Язык программирования Python умирает? Основы синтаксиса Python

Существует множество областей применения Python, но в некоторых он особенно хорош. Разбираемся, что же можно делать на этом ЯП.

Основные отличия:

  • Flask обеспечивает простоту, гибкость и полный контроль над проектом. Он позволяет пользователю самостоятельно решать, как реализовывать те или иные вещи.
  • Django – это сервис типа «все включено». Из коробки в нем уже есть админ-панель, интерфейсы баз данных, ORM (объектно-реляционное отображение) и структура каталогов для ваших проектов.

Что выбрать?

  • Выбирайте Flask, если хотите получить больше опыта и возможностей для обучения. Или в том случае, если вам нужен максимальный контроль над всеми используемыми компонентами, например, базами данных.
  • Выбирайте Django, если вас интересует конечный продукт. Особенно, если вы работаете с простыми приложениями, такими как новостной сайт, магазин, блог, и хотите, чтобы каждая задача решалась одним предельно ясным способом.

Другими словами, Flask – это, возможно, лучший выбор для начинающего разработчика, так как он содержит меньше компонентов. Кроме того, его стоит выбрать, если необходима тонкая настройка проекта.

Flask из-за своей гибкости лучше подходит для создания REST API .

С другой стороны, если стоит задача сделать что-то просто и быстро, вероятно, стоит выбрать Django.

Data Science: машинное обучение, анализ данных и визуализация

Прежде всего, следует разобраться, что такое .

Предположим, что вы хотите разработать программу, которая будет автоматически определять, что изображено на картинке.

Например, предлагая ей это изображение, вы хотите, чтобы программа опознала собаку.

А здесь она должна увидеть стол.

Возможно, вы думаете, что для решения этой задачи можно просто написать код анализа изображения. Например, если на картинке много светло-коричневых пикселей, делаем вывод, что это собака.

Или вы можете научиться определять на изображении края и границы. Тогда картинка с большим количеством прямых границ, вероятно, окажется столом.

Однако это довольно сложный и непродуманный подход. Что делать, если на фотографии изображена белая собака без коричневых пятен? Или если на картинке круглый стол?

Здесь вступает в игру машинное обучение. Обычно оно реализует некоторый , который позволяет автоматически обнаруживать знакомый шаблон среди входных данных.

Вы можете предложить алгоритму машинного обучения, скажем, 1000 изображений собаки и 1000 снимков столов. Он выучит разницу между этими объектами. Затем, когда вы дадите ему новую картинку со столом или собакой, он сможет определить, что именно на ней изображено.

  • scikit-learn из коробки имеет несколько встроенных популярных алгоритмов обучения;
  • TensorFlow – это более низкоуровневая библиотека. Она позволяет создавать пользовательские алгоритмы.

Новичкам в машинном обучении лучше начать со scikit-learn. Более опытным разработчикам, которые столкнулись с проблемами эффективности, стоит присмотреться к TensorFlow.

Как изучать машинное обучение?

Настоящие аналитики, например, в Google или Microsoft, делают то же самое, только их работа более сложная и комплексная.

Они используют язык запросов SQL, чтобы извлекать данные из баз. Затем для анализа и визуализации применяются специальные инструменты, например, Mathplotlib (для Python) или D3.js (для JavaScript).

Способы применения Python для анализа и визуализации данных

Одна из самых популярных библиотек для визуализации – Mathplotlib .

Новичкам следует начинать обучение с нее по двум причинам:

  • низкий порог вхождения;
  • освоение Mathplotlib позволит в будущем быстрее разобраться в более сложных библиотеках, основанных на ней, например, seaborn .

Как изучать анализ данных на Python?

С недавних пор некоторые компании начали использовать для создания настольных приложений JavaScript. Например, десктопное приложение Slack было создано с помощью JavaScript-фреймворка Electron .

Преимущество написания настольных приложений на JavaScript заключается в том, что можно повторно использовать код веб-версии.

Python 3 или Python 2

Python 3 – это более современный и популярный выбор.

Пояснение о backend- и frontend-коде

Предположим, вы хотите сделать нечто, напоминающее Инстаграм.

Синтаксис языка Python во многом похож на синтаксис таких языков, как Perl, C и Java, но вместе с этим имеет ряд отличий от этих языков программирования. В этой статье мы рассмотрим необходимые основы этого языка программирования .

Первая программа на Python:

Во-первых, следует отметить, что на Python вы можете программировать в двух режимах: интерактивном и скриптовом

Интерактивный режим программирования:

Без передачи в качестве аргумента названия файла запустит интерпретатор Python :

Введите следующий текст после строки приглашения Python и нажмите Enter:

>>> print "Hello, Python!"

Если вы все сделали правильно, то интерпретатор выдаст строку:

Если вы получили ошибку - удостоверьтесь, что правильно переписали код и что используете интерпретатор версии 2.х (для версии 3.х следует использовать команду print ("Hello, Python"))

Скриптовый режим программирования:

Запуск в командной строке python с названием файла (он еще называется скрипт) в качестве параметра, начнет выполнение кода, записанного в данном файле. После завершения выполнения скрипта, интерпретатор будет снова неактивен.

Давайте, создадим простую программу-скрипт на Python . Откройте любой текстовый редактор (Sublime, Notepad++, gedit...), создайте в нем файл с именем test и расширением.py (все файлы, содержащие код на Python должны иметь расширение .py ) и запишите в этот файл уже знакомый нам код и сохраните файл:

Print "Hello, Python!"

(Предполагается, что интерпретатор Python у вас задан в переменной PATH, то есть вы находясь в любой директории можете ввести python для запуска интерпретатора)

После этого введите следующую строку в командной строке и нажмите Enter:

Идентификаторы в Python:

Идентификаторы в Python это имена используемые для обозначения переменной, функции, класса, модуля или другого объекта. Идентификатор должен начинаться с буквы (от a до Z) или со знака подчеркивания (_), после которых может идти произвольное количество букв, знаков подчеркивания и чисел (от 0 до 9).

