravity，在瀏覽器中開啟 xkdc 漫畫的頁面，是不是很酷？）。我不是很推崇堆疊模組式的程式設計，但你不必這樣。因為有太多的庫，不表示你都要使用。我也不喜歡堆疊模組（它有點像 CBSE），我在瞭解它們之後才使用。
例如，我決定研究馬爾科夫鏈，我想了一個專案：抓取一個藝術家的所有歌詞，建立一個馬爾科夫鏈，然後從其中生成歌曲。這個專案的目的是生成的歌曲應該能反映出藝術家的風格。所以我到處找相關的東西，搞出了 lyricst 專案（這只是個樣品，還不成熟，只是一個測試專案，如我所言，我只是隨便搞了一下，沒想深入。如果你想玩的話，它包含有命令列介面和示例的說明文件）。我認為，最好的找歌詞的地方是 RAPGenius，因為它很活躍，經常更新。
為了獲取藝術家所有的歌詞，我必須從網站上爬，然後處理 HTML。幸運的是，Python 很適合做網路爬蟲，它有強大的庫像 BeautifulSoup 可以處理 HTML。所以我是這麼做的，先使用 BeautifulSoup 從網頁中抽取我需要的資訊（就是歌詞）然後用這些資訊構建馬爾科夫鏈。當然我曾經想用正規表示式構建自己的 HTML 解析器，但是這個庫的存在讓我更關注專案的最終目的：把玩馬爾科夫鏈，讓它更有趣，比方說，從檔案中讀取些內容出來。
3、用來做滲透測試很強大
如果你在作滲透測試或僅僅是喜歡玩玩，Python 是你的好幫手！由於Python 在所有 LInux 和 MAC OS 機器上都有安裝，還有豐富的庫，完善的語法，還是一門指令碼語言，讓它很適合幹這個。
另一個我為什麼決定使用 Python 的原因（除了我之前提到的）是我對安全很感興趣，Python 是用來做滲透測試的完美選擇。我在第一次進入領域是通過 Scapy（或 Scapy3k ，python3），我印象很深。Scapy 能夠建立、監聽、解析資料包。它的 API 很簡單，文件也很完善。你可以很容易的建立不同層的資料（我指的是 OSI 模型）或者捕獲它們對其進行分析或修改。你甚至可以匯出 pcap 檔案用 Wireshark 開啟。雖然除了抓包還能做很多事情，還有很多其他的庫也可以，但我在這裡不會涉及，因為這不是本文的重點而且要展開講的話需要一篇文章。
有人可能會說，“哦，太棒了，但我感興趣的是 Windows 裝置，裡邊不會自帶 Python”。別當心，你可以用 py2exe 把你的指令碼編譯成 .exe 檔案。檔案可能會有點大（取決於你是用的庫的數量），但這不是重點。
如果你很好奇，請參考 list of Python pentesting tools。 文末我還推薦了幾本書。
4、黑客的語言
Python 是可塑性很強的語言。你可以用各種方法改造它。可參見《 altering the way imports work》和《messing with classes before they are created》這兩篇文章。這只是一些例子。也讓它成為強大的指令碼語言（在第一節有說）適合做滲透測試（第三節），因為它給了你很大的自由。
我不想講太多，但我會講述它讓我驚訝的地方。當時，我在做一個網路爬蟲( Python 很適合幹這個！)，我用的其中一個工具是 BeautifulSoup。 這是我用來學習 Python 的專案之一。Beautifulsoup 處理 HTML 的語法清晰直觀，原因是在自定義行為方面，Python 給了你很大的自由。瞭解一番 API 後，發現有 “魔法”。和這種情況類似：
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from bs4 import BeautifulSoup soup = BeautifulSoup('<p class="someclass">Hello</p>', 'html.parser') soup.p |
上面的程式碼利用第一個字串引數建立了一個 BeautifulsSoup 例項，第二個參數列示我想使用 Python 自帶的 HTML 解析器（BeautifulSoup 可以搭配多種解析器）。soup.p 返回一個 Tag(bs4.element.Tag) 物件，表示將作為第一個引數。
以上程式碼的輸出是：
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<p class="someclass">Hello</p> |
現在你可能會想，你說的魔法在哪？馬上就來。魔法在於上面的程式碼可以被修改為任何標籤，甚至可以是自定義的。它意味著下面的程式碼也可以正常執行：
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from bs4 import BeautifulSoup soup = BeautifulSoup('<foobarfoo class="someclass">Hello</foobarfoo>', 'html.parser') soup.foobarfoo |
The output is the following:
輸出如下：
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<foobarfoo class="someclass">Hello</foobarfoo> |
當我發現這樣也能執行，我的反應是“怎麼回事？”。因為，第一個例子很容易實現，我的意思是最直接的方法是為每一個 HTML 標籤定義一個屬性（例項變數），在解析過程中如果找到了，就賦值給它們。但是這對第二種情況不適用，不可能對所有的字串定義屬性。我想知道它是怎麼實現的，所以我開啟 BeautifulSoups 原始碼開始尋找。 我沒有發現任何命名為 p 的屬性，這一點也不奇怪，解析函式沒有對其賦值。谷歌一番後，我找到了答案：魔法方法。什麼是魔法方法，為什麼要叫這個名字？事實上，魔法方法是給你的類賦予魔法的方法。這種方法通常前後有兩條下劃線（例如 __init__()）,在Python文件的 DataModel model section 有對它的說明。
真正讓 BeautifulSoup 擁有這個功能的魔法方法是__getattr__(self, name)（self 在python 中指向例項，和 Java 中的this 類似）。如果去檢視文件，你會發現第一段如下：
如果在屬性常見地方找不到屬性時，比如既不是例項屬性，又沒有在 self 類樹中找到，則呼叫該方法（object.__getattr__(self, name)）。引數 name 就是屬性名這個方法應當返回（計算過的）屬性值或丟擲 AttributeError 異常。
當你嘗試訪問一個不存在的屬性，物件的 __getattr__(self,name) 方法會被呼叫，將返回一個以name 作為名字的屬性的字串。
舉個例子。假設你有一個 Person 類，擁有 first_name 屬性。我們給使用者訪問和 name 相同屬性的內容的能力。下面是程式碼：
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class Person(object): def __init__(self, first_name): self.first_name = first_name def __getattr__(self, name): if (name == 'name'): return self.first_name raise AttributeError('Person object has no attribute \'{}\''.format(name)) |
我們在終端執行程式碼：
