26 полезных возможностей Python букварь разработки от А до Z


Оглавление (нажмите, чтобы открыть):

Алфавит языка Python

Изучение любого языка начинается с изучения алфавита, из букв складываются слова, из слов — предложения. То же происходит и при изучении языка программирования. Сначала мы должны уяснить, какие символы можно использовать для записи слов языка, из которых можно формировать определенные конструкции. Итак, в алфавит языка Python входят:

1. Латинские буквы от а до z и от А до Z.

В Python есть различия между прописными и строчными буквами алфавита, например, chislo, CHISLO, Chislo — разные имена переменных.

  • 2. Цифры от 0 до 9.
  • 3. Специальные символы, например +, -, *, /.
  • 4. Зарезервированные (служебные) слова: for, if, class, def и т. д.

Идентификаторы и общие правила их написания

Для того чтобы программа решения задачи обладала свойством массовости, следует употреблять не конкретные значения величин, а использовать их обозначения для возможности изменения по ходу выполнения программы их значений. Для обозначения в программе переменных и постоянных величин используются имена — идентификаторы (identification — установление соответствия объекта некоторому набору символов).

Программа на Python представляет собой последовательность инструкций, которые называются операторами. Необходимо учитывать, следующее:

  • • в идентификатор не могут входить пробелы, специальные символы алфавита;
  • • идентификатор начинается только с буквы или со знака подчеркивания;
  • • идентификатор может состоять из букв, цифр и знака подчеркивания;
  • • при написании идентификаторов можно использовать как прописные, так и строчные буквы латинского алфавита;
  • • идентификатор не должен являться зарезервированным словом.

26 полезных возможностей Python: букварь разработки от А до Z

Документация — основополагающий фактор. Качество и доступность изложения в документации важны уже потому, что именно с неё зачастую начинается знакомство других разработчиков с кодом вашего приложения (ср. как это отличается от документации для конечного пользователя, часто связанной с описанием доступной посредством пользовательского интерфейса функциональности, к чтению коей прибегают обычно в минуты отчаяния).

Если быть точным, то знакомство начинают со Введения (readme) — файла, где сжато, обзорно описываются основные свойства приложения. Не пытайтесь уместить в этот файл всю документацию: задача этого файла привлечь внимание к приложению, а не полностью описать его. Не наполняйте его информацией, которой там не место: например, список изменений принято оформлять отдельным файлом.

Познакомиться с приложением плотнее позволяет документация API. Цель этой документации не столько описать доступные интерфейсы, сколько предоставить примеры, шаблоны использования приложения, указать на нюансы. Для составления документации можно использовать Sphinx, для обнародования — Read The Docs. Не злоупотребляйте автогенерацией документации из исходного кода — часто такой документации недостаточно полноты для восприятия приложения. Документация должна быть доступна хотя бы на одном языке (это язык целевой аудитории, не обязательно английский).

Журнал изменений (changelog) должен быть неотъемлемой частью вашего приложения. Из него другие разработчики смогут узнать о произошедших в выпуске изменениях (даже автоматизировано, например, используя All My Changes), чтобы понять к чему готовиться. Выберите формат и придерживайтесь его. Рекомендации по ведению журнала изменений можно почерпнуть из Keep a Changelog. Не забывайте указывать в этом файле все значащие события (в т.ч. устаревание и удаление той или иной функциональности).

Документирование внутри кода (docstrings) — важная вещь, которая даже регламентирована отдельным PEP 257. Пожалуй, данное PEP может показаться чересчур, однако, все публичные точки программных интерфейсов должны быть документированы, чтобы другие разработчики понимали как их использовать. Иногда полезно документировать и типы данных на входе/выходе, чтобы помочь среде разработки (IDE), которая, в свою очередь, поможет использующим ваш код.

Комментарии внутри кода там, где они требуются для понимания происходящего, приветствуются. Не приветствуются комментарии о погоде, сетования на качество кода и т.п.. Перед написанием комментария следует подумать: если нечего сказать — лучше промолчать; если хочешь и можешь сделать лучше, то сделай, а иначе — лучше промолчать. Последнее замечание, в частности, относится к комментариям TODO и FIXME относящимся к чужому коду. Кстати, TODO — читай как «Добавить функциональность», а FIXME как «Не забудь поправить».

Предупреждения об устаревании (deprecation warnings) тоже отчасти являются формой документирования, поэтому ими тоже не стоит пренебрегать. Неплохо, если в таких предупреждениях указан номер версии, в которой функциональность будет исключена. Замечательно, если предупреждение содержит рекомендацию, какой механизм следует использовать взамен устаревшего — это позволит другим разработчикам более легко мигрировать на новые версии вашего приложения.

И помните: документация должна находиться в актуальном состоянии.

Важной составляющей успеха является стиль оформления кода. Основы стиля регламентирует PEP 8, однако требования к нему могут быть дополнены/изменены исходя из соглашений, принятых для вашего приложения (само собой, если таковые имеются, то они должны быть документированы и доступны для ознакомления всем желающим).

При проектировании и написании приложения (особо библиотеки) следует придерживаться принципа наименьшей неожиданности. Его можно успешно применять сразу ко многим аспектам: к структуре приложения — компонуйте модули и вложенные пакеты выделяя логические единицы, создавайте иерархии; к именованию сущностей — следите, чтобы имена отражали суть вещей, чтобы во флакончике с надписью «кит» не оказался тетраэдр; к последовательности аргументов в однотипных функциях и пр..

Недалеко от принципа наименьшей неожиданности стоит принцип разумных умолчаний. Потратьте немного времени изучая/прогнозируя возможные варианты использования вашего кода и создайте дополнительные инструменты, чтобы упростить часто повторяющихся сценарии. Конечно, приоритет здесь должен отдаваться наиболее общим, гибким реализациям.

Не следует пренебрегать и тестами. Покрытие тестами — не столько гарантия правильности выполнения кода, сколько гарантия того, что в ходе рефакторинга можно будет получить сходный, а в идеале идентичный, результат. Код, который хоть кем-то используется имеет тенденцию к развитию, тесты позволяют коду развиваться относительно безболезненно. Критичность данного пункта возрастает с увеличением масштабов проекта. При всём при этом очень кстати, если с самого начала вашего проекта тесты будут автоматически запускаться по мере модификаций кода на сервере непрерывной интеграции, например Travis CI.

Организационные вопросы

Нумерация версий — важное дело. Номер версии позволяет разработчикам, использующим ваше приложение, если хотите, верить в него. Номер — это договорённость, а вежливые люди договорённостей не нарушают. Номер — это визитная карточка вашей программы, по ней люди узнают, что внутри. Номер — важное дело, поэтому важно поддерживать его правильный формат. Необходимость осмысленной нумерации версий вылилась в документ известный под кривеньким для русского языка названием Семантическое Версионирование.

Вопросу частоты выпуска версий не следует уделять чересчур много внимания. Если ваш проект не имеет чётко регламентируемого графика выхода версий (обычно это коммерческие проекты), то ответом на вопрос «когда» обычно должно быть «когда нельзя больше ждать» (для случаев с критическими ошибками, например, касающимися безопасности), «когда будет готово» (для случаев введения новой функциональности) или «когда накопилось» (для мелких нововведений и незначительных исправлений).

Более важными вопросами являются вопросы доступности пакета приложения и доступности исходного кода. После оформления вашего приложения в пакет хорошо разместить этот пакет на PyPI, чтобы желающие могли скачать его оттуда. При этом будет невежливо опубликовать на PyPI только описание пакета, без возможности получать дистрибутив средствами типа pip (такая возможность на сайте до сих пор имеется, но пользоваться ею не стоит). Код правильней будет разместить на каком-нибудь общедоступном сервисе репозиториев, например, GitHub. Это позволит другим разработчикам участвовать в процессе разработки приложения и, возможно, продлит ему жизнь.

И, наконец, поддержка пользователей. Если к вам (или просто где-то в этих ваших интернетах) обращаются с вопросом касательно вашего приложения по возможности найдите время ответить. Отлично, если проект имеет трекер инцидентов, или выделенную конференцию, или ветку на форуме, или нечто подобное, где можно задать вопрос и вести обсуждение. Начинайте общение настроенным доброжелательно, попытайтесь вникнуть в суть проблемы. Если сейчас нет времени на какую-то задачу, сориентируйте примерно, когда сможете ею заняться. Если считаете, что задачей заниматься не стоит, объясните почему так думаете и уточните у заявителя, что он думает по этому поводу, предоставьте ему какие-то варианты (в проектах с открытым кодом и лицензией всегда есть возможность ответвить проект и сделать альтернативный).

Будьте вежливы с пользователями и другими разработчиками.
Что бы вам не казалось, они тоже люди.

10 свежих книг по Python для новичков

Всегда есть множество поводов выпустить книгу про IT и программирование. Взлетел курс биткоина — на рынке появляется десяток блокбастеров про технологию блокчейна и майнинг. Машина на Go обыграла человека в какую-нибудь интеллектуальную игру — получите кипу «самых полных руководств» по гугловскому языку.

Но есть темы вечные. Одна из них — Python. Оно и понятно, язык прекрасно подойдёт тем, кто с программированием не знаком вовсе, изучить все основные библиотеки можно за пару недель, а возможности практически не ограничены. Илья Бубнов заглянул на электронные полки магазина Amazon, чтобы посмотреть, что полезного было выпущено или перевыпущено по Python в первой половине 2020 года.

Computer Programming for Beginners: Fundamentals of Programming Terms and Concepts, Nathan Clark

Прежде, чем мы перейдём непосредственно к языку, позвольте порекомендовать эту книгу. Из того, что выходило в последние годы, пожалуй, именно это наиболее полное и удобочитаемое введение в программирование.

Она прекрасно подойдёт тем, кто вообще ничего не понимает в программировании. Всего в двухстах страницах очень лаконично, но вместе с тем понятно описано:

  • Все основные термины программирования с определениями.
  • Что такое состояния, операторы, функции, области видимости и использования.
  • Как выглядят программы в разных языках: структура, сборка и отладка.
  • Что такое ООП, чем оно отличается от функционального программирования, и когда что применять.
  • Как работать с памятью: запись, управление, очистка, обращение.

Всё это сопровождается примерами на языках C#, Python и Java, поэтому вы не только познакомитесь с программированием в теории, но и начнёте вникать в него на практике.

Python Programming: For the Beginners , Navi Feroz

Если судить строго по отзывам, это одна из лучших книг для новичков. Здесь без углубления в механику процессов (с этим можно ознакомиться в прошлой книге) даются основные знания по программированию в целом, и уже потом по синтаксису Python, структуре программ, основным библиотекам и возможностям. Всё написано простым языком, поэтому читать её можно хоть перед компьютером, хоть лёжа на пляже в отпуске.

Безусловно, на выходе вы не почувствуете себя готовым специалистом, но определённо загоритесь желанием продолжить обучение в этом направлении. Кроме того, книга изобилует базовыми примерами, поэтому в дальнейшей практике вы не раз вернётесь к повторному изучению отдельных глав.