В Python недопустимо использование знаков препинания или специальных символов, таких как @, $ или % в качестве идентификаторов. Кроме того, Python чуствителен к регистру, то есть cat и Cat это два разных имени.

В Python существует следующая договоренность для названия идентификаторов:

  • Имена классов начинаются с большой буквы, все остальные идентификаторы - с маленькой.
  • Использования знака подчеркивания в качестве первого символа идентификатора означает, что данный идентификатор является частным (закрытым от использования вне класса).
  • Если идентификатор начинается и заканчивается двумя знаками подчеркивания (например, __init__) это означает, что он является специальным именем, определенным внутри языка.

Зарезервированые (ключевые) слова в Python:

В данной таблице собраны все ключевые слова Python .

and elif if print
as else import raise
assert except in return
break exec is try
class finally lambda while
continue for not which
def from or yield
del global pass

Эти зарезервированные слова нельзя использовать в качестве имени переменной или любого другого идентификатора. Все ключевые слова Python состоят только из букв в нижнем регистре. Получить список ключевых слов возможно в интерпретаторе командой

Help("keywords")

Строки и отступы:

Одна из первых особенностей Python , которая бросается в глаза программистам, начинающим изучать этот язык программирования, это то, что в нем не используются скобки для обозначения отдельных блоков кода. Вместо них в Python используются двоеточия и отступы.

Количество пробелов в отступах произвольно и выбирается каждым на свое усмотрение, однако по договоренности равняется четырем пробелам. При этом отступ всего блока должен быть одинаковым.

Например, этот блок кода будет работать (хотя так писать не стоит):

If True: print "Hi" else: print "Bye"

А этот уже вызовет ошибку:

If True: print "Hi" print "Bye"

Таким образом, в Python несколько строк кода с одинаковым отступом будут формировать отдельный блок кода. Благодаря такой системе значительно повышается читаемость кода и прививается привычка писать понятно и структурировано.

Многострочные выражения:

Выражения в Python , как правило, заканчиваются новой строкой. Однако, в этом языке программирования существует специальный символ переноса строки (\), показывающий, что с окончанием строки не заканчивается код. Например:

Total = item1 + \ item2 + \ item3

Выражения, которые находятся внутри скобок: квадратных (), фигурных ({ }) или круглых (()) не нуждаются в символе переноса строки. Например:

Days = ["Sunday", "Monday", "Tuesday", "Wednesday", "Thursday", "Friday", "Saturday"]

Кавычки в Python:

В Python можно использовать одинарные ("), двойные (") и тройные (""" или """) кавычки чтобы обозначить строчный тип данных, при этом начинаться и заканчиваться строка должна одинаковыми кавычками. Строка занимающая несколько строк кода должна быть обрамлена тройными кавычками. Например:

Name = "wasd" description = "Some text" biography = """ Some long text for few lines of code """

Хотите войти в мир программирования и быстро написать несколько своих первых программ? Или мечтаете изучить новые языки, но не знаете, с чего начать? Обратите свое внимание на курсы по основам программирования на Python. Далее вы узнаете подробности о том, почему именно этот язык рекомендуется для начинающих и какие программы можно на нем создавать.

Основы Python для начинающих программистов

Python — это мощный высокоуровневый объектно-ориентированный язык программирования, созданный Гвидо ван Россумом. У него простой в использовании синтаксис, что делает его идеальным языком для тех, кто пытается научиться программированию в первый раз. Для продолжения знакомства с языком можно прочитать книгу Дмитрия Златопольского “Python — основы программирования». Но мы начнем с самых основ. Литературы по этому направлению достаточно много. Еще один вариант — книги Гарри Персиваля “Python. Разработка на основе тестирования”. В ней рассказывается о языке с практической точки зрения.

Применение языка на практике

Итак, что же пишут на Python или “Питон”, как его еще называют в среде программистов, и зачем его учить? Python — это язык общего назначения. На нем пишут веб-приложения с использованием различный фреймворков, системные утилиты и приложения для автоматизации различных действий. Курсов по основам программирования на Python сейчас достаточно, чтобы попробовать изучить язык самостоятельно.

Это может стать основой новой профессии, так как он имеет широкий спектр приложений от веб-разработки, научных и математических вычислений для настольных графических пользовательских интерфейсов. Он также хорошо подходит для создания прототипов. То есть, сначала создается прототип на Python, затем концепцию можно перенести на более быстрые и компилируемые языки программирования. При помощи этого языка можно создавать desktop-приложения с графическим интерфейсом и писать игры, для чего существует специальная библиотека. Основы алгоритмизации и программирования на языке Python подходят для создания приложений для мобильных устройств.

Зачем изучать язык Python

Python также использует очень простой и сжатый синтаксис и динамическую типизацию. Знание основ алгоритмизации и программирования на Python позволяет быстро создать программу и запустить ее. Если вам нужен язык для быстрого создания приложений и сценариев в нескольких областях, вам будет трудно найти лучшую альтернативу, чем Python. У него имеется ряд очевидных преимуществ перед другими языками программирования:

  • универсальное использование — на этом языке можно писать разные типы приложений, потому вместе с его освоением открываются широкие возможности для применения этого языка;
  • простота — изначально язык разрабатывался для упрощения работы с ним человека;
  • популярность в среде программистов и востребованность на рынке труда — Python широко применяется в различных проектах;
  • большое количество доступных библиотек расширяют возможности языка и делают его еще более универсальным;
  • кроссплатформенность — один раз написанная программа будет работать на любой платформе, где есть интерпретатор языка;
  • одним из важных плюсов языка является его качественная документация.

Python также является одним из старейших языков веб-разработки, созданных Гвидо ван Россумом в Национальном научно-исследовательском институте математики и информатики в Нидерландах в начале 90-х годов. Язык сильно заимствован из C++, C и других языков сценариев. Он использует ключевые слова на английском языке, которые составляют большую часть программирования на Python. Если вы освоите их, то можно считать, что по большей части уже освоили язык. Это займет некоторое время и вам будет нужно понять основные концепции, прежде чем начинать. Потому давайте начнем с того, что познакомимся с ними.