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person = Person('Jason') >>> person.first_name 'Jason' >>> person.name 'Jason' >>> person.abc Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "<stdin>", line 7, in __getattr__ AttributeError: Person object has no attribute 'abc' |
這意味著我們能憑空構造例項屬性，是不是很棒？所以你可以偷偷的讓你的 Dog 除了汪汪叫之外，還會喵喵叫：
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class Dog(object): def bark(self): print('Ruff, ruff!') def __getattr__(self, name): if(name == 'meow'): return lambda: print('Meeeeeeow') raise AttributeError('I don\'t know what you\'re talking about...') |
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>>> snoop = Dog() >>> snoop.bark() Ruff, ruff! >>> snoop.meow() Meeeeeeow |
你可以在沒有 reflection 的情況下，隨意新增新屬性。object.__dict__ 是（字典）[https://docs.python.org/3.5/library/stdtypes.html#typesmapping] 包含 object 的屬性和它們的值（注意我說的是 object.dict, object 是一個例項，還有一個 class.dict,是類的屬性的字典)。
意思是：
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class Dog(object): def __init__(self): self.name = 'Doggy Dogg' |
等價於：
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class Dog(object): def __init__(self): self.__dict__['name'] = 'Doggy Dogg' |
兩者輸出是一樣的：
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snoop = Dog() >>> snoop.name 'Doggy Dogg' |
到這裡你會想，是挺好的，但是有什麼用呢？答案很簡單：magical APIs。你有沒有用過一些 Python 庫讓你感覺像魔法？這是讓它們變的有”魔法”的一種情況。雖然一旦你懂了底層發生的事情,就會發現沒有魔法。
如果你還想了解更多，可以檢視文件中的 Description Protocol。
Python 的物件導向
Python 的物件導向有點奇怪。例如，類中沒有私有變數和方法。所以你想在類中建立一個例項變數或私有方法，你必須遵守規則：
- 一個下劃線 (
_)表示私有變數和方法。
- 兩個下劃線(
__) 表示的變數和方法，它們的名字會被修改。
舉個例子，假設你有如下類：
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class Foo(object): def __init__(self): self.public = 'public' self._private = 'public' self.__secret = 'secret' |
轉到直譯器：
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>>> foo = Foo() >>> foo.public 'public' >>> foo._private 'public' >>> foo.__secret Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> AttributeError: 'Foo' object has no attribute '__secret' |
如你所見，你可以訪問 _private 變數，但是最後一個例子發生了什麼，它是否意味著有兩個下劃線的變數是真正的私有變數？答案是 NO，它們的名字被改變了，實際上，它被 Python替換成了 _Foo_secret 。如果你想訪問的話，你仍然可以訪問：
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>>> foo._Foo__secret 'secret' |
然而，PEP8 建議只在父類中使用雙下劃線來避免屬性名衝突。“PEP”，表示 “Python Enhancement Proposal”，它用來描述 Python 特性或作用。如果你想要新增一個新特性，你可以建立一個 PEP，這樣可以讓整個社群可以看到並討論。你可以在這裡瞭解更多的 PEPs。
可見，Python 很信任程式設計師。
我不會再深入講 OO 了，因為它需要單獨一篇文章（甚至是一系列）來講解。
我確實想給你提個醒，Python 的 OO 可不像 Java 語言那麼自然，你需要慢慢適應，但你知道嗎，它只是做事的方法不同而已。舉個例子，它沒有抽象類，你必須使用裝飾器來實現這個行為。
結語
希望這篇文章，能夠給你一個學習 Python 的理由。這篇文章來自一個為過去說了Python 的壞話而愧疚，如今在到處宣傳 Python 的人。我先申明一點，這只是個人喜好問題，當有人問我先學哪門語言時，我通常推薦 Python。
如果你還沒決定，那就給它一次機會！用上一兩個小時，多讀些關於它的東西。如果你喜歡從書上學習，我也會幫你，看看《Fluent Python》， 下節還有更多。
書籍推薦
我兌現了諾言，這一節推薦書籍。我會盡量保持簡短一些，只包含一些我讀過的書籍。
- 《Fluent Python》 —— 一本講 Python3 的好書。無論你是新手、熟手還是高手都值得一讀。包含了 Python 的來龍去脈。
- 《Web Scraping With Python》 —— 標題已經說明了一切，講如何用Python 來做網路爬蟲。你會探索如何爬網上的內容，解析 HTML 等。我覺得這本書對爬蟲領域的新手和熟手很有幫助。即使你之前從沒用過Python，你也可以看懂。它沒有涉及任何高階主題。
- 《Black Hat Python》 —— 這個有趣！你可以建立反彈 SSH shell，木馬等等！如果你想知道 Python 如何做滲透測試，請一定要讀它。注意它使用的是 Python 2，我有一個倉庫，用的是 Python 3。
- 《Violent Python: A Cookbook for Hackers, Forensic Analysts, Penetration Testers and Security Engineers》 ——比上面的主題要多，你會學到如何寫一個常見的用於實戰的滲透測試，取證分析和安全指令碼。
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