Python Programming: A Step By Step Guide For Beginners, Brian Jenkins

Эта книга больше подойдёт тем, кто не хочет углубляться в дебри теории, а постигать новый язык, строго следуя шагам от установки до написания первой серьёзной программы на Python 3. Разумеется, это не та книга, которую можно изучать вдали от компьютера.

Материал предельно разжёван и сопровождён кучей примеров, поэтому у вас не останется белых пятен после прочтения, всё усвоится даже на уровне механической памяти. В целом, это неплохое руководство для ликбеза, если у вас есть всего несколько свободных дней.

Python: — The Bible- 3 Manuscripts in 1 book: -Python Programming For Beginners -Python Programming For Intermediates -Python Programming for Advanced, Maurice J. Thompson

Собрание из трёх книг, которое придётся по душе тем, кто уверен, что его будущее будет связано с Python. Каждая часть рассчитана на определённый уровень подготовки. Заявленная длительность обучения по этому руководству — 21 день. Однако не стоит думать, что этого времени хватит, чтобы стать готовым специалистом.

В первой части рассматриваются базовые вопросы:

  • Что такое Python? В чём его преимущества перед другими языками?
  • Как начать работу?
  • Что такое переменные, строки, списки, словари и пр.?
  • Как выглядит программа на Python? Почему важно соблюдать определённые правила стиля?
  • Как создать первый проект?

Вторая и третья части раскрывают более глубокие вопросы, например:

  • Как в Python организована работа с памятью?
  • Как выглядит ООП в Python?
  • Как надо отлаживать и тестировать программы?
  • Что такое итераторы и генераторы? Как их использовать?

Это лишь малый перечень рассматриваемых тем — в «Библии» есть ответы на все вопросы по языку, но ровно в том объёме, который можно уместить всего в три книги.

Python Programming: The Basic, Blackhat, Intermediary and Advanced Guide to Python Programming, Richard Ozer

Схожая с предыдущей коллекция, но состоящая из четырёх частей. Здесь чуть больше информации, чуть больше примеров, в «продвинутых» частях чуть больше акцента на механизмы работы Python. В целом, это такое же полноценное руководство по языку, которое полезно держать под рукой в течение долгих лет работы в программировании.

Python Machine Learning: A Guide For Beginners, Leonard Eddison

От общих книг по языку перейдём к руководству для новичков, которым интересен не просто Python, а его применение в сфере искусственного интеллекта. Хотя в названии сказано, что книга для новичков, ознакомиться с языком лучше заранее, ведь основной акцент здесь будет сделан не столько на нём, сколько на работе с данными.

Основная цель автора — показать, как работает мир Data Science, как информация структурируется, обрабатывается и помещается в алгоритмы, которые впоследствии использует искусственный интеллект. То есть это не классическое пошаговое руководство, поэтому книга будет интересна даже тем, кто изучает другие языки, или не программирует вовсе.

Python Programming Illustrated For Beginners & Intermediates:: “Learn By Doing” Approach-Step By Step Ultimate Guide To Mastering Python: The Future Is Here!, William Sullivan

Ещё одно пошаговое руководство с иллюстрациями рабочего кода. Принципиальное отличие от большинства других — количество информации. Это означает, что вам не придётся бежать в магазин за следующий книгой сразу после создания первой программы. С помощью этого руководства вам удастся попрактиковаться в функциональном программировании, вы научитесь строить информативные диаграммы, овладеете профессиональным стилем написания кода. И всё это благодаря огромному количеству примеров, сдобренных подробным описанием процессов.

Coding: Raspberry Pi &Python: A Guide For Beginners, Leonard Eddison

Ещё одна очень качественная книга от Эддисона, состоящая из двух частей. Первая посвящена ликбезу по Python — её вполне можно использовать в связке с вышеуказанной книгой “Python Machine Learning…”. Вторая часть — познание с помощью Python возможностей одной из самых популярных гиковских платформ. В целом, это очень удобное настольное руководство для тех, кто решил создать своего робота или сделать собственный дом чуть умнее.

Непосредственных примеров из разряда «как собрать машину для полива растений» здесь нет, но если вы мало что понимаете в программировании — книга будет очень полезна.

Coding: The Bible: 2 Manuscripts — Python and Raspberry PI, Larry Lutz

Схожее по структуре собрание из двух книг, но чуть большего объёма. Здесь подробно рассматриваются не только вопросы, касающиеся непосредственно языка, но и такие важные моменты, как оптимизация кода, надёжность и модульность. После прочтения вопрос с Python фактически можно закрыть — всё остальное будет лежать в области инженерной мысли и желания самостоятельно находить ответы.

Вторая часть знакомит с платформой Raspberry Pi. Вы узнаете, как поставить на устройство операционную систему и начать работать с ним, используя Python. В отличие от предыдущей книги, здесь есть практические примеры, но всё же не в том количестве, чтобы не пришлось напрягать мозг.

Machine Learning: Step-by-Step Guide To Implement Machine Learning Algorithms with Python, Rudolph Russell

Завершим наш обзор ещё одной книгой по актуальной теме — машинному обучению. В отличие от книги Эддисона, здесь изначально предполагается, что у вас есть знания и опыт работы с Python. Книга придётся по душе всем, кому близка тема искусственного интеллекта и больших данных, но из-за обилия примеров с использованием таких библиотек, как pandas, matplotlib и sklearn, особенную ценность она представляет для питонистов. Здесь огромное количество иллюстраций и примеров кода (насколько это возможно в 100-страничной книге), а также пояснений, посредством которых автор объясняет основные алгоритмы обработки данных. В целом, это одна из лучших книг по МО на Python.

А какую свежую книгу по этому языку посоветуете вы?

Всегда есть множество поводов выпустить книгу про IT и программирование. Взлетел курс биткоина — на рынке появляется десяток блокбастеров про технологию блокчейна и майнинг. Машина на Go обыграла человека в какую-нибудь интеллектуальную игру — получите кипу «самых полных руководств» по гугловскому языку.

Но есть темы вечные. Одна из них — Python. Оно и понятно, язык прекрасно подойдёт тем, кто с программированием не знаком вовсе, изучить все основные библиотеки можно за пару недель, а возможности практически не ограничены. Илья Бубнов заглянул на электронные полки магазина Amazon, чтобы посмотреть, что полезного было выпущено или перевыпущено по Python в первой половине 2020 года.

Computer Programming for Beginners: Fundamentals of Programming Terms and Concepts, Nathan Clark

Прежде, чем мы перейдём непосредственно к языку, позвольте порекомендовать эту книгу. Из того, что выходило в последние годы, пожалуй, именно это наиболее полное и удобочитаемое введение в программирование.

Она прекрасно подойдёт тем, кто вообще ничего не понимает в программировании. Всего в двухстах страницах очень лаконично, но вместе с тем понятно описано:


  • Все основные термины программирования с определениями.
  • Что такое состояния, операторы, функции, области видимости и использования.
  • Как выглядят программы в разных языках: структура, сборка и отладка.
  • Что такое ООП, чем оно отличается от функционального программирования, и когда что применять.
  • Как работать с памятью: запись, управление, очистка, обращение.

Всё это сопровождается примерами на языках C#, Python и Java, поэтому вы не только познакомитесь с программированием в теории, но и начнёте вникать в него на практике.

Python Programming: For the Beginners , Navi Feroz

Если судить строго по отзывам, это одна из лучших книг для новичков. Здесь без углубления в механику процессов (с этим можно ознакомиться в прошлой книге) даются основные знания по программированию в целом, и уже потом по синтаксису Python, структуре программ, основным библиотекам и возможностям. Всё написано простым языком, поэтому читать её можно хоть перед компьютером, хоть лёжа на пляже в отпуске.

Безусловно, на выходе вы не почувствуете себя готовым специалистом, но определённо загоритесь желанием продолжить обучение в этом направлении. Кроме того, книга изобилует базовыми примерами, поэтому в дальнейшей практике вы не раз вернётесь к повторному изучению отдельных глав.

Python Programming: A Step By Step Guide For Beginners, Brian Jenkins

Эта книга больше подойдёт тем, кто не хочет углубляться в дебри теории, а постигать новый язык, строго следуя шагам от установки до написания первой серьёзной программы на Python 3. Разумеется, это не та книга, которую можно изучать вдали от компьютера.

Материал предельно разжёван и сопровождён кучей примеров, поэтому у вас не останется белых пятен после прочтения, всё усвоится даже на уровне механической памяти. В целом, это неплохое руководство для ликбеза, если у вас есть всего несколько свободных дней.

Python: — The Bible- 3 Manuscripts in 1 book: -Python Programming For Beginners -Python Programming For Intermediates -Python Programming for Advanced, Maurice J. Thompson

Собрание из трёх книг, которое придётся по душе тем, кто уверен, что его будущее будет связано с Python. Каждая часть рассчитана на определённый уровень подготовки. Заявленная длительность обучения по этому руководству — 21 день. Однако не стоит думать, что этого времени хватит, чтобы стать готовым специалистом.

В первой части рассматриваются базовые вопросы:

  • Что такое Python? В чём его преимущества перед другими языками?
  • Как начать работу?
  • Что такое переменные, строки, списки, словари и пр.?
  • Как выглядит программа на Python? Почему важно соблюдать определённые правила стиля?
  • Как создать первый проект?

Вторая и третья части раскрывают более глубокие вопросы, например:

  • Как в Python организована работа с памятью?
  • Как выглядит ООП в Python?
  • Как надо отлаживать и тестировать программы?
  • Что такое итераторы и генераторы? Как их использовать?

Это лишь малый перечень рассматриваемых тем — в «Библии» есть ответы на все вопросы по языку, но ровно в том объёме, который можно уместить всего в три книги.

Python Programming: The Basic, Blackhat, Intermediary and Advanced Guide to Python Programming, Richard Ozer

Схожая с предыдущей коллекция, но состоящая из четырёх частей. Здесь чуть больше информации, чуть больше примеров, в «продвинутых» частях чуть больше акцента на механизмы работы Python. В целом, это такое же полноценное руководство по языку, которое полезно держать под рукой в течение долгих лет работы в программировании.

Python Machine Learning: A Guide For Beginners, Leonard Eddison

От общих книг по языку перейдём к руководству для новичков, которым интересен не просто Python, а его применение в сфере искусственного интеллекта. Хотя в названии сказано, что книга для новичков, ознакомиться с языком лучше заранее, ведь основной акцент здесь будет сделан не столько на нём, сколько на работе с данными.

Основная цель автора — показать, как работает мир Data Science, как информация структурируется, обрабатывается и помещается в алгоритмы, которые впоследствии использует искусственный интеллект. То есть это не классическое пошаговое руководство, поэтому книга будет интересна даже тем, кто изучает другие языки, или не программирует вовсе.

Python Programming Illustrated For Beginners & Intermediates:: “Learn By Doing” Approach-Step By Step Ultimate Guide To Mastering Python: The Future Is Here!, William Sullivan

Ещё одно пошаговое руководство с иллюстрациями рабочего кода. Принципиальное отличие от большинства других — количество информации. Это означает, что вам не придётся бежать в магазин за следующий книгой сразу после создания первой программы. С помощью этого руководства вам удастся попрактиковаться в функциональном программировании, вы научитесь строить информативные диаграммы, овладеете профессиональным стилем написания кода. И всё это благодаря огромному количеству примеров, сдобренных подробным описанием процессов.