Преимущества языка Python

Одним из ключевых преимуществ программирования Python является его интерпретирующий характер. Это означает, что код программы не компилируется в исполняемый файл, а выполняется интерпретатором всякий раз заново, когда происходит запуск пользователем. Потому для запуска программы необходимо его наличие на том компьютере, где вы будете создавать программы. Интерпретатор и стандартная библиотека доступны в бинарной или исходной форме с веб-сайта Python и могут беспрепятственно работать во всех основных операционных системах.

Итак, к основным преимуществам Python можно отнести:

  • Интерпретирующий характер: язык обрабатывается интерпретатором во время выполнения, например PHP или PERL, поэтому вам не нужно компилировать программу перед выполнением.
  • Интерактивность: вы можете напрямую взаимодействовать с интерпретатором при написании вашей программы.
  • Идеально подходит для начинающих: для начинающих программистов.
  • Python — отличный выбор, поскольку он поддерживает разработку приложений, от игр до браузеров до обработки текста.

    Как установить и запустить интерпретатор

    Для того чтобы начать писать на Python, нужно скачать и установить его интерпретатор на официальном сайте языка, выбрав версию для своей операционной системы. Стоит отметить, что существует две ветки языка — вторая и третья. Лучше начать изучать основы Python 3, если другой версии вы еще не устанавливали. При установке на Windows обязательно нужно обратить внимание на то, включены ли опция Add Python to Path и утилита Pip. После установки его можно запустить. Для этого в командной строке нужно ввести: “python”, и он запустится. В окне появятся три угловые скобки, означающие, что вы находитесь в интерпретаторе. Этот язык программирования также свободно распространяемый, и по нему можно найти советы, сторонние инструменты, программы, модули и дополнительную документацию.

    Ключевые слова в Python

    В интерпретаторе можно выполнять действия на языке в интерактивном режиме. Каждое действие выполняется сразу, после нажатия Enter. Можно использовать его как продвинутый калькулятор. Но писать большую программу в интерпретаторе слишком трудоемко. Поэтому имеет смысл пользоваться текстовыми редакторами. Готовый текстовый файл можно затем выполнить интерпретатором. Одна из основ Python состоит в том, что любые блоки в нем задаются с помощью отступов, поэтому необходимо должны отступать, чтобы запустить блок и удалить его. Интерпретатор может быть легко расширен новыми типами данных или функциями в C++ или C. Язык программирования Python работает как расширение для настраиваемых приложений. То, что делает этот язык настолько легким для изучения — это тот факт, что он использует английские ключевые слова, а не знаки препинания, и имеет меньше синтаксических конструкций, чем в других языках программирования.

    Начало работы с Python

    Перед началом работы вне интерпретатора, чтобы создать программу, нужно открыть текстовый редактор и создать пустой файл с кодировке utf-8 и задать расширение “py”. Лучше всего для этой цели использовать специальные редакторы кода для программистов. В первой строке нужно обозначить кодировку. Строки, начинающиеся со знака #, считаются комментариями и не выполняются. Python неявно и динамически типизирован, поэтому вам не нужно объявлять переменные. Типы принудительно применяются, и переменные также чувствительны к регистру, поэтому var и VAR рассматриваются как две отдельные переменные.Если вы хотите знать, как работает какой-либо объект, вам просто нужно ввести следующее: “help(object)”. Вы также можете использовать команду “dir (object)”, чтобы узнать все методы конкретной опции, и вы можете использовать объект “__ doc__”, чтобы узнать его строку документа.

    Как запустить написанную программу

    Запускать написанную программу нужно также в командной строке. Для этого нужно написать имя интерпретатора и через пробел — имя файла с написанной программой. При запуске программы нужно указывать полный путь к файлу. Это не всегда просто, так как путь может быть очень длинным, поэтому иногда проще сменить текущую директорию в командной строке и там запускать интерпретатор. Для этого нужно подняться в нужную директорию, зажать клавишу shift, правой кнопкой мыши кликнуть по директории и в открывшемся меню выбрать опцию “открыть окно команд”. Тогда командная строка будет запущена в этой директории. Далее в окне консоли нужно ввести имя интерпретатора и через пробел — имя файла, который находится в ней.

    Синтаксис языка

    Основы программирования на примере языка Python не слишком отличаются от других языков, но переменные несут немного другой смысл. У Python нет обязательных символов для завершения операторов. Любые блоки задаются с помощью отступов, поэтому вы должны отступать, чтобы запустить блок и удалить его. Для многострочных комментариев необходимо использовать многострочные строки. Значения присваиваются при помощью знака “=”, а тестирование равенства выполняется с двумя из них “==”. Вы можете уменьшать или увеличивать значения с помощью операторов = или — = с суммой в правой части. Это может работать со строками и другими типами данных. Вы также можете использовать несколько переменных в одной строке.

    Типы данных в Python

    Теперь рассмотрим типы данных. В основе Python лежат структуры данных — это словари (dict), кортежи (tuples) и списки (lists). Наборы можно найти в библиотеке наборов, которые доступны во всех версиях Python. Списки похожи на одномерные массивы, хотя вы также можете иметь списки других списков. Словари по существу являются ассоциативными массивами или хэш-таблицами. Кортежи представляют собой одномерные массивы. Теперь массивы в основе Python могут быть любого типа, а ypes всегда равно нулю. Отрицательные числа начинаются от конца до начала, а -1 — последний элемент. Переменные также могут указывать на функции.

    Строки в Python

    Строки Python могут использовать одиночные или двойные кавычки, и вы можете использовать кавычки одного вида в строке с использованием другого вида. Многострочные строки заключены в одиночные или тройные двойные кавычки. Чтобы заполнить строки значениями, вы можете использовать оператор modulo (%), а затем кортеж. Каждый% заменяется элементом кортежа слева направо, и вы также можете использовать словарные подстановки. Операторы управления потоком Python: “while”, “for” и “if”. Для ветвления вам нужно использовать “if”. Для перечисления через список используйте “for”. Для получения списка номеров используйте диапазон.

    Функции в Python

    Ключевое слово “def” используется для объявления функций. Привязывание другого объекта к переменной удаляет старый и заменяет неизменяемые типы. Необязательные аргументы могут быть заданы в объявлении функции после обязательных аргументов, присваивая им значения по умолчанию. В случае именованных аргументов имени аргумента присваивается значение. Функции могут возвращать кортеж, и вы можете эффективно возвращать несколько значений, используя распаковку кортежа. Параметры передаются через ссылку, но кортежи, ints, строки и другие неизменяемые типы неизменяемы, потому что передается только местоположение памяти элемента.

    Вы только начали свое знакомство с языком, потому не бойтесь ошибок и обращайтесь к доступным ресурсам, чтобы продолжить обучение этому интересному и полезному языку программирования.

    Программирование на Python

    Часть 1. Возможности языка и основы синтаксиса

    Серия контента:

    Стоит ли изучать Python?

    Python – это один из наиболее популярных современных языков программирования. Он пригоден для решения разнообразных задач и предлагает те же возможности, что и другие языки программирования: динамичность, поддержку ООП и кросс-платформенность. Разработку Python начал Гвидо Ван Россум (Guido Van Rossum) еще в середине 1990-х годов, поэтому к настоящему времени удалось избавиться от стандартных «детских» болезней, существенно развить лучшие стороны языка и привлечь множество программистов, использующих Python для реализации своих проектов.

    Многие программисты считают, что необходимо изучать только «классические» языки программирования, такие как Java или C++, так как другие языки все равно не смогут обеспечить таких же возможностей. Однако в последнее время возникло убеждение, что программисту желательно знать более одного языка, так как это расширяет его кругозор, позволяя более творчески решать поставленные задачи и повышая его конкурентоспособность на рынке труда.

    Изучить в совершенстве два таких языка как Java и C++ достаточно сложно и заняло бы много времени; кроме того, многие аспекты этих языков противоречат друг другу. В то же время Python идеально подходит на роль второго языка, так как он сразу же усваивается благодаря уже имеющимся знаниям в ООП, и тому, что его возможности не конфликтуют, а дополняют опыт, накопленный при работе с другим языком программирования.

    Если же программист только начинает свой путь в области разработки ПО, то Python станет идеальным «вводным» языком программирования. Благодаря своей лаконичности он позволит быстрее овладеть синтаксисом языка, а отсутствие «наследства» в виде формировавшихся на протяжении многих лет аксиом поможет быстро освоить ООП. В силу этих факторов «кривая обучения» Python будет довольно короткой, и программист сможет перейти от учебных примеров к коммерческим проектам.

    Поэтому кем бы ни являлся читатель данной статьи – опытным программистом или новичком в области разработки ПО, ответом на вопрос, который является и названием этого раздела, должно стать убедительное «да».

    Этот цикл статей предназначен для того, чтобы помочь успешному преодолению «кривой обучения», последовательно предоставляя информацию, начиная с самых базовых принципов языка до его продвинутых возможностей в плане интеграции с другими технологиями. В первой статье речь пойдет об основных возможностях и синтаксисе Python. В дальнейшем мы рассмотрим более сложные аспекты работы с этим популярным языком, в частности объектно- ориентированное программирование на Python.

    Архитектура Python

    Любой язык, неважно – для программирования или общения, состоит как минимум из двух частей – словаря и синтаксиса. Язык Python организован точно так же, предоставляя синтаксис для формирования выражений, образующих исполняемые программы, и словарь – набор функциональности в виде стандартной библиотеки и подключаемых модулей.

    Как уже упоминалось, синтаксис Python достаточно лаконичный, особенно если сравнивать с Java или C++. С одной стороны – это хорошо, так как чем проще синтаксис, тем проще его изучить и тем меньше ошибок можно совершить в процессе его использования. Однако у подобных языков есть недостаток – с их помощью можно передавать самую простую информацию и нельзя выражать сложные конструкции.

    К Python это не относится, так как это язык простой, но упрощенный. Дело в том, что Python является языком с более высоким уровнем абстракции, выше, например, чем у Java и C++, и позволяет передать такое же количество информации в меньшем объеме исходного кода.

    Также Python является языком общего назначения, поэтому может применяться практически в любой области разработки ПО (standalone, клиент-сервер, Web-приложения) и в любой предметной области. Кроме того, Python легко интегрируется с уже существующими компонентами, что позволяет внедрять Python в уже написанные приложения.

    Другая составляющая успеха Python – это его модули расширения, как стандартные, так и специфические. Стандартные модули расширения Python – это отлично спроектированная и неоднократно проверенная функциональность для решения задач, возникающих в каждом проекте по разработке ПО, обработка строк и текстов, взаимодействие с операционной системой, поддержка Web-приложений. Эти модули также написаны на языке Python, поэтому обладают его важнейшим свойством – кросс-платформенностью, позволяющей безболезненно и быстро переносить проекты с одной операционной системы на другую.

    Если необходимой функциональности не оказалось в стандартной библиотеке Python, то можно создать собственный модуль расширения для его последующего неоднократного использования. Здесь стоит отметить, что модули расширения для Python можно создавать не только на самом языке Python, но и с помощью других языков программирования. В этом случае появляется возможность более эффективной реализации ресурсоемких задач, например сложных научных вычислений, однако теряется преимущество кросс-платформенности, если язык модуля расширения не является сам по себе кросс-платформенным, как Python.

    Среда исполнения Python

    Как известно, все кросс-платформенные языки программирования построены по одной модели: это действительно переносимый исходный код и среда исполнения (runtime environment), которая не является переносимой и специфична для каждой конкретной платформы. В эту среду исполнения обычно входит интерпретатор, который исполняет исходный код, и различные утилиты, необходимые для сопровождения приложения – отладчик, обратный ассемблер и т.д.

    В среду исполнения Java дополнительно входит компилятор, так как исходный код необходимо скомпилировать в байт-код для виртуальной Java-машины. В среду исполнения Python входит только интерпретатор, который одновременно является и компилятором, однако компилирует исходный код Python непосредственно в машинный код целевой платформы.

