Python описание – Основы языка программирования Python за 10 минут / Habr

Основы языка программирования Python за 10 минут / Habr

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.

habr.com

Основы Python в кратком изложении / Habr

Когда-то давным давно, на одном закрытом форуме я пытался проводить обучение Пайтону. В общем дело там заглохло. Мне стало жалко написанных уроков, и я решил их выложить для широкой общественности. Пока самый первый, самый простой. Дальше идет интереснее, но может быть это будет не интересно. В общем, этот пост будет пробным шаром, если понравится, буду выкладывать дальше.

Python для начинающих. Глава первая. «О чем это мы»

На всякий случай, немного скучного «evangelism». Кому он надоел, можно пропустить несколько абзацев.
Python (читается как «Пайтон» а не «питон») — скриптовый язык, разработанный Гвидо ван Россумом в качестве простого языка, легкого в изучении новичку.
В наше время Пайтон – широко распространенный язык, который используется во многих областях:
— Разработка прикладного ПО (например linux-утилиты yum, pirut, system-config-*, IM-клиент Gajim и многие другие)
— Разработка web-приложений (мощнейший Application-сервер Zope и разработанная на его основе CMS Plone, на основе которой работает например сайт ЦРУ, и масса фреймворков для быстрой разработки приложений Plones, Django, TurboGears и многие другие)
— Использование в качестве встраиваемого скриптового языка во многих играх, и не только (в офисном пакете OpenOffice.org, 3d редакторе Blender, СУБД Postgre)
— Использование в научных рассчетах (с пакетами SciPy и numPy для расчетов и PyPlot для рисования графиков Пайтон становится практически сравним с пакетами типа MatLab)

И это конечно далеко не полный список проектов, использующих этот замечательный язык.

1. Сам интерпретатор, его можно взять тут (http://python.org/download/).
2. Среда разработки. Она для начала необязательна, да и идущий в дистрибутиве IDLE подойдет новичку, но для серъезных проектов нужно что-то посерьезней.
Для Windows я использую замечательный легковесный PyScripter (http://tinyurl.com/5jc63t), для Linux – Komodo IDE.

Хотя для первого урока достаточно будет просто интерактивной оболочки самого Пайтона.

Просто запустите python.exe. Приглашение ввода не заставит себя долго ждать, оно выглядит так:

>>>

Также можно записывать программы в файлы с расширением py, в вашем любимом текстовом редакторе, который не добавляет к тексту своих символов разметки (нет Word не подойдет). Также желательно чтобы этот редактор умел делать «умные табуляторы» и не заменял пробелы знаком табуляции.
Для запуска файлов на исполнение по ним можно щелкать 2 раза. Если консольное окно закрывается слишком быстро, вставьте в конце программы следующую строку:

raw_input()

Тогда интерпретатор будет в конце программы ждать нажатия enter.

Или ассоциируйте py-файлы в Far с Пайтоном и открывайте нажимая enter.

Наконец можно воспользоваться одной из многих удобных IDE для Пайтона, которые предоставляют и возможности отладки и подсветку синтаксиса и многие другие «удобства».

Немного теории.

Для начала, Пайтон – язык со строгой динамической типизацией. Что это означает?

Есть языки со строгой типизацией (pascal, java, c и т.п.), у которых тип переменной определяется заранее и не может быть изменен, и есть языки с динамической типизацией (python, ruby, vb), в которых тип переменной трактуется в зависимости от присвоенного значения.
Языки с динамической типизацией можно разделить еще на 2 вида. Строгие, которые не допускают неявного преобразования типа (Пайтон) и нестрогие, которые выполняют неявные преобразования типа (например VB, в котором можно легко сложить строку ‘123’ и число 456).
Разобравшись с классификацией Пайтона, попробуем немного «поиграть» с интерпретатором.

>>> a = b = 1
>>> a, b
(1, 1)
>>> b = 2
>>> a, b
(1, 2)
>>> a, b = b, a
>>> a, b
(2, 1)

Таким, образом мы видим что присваивание осуществляется с помощью знака =. Присвоить значение можно сразу нескольким переменным. При указании интерпретатору имени переменной в интерактивном режиме, он выводит ее значение.

Следующее, что необходимо знать – как строятся базовые алгоритмические единицы – ветвления и циклы. Для начала, необходима небольшая справка. В Пайтоне нет специального ограничителя блоков кода, их роль выполняют отступы. То есть то что написано с одинаковым отступом – является одним командным блоком. Поначалу это может показаться странным, но после легкого привыкание, понимаешь что эта «вынужденная» мера позволяет получать очень читабельный код.
Итак условия.

Условие задается с помощью оператора if, который заканчивается «:». Альтернативные условия которые будут выполняться если первая проверка «не прошла» задаются оператором elif. Наконец else задает ветку, которая будет выполнена если ни одно из условий не подошло.
Обратите внимание, что после ввода if интерпретатор с помощью приглашения «…» показывает что он ожидает продолжения ввода. Чтобы сообщить ему что мы закончили, необходимо ввести пустую строку.

(Пример с ветвлениями почему-то рвет разметку на хабре, не смотря на танцы с тегами pre и code. Простите за неудобство, я его кинул сюда pastebin.com/f66af97ba, если кто-то подскажет что не так — буду очень признателен)

Циклы.

Простейшим случаем цикла является цикл while. В качестве параметра он принимает условие и выполняется до тех пор, пока оно истино.
Вот маленький пример.

>>> x = 0
>>> while x<=10:
...     print x
...     x += 1
...
0
1
2
...........
10

Обратите внимание что поскольку и print x и x+=1 написаны с одинаковым отступом, они считаются телом цикла (помните что я говорил про блоки? 😉 ).

