这是一篇为Lisp程序员写的Python简介（一些Python程序员告诉 我，这篇文章对他们学习Lisp也有帮助，尽管这不是我的本意）。基本上，Python可以看作一个拥有“传统”语法（Lisp社区称之为“中缀”或者 “m-lisp”语法）的Lisp方言。一个来自comp.lang.python的帖子说到“我一直不明白为什么LISP是一个不错的想法，直到我开始 玩上了Python”。Python支持除了宏（macros）之外的所有Lisp的关键特征，并且你不会太想念宏因为Python拥有求值，运算符重载，和正则表达式解析，所以一些（不是所有）宏的使用场景都被涵盖了。

我深入学习Python的原因是，我正在考虑把Russel & Norvig的人工智能教材配套的Lisp代码转化成Java代码。一些教师和学生想要Java代码，因为：

然而，我们编写Java版本的第一次尝试很不成功。Java太罗嗦了，并且书中的伪代码和java代码之间的差异太大。我环顾四周，寻找一种和书中伪代码相近的语言，并最终发现 Python是最接近的。此外，有了Jython，我可以定位于Java的JVM。

对于我的使用目的而言，Python是一个非常优秀的语言。它使用简单（交互式的，没有“编译-链接-加载-运行”循环），这点对于我的教学目的是很重要 的。虽然Python不满足被拼写为J-A-V-A的前提条件，但是Jython已经很接近了。对于没有其他语言经验的人而言，Python似乎比 Lisp更容易阅读。我开发的Python代码看起来比 Lisp代码更像书中（独立开发）的伪代码。这点是很重要的，因为一些同学抱怨说，他们在把书中的伪代码和网上的Lisp代码对应起来的过程中，有一段困难的时间（即使这个过程对Lisp程序员来说是显然的）。

从我的观点来看，Python的两个主要的缺点是：1）只有很少的编译时的错误分析（compile-time error analysis）和类型声明（type declaration），甚至比Lisp还少。2）运行时间比Lisp慢很多，通常相差10倍（有时100倍，有时1倍）。定性地说，Python和解 释型的Lisp的速度差不多，但是很明显地慢于编译型的Lisp。基于这个原因，对于那些（或者会逐渐变为）计算密集性的应用（除非你愿意把速度瓶颈部分 用c重写），我不会推荐使用Python。但是我的目的是面向教育的，而不是产品，所以速度不是问题。

Python既可以看作一个实用（更好的库）版本的Scheme，也可以看作一个净化（没有了“$@&%”符号）版本的Perl。然而Perl的 哲学是TIMTIWTDI（there's more than one way to do it，即都种方法解决同意问题），Python试图提供一个最小子集，使得人们以同样的方式使用它（即TOOWTDI，there's only one way to do it，但是如果你努力尝试的话，通常会有多种方式去解决同一问题）。其中一个具有争议的Python特征是，用缩进层次代替begin/end或者花括 号，启发它的哲学思想是：因为这里没有括号，所以也就没有了因为如何放置括号而引起的风格战争（style wars）。有趣的是，Lisp在这点上有同样的哲学思想：每个人都用emacs去缩进代码，所以他们没有去争论缩进方式。拿到一个Lisp代码，对它进 行合理的缩进，删除行首的左括号（opening parens），以及与之匹配的闭括号（close parens），这样我们就得到看起来类似Python的程序。

Python有做出明智妥协的哲学思想，使得容易的事情更容易，并且不排除太多困难的事情。在我看来Python做的不错。简单的事情简单，困难的事情逐 渐困难，并且你甚至注意不到这种不一致。Lisp有做出较少妥协的思想：提供一个强大并且完全一致的核心。这让Lisp很难去学，因为你从一开始就操作在 一个较高的抽象层次上，而且你需要理解你正在做什么，而不是仅仅依靠感觉活着看起来漂亮。但是它同样意味着更容易为Lisp添加抽象层次和复杂 性；Lisp优化的目标是使得很困难的事情不太困难，而Python优化的目标是使得中等难度的事情更简单。

这里我从Python.org摘了一段对Python的简介，并我创造了两个版本：一个是用蓝色斜体显示的Python，另一个是用绿色粗体显示的Lisp。其他大部分，两个语言的共同部分，是黑色的。

我只添加下面这句:

想学习更多关于Python的知识，如果你是一个有经验的程序员，我推荐你去Python.org的下载页面，下载文档包，并且特别要注意Python参考手册和Python库参考。这里有各种各样的辅导材料（tutorials）和出版的书籍，但是这些参考是你真正需要的。

下面的表作为一个Lisp/Python转化的指南。红色的表项标记了这个位置中的语言，明显的比较糟糕（我自己的观点）。粗体标记了这个位置上，两个语言明显不同，但是没有一个方式明显的好于另一个。用正常字体显示的表项意味着两个语言是相似的；语法可能稍有不同，但是概念是相同的，或者非常相近。表后面是一个要点列表和一些Python的示例程序.

对大多数人来说，一个重要的方面就是Python和Lisp相对于其他语言而言的执行速度如何。我很难得到和你的应用相关的基准测试数据，但是下面这个表可能对你有用：

The Great Computer Language Shootout5种语言在基准测试集上的相对速度.

对速度进行了规格化处理，以使得利用g++编译器编译过的c++代码的速度是1.00，所以2.00意味着比c++慢2倍；0.01意味着比c++快 100倍。对于Lisp而言，使用的是CMUCL编译器。背景颜色是按照右边图例说明进行绘制的。最后的3行给出了中位数值，25%到75%的 quartile值（即去掉两个最低值和去掉两个最高值），以及整体范围。在去掉两个最低的和两个最高的之后，比较Lisp和Python，我们发现 Python比Lisp要慢3到85倍，Perl和Python差不多，但是比Java和Lisp都慢。Lisp大约比Java要快2倍

在这里我列出了一些概念上的问题，是为像我一样转到Python的Lisp程序员准备的：

我从《Paradigms of Artificial Intelligence Programming》一书中取了一个简单的随机句子生产器程序，并把它翻译成Python。结论：简介性相当；Python因为grammar[phrase]比 (rule-rhs (assoc phrase *grammar*))简单，而获得一分，但是Lisp因为'(NP VP)比['NP', 'VP']更简介而扳平比分。Python程序很可能比较低效，但是这不是我们关注的点。两个语言看起来都很适合这样的程序。调整浏览器窗口到合适的宽度以便阅读代码。