Coding: Raspberry Pi &Python: A Guide For Beginners, Leonard Eddison

Ещё одна очень качественная книга от Эддисона, состоящая из двух частей. Первая посвящена ликбезу по Python — её вполне можно использовать в связке с вышеуказанной книгой “Python Machine Learning…”. Вторая часть — познание с помощью Python возможностей одной из самых популярных гиковских платформ. В целом, это очень удобное настольное руководство для тех, кто решил создать своего робота или сделать собственный дом чуть умнее.

Непосредственных примеров из разряда «как собрать машину для полива растений» здесь нет, но если вы мало что понимаете в программировании — книга будет очень полезна.

Coding: The Bible: 2 Manuscripts — Python and Raspberry PI, Larry Lutz

Схожее по структуре собрание из двух книг, но чуть большего объёма. Здесь подробно рассматриваются не только вопросы, касающиеся непосредственно языка, но и такие важные моменты, как оптимизация кода, надёжность и модульность. После прочтения вопрос с Python фактически можно закрыть — всё остальное будет лежать в области инженерной мысли и желания самостоятельно находить ответы.

Вторая часть знакомит с платформой Raspberry Pi. Вы узнаете, как поставить на устройство операционную систему и начать работать с ним, используя Python. В отличие от предыдущей книги, здесь есть практические примеры, но всё же не в том количестве, чтобы не пришлось напрягать мозг.

Machine Learning: Step-by-Step Guide To Implement Machine Learning Algorithms with Python, Rudolph Russell

Завершим наш обзор ещё одной книгой по актуальной теме — машинному обучению. В отличие от книги Эддисона, здесь изначально предполагается, что у вас есть знания и опыт работы с Python. Книга придётся по душе всем, кому близка тема искусственного интеллекта и больших данных, но из-за обилия примеров с использованием таких библиотек, как pandas, matplotlib и sklearn, особенную ценность она представляет для питонистов. Здесь огромное количество иллюстраций и примеров кода (насколько это возможно в 100-страничной книге), а также пояснений, посредством которых автор объясняет основные алгоритмы обработки данных. В целом, это одна из лучших книг по МО на Python.

А какую свежую книгу по этому языку посоветуете вы?

Для начинающих изучать программирование(Python)

Следует отметить, что python-лучший выбор для новичка, желающего приступить к изучению программирования. Однако это тема не для одного поста. Да и изучение программирования должно быть построено не на одном лишь языке, а включать себя несколько составляющих предметов, но этот пост именно для тех, кто знает что хочет учить питон, но не знает какую именно литературу ему выбрать.

1.Майкл Доусон — Программируем на python

Начать стоит именно с этой книги. Без излишнего углубления в язык рассматриваются его основы. Весь материал подкреплен множеством примеров, в основном связанных с игровой тематикой. Глава строится так: в самом начале дается программа, подобную которой вы сможете написать по прочтении главы, ну а по ходу изучения сталкиваешься с рядом более простых программ, приводящих к пониманию основной. Это буквально наводняет книгу примерами, и дает необходимую практику новичкам. Ну и разумеется подталкивает к созданию своих собственных программ.

Мастер Йода рекомендует:  Встроенные функции Python какие нужно знать и на какие не стоит тратить время

Отличная книга, но слишком подробная для новичка, читать ее стоит в связке с практикой. Нечто вроде: вы захотели написать программу, но вам не хватает более глубоких знаний что бы сделать ее удобней/короче/красивей и т.д.

3.Марк Саммерфилд — Программирование на Python 3

Присутствует та же динамика что и в первой книге, нет лишней информации, однако она сложнее, все не так разжевано как у Доусона. Стоит отметить что после прочтения Доусона, освоение данной книги особо труда не составит.

4.Марк Лутц — Программирование на Python

Книга учит применять знания полученный в «Изучаем Python 4-е издание», однако так же перегружена лишней для новичков информацией, воспринять которую будет куда проще после Доусона и Саммерфилда. Эта книга-некий финиш в начальном изучении языка. Освоив ее вы сможете перейти куда к более углубленным работам.

Надеюсь кому то поможет эта подборка. Приятного чтения и удачи в обучении.

Дубликаты не найдены

для новичков в программировании можно так же посоветовать a byte of python, распространяется бесплатно, есть перевод на русский, ничего лишнего, только основы, дальше уже можно брать более обширную литературу, сам сейчас с нее начинал с нуля, зная только базовые понятия из школьного курса на паскале, вполне устраивает

вообще не лучший выбор, вот ни разу.

хороший выбор не для новичка, а для «быстро осилил пару книжек и пошел веслать джуном в бодишоп»

Определитесь с тем, чего вы достичь хотите. И выбирайте.
Хотите стать нормальным инженером? Пожалуйста, учите операционки, сети, алгоритмы и структуры. Начните с СИ и плюсов, изучите, как работает память, познакомьтесь с протоколами популярными. Потом вполне можете пересесть на более высокоуровневый язык вроде пистона или руби. Вас не будет пугать ни исходники питонячие, ни дизассемблер встроенный, ни асинхронность. Насмотредся я уже на питонистов, которые с трудом pdb юзают, про gdb вообще не стоит заикаться. дизассемблер питонячий — это что-то для хакеров, и т.д. Управление памятью? зачем, у меня ж 8 гигов оперативы, хватает.

хотите формошлепить — учите сразу Джангу, и будет вам счастье

Вот, вроде более-менее знающий человек. Спрошу у тебя совета.

Студент, четвертый курс информационной безопасности, два года до выпуска. Студент осознал, что не хочет заниматься защитой информации, но универ он закончит. У студента есть минимальные (один семестр) знания плюсов, баз данных, чуть большее знание сетей.

Студент последние два месяца полу-активно учил питон, так как ему понравился сей яп (особенно после плюсов) — синтаксис, функции и по мелочи всякое. Сейчас постегает азы ООП через питоновские классы.

Студент хочет постигнуть азы ООП, а потом попробовать себя в настоящем программировании, а не в академических задачках.

Далекие планы: джуниор/стажер широкого профиля, который путем проб и ошибок постепенно осознает в какой сфере он хочет продолжать работать.

Что именно искать, гуглить, изучать и щупать?

В интернете толком советов не наберешься. Или «Почитай Лутца, а потом бери более обширную литературу» без каких либо уточнений хотя бы о чем эта литература должна быть, или что-то совсем заумное, чего мой неокрепший ум еще не понимает.

Если более или менее умеете в плюсы и алгоритмизацию, то не нужен вам лутц и прочая «обширная литература».

Начните с какого-нибудь онлайн курса типа coursera или udacity. Там и с примерами, и с задачками, и объясняют хорошо. В азы въедете гораздо быстрее, чем читая книги. Единственная годная книга, которую могу рекомендовать — Fluent Python by Luciano Ramalho. Но она не для начинающих, скорее для тех, кто постиг азы, и готов двигаться дальше 🙂

Если сравнивать с плюсами, в питоне ООП простое как два пальца.

Умеете в сети — напишите простенький многопоточный сервер, и кдиента к нему. Вот вам пусть и академическая, но хорошая задачка.

Сканер сети/портов на питоне. Простенький сканер уязвимостей. Да вам виднее, что в иб можно заавтоматить.

Из простого — бот для телеграма, бот для твиттера, парсер какого-нибудь популярного форума, парсер статей из вк или FB(вот это будет реальный изврат), бложек себе напишите на Django или Flask.

Самый быстрый способ стартовать — начать с того, что уже знакомо. Я изначально умел в Си и линух. минимально поднял питон — пошел кодить стриминговые сервера под arm железки. прокачал скилл и зп, решил попробовать Django. Поднял ее минимально за пару месяцев — устроился джанго макакой. через пару лет надоело до дури, сейчас кодю для софт для кластеров — чистый питон + SaltStack, Ansible, Celery время от времени.

Скачать книги для Python программиста от новичка до профи

Мы собрали для вас лучшие книги по изучению языка программирования Python. Качественное руководство позволит вам быстро изучить Python и принимать участие в интересных проектах.

Чистый Python. Тонкости программирования для профи (2020)

Изучение всех возможностей Python – сложная задача, а с этой книгой вы сможете сосредоточиться на практических навыках, которые действительно важны. Раскопайте «скрытое золото» в стандартной библиотеке Python и начните писать чистый код уже сегодня.

Если у вас есть опыт работы со старыми версиями Python, вы сможете ускорить работу с современными шаблонами и функциями, представленными на Python 3.

Если вы работали с другими языками программирования и хотите перейти на Python, то найдете практические советы, необходимые для того, чтобы стать эффективным питонистом.

Если вы хотите научиться писать чистый код, то найдете здесь самые интересные примеры и малоизвестные трюки.

Изучаем Python. 4-е издание (2011)

Такие известные компании, как Google и Intel, Cisco и Hewlett-Packard, используют язык Python, выбрав его за гибкость, простоту использования и обеспечиваемую им высокую скорость разработки. Он позволяет создавать эффективные и надежные проекты, которые легко интегрируются с программами и инструментами, написанными на других языках.

Четвертое издание «Изучаем Python» – это учебник, написанный доступным языком, рассчитанный на индивидуальную скорость обучения и основанный на материалах учебных курсов, которые автор, Марк Лутц, ведет уже на протяжении десяти лет. Издание значительно расширено и дополнено в соответствии с изменениями, появившимися в новой версии 3.0. В книге представлены основные типы объектов в языке Python, порядок их создания и работы с ними, а также функции как основной процедурный элемент языка. Рассматриваются методы работы с модулями и дополнительными объектно-ориентированными инструментами языка Python – классами. Включены описания моделей и инструкций обработки исключений, а также обзор инструментов разработки, используемых при создании крупных программ.

Каждая глава завершается контрольными вопросами с ответами на закрепление пройденного материала, а каждая часть – упражнениями, решения которых приведены в приложении В. Книга была дополнена примечаниями о наиболее существенных расширениях языка, появившихся в версии Python 3.1.


Учим Python, делая крутые игры (2020)

Перед вами – увлекательный самоучитель по языку Python для начинающих. Книга подходит даже читателям с нулевым уровнем. Создавайте собственными руками веселые классические и необычные, продвинутые игры, такие как «Виселица» или «Охотник за сокровищами», – в процессе вы поймете основные принципы программирования и выучите Python играючи!

#Сам себе программист. Как научиться программировать и устроиться в Ebay (2020)

Как за год научиться программировать и устроиться разработчиком в Ebay? Автор этой книги на собственном опыте знает, что это возможно, и делится знаниями с читателями. Кори Альтхофф создал универсальный самоучитель, не похожий ни на один другой. На примере языка Python автор показывает, как буквально с первого урока можно приступить к созданию собственной небольшой программы, а к концу книги уверенно писать код.