Второй вид циклов в Пайтон – цикл for. Он аналогичен циклу foreach других языков. Его синтаксис условно таков.

for переменная in список:
команды

Переменной будут присваиваться по очереди все значения из списка (на самом деле там может быть не только список, но и любой другой итератор, но не будем пока этим забивать голову).

Вот простой пример. В роли списка будет выступать строка, которая является ничем иным как списком символов.

>>> x = "Hello, Python!"

>>> for char in x:
...     print char
...
H
e
l
...........
!

Таким образом мы можем разложить строку по символам.
Что же делать если нам нужен цикл, повторяющийся определенное число раз? Очень просто, на помощь придет функция range.

На входе она принимает от одного до трех параметров, на выходе возвращает список чисел, по которому мы можем «пройтись» оператором for.

Вот несколько примеров использования функции range, которые объясняют роль ее параметров.

>>> range(10)
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> range(2, 12)
[2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11]
>>> range(2, 12, 3)
[2, 5, 8, 11]
>>> range(12, 2, -2)
[12, 10, 8, 6, 4]

И маленький пример с циклом.

>>> for x in range(10):
...     print x
...
0
1
2
.....
9

Ввод-вывод

Последнее, что следует знать перед тем как начать использовать Пайтон полноценно – это как осуществляется в нем ввод-вывод.

Для вывода используется команда print, которая выводит на печать все свои аргументы в удобочитаемом виде.

Для ввода с консоли используется функция raw_input(приглашение), которая выводит на экран приглашение и ожидает ввода пользователя, возвращая то что ввел пользователь в виде своего значения.

x = int(raw_input ("Введи число:"))
print "Квадрат этого числа составляет ", x * x

Внимание! Несмотря на существование функции input() схожего действия, использовать ее в программах не рекомендуется, так как интерпретатор пытается выполнить вводимые с ее помощью синтаксические выражения, что является серьезной дырой в безопасности программы.

Вот и все для первого урока.

Домашнее задание.

1. Составить программу расчета гипотенузы прямоугольного треугольника. Длина катетов запрашивается у пользователя.
2. Составить программу нахождения корней квадратного уравнения в общем виде. Коэффициенты запрашиваются у пользователя.
3. Составить программу вывода таблицы умножения на число M. Таблица составляется от M * a, до M * b, где M, a, b запрашиваются у пользователя. Вывод должен осуществляется в столбик, по одному примеру на строку в следующем виде (например):
5 х 4 = 20
5 х 5 = 25
И так далее.

habr.com

Python | Введение

Язык программирования Python

Последнее обновление: 24.01.2018

Python представляет популярный высокоуровневый язык программирования, который предназначен для создания приложений различных типов. Это и веб-приложения, и игры, и настольные программы, и работа с базами данных. Довольно большое распространение питон получил в области машинного обучения и исследований искусственного интеллекта.

Впервые язык Python был анонсирован в 1991 году голландским разработчиком Гвидо Ван Россумом. С тех пор данный язык проделал большой путь развития. В 2000 году была издана версия 2.0, а в 2008 году — версия 3.0. Несмотря на вроде такие большие промежутки между версиями постоянно выходят подверсии. Так, текущей актуальной версией на момент написания данного материала является 3.7. Более подробную информацию о всех релизах, версиях и изменения языка, а также собственно интерпретаторы и необходимые утилиты для работы и прочую полезную информацию можно найти на официальном сайте https://www.python.org/.

Основные особенности языка программирования Python:

• Скриптовый язык. Код программ определяется в виде скриптов.

• Поддержка самых различных парадигм программирования, в том числе объектно-ориентированной и функциональной парадигм.

• Интерпретация программ. Для работы со скриптами необходим интерпретатор, который запускает и выполняет скрипт.

  Выполнение программы на Python выглядит следующим образом. Сначала мы пишим в текстовом редакторе скрипт с набором выражений на данном языке программирования. Передаем этот скрипт на выполнение интерпретатору. Интерпретатор транслирует код в промежуточный байткод, а затем виртуальная машина переводит полученный байткод в набор инструкций, которые выполняются операционной системой.

  Здесь стоит отметить, что хотя формально трансляция интерпретатором исходного кода в байткод и перевод байткода виртуальной машиной в набор машинных команд представляют два разных процесса, но фактически они объединены в самом интерпретаторе.

• Портативность и платформонезависимость. Не имеет значения, какая у нас операционная система — Windows, Mac OS, Linux, нам достаточно написать скрипт, который будет запускаться на всех этих ОС при наличии интерпретатора

• Автоматическое управление памяти

• Динамическая типизация

Python — очень простой язык программирования, он имеет лаконичный и в то же время довольно простой и понятный синтаксис. Соответственно его легко изучать, и собственно это одна из причин, по которой он является одним из самых популярных языков программирования именно для обучения. В частности, в 2014 году он был признан самым популярным языком программирования для обучения в США.

Python также популярен не только в сфере обучения, но в написании конкретных программ в том числе коммерческого характера. В немалой степени поэтому для этого языка написано множество библиотек, которые мы можем использовать.

Кроме того, у данного языка программирования очень большое коммьюнити, в интернете можно найти по данному языку множество полезных материалов, примеров, получить квалифицированную помощь специалистов.

Установка Python

Для создания программ на Python нам потребуется интерпретатор. Для его установки перейдем на сайт https://www.python.org/ и на главной станице в секции Downloads найдем ссылку на загрузку последней версии языка (на данный момент это 3.7.2):

Перейдем по ссылке к странице с описанием последней версии языка. Ближе к низу на ней можно найти список дистрибутивов для разных операционных систем. Выберем нужный нам пакет и загрузим его. Например, в моем случае это ОС Windows 64-х разрядная, поэтому я выбираю ссылку на пакет Windows x86-64 executable installer. После загрузки дистрибутива установим его.

Соответственно для MacOS можно выбрать пункт macOS 64-bit installer.

На ОС Windows при запуске инсталлятора запускает окно мастера установки:

Здесь мы можем задать путь, по которому будет устанавливаться интерпретатор. Оставим его по умолчанию, то есть C:\Users\[имя_пользователя]\AppData\Local\Programs\Python\Python36\.

Кроме того, в самом низу отметим флажок «Add Python 3.6 to PATH», чтобы добавить путь к интерпретатору в переменные среды.

После установки в меню Пуск на ОС Windows мы сможем найти иконки для доступа к разным утилитам питона:

Здесь утилита Python 3.7 (64-bit) представляет интерпретатор, в котором мы можем запустить скрипт. В файловой системе сам файл интерпретатора можно найти по пути, по которому производилась установка. На Windows по умолчанию это путь C:\Users\[имя_пользователя]\AppData\Local\Programs\Python\Python37, а сам интерпретатор представляет файл python.exe. На ОС Linux установка производится по пути /usr/local/bin/python3.7.

metanit.com

Введение в функциональное программирование на Python / Habr

Рассуждая о функциональном программировании, люди часто начинают выдавать кучу «функциональных» характеристик. Неизменяемые данные, функции первого класса и оптимизация хвостовой рекурсии. Это свойства языка, помогающие писать функциональные программы. Они упоминают мапирование, каррирование и использование функций высшего порядка. Это приёмы программирования, использующиеся для написания функционального кода. Они упоминают распараллеливание, ленивые вычисления и детерменизм. Это преимущества функциональных программ.

Забейте. Функциональный код отличается одним свойством: отсутствием побочных эффектов. Он не полагается на данные вне текущей функции, и не меняет данные, находящиеся вне функции. Все остальные «свойства» можно вывести из этого.

Нефункциональная функция:

a = 0
def increment1():
    global a
    a += 1

Функциональная функция:

def increment2(a):
    return a + 1

Вместо проходов по списку используйте map и reduce

Map

Принимает функцию и набор данных. Создаёт новую коллекцию, выполняет функцию на каждой позиции данных и добавляет возвращаемое значение в новую коллекцию. Возвращает новую коллекцию.

Простой map, принимающий список имён и возвращающий список длин:

name_lengths = map(len, ['Маша', 'Петя', 'Вася'])

print name_lengths
# => [4, 4, 3]

Этот map возводит в квадрат каждый элемент:

squares = map(lambda x: x * x, [0, 1, 2, 3, 4])

print squares
# => [0, 1, 4, 9, 16]

Он не принимает именованную функцию, а берёт анонимную, определённую через lambda. Параметры lambda определены слева от двоеточия. Тело функции – справа. Результат возвращается неявным образом.

Нефункциональный код в следующем примере принимает список имён и заменяет их случайными прозвищами.

import random

names = ['Маша', 'Петя', 'Вася']
code_names = ['Шпунтик', 'Винтик', 'Фунтик']

for i in range(len(names)):
    names[i] = random.choice(code_names)

print names
# => ['Шпунтик', 'Винтик', 'Шпунтик']

Алгоритм может присвоить одинаковые прозвища разным секретным агентам. Будем надеяться, что это не послужит источником проблем во время секретной миссии.

Перепишем это через map:

import random

names = ['Маша', 'Петя', 'Вася']

secret_names = map(lambda x: random.choice(['Шпунтик', 'Винтик', 'Фунтик']), names)

Упражнение 1. Попробуйте переписать следующий код через map. Он принимает список реальных имён и заменяет их прозвищами, используя более надёжный метод.

names = ['Маша', 'Петя', 'Вася']

for i in range(len(names)):
    names[i] = hash(names[i])

print names
# => [6306819796133686941, 8135353348168144921, -1228887169324443034]

Моё решение:

names = ['Маша', 'Петя', 'Вася']

secret_names = map(hash, names)

Reduce

Reduce принимает функцию и набор пунктов. Возвращает значение, получаемое комбинированием всех пунктов.

Пример простого reduce. Возвращает сумму всех пунктов в наборе:

sum = reduce(lambda a, x: a + x, [0, 1, 2, 3, 4])

print sum
# => 10

x – текущий пункт, а – аккумулятор. Это значение, которое возвращает выполнение lambda на предыдущем пункте. reduce() перебирает все значения, и запускает для каждого lambda на текущих значениях а и х, и возвращает результат в а для следующей итерации.

А чему равно а в первой итерации? Оно равно первому элементу коллекции, и reduce() начинает работать со второго элемента. То есть, первый х будет равен второму предмету набора.

Следующий пример считает, как часто слово «капитан» встречается в списке строк:

sentences = ['капитан джек воробей',
             'капитан дальнего плавания',
             'ваша лодка готова, капитан']

cap_count = 0
for sentence in sentences:
    cap_count += sentence.count('капитан')

print cap_count
# => 3

Тот же код с использованием reduce:

sentences = ['капитан джек воробей',
             'капитан дальнего плавания',
             'ваша лодка готова, капитан']

cap_count = reduce(lambda a, x: a + x.count('капитан'),
                   sentences,
                   0)

А откуда здесь берётся начальное значение а? Оно не может быть вычислено из количества повторений в первой строке. Поэтому оно задаётся как третий аргумент функции reduce().

Почему map и reduce лучше?

Во-первых, они обычно укладываются в одну строку.

Во-вторых, важные части итерации,– коллекция, операция и возвращаемое значение,– всегда находятся в одном месте map и reduce.