    На данный момент существуют три известных реализации среды исполнения для Python: CPython, Jython и Python.NET. Как можно догадаться из названия, первая среда реализована на языке C, вторая на языке Java, а последняя – на платформе.NET.

    Среда исполнения CPython обычно называется просто Python, и когда говорят о Python, то чаще всего имеется в виду именно эта реализация. Эта реализация состоит из интерпретатора и модулей расширения, написанных на языке C, и может использоваться на любой платформе, для которой доступен стандартный компилятор C. Кроме того, существуют уже скомпилированные версии среды исполнения для различных операционных систем, включая различные версии OC Windows и различные дистрибутивы Linux. В этой и последующих статьях будет рассматриваться именно CPython, если иное не оговаривается отдельно.

    Среда исполнения Jython – это реализация Python для работы с виртуальной Java-машиной (JVM). Поддерживается любая версия JVM, начиная с версии 1.2.2 (текущая версия Java – 1.6). Для работы с Jython требуется установленная Java-машина (среда исполнения Java) и определенное знание языка программирования Java. Уметь писать исходный код на языке Java не обязательно, однако придется иметь дело c JAR-файлами и Java-апплетами, а также документацией в формате JavaDOC.

    Какую версию среды выбрать – зависит исключительно от предпочтений программиста, вообще же рекомендуется держать на компьютере и CPython, и Jython, так как они не конфликтуют между собой, а взаимно дополняют друг друга. Среда CPython работает быстрее, так как нет промежуточного уровня в виде JVM; кроме того, обновленные версии Python сначала выпускают именно в виде среды CPython. Однако Jython может использовать любой класс Java в качестве модуля расширения и работать на любой платформе, для которой существует реализация JVM.

    Обе среды исполнения выпущены под лицензией, совместимой с известной лицензией GPL, поэтому могут использоваться для разработки как коммерческого, так и свободного или бесплатного ПО. Большая часть модулей расширения для Python также выходит в рамках лицензии GPL и может свободно применяться в любых проектах, однако существуют и коммерческие расширения или расширения с более строгими лицензиями. Поэтому при использовании Python в коммерческом проекте необходимо знать, какие ограничения существуют в лицензиях подключаемых модулей расширения.

    Начало работы с Python

    Прежде чем начать использовать Python, необходимо установить его среду исполнения – в данной статье это CPython и соответственно интерпретатор python. Существуют различные способы установки: опытные пользователи могут сами скомпилировать Python из его общедоступного исходного кода, также можно загрузить с Web-сайта www.python.org уже готовые исполняемые файлы для конкретной операционной системы, наконец, многие дистрибутивы Linux поставляются с уже предустановленным интерпретатором Python. В этой статье используется версия Python 2.x для ОС Windows, однако представленные примеры можно запускать на любой версии Python.

    После того как программа установки развернет исполняемые файлы Python в указанный каталог, необходимо проверить значения следующих системных переменных:

    • PATH . В этой переменной должен содержаться путь к каталогу, где установлен Python, чтобы его могла найти операционная система.
    • PYTHONHOME . Эта переменная должна содержать только путь к каталогу, где установлен Python. Также в этом каталоге должен содержаться подкаталог lib, в котором будет выполняться поиск стандартных модулей Python.
    • PYTHONPATH . Переменная со списком каталогов, содержащих модули расширения, которые будут подключаться к Python (элементы списка должны разделяться системным разделителем).
    • PYTHONSTARTUP . Не обязательная переменная, определяющая путь к сценарию Python, который должен выполняться каждый раз при запуске интерактивного сеанса интерпретатора Python.

    Командная строка для работы с интерпретатором имеет следующую структуру.

    PYTHONHOME\python (опции) [ -с команда | файл со сценарием | - ] {аргументы}

    Интерактивный режим работы Python

    Если запустить интерпретатор, не указывая команды или файла со сценарием, то он запустится в интерактивном режиме. В этом режиме запускается специальная оболочка Python, в которую можно вводить отдельные команды или выражения, а их значение будет немедленно вычисляться. Это очень удобно во время изучения Python, так как можно сразу проверить правильность той или иной конструкции.

    Значение вычисленного выражения сохраняется в специальную переменную с именем «Одиночное подчеркивание» (_), так что его можно использовать в последующих выражениях. Завершить интерактивный сеанс можно сочетанием клавиш Ctrl–Z в ОС Windows или Ctrl–D в ОС Linux.

    Опции – это не обязательные строковые значения, которые могут изменять поведение интерпретатора во время сеанса; их значение будет рассматриваться в этой и последующих статьях. За опциями указывается либо отдельная команда, которую должен выполнить интерпретатор, либо путь к файлу, в котором содержится сценарий для выполнения. Стоит отметить, что команда может состоять из нескольких выражений, разделенных точкой с запятой, и должна быть заключена в кавычки, чтобы операционная система смогла ее корректно передать интерпретатору. Аргументы – те параметры, которые передаются для последующей обработки в исполняемый сценарий; они передаются в программу в виде строк и разделяются пробелами.

    Для проверки правильности установки и работоспособности Python можно выполнить следующие команды:

    c:\> python- v
    c:\> python –c “import time; print time.asctime()”

    Опция –v выводит версию используемой реализации Python и завершает работы, а вторая команда распечатывает на экран значение системного времени.

    Писать сценарии Python можно в любом текстовом редакторе, так как они представляют собой обычные текстовые файлы, однако существуют и специальные среды разработки, предназначенные для работы с Python.

    Основы синтаксиса Python

    Сценарии исходного кода Python состоят из так называемых логических строк , каждая из которых в свою очередь состоит из физических строк . Для обозначения комментариев используется символ #. Комментарии и пустые строки интерпретатор игнорирует.

    Далее приведен очень важный аспект, который может показаться странным программистам, изучающим Python в качестве второго языка программирования. Дело в том, что в Python нет символа, который бы отвечал за отделение выражений друг от друга в исходном коде, как, например, точка с запятой (;) в C++ или Java. Точка с запятой позволяет разделить несколько инструкций, если они находятся на одной физической строке. Также отсутствует такая конструкция, как фигурные скобки {}, позволяющая объединить группу инструкций в единый блок.

    Физические строки разделяются самим символом конца строки, но если выражение слишком длинное для одной строки, то две физических строки можно объединить в одну логическую. Для этого необходимо в конце первой строки ввести символ обратного слеша (\), и тогда следующую строку интерпретатор будет трактовать как продолжение первой, однако при этом нельзя, чтобы на первой строке за символом \ находились бы другие символы, например, комментарий с #. Для выделения блоков кода используются исключительно отступы. Логические строки с одинаковым размером отступа формируют блок, и заканчивается блок в том случае, когда появляется логическая строка с отступом меньшего размера. Именно поэтому первая строка в сценарии Python не должна иметь отступа. Усвоение этих несложных правил поможет избежать большинства ошибок, связанных с освоением нового языка.

    Других радикальных отличий от других языков программирования в синтаксисе Python нет. Имеется стандартный набор операторов и ключевых слов, большая часть которых уже знакома программистам, а специфические для Python будут рассматриваться в этой и последующих статьях. Также используются стандартные правила для заданий идентификаторов переменных, методов и классов – имя должно начинаться с подчеркивания или латинского символа любого регистра и не может содержать символов @, $, %. Также не может использоваться в качестве идентификатора только один символ подчеркивания (см. сноску, в которой говорится об интерактивном режиме работы).

    Типы данных, используемых в Python

    Типы данных, используемых в Python, также совпадают с другими языками – целые и вещественные типы данных; дополнительно поддерживается комплексный тип данных – с вещественной и мнимой частью (пример такого числа – 1.5J или 2j, где J представляет собой квадратный корень из -1). Python поддерживает строки, которые могут быть заключены в одинарные, двойные или тройные кавычки, при этом строки, как и в Java, являются immutable-объектами, т.е. не могут изменять свое значение после создания.

    Есть в Python и логический тип данных bool c двумя вариантами значения – True и False. Однако в старых версиях Python такого типа данных не было, и, кроме того, любой тип данных мог быть приведен к логическому значению True или False. Все числа, отличные от нуля, и непустые строки или коллекции с данными трактовались как True, а пустые и нулевые значения рассматривались как False. Эта возможность сохранилась и в новых версиях Python, однако для повышения читаемости кода рекомендуется использовать для логических переменных тип bool. В то же время, если необходимо поддерживать обратную совместимость со старыми реализациями Python, то в качестве логических переменных стоит использовать 1 (True) или 0 (False).

    Функциональность для работы с наборами данных

    В Python определены три типа коллекций для хранения наборов данных:

    • кортеж (tuple);
    • список (list);
    • словарь (dictionary).

    Кортеж представляет собой неизменяемую упорядоченную последовательность данных. В нем могут содержаться элементы различных типов, например другие кортежи. Кортеж определяется в круглых скобках, а его элементы разделяются запятыми. Специальная встроенная функция tuple() позволяет создавать кортежи из представленной последовательности данных.

    Список – это изменяемая упорядоченная последовательность элементов. Элементы списка также разделяются запятыми, но задаются уже в квадратных скобках. Для создания списков предлагается функция list().

    Словарь является хеш-таблицей, сохраняющей элемент вместе с его идентификатором-ключом. Последующий доступ к элементам выполняется тоже по ключу, поэтому единица хранения в словаре – это пара объект-ключ и связанный с ним объект-значение. Словарь – это изменяемая, но не упорядоченная коллекция, так что порядок элементов в словаре может меняться со временем. Задается словарь в фигурных скобках, ключ отделяется от значения двоеточием, а сами пары ключ/значение разделяются запятыми. Для создания словарей доступна функция dict().

    В листинге 1 приведены примеры различных коллекций, доступных в Python.

    Листинг 1. Виды коллекций, доступные в Python
    (‘w’,‘o’,‘r’,‘l’,‘d’) # кортеж из пяти элементов (2.62,) # кортеж из одного элемента [“test”,"me"] # список из двух элементов # пустой список { 5:‘a’, 6:‘b’, 7:‘c’ } # словарь из трех элементов с ключами типа int

    Определение функций в Python

    Хотя Python поддерживает ООП, однако многие его возможности реализованы в виде отдельных функций; кроме того, модули расширения чаще всего делаются тоже в виде библиотеки функций. Функции также применяются и в классах, где они по традиции называются методами.

    Синтаксис определения функций в Python крайне простой; с учетом изложенных выше требований:

    def ИМЯ_ФУНКЦИИ(параметры): выражение № 1 выражение № 2 ...

    Как видно, необходимо использовать служебное слово def, двоеточие и отступы. Вызвать функцию также очень просто:

    ИМЯ_ФУНКЦИИ(параметры)

    Есть только несколько моментов, специфичных для Python, которые стоит учитывать. Как и в Java, примитивные значения передаются по значению (в функцию попадает копия параметра, и она не может изменить значение, установленное до вызова функции), а сложные объектные типы передаются по ссылке (в функцию передается ссылка и она вполне может изменить объект).

    Параметры могут передаваться как просто по порядку перечисления, так и по именам, в этом случае не нужно указывать при вызове те параметры, для которых есть значения по умолчанию, а передавать только обязательные или менять порядок параметров при вызове функции:

    #функция, выполняющая деление нацело – с помощью оператора // def foo(delimoe, delitel): return delimoe // delitel print divide(50,5) # результат работы: 10 print divide(delitel=5, delimoe=50) # результат работы: 10

    Функция в Python обязательно возвращает значение – это делается либо явно с помощью оператора return, за которым следует возвращаемое значение, либо, в случае отсутствия оператора return, возвращается константа None, когда достигается конец функции. Как видно из примеров объявлений функций, в Python нет необходимости указывать, возвращается что-либо из функции или нет, однако если в функции имеется один оператор return, возвращающей значение, то и другие операторы return в этой функции должны возвращать значения, а если такого значения нет, то необходимо явно прописывать return None.

    Если функция очень простая и состоит из одной строки, то ее можно определить прямо на месте использования, в Python подобная конструкция называется лямбда-функцией (lambda). lambda-функция – это анонимная функция (без собственного имени), телом которой является оператор return, возвращающий значение некоторого выражения. Такой подход может оказаться удобным в некоторых ситуациях, однако стоит заметить, что повторное использование подобных функций невозможно («где родился, там и пригодился»).

    Еще стоит описать отношение Python к использованию рекурсии. По умолчанию глубина рекурсии ограничена 1000 уровней, и когда этот уровень будет пройден, возникнет исключительная ситуация, и работа программы будет остановлена. Однако при необходимости величину этого предела можно изменить.

    У функций в Python есть еще и другие интересные особенности, например документирование или возможность определения вложенных функций, однако они будут рассматриваться в следующих статьях серии на более сложных примерах.

    Язык программирования Python является универсальным языком высокого уровня. Он может быть встроен и расширен. Например, он входит в некоторые приложения в виде инструмента для написания макросов. Такая особенность делает язык программирования Python разумным выбором для осуществления многих задач программирования. Где лучше его использовать? Python прекрасно подойдет для проектов, которые требуют быстрой разработки. Данный язык программирования поддерживает несколько парадигм. Это особенно хорошо для программ, которые требуют гибкости. Наличие множества модулей и пакетов экономит время и обеспечивает универсальность. Создателем языка Python является Гвидо ван Россум. В свое время сообщество удостоило его званием «великодушный пожизненный диктатор». Гвидо в конце 80-х годов нравились особенности нескольких языков программирования. Однако ни один из этих языков не обладал теми возможностями, которые ему хотелось бы иметь. Так, например, язык должен был обладать следующими возможностями:

    — язык сценариев. Сценарий представляет собой программу, которая используется для управления другими программами. Языки сценариев могут использоваться для прототипирования и быстрой разработки. По этой причине они прекрасно справляются с передачей данных от одного компонента к другому и избавляют программистов от таких сложных вещей, как управление памятью. Программисты называют Python динамическим языком программирования.

    — отступ для группирования операторов. Язык программирования Python определяет принадлежность выражений к одной группе при помощи отступов. Данная группа называется блоком кода. В других языках программирования используются другие знаки препинания и синтаксис. Так, например, в языке С символ «{» означает начало последовательности команд. Наличие отступов является хорошей практикой в других языках программирования. Однако один из первых языков программирования, в котором принудительно обеспечивается соблюдение отступов, является Python. Что же это дает? Прежде всего отступы делают код более удобным для чтения. Кодовые блоки требуют меньше обозначения начала и конца. А это значит, то в коде будет меньше знаков препинания, которые так просто можно пропустить. Это все ведет к уменьшению количества ошибок в коде.

    — типы данных высокого уровня. Персональные компьютеры хранят данные в нулях и единицах. Однако люди нуждаются в более сложных формах хранения информации, таких как текст. Если язык поддерживает сложные данные, про него говорят, что он поддерживает типы данных высокого уровня. Оперировать такими типами данных легко. В Python, например, строки можно объединять или разделять, переводить в нижней или верхний регистр, осуществлять поиск и т.п. Типы данных высокого уровня, такие как словари и списка, которые могут хранить в себе другие данные, имеют более широкие функциональные возможности.

    — расширяемость. Расширяемость означает, что язык программирования может быть дополнен. Расширяемые языки программирования являются очень мощными. Дополнения делают их пригодными для огромного количества операционных систем и применений. Расширения могут добавлять новые типы данных, плагины и модули. Для расширения в языке Python предусмотрено несколько способов. Главная группа программистов работает над его улучшением и изменением. Сотни других пишут модули для выполнения конкретных целей.

    — интерпретация. Выполняются интерпретируемые языки непосредственно из исходного кода, который был написан людьми. Программы, написанные на компилируемых языках, типа C++, должны быть переведены в машинный код. Как правило, интерпретируемые языки программирования работают более медленно, поскольку трансляция осуществляется не мгновенно. Однако отладка и написание самих программ осуществляется заметно быстрее, поскольку нет необходимости ожидать завершения работы компилятора. Интерпретируемые языки программирования легче переносятся на различные платформы. Можно долго спорить, является ли Python компилируемым или интерпретируемым языком. Несмотря на то, что во многих отношениях данный язык программирования работает как интерпретируемый, его код перед выполнением компилируется. Многие его компоненты работают на полной скорости компьютера, поскольку написаны они на С.

    Писать язык Python Гвидо начал во время каникул в 1989 году. Весь следующий год он дорабатывал язык, ориентируясь на отзывы коллег. Перед широкой публикой результат предстал в 1991 году. Именно тогда он был размещен в одной из новостных групп Usenet.

    Python для новичков

    Прежде чем приступать к написанию программ на Python, его необходимо установить. У версий Python 3.5 и Python 2.7 имеются существенные отличия. Из-за них программы, которые на них написаны, несовместимы. Данный язык предустановлен на компьютеры «Макинтош». Его версия будет зависеть от возраста операционной системы. Если вы работаете с Windows, то вам придется самостоятельно устанавливать Python на свой компьютер. Выбрать файлы инсталляционного пакета можно непосредственно на сайте Python.org

    Способы взаимодействия

    Одна из причин простоты, которая проявляется при программировании на Python, заключается в том, что он поставляется в комплекте с инструментами, которые могут писать, разрабатывать и отлаживать программы. Команды в интерактивном режиме вводятся по одной строке за раз. Этот процесс аналогичен тому, как операционная система воспринимает команды из командной строки. Можно также создавать и короткие многострочные программы или импортировать код из текстовых файлов или модулей Python. Начинающим наверняка будет полезно узнать о том, что интерактивный режим включает в себя обширную справочную систему. Для изучения возможностей языка программирования такой способ является очень удобным. В среду разработки IDLE входят инструменты для написания и запуска программ, система отслеживания имен. Данная среда написана на языке программирования Python. Она демонстрирует обширные возможности данного языка.

    Интерактивный режим

    В интерактивном режиме можно делать практически все то же самое, что и в программе. Здесь можно даже писать многострочные коды. Этот режим может использоваться в качестве песочницы для безопасных экспериментов. Кроме того, интерактивный режим может выступать в качестве среды, позволяющей изучать программирование на Python. Также он может использоваться как инструмент для поиска и исправления ошибок. Стоит учитывать, что сохранить информацию, которая была введена в интерактивном режиме невозможно. Для этого следует записать копию кода и полученный результат в отдельный файл. Можно использовать интерактивный режим в качестве калькулятора. Здесь также можно манипулировать текстом или присваивать значения переменным. Также имеется возможность импортирования модулей, функций или частей программ для их тестирования. Все это дает возможность экспериментировать с объектами Python без необходимости написания длинных программ. Также нет необходимости и в отладке программ путем импортирования их частей по одной за раз.

    Работа в интерактивном режиме

    После того, как Python будет запущен, в окне терминала отобразиться информация об используемой версии программы, ее дате выпуска. Также здесь будет приведено несколько подсказок для осуществления дальнейших действий и приглашение ввода: >>>. Чтобы начать работать в интерактивном режиме необходимо ввести выражение и команду и нажать на кнопку ввода. Python после этого должен интерпретировать введенную команду или отреагировать должным образом, если набранное не требует ответа. Приведем команду, которая печатает строку. Так как место печати в команде не указано, вывод информации будет осуществляться на экран.

    >>> print «Hello World!»

    Трудно поверить, но эта единственная строка является программой. Python в интерактивном режиме обрабатывает каждую строку введенного кода после того, как будет нажата клавиша Enter. Результат появится ниже.

    Просмотр информации об объекте

    В интерактивном режиме существует два способа, которые могут быть использованы для просмотра информации об объекте:

    — ввести имя объекта и нажать на клавишу ввода;

    — ввести команду Print, имя объекта и нажать на Enter.

    Результат будет зависеть от выбранного вами объекта. При использовании определенных типов данных два этих метода могут дать совершенно одинаковый результат.

    >>> x=

    >>> print x

    Результат набора команды «print имя» будет немного отличаться от результата, который был получен для ввода имени. Значение в первом случае заключается в кавычки, а во втором нет.

    >>> x= «MySrting»

    В тех случаях, когда имя относится к целому блоку кода, ввод имени даст информацию о виде данных, их имени и месте хранения.

    В следующем примере приведена команда создания класса, имеющего имя Message и выводится информация о нем:

    >>> class Message:

    >>> Message

    >>> print Message

    Строки в Python

    В языке программирования Python строки представляют собой последовательности символов. Создается строковый литерал путем заключения символов в одинарные, двойные или тройные кавычки. Переменной в приведенном примере присваивается значение x.

    >>>x= «My String»

    У строки Python имеется несколько встроенных возможностей. Одной из таких возможностей является способность вернуть копию строки со строчными буквами. Известны эти возможности как методы. Для того чтобы вызвать метод объекта, необходимо использовать точечный синтаксис. Это означает, что после ввода имени переменной, которая является в данном случае ссылкой на объект строки, необходимо поставить оператор точку – (.). Затем следует название метода с последующим открытием или закрытием скобки.

    >>>x.lower ()

    При помощи оператора индексирования s[i] можно получить только часть строки. В данном случае индексация будет начинаться с нуля. S возвращает первый символ в строке, s – второй, и так далее.

    Строковые методы могут работать как обычными кодами, так и с «Юникодом». Они позволяют выполнять следующие операции:

    — изменение кодировки (decode, encode);

    — изменение регистра (lower, swapcase, upper, capitalize, title);

    — подсчет (count);

    — замену и поиск (replace, find, rfind, rindex, index, translate);

    — объединение и разделение (partition, join, split, rpartition, splitlines);

    — проверка выполнения условий (endswith, startwith, isalnum, isdigit, isalpha, isspace, istitle, isupper);

    — форматирование (ljust, center, rstring, strip, expandtabs, rjust).

    Python: работа со списками

    Если в языке программирования Python строки ограничены символами, то списки не имеют каких-либо ограничений. Списки представляют собой упорядоченные последовательности произвольных объектов, в которые также могут входить и другие списки. Также существует возможность удалять, добавлять или изменять их элементы. Далее приведены примеры выполнения данных операций со списками:

    >>> bases = [‘A’, ‘C’, ‘G’, ‘D’]

    [‘A’, ‘C’, ‘G’, ‘D’]

    >>> bases.append(‘T’)

    >>> bases [‘A’, ‘C’, ‘G’, ‘D’, ‘T’]

    >>> bases.reverse()

    >>> bases [‘T’, ‘D’, ‘G’, ‘C’, ‘A’]

    ‘T’ >>>

    >>> bases.remove(‘T’)

    >>> bases [‘D’, ‘G’, ‘C’, ‘A’]

    >>> bases.sort()

    [‘A’, ‘C’, ‘G’, ‘D’]

    В приведенном примере был создан список символов. После этого в один конец списка был добавлен элемент. Затем порядок элементов был обращен. Также элементы извлекались по позиции их индекса. Элемент со значение «T» был удален, после чего была выполнена сортировка элементов. Пример команды по удалению элемента из списка иллюстрирует ситуацию, в которой методу remove () нужно предоставить дополнительную информацию. В данном случае это было то значение, которое требуется удалить. Кроме методов вроде remove (), язык программирования Python также обладает еще одной похожей возможностью, которая называется функцией. Основное отличие между методом и функцией состоит в том, что функция не связана с каким-то конкретным объектом.

    Функции в языке программирования Python

    В языке программирования Python функции используются для выполнения действий над одним или несколькими значениями. После этого они возвращают результат. В Python имеется большое количество встроенных функций. Рассмотрим некоторые примеры встроенных функций:

    — len () – возвращает количество элементов в последовательности;

    — list () – возвращает новый список, который инициализирован из какой-либо другой последовательности;

    — dir () – возвращает список строк, которые представляют атрибуты объекта.

    Также в Python есть возможность определения собственных функций.



    Просмотров