Помимо этого, вы узнаете, как успешно проходить собеседования на должность программиста в любой IT компании и перестать сомневаться в собственных силах. Это прекрасное пособие для тех, кто хочет научиться программировать и планирует заниматься этим профессионально.

Программируем с Minecraft. Создай свой мир с помощью Python (2020)

Эта книга научит программировать на языке Python. Выполняя пошаговые инструкции, вы познакомитесь с базовыми принципами программирования и создадите программы, которые будут творить в мире Minecraft настоящие чудеса: в мгновение ока возводить постройки, телепортировать игрока, создавать цветные стены, работающий душ, тайные ходы и многое другое.

Для детей от 10 лет и взрослых, желающих освоить Python нескучным способом.

Решение задач на компьютере. Электричество и магнетизм (2020)

Рассмотрены примеры решения задач по основным темам разделов «электричество и магнетизм» рабочей программы по физике для студентов АВТФ: « Электростатика», « Постоянный ток», «Магнитостатика», «Электромагнитная индукция».

Особенностью пособия является описание применения компьютера при решении задач по физике, в качестве языка программирования используется Python.

Data Science. Наука о данных с нуля (2020)

Книга позволяет изучить науку о данных (Data Science) и применить полученные знания на практике. Она написана так, что способствует погружению в Data Science аналитика, фактически не обладающего глубокими знаниями в этой прикладной дисциплине.

В объемах, достаточных для начала работы в области Data Science, книга содержит интенсивный курс языка Python, элементы линейной алгебры, математической статистики, теории вероятностей, методов сбора, очистки, нормализации и обработки данных. Даны основы машинного обучения. Описаны различные математические модели и их реализация по методу k ближайших соседей, наивной байесовской классификации, линейной и логистической регрессии, а также модели на основе деревьев принятия решений, нейронных сетей и кластеризации. Рассказано о работе с рекомендательными системами, описаны приемы обработки естественного языка, методы анализа социальных сетей, основы баз данных, SQL и MapReduce.

Для аналитиков данных.

Глубокое обучение на Python (2020)

Глубокое обучение – Deep learning – это набор алгоритмов машинного обучения, которые моделируют высокоуровневые абстракции в данных, используя архитектуры, состоящие из множества нелинейных преобразований. Согласитесь, эта фраза звучит угрожающе. Но всё не так страшно, если о глубоком обучении рассказывает Франсуа Шолле, который создал Keras – самую мощную библиотеку для работы с нейронными сетями. Познакомьтесь с глубоким обучением на практических примерах из самых разнообразных областей. Книга делится на две части: в первой даны теоретические основы, вторая посвящена решению конкретных задач. Это позволит вам не только разобраться в основах DL, но и научиться использовать новые возможности на практике.

Обучение – это путешествие длиной в жизнь, особенно в области искусственного интеллекта, где неизвестностей гораздо больше, чем определенности.

Математика на Python. Часть I. Элементы линейной алгебры и аналитической геометрии (2020)

Дисциплина «Компьютерный практикум» является обязательной дисциплиной базовой части профессионального цикла ООП по направлению 38.03.01 «Экономика» всех профилей (модуль математики и информатики Б.1.1.2.3.). Изучение данной дисциплины нацелено на формирование у слушателей практических навыков по реализации математических методов и моделей, применяемых в профессиональных задачах, с помощью компьютерных вычислений. В учебном пособии представлены задачи по высшей математике и их реализация на языке Python.

Соответствует требованиям Федерального государственного образовательного стандарта высшего образования последнего поколения.

Учебно-методическое пособие предназначено для проведения занятий по дисциплине «Компьютерный практикум» для студентов, обучающихся по направлениям подготовки 38.03.01 «Экономика» и 38.03.02 «Менеджмент» (уровень бакалавриата) в Финансовом университете при Правительстве Российской Федерации, а также в других образовательных организациях высшего образования.

Изучаем Python. Программирование игр, визуализация данных, веб-приложения (2020)

Книга «Изучаем Python» – это ускоренный курс, который позволит вам сэкономить время и сразу начать писать работоспособные программы (игры, визуализации данных, веб-приложения и многое другое). Хотите стать программистом? В первой части книги вам предстоит узнать о базовых принципах программирования, познакомиться со списками, словарями, классами и циклами, вы научитесь создавать программы и тестировать код. Во второй части книги вы начнете использовать знания на практике, работая над тремя крупными проектами: создадите собственную «стрелялку» с нарастающей сложностью уровней, займетесь работой с большими наборами данных и освоите их визуализацию и, наконец, создадите полноценное веб-приложение на базе Django, гарантирующее конфиденциальность пользовательской информации. Если вы решились разобраться в том, что такое программирование, не нужно ждать. Ключ на старт и вперед!

Python для сложных задач. Наука о данных и машинное обучение (2020)

Книга «Python для сложных задач: наука о данных и машинное обучение» – это подробное руководство по самым разным вычислительным и статистическим методам, без которых немыслима любая интенсивная обработка данных, научные исследования и передовые разработки. Читатели, уже имеющие опыт программирования и желающие эффективно использовать Python в сфере Data Science, найдут в этой книге ответы на всевозможные вопросы, например: как считать этот формат данных в скрипт? как преобразовать, очистить эти данные и манипулировать ими? как визуализировать данные такого типа? как при помощи этих данных разобраться в ситуации, Получитьь ответы на вопросы, построить статистические модели или реализовать машинное обучение?

Крупномасштабное машинное обучение вместе с Python (2020)

Главная задача настоящей книги состоит в том, чтобы предоставить способы применения мощных методов машинного обучения с открытым исходным кодом в крупномасштабных проектах без привлечения дорогостоящих корпоративных решений или больших вычислительных кластеров. Описаны масштабируемое обучение в Scikit-learn, нейронные сети и глубокое обучение с использованием Theano, H2O и TensorFlow. Рассмотрены классификационные и регрессионные деревья, а также обучение без учителя. Охвачены эффективные методы машинного обучения в вычислительной среде MapReduce на платформах Hadoop и Spark на языке Python.

Машинное обучение с использованием библиотеки Н2О (2020)

Н2О – простая в использовании и открытая библиотека, которая поддерживает большое количество операционных систем и языков программирования, а также масштабируется для обработки больших данных. Эта книга научит вас использовать алгоритмы машинного обучения, реализованные в Н2О, с упором на наиболее важные для продуктивной работы аспекты. Рассмотрены глубокое обучение, случайный лес, обучение на неразмеченных данных и ансамбли моделей.

В российское издание добавлены дополнительно два приложения, описывающих новейшие модули Н2О – Deep Water и Stacked Ensemble. Их также можно найти в репозитории https://github.com/statist-bhfz/h2o_book_translate.

Издание предназначено для специалистов по анализу данных, желающих изучить и применять на практике относительно новый, но многообещающий инструмент – библиотеку Н2О.

Прогнозное моделирование в IBM SPSS Statistics, R и Python. Метод деревьев решений и случайный лес (2020)

Данная книга представляет собой практическое руководство по применению метода деревьев решений и случайного леса для задач сегментации, классификации и прогнозирования. Каждый раздел книги сопровождается практическим примером. Кроме того, книга содержит программный код SPSS Syntax, R и Python, позволяющий полностью автоматизировать процесс построения прогнозных моделей. Автором обобщены лучшие практики использования деревьев решений и случайного леса от таких компаний, как Citibank N.A., Transunion и DBS Bank.

Издание будет интересно маркетологам, риск-аналитикам и другим специалистам, занимающимся разработкой и внедрением прогнозных моделей.

Основы программирования на языке Python (2020)

Книга представляет собой учебник по программированию на языке Python. Она написана простым языком, при этом повествование «идет» не от возможностей языка, а от особенностей конкретных задач. Приводятся типичные ошибки начинающих программировать и дается ряд полезных советов. Рассмотрены основные типовые задачи и методы их решения с подробными комментариями

Издание рассчитано на школьников, студентов и любых других читателей, начинающих изучать программирование с помощью языка Python или уже имеющих небольшой опыт написания программ на другом языке. Книга также будет полезна учителям средних школ, преподавателям вузов и колледжей.

Семь языков за семь недель. Практическое руководство по изучению языков программирования (2020)

Вместе с семью языками программирования вы исследуете наиболее важные из современных моделей программирования. Вы познакомитесь с динамической типизацией, которая делает языки Ruby, Python и Perl такими гибкими. Постигнете систему прототипов, лежащую в основе языка JavaScript. Увидите, как сопоставление с образцом в языке Prolog сказалось на формировании языков Scala и Erlang. Узнаете, чем функциональное программирование на языке Haskell отличается от программирования на языках семейства Lisp, включая Clojure.

Издание предназначено для программистов разной квалификации, в том числе выбирающих для изучения новый язык программирования.

Библиотека Keras – инструмент глубокого обучения. Реализация нейронных сетей с помощью библиотек Theano и TensorFlow (2020)

Книга представляет собой краткое, но обстоятельное введение в современные нейронные сети, искусственный интеллект и технологии глубокого обучения. В ней представлено более 20 работоспособных нейронных сетей, написанных на языке Python с использованием модульной библиотеки Keras, работающей поверх библиотек TensorFlow от Google или Theano от компании Lisa Lab. Описан функциональный API библиотеки Keras и возможности его расширения. Рассмотрены алгоритмы обучения с учителем (простая линейная регрессия, классический многослойный перцептрон, глубокие сверточные сети), а также алгоритмы обучения без учителя – автокодировщики и порождающие сети. Дано введение в технологию глубокого обучения с подкреплением и ее применение к построению игр со встроенным искусственным интеллектом.

Издание предназначено для программистов и специалистов по анализу и обработке данных.

Машинное обучение (2020)

В последние годы машинное обучение вышло на уровень большого бизнеса: компании активно используют его для зарабатывания денег, прикладные исследования бурно развиваются, а неугомонные разработчики используют любую возможность повысить свой уровень владения этой тематикой.

Данная книга рассчитана на тех, кто хочет решать самые разнообразные задачи при помощи машинного обучения. Как правило, для этого нужен Python, поэтому в примерах кода используется этот язык, а также библиотеки pandas и scikit-learn. Вы познакомитесь с основными понятиями ML, такими как сбор данных, моделирование, классификация и регрессия, а главное, Получитье практический опыт обработки реальных данных.

Изучаем программирование на Python (2020)

Надоело продираться через дебри малопонятных самоучителей по программированию? С этой книгой вы без груда усвоите азы Python и научитесь работать со структурами и функциями. В ходе обучения вы создадите свое собственное веб-приложение и узнаете, как управлять базами данных, обрабатывать исключения, пользоваться контекстными менеджерами, декораторами и генераторами. Все это и многое другое – во втором издании «Изучаем программирование на Python».

Легкий способ выучить Python (2020)

Никогда не программировали, но мечтаете научиться? Знаменитая на весь мир авторская методика Зеда Шоу поможет вам сделать первые шаги в освоении одного из самых увлекательных и востребованных сегодня языков – Python. Читайте упражнения, копируйте примеры и запускайте свои первые программы легко!