В-третьих, код в цикле может изменить значение ранее определённых переменных, или влиять на код, находящийся после него. По соглашению, map и reduce – функциональны.

В-четвёртых, map и reduce – элементарные операции. Вместо построчного чтения циклов читателю проще воспринимать map и reduce, встроенные в сложные алгоритмы.

В-пятых, у них есть много друзей, позволяющих полезное, слегка изменённое поведение этих функций. Например, filter, all, any и find.

Упражнение 2: перепишите следующий код, используя map, reduce и filter. Filter принимает функцию и коллекцию. Возвращает коллекцию тех вещей, для которых функция возвращает True.

people = [{'имя': 'Маша', 'рост': 160},
    {' рост ': 'Саша', ' рост ': 80},
    {'name': 'Паша'}]

height_total = 0
height_count = 0
for person in people:
    if 'рост' in person:
        height_total += person[' рост ']
        height_count += 1

if height_count > 0:
    average_height = height_total / height_count

    print average_height
    # => 120

Моё решение:

people = [{'имя': 'Маша', 'рост': 160},
    {' рост ': 'Саша', ' рост ': 80},
    {'name': 'Паша'}]

heights = map(lambda x: x['рост'],
              filter(lambda x: 'рост' in x, people))

if len(heights) > 0:
    from operator import add
    average_height = reduce(add, heights) / len(heights)

Пишите декларативно, а не императивно

Следующая программа эмулирует гонку трёх автомобилей. В каждый момент времени машина либо двигается вперёд, либо нет. Каждый раз программа выводит пройденный автомобилями путь. Через пять промежутков времени гонка заканчивается.

Примеры вывода:

 -
 - -
 - -

 - -
 - -
 - - -

 - - -
 - -
 - - -

 - - - -
 - - -
 - - - -

 - - - -
 - - - -
 - - - - -

Текст программы:

from random import random

time = 5
car_positions = [1, 1, 1]

while time:
    # decrease time
    time -= 1

    print ''
    for i in range(len(car_positions)):
        # move car
        if random() > 0.3:
            car_positions[i] += 1

        # draw car
        print '-' * car_positions[i]

Код императивен. Функциональная версия была бы декларативной – она бы описывала, что нужно сделать, а не то, как это надо сделать.

Используем функции

Декларативности можно достичь, вставляя код в функции:

from random import random

def move_cars():
    for i, _ in enumerate(car_positions):
        if random() > 0.3:
            car_positions[i] += 1

def draw_car(car_position):
    print '-' * car_position

def run_step_of_race():
    global time
    time -= 1
    move_cars()

def draw():
    print ''
    for car_position in car_positions:
        draw_car(car_position)

time = 5
car_positions = [1, 1, 1]

while time:
    run_step_of_race()
    draw()

Для понимания программы читатель просматривает основной цикл. «Если осталось время, пройдём один шаг гонки и выведем результат. Снова проверим время». Если читателю надо будет разобраться, как работает шаг гонки, он сможет прочесть его код отдельно.

Комментарии не нужны, код объясняет сам себя.

Разбиение кода на функции делает код более читаемым. Этот приём использует функции, но лишь как подпрограммы. Они упаковывают код, но не делают его функциональным. Функции влияют на окружающий их код и меняют глобальные переменные, а не возвращают значения. Если читатель встречает переменную, ему потребуется найти, откуда она взялась.

Вот функциональная версия этой программы:

from random import random

def move_cars(car_positions):
    return map(lambda x: x + 1 if random() > 0.3 else x,
               car_positions)

def output_car(car_position):
    return '-' * car_position

def run_step_of_race(state):
    return {'time': state['time'] - 1,
            'car_positions': move_cars(state['car_positions'])}

def draw(state):
    print ''
    print '\n'.join(map(output_car, state['car_positions']))

def race(state):
    draw(state)
    if state['time']:
        race(run_step_of_race(state))

race({'time': 5,
      'car_positions': [1, 1, 1]})

Теперь код разбит на функциональные функции. Тому есть три признака. Первый – нет расшаренных переменных. time и car_positions передаются прямиком в race(). Второе – функции принимают параметры. Третье – переменные не меняются внутри функций, все значения возвращаются. Каждый раз, когда run_step_of_race() проделывает следующий шаг, он передаётся опять в следующий.

Вот вам две функции zero() и one():

def zero(s):
    if s[0] == "0":
        return s[1:]

def one(s):
    if s[0] == "1":
        return s[1:]

zero() принимает строку s. Если первый символ – 0, то возвращает остаток строки. Если нет – тогда None. one() делает то же самое, если первый символ – 1.

Представим функцию rule_sequence(). Она принимает строку и список из функций-правил, состоящий из функций zero и one. Она вызывает первое правило, передавая ему строку. Если не возвращено None, то берёт возвращённое значение и вызывает следующее правило. И так далее. Если возвращается None, rule_sequence() останавливается и возвращает None. Иначе – значение последнего правила.

Примеры входных и выходных данных:

print rule_sequence('0101', [zero, one, zero])
# => 1

print rule_sequence('0101', [zero, zero])
# => None

Императивная версия rule_sequence():

def rule_sequence(s, rules):
    for rule in rules:
        s = rule(s)
        if s == None:
            break

    return s

Упражнение 3. Этот код использует цикл. Перепишите его в декларативном виде с использованием рекурсии.

Моё решение:

def rule_sequence(s, rules):
    if s == None or not rules:
        return s
    else:
        return rule_sequence(rules[0](s), rules[1:])

Используйте конвейеры (pipelines)

Теперь перепишем другой вид циклов при помощи приёма под названием конвейер.

Следующий цикл изменяет словари, содержащие имя, неправильную страну происхождения и статус некоторых групп.

bands = [{'name': 'sunset rubdown', 'country': 'UK', 'active': False},
         {'name': 'women', 'country': 'Germany', 'active': False},
         {'name': 'a silver mt. zion', 'country': 'Spain', 'active': True}]

def format_bands(bands):
    for band in bands:
        band['country'] = 'Canada'
        band['name'] = band['name'].replace('.', '')
        band['name'] = band['name'].title()

format_bands(bands)

print bands
# => [{'name': 'Sunset Rubdown', 'active': False, 'country': 'Canada'},
#     {'name': 'Women', 'active': False, 'country': 'Canada' },
#     {'name': 'A Silver Mt Zion', 'active': True, 'country': 'Canada'}]

Название функции «format» слишком общее. И вообще, код вызывает некоторое беспокойство. В одном цикле происходят три разные вещи. Значение ключа ‘country’ меняется на ‘Canada’. Убираются точки и первая буква имени меняется на заглавную. Сложно понять, что код должен делать, и сложно сказать, делает ли он это. Его тяжело использовать, тестировать и распараллеливать.

Сравните:

print pipeline_each(bands, [set_canada_as_country,
                            strip_punctuation_from_name,
                            capitalize_names])

Всё просто. Вспомогательные функции выглядят функциональными, потому что они связаны в цепочку. Выход предыдущей – вход следующей. Их просто проверить, использовать повторно, проверять и распараллеливать.

pipeline_each() перебирает группы по одной, и передаёт их функциям преобразования, вроде set_canada_as_country(). После применения функции ко всем группам, pipeline_each() делает из них список и передаёт следующей.

Посмотрим на функции преобразования.

def assoc(_d, key, value):
    from copy import deepcopy
    d = deepcopy(_d)
    d[key] = value
    return d

def set_canada_as_country(band):
    return assoc(band, 'country', "Canada")

def strip_punctuation_from_name(band):
    return assoc(band, 'name', band['name'].replace('.', ''))

def capitalize_names(band):
    return assoc(band, 'name', band['name'].title())

Каждая связывает ключ группы с новым значением. Без изменения оригинальных данных это тяжело сделать, поэтому мы решаем это с помощью assoc(). Она использует deepcopy() для создания копии переданного словаря. Каждая функция преобразовывает копию и возвращает эту копию.

Всё вроде как нормально. Оригиналы данных защищены от изменений. Но в коде есть два потенциальных места для изменений данных. В strip_punctuation_from_name() создаётся имя без точек через вызов calling replace() с оригинальным именем. В capitalize_names() создаётся имя с первой прописной буквой на основе title() и оригинального имени. Если replace и time не функциональны, то и strip_punctuation_from_name() с capitalize_names() не функциональны.

К счастью, они функциональны. В Python строки неизменяемы. Эти функции работают с копиями строк. Уфф, слава богу.

Такой контраст между строками и словарями (их изменяемостью) в Python демонстрирует преимущества языков типа Clojure. Там программисту не надо думать, не изменит ли он данные. Не изменит.

Упражнение 4. Попробуйте сделать функцию pipeline_each. Задумайтесь над последовательностью операций. Группы – в массиве, передаются по одной для первой функции преобразования. Затем полученный массив передаётся по одной штучке для второй функции, и так далее.

Моё решение:

def pipeline_each(data, fns):
    return reduce(lambda a, x: map(x, a),
                  fns,
                  data)

Все три функции преобразования в результате меняют конкретное поле у группы. call() можно использовать, чтобы создать абстракцию для этого. Она принимает функцию и ключ, к которому она будет применена.

set_canada_as_country = call(lambda x: 'Canada', 'country')
strip_punctuation_from_name = call(lambda x: x.replace('.', ''), 'name')
capitalize_names = call(str.title, 'name')

print pipeline_each(bands, [set_canada_as_country,
                            strip_punctuation_from_name,
                            capitalize_names])

Или, жертвуя читаемостью:

print pipeline_each(bands, [call(lambda x: 'Canada', 'country'),
                            call(lambda x: x.replace('.', ''), 'name'),
                            call(str.title, 'name')])

Код для call():

def assoc(_d, key, value):
    from copy import deepcopy
    d = deepcopy(_d)
    d[key] = value
    return d

def call(fn, key):
    def apply_fn(record):
        return assoc(record, key, fn(record.get(key)))
    return apply_fn

Что тут у нас происходит.

Один. call – функция высшего порядка, т.к. принимает другую функцию как аргумент и возвращает функцию.

Два. apply_fn() похожа на функции преобразования. Получает запись (группу). Ищет значение record[key]. Вызывает fn. Присваивает результат в копию записи и возвращает её.

Три. call сам ничего не делает. Всю работу делает apply_fn(). В примере использования pipeline_each(), один экземпляр apply_fn() задаёт ‘country’ значение ‘Canada’. Другой – делает первую букву прописной.

Четыре. При выполнении экземпляра apply_fn() функции fn и key не будут доступны в области видимости. Это не аргументы apply_fn() и не локальные переменные. Но доступ к ним будет. При определении функции она сохраняет ссылки на переменные, которые она замыкает – те, что были определены снаружи функции, и используются внутри. При запуске функции переменные ищутся среди локальных, затем среди аргументов, а затем среди ссылок на замкнутые. Там и найдутся fn и key.

Пять. В call нет упоминания групп. Это оттого, что call можно использовать для создания любых конвейеров, независимо от их содержимого. Функциональное программирование, в частности, строит библиотеку общих функций, пригодных для композиций и для повторного использования.

Молодцом. Замыкания, функции высшего порядка и область видимости – всё в нескольких параграфах. Можно и чайку с печеньками выпить.

Остаётся ещё одна обработка данных групп. Убрать всё, кроме имени и страны. Функция extract_name_and_country():

def extract_name_and_country(band):
    plucked_band = {}
    plucked_band['name'] = band['name']
    plucked_band['country'] = band['country']
    return plucked_band

print pipeline_each(bands, [call(lambda x: 'Canada', 'country'),
                            call(lambda x: x.replace('.', ''), 'name'),
                            call(str.title, 'name'),
                            extract_name_and_country])

# => [{'name': 'Sunset Rubdown', 'country': 'Canada'},
#     {'name': 'Women', 'country': 'Canada'},
#     {'name': 'A Silver Mt Zion', 'country': 'Canada'}]

extract_name_and_country() можно было бы написать в обобщённом виде под названием pluck(). Использовалась бы она так:

print pipeline_each(bands, [call(lambda x: 'Canada', 'country'),
                            call(lambda x: x.replace('.', ''), 'name'),
                            call(str.title, 'name'),
                            pluck(['name', 'country'])])

Упражнение 5. pluck принимает список ключей, которые надо извлечь из записей. Попробуйте её написать. Это буде функция высшего порядка.

Моё решение:

def pluck(keys):
    def pluck_fn(record):
        return reduce(lambda a, x: assoc(a, x, record[x]),
                      keys,
                      {})
    return pluck_fn

И что теперь?

Функциональный код хорошо сочетается с традиционным. Преобразования из этой статьи можно использовать в любом языке. Попробуйте и вы для своего кода.

Вспомните про Машу, Петю и Васю. Превратите итерации по спискам в map и reduces.

Вспомните гонки. Разбейте код на функции, и сделайте их функциональными. Превратите цикл в рекурсию.

Вспомните про группы. Превратите последовательность операций в конвейер.

habr.com

Знакомство с Python. Урок 2

Краткая историческая справка

Язык программирования Python был создан к 1991 году голландцем Гвидо ван Россумом.

Свое имя – Пайтон (или Питон) – получил от названия телесериала, а не пресмыкающегося.

После того, как Россум разработал язык, он выложил его в Интернет, где сообщество программистов присоединилось к его улучшению.

Python активно развивается в настоящее время. Часто выходят новые версии. Существуют две поддерживаемые ветки: Python 2.x и Python 3.x. Здесь английской буквой «x» обозначается конкретный релиз. Между вторым и третьим Питоном есть небольшая разница. В данном курсе за основу берется Python 3.x.

Официальный сайт поддержки языка – https://www.python.org.

Основные особенности языка

Python – интерпретируемый язык программирования. Это значит, что исходный код частями преобразуется в машинный в процессе его чтения специальной программой – интерпретатором.

Python характеризуется ясным синтаксисом. Читать код на нем легче, чем на других языках программирования, т. к. в Питоне мало используются такие вспомогательные синтаксические элементы как скобки, точки с запятыми. С другой стороны, правила языка заставляют программистов делать отступы для обозначения вложенных конструкций. Понятно, что хорошо оформленный текст с малым количеством отвлекающих элементов читать и понимать легче.

Python – это полноценный во многом универсальный язык программирования, используемый в различных сферах. Основная, но не единственная, поддерживаемая им парадигма, – объектно-ориентированное программирование. Однако в данном курсе мы только упомянем об объектах, а будем изучать структурное программирование, так как оно является базой. Без знания основных типов данных, ветвлений, циклов, функций нет смысла изучать более сложные парадигмы, т. к. в них все это используется.

Интерпретаторы Python распространяется свободно на основании лицензии подобной GNU General Public License.

Дзен Питона

Если интерпретатору Питона дать команду import this («импортируй это» здесь видимо следует понимать как «импортируй самого себя»), то выведется так называемый «Дзен Питона», иллюстрирующий идеологию и особенности данного языка. Понимание смысла этих постулатов в приложении к программированию придет тогда, когда вы освоите язык в полной мере и приобретете опыт практического программирования.

• Beautiful is better than ugly. Красивое лучше уродливого.
• Explicit is better than implicit. Явное лучше неявного.
• Simple is better than complex. Простое лучше сложного.
• Complex is better than complicated. Сложное лучше усложнённого.
• Flat is better than nested. Плоское лучше вложенного.
• Sparse is better than dense. Разрежённое лучше плотного.
• Readability counts. Удобочитаемость важна.
• Special cases aren’t special enough to break the rules. Частные случаи не настолько существенны, чтобы нарушать правила.
• Although practicality beats purity. Однако практичность важнее чистоты.
• Errors should never pass silently. Ошибки никогда не должны замалчиваться.
• Unless explicitly silenced. За исключением замалчивания, которое задано явно.
• In the face of ambiguity, refuse the temptation to guess. Перед лицом неоднозначности сопротивляйтесь искушению угадать.
• There should be one — and preferably only one — obvious way to do it. Должен существовать один — и, желательно, только один — очевидный способ сделать это.
• Although that way may not be obvious at first unless you’re Dutch. Хотя он может быть с первого взгляда не очевиден, если ты не голландец.
• Now is better than never. Сейчас лучше, чем никогда.
• Although never is often better than *right* now. Однако, никогда чаще лучше, чем прямо сейчас.
• If the implementation is hard to explain, it’s a bad idea. Если реализацию сложно объяснить — это плохая идея.
• If the implementation is easy to explain, it may be a good idea. Если реализацию легко объяснить — это может быть хорошая идея.
• Namespaces are one honking great idea — let’s do more of those! Пространства имён — прекрасная идея, давайте делать их больше!

Как писать программы на Python

Интерактивный режим

Грубо говоря, интерпретатор выполняет команды построчно. Пишешь строку, нажимаешь Enter, интерпретатор выполняет ее, наблюдаешь результат.

Это удобно, когда изучаешь особенности языка или тестирует какую-нибудь небольшую часть кода. Ведь если работать на компилируемом языке, то пришлось бы сначала создать файл с кодом на исходном языке программирования, затем передать его компилятору, получить от него исполняемый файл и только потом выполнить программу и оценить результат. К счастью, даже в случае с компилируемыми языками все эти действия выполняет среда разработки, что упрощает жизнь программиста.

В операционных системах на базе ядра Linux можно программировать на Python в интерактивном режиме с помощью приложения «Терминал», в котором работает командная оболочка Bash. Здесь, чтобы запустить интерпретатор, надо выполнить команду python.

Скорее всего запустится интерпретатор второй ветки Питона, что можно увидеть в первой информационной строке. В данном случае запустилась версия 2.7.12. Первое число «2» указывает на то, что это интерпретатор для языка программирования Python 2. Последняя строка с тремя угловыми скобками (>>>) – это приглашение для ввода команд. Поскольку в данном курсе будет использоваться язык Python 3, выйдем из интерпретатора с помощью команды exit() (exit – выход). После чего выполним в терминале команду python3.

Есть вероятность, что пакет python3 может быть не установлен. Вам придется самостоятельно установить его.

Для операционных систем семейства Windows надо скачать интерпретатор с официального сайта языка (https://www.python.org/downloads/windows/). После установки он будет запускаться по ярлыку. Использовать командную оболочку здесь не требуется.

Возможности Python позволяют использовать его как калькулятор. Поскольку команды языка мы не изучали, это хороший способ протестировать интерактивный ввод команд.

Бывает, что в процессе ввода была допущена ошибка или требуется повторить ранее используемую команду. Чтобы заново не вводить строку, в консоли можно прокручивать историю команд, используя для этого стрелки вверх и вних на клавиатуре. В среде IDLE (в Windows) для этого используются сочетания клавиш (скорее всего Alt+N и Alt+P).

Создание скриптов

Несмотря на удобства интерактивного режима, чаще всего необходимо сохранить исходный программный код для последующего выполнения и использования. В таком случае подготавливаются файлы, которые передаются затем интерпретатору на исполнение. Файлы с кодом на Python обычно имеют расширение .py.

Существует целый ряд сред разработки для Python, например, PyCharm. Однако на первое время подойдет текстовый редактор с подсветкой синтаксиса, например, Geany.

Здесь создается и сохраняется файл кодом. Далее его можно запустить на выполнение через терминал. При этом сначала указывается интерпретатор (в данном случае python3), потом имя файла (если файл находится в другом каталоге, то указывается с адресом, или надо перейти в этот каталог с помощью команды cd оболочки Bash).

Однако в Geany можно дополнительно установить встроенный терминал (sudo apt-get install libvte9), что упростит работу.

Наконец, в редакторе можно просто нажать F5, что отправит файл на исполнение (терминал откроется сам, после выполнения программы и нажатия Enter закроется).

В Windows подготовить файлы можно в той же среде IDLE. Для этого в меню следует выбрать команду File → New Window (Crtl + N), откроется чистое (без приглашения >>>) новое окно. Желательно сразу сохранить файл с расширением .py, чтобы появилась подсветка синтаксиса. После того как код будет подготовлен, снова сохраните файл. Запуск скрипта выполняется командой Run → Run Module (F5). После этого в окне интерактивного режима появится результат выполнения кода.

Практическая работа

1. Запустите интерпретатор Питона в интерактивном режиме. Выполните несколько команд, например, арифметические примеры.

2. Подготовьте файл с кодом и передайте его на исполнение интерпретатору. Обратите внимание, что если просто записать арифметику, то никакого вывода не последует. Вы увидите пустоту. Это отличается от интерактивного режима. Чтобы увидеть решение, надо «обернуть» пример в функцию print().

younglinux.info

Pythonicway — Функциональное программирование в Python

Функциональным называется такой подход к процессу программирования, в программа рассматривается как вычисление математических функций, при этом не используются состояния и изменяемые объекты. Как правило, когда говорят о элементах функционального программировании в Python, то подразумеваются следующие функции: lambda, map, filter, reduce, zip.

1. Lambda выражение в Python.
2. Функция map() в Python.
3. Функция filter() в Python.
4. Функция reduce() в Python.
5. Функция zip() в Python.

lambda оператор или lambda функция в Python это способ создать анонимную функцию, то есть функцию без имени. Такие функции можно назвать одноразовыми, они используются только при создании. Как правило, lambda функции используются в комбинации с функциями filter, map, reduce.

Синтаксис lambda выражения в Python

lambda arguments: expression

В качестве arguments передается список аргументов, разделенных запятой, после чего над переданными аргументами выполняется expression. Если присвоить lambda-функцию переменной, то получим поведение как в обычной функции (делаем мы это исключительно в целях демонстрации)

>>> multiply = lambda x,y: x * y
>>> multiply(21, 2)
42

 Но, конечно же, все преимущества lambda-выражений мы получаем, используя lambda в связке с другими функциями

В Python функция map принимает два аргумента: функцию и аргумент составного типа данных, например, список. map применяет к каждому элементу списка переданную функцию. Например, вы прочитали из файла список чисел, изначально все эти числа имеют строковый тип данных, чтобы работать с ними — нужно превратить их в целое число:

old_list = ['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7']

new_list = []
for item in old_list:
    new_list.append(int(item))

print (new_list)

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]

Тот же эффект мы можем получить, применив функцию map:

old_list = ['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7']
new_list = list(map(int, old_list))
print (new_list)

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]

Как видите такой способ занимает меньше строк, более читабелен и выполняется быстрее. map также работает и с функциями созданными пользователем:

def miles_to_kilometers(num_miles):
    """ Converts miles to the kilometers """
    return num_miles * 1.6

mile_distances = [1.0, 6.5, 17.4, 2.4, 9]
kilometer_distances = list(map(miles_to_kilometers, mile_distances))
print (kilometer_distances)

[1.6, 10.4, 27.84, 3.84, 14.4]

А теперь то же самое, только используя lambda выражение:

mile_distances = [1.0, 6.5, 17.4, 2.4, 9]
kilometer_distances = list(map(lambda x: x * 1.6, mile_distances))

print (kilometer_distances)

[1.6, 10.4, 27.84, 3.84, 14.4]

Функция map может быть так же применена для нескольких списков, в таком случае функция-аргумент должна принимать количество аргументов, соответствующее количеству списков:

l1 = [1,2,3]
l2 = [4,5,6]

new_list = list(map(lambda x,y: x + y, l1, l2))
print (new_list)

[5, 7, 9]

Если же количество элементов в списках совпадать не будет, то выполнение закончится на минимальном списке:

l1 = [1,2,3]
l2 = [4,5]

new_list = list(map(lambda x,y:  + y, l1, l2))

print (new_list)
[5,7]

Функция filter предлагает элегантный вариант фильтрации элементов последовательности. Принимает в качестве аргументов функцию и последовательность, которую необходимо отфильтровать:

mixed = ['мак', 'просо', 'мак', 'мак', 'просо', 'мак', 'просо', 'просо', 'просо', 'мак']
zolushka = list(filter(lambda x: x == 'мак', mixed))

print (zolushka)
['мак', 'мак', 'мак', 'мак', 'мак']

Обратите внимание, что функция, передаваемая в filter должна возвращать значение True / False, чтобы элементы корректно отфильтровались.

Функция reduce принимает 2 аргумента: функцию и последовательность. reduce() последовательно применяет функцию-аргумент к элементам списка, возвращает единичное значение. Обратите внимание в Python 2.x функция reduce доступна как встроенная, в то время, как в Python 3 она была перемещена в модуль functools.

Вычисление суммы всех элементов списка при помощи reduce:

from functools import reduce
items = [1,2,3,4,5]
sum_all = reduce(lambda x,y: x + y, items)

print (sum_all)

15

Вычисление наибольшего элемента в списке при помощи reduce:

from functools import reduce
items = [1, 24, 17, 14, 9, 32, 2]
all_max = reduce(lambda a,b: a if (a > b) else b, items)

print (all_max)
32

Функция zip объединяет в кортежи элементы из последовательностей переданных в качестве аргументов.

a = [1,2,3]
b = "xyz"
c = (None, True)

res = list(zip(a, b, c))
print (res)

[(1, 'x', None), (2, 'y', True)]

Обратите внимание, что zip прекращает выполнение, как только достигнут конец самого короткого списка.

pythonicway.com

Pythonicway — Python — Обзор

Details

Published: 08 September 2014

Hits: 29260

Python это высокоуровневый, интерпретируемый, интерактивный и объектно-ориентированный скриптовой язык программирования. Python был разработан как «легкочитаемый» язык, часто использующий в качестве ключевых слов слова английского языка.

• Python является интерпретируемым: исходный код на Python не компилируется в машинный код, а выполняется непосредственно с помощью специальной программы-интерпретатора.
• Python это интерактивный язык: Это означает, что вы можете писать код прямо в оболочке интерпретатора и вводить новые команды по мере выполнения предыдущих.
• Python является объектно-ориентированым языком программирования. Python поддерживает принципы ООП, которые подразумевают инкапсуляцию кода в особые структуры, именуемые объектами.

История языка программирования Python

Python начал разрабатываться в конце восьмидесятых годов сотрудником Голландского Национального Исследовательского Института Математики и Информатики Гвидо ван Россумом.

Python вобрал в себя черты многих популярных в то время языков программирования: Algol-68, C, C++, Modula-3 ABC, SmallTalk, и это далеко не полный перечень.

Версия 1.0 появилась в 1994 году, 2.0 в 2000-м, а 3.0 в 2008-м году. На данный момент активно развиваются вторая и третья версии этого языка. Поддержка Python’a осуществляется командой разработчиков все того же института, при этом за ван Россумом осталось право решающего голоса в вопросах развития языка.

Особенности Python:

• Легкий для обучения: У Python’a относительно мало ключевых слов, простая структура и четко определенных синтаксис. Благодаря этому научиться основам языка можно за достаточно короткое время.
• Легко читаемый: Блоки кода в Python выделяются при помощи отступов, что совместно с ключевыми словами, взятыми из английского языка значительно облегчают чтение кода.
• Легкий в обслуживании: Одной из причин широкой популярности Python’a является простота обслуживания кода написанного на этом языке.
• Широкая стандартная библиотека: Наличие широкой кросс-платформенной библиотеки является еще одной сильной стороной этого языка программирования.
• Наличие интерактивного режима: позволяет «на лету» тестировать нужные участки кода
• Портативность: Python без проблем запускается на разных платформах, при этом сохраняет одинаковый интерфейс, независимо от того на каком компьютере вы работаете.
• Расширяемость: при необходимости в Python можно внедрять низкоуровневые модули написанные на иных языках программирования для наиболее гибкого решения поставленных задач.
• Работа с базами данных: в стандартной библиотеке Python можно найти модули для работы с большинством коммерческих баз данных.
• Создание GUI (Графического интерфейса пользователя): на Python возможно создание GUI приложений, которые будут работать независимо от типа вашей операционной системы.

pythonicway.com