Программы в питоне: Пример программы на Python. Особенности, описание и рекомендации

Пример программы на Python. Особенности, описание и рекомендации

Язык программирования Python является мощным инструментом, славится красивым синтаксисом и легкостью в обучении. Буквально любой пользователь сможет за короткое время изучить азы этого языка и написать свою первую программу. В этой статье мы рассмотрим примеры программ для начинающих на Python.

Содержание

Почему Python?

У многих возникают сложности при выборе первого языка программирования. Вот несколько основных причин, почему стоит остановить свой выбор именно на нем:

  • Легкость в изучении. Действительно, Python является очень легким языком. Освоить основы можно буквально за неделю. Некоторые придерживаются мнения, что если человек первым своим языком для изучения выбирает Python, то ему в будущем будет сложно изучать другие языки. Но если человек совсем не понимает в программировании, не знает, как все работает, ему очень сложно будет изучать Java, например. Для начала пользователь должен понять основы программирования, узнать, что такое ООП, как с этим работать.
Python и его синтаксис
  • Перспектива. На сегодняшний день множество IT-компаний переходят на Python. Пишутся сайты, делаются расчеты, создаются боты. "Питон" справляется со всеми задачами. И хороший специалист в этой области точно не пропадет. Раньше об этом языке мало говорили, но сейчас даже в школах заменяют Pascal на Python. При сдаче ЕГЭ можно решать задачи на "Питоне".
  • Много обучающего материала. Разные курсы, книги, уроки, примеры программ. Даже можно найти примеры программ на Python для Raspberry Pi. Это такой микрокомпьютер, который часто используют для построения умных домов, автоматических систем.

Какую версию Python выбрать

Существует две версии Python - 2 и 3. Начинающие при скачивании Python задаются вопросом о том, какую же версию стоит скачивать. Вторая версия уже устарела, и мало кто ею пользуется. Большинство уроков и примеры программ на Python - 3 версия. И в этой статье также используется Python 3 в примерах. Синтаксис не особо отличается, но некоторые библиотеки не поддерживают старую версию, в некоторых отличается немного синтаксис. Поэтому не стоит тратить время на вторую версию, нужно сразу скачивать и изучать третью.

Какую версию Python выбрать?

Самая первая программа

Такая традиция сложилась у программистов, что первой программой на любом языке программирования служит вывод текста Hello World!, что переводится с английского как «Привет, Мир!». Для осуществления этой задачи необходимо прописать лишь один оператор - print. И в скобках написать в кавычках текст, который нужно вывести на экран. Таким образом, первый наш пример программы на Python выглядит следующим образом:

print('Hello World!')

Любая программа работает по определенному алгоритму. Основными являются: линейный, разветвляющийся, циклический. Самый первый пример программы на Python, который был рассмотрен, то есть вывод текста, относится к линейному алгоритму. Зачастую в программах используются все виды алгоритмов. Ниже рассмотрим примеры простых программ на Python, относящихся к другим алгоритмам.

Ветвление

Ветвление, или же разветвляющийся алгоритм должен содержать хотя бы одну проверку условия. Для проверки условий в Python есть оператор if, что переводится как "если".

a=0
print('Введите число: ')
input(a)
if a==0:
	print('Вы ввели число 0')

В примере выше можно увидеть пример работы с оператором IF в Python. Сначала программа просит ввести число, далее пользователь вводит число (оператор input). Это число записывается в переменную a. Следующим идет условие, если переменная "a" равна нулю, то переменная выводит на экран текст, после чего работа программы прекращается. Также есть оператор else переводится как "иначе". Дополним нашу программу таким образом, что, если человек введет число, отличное от нуля, она оповестит пользователя об этом при помощи вывода текста. Итак, готовая программа выглядит следующим образом:

a=0
print('Введите число: ')
input(a)
if a==0:
	print('Вы ввели число 0')
else:
	print('Вы ввели число отличное от нуля')

Циклы в Python

Циклы служат для многократного повторения каких-либо действий. В Python для этого есть операторы for и while. Рассмотрим оба этих оператора.

Оператор While

Это циклы с условием, то есть тело цикла будет исполняться до того момента, пока условие истинно. Например, пока a = 0, прибавлять к переменной b переменную c.

Синтаксис выглядит следующим образом:

while условие:
	тело цикла

Пример программы на Python с использованием цикла While:

a = 1
while a <= 10:
    print(a ** 2)
    a += 1

Эта программа выводит квадраты чисел от 1 до 10. В теле цикла можно увидеть, что программа выводит каждый раз переменную a в квадрате, затем прибавляет к этой же переменной 1. Цикл выполняется до тех пор, пока переменная a не будет равна или больше 10. Чтобы программа выглядела более законченно и красиво, можно воспользоваться оператором else. Пример использования:

a = 1
while a <= 10:
    print(a ** 2)
    a += 1
else:
	print('Цикл завершен')

То есть если переменная a становится больше или равна 10, то на экран выводится сообщение "Цикл завершен". Добавили всего 2 строчки кода, а программа выглядит уже более красиво. Да и к тому же в будущем легче будет ориентироваться, если возникнет какая-нибудь ошибка, не придется долго искать.

Оператор For

Цикл For является менее универсальным, чем цикл While, но зато он работает быстрее. В основном при помощи for перебирают какие-либо данные. Например, строки и словари. Пример программы на Python:

for i in 'Hello world!':
	print(i * 2, end='')

В этом примере можно увидеть, что цикл for перебирает строку Hello World! и каждый символ строки повторяет два раза.

Операторы break и continue

Операторы break и continue используются в циклах для выхода из цикла или пропуска до следующей итерации. Пример использования оператора continue:

a = 1
while a <= 10:
    if a==5:
    	a += 1
    	continue
    
    print(a ** 2)
    a += 1
else:
	print('Цикл завершен')

В примере мы видим, что если переменная a равняется 5, то он пропускает 5 и начинает с 6. Так же применяется и оператор break, но вместо пропуска он будет выходить из цикла и переходить к другим действиям, если они есть. Если их нет - завершает программу.

Выполнение программы с использованием Continue

Графический интерфейс программ

Далее пойдут примеры программ на Python с графическим интерфейсом. Для их создания потребуется набор библиотек PyQT5. Этот набор является одним из самых мощных для создания графического интерфейса программы. Также есть библиотека TKinter для создания графического интерфейса, но он уступает по мощности PyQT5, хотя для простых программ можно использовать и TKinter. Для начала следует установить эту библиотеку, так как изначально ее в Python нет.

Самый простой пример программы на Python с PyQT5:

#!/usr/bin/python3
# -*- coding: utf-8 -*-

import sys
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QWidget


if __name__ == '__main__':

    app = QApplication(sys.argv)

    w = QWidget()
    w.resize(250, 150)
    w.move(300, 300)
    w.setWindowTitle('Simple')
    w.show()

    sys.exit(app.exec_())

Все очень гибко настраивается, можно настроить ширину экрана, высоту, название окна и много другого. Ниже можно увидеть окно, которое создается после выполнения кода выше.

Пример получившегося окна PyQT5

Пример использования библиотеки math

Язык программирования Python частенько используют для расчетов. Даже в NASA используют Python для таких целей. Чтобы проводить операции с числами, проводить различные расчеты, поможет библиотека math. Это очень мощная библиотека, которая изначально идет в составе "Питона", дополнительно устанавливать ее не надо. Рассмотрим пару примеров использования этой библиотеки.

Допустим, необходимо вычислить факториал заданного числа. Сделать это можно одним лишь оператором. Пример программы на Python:

import math
a=10
print(math.factorial(a))

Узнать остаток от деления a на b:

import math
a=10
b=2
print(math.fmod(a,b))

Допустим, нам нужно вычислить обратный гиперболический косинус числа B, делается это тоже с помощью одного оператора:

import math
a=10
print(math.acosh(a))

Построение графиков

Python также может составлять графики. Для этого используется библиотека MatPlotLib. Этой библиотеки нет изначально, ее надо устанавливать отдельно. Делается это очень просто, в командной строке нужно написать одну строчку:

pip install matplotlib

После чего стоит подождать некоторое время, пока библиотека не установится.

Пример кода для построения графиков синуса и косинуса:

import matplotlib as mpl 
import matplotlib.pyplot as plt 
import math

dpi = 80
fig = plt.figure(dpi = dpi, figsize = (512 / dpi, 384 / dpi) )
mpl.rcParams.update({'font.size': 10})

plt.axis([0, 10, -1.5, 1.5])

plt.title('Sine & Cosine')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('F(x)')

xs = []
sin_vals = []
cos_vals = []

x = 0.0 
while x < 10.0:
    sin_vals += [ math.sin(x) ]
    cos_vals += [ math.cos(x) ]
    xs += [x] 
    x += 0.1 

plt.plot(xs, sin_vals, color = 'blue', linestyle = 'solid',
         label = 'sin(x)')
plt.plot(xs, cos_vals, color = 'red', linestyle = 'dashed',
         label = 'cos(x)')

plt.legend(loc = 'upper right')
fig.savefig('trigan.png')
plt.show()

После выполнения кода можно увидеть следующее:

График Синуса и Косинуса

Django

На Python написано немало сайтов. Все больше и больше сайтов с каждым днем пишется на этом чудесном языке. А возможность этого предоставляет фреймворк Django. Даже предполагают, что через несколько лет Python сможет обогнать PHP на рынке. Многие IT-компании уже работают с этим языком. Например, "Яндекс". А известный облачный сервис Dropbox и вовсе полностью написан на "Питоне". Можно писать не только сайты, но и полноценные веб-приложения. К тому же он абсолютно бесплатный.

Python и Django? Что же такое Django?

IDE для программирования на Python

Инструмент программиста - всегда важно. Согласитесь, неудобно программировать на языке программирования Python в блокноте, тем более учитывая, как "Питон" относится к отступам. Существует несколько сред разработки, которыми чаще всего пользуются:

  • PyCharm. Это, наверное, самый известный IDE для Python. С ним работать очень удобно, подключение новых библиотек не занимает много времени. Но он скорее подходит для мощных компьютеров, на слабых ПК будет очень неудобно с ним работать, так как PyCharm требователен.
  • Sublime Text 3. Это и не среда разработки, это редактор кода, но зато какой! Он идеально подходит для слабых компьютеров. Программные коды придется запускать через командную строку.
  • Eclipse. На нем чаще всего пишут программисты на Java, но и для Python он отлично подойдет.
Рекомендации начинающим программистам на Python

Рекомендации

  • Не забывайте комментировать свой код. Многие не тратят на это время, а зря. Нужно заиметь привычку комментировать свой код, причем всегда. Например, если вы будете выкладывать свой пример программы на Python на какой-нибудь интернет-ресурс, нужно, чтобы другие программисты смогли понять ваш код, это очень важно.
  • Практикуйтесь и читайте книги. Практика нужна всегда. Участвуйте в Open Source проектах, решайте задачи. Также не забывайте смотреть примеры составления программ в Python другими программистами. Нужно научиться работать с чужим кодом. Ну и, конечно же, необходимо читать книги. Видео, статьи - это конечно круто, но ничто не заменит книги.
  • Научитесь пользоваться поисковыми системами. Зачастую на форумах можно увидеть, что люди спрашивают совершенно глупые вещи, ответы на которые можно найти на первых страницах поисковых систем. Практически на 95 % ваших вопросов можно найти ответы в Сети.
  • Не злоупотребляйте примерами программ. Научитесь писать сами код. Если вы только и будете смотреть примеры составления программ в Python других разработчиков и работать с ними, вы так и не научитесь писать свой код.

игры и сайты — Примеры известных проектов

Python входит в 5-ку самых популярных языков программирования. Он используется в самых разных областях IT, таких, как веб-разработка, машинное обучение, создание приложений и даже геймдев.

Где применяется Python

Python используется в разных областях программирования не просто так. Он прост в изучении, имеет приятный синтаксис и обладает достаточным для решения любых задач набором инструментов.

И хотя он не может потеснить Java и PHP с ведущих мест в веб-разработке, в сфере машинного обучения Python – язык номер один.

Создание приложений

Python можно использовать для разработки десктопных и мобильных приложений, для этого разработано много мощных инструментов. Однако крупные проекты зачастую не пишут только на одном Python полностью.

Python часто используется для разработки отдельных частей приложения, он позволяет создать простую систему моддинга. Благодаря высокой степени модульности, изменение одной части программы может не затрагивать другую.

Возможность встроить в Python код на С/C++ сглаживает проблему низкой скорости работы программ.

Можно и полностью разрабатывать полноценные приложения для мобильных устройств, используя фреймворки, например, Kivi.

Веб-разработка

Python захватил определенную часть сферы, но не может соперничать с такими гигантами, как PHP, Java и Node.js. Для реализации серверной логики они удобнее и мощнее Python.

На Python часто создаются решения, которые имеют узкую направленность. Например, отправку документа с сайта на принтер трудно реализовать на PHP, а Python легко справляется с этой задачей.

Python проигрывает, потому что он является языком общего назначения, PHP – это инструмент, заточенный только под веб-программирование, а Java уже давно используется в вебе.

Машинное обучение

Искусственный интеллект с каждым годом становится лучше, ученые одержимы идеей создать суперкомпьютер, превосходящий человека во всем.

Python стал абсолютным лидером в этой сфере по ряду причин:

  • Язык очень простой, это нравится ученым. Им не нужно тратить много времени на написание кода, вместо этого они могут сосредоточиться на проектировании ИИ.
  • В Python легко встраивается код на C и C++, что позволяет использовать C-код в тех местах, где важна скорость.
  • Python обзавелся достаточным количеством библиотек и фреймворков, созданных для упрощения машинного обучения.
  • Гибкость языка позволяет не ограничиваться какой-то одной парадигмой разработки, программист может писать как объектно-ориентированные программы, так и процедурные.

Интересные проекты на Python

Разработок много, но не все из них можно назвать успешными, однако есть проекты, заслуживающие внимания. Рассмотрим примеры известных программ, игр и сайтов написанных на Python.

Игры

На Python написаны сотни арканоидов, платформеров и других маленьких проектов, но, чтобы оценить возможности языка, следует рассмотреть большие разработки.

Mount and Blade

Mount and blade – это RPG, у которой нет аналогов. Игрок погружается в средневековый мир, путешествует по глобальной карте, набирает армию и завоевывает себе славу и власть. Когда начинается битва, игра превращается в средневековый симулятор сражений, игрок управляет персонажем от третьего лица, у него есть несколько десятков воинов, которым можно отдавать приказы, и он должен убить всех воинов противника.

Такой системы нет ни в одной игре. Стратегия, RPG и экшн — странная, но крутая смесь. Кроме того, на поле боя может быть несколько сотен воинов, управляемых компьютером, такой масштаб впечатляет.

Все скрипты написаны на Python. Игра отлично работает на слабых машинах. Особенность Python — возможность сделать проект модульным. Энтузиасты без проблем могут сделать дополнения для игры, изменить какую-то механику, текстуры и анимации, эти изменения никак не коснутся системных файлов игры.

Battlefield

Battlefield полюбили миллионы человек. Не стоит думать, что игра полностью написана на Python. Разработчики использовали его для создания некоторых скриптов, серверной части игры и её логики.

Игра вышла в 2005 году и имела подходящие для компьютеров того времени системные требования. Использование Python позволило ускорить разработку и не повлияло на производительностью

EVE Online

Как и в случае с Battlefield, в EVE Online Python использовался для создания игровой логики и управления серверной частью игры.

Разработчики использовали улучшенную версию интерпретатора, которая называется stackless python. Так как это ММО, сервер может обрабатывать миллионы запросов, и stackless python отлично справляется с этим.

Sims 4

Sims – это самый известный симулятор жизни.

Игра была на слуху около 4 лет, освещалась на различных событиях, занимала топы и, конечно, успешно продавалась. Чтобы дать игрокам больше контента и возможностей, разработчики использовали Python для реализации игрового моддинга, что позволило без проблем расширять игру с помощью дополнительного контента.

Civilization 4

Про цивилизацию слышал каждый геймер. Это глобальная пошаговая стратегия, сочетающая в себе дипломатию, развитие и войну.

Разработчики не ограничились использованием Python для реализации каких-то частей проекта, они написали на нём практически всю игру.

Программы

BitTorrent

Популярный торрент-клиент, которым пользуются миллионы людей, был полностью написан на Python.

Примечание: 6 версия программы была переписана на C++.

Blender

Это программа для работы с 3D графикой, способная соперничать с такими гигантами, как Maya и 3DMax.

Пользователь получает возможность создавать трехмерные модели, анимацию, а также видео и игры.

Главное преимущества программы заключается в том, что она распространяется бесплатно. Blender постоянно улучшается, дополняется с помощью различных расширений, получает все больше поддержки в виде видео-уроков и обучающих статей.

Python используется для создания логики, импорта и экспорта, автоматического выполнения задач и работы инструментов.

GIMP

GIMP является редактором растровой графики и, частично, векторной графики.

Он является единственной достойной заменой Adobe Photoshop в системе Linux и установлен на большинстве дистрибутивов по умолчанию.

Python использовали для создания фильтров, дополнительных модулей, некоторых скриптов.

Anki

Программа, которая использует метод интервальных повторений, чтобы пользователь мог легко запомнить нужную информацию (новые слова, формулы, ответы на тесты и другое).

Calibre

Любимое приложение каждого, кто читает много книг.

Программа позволяет просматривать, конвертировать и редактировать книги различных форматов, кроме того она поддерживает прямую работу с различными электронными книгами.

Искусственный интеллект

Python — лидер в сфере машинного обучения. Он может быть как основным языком проекта, так и использоваться в отдельных модулях.

Наиболее популярными являются ИИ, работающие с фотографиями и видео (поиск по фото, редактирование видео и фото, сопоставление различных фото и так далее). Программисты даже могут научить компьютер определять эмоциональное состояние человека по фотографии, хотя есть еще некоторые проблемы, связанные с индивидуальными особенностями мимики разных людей.

Обилие библиотек позволяет без проблем создавать ИИ, способные ориентироваться в пространстве, принимать решения, выполнять задачи, недоступные человеку.

Одним из новейших искуственных интеллектов, написанных на Python, является AlphaStar – искусственный интеллект для Starcraft 2.

Разработчики использовали PySC2 — инструменты, написанные на Python специально для SC2.

Сложность заключается в том, что компьютеру нужно делать и оценивать много вещей: разведывать противника, определять его стратегию, подстраивать свою игру под неё, принимать оптимальные решения по передвижению армии и многое другое.

AlphaStar – это нейросеть, которая улучшает сама себя. Сначала разработчики «показывали» ей записи игр, а позже выпустили играть с обычными игроками.

AlphaStar показал поразительные результаты, он обыграл одного из лучших игроков мира.

Сайты

Для работы с сайтами используют обычно фреймворк Django, превращающий Python в язык для веб-программирования.

Google

Это самая популярная поисковая система в мире.

Каждый день через сервера Google проходит огромный объем трафика, который обрабатывается и направляется с помощью Python.

YouTube

Это сайт, где пользователи могут загружать и смотреть видеоролики.

Он известен каждому пользователю интернета и ежедневно собирает миллиарды просмотров.

Facebook

Это самая популярная социальная сеть в мире, ежедневно пользователи загружаются миллионы картинок, меняют статусы, создаются посты — всё это обрабатывается с помощью инструментов языка Python.

Instagram

Популярная социальная сеть, которая используется людьми, чтобы делится историями из жизни, фотографиями, мыслями и так далее.

Всё, что связано с картинками (поиск, постинг, просмотр) обрабатывается кодом на Python.

Потенциал Python в крупных проектах

Python часто используют для прототипирования программ, позже они переписываются на другие языки программирования. Это очень удобно, потому что разработка таких прототипов очень быстрая, также она помогает понять, как будет выглядеть программа. На другой язык проект переписывается из-за низкой скорости выполнения кода на Python.

Да, этот язык можно использовать во всех крупных проектах, как инструмент для создания прототипов, но как насчет применения в финальной версии?

Если не рассматривать машинное обучение, и брать программы, которым жизненно важна скорость выполнения, то вряд ли для Python найдется место. Однако часто практикуется гибрид разных языков, например, Python и C++. Такой подход позволяет достичь и высокой скорости разработки и высокой скорости выполнения программы. На Python пишется большая часть кода, а на C++ лишь те участки, которые сильно влияют на скорость выполнения (например, функция по обработке и передаче большого количества данных в единицу времени).

Разработка чрезвычайно быстрых программ на Python / Блог компании RUVDS.com / Хабр
Ненавистники Python всегда говорят, что одной из причин того, что они не хотят использовать этот язык, является то, что Python — это медленно. Но то, что некая программа, независимо от используемого языка программирования, может считаться быстрой или медленной, очень сильно зависит от разработчика, который её написал, от его знаний и от умения создавать оптимизированный и высокопроизводительный код.

Автор статьи, перевод которой мы сегодня публикуем, предлагает доказать то, что те, кто называет Python медленным, неправы. Он хочет рассказать о том, как улучшить производительность Python-программ и сделать их по-настоящему быстрыми.

Измерение времени и профилирование


Прежде чем приступить к оптимизации какого-либо кода, сначала надо выяснить то, какие его части замедляют всю программу. Иногда узкое место программы может быть очевидным, но если программист не знает, где оно находится, он может воспользоваться некоторыми возможностями по его выявлению.

Ниже представлен код программы, который я буду использовать в демонстрационных целях. Он взят из документации к Python. Этот код возводит e в степень x:

# slow_program.py
from decimal import *

def exp(x):
    getcontext().prec += 2
    i, lasts, s, fact, num = 0, 0, 1, 1, 1
    while s != lasts:
        lasts = s
        i += 1
        fact *= i
        num *= x
        s += num / fact
    getcontext().prec -= 2
    return +s

exp(Decimal(150))
exp(Decimal(400))
exp(Decimal(3000))

Самый лёгкий способ «профилирования» кода


Для начала рассмотрим самый простой способ профилирования кода. Так сказать, «профилирование для ленивых». Он заключается в использовании команды Unix time:
~ $ time python3.8 slow_program.py

real 0m11,058s
user 0m11,050s
sys  0m0,008s

Такое профилирование вполне может дать программисту некие полезные сведения — в том случае, если ему нужно замерить время выполнения всей программы. Но обычно этого недостаточно.

Самый точный способ профилирования


На другом конце спектра методов профилирования кода лежит инструмент cProfile, который даёт программисту, надо признать, слишком много сведений:
~ $ python3.8 -m cProfile -s time slow_program.py
         1297 function calls (1272 primitive calls) in 11.081 seconds

   Ordered by: internal time

   ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
        3   11.079    3.693   11.079    3.693 slow_program.py:4(exp)
        1    0.000    0.000    0.002    0.002 {built-in method _imp.create_dynamic}
      4/1    0.000    0.000   11.081   11.081 {built-in method builtins.exec}
        6    0.000    0.000    0.000    0.000 {built-in method __new__ of type object at 0x9d12c0}
        6    0.000    0.000    0.000    0.000 abc.py:132(__new__)
       23    0.000    0.000    0.000    0.000 _weakrefset.py:36(__init__)
      245    0.000    0.000    0.000    0.000 {built-in method builtins.getattr}
        2    0.000    0.000    0.000    0.000 {built-in method marshal.loads}
       10    0.000    0.000    0.000    0.000 <frozen importlib._bootstrap_external>:1233(find_spec)
      8/4    0.000    0.000    0.000    0.000 abc.py:196(__subclasscheck__)
       15    0.000    0.000    0.000    0.000 {built-in method posix.stat}
        6    0.000    0.000    0.000    0.000 {built-in method builtins.__build_class__}
        1    0.000    0.000    0.000    0.000 __init__.py:357(namedtuple)
       48    0.000    0.000    0.000    0.000 <frozen importlib._bootstrap_external>:57(_path_join)
       48    0.000    0.000    0.000    0.000 <frozen importlib._bootstrap_external>:59(<listcomp>)
        1    0.000    0.000   11.081   11.081 slow_program.py:1(<module>)

Тут мы запускаем исследуемый скрипт с использованием модуля cProfile и применяем аргумент time. В результате строки вывода упорядочены по внутреннему времени (cumtime). Это даёт нам очень много информации. На самом деле то, что показано выше, это лишь около 10% вывода cProfile.

Проанализировав эти данные, мы можем увидеть, что причиной медленной работы программы является функция exp (вот уж неожиданность!). После этого мы можем заняться профилированием кода, используя более точные инструменты.

Исследование временных показателей выполнения конкретной функции


Теперь мы знаем о том месте программы, куда нужно направить наше внимание. Поэтому мы можем решить заняться исследованием медленной функции, не профилируя другой код программы. Для этого можно воспользоваться простым декоратором:
def timeit_wrapper(func):
    @wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start = time.perf_counter()  # В качестве альтернативы тут можно использовать time.process_time()
        func_return_val = func(*args, **kwargs)
        end = time.perf_counter()
        print('{0:<10}.{1:<8} : {2:<8}'.format(func.__module__, func.__name__, end - start))
        return func_return_val
    return wrapper

Этот декоратор можно применить к функции, которую нужно исследовать:
@timeit_wrapper
def exp(x):
    ...


print('{0:<10} {1:<8} {2:^8}'.format('module', 'function', 'time'))
exp(Decimal(150))
exp(Decimal(400))
exp(Decimal(3000))

Теперь после запуска программы мы получим следующие сведения:
~ $ python3.8 slow_program.py
module     function   time
__main__  .exp      : 0.003267502994276583
__main__  .exp      : 0.038535295985639095
__main__  .exp      : 11.728486061969306

Тут стоит обратить внимание на то, какое именно время мы планируем измерять. Соответствующий пакет предоставляет нам такие показатели, как time.perf_counter и time.process_time. Разница между ними заключается в том, что perf_counter возвращает абсолютное значение, в которое входит и то время, в течение которого процесс Python-программы не выполняется. Это значит, что на этот показатель может повлиять нагрузка на компьютер, создаваемая другими программами. Показатель process_time возвращает только пользовательское время (user time). В него не входит системное время (system time). Это даёт нам только сведения о времени выполнения нашего процесса.

Ускорение кода


А теперь переходим к самому интересному. Поработаем над ускорением программы. Я (по большей части) не собираюсь показывать тут всякие хаки, трюки и таинственные фрагменты кода, которые волшебным образом решают проблемы производительности. Я, в основном, хочу поговорить об общих идеях и стратегиях, которые, если ими пользоваться, могут очень сильно повлиять на производительность. В некоторых случаях речь идёт о 30% повышении скорости выполнения кода.

▍Используйте встроенные типы данных


Использование встроенных типов данных — это совершенно очевидный подход к ускорению кода. Встроенные типы данных чрезвычайно быстры, в особенности — если сравнить их с пользовательскими типами, вроде деревьев или связных списков. Дело тут, в основном, в том, что встроенные механизмы языка реализованы средствами C. Если описывать нечто средствами Python — нельзя добиться того же уровня производительности.

▍Применяйте кэширование (мемоизацию) с помощью lru_cache


Кэширование — популярный подход к повышению производительности кода. О нём я уже писал, но полагаю, что о нём стоит рассказать и здесь:
import functools
import time

# кэширование до 12 различных результатов
@functools.lru_cache(maxsize=12)
def slow_func(x):
    time.sleep(2)  # Имитируем длительные вычисления
    return x

slow_func(1)  # ... ждём 2 секунды до возврата результата
slow_func(1)  # результат уже кэширован - он возвращается немедленно!

slow_func(3)  # ... опять ждём 2 секунды до возврата результата

Вышеприведённая функция имитирует сложные вычисления, используя time.sleep. Когда её в первый раз вызывают с параметром 1 — она ждёт 2 секунды и возвращает результат только после этого. Когда же её снова вызывают с тем же параметром, оказывается, что результат её работы уже кэширован. Тело функции в такой ситуации не выполняется, а результат возвращается немедленно. Здесь можно найти примеры применения кэширования, более близкие к реальности.

▍Используйте локальные переменные


Применяя локальные переменные, мы учитываем скорость поиска переменной в каждой области видимости. Я говорю именно о «каждой области видимости», так как тут я имею в виду не только сопоставление скорости работы с локальными и глобальными переменными. На самом деле, разница в работе с переменными наблюдается даже, скажем, между локальными переменными в функции (самая высокая скорость), атрибутами уровня класса (например — self.name, это уже медленнее), и глобальными импортированными сущностями наподобие time.time (самый медленный из этих трёх механизмов).

Улучшить производительность можно, используя следующие подходы к присваиванию значений, которые несведущему человеку могут показаться совершенно ненужными и бесполезными:

#  Пример #1
class FastClass:

    def do_stuff(self):
        temp = self.value  # это ускорит цикл
        for i in range(10000):
            ...  # Выполняем тут некие операции с `temp`

#  Пример #2
import random

def fast_function():
    r = random.random
    for i in range(10000):
        print(r())  # здесь вызов `r()` быстрее, чем был бы вызов random.random()

▍Оборачивайте код в функции


Этот совет может показаться противоречащим здравому смыслу, так как при вызове функции в стек попадают некие данные и система испытывает дополнительную нагрузку, обрабатывая операцию возврата из функции. Однако эта рекомендация связана с предыдущей. Если вы просто поместите весь свой код в один файл, не оформив в виде функции, он будет выполняться гораздо медленнее из-за использования глобальных переменных. Это значит, что код можно ускорить, просто обернув его в функцию main() и один раз её вызвав:
def main():
    ...  # Весь код, который раньше был глобальным

main()

▍Не обращайтесь к атрибутам


Ещё один механизм, способный замедлить программу — это оператор точка (.), который используется для доступа к атрибутам объектов. Этот оператор вызывает выполнение процедуры поиска по словарю с использованием __getattribute__, что создаёт дополнительную нагрузку на систему. Как ограничить влияние этой особенности Python на производительность?
#  Медленно:
import re

def slow_func():
    for i in range(10000):
        re.findall(regex, line)  # Медленно!

#  Быстро:
from re import findall

def fast_func():
    for i in range(10000):
        findall(regex, line)  # Быстрее!

▍Остерегайтесь строк


Операции на строках могут сильно замедлить программу в том случае, если выполняются в циклах. В частности, речь идёт о форматировании строк с использованием %s и .format(). Можно ли их чем-то заменить? Если взглянуть на недавний твит Раймонда Хеттингера, то можно понять, что единственный механизм, который надо использовать в подобных ситуациях — это f-строки. Это — самый читабельный, лаконичный и самый быстрый метод форматирования строк. Вот, в соответствии с тем твитом, список методов, которые можно использовать для работы со строками — от самого быстрого к самому медленному:
f'{s} {t}'  # Быстро!
s + '  ' + t
' '.join((s, t))
'%s %s' % (s, t)
'{} {}'.format(s, t)
Template('$s $t').substitute(s=s, t=t)  # Медленно!

▍Знайте о том, что и генераторы могут работать быстро


Генераторы — это не те механизмы, которые, по своей природе, являются быстрыми. Дело в том, что они были созданы для выполнения «ленивых» вычислений, что экономит не время, а память. Однако экономия памяти может привести к тому, что программы будут выполняться быстрее. Как это возможно? Дело в том, что при обработке большого набора данных без использования генераторов (итераторов) данные могут привести к переполнению L1-кэша процессора, что значительно замедлит операции по поиску значений в памяти.

Если речь идёт о производительности, очень важно стремиться к тому, чтобы процессор мог бы быстро обращаться к обрабатываемым им данным, чтобы они находились бы как можно ближе к нему. А это значит, что такие данные должны помещаться в процессорном кэше. Этот вопрос затрагивается в данном выступлении Раймонда Хеттингера.

Итоги


Первое правило оптимизации заключается в том, что оптимизацией заниматься не нужно. Но если без оптимизации никак не обойтись, тогда я надеюсь, что советы, которыми я поделился, вам в этом помогут.

Уважаемые читатели! Как вы подходите к оптимизации производительности своего Python-кода?

100+ крутых проектов, созданных с помощью Python

Хотите проверить, насколько могуч Python? Мы собрали подборку проектов, созданных с помощью Python, которые докажут, что этот язык способен на многое.

  • Canto − RSS-демон и Canto Curses клиент
  • Deluge − популярный, легкий, кросс-платформенный клиент BitTorrent
  • gPodder − простой медиа-агрегатор и проигрыватель подкастов
  • Pi-Hole − приложение для блокировки интернет-трекинга
  • Planet − агрегатор каналов RSS и Atom, предназначенный для сбора сообщений из блогов и отображения их на одной странице
  • Qute Browser − vim-looked бразуер на PyQt5
  • Tribler − конфиденциальный клиент BitTorrent с поддержкой P2P-контента

  • Beets − менеджер музыкальных библиотек c поиском копий, поддержкой транскодирования и тегов, интеграцией с MusicBrainz, Discogs и другими
  • Exaile − аудиоплеер, редактор тегов и органайзер библиотеки
  • Friture − сервис для визуализации и анализа данных в режиме реального времени
  • GNU Solfege − программа для тренировки слуха музыкантов
  • MusicBrainz Picard − идентификация и маркировка аудиозаписей
  • SoundConverter − транскодер аудиофайлов на основе GNOME

  • Flowblade − программа для редактирования видео на Linux
  • OpenShot − видеоредактор для FreeBSD, Linux, macOS и Windows
  • Pitivi − видеоредактор для Linux, построенный на GStreamer

  • FreeCAD − 3D CAD Modeler и ПО для моделирования зданий с поддержкой метода конечных элементов
  • MakeHuman − программа для создания 3D-моделей гуманоидов
  • MyPaint − растровый графический редактор для художников
  • OCRopus − система анализа документов и распознавания символов
  • SK1 − многофункциональная программа для иллюстрации


Frets on Fire X − приложение с поддержкой игры на гитаре, басу, ударных и вокала
Lucas Chess − шахматный клиент для Windows
PyChess − продвинутый шахматный клиент
PySolFC − коллекция карточных игр
Unknown Horizons − 2D-симулятор стратегии про экономику и городское строительство

  • Attic − система резервного копирования с дополнительным шифрованием
  • Autokey − автоматизация рабочего стола для Linux и X11
  • Bleachbit − программа для очистки диска
  • Bup − система резервного копирования на основе git packfile
  • Excalibur − веб-интерфейс для извлечения табличных данных из PDF-файлов
  • gmvault − инструмент для резервного копирования учетных записей gmail
  • Metamorphose − программа для массового переименования файлов и папок
  • nvda − Non-Visual Desktop Access − программа для чтения с экрана для Windows
  • Ranger − консольный файловый менеджер, вдохновленный vim


Calibre − менеджер электронных книг, предназначенный для просмотра, конвертации, редактирования
CherryTree − личный блокнот, похожий на вики, с подсветкой текста и синтаксиса
Gramps − ПО для любителей генеалогии
Invenio − платформа для запуска доверенного цифрового хранилища
PyMedusa − менеджер видео-библиотеки для ТВ-шоу, с автозагрузкой
Radicale − простой CalDAV (календарь) и CardDAV (контакт) сервер
WiKID Pad − блокнот для записи мыслей
Zim Wiki − вики для ведения заметок, составления списков и черчения

100+ крутых проектов, созданных с помощью Python

  • Askbot − веб-платформа, похожая на StackOverflow, с тегами, репутацией, значками
  • Gajim − легкий клиент для обмена мгновенными сообщениями с использованием протокола XMPP
  • GlobaLeaks − веб-приложение для безопасной и анонимной рассылки оповещений
  • Mailman − веб-приложение и почтовый сервер для управления подписками и архивами
  • Mailpile − почтовый клиент с функциями шифрования и конфиденциальности
  • Modoboa − почтовый хостинг и платформа для управления с интерфейсом на основе Django. Интегрируется с Postfix и Dovecot
  • MoinMoin − собственная веб-программа Python для создания вики
  • OfflineIMAP − считыватель и синхронизатор IMAP
  • Pootle − веб-приложение для совместного перевода
  • RapidSMS − платформа для обмена текстовыми SMS-сообщениями
  • Seafile − система хранения и синхронизации файлов
  • TahoeLAFS − облачная система хранения для надежного распределенного хранения данных
  • Virtaal − графический интерфейс для выполнения перевода с поддержкой различных форматов
  • Zulip − мощный чат-сервер и веб-клиент с поддержкой потоковых диалогов

  • Anki − настольное приложение для запоминания с помощью флеш-карт
  • Mnemosyne − программа с интервальным повторением для эффективного запоминания
  • NBGrader − приложение на основе Jupyter, которое позволяет преподавателям создавать и оценивать задания
  • Open edX Platform − платформа для создания онлайн-курсов

  • ASCEND − система математического моделирования химических процессов
  • CellProfiler − интерактивное исследование данных, анализ и классификация наборов биологических изображений
  • CoCalc − совместные вычисления в облаке с поддержкой научного стека Python, SageMath, R, LaTeX, Markdown. Также имеется чат, управление курсами и другие функции
  • Dissem.in − веб-платформа, помогающая исследователям загружать свои статьи в репозитории открытого доступа
  • Mayavi − универсальный инструмент для визуализации научных данных
  • Veusz − научные 2D и 3D графики, предназначенные для создания готовых к публикации PDF или SVG-графиков

  • Abilian SBE − ПО с открытым исходным кодом, для управления бизнесом компании
  • Django-CMS − система управления контентом на основе инфраструктуры Django с контролем версий, поддержкой нескольких сайтов и многим другим
  • Ella − основанная на Django система управления контентом с упором на мировые новостные сайты и интернет-журналы
  • Mezzanine − гибкая платформа управления контентом, построенная на платформе Django
  • Plone − расширяемая система управления корпоративным контентом, основанная на Zope
  • Plumi − система управления контентом для обмена видео на основе Plone
  • Saleor − модульная e-commerce площадка на базе Django, GraphQL и ReactJS
  • Wagtail − система управления контентом, ориентированная на гибкость и удобство использования

  • ERP5 − веб-система ERP, CRM, DMS и Big Data с сотнями встроенных модулей, разработанная для масштабируемости
  • ERPNext − веб-система ERP с учетом, инвентаризацией, CRM, продажами, закупками, управлением проектами и HR. Построен на Frappe и MariaDB.
  • Odoo − ERP и CRM со множеством встроенных модулей
  • Tryton − модульная веб-ERP, предназначенная для компаний всех размеров

  • Cactus − генератор страниц с использованием шаблонов Django
  • Chert − генератор со встроенной поддержкой списков
  • Lektor − генератор статических страниц со встроенной консолью администратора
  • Nikola − настраиваемый генератор с поддержкой Markdown, reST, Jupyter и HTML
  • Pelican − генератор с поддержкой синтаксисов Markdown и reST

SCM

  • Git Cola − кросс-платформенная оболочка для GUI git
  • GNU Bazaar − распределенная и клиент-серверная система контроля версий
  • Patchwork − система отслеживания исправлений в коде
  • RhodeCode − платформа для управления исходным кодом
  • Roundup − система отслеживания проблем с интерфейсами, сетью и электронной почтой
  • ViewVC − браузерный интерфейс для CVS и контроля субверсий

Обзор кода

  • Meld − средство визуального сравнения файлов и каталогов, поддерживающее многие системы контроля версий, включая Git, Mercurial, Bazaar и Subversion
  • Review Board − инструмент для проверки кода проектов
  • Rietveld − основанный на Django инструмент для совместного анализа кода для Subversion

Ops

  • Ansible − автоматизация на основе playbook
  • Barman − удаленное резервное копирование и аварийное восстановление для PostgreSQL
  • Cobbler − установочный сервер Linux, который позволяет быстро настроить среды сетевой установки
  • fail2ban − демон для запрета хостов, которые вызывают ошибки аутентификации на серверах Linux
  • Ganeti − инструмент управления виртуальными машинами, основанный на существующих технологиях виртуализации, таких, как Xen и KVM
  • Gunicorn − разветвленный WSGI-сервер, запущенный как аналог Unicorn
  • Iris − автоматизированная система оповещения о происшествиях, разработанная и используемая в LinkedIn
  • NColony − менеджер процессов
  • OpenStack − облачная операционная система, которая управляет пулами вычислительных ресурсов, хранилищ и сетевых ресурсов в центре обработки данных
  • pgcli − интерактивный клиент PostgreSQL, выполняющий автозаполнение и подсветку синтаксиса
  • WAL-E − архивирование файлов PostgreSQL WAL и резервных копий

Безопасность

100+ крутых проектов, созданных с помощью Python

  • Cowrie − ПО для фиксирования хакерских атак и выявления их источников
  • MITMproxy − интерактивный протокол TLS с возможностью перехвата HTTP-прокси для тестеров на проникновение и разработчиков программного обеспечения
  • PyEW − инструмент для анализа вредоносных программ
  • XSStrike − пакет обнаружения XSS, оснащенный рукописными анализаторами, механизмом фаззинга и сканером производительности

  • Eric IDE − редактор Python и IDE, основанные на Qt, с интегрированным управлением Scintilla
  • Gedit − текстовый редактор GNOME
  • Jupyter Notebook − веб-среда для интерактивных вычислений
  • Komodo Edit − многоязычный редактор кода, написанный на JS, Python и C ++, основанный на платформе Mozilla
  • Leo Editor − менеджер персональной информации
  • mu − небольшой, простой редактор, разработанный для начинающих программистов на Python
  • Ninja IDE − кросс-платформенная IDE Python с управлением проектами, линтингом, расширениями
  • Pluma − UTF-8 редактор для MATE
  • Spyder IDE − научная среда для ученых, инженеров и аналитиков данных с использованием Python
  • Thonny − среда разработки Python для начинающих, предназначенная для обучения программированию

Пакетные менеджеры

Image result for packet manager

  • Conda − независимый от ОС системный менеджер двоичных пакетов и экосистема, с акцентом на Python
  • dnf − Dandified YUM (DNF) − преемник yum
  • pip − менеджер пакетов Python
  • pipenv − обертка вокруг pip, virtualenv и pip-tools для более комфортного процесса управления пакетами
  • Poetry − независимый подход к управлению зависимостями и пакетированию в Python
  • Portage − система управления пакетами, созданная и используемая Gentoo Linux, а также Chrome OS, Sabayon и Funtoo Linux
  • yum − автоматическое средство обновления и установки/удаления пакетов для систем на основе RPM (Fedora, RHEL)

  • Bandersnatch − зеркальный клиент PyPI, соответствующий PEP 381
  • devpi − промежуточный сервер PyPI, а также инструмент для упаковки, тестирования, выпуска, с веб-интерфейсом и интерфейсом поиска − как PyPI
  • Warehouse − серверное программное обеспечение, поддерживающее PyPI, откуда загружается большинство библиотек Python

Создание

  • bitbake − механизм выполнения задач, позволяющий эффективно и параллельно выполнять задачи оболочки и Python при работе в рамках сложных ограничений зависимости между задачами
  • buildbot − система планирования с учетом потребностей непрерывной интеграции и упаковки программного обеспечения
  • Buildout − инструмент автоматизации развертывания
  • GYP − AKA 'Generate Your Projects', система сборки, которая генерирует другие системы сборки
  • Meson − система сборки, рассчитанная на скорость и удобство использования
  • Pants − сборка системы, предназначенной для монолитных хранилищ

Shell

  • Oil − новая оболочка, совместимая с bash и dash, с улучшенным собственным языком
  • Xonsh − кросс-платформенный язык оболочки и командная строка. Язык является расширенным набором Python 3.4+ с дополнительными примитивами оболочки.

Источник: Подборка проектов, созданных с помощью Python GitHub

Основы языка программирования Python за 10 минут / Хабр

На сайте Poromenos' Stuff была
опубликована статья, в которой, в сжатой форме,
рассказывают об основах языка Python. Я предлагаю вам перевод этой статьи. Перевод не дословный. Я постарался подробнее объяснить некоторые моменты, которые могут быть непонятны.

Если вы собрались изучать язык Python, но не можете найти подходящего руководства, то эта
статья вам очень пригодится! За короткое время, вы сможете познакомиться с
основами языка Python. Хотя эта статья часто опирается
на то, что вы уже имеете опыт программирования, но, я надеюсь, даже новичкам
этот материал будет полезен. Внимательно прочитайте каждый параграф. В связи с
сжатостью материала, некоторые темы рассмотрены поверхностно, но содержат весь
необходимый метриал.



Основные свойства

Python не требует явного объявления переменных, является регистро-зависим (переменная var не эквивалентна переменной Var или VAR — это три разные переменные) объектно-ориентированным языком.

Синтаксис

Во первых стоит отметить интересную особенность Python. Он не содержит операторных скобок (begin..end в pascal или {..}в Си), вместо этого блоки выделяются отступами: пробелами или табуляцией, а вход в блок из операторов осуществляется двоеточием. Однострочные комментарии начинаются со знака фунта «#», многострочные — начинаются и заканчиваются тремя двойными кавычками «"""».
Чтобы присвоить значение пременной используется знак «=», а для сравнения —
«==». Для увеличения значения переменной, или добавления к строке используется оператор «+=», а для уменьшения — «-=». Все эти операции могут взаимодействовать с большинством типов, в том числе со строками. Например


>>> myvar = 3
>>> myvar += 2
>>> myvar -= 1
""«Это многострочный комментарий
Строки заключенные в три двойные кавычки игнорируются»""
>>> mystring = «Hello»
>>> mystring += " world."
>>> print mystring
Hello world.
# Следующая строка меняет
значения переменных местами. (Всего одна строка!)
>>> myvar, mystring = mystring, myvar

Структуры данных

Python содержит такие структуры данных как списки (lists), кортежи (tuples) и словари (dictionaries). Списки — похожи на одномерные массивы (но вы можете использовать Список включающий списки — многомерный массив), кортежи — неизменяемые списки, словари — тоже списки, но индексы могут быть любого типа, а не только числовыми. "Массивы" в Python могут содержать данные любого типа, то есть в одном массиве может могут находиться числовые, строковые и другие типы данных. Массивы начинаются с индекса 0, а последний элемент можно получить по индексу -1 Вы можете присваивать переменным функции и использовать их соответственно.


>>> sample = [1, [«another», «list»], («a», «tuple»)] #Список состоит из целого числа, другого списка и кортежа
>>> mylist = [«List item 1», 2, 3.14] #Этот список содержит строку, целое и дробное число
>>> mylist[0] = «List item 1 again» #Изменяем первый (нулевой) элемент листа mylist
>>> mylist[-1] = 3.14 #Изменяем последний элемент листа
>>> mydict = {«Key 1»: «Value 1», 2: 3, «pi»: 3.14} #Создаем словарь, с числовыми и целочисленным индексами
>>> mydict[«pi»] = 3.15 #Изменяем элемент словаря под индексом «pi».
>>> mytuple = (1, 2, 3) #Задаем кортеж
>>> myfunction = len #Python позволяет таким образом объявлять синонимы функции
>>> print myfunction(list)
3

Вы можете использовать часть массива, задавая первый и последний индекс через двоеточие «:». В таком случае вы получите часть массива, от первого индекса до второго не включительно. Если не указан первый элемент, то отсчет начинается с начала массива, а если не указан последний — то масив считывается до последнего элемента. Отрицательные значения определяют положение элемента с конца. Например:


>>> mylist = [«List item 1», 2, 3.14]
>>> print mylist[:] #Считываются все элементы массива
['List item 1', 2, 3.1400000000000001]
>>> print mylist[0:2] #Считываются нулевой и первый элемент массива.
['List item 1', 2]
>>> print mylist[-3:-1] #Считываются элементы от нулевого (-3) до второго (-1) (не включительно)
['List item 1', 2]
>>> print mylist[1:] #Считываются элементы от первого, до последнего
[2, 3.14]

Строки

Строки в Python обособляются кавычками двойными «"» или одинарными «'». Внутри двойных ковычек могут присутствовать одинарные или наоборот. К примеру строка «Он сказал 'привет'!» будет выведена на экран как «Он сказал 'привет'!». Если нужно использовать строку из несколько строчек, то эту строку надо начинать и заканчивать тремя двойными кавычками «"""». Вы можете подставить в шаблон строки элементы из кортежа или словаря. Знак процента «%» между строкой и кортежем, заменяет в строке символы «%s» на элемент кортежа. Словари позволяют вставлять в строку элемент под заданным индексом. Для этого надо использовать в строке конструкцию «%(индекс)s». В этом случае вместо «%(индекс)s» будет подставлено значение словаря под заданным индексом.


>>>print «Name: %s\nNumber: %s\nString: %s» % (myclass.name, 3, 3 * "-")
Name: Poromenos
Number: 3
String: —  
strString = ""«Этот текст расположен
на нескольких строках»""
 
>>> print «This %(verb)s a %(noun)s.» % {«noun»: «test», «verb»: «is»}
This is a test.

Операторы

Операторы while, if, for составляют операторы перемещения. Здесь нет аналога оператора select, так что придется обходиться if. В операторе for происходит сравнение переменной и списка. Чтобы получить список цифр до числа <number> — используйте функцию range(<number>). Вот пример использования операторов


rangelist = range(10) #Получаем список из десяти цифр (от 0 до 9)
>>> print rangelist
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
for number in rangelist: #Пока переменная number (которая каждый раз увеличивается на единицу) входит в список…
# Проверяем входит ли переменная
# numbers в кортеж чисел (3, 4, 7, 9)
if number in (3, 4, 7, 9): #Если переменная number входит в кортеж (3, 4, 7, 9)...
# Операция «break» обеспечивает
# выход из цикла в любой момент
break
else:
# «continue» осуществляет «прокрутку»
# цикла. Здесь это не требуется, так как после этой операции
# в любом случае программа переходит опять к обработке цикла
continue
else:
# «else» указывать необязательно. Условие выполняется
# если цикл не был прерван при помощи «break».
pass # Ничего не делать
 
if rangelist[1] == 2:
print «The second item (lists are 0-based) is 2»
elif rangelist[1] == 3:
print «The second item (lists are 0-based) is 3»
else:
print «Dunno»
 
while rangelist[1] == 1:
pass

Функции

Для объявления функции служит ключевое слово «def». Аргументы функции задаются в скобках после названия функции. Можно задавать необязательные аргументы, присваивая им значение по умолчанию. Функции могут возвращать кортежи, в таком случае надо писать возвращаемые значения через запятую. Ключевое слово «lambda» служит для объявления элементарных функций .


# arg2 и arg3 — необязательые аргументы, принимают значение объявленное по умолчни,
# если не задать им другое значение при вызове функци.
def myfunction(arg1, arg2 = 100, arg3 = «test»):
return arg3, arg2, arg1
#Функция вызывается со значением первого аргумента — "Argument 1", второго — по умолчанию, и третьего — "Named argument".
>>>ret1, ret2, ret3 = myfunction(«Argument 1», arg3 = «Named argument»)
# ret1, ret2 и ret3 принимают значения "Named argument", 100, "Argument 1" соответственно
>>> print ret1, ret2, ret3
Named argument 100 Argument 1
 
# Следующая запись эквивалентна def f(x): return x + 1
functionvar = lambda x: x + 1
>>> print functionvar(1)
2

Классы

Язык Python ограничен в множественном наследовании в классах. Внутренние переменные и внутренние методы классов начинаются с двух знаков нижнего подчеркивания «__» (например «__myprivatevar»). Мы можем также присвоить значение переменной класса извне. Пример:


class Myclass:
common = 10
def __init__(self):
self.myvariable = 3
def myfunction(self, arg1, arg2):
return self.myvariable
 
# Здесь мы объявили класс Myclass. Функция __init__ вызывается автоматически при инициализации классов.
>>> classinstance = Myclass() # Мы инициализировали класс и переменная myvariable приобрела значение 3 как заявлено в методе инициализации
>>> classinstance.myfunction(1, 2) #Метод myfunction класса Myclass возвращает значение переменной myvariable
3
# Переменная common объявлена во всех классах
>>> classinstance2 = Myclass()
>>> classinstance.common
10
>>> classinstance2.common
10
# Поэтому, если мы изменим ее значение в классе Myclass изменятся
# и ее значения в объектах, инициализированных классом Myclass
>>> Myclass.common = 30
>>> classinstance.common
30
>>> classinstance2.common
30
# А здесь мы не изменяем переменную класса. Вместо этого
# мы объявляем оную в объекте и присваиваем ей новое значение
>>> classinstance.common = 10
>>> classinstance.common
10
>>> classinstance2.common
30
>>> Myclass.common = 50
# Теперь изменение переменной класса не коснется
# переменных объектов этого класса
>>> classinstance.common
10
>>> classinstance2.common
50
 
# Следующий класс является наследником класса Myclass
# наследуя его свойства и методы, ктому же класс может
# наследоваться из нескольких классов, в этом случае запись
# такая: class Otherclass(Myclass1, Myclass2, MyclassN)
class Otherclass(Myclass):
def __init__(self, arg1):
self.myvariable = 3
print arg1
 
>>> classinstance = Otherclass(«hello»)
hello
>>> classinstance.myfunction(1, 2)
3
# Этот класс не имеет совйтсва test, но мы можем
# объявить такую переменную для объекта. Причем
# tэта переменная будет членом только classinstance.
>>> classinstance.test = 10
>>> classinstance.test
10

Исключения

Исключения в Python имеют структуру try-except [exceptionname]:


def somefunction():
try:
# Деление на ноль вызывает ошибку
10 / 0
except ZeroDivisionError:
# Но программа не "Выполняет недопустимую операцию"
# А обрабатывает блок исключения соответствующий ошибке «ZeroDivisionError»
print «Oops, invalid.»
 
>>> fnexcept()
Oops, invalid.

Импорт

Внешние библиотеки можно подключить процедурой «import [libname]», где [libname] — название подключаемой библиотеки. Вы так же можете использовать команду «from [libname] import [funcname]», чтобы вы могли использовать функцию [funcname] из библиотеки [libname]


import random #Импортируем библиотеку «random»
from time import clock #И заодно функцию «clock» из библиотеки «time»
 
randomint = random.randint(1, 100)
>>> print randomint
64

Работа с файловой системой

Python имеет много встроенных библиотек. В этом примере мы попробуем сохранить в бинарном файле структуру списка, прочитать ее и сохраним строку в текстовом файле. Для преобразования структуры данных мы будем использовать стандартную библиотеку «pickle»


import pickle
mylist = [«This», «is», 4, 13327]
# Откроем файл C:\binary.dat для записи. Символ «r»
# предотвращает замену специальных сиволов (таких как \n, \t, \b и др.).
myfile = file(r«C:\binary.dat», «w»)
pickle.dump(mylist, myfile)
myfile.close()
 
myfile = file(r«C:\text.txt», «w»)
myfile.write(«This is a sample string»)
myfile.close()
 
myfile = file(r«C:\text.txt»)
>>> print myfile.read()
'This is a sample string'
myfile.close()
 
# Открываем файл для чтения
myfile = file(r«C:\binary.dat»)
loadedlist = pickle.load(myfile)
myfile.close()
>>> print loadedlist
['This', 'is', 4, 13327]

Особенности

  • Условия могут комбинироваться. 1 < a < 3 выполняется тогда, когда а больше 1, но меньше 3.
  • Используйте операцию «del» чтобы очищать переменные или элементы массива.
  • Python предлагает большие возможности для работы со списками. Вы можете использовать операторы объявлении структуры списка. Оператор for позволяет задавать элементы списка в определенной последовательности, а if — позволяет выбирать элементы по условию.

>>> lst1 = [1, 2, 3]
>>> lst2 = [3, 4, 5]
>>> print [x * y for x in lst1 for y in lst2]
[3, 4, 5, 6, 8, 10, 9, 12, 15]
>>> print [x for x in lst1 if 4 > x > 1]
[2, 3]
# Оператор «any» возвращает true, если хотя
# бы одно из условий, входящих в него, выполняется.
>>> any(i % 3 for i in [3, 3, 4, 4, 3])
True
# Следующая процедура подсчитывает количество
# подходящих элементов в списке
>>> sum(1 for i in [3, 3, 4, 4, 3] if i == 3)
3
>>> del lst1[0]
>>> print lst1
[2, 3]
>>> del lst1

  • Глобальные переменные объявляются вне функций и могут быть прочитанны без каких либо объявлений. Но если вам необходимо изменить значение глобальной переменной из функции, то вам необходимо объявить ее в начале функции ключевым словом «global», если вы этого не сделаете, то Python объявит переменную, доступную только для этой функции.

number = 5
 
def myfunc():
# Выводит 5
print number
 
def anotherfunc():
# Это вызывает исключение, поскольку глобальная апеременная
# не была вызванна из функции. Python в этом случае создает
# одноименную переменную внутри этой функции и доступную
# только для операторов этой функции.
print number
number = 3
 
def yetanotherfunc():
global number
# И только из этой функции значение переменной изменяется.
number = 3

Эпилог

Разумеется в этой статье не описываются все возможности Python. Я надеюсь что эта статья поможет вам, если вы захотите и в дальнейшем изучать этот язык программирования.

Преимущества Python

  • Скорость выполнения программ написанных на Python очень высока. Это связанно с тем, что основные библиотеки Python
    написаны на C++ и выполнение задач занимает меньше времени, чем на других языках высокого уровня.
  • В связи с этим вы можете писать свои собственные модули для Python на C или C++
  • В стандартныx библиотеках Python вы можете найти средства для работы с электронной почтой, протоколами
    Интернета, FTP, HTTP, базами данных, и пр.
  • Скрипты, написанные при помощи Python выполняются на большинстве современных ОС. Такая переносимость обеспечивает Python применение в самых различных областях.
  • Python подходит для любых решений в области программирования, будь то офисные программы, вэб-приложения, GUI-приложения и т.д.
  • Над разработкой Python трудились тысячи энтузиастов со всего мира. Поддержкой современных технологий в стандартных библиотеках мы можем быть обязаны именно тому, что Python был открыт для всех желающих.
Как начать программировать на Python — руководства на Skillbox

запись вебинара

 2 часа2  мин.

статья

 15 мин.

Экономия времени

 1ч. 47 мин.

  1. Легко читаемый код — синтаксис языка построен таким образом, что он не позволяет писать «некрасивый» и неструктурированный код. Программа на Python выглядит как английский текст.
  2. Переносимость языка — Python является интерпретируемым языком и работает под виртуальной машиной, а это означает, что его можно запускать на разных платформах: MacOS, Linux, Windows, Android, iOS и прочих.
  3. Ускоренный цикл разработки — языку Python, в отличие от компилируемых языков программирования, таких как С, С++, С#, не нужно время на сборку и компиляцию программы, поэтому программа на Python быстро запускается и сразу показывает результат.
  4. Множество пакетов — язык имеет большое количество готовых решений и пакетов.
  5. Поддержка всех стилей программирования — императивный (приказной), объектный, функциональный.
  6. Низкий порог входа — за несколько дней можно начать писать свои первые программы.

В 2017 году Ассоциация инженеров электротехники и электроники IEEE (I triple E, «Ай трипл и») провела опрос на тему популярности языков программирования, и по его результатам Python занял лидирующие позиции.

  • Создание веб-приложений — имеет фреймворки для создания сайтов и веб-приложений, например, Django, Flask.
  • Автоматизация вычислительных комплексов — специальные серверные программы (Fabric, Ansible), которые разносят обновления по серверам, собирают информацию, позволяют автоматически инсталлировать систему и прочие процессы, которые требуют автоматизации.
  • Ведение научных исследований — обработка структурированных и неструктурированных данных огромных объемов, добыча и анализ данных в научной сфере (библиотеки NumPy, Pandas).
  • Создание полноценных десктопных приложений — создание переносимых десктоп-приложений (wxPython, pyQt).
  • Встраивание приложений в мобильные системы — написание программ и игр под мобильные устройства (kivi), а также для различных устройств (stackless python): терминалов, кассовых аппаратов, роутеров, систем видеонаблюдения.
  • Написание скриптов поведения в играх — например, в World of Tanks, EVE Online.
Множество известных компаний использует язык Python

Компания Google создает свои версии языка и фреймворков. Серверная часть Instagram написана на Python с использованием фреймворка Django. «Яндекс» использует Python для различных внутренних решений, например, в «Яндекс.Картах». В NASA пишут программы для анализа проходящих полетов, различные скрипты для автоматизации вычислительных процессов. Облачное хранилище Dropbox полностью написано на Python, и, кстати, разработчик и создатель языка Гвидо Ван Россум сейчас работает именно там.

Создатель языка Python Гвидо Ван Россум. Источник: «Википедия»

Начать писать программы на Python очень просто, для этого нужно:

  1. Установить дистрибутив последней версии www.python.org/downloads/.
  2. Установить подходящий текстовый редактор www.sublimetext.com/3.

После установки дистрибутива запускаем консоль Python через появившийся ярлык в меню «Пуск» и тестируем работоспособность: например, вводим выражение «2 + 2». Если видим результат 4, значит, все работает.

Работать в консоли не очень удобно, поэтому закроем ее, перейдем в текстовый редактор Sublime Text3 и настроим его для работы.

Для начала в главном меню редактора во вкладке Tools → Build System → Python укажем, что собираемся использовать синтаксис Python. Далее пропишем простую команду print(‘Hello world’), сохраним файл с расширением .py и запустим на выполнение комбинацией клавиш Ctrl + B. Если в консоли редактора вы увидите надпись «Hello world», значит, все настроено правильно и можно приступать к работе.

В данном примере мы напишем скрипт, который будет рисовать дерево. Для работы с графикой в открытом доступе существует специальная Python-библиотека simple_draw. Чтобы установить ее, необходимо открыть командную строку (cmd) и прописать в ней команду pip install simple_draw.

Для начала давайте представим, из чего состоит структура дерева. Это ствол и ветки. В нашей программе дерево будет строиться из векторов — направленных отрезков. Попробуем нарисовать вектор. Перейдем в редактор, создадим новый файл draw.py и пропишем следующий код:

import simple_draw

simple_draw.resolution = (1200, 600)

point = simple_draw.get_point(600, 5)

angle, length, width = 90, 100,3 

vector_1 = simple_draw.Vector(point, angle, length, width)

vector_1.draw()

simple_draw.pause()

Для начала мы указываем, что хотим импортировать в нашу программу библиотеку simple_draw. Затем задаем разрешение окна для отрисовки —1200 на600 пикселей.

Далее создаем переменную point (точка) и с помощью метода (функции) get_point задаем начальную точку, из который будет выходить вектор, —600 пикселей от левого края экрана и 5 пикселей от низа экрана.

Чтобы создать объект Vector, нужно задать ему такие параметры, как точка начала вектора — point, угол отклонения — angle (90 градусов), длина — length (100 пикселей) и толщина линии — width (3 пикселя). Как видно из кода, все эти переменные можно записать в одну строчку.

Переменная vector_1 будет содержать в себе объект — вектор, а чтобы отрисовать его в окне, применим к нему метод draw (рисовать). Сохраним и запустим скрипт.

Представим, что мы отрисовали ствол дерева. Теперь попробуем создать еще несколько векторов, чтобы нарисовать ветви. У дерева может быть огромное количество веток, поэтому придется создавать и большое количество векторов. Такой код будет слишком громоздким и длинным. Чтобы этого избежать, автоматизируем процесс рисования векторов и создадим функцию branch, принимающую на вход параметры point, angle, length и width, которая и будет рисовать ветви.

def branch(point, angle, length, width):

vector = simple_draw.Vector(point, angle, length, width)

vector.draw()

return vector.end_point, angle - 30, length * 0.8, width

Данная функция создает вектор с теми параметрами, которые ей передаются в скобках, отрисовывает его, а затем возвращает конечную точку отрисованного вектора (vector.end_point), угол отклонения, который на30 градусов меньше предыдущего (angle –30), длину вектора, немного меньшую исходной (length*0.8) и ширину (width). Попробуем с ее помощью создать несколько новых ветвей.

import simple_draw

simple_draw.resolution = (1200, 600)

def branch(point, angle, length, width):

vector = simple_draw.Vector(point, angle, length, width)

vector.draw()

return vector.end_point, angle - 30, length * 0.8, width

point = simple_draw.get_point(600, 5)

angle, length, width = 90, 100,3 

point_2, angle_2, length_2, width_2 = branch(point, angle, length, width)

point_3, angle_3, length_3, width_3 = branch(point_2, angle_2, length_2, width_2)

point_4, angle_4, length_4, width_4 = branch(point_3, angle_3, length_3, width_3)

point_5, angle_5, length_5, width_5 = branch(point_4, angle_4, length_4, width_4)

simple_draw.pause()

Мы нарисовали4 вектора. Каждый последующий вектор исходит от конца предыдущего и отличается длиной и углом отклонения, тем самым формируя изгиб ветви дерева. Но если мы снова представим реальное дерево, то чтобы отрисовать его, потребуется еще множество векторов. Задача программиста — написать как можно более компактный, универсальный и красивый код.

Поэтому сейчас пора освоить такую важную вещь, как рекурсия. Рекурсия — это когда функция внутри своего тела вызывает саму себя. Сократим немного код и перепишем функцию.

import simple_draw

simple_draw.resolution = (1200, 600)

def branch(point, angle, length, width):

if length < 10:

return

vector = simple_draw.Vector(point, angle, length, width)

vector.draw()

branch(vector.end_point, angle - 30, length * 0.8, width)

point = simple_draw.get_point(600, 5)

angle, length, width = 90, 100,3 

branch(point, angle, length, width)

simple_draw.pause()

Чтобы функция до бесконечности не вызывала саму себя, нужно установить ей условие, при котором она будет останавливать выполнение. То есть мы указываем, что когда длина вектора при очередном вызове окажется меньше10 пикселей, то функция завершит свое выполнение и дальше ветви рисовать не будет.

Теперь сделаем так, чтобы с конца каждой ветви дерева исходили вправо и влево другие ветви, меньшего размера. Для этого в тело функции нужно добавить еще один вызов самой себя, в котором параметр angle будет увеличиваться на30 градусов. Таким образом ветви будут отрисовываться и вправо (angle –30), и влево (angle +30).

Добавим немного красоты нашему дереву и сделаем так, чтобы цвет каждой ветви генерировался случайным образом. Для этого внутри функции vector.draw() в скобках укажем параметр simple_draw.random_color() — это функция, которая возвращает случайный цвет.

Таким образом, конечный код выглядит следующим образом:

import simple_draw

simple_draw.resolution = (1200, 600)

def branch(point, angle, length, width):

if length < 10:

return

vector = simple_draw.Vector(point, angle, length, width)

vector.draw(simple_draw.random_color())

branch(vector.end_point, angle - 30, length * 0.8, width)

branch(vector.end_point, angle + 30, length * 0.8, width)

point = simple_draw.get_point(600, 5)

angle, length, width = 90, 100,3 

branch(point, angle, length, width)

simple_draw.pause()

Запустим на выполнение и получим красивое, разноцветное дерево.

Как видите, небольшая функция за нас сделала всю работу. Изменив ее параметры и немного «поиграв» с кодом, можно добиться различных форм и видов деревьев.

Python — очень перспективный и востребованный язык. Рассмотрев наглядный пример, мы видим, что его синтаксис и правда прост, а код — легко читаем. О возможностях и преимуществах перед другими языками мы тоже успели поговорить.

В ряды Python-разработчиков постоянно вступают новые программисты, расширяя и без того немалую базу знаний и открытого исходного кода. Надеемся, что после прочтения статьи вы тоже всерьез задумаетесь об изучении языка Python и выберите его в качестве основного. А заняться им вы сможете на курсе «Python-разработчик с нуля (2018)» от компании Skillbox.

Курс «Python-разработчик с нуля»

Практический 4-х месячный курс для тех, кто хочет научиться основам программирования на универсальном, понятном и лаконичном языке с индивидуальным наставником, а также создать свою первую программу на Python и получить реальный опыт разработки.

  •  32 часа теории и 16 практических заданий
  • Живая обратная связь с преподавателями
  • Неограниченный доступ к материалам курса
  • Стажировка в компаниях-партнёрах
  • Дипломный проект от реального заказчика
  • Гарантия трудоустройства в компании-партнёры для выпускников, защитивших дипломные работы
Пять простых примеров, которые сподвигнут тебя изучить Python — «Хакер»

Содержание статьи

Python за последнее десятилетие набрал огромную популярность и не сдает своих позиций — его применение и для обучения программированию, и для разработки приложений только растет. Не каждый язык может похвастаться популярностью в таких разных отраслях, как веб-разработка, DevOps, научные вычисления и машинное обучение.

Языки становятся популярными по разным причинам, иногда просто из-за отсутствия других решений для определенной ниши. Успех Python, на мой взгляд, вполне заслужен — его легко изучать, приятно использовать, и на нем можно начать писать полезные программы довольно скоро.

В чем секрет его успеха? У него простой в изучении, логичный и лаконичный синтаксис. Многие языки полны сюрпризов вроде легендарного print reverse "foo", который вопреки ожиданиям выводит строку foo (правильный вариант: print scalar reverse "foo").

В Python смысл выражений почти всегда очевиден, а все ошибки сопровождаются исключениями, из которых легко понять, что пошло не так. Например, если мы попытаемся записать в массив по несуществующему индексу, то сразу получим ошибку с исчерпывающим описанием проблемы.

>>> arr = [1,2]
>>> arr[5] = 3
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
IndexError: list assignment index out of range

Например, в Ruby или Lua аналогичный код приведет массив к виду [1, 2, nil, nil, nil, 3]. И, если это не то, чего ты ожидал, то заметить и исправить ошибку может быть непросто.

При выборе языка для нового проекта нужно учитывать не только свойства самого языка, но и его экосистему: библиотеки, инструменты разработки, да и сообщество пользователей. С этим у Python все отлично. Его поддерживают многие популярные IDE, а некоторые среды даже разработаны специально для него, как PyCharm. Есть множество инструментов анализа и отладки, например, py-spy — профайлер, которым можно подключиться к работающей программе и в реальном времени смотреть, какие функции выполняются и сколько времени занимают.

Число библиотек для самых разных целей тоже огромно. Некоторые из них стали настолько популярны, как TensorFlow, pandas, или NumPy, что люди используют Python для машинного обучения и анализа данных специально, чтобы ими воспользоваться. В DevOps не менее популярны Ansible и Saltstack.

В сочетании с неплохой производительностью, это позволяет применять Python как для коротких скриптов и разовых задач, так и для больших приложений. Как и любой другой язык, Python не универсален и не всегда является лучшим выбором для конкретной задачи, но он покрывает достаточно большой класс задач и требований к производительности, чтобы для многих проектов быть основным или единственным языков. При недостатке производительности подмножество Python можно компилировать в машинный код с помощью Cython, или переписать на другом языке и взаимодействовать с ним через FFI.

Самое главное: с помощью нужных библиотек, решать многие задачи просто. Даже для начинающего разработчика Python быстро станет помощником в повседневных задачах. Именно поэтому его часто выбирают для изучения в качестве первого языка, и существует множество курсов, где с этим помогают — например, в онлайн школе SkillFactory.

INFO

Школа SkillFactory — спонсор этой публикации. Со SkillFactory ты можешь пройти курс «Python для веб-разработки» и освоить полный стек технологий для создания сайтов, приложений и сервисов. Для студентов предусмотрена помощь наставника; в процессе обучения студент формирует портфолио, которое потом сможет показать работодателю.

Чтобы продемонстрировать мощь Python, я выбрал ряд библиотек, которые не требуют сложной установки зависимостей или наборов данных, и позволяют сделать что-то полезное всего за несколько строк кода.

 

Виртуальные окружения

Для разработки и тестирования пользователи Python часто применяют виртуальные окружения (virtual environments). В Python 2.x их поддержка была реализована опциональным модулем, но в Python3 уже есть встроенная поддержка, так что для их установки ничего делать не нужно.

Каждое окружение живет в своем каталоге, поэтому устанавливать в него модули можно от имени обычного пользователя. Если ты необратимо сломал свое окружение, можно просто удалить каталог и пересоздать его. Не менее полезно бывает создать чистое окружение чтобы убедиться, что твоя библиотека или приложение чисто устанавливается из исходников и работает.

Создать и активировать виртуальное окружение очень просто. На UNIX-подобных системах это делается так:

$ python3 -m venv test-env
$ source ./test-env/bin/activate

Выйти из окружения можно командой deactivate.

Чтобы не засорять рабочую систему лишними модулями, все примеры лучше пробовать именно в виртуальном окружении.

 

Замена скриптов на shell

Скрипты на Bourne shell — классика системного администрирования и автоматизации, но как язык программирования, шелл так и остался в семидесятых. Его собственные средства отладки и обработки ошибок примитивны, к тому же, если ты хочешь сделать скрипт кроссплатформенным, нужно тщательно избегать «башизмов» и всего, что не входит в стандарт POSIX. Инструменты вроде ShellCheck могут с этим помочь, но можно пойти и другим путем — не использовать Shell вовсе.

В стандартной библиотеке Python уже есть ряд модулей, которые сделают за тебя половину работы. К примеру, скопировать файл с помощью функции из модуля shutil можно в одну строку.

$ touch myfile
$ python3
>>>import shutil
>>>shutil.copy('myfile', 'myfile.bak')
>>>exit()

Там же присутствуют chown, rmtree и функции для упаковки файлов в архивы, кроме того, у функций есть опция follow_symlinks.

Выполнить команду и получить ее код завершения и вывод ничуть не сложнее.

>>> import subprocess
>>> subprocess.run(["ls -l /dev/null"], shell=True, capture_output=True)
CompletedProcess(args=['ls -l /dev/null'], returncode=0, stdout=b'crw-rw-rw-. 1 root root 1, 3 Feb  9 01:36 /dev/null\n', stderr=b'')

Иногда бывает сложно обойтись без передачи пользовательского ввода внешней команде. Это открывает простор для уязвимостей типа shell injection и требует внимания к деталям. К счастью, в стандартной библиотеке уже есть функция, которая добавит кавычки и экранирует опасные символы.

>>>import shlex
>>> shlex.quote("myfile; rm -rf ~")
"'myfile; rm -rf ~'"

 

Разбор веб-страниц

Разбор веб-страниц (scraping) нужен для многих целей: от борьбы с сервисами, которые не предоставляют API, до создания поисковых систем.

Для демонстрации мы извлечем заголовки новостей с главной страницы журнала. C помощью библиотеки requests и парсера HTML BeautifulSoup мы можем сделать это всего в несколько строк.

Установим библиотеки: pip3 install requests beautifulsoup4. Теперь откроем xakep.ru в отладчике браузера и увидим, что заголовки новостей находятся в тэгах <h4>, но не напрямую, а во вложенных <a> и <span>. К счастью для нас, BeautifulSoup поддерживает селекторы CSS3, а в ее стандарте tag1 tag2 как раз означает «<tag2> вложенный в <tag1>. То есть, наш селектор для заголовков новостей будет h4.entry-title a span.

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

response = requests.get("https://xakep.ru")
page = response.text

soup = BeautifulSoup(page, 'html.parser')

headings = map(lambda e: e.text, soup.select("h4.entry-title a span"))
for h in headings:
  print(h)

Сохрани в файл вроде xakep-headings.py и выполни python3 xakep-headings.py или просто скопируй в интерпретатор, и ты увидешь все свежие новости.

 

Веб-приложения

На Python есть большие фреймворки MVC, такие как весьма популярный Django. Но есть и легковесные библиотеки, с которыми можно за пару строк кода превратить любую функцию в веб-сервис.

Один из самых популярных микрофреймворков — Flask. Для демонстрации напишем сервис, который в ответ на запрос /add/x/y выдает сумму чисел x и y.

Установим Flask командой pip3 install flask и сохраним вот этот код в файл myapp.py:

from flask import Flask, escape, request

app = Flask(__name__)

@app.route('/add/<int:x>/<int:y>')
def show_post(x, y):
    return str(x + y)

Теперь можно запустить его командой env FLASK_APP=myapp.py flask run.

$ curl http://localhost:5000/add/3/2
5

Если тебе не понравился Flask, можно вместо него посмотреть на Bottle — он ничуть не сложнее в использовании.

 

Обработка естественного языка

Обработка естественного языка традиционно считается сложной и специализированной задачей. Библиотеки для этой цели весьма развиты, но не слишком просты в использовании.

Однако, модуль TextBlob предоставляет простой интерфейс к библиотеке NLTK. Перед использованием нам нужно поставить саму библиотеку и скачать наборы данных для нее:

$ pip3 install textblob

$ python3
>>> import nltk
>>> nltk.download('punkt')
>>> nltk.download('brown')

Теперь попробуем написать функцию, которая возвращает существительное во множественном числе.

from textblob import TextBlob

def pluralize(word, count):
    if count == 1:
        return word
    else:
        blob = TextBlob(word)
        return blob.words[0].pluralize()

print(pluralize('mouse', 1))
print(pluralize('mouse', 9))

Скопируй это все в интерпретатор и попробуй в действии.

Так же просто разбить текст на предложения:

>>> text = TextBlob("Python is a cool language. I like using it.")
>>> text.sentences
[Sentence("Python is a cool language."), Sentence("I like using it.")]

В TextBlob есть много других возможностей, например, разбор на члены предложения — очень пригодится, если хочешь написать текстовый квест или чат-бота.

 

Заключение

Это всего несколько примеров, но репозиторий пакетов PyPI огромен и каждый найдет там что-то для себя. Когда ты только изучаешь язык, нет ничего плохого в том, чтобы написать свое решение давно решенной задачи. Но вот если тебе нужно быстрое решение насущной задачи вроде работы с каким-нибудь форматом файла или взаимодействия с сервисом, не забудь поискать в репозитории — скорее всего оно там уже есть.

Python Учебников для начинающих

Guru99
  • Главных
  • Испытания

      • Назад
      • Agile тестирования
      • BugZilla
      • Огурцов
      • Базы данных Тестирования
      • ETL Тестирования
      • Jmeter
      • JIRA
      • Назад
      • JUnit
      • LoadRunner
      • Ручное тестирование
      • Мобильное тестирование
      • Mantis
      • Почтальон
      • QTP
      • Back
      • Центр качества (ALM)
      • SAP000 SAP000 SAP000
      • SAP000
      • SAP000
      • SAP000
      • SAP000
      • SAP000
      • SAP000 Управление
      • TestLink
  • SAP

      • Назад
      • ABAP
      • APO
      • Новичок
      • Основа
      • Bods
      • BI
      • BPC
      • CO
      • Назад
      • CRM
      • Crystal Reports
      • КУКИШ
      • HANA
      • HR
      • MM
      • QM
      • Заработная плата
        • 9000 9000
        • Apache
        • Android
        • AngularJS
        • ASP.Чистая
        • C
        • C #
        • C ++
        • CodeIgniter
        • СУБД
        • Назад
        • Java
        • JavaScript
        • JSP
        • Kotlin
        • M000 M000 js
        • Back
        • Perl
        • PHP
        • PL / SQL
        • PostgreSQL
        • Python
        • ReactJS
        • Ruby & Rails
        • Scala
        • SQL5000
        • SQL000
        • UML
        • VB.Net
        • VBScript
        • Веб-сервисы
        • WPF
    • Необходимо учиться!

        • Назад
        • Учет
        • Алгоритмы
        • Blockchain
        • Бизнес-аналитик
        • Сложение Сайт
        • CCNA
        • Cloud Computing
        • COBOL
        • Compiler Design
        • Embedded Systems
        • Назад
        • Ethical Hacking
        • Excel Учебники
        • Go Программирование
        • IoT
        • ITIL
        • Дженкинс
        • MIS
        • Networking
        • Операционная система
        • Prep
        • Назад
        • PMP
        • Photoshop Управление
        • Проект
        • Отзывы
        • Salesforce
        • SEO
        • Разработка программного обеспечения
        • VBA
    • Big Data

        • Назад
        • AWS
        • BigData
        • Cassandra
        • Cognos
        • Складирование данных
        • 000000000 HBB000500040005000 HB
        • MongoDB
        • NiFi
        • OBIEE
        • Pentaho
        • Назад
        • Мощность BI
    ,
    Полное руководство по изучению программирования на Python

    Это руководство по Python - универсальное руководство по программированию для всех начинающих. Это может помочь вам изучить Python, начиная с начальных до продвинутых уровней в простых и легких шагах.

    Python очень интуитивно понятен и прост в освоении. Это также один из наиболее предпочтительных языков программирования для работы в областях аналитики данных и машинного обучения.

    Индекс

    TIOBE также назвал его третьим по популярности языком программирования 2019 года.И его использование увеличилось на 2% с прошлого года. Следовательно, вы приняли правильное решение изучать Python.

    Если вы новичок в программировании на Python, мы настоятельно рекомендуем вам ознакомиться с этим руководством. Тем не менее, вы можете перейти непосредственно к учебному разделу Python [Go] .

    Руководство по Python для начинающих

    Python прост в освоении, легко читается и прост в использовании. Он имеет чистый и похожий на английский синтаксис, который требует меньше кодирования и позволяет программисту сосредоточиться на бизнес-логике, а не думать о мелочах языка.

    Мы организовали этот курс, чтобы предоставить глубину, детализацию и степень. Даже новичок может обратиться к нему и изучить Python с наименьшими усилиями, не вкладывая много времени. Этот учебник поможет вам применить эти знания в ваших живых проектах.

    В следующих разделах рассматриваются история, возможности, области Python, зачем изучать Python, как устанавливать и запускать Python на платформах, таких как Windows, Linux и Mac OS X.

    Вернуться к началу

    История Python

    Это был голландский программист, Гвидо Ван Россум , который написал Python как проект хобби программирования еще в конце 1980-х годов.С тех пор он стал одним из самых совершенных языков в мире компьютеров.

    Что привело Гвидо для создания Python?

    По его собственным словам, Гвидо раскрыл секрет зарождения Python. Он начал работать над ним как проект выходного дня, используя свое свободное время на Рождество в декабре 1989 года. Первоначально он хотел создать интерпретатор, потомок языка программирования ABC, разработчиком которого он был. И все мы знаем, что это был не кто иной, как Python, который постепенно трансформировался в полноценный язык программирования.

    Как возникло имя Python?

    Изначально Гвидо считал хакеров Unix / C целевыми пользователями своего проекта. И что еще более важно, он любил смотреть знаменитый комедийный сериал [Летающий цирк Монти Пайтона]. Таким образом, имя Python поразило его не только по вкусу, но и целевым пользователям.

    Список известных выпусков Python

    Python Версия

    Дата выпуска

    Python v0.1.0 (Первое издание)

    1990

    Python v0.9.5 (поддержка Macintosh)

    2 января 1992 года

    Python v1.0.0

    26 января 1994 года

    Python v1.1.0

    26 января 1994 года

    Python v1.5.0

    3 января 1998 года

    Python v1.6.0 (последняя обновленная версия)

    5 сентября 2000 г.

    Python v2.0.0 (добавлены списки)

    16 октября 2000 г.

    Python v2.7.0 (последняя обновленная версия)

    3 июля 2010 г.

    Python v3.0.0

    3 декабря 2008 г.

    Python v3.7.0 (последняя обновленная версия)

    июнь'2018 и продолжение.

    Если вы хотите перейти к разделу Python Tutorial , нажмите здесь .

    Вернуться к началу

    Silent Особенности Python

    ☛ Код качества

    Python-код хорошо читается, что делает его более пригодным для повторного использования и сопровождения. Он имеет широкую поддержку передовых парадигм разработки программного обеспечения, таких как объектно-ориентированное (ОО) и функциональное программирование.

    ☛ Производительность разработчика

    Python имеет чистый и элегантный стиль кодирования. Он использует похожий на английский синтаксис и имеет динамическую типизацию. Таким образом, вы никогда не объявляете переменную. Простое назначение связывает имя с объектом любого типа. Код Python значительно меньше, чем эквивалентный код C ++ / Java. Это означает, что меньше вводить, ограничивать отладку и меньше поддерживать. В отличие от компилируемых языков, программы на Python не нуждаются в компиляции и компоновке, что еще больше повышает производительность разработчика.

    ☛ Переносимость кода

    Поскольку Python является интерпретируемым языком, интерпретатор должен управлять задачей переносимости. Кроме того, интерпретатор Python достаточно умен, чтобы выполнять вашу программу на разных платформах для получения одинакового результата. Таким образом, вам никогда не нужно менять строку в вашем коде.

    ☛ Встроенные и внешние библиотеки

    Python упаковывает большое нет. готового и переносимого набора библиотек. Вы можете загружать их по мере необходимости для использования желаемой функциональности.

    Библиотеки Python для науки о данных и машинного обучения

    ☛ Интеграция компонентов

    Некоторые приложения требуют взаимодействия между различными компонентами для поддержки сквозных рабочих процессов. Одним из таких компонентов может быть скрипт на Python, в то время как другим может быть программа, написанная на таких языках, как Java / C ++ или любая другая технология.

    В Python есть несколько способов поддержки взаимодействия между приложениями. Это позволяет такие механизмы, как загрузка библиотек C и C ++ или наоборот, интеграция с компонентами Java и DotNET, обмен данными с использованием COM / Silverlight и взаимодействие с USB-устройствами через последовательные порты.Он может даже обмениваться данными по сетям, используя протоколы, такие как SOAP, XML-RPC и CORBA.

    ☛ Бесплатное использование, изменение и распространение

    Python - это OSS. Вы можете свободно использовать его, вносить изменения в исходный код и распространять, даже в коммерческих целях. Именно из-за такой открытости Python собрал обширную базу сообщества, которая постоянно растет и добавляет ценность.

    ☛ Объектно-ориентированный от Core

    Python в основном следует дизайну объектно-ориентированного программирования (ООП).ООП предоставляет интуитивно понятный способ структурирования вашего кода, а четкое понимание концепций, лежащих в его основе, может позволить вам извлечь максимальную пользу из своего кода. С ООП легко визуализировать сложную проблему в виде меньших потоков, определяя объекты и их взаимосвязь. И затем мы можем сформировать реальную логику, чтобы заставить программу работать.

    Если вы хотите перейти к разделу Python Tutorial , нажмите здесь .

    Вернуться к началу

    Домены программирования Python

    Development Разработка веб-приложений

    Python имеет львиную долю в области веб-разработки.Многие работодатели ищут программистов с полным стеком, которые знают Python. И вы можете стать одним из них, изучая фреймворки (WAF), такие как Django, Flask, CherryPy и Bottle, которые предоставляют обширную поддержку для веб-разработки. Все они разработаны с использованием Python. Эти платформы предоставляют важные функции для упрощения задач, связанных с управлением контентом, доступом к внутренней базе данных и обработкой сетевых протоколов, таких как HTTP, SMTP, XML-RPC, FTP и POP. Некоторыми из известных онлайн-продуктов, созданных в Python, являются Plone (Система управления контентом), сервер приложений Zope, веб-инфраструктура Quixote и ERP5, корпоративное решение с открытым исходным кодом, используемое в аэрокосмической области.

    ☛ Наука о данных и машинное обучение

    Наука о данных, аналитика и машинное обучение развиваются быстрыми темпами. Многие компании в настоящее время ищут инженеров по машинному обучению, которые могут фильтровать стеки данных и помогать им принимать правильные бизнес-решения. И теперь Python стал первым языком для всех, кто входит в домен ML. Он предоставляет программистам все виды инструментов и моделей для таких задач, как очистка веб-страниц, сбор данных, очистка и алгоритмы.Итак, если вы хорошо разбираетесь в программировании на Python, тогда самое время войти в эту область.

    Как стать инженером машинного обучения

    ☛ Научные и числовые вычисления

    Python стал очевидным выбором для работы в научных и цифровых приложениях. И есть много причин для этого продвижения. Прежде всего, это то, что Python - это свободный язык с открытым исходным кодом. Он даже позволяет изменять его исходный код и распространять.

    Затем он получает поддержку растущего числа специализированных модулей, таких как NumPy, SciPy, Pandas, matplotlib и IPython. Все они доступны бесплатно и предоставляют разумную альтернативу платным продуктам, таким как Matlab. Следовательно, это одна из причин того, что он стал более доминирующим в области науки и чисел.

    Следовательно, Python становится лидером в этой области. Целью языка Python является повышение производительности и удобочитаемости.

    ☛ GUI Программирование

    Python обладает некоторыми качествами, такими как чистый и понятный синтаксис кодирования, а также поддержка динамической типизации.Они работают как катализатор при разработке сложных приложений с графическим интерфейсом и обработкой изображений.

    Чистый синтаксис Python и огромная поддержка многих библиотек GUI (таких как wxWidgets, pyqt или pyside) позволили программистам поставлять графические программы, такие как Inkscape, Scribus, Paint Shop Pro и GIMP.

    В дополнение к решениям для 2D-визуализации, приведенным выше, Python даже продвигает многие программы для 3D-анимации, такие как 3ds Max, Blender, Cinema 4D, Houdini и Maya. Эти приложения интегрируются с Python для автоматизации, чтобы ускорить их рабочие процессы и избавить от необходимости выполнять их вручную.

    ☛ Программное прототипирование

    Python обладает многими качествами, которые делают его естественным выбором для создания прототипов. Во-первых, это язык программирования с открытым исходным кодом. пользователей следят и способствуют его развитию. Кроме того, легкость, универсальность, масштабируемость и гибкость рефакторинга кода в Python ускоряют процесс разработки с первоначального прототипа.

    Следовательно, Python предоставляет вам простой в использовании интерфейс для создания прототипов. Например, с помощью Pygame (мультимедийной библиотеки) вы можете создать прототип игры в различных формах, протестировать и настроить ее в соответствии с вашими требованиями.Наконец, вы можете взять подсказки из выбранного прототипа и разработать его с использованием таких языков, как C ++ / Java.

    ☛ Профессиональная подготовка

    Python действительно правильный язык программирования для обучения и тренировок. Это может стать отправной точкой для начинающих в профессиональном обучении. Они могут даже охватывать перекрывающиеся области, такие как Data Analytics и Machine Learning.

    Следовательно, существует огромный спрос на профессиональных тренеров, которые могут преподавать программирование на Python как базового, так и продвинутого уровня.Вы можете передать обучение в автономном режиме в классе или использовать такие инструменты, как Skype или видеовстречу, чтобы сделать это в Интернете.

    Если вы хотите перейти к разделу Python Tutorial , нажмите здесь .

    Вернуться к началу

    Почему вы должны изучать программирование на Python?

    Написание кода на Python настолько увлекательно, что вы не почувствуете, что это рутинная задача программирования. Вот несколько убедительных причин, по которым вы должны изучить Python и прочитать это руководство по Python.

    Syn Синтаксис неограниченного программирования

    Python - это язык, который может понять даже не программист. Это хорошо читаемый, проблемно-ориентированный язык, который позволяет вам сосредоточиться на написании логики, а не углубляться в синтаксис.

    Вот пример программы для реализации Калькулятора процентов. Глядя на это, вы можете почувствовать, как легко написать и понять код на Python.

     print ('Калькулятор процентов:')
    
    сумма = число с плавающей запятой (входные данные («Основная сумма?»))
    roi = float (input ('Rate of Interest?'))
    yrs = int (input ('Duration (no.лет)? '))
    
    итого = (количество * пау (1 + (рои / 100), лет))
    проценты = всего - сумма
    print ('\ nInterest =% 0.2f'% интереса)
     

    ☛ Нет явной декларации

    В Python не используйте спецификаторы типов для объявления переменных. Вы можете сделать это без упоминания каких-либо типов данных в Python. Кроме того, нет необходимости использовать какой-либо разделитель, например точку с запятой, для обозначения конца оператора.

    В Python отступы заменяют скобки для группировки блока инструкций.И вы можете использовать табуляции или пробелы для отступа кода.

    Однако в Python применяются некоторые правила (PEP 8), например, использование четырех пробелов на уровень отступа. Итак, в Python есть много таких аспектов, которые делают обучение более простым для начинающих.

    ☛ Современная поддержка ООП

    Объектно-ориентированное программирование (ООП) встроено в язык Python. Он устанавливает модель, которая выводит решение путем создания объектов, определения отношений и привязки данных. Однако методология процедурного программирования использует нисходящий подход и решает одну проблему за раз, разделяя ее на более мелкие.С другой стороны, ООП - это метод решения проблем снизу вверх, который с самого начала ищет проект решения и оставляет реализацию на потом.

    Использование классов, создание наследования и создание объектов - это ключи к развитию себя как профессионального программиста. И вы можете быстро освоить эти концепции в Python и создавать проекты лучшего качества, быстрее, чем на других языках.

    Python позволяет минимизировать размер кода, который вы пишете, и выполняет больше.

    ☛ Мощная отладка

    Если у вас есть продукт в dev и QA зарегистрировали дефект, то отладка - это то, что вам следует делать. Однако, если клиент сообщил о проблеме, то отладка становится гораздо более критичной. Здесь также Python лидирует, предоставляя такие инструменты, как pdb, pudb и PyDebug, которые делают процесс отладки более удобным.

    Например, инструмент pudb может быстро помочь программистам копаться в коде и решать проблему.

    Это факт, что большинство языков работают над улучшением своих инструментов отладки.Но с Python они только поправляются.

    Если вы хотите перейти к разделу Python Tutorial , нажмите здесь .

    Вернуться к началу

    Как запустить Python в вашей системе?

    Python программирование не зависит от платформы. Это означает, что вы пишете код один раз, и он должен работать на всех поддерживаемых платформах. Здесь вы можете найти инструкции по установке Python на трех основных платформах: Mac OS X, Linux и Windows. Если у вас уже установлен Python, вы можете перейти к следующему разделу этого руководства по Python.

    Установить Python на Mac OS X

    ☛ Последняя версия Mac OS X : 10.13 (High Sierra), с предустановленной версией Python 2.7 . Начинающие могут начать использовать Python 2 и научиться программировать. Тем не менее, профессиональные программисты должны обновить до Python 3.6 .

    ☛ Для установки Python на Mac перейдите на страницу Загрузить Python для Mac OS X , выберите нужный пакет и нажмите, чтобы загрузить. Затем запустите загруженный пакет, следуйте инструкциям и завершите установку.

    ☛ Если вы фанат командной строки и любите использовать консоль для рутинных системных задач, выполните следующие команды для установки Python.

    Сначала откройте терминал и установите менеджер пакетов HomeBrew для Mac OS X .

     $ ruby ​​-e "$ (curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)" 

    Введите указанную ниже команду, чтобы проверить состояние установки Brew.

     $ варево - версия 

    Теперь используйте менеджер пакетов Brew для установки Python 3.Икс.

     $ brew install python3 

    ☛ При установке Python с Brew также устанавливается инструмент PIP (pip3) . Это быстрый менеджер обновлений для проверки доступных модулей в репозитории Python.

    Запустите Python в Mac OS X

    ☛ Теперь, когда у вас установлен Python, пришло время приступить к написанию кода. Но вам понадобится IDE для профессионального развития. Это сделает вас более эффективным и продуктивным. Мы рекомендуем общественную версию PyCharm и Eclipse с PyDev .Оба они бесплатны и полны функций. Тем не менее, вы можете прочитать наши обзоры лучших Python IDE в мире и выбрать один для себя.

    ☛ Однако вы также можете начать с IDLE, IDE по умолчанию, поставляемой с Python. Или даже используйте консоль Python для запуска ваших первых нескольких строк кода. В Python вы можете многое сделать с помощью одной строки кода. Например, вы можете написать функцию, которая проверяет наличие нечетного no, вызвать ее с помощью input и распечатать результат, но все это в одной строке.Пожалуйста, смотрите код ниже.

     print ((лямбда isOdd: isOdd (3)) (лямбда x: x% 2! = 0)) 

    Если вы введете вышеуказанную строку в Python CLI , то для выполнения потребуется просто ввести клавишу ввода. Однако, если вы используете IDLE для написания этого кода в скрипте, нажмите F5 , чтобы запустить его. В любом случае, эта простая строка кода выдаст «True» на выходе.

    Вернуться к началу

    Установить Python в Linux (Ubuntu)

    ☛ Ubuntu 16.04 имеет Python 2 и Python 3 , установленные по умолчанию. Тем не менее, вы можете перепроверить, если они актуальны или нет, используя команды apt-get .

     $ sudo apt-get update
    $ sudo apt-get -y upgrade 

    ☛ После завершения вышеуказанного процесса проверьте версию Python с помощью следующей команды.

     $ python3 -V 

    # Выход.

     Python 3.6.1 

    ☛ Для управления доступными модулями и библиотеками для Python, давайте установим PIP .

     $ sudo apt-get install -y python3-pip 

    tool PIP tool загружает новые и обновляет существующие пакеты, которые вы можете использовать во время разработки. Вот команда для установки пакетов Python.

     $ pip3 install  

    # Например.

     $ pip3 установить numpy 

    ☛ Настало время проверить еще несколько библиотек libs и dev, которые могли бы пригодиться позже. Запустите команду ниже, чтобы добавить их в вашу установку Python.

     $ sudo apt-get install build-essential libssl-dev libffi-dev python-dev 

    also Вы также можете установить изолированное пространство в вашей системе для проектов Python. Для этого установите модуль venv . Это компонент стандартной библиотеки Python 3.

     $ sudo apt-get install -y python3-venv 

    Запустить Python на Ubuntu

    now Теперь вам сначала нужно создать среду для запуска Python. Идите вперед и выполните следующие команды.

     $ среды Mkdir
    $ cd окружения
    $ python3 -m venv test_env 

    ☛ Прежде чем вы сможете использовать , вы должны сначала активировать его.Следующая команда выполнит активацию за вас.

     $ source test_env / bin / activ 

    Ваша подсказка теперь будет немного отличаться от стандартной.

     (test_env) techbeamers @ techbeamers: ~ / environment $ 

    Этот префикс указывает, что среда test_env в настоящее время активна. И вы можете создавать программы для использования настроек и пакетов среды.

    ☛ У нас настроен виртуальный env, давайте напишем простой «Привет, мир!» Сценарий Для этого откройте текстовый редактор командной строки, например vi , и создайте новый файл.

     (test_env) techbeamers @ techbeamers: ~ / environment $ vi world.py 

    Редактор vi откроет текстовый файл в терминале. Напишите код, указанный ниже. Нажмите «: wq» для сохранения и выхода из редактора.

     print («Привет, мир!») 

    ☛ Как только вы выйдете из vi и вернетесь в оболочку, давайте запустим скрипт.

     (test_env) techbeamers @ techbeamers: ~ / environment $ python3 привет.пи 

    # Выход

     Привет, мир! 

    Чтобы выйти из среды, введите команду «деактивировать», , и она вернется в исходный каталог.

    Вернуться к началу

    Установить Python на Windows

    ☛ Для установки Python в Windows перейдите на страницу Загрузка Python для Windows , выберите нужный пакет и нажмите для загрузки. Мы рекомендуем Python 2.7, так как это один из самых стабильных пакетов.Затем запустите загруженный пакет, следуйте инструкциям и завершите установку.

    ☛ Во время установки выберите опцию «Установить для всех пользователей» и используйте каталог назначения (C: \ Python27) по умолчанию.

    ☛ Затем откройте меню «Пуск» и введите «cmd» в поле поиска. Щелкните правой кнопкой мыши ссылку «cmd.exe» и выберите запуск от имени администратора.

    ☛ Измените каталог на «C: \ Python27» и выполните следующую команду, чтобы установить Python в системный путь.

     setx PATH "% cd%;% path%;"
    пауза 

    Приведенная выше команда (setx) установит путь Python для всех будущих экземпляров cmd.exe , но не для текущего. Итак, вам нужно снова открыть командное окно, чтобы использовать Python.

    Запустить Python на Windows

    ☛ Теперь вы готовы написать свою первую программу на Python для Windows. Как мы уже говорили выше, вы должны использовать профессиональную IDE для лучшего развития. Однако здесь мы скажем вам использовать IDLE , который поставляется в качестве редактора по умолчанию для Python.

    ☛ В меню «Пуск» откройте «Все программы» и выберите «Python 2.7» . Нажмите на ссылку «IDLE (Python GUI)» , чтобы запустить редактор.

    ☛ Когда откроется окно IDLE , нажмите CTRL + N , чтобы создать новый файл. Затем назовите его «world.py» , сохраняя при этом CTRL + S .

    ☛ Поместите следующий код в «world.py».

     print («Привет, мир!») 

    Сохраните файл и перейдите к [Run >> Run Module] или нажмите F5 , чтобы выполнить ваш первый скрипт на Python.

    Если вы хотите перейти к разделу Python Tutorial , нажмите здесь .

    Вернуться к началу

    Создайте свою первую программу на Python

    Обычно это «Привет, мир!» Программа , которую каждый язык рекомендует в качестве отправной точки для изучения программирования. Это простая программа, которая печатает «Привет, мир!» сообщение на стандартный вывод.

    Очевидно, что было бы очень тривиально, если бы мы написали это на Python, только одно утверждение, как , напечатанное («Hello, World!») Следовательно, мы будем использовать программу Калькулятор процентов для иллюстрации.

    Описание программы

    Эта программа рассчитывает проценты, начисленные за указанный номер. лет на основную сумму с одним годом в качестве фиксированного значения для составного интервала.

    Исходный код программы

     print ('Калькулятор процентов:')
    сумма = число с плавающей запятой (входные данные («Основная сумма?»))
    roi = float (input ('Rate of Interest?'))
    years = int (input ('Duration (no. of years)?'))
    всего = (количество * пау (1 + (рои / 100), лет))
    проценты = всего - сумма
    print ('\ nInterest =% 0.2f% годовых) 

    Давайте рассмотрим программу шаг за шагом

    Шаг-1:

    В первой строке мы вызываем функцию print () для отображения информационного сообщения. Это то же самое, что печатать как «Привет, мир!»

    Шаг-2:

    В следующих трех строках мы используем следующие переменные для хранения входных данных, предоставленных пользователем.

    Переменная « сумма» представляет основную сумму заемных средств.

    Другим из них является « roi», , который представляет собой процентную ставку, взимаемую с основной суммы.

    Следующий идентификатор - « лет», - «нет». лет, представляющих период заимствования.

    Также вы должны отметить, что мы используем функцию Python input () , чтобы предложить пользователю ввести значения. Кроме того, вы можете заметить, что в этом коде мы использовали операторы преобразования Python (int () и float ()) .

    int (значение) -> Преобразует любое значение в простое целое число.

    float (значение) -> Преобразует значение в число типа float.

    До сих пор мы рассмотрели первые четыре строки. Давайте продолжим изучать оставшуюся часть программы.

    Шаг-3:

    В пятой строке кода мы используем переменную с именем «total» , чтобы сохранить результат сложного присвоения.

    Итого -> Представляет общую сумму, подлежащую выплате после периода заимствования.

    Но эта линия немного отличается от предыдущих. Это потому, что первая строка была оператором вывода, а следующие три были простыми операциями присваивания. Здесь, в пятой строке кода, мы вычисляем общую сумму, включая часть Процентов, с помощью следующей формулы.

    Python Tutorial - Compound Interest Formula Python Tutorial - Формула сложного процента

    Кроме того, это назначение включает использование следующих арифметических операторов и функций Python.

    + Добавление -> Добавляет числа по обе стороны от оператора.

    * Умножение -> Умножает числа по обе стороны от оператора.

    / Division -> Делит левый операнд на правый операнд.

    pow (X, Y, Z) -> Определяет [X в степень Y] . Если Z доступен, то он вернет X в степень Y, по модулю Z.

    Шаг-4:

    В шестой строке мы используем оператор вычитания Python (-) для расчета суммы процентов.

    Шаг 5:

    Наконец, есть отчет о печати, отображающий сумму процентов.Поскольку это значение с плавающей запятой, функция print () по умолчанию покажет полное число. Следовательно, мы используем спецификатор формата с плавающей точкой «% 0.2f» в функции print () , чтобы мы могли ограничить печать до двух десятичных знаков.

    Вернуться к началу

    Python Tutorial - от базовых до расширенных понятий

    Python Tutorial - Basic

    Python Tutorial - Advanced

    Python Quizzes - Общие сведения

    Python Quizzes - Advanced

    Вернуться к учебнику

    .

    9 лучших Python IDE и редакторов кода

    Редактор кода - это инструмент, который используется для написания и редактирования кода. Они обычно легкие и могут быть полезны для обучения. Однако, как только ваша программа станет больше, вам нужно будет протестировать и отладить ваш код, и вот тут-то и появятся IDE.

    IDE (интегрированная среда разработки) понимает ваш код намного лучше, чем текстовый редактор. Обычно он предоставляет такие функции, как автоматизация сборки, кодирование кода, тестирование и отладка. Это может значительно ускорить вашу работу.Недостатком является то, что IDE могут быть сложны в использовании.

    Как выбрать Python IDE / редактор кода, который соответствует вашим целям?

    Чтобы упростить эту задачу, мы создали это руководство. Все инструменты, упомянутые в этом руководстве, доступны в Windows, Linux и MacOS

    .

    Я хочу Python IDE / редактор кода для:


    Показать Python IDE Programiz рекомендуют:

    1. Онлайн-компилятор от Programiz


    Для: Новичок Цены: Бесплатно


    Если вы хотите начать писать код Python, не тратя время на установку Python и настройку среды разработки, вы можете использовать наш онлайн-компилятор Python.Вам просто нужен интернет и браузер, чтобы начать.

    Кстати, наш онлайн-переводчик абсолютно бесплатный.

    Python online compiler

    2. IDLE


    Для: Новичок Цены: Бесплатно


    При установке Python IDLE также устанавливается по умолчанию. Это позволяет легко начать работу с Python. Его основные функции включают окно оболочки Python (интерактивный интерпретатор), автозаполнение, подсветку синтаксиса, интеллектуальные отступы и базовый встроенный отладчик.

    IDLE - достойная среда разработки для обучения, так как она легкая и простая в использовании. Тем не менее, это не для оптимального для крупных проектов.

    Подробнее: Особенности IDLE

    3. Возвышенный текст 3


    Для: Начинающий, Профессиональный Цены: Freemium


    Sublime Text - это популярный редактор кода, который поддерживает многие языки, включая Python. Это быстро, легко настраивается и имеет огромное сообщество.

    Он имеет базовую встроенную поддержку Python при его установке. Однако вы можете установить такие пакеты, как отладка, автозаполнение, кодирование кода и т. Д. Существуют также различные пакеты для научных разработок, Django, Flask и так далее. По сути, вы можете настроить Sublime text для создания полноценной среды разработки Python в соответствии с вашими потребностями.

    Вы можете скачать и использовать оценку Sublime text на неопределенный период времени. Тем не менее, вы иногда будете получать всплывающее окно с надписью «вам необходимо приобрести лицензию для дальнейшего использования».

    Sublime text for Python development

    Узнайте больше:

    4. Атом


    Для: Начинающий, Профессиональный Цены: Бесплатно


    Atom - это редактор открытого кода, разработанный Github, который можно использовать для разработки на Python (аналог Sublime text).

    Его функции также похожи на Sublime Text. Атом очень настраиваемый. Вы можете установить пакеты в соответствии с вашими потребностями. Некоторые из часто используемых пакетов в Atom для разработки на Python - это autocomplete-python, linter-flake8, python-debugger и т. Д.

    Лично я предпочитаю Atom Sublime Text для разработки на Python.

    Atom for Python development

    Узнайте больше:

    5. Тонны


    Для: Новичок Цены: Бесплатно


    Thonny - это интегрированная среда разработки Python, которая поставляется со встроенным Python 3. Как только вы установите его, вы можете начать писать код на Python.

    Тонни предназначен для начинающих. Пользовательский интерфейс прост, поэтому начинающим будет легко начать работу.

    Хотя Thonny предназначен для начинающих, у него есть несколько полезных функций, которые также делают его хорошей IDE для полноценной разработки на Python. Некоторые из его функций: подсветка синтаксических ошибок, отладчик, завершение кода, пошаговая оценка выражений и т. Д.

    Быстрый совет: Если вы новичок, перейдите к View и щелкните переменных . Откроется переменных , в котором содержится список переменных вашей программы и их значения.

    Thonny IDE

    Подробнее: Тонни Официальный сайт

    6. PyCharm


    Для: Professional Цены: Freemium


    PyCharm - это IDE для профессиональных разработчиков. Он создан JetBrains, компанией, известной созданием великолепных инструментов для разработки программного обеспечения.

    Существует две версии PyCharm:

    • Community - бесплатная версия с открытым исходным кодом, облегченная, хорошо подходит для Python и научных разработок
    • Professional - платная версия, полнофункциональная IDE с поддержкой веб-разработки

    PyCharm предоставляет все основные функции, которые должна обеспечивать хорошая IDE: завершение кода, проверки кода, подсвечивание ошибок и исправления ошибок, отладка, система контроля версий и рефакторинг кода.Все эти функции выходят из коробки.

    Лично PyCharm - моя любимая среда разработки для разработки на Python.

    Единственная серьезная жалоба, которую я слышал о PyCharm, заключается в том, что он ресурсоемкий. Если у вас есть компьютер с небольшим объемом оперативной памяти (обычно менее 4 ГБ), он может зависать.

    PyCharm

    Узнайте больше:

    7. Visual Studio Код


    Для: Professional Цены: Бесплатно


    Visual Studio Code (VS Code) - это бесплатная IDE с открытым исходным кодом, созданная Microsoft, которую можно использовать для разработки на Python.

    Вы можете добавить расширения для создания среды разработки Python в соответствии с вашими потребностями в коде VS. Он предоставляет такие функции, как интеллектуальное завершение кода, поиск потенциальных ошибок, отладка, модульное тестирование и так далее.

    Код

    VS легок и обладает мощными функциями. По этой причине он становится популярным среди разработчиков Python.

    VS Code

    Узнайте больше:

    8. Vim


    Для: Professional Цены: Бесплатно


    Vim - это текстовый редактор, предварительно установленный в системах MacOS и UNIX.Для Windows вам нужно скачать его.

    Некоторые разработчики абсолютно обожают Vim, его сочетания клавиш и расширяемость, тогда как некоторые просто ненавидят его.

    Если вы уже знаете, как использовать Vim, это может быть хорошим инструментом для разработки на Python. Если нет, вам нужно потратить время на изучение Vim и его команд, прежде чем вы сможете использовать его для Python.

    Вы можете добавить плагины для подсветки синтаксиса, завершения кода, отладки, рефакторинга и т. Д. В Vim и использовать его в качестве Python IDE.

    VIM for Python development

    Подробнее: Vim для разработки на Python

    9.Spyder


    Для: Начинающий, Профессиональный Цены: Бесплатно


    Spyder - это IDE с открытым исходным кодом, обычно используемая для научных разработок.

    Самый простой способ начать работу с Spyder - это установить дистрибутив Anaconda. Если вы не знаете, Anaconda - это популярный дистрибутив для науки о данных и машинного обучения. Дистрибутив Anaconda включает сотни пакетов, включая NumPy, Pandas, scikit-learn, matplotlib и так далее.

    Spyder обладает рядом замечательных функций, таких как автозаполнение, отладка и оболочка iPython. Тем не менее, по сравнению с PyCharm у него нет функций.

    Spyder IDE

    Подробнее: Spyder Официальный сайт

    Почетных грамот

    • Jupyter Notebook - программное обеспечение с открытым исходным кодом, которое позволяет создавать и обмениваться живым кодом, визуализациями и т. Д.
    • Eclipse + PyDev - Eclipse - это популярная IDE, которую можно использовать для разработки на Python с использованием плагина PyDev.

    Рекомендуемое чтение: Какую IDE использовать для Python?

    ,

    программ для Python Pattern | Программы Python

    Язык программирования Python довольно прост в изучении. Внедрение различных библиотек с простотой синтаксиса выделяет их, что является одной из многих причин, почему он стал самым популярным языком программирования в этом десятилетии. Хотя учебная часть проста, интервьюеры часто ищут ваш подход в построении логики для шаблонных программ. Как бы сложно это ни звучало, с питоном это кусок пирога. В этой статье мы узнаем о различных шаблонных программах на python.В этом блоге рассматриваются следующие темы:

    Шаблонные программы включают в себя множество вложенных циклов. Так что, если вы не знакомы с циклами в Python, обязательно ознакомьтесь с подробным руководством по циклам в Python.

    Программы звездных паттернов

    Ниже приведено несколько программ звездных паттернов на python.

    Пирамидальная Узорная Программа

    def pattern (n):
          k = 2 * n - 2
          для i в диапазоне (0, n):
               для j в диапазоне (0, k):
                   print (end = "")
               k = k - 1
               для j в диапазоне (0, i + 1):
                    print ("*", end = "")
               печать ( "& # 92r")
    
    рисунок (5)
     

    Выход:

    Программа обратного пирамидального узора

    def pattern (n):
          k = 2 * n -2
          для i в диапазоне (n, -1, -1):
               для j в диапазоне (k, 0, -1):
                    print (end = "")
               k = k +1
               для j в диапазоне (0, i + 1):
                    print ("*", end = "")
               печать ( "& # 92r")
    
    рисунок (5)
     

    Выход: reverse pyramid - python pattern programs - edureka

    Программа выбора правильного пуска

    def pattern (n):
          для i в диапазоне (0, n):
               для j в диапазоне (0, i + 1):
                    print ("*", end = "")
               печать ( "& # 92r")
          для i в диапазоне (n, 0, -1):
              для j в диапазоне (0, i + 1):
                   print ("*", end = "")
              печать ( "& # 92r")
    
    рисунок (5)
     

    Выход: start pattern - python pattern programs - edureka

    Программа левого старта

    def pattern (n):
        k = 2 * n - 2
        для i в диапазоне (0, n-1):
            для j в диапазоне (0, k):
                print (end = "")
            k = k - 2
            для j в диапазоне (0, i + 1):
                print ("*", end = "")
            печать ( "& # 92r")
        к = -1
        для i в диапазоне (n-1, -1, -1):
            для j в диапазоне (k, -1, -1):
                print (end = "")
            k = k + 2
            для j в диапазоне (0, i + 1):
                print ("*", end = "")
            печать ( "& # 92r")
    
    
    рисунок (5)
     

    Выход: left start pattern - python pattern programs - edureka

    Программа шаблонов песочных часов

    def pattern (n):
         k = n - 2
         для i в диапазоне (n, -1, -1):
              для j в диапазоне (k, 0, -1):
                   print (end = "")
              k = k + 1
              для j в диапазоне (0, i + 1):
                   print ("*", end = "")
              печать ( "& # 92r")
          k = 2 * n - 2
          для i в диапазоне (0, n + 1):
               для j в диапазоне (0, k):
                   печать (конец = "")
               k = k - 1
                для j в диапазоне (0, i + 1):
                     print ("*", end = "")
                печать ( "& # 92r")
    
    рисунок (5)
     

    Выход: hourglass - python pattern programs - edureka

    Программа полупирамидальной структуры

    def pattern (n):
         для i в диапазоне (0, n):
             для j в диапазоне (0, i + 1):
                  print ("*", end = "")
             печать ( "& # 92r")
    
    рисунок (5)
     

    Выход: half pyramid - python pattern programs - edureka

    Программа левого полупирамидального узора

    def pattern (n):
         k = 2 * n - 2
         для i в диапазоне (0, n):
              для j в диапазоне (0, k):
                   print (end = "")
              k = k - 2
              для j в диапазоне (0, i + 1):
                  print ("*", end = "")
              печать ( "& # 92r")
     
    рисунок (5)
     

    Выход: left half pyramid - python pattern programs - edureka

    Программа формирования нисходящей полупирамиды

    def pattern (n):
          для i в диапазоне (n, -1, -1):
               для j в диапазоне (0, i + 1):
                   print ("*", end = "")
               печать ( "& # 92r")
    
    рисунок (5)
     

    Выход: left half pyramid - python pattern programs - edureka

    Программа ромбовидной модели

    def pattern (n):
         k = 2 * n - 2
         для i в диапазоне (0, n):
              для j в диапазоне (0, k):
                   print (end = "")
              k = k - 1
              для j в диапазоне (0, i + 1):
                   print ("*", end = "")
              печать ( "& # 92r")
         k = n - 2
         для i в диапазоне (n, -1, -1):
              для j в диапазоне (k, 0, -1):
                   print (end = "")
               k = k + 1
               для j в диапазоне (0, i + 1):
                    print ("*", end = "")
               печать ( "& # 92r")
    
    рисунок (5)
     

    Выход: left half pyramid - python pattern programs - edureka

    Алмазная звездная программа

    для я в диапазоне (5):
        для j в диапазоне (5):
            если i + j == 2 или i - j == 2 или i + j == 6 или j - i == 2:
                print ("*", end = "")
            еще:
                print (end = "")
        Распечатать()
     

    Вывод: left half pyramid - python pattern programs - edureka

    Программы числовых шаблонов

    Вот несколько программ с числовыми шаблонами в java.

    Программа простых чисел

     def pattern (n):
        х = 0
        для i в диапазоне (0, n):
            х + = 1
            для j в диапазоне (0, i + 1):
                print (x, end = "")
            печать ( "\ г")
    pattern (5) 

    Выход: number patter - python pattern programs - edureka

    Программа треугольника Паскаля

    def паскаль (n):
        для i в диапазоне (0, n):
            для j в диапазоне (0, i + 1):
                print (функция (i, j), "", end = "")
            Распечатать()
    
    функция def (n, k):
        res = 1
        если (k & gt; n - k):
            k = n - k
        для i в диапазоне (0, k):
            res = res * (n - i)
            res = res // (i + 1)
    
        вернуть Res
    
    паскаль (7)
     

    Выход: pascal

    Полупирамидный узор с номерами

    def pattern (n):
         для i в диапазоне (1, n):
             для j в диапазоне (1, i + 1):
                 печать (j, end = "")
             печать ( "& # 92r")
    рисунок (5)
     

    Выход: pascal

    Алмазный узор с номерами

    def pattern (n):
        k = 2 * n - 2
        х = 0
        для i в диапазоне (0, n):
            х + = 1
            для j в диапазоне (0, k):
                print (end = "")
            k = k - 1
            для j в диапазоне (0, i + 1):
                print (x, end = "")
            печать ( "& # 92r")
        k = n - 2
        х = п + 2
        для i в диапазоне (n, -1, -1):
            х - = 1
            для j в диапазоне (k, 0, -1):
                print (end = "")
            k = k + 1
            для j в диапазоне (0, i + 1):
                print (x, end = "")
            печать ( "& # 92r")
    
    рисунок (5)
     

    Выход: pascal

    Программа шаблонов по убыванию

    def pattern (n):
        для i в диапазоне (n, 0, -1):
            для j в диапазоне (1, i + 1):
                печать (j, end = "")
    
            печать ( "& # 92r")
    
    рисунок (5)
     

    Выход: pascal

    Программа шаблонов двоичных чисел

    def pattern (n):
        k = 2 * n - 2
        для i в диапазоне (0, n):
            для j в диапазоне (0, k):
                print (end = "")
            k = k - 1
            для j в диапазоне (0, i + 1):
                print ('10 ', end = "")
    
            печать ( "& # 92r")
    
    рисунок (5)
     

    Вывод: pascal

    символов Шаблонные программы

    Вот несколько шаблонных программ на python с символами.

    Правый алфавитный треугольник

    def pattern (n):
        х = 65
        для i в диапазоне (0, n):
            ch = chr (x)
            х + = 1
            для j в диапазоне (0, i + 1):
                печать (ch, end = "")
            печать ( "& # 92r")
    
    рисунок (5)
     

    Выход: character pattern- python pattern programs-edureka

    Программа шаблона символов

    def pattern (n):
        k = 2 * n - 2
        х = 65
        для i в диапазоне (0, n):
            для j в диапазоне (0, k):
                print (end = "")
            k = k - 1
            для j в диапазоне (0, i + 1):
                ch = chr (x)
                печать (ch, end = "")
                х + = 1
            печать ( "& # 92r")
    
    
    рисунок (7)
     

    Выход: character pattern- python pattern programs-edureka

    K Программа символов формы

    для я в диапазоне (7):
        для j в диапазоне (7):
            если j == 0 или i - j == 3 или i + j == 3:
                print ("*", end = "")
            еще:
                print (end = "")
        Распечатать()
     

    Выход: character pattern- python pattern programs-edureka

    Программа шаблонов символов треугольника

    def pattern (n):
        k = 2 * n - 2
        х = 65
        для i в диапазоне (0, n):
            ch = chr (x)
            х + = 1
            для j в диапазоне (0, k):
                print (end = "")
            k = k - 1
            для j в диапазоне (0, i + 1):
                печать (ch, end = "")
            печать ( "& # 92r")
    
    
    рисунок (5)
     

    Выходные данные: character pattern- python pattern programs-edureka

    Программа формирования ромбовидных символов

    def pattern (n):
        k = 2 * n - 2
        для i в диапазоне (0, n):
            для j в диапазоне (0, k):
                print (end = "")
            k = k - 1
            х = 65
            для j в диапазоне (0, i + 1):
                ch = chr (x)
                печать (ch, end = "")
                х + = 1
            печать ( "& # 92r")
        k = n - 2
        х = 65
        для i в диапазоне (n, -1, -1):
            для j в диапазоне (k, 0, -1):
                print (end = "")
            k = k + 1
            для j в диапазоне (0, i + 1):
                ch = chr (x)
                печать (ch, end = "")
                х + = 1
            печать ( "& # 92r")
    
    
    рисунок (5)
     

    Выходные данные: character pattern- python pattern programs-edureka

    Это подводит нас к концу этой статьи, где мы узнали, как мы можем реализовать различные шаблоны в python, используя звездочку, числа и символы с помощью циклов в python.Я надеюсь, что вы понимаете все, что вам поделились в этом уроке.

    Если вы нашли эту статью о «программах шаблонов Python» актуальной, ознакомьтесь с Edureka Python Certification Training, надежной онлайн-обучающей компанией с сетью из более чем 250 000 довольных учеников, разбросанных по всему миру.

    Мы здесь, чтобы помочь вам на каждом этапе вашего путешествия и разработать учебную программу, предназначенную для студентов и специалистов, которые хотят стать разработчиками Python.Курс предназначен для того, чтобы дать вам преимущество в программировании на Python и обучить вас как основным, так и продвинутым концепциям Python, а также различным средам Python, таким как Django.

    Если у вас возникнут какие-либо вопросы, не стесняйтесь задавать все свои вопросы в разделе комментариев «Программы шаблонов Python», и наша команда будет рада ответить.

    .

Отправить ответ

avatar
  Подписаться  
Уведомление о