Изучаем Python. 3-е издание (2009)

Мощный, переносимый и легкий в использовании язык программирования Python идеально подходит для разработки самостоятельных программ и сценариев. Эта книга позволит быстро и эффективно овладеть базовыми основами языка Python независимо от степени предварительного знакомства с ним.

Третье издание «Изучаем Python» основано на материалах учебных курсов, которые автор, Марк Лутц, ведет уже на протяжении десяти лет. В книге представлены основные типы объектов в языке Python, порядок их создания и работы с ними, а также функции как основной процедурный элемент языка. Рассматриваются методы работы с модулями и дополнительными объектно-ориентированными инструментами языка Python – классами. Включены описания моделей и инструкций обработки исключений, а также обзор инструментов разработки, используемых при создании крупных программ. Обсуждаются изменения в ожидаемой версии 3.0. В конце глав представлены упражнения и вопросы, которые позволят применить новые знания на практике и проверить, насколько хорошо усвоен материал.

Если вы хотите понять, почему выбирают Python такие компании, как Google и Intel, Cisco и Hewlett-Packard, почему этот язык используют в NASA для научных вычислений, то эта книга станет для вас лучшей отправной точкой.

Программирование на Python. 2-е издание (2002)

Python – это широко распространенный язык программирования, применяемый при решении многих важных задач, диапазон которых простирается от коммерческих сценариев установки Linux и программирования веб-приложений до анимации фильмов и создания спецэффектов. Он доступен на всех ведущих вычислительных платформах, в том числе на основных коммерческих версиях Unix, Linux, Windows и Mac OS. Кроме того, он является языком с открытым исходным кодом.

Второе издание самого известного бестселлера по Python, прорецензированное и одобренное Гвидо ван Россумом, создателем Python, представляет собой наиболее полный на сегодняшний день источник для серьезно программирующих на Python. Основное внимание здесь сосредоточено на практическом применении языка. Читатель обнаружит, что одна книга фактически содержит в себе четыре, которые глубоко освещают создание сценариев для Интернета, системное программирование, программирование GUI с использованием Tkinter и интеграцию с С. Кроме того, обсуждаются новые инструменты и приложения: Jython – версия Python, компилируемая в виде байт-кодов Java; расширения Active Scripting и COM; Zope – система веб-приложений с открытым исходным кодом; генераторы кода HTMLgen и SWIG; поддержка потоков; модули CGI и протоколов Интернета. В книге приводится большое количество примеров кода, которые вы сможете использовать при разработке на Python сложных приложений. Прилагается CD для платформ PC, Macintoch и Unix.

Программирование на Python. Том II. 4-е издание (2011)

Монументальный труд Марка Лутца представляет собой учебник по применению языка Python в системном администрировании, для создания графических интерфейсов и веб-приложений. Исследуются приемы работы с базами данных, программирования сетевых взаимодействий, создания интерфейсов для сценариев, обработки текста и многие другие. Несмотря на то, что на протяжении всей книги используется язык Python, тем не менее основное внимание уделяется не основам языка, а приемам решения практических задач.

Второй том включает материалы по созданию сценариев для Интернета. Описывается порядок использования сетевых протоколов и инструментов электронной почты на стороне клиента, применение CGI-сценариев, рассматриваются приемы реализации веб-сайтов. Далее обсуждаются дополнительные темы, касающиеся разработки приложений на Python, а именно: технологии хранения информации между запусками программы – файлы DBM, сериализация объектов, хранилища объектов и интерфейсы Python к базам данных SQL; приемы реализации более сложных структур данных на Python – стеков, множеств, двоичных деревьев поиска, графов и др.; инструменты и приемы, используемые в языке Python для синтаксического анализа текстовой информации; приемы интеграции – расширение Python с помощью компилируемых библиотек и встраивание программного кода на Python в другие приложения.

Десятка лучших библиотек для программирования на Python

Python это высокоуровневый язык программирования, простой в изучении, объектоориентированный, модульный и подчеркнуто легкочитаемый. Python широко применяется в образовательной сфере, для научных вычислений, больших данных и машинного обучения, в веб- и интернет-разработке, графике, GUI, играх и других направлениях.

Поскольку экосистема Python огромна, существуют бесчисленные библиотеки, упрощающие программирование на этом языке. Благодаря таким библиотекам становится возможным более легкое выполнение определенных задач без необходимости написания излишнего кода.

Если вы занимаетесь программированием на Python, вам полезно ознакомиться с наиболее популярными библиотеками. В нашей статье описываются десять из них.

Начнем с библиотек общего назначения, таких как Requests, Simplejson, SQLAlchemy, NumPy, а затем обратимся к более “продвинутым” библиотекам для машинного обучения, научных данных, построения GUI и научных вычислений.

1. Requests

Имея больше 26 тысяч звезд на GitHub и тысячи скачиваний ежедневно, Requests занимает первую строчку рейтинга самых популярных и полезных библиотек для разработки на Python. Эта библиотека используется в проектах Spotify, Microsoft, NPR, Heroku, Amazon, BuzzFeed, Reddit, Twitter, Mozzila (список можно продолжать еще долго).

Requests уменьшает тяжелую ручную работу и автоматизирует такие задачи как добавление строки запроса к URL, шифрование форм отправки данных, постоянное HTTP-соединение, объединение HTTP-соединений и т. д. путем использования urllib3.

Для облегчения разработки также обеспечивается автоматическое дешифрование контента. Библиотека предлагает загрузку других функций, таких как журнал аутентификации, элегантные key/value cookies, Unicode-представление для аттрибута body объекта response, потоковое скачивание, тайм-аут соединения, поддержка .netrc.

В общем, Requests – не лишняя библиотека для любого веб-проекта.

2. Simplejson

Это еще одна очень популярная библиотека и одна из самых скачиваемых. Simplejson это быстрый, точный и расширяемый json кодировщик и декодировщик, который поддерживает Python 3.3+ с обратной совместимостью с Python 2.5.

Simplejson написан на Python и не имеет внешних зависимостей. Он также включает расширения, написанные на С для представлений с особо высоким быстродействием. Помимо дефолтной UTF-8, декодер Simplejson может оперировать строками JSON, поступающими в любой кодировке.


С дефолтным Kwarg для дампов кодировщик Simplejson можут быть использован для обеспечения сериализации даже неподдерживаемых объектов.

Библиотека Simplejson может осуществлять заключительную обработку JSON- объектов с помощью кваргов object_hook или object_pairs_hook. Реализация таких протоколов как JSON-RPC существенно облегчается с использованием Simplejson.

3. SQL Alchemy

Б азы данных — неотъемлемая часть разработки приложений, а в мире Python SQLAlchemy — необходимая библиотека для работы с базами данных. П редлагая полный комплект устойчивых моделей предметных областей для высокоэффективного доступа к базам данных, о на действует как набор инструментов SQL и объектно-реляционное отображение.

В ызывает интерес модель отображения данных, в которой различные классы отображаются в базу данных различными способами, что позволяет объектной модели и схеме базы данных быть изначально развязанными.

Разработчики получают полный контроль и обзор конструкции SQL, ничто не прячется за стенами упаковщиков.

Подход этой библиотеки гораздо более современный и эффективный, если сравнивать с доступными инструментами SQL / ORM, а потому в списке самых полезных библиотек Python она занимает высокое место.

П осле выхода последнего релиза SQLAlchemy выбивается в лидеры; ее используют такие организации как Freshbooks, Survey Monkey, Mozilla, reddit, Yelp и многие другие.

4. TensorFlow

TensorFlow идет за основными библиотеками и погружает вас мир машинного интеллекта. Это опенсорсная библиотека Python, успешно применяемая для произведения расчетов с использованием графов потоков данных.

Вычисление изначально представляется в форме графов, где каждый узел графа предназначен для выполнения математических операций. Фактическое вычисление, тем не менее, производится по запросу, что позволяет повысить продуктивность сложных расчетов.

Библиотека учитывает нужды комплексных вычислений: она обслуживает вычисления, распределенные на CPU/GPU и несколько систем, заботясь о дублировании.

TensorFlow это бесплатная библиотека с открытым исходным кодом. Она была разработана инженерами Google, работающими над проектом Google Brain.

5. Scrapy

Scrapy это фреймворк, использующийся для извлечения структурированных данных с вебсайтов. Это быстрая, простая, расширяемая, легкая в использовании библиотека. Ее использование включает добычу данных, обработку информации, поисковый робот, извлечение данных с помощью API и многое другое.

Scrapy «из коробки» обеспечивает поддержку извлечения данных из HTML/XML с использованием выражений Xpath и селекторов CSS, интерактивную оболочку консоли, экспорт данных в json, csv, xml, бэк-энд хранилище ftp, s3, локальное хранилище, управление cookies и сессиями, сжатие, кэширование, аутентификацию, user-agent спуфинг.

Scrapy пзволяет вам прописывать правила для извлечения данных. Библиотека написана на Python, ее конструкция предполагает возможность расширения за счет нового функционала, и вы можете перенести ее для запуска на Linux, Windows, Mac и BSD.

6. Matplotlib

Библиотека двумерных числовых построений . Она отлично подходит для анализа данных и создания высококачественных фигур различного формата, включая интерактивные графики и схемы.

Matplotlib можно использовать а скриптах, написанных на Python, в оболочке IPython и на множестве разнообразных серверов веб-приложений. Это значительно упрощает сложные задачи на построение. Написав небольшой кусочек кода, вы сможете генерировать графики, гистограммы, диаграммы разброса данных.

Модули pyplot и Ipython combo предлагают MATLAB в качестве интерфейса для построения простых графиков. Вы можете полностью контролировать вид линий, свойства системы координат и тому подобное. Это, несомненно, одна из лучших библиотек для числовых построений, доступных для Python.

Такие инструменты как basemap, cartopy, mplot3d, axes_grid увеличивают возможности Mataplotlib.

Эта библиотека – детище Джона Хантера. Она применяется в тысячах исследовательских, научных и издательских проектов.

7. Scikit-Learn

Высокоуровневая библиотека, содержащая алгоритмы, подобные random forest, готовые к использованию в проектах, связанных с машинным обучением.

Языком Scikit-learn по большей части является Python, но также задействуется Cython для улучшения производительности в некоторых внутренних алгоритмах. Оболочка Cython вокруг LIBSVM используется для поддержки векторной реализации, а LIBLINEAR – для вычислительной регрессии и линейной опоры векторных машин. Scikit-learn также использует CBLAS, который является C-интерфейсом для пользования библиотекой Basic Linear Algebra Subprograms (CBLAS).

Эта библиотека построена на SciPy и распространяется на условиях лицензии 3-Clause BSD с открытым исходным кодом для исследований, а также для коммерческого использования.

8. Pygame

Любите разработку игр? Pygame предназначенная для создания мультимедиа-приложений с играми включительно. Она построена на мощной Simple Directmedia Library (SDL). Эта библиотека среди прочего используется для обучения детей разработке игр. Имеет открытый исходный код.

Сила Pygame в том, что она не требует OpenGL, позволяет использование множественных CPU для работы в многоядерной системе для супервысокой производительности, а также использование оптимизированных кодов на C и Assembly для внутренних функций.

Pygame весьма портативна и может запускаться практически на любых платформах и операционных системах. Эту библиотеку скачали миллионы людей и очень вероятно, что это одна из лучших игровых библиотек.

9. Arrow

Arrow предназначена для преодоления недостатков встроенного в Python функционала даты и времени, который не совсем понятен и легок. Может быть использована в качестве прекрасной замены для модулей datetime и time в Python.

10. wxPython

wxPython входит в тройку пользующихся наибольшей популярностью GUI-библиотек для Python (остальные две – PyQT и Tkinter). wxPython интуитивна для разработчиков python и проста в использовании, это прекрасная смесь из C++ wxWidget-ов и программирования на Python.

wxPython применяется в качестве расширяющего модуля Python и является кросс-платформенным набором инструментов, запускаемым на многих платформах без нужды в модификациях. Поддерживается на многих платформах, включая Unix, Macintosh OS X и Microsoft Windows (32 bit).

wxPython предлагает тысячи элементов, позволяющих с легкостью создавать трудоемкие и функциональные GUI приложения на Python.

Десятка лучших библиотек для программирования на Python

Python это высокоуровневый язык программирования, простой в изучении, объектоориентированный, модульный и подчеркнуто легкочитаемый. Python широко применяется в образовательной сфере, для научных вычислений, больших данных и машинного обучения, в веб- и интернет-разработке, графике, GUI, играх и других направлениях.

Мастер Йода рекомендует:  Злоумышленники научились определять пароли от устройств пользователей, используя их тела и Wi-Fi

Поскольку экосистема Python огромна, существуют бесчисленные библиотеки, упрощающие программирование на этом языке. Благодаря таким библиотекам становится возможным более легкое выполнение определенных задач без необходимости написания излишнего кода.

Если вы занимаетесь программированием на Python, вам полезно ознакомиться с наиболее популярными библиотеками. В нашей статье описываются десять из них.

Начнем с библиотек общего назначения, таких как Requests, Simplejson, SQLAlchemy, NumPy, а затем обратимся к более “продвинутым” библиотекам для машинного обучения, научных данных, построения GUI и научных вычислений.

1. Requests

Имея больше 26 тысяч звезд на GitHub и тысячи скачиваний ежедневно, Requests занимает первую строчку рейтинга самых популярных и полезных библиотек для разработки на Python. Эта библиотека используется в проектах Spotify, Microsoft, NPR, Heroku, Amazon, BuzzFeed, Reddit, Twitter, Mozzila (список можно продолжать еще долго).

Requests уменьшает тяжелую ручную работу и автоматизирует такие задачи как добавление строки запроса к URL, шифрование форм отправки данных, постоянное HTTP-соединение, объединение HTTP-соединений и т. д. путем использования urllib3.

Для облегчения разработки также обеспечивается автоматическое дешифрование контента. Библиотека предлагает загрузку других функций, таких как журнал аутентификации, элегантные key/value cookies, Unicode-представление для аттрибута body объекта response, потоковое скачивание, тайм-аут соединения, поддержка .netrc.

В общем, Requests – не лишняя библиотека для любого веб-проекта.

2. Simplejson

Это еще одна очень популярная библиотека и одна из самых скачиваемых. Simplejson это быстрый, точный и расширяемый json кодировщик и декодировщик, который поддерживает Python 3.3+ с обратной совместимостью с Python 2.5.

Simplejson написан на Python и не имеет внешних зависимостей. Он также включает расширения, написанные на С для представлений с особо высоким быстродействием. Помимо дефолтной UTF-8, декодер Simplejson может оперировать строками JSON, поступающими в любой кодировке.

С дефолтным Kwarg для дампов кодировщик Simplejson можут быть использован для обеспечения сериализации даже неподдерживаемых объектов.

Библиотека Simplejson может осуществлять заключительную обработку JSON- объектов с помощью кваргов object_hook или object_pairs_hook. Реализация таких протоколов как JSON-RPC существенно облегчается с использованием Simplejson.

3. SQL Alchemy

Б азы данных — неотъемлемая часть разработки приложений, а в мире Python SQLAlchemy — необходимая библиотека для работы с базами данных. П редлагая полный комплект устойчивых моделей предметных областей для высокоэффективного доступа к базам данных, о на действует как набор инструментов SQL и объектно-реляционное отображение.

В ызывает интерес модель отображения данных, в которой различные классы отображаются в базу данных различными способами, что позволяет объектной модели и схеме базы данных быть изначально развязанными.

Разработчики получают полный контроль и обзор конструкции SQL, ничто не прячется за стенами упаковщиков.

Подход этой библиотеки гораздо более современный и эффективный, если сравнивать с доступными инструментами SQL / ORM, а потому в списке самых полезных библиотек Python она занимает высокое место.

П осле выхода последнего релиза SQLAlchemy выбивается в лидеры; ее используют такие организации как Freshbooks, Survey Monkey, Mozilla, reddit, Yelp и многие другие.

4. TensorFlow

TensorFlow идет за основными библиотеками и погружает вас мир машинного интеллекта. Это опенсорсная библиотека Python, успешно применяемая для произведения расчетов с использованием графов потоков данных.

Вычисление изначально представляется в форме графов, где каждый узел графа предназначен для выполнения математических операций. Фактическое вычисление, тем не менее, производится по запросу, что позволяет повысить продуктивность сложных расчетов.

Библиотека учитывает нужды комплексных вычислений: она обслуживает вычисления, распределенные на CPU/GPU и несколько систем, заботясь о дублировании.

TensorFlow это бесплатная библиотека с открытым исходным кодом. Она была разработана инженерами Google, работающими над проектом Google Brain.

5. Scrapy

Scrapy это фреймворк, использующийся для извлечения структурированных данных с вебсайтов. Это быстрая, простая, расширяемая, легкая в использовании библиотека. Ее использование включает добычу данных, обработку информации, поисковый робот, извлечение данных с помощью API и многое другое.

Scrapy «из коробки» обеспечивает поддержку извлечения данных из HTML/XML с использованием выражений Xpath и селекторов CSS, интерактивную оболочку консоли, экспорт данных в json, csv, xml, бэк-энд хранилище ftp, s3, локальное хранилище, управление cookies и сессиями, сжатие, кэширование, аутентификацию, user-agent спуфинг.

Scrapy пзволяет вам прописывать правила для извлечения данных. Библиотека написана на Python, ее конструкция предполагает возможность расширения за счет нового функционала, и вы можете перенести ее для запуска на Linux, Windows, Mac и BSD.

6. Matplotlib

Библиотека двумерных числовых построений . Она отлично подходит для анализа данных и создания высококачественных фигур различного формата, включая интерактивные графики и схемы.

Matplotlib можно использовать а скриптах, написанных на Python, в оболочке IPython и на множестве разнообразных серверов веб-приложений. Это значительно упрощает сложные задачи на построение. Написав небольшой кусочек кода, вы сможете генерировать графики, гистограммы, диаграммы разброса данных.

Модули pyplot и Ipython combo предлагают MATLAB в качестве интерфейса для построения простых графиков. Вы можете полностью контролировать вид линий, свойства системы координат и тому подобное. Это, несомненно, одна из лучших библиотек для числовых построений, доступных для Python.

Такие инструменты как basemap, cartopy, mplot3d, axes_grid увеличивают возможности Mataplotlib.

Эта библиотека – детище Джона Хантера. Она применяется в тысячах исследовательских, научных и издательских проектов.

7. Scikit-Learn

Высокоуровневая библиотека, содержащая алгоритмы, подобные random forest, готовые к использованию в проектах, связанных с машинным обучением.


Языком Scikit-learn по большей части является Python, но также задействуется Cython для улучшения производительности в некоторых внутренних алгоритмах. Оболочка Cython вокруг LIBSVM используется для поддержки векторной реализации, а LIBLINEAR – для вычислительной регрессии и линейной опоры векторных машин. Scikit-learn также использует CBLAS, который является C-интерфейсом для пользования библиотекой Basic Linear Algebra Subprograms (CBLAS).

Эта библиотека построена на SciPy и распространяется на условиях лицензии 3-Clause BSD с открытым исходным кодом для исследований, а также для коммерческого использования.

8. Pygame

Любите разработку игр? Pygame предназначенная для создания мультимедиа-приложений с играми включительно. Она построена на мощной Simple Directmedia Library (SDL). Эта библиотека среди прочего используется для обучения детей разработке игр. Имеет открытый исходный код.

Сила Pygame в том, что она не требует OpenGL, позволяет использование множественных CPU для работы в многоядерной системе для супервысокой производительности, а также использование оптимизированных кодов на C и Assembly для внутренних функций.

Pygame весьма портативна и может запускаться практически на любых платформах и операционных системах. Эту библиотеку скачали миллионы людей и очень вероятно, что это одна из лучших игровых библиотек.

9. Arrow

Arrow предназначена для преодоления недостатков встроенного в Python функционала даты и времени, который не совсем понятен и легок. Может быть использована в качестве прекрасной замены для модулей datetime и time в Python.

10. wxPython

wxPython входит в тройку пользующихся наибольшей популярностью GUI-библиотек для Python (остальные две – PyQT и Tkinter). wxPython интуитивна для разработчиков python и проста в использовании, это прекрасная смесь из C++ wxWidget-ов и программирования на Python.

wxPython применяется в качестве расширяющего модуля Python и является кросс-платформенным набором инструментов, запускаемым на многих платформах без нужды в модификациях. Поддерживается на многих платформах, включая Unix, Macintosh OS X и Microsoft Windows (32 bit).

wxPython предлагает тысячи элементов, позволяющих с легкостью создавать трудоемкие и функциональные GUI приложения на Python.

Python

Python меня заинтересовал в связи с тем, что возникло желание создать программу, которая повторит на современном уровне созданный мной в конце 80-х годов редактор ЛОЦМАН (второе название — PILOT).

В марте 2020-го года начал постепенно осваивать язык Python. В разделе Python создал 36-ть страниц, с этой страницы рекомендую переходить на страницу Python Освоение.

Вот подробная информация о языке Python из Википедии:

Python (МФА: [ˈpʌɪθ(ə)n]; в русском языке распространено название пито́н) — высокоуровневый язык программирования общего назначения, ориентированный на повышение производительности разработчика и читаемости кода.

Синтаксис ядра Python минималистичен. В то же время стандартная библиотека включает большой объём полезных функций.

Python поддерживает несколько парадигм программирования, в том числе структурное, объектно-ориентированное, функциональное, императивное и аспектно-ориентированное.

Основные архитектурные черты — динамическая типизация, автоматическое управление памятью, полная интроспекция, механизм обработки исключений, поддержка многопоточных вычислений и удобные высокоуровневые структуры данных.

Код в Python организовывается в функции и классы, которые могут объединяться в модули (они в свою очередь могут быть объединены в пакеты).

Эталонной реализацией Python является интерпретатор CPython, поддерживающий большинство активно используемых платформ. Он распространяется под свободной лицензией Python Software Foundation License, позволяющей использовать его без ограничений в любых приложениях, включая проприетарные.

Есть реализации интерпретаторов для JVM (с возможностью компиляции), MSIL (с возможностью компиляции), LLVM и других. Проект PyPy предлагает реализацию Python с использованием JIT-компиляции, которая значительно увеличивает скорость выполнения Python-программ.

Python — активно развивающийся язык программирования, новые версии (с добавлением/изменением языковых свойств) выходят примерно раз в два с половиной года. Вследствие этого и некоторых других причин на Python отсутствуют стандарт ANSI, ISO или другие официальные стандарты, их роль выполняет CPython.

Содержание

  • 1 Философия
  • 2 История
    • 2.1 Влияние других языков на Python
  • 3 Портируемость
  • 4 Типы и структуры данных
  • 5 Синтаксис и семантика
    • 5.1 Операторы
    • 5.2 Выражения
    • 5.3 Имена
    • 5.4 Строки документации
    • 5.5 Директивы
  • 6 Возможности
    • 6.1 Интерактивный режим
    • 6.2 Объектно-ориентированное программирование
    • 6.3 Функциональное программирование
    • 6.4 Модули и пакеты
    • 6.5 Интроспекция
    • 6.6 Обработка исключений
    • 6.7 Итераторы
    • 6.8 Генераторы
    • 6.9 Управление контекстом выполнения
    • 6.10 Декораторы
    • 6.11 Регулярные выражения
    • 6.12 Другие возможности
  • 7 Библиотеки
    • 7.1 Стандартная библиотека
    • 7.2 Модули расширения и программные интерфейсы
    • 7.3 Графические библиотеки
    • 7.4 Контроль типов и перегрузка функций
  • 8 Примеры программ
  • 9 Профилирование и оптимизация кода
  • 10 Сравнение с другими языками
    • 10.1 Недостатки
      • 10.1.1 Низкое быстродействие
      • 10.1.2 Невозможность модификации встроенных классов
      • 10.1.3 Глобальная блокировка интерпретатора (GIL)
  • 11 Реализации
  • 12 Дальнейшая разработка
    • 12.1 График и совместимость
    • 12.2 Возможности
  • 13 Специализированные подмножества/расширения Python
  • 14 Применение
  • 15 См. также
  • 16 Примечания
  • 17 Литература
  • 18 Ссылки

Философия

Разработчики языка Python придерживаются определённой философии программирования, называемой «The Zen of Python» («Дзен Питона» или «Дзен Пайтона»).

Её текст выдаётся интерпретатором Python по команде import this (работает один раз за сессию). Автором этой философии считается Тим Петерс (Tim Peters).

  • Красивое лучше, чем уродливое.
  • Явное лучше, чем неявное.
  • Простое лучше, чем сложное.
  • Сложное лучше, чем запутанное.
  • Плоское лучше, чем вложенное.
  • Разреженное лучше, чем плотное.
  • Читаемость имеет значение.
  • Особые случаи не настолько особые, чтобы нарушать правила.
  • При этом практичность важнее безупречности.
  • Ошибки никогда не должны замалчиваться.
  • Если не замалчиваются явно.
  • Встретив двусмысленность, отбрось искушение угадать.
  • Должен существовать один — и, желательно, только один — очевидный способ сделать это.
  • Хотя он поначалу может быть и не очевиден, если вы не голландец.
  • Сейчас лучше, чем никогда.
  • Хотя никогда зачастую лучше, чем прямо сейчас.
  • Если реализацию сложно объяснить — идея плоха.
  • Если реализацию легко объяснить — идея, возможно, хороша.
  • Пространства имён — отличная штука! Будем делать их побольше!

История

Разработка языка Python была начата в конце 1980-х годов сотрудником голландского института CWI Гвидо ван Россумом.

Для распределённой ОС Amoeba требовался расширяемый скриптовый язык, и Гвидо начал писать Python на досуге, позаимствовав некоторые наработки для языка ABC (Гвидо участвовал в разработке этого языка, ориентированного на обучение программированию).

В феврале 1991 года Гвидо опубликовал исходный текст в группе новостей alt.sources. С самого начала Python проектировался как объектно-ориентированный язык.

Название языка произошло вовсе не от вида пресмыкающихся. Автор назвал язык в честь популярного британского комедийного телешоу 1970-х «Летающий цирк Монти Пайтона».

Впрочем, всё равно название языка чаще связывают именно со змеёй, нежели с передачей — пиктограммы файлов в KDE или в Microsoft Windows и даже эмблема на сайте python.org (до выхода версии 2.5) изображают змеиные головы.

Важная цель разработчиков Python — создавать его забавным для использования. Это отражено в его названии, которое пришло из Монти Пайтона.

Также это отражено в иногда игривом подходе к обучающим программам и справочным материалам, таким как примеры использования, которые используют понятия спама и яиц вместо стандартных foo и bar.

Наличие дружелюбного, отзывчивого сообщества пользователей считается наряду с дизайнерской интуицией Гвидо одним из факторов успеха Python. Развитие языка происходит согласно чётко регламентированному процессу создания, обсуждения, отбора и реализации документов PEP (англ. Python Enhancement Proposal) — предложений по развитию Python.

3 декабря 2008 года, после длительного тестирования, вышла первая версия Python 3000 (или Python 3.0, также используется сокращение Py3k).

В Python 3000 устранены многие недостатки архитектуры с максимально возможным (но не полным) сохранением совместимости со старыми версиями Python. На сегодня поддерживаются обе ветви развития (Python 3.x и 2.x).

Влияние других языков на Python

Появившись сравнительно поздно, Python создавался под влиянием множества языков программирования:

  • ABC — отступы для группировки операторов, высокоуровневые структуры данных (map) (Python фактически создавался как попытка исправить ошибки, допущенные при проектировании ABC);
  • Modula-3 — пакеты, модули, использование else совместно с try и except , именованные аргументы функций (на это также повлиял Common Lisp);
  • С, C++ — некоторые синтаксические конструкции (как пишет сам Гвидо ван Россум — он использовал наиболее непротиворечивые конструкции из С, чтобы не вызвать неприязнь у С-программистов к Python);
  • Smalltalk — объектно-ориентированное программирование;
  • Lisp — отдельные черты функционального программирования ( lambda, map, reduce, filter и другие);
  • Fortran — срезы массивов, комплексная арифметика;
  • Miranda — списочные выражения;
  • Java — модули logging , unittest , threading (часть возможностей оригинального модуля не реализована), xml.sax стандартной библиотеки, совместное использование finally и except при обработке исключений, использование @ для декораторов;
  • Icon — генераторы.

Большая часть других возможностей Python (например, байт-компиляция исходного кода) также была реализована ранее в других языках.


Портируемость

Python портирован и работает почти на всех известных платформах — от КПК до мейнфреймов. Существуют порты под Microsoft Windows, практически все варианты UNIX (включая FreeBSD и Linux), Plan 9, Mac OS и Mac OS X, iPhone OS 2.0 и выше, Palm OS, OS/2, Amiga, HaikuOS, AS/400 и даже OS/390, Windows Mobile, Symbian и Android.

По мере устаревания платформы её поддержка в основной ветви языка прекращается. Например, с серии 2.6 прекращена поддержка Windows 95, Windows 98 и Windows ME. Однако на этих платформах можно использовать предыдущие версии Python — на данный момент сообщество активно поддерживает версии Python начиная от 2.3 (для них выходят исправления).

При этом, в отличие от многих портируемых систем, для всех основных платформ Python имеет поддержку характерных для данной платформы технологий (например, Microsoft COM/DCOM). Более того, существует специальная версия Python для виртуальной машины Java — Jython, что позволяет интерпретатору выполняться на любой системе, поддерживающей Java, при этом классы Java могут непосредственно использоваться из Python и даже быть написанными на Python. Также несколько проектов обеспечивают интеграцию с платформой Microsoft .NET, основные из которых — IronPython и Python.Net.

Типы и структуры данных

Python поддерживает динамическую типизацию, то есть тип переменной определяется только во время исполнения. Поэтому вместо «присваивания значения переменной» лучше говорить о «связывании значения с некоторым именем». В Python имеются встроенные типы: булевый, строка, Unicode-строка, целое число произвольной точности, число с плавающей запятой, комплексное число и некоторые другие. Из коллекций в Python встроены: список, кортеж (неизменяемый список), словарь, множество и другие. Все значения являются объектами, в том числе функции, методы, модули, классы.

Добавить новый тип можно либо написав класс (class), либо определив новый тип в модуле расширения (например, написанном на языке C). Система классов поддерживает наследование (одиночное и множественное) и метапрограммирование. Возможно наследование от большинства встроенных типов и типов расширений.

Все объекты делятся на ссылочные и атомарные. К атомарным относятся int , long (в версии 3 любое число int , так как в версии 3 нет ограничения на размер), complex и некоторые другие. При присваивании атомарных объектов копируется их значение, в то время как для ссылочных копируется только указатель на объект, таким образом, обе переменные после присваивания используют одно и то же значение. Ссылочные объекты бывают изменяемые и неизменяемые. Например, строки и кортежи являются неизменяемыми, а списки, словари и многие другие объекты — изменяемыми. Кортеж в Python является, по сути, неизменяемым списком. Во многих случаях кортежи работают быстрее списков, поэтому если вы не планируете изменять последовательность, то лучше использовать именно их.

Синтаксис и семантика

Язык обладает чётким и последовательным синтаксисом, продуманной модульностью и масштабируемостью, благодаря чему исходный код написанных на Python программ легко читаем. При передаче аргументов в функции Python использует вызов по соиспользованию ( call-by-sharing ).

Операторы

Набор операторов достаточно традиционен.

  • Условный оператор if (если). Альтернативный блок после else (иначе). Если условий и альтернатив несколько, можно использовать elif (сокр. от else if).
  • Операторы цикла while (пока) и for (для). Внутри цикла возможно применение break и continue для прерывания цикла и перехода сразу к следующей итерации, соответственно.
  • Оператор определения класса class .
  • Оператор определения функции, метода или генератора def . Внутри возможно применение return (возврат) для возврата из функции или метода, а в случае генератора — yield (давать).
  • Оператор обработки исключений try — except — else или try — finally (начиная с версии 2.5, можно использовать finally , except и else в одном блоке).
  • Оператор pass ничего не делает. Используется для пустых блоков кода.

Одной из интересных синтаксических особенностей языка является выделение блоков кода с помощью отступов (пробелов или табуляций), поэтому в Python отсутствуют операторные скобки begin/end, как в языке Паскаль, или фигурные скобки, как в Си. Такой «трюк» позволяет сократить количество строк и символов в программе и приучает к «хорошему» стилю программирования. С другой стороны, поведение и даже корректность программы может зависеть от начальных пробелов в тексте. Некоторым такое поведение может показаться неинтуитивным и неудобным.

Выражения

Выражение является полноправным оператором в Python. Состав, синтаксис, ассоциативность и приоритет операций достаточно привычны для языков программирования и призваны минимизировать употребление скобок.

Отдельно стоит упомянуть операцию форматирования для строк (работает по аналогии с printf() из Си), которая использует тот же символ, что и взятие остатка от деления:

Python имеет удобные цепочечные сравнения. Такие условия в программах — не редкость:

Кроме того, логические операции ( or и and ) являются ленивыми: если для вычисления значения операции достаточно первого операнда, этот операнд и является результатом, в противном случае вычисляется второй операнд логической операции. Это основывается на свойствах алгебры логики: например, если один аргумент операции «ИЛИ» ( or ) является истиной, то и результат этой операции всегда является истиной. В случае, если второй операнд является сложным выражением, это позволяет сократить издержки на его вычисление. Этот факт широко использовался до версии 2.5 вместо условной конструкции:

Встроенные типы данных, как правило, имеют особый синтаксис для своих литералов (записанных в исходном коде констант):

Для списков (и других последовательностей) Python предлагает набор операций над срезами. Особенностью является индексация, которая может показаться новичку странной, но раскрывает свою согласованность по мере использования. Индексы элементов списка начинаются с нуля. Запись среза s[N:M] означает, что в срез попадают все элементы от N включительно до M не включая. В качестве иллюстрации можно посмотреть пример работы с последовательностями.

Имена

Имя (идентификатор) может начинаться с латинской буквы (В Python 3 — буквы любого алфавита в Юникоде, например кириллицы) любого регистра или подчёркивания, после чего в имени можно использовать и цифры. В качестве имени нельзя использовать ключевые слова (их список можно узнать по import keyword; print(keyword.kwlist) ) и нежелательно переопределять встроенные имена. Имена, начинающиеся с символа подчёркивания, имеют специальное значение.

В каждой точке программы интерпретатор имеет доступ к трём пространствам имён (то есть отображениям имён в объекты): локальному, глобальному и встроенному.

Области видимости имён могут быть вложенными друг в друга (внутри определяемой функции видны имена из окружающего блока кода). На практике с областями видимости и связыванием имён связано несколько правил «хорошего тона», о которых можно подробнее узнать из документации.

Строки документации

Python предлагает механизм документирования кода pydoc. В начало каждого модуля, класса, функции вставляется строка документации — docstring ( англ.) . Строки документации остаются в коде на момент времени исполнения, и в язык встроен доступ к документации (переменная __doc__ ), что используется современными IDE (например, Eclipse).

В интерактивном режиме можно получить помощь, сгенерировать гипертекстовую документацию по целому модулю или даже применить doctest ( англ.) для автоматического тестирования модуля.

Директивы

Начиная с Python 2.3, для использования в тексте программы символов, не входящих в ASCII, необходимо явно указывать кодировку исходного кода в начале модуля, например:

После этого можно использовать, например, кириллицу в Unicode-литералах. Но на самом деле, даже если вы напишете:

То Python «поймёт», что вы хотели сделать.

Возможности

Интерактивный режим

Подобно Лиспу и Прологу в режиме отладки, интерпретатор Python имеет интерактивный режим работы, при котором введённые с клавиатуры операторы сразу же выполняются, а результат выводится на экран (REPL). Этот режим интересен не только новичкам, но и опытным программистам, которые могут протестировать в интерактивном режиме любой участок кода, прежде чем использовать его в основной программе, или просто использовать как калькулятор с большим набором функций.

Так выглядит общение с Python в интерактивном режиме:

В интерактивном режиме доступен отладчик pdb и система помощи (вызывается по help() ). Система помощи работает для модулей, классов и функций, только если те были снабжены строками документации.

Кроме встроенной, существуют и улучшенные интерактивные оболочки IPython и bpython.

Объектно-ориентированное программирование

Дизайн языка Python построен вокруг объектно-ориентированной модели программирования. Реализация ООП в Python является элегантной, мощной и хорошо продуманной, но вместе с тем достаточно специфической по сравнению с другими объектно-ориентированными языками.

Возможности и особенности.

  1. Классы являются одновременно объектами со всеми ниже приведёнными возможностями.
  2. Наследование, в том числе множественное.
  3. Полиморфизм (все функции виртуальные).
  4. Инкапсуляция (два уровня — общедоступные и скрытые методы и поля). Особенность — скрытые члены доступны для использования и помечены как скрытые лишь особыми именами.
  5. Специальные методы, управляющие жизненным циклом объекта: конструкторы, деструкторы, распределители памяти.
  6. Перегрузка операторов (всех, кроме is, ‘.’, ‘=’ и символьных логических).
  7. Свойства (имитация поля с помощью функций).
  8. Управление доступом к полям (эмуляция полей и методов, частичный доступ, и т. п.).
  9. Методы для управления наиболее распространёнными операциями (истинностное значение, len() , глубокое копирование, сериализация, итерация по объекту, …)
  10. Метапрограммирование (управление созданием классов, триггеры на создание классов, и др.)
  11. Полная интроспекция.
  12. Классовые и статические методы, классовые поля.
  13. Классы, вложенные в функции и классы.

Функциональное программирование

Python поддерживает парадигму функционального программирования, в частности:

  • функция является объектом;
  • функции высших порядков;
  • рекурсия;
  • развитая обработка списков (списочные выражения, операции над последовательностями, итераторы);
  • аналог замыканий;
  • частичное применение функции;
  • возможность реализации других средств на самом языке (например, карринг).

Модули и пакеты

Программное обеспечение (приложение или библиотека) на Python оформляется в виде модулей, которые в свою очередь могут быть собраны в пакеты. Модули могут располагаться как в каталогах, так и в ZIP-архивах. Модули могут быть двух типов по своему происхождению: модули, написанные на «чистом» Python, и модули расширения (extension modules), написанные на других языках программирования. Например, в стандартной библиотеке есть «чистый» модуль pickle и его аналог на Си: cPickle. Модуль оформляется в виде отдельного файла, а пакет — в виде отдельного каталога. Подключение модуля к программе осуществляется оператором import . После импорта модуль представлен отдельным объектом, дающим доступ к пространству имён модуля. В ходе выполнения программы модуль можно перезагрузить функцией reload() .

Интроспекция

Python поддерживает полную интроспекцию времени исполнения. Это означает, что для любого объекта можно получить всю информацию о его внутренней структуре.

Применение интроспекции является важной частью того, что называют pythonic style, и широко применяется в библиотеках и фреймворках Python, таких как PyRO, PLY, Cherry, Django и др., значительно экономя время использующего их программиста.

Обработка исключений

Обработка исключений поддерживается в Python посредством операторов try, except, else, finally, raise , образующих блок обработки исключения. В общем случае блок выглядит следующим образом:

Совместное использование else, except и finally стало возможно только начиная с Python 2.5. Информация о текущем исключении всегда доступна через sys.exc_info() . Кроме значения исключения, Python также сохраняет состояние стека вплоть до точки возбуждения исключения — так называемый traceback.

В отличие от компилируемых языков программирования, в Python использование исключения не приводит к значительным накладным расходам (а зачастую даже позволяет ускорить исполнение программ) и очень широко используется. Исключения согласуются с философией Python (10-й пункт «дзена Python» — «Ошибки никогда не должны умалчиваться») и являются одним из средств поддержки «утиной типизации».

Иногда вместо явной обработки исключений удобнее использовать блок with (доступен, начиная с Python 2.5).

Итераторы

В программах на Python широко используются итераторы. Цикл for может работать как с последовательностью, так и с итератором. Все коллекции, как правило, предоставляют итератор. Объекты определённого пользователем класса тоже могут быть итераторами. Подробнее об итераторах можно узнать в разделе о функциональном программировании. Модуль itertools стандартной библиотеки содержит много полезных функций для работы с итераторами.

Генераторы

Одной из интересных возможностей языка являются генераторы — функции, сохраняющие внутреннее состояние: значения локальных переменных и текущую инструкцию (см. также: сопрограммы). Генераторы могут использоваться как итераторы для структур данных и для ленивых вычислений. См. пример: генератор чисел Фибоначчи.

При вызове генератора функция немедленно возвращает объект-итератор, который хранит текущую точку исполнения и состояние локальных переменных функции. При запросе следующего значения (посредством метода next() , неявно вызываемого в цикле for ) генератор продолжает исполнение функции от предыдущей точки останова до следующего оператора yield или return .

В Python 2.4 появились генераторные выражения — выражения, дающие в результате генератор. Генераторные выражения позволяют сэкономить память там, где иначе требовалось бы использовать список с промежуточными результатами:

В этом примере суммируются все нечётные числа от 1 до 99.

Начиная с версии 2.5, Python поддерживает полноценные сопроцедуры: теперь в генератор можно передавать значения с помощью метода send() и возбуждать в его контексте исключения с помощью метода throw() .

Управление контекстом выполнения

В Python 2.5 появились средства для управления контекстом выполнения блока кода — оператор with и модуль contextlib . См.: пример.

Оператор может применяться в тех случаях, когда до и после некоторых действий должны обязательно выполняться некоторые другие действия, независимо от возбуждённых в блоке исключений или операторов return : файлы должны быть закрыты, ресурсы освобождены, перенаправление стандартного ввода вывода закончено и т. п. Оператор улучшает читаемость кода, а значит, помогает предотвращать ошибки.

Декораторы

Начиная с версии 2.4, Python позволяет использовать так называемые декораторы (не следует путать с одноимённым шаблоном проектирования) для поддержки существующей практики преобразования функций и методов в месте определения (декораторов может быть несколько). Для декораторов используется символ @ в строках, предшествующих определению функции или метода. Синтаксис декорирования является синтаксическим сахаром для удобочитаемости: код

Сам декоратор является функцией, получающей в качестве первого аргумента декорируемую функцию. Для передачи дополнительных аргументов можно использовать синтаксис @декоратор(аргументы) . Декораторы можно считать элементом аспектно-ориентированного программирования.

С версии 2.6 декораторы можно использовать с классами аналогично функциям.

Регулярные выражения

Формат регулярных выражений унаследован из Perl с некоторыми отличиями. Для их использования, требуется импортировать модуль re , являющийся частью стандартной библиотеки.


Другие возможности

В Python есть ещё несколько возможностей, отличающих его от многих других языков высокой гибкостью и динамичностью.

Например, класс является объектом, а в операторе определения класса можно использовать выражения в списке родительских классов.

Можно модифицировать многие объекты во время исполнения, например классы:

Библиотеки

Стандартная библиотека

Основная статья: Стандартная библиотека Python

Python поставляется «с батарейками в комплекте».

Богатая стандартная библиотека является одной из привлекательных сторон Python. Здесь имеются средства для работы со многими сетевыми протоколами и форматами Интернета, например, модули для написания HTTP-серверов и клиентов, для разбора и создания почтовых сообщений, для работы с XML и т. п.

Набор модулей для работы с операционной системой позволяет писать кросс-платформенные приложения.

Существуют модули для работы с регулярными выражениями, текстовыми кодировками, мультимедийными форматами, криптографическими протоколами, архивами, сериализации данных, поддержка юнит-тестирования и др.

Модули расширения и программные интерфейсы

Помимо стандартной библиотеки существует множество библиотек, предоставляющих интерфейс ко всем системным вызовам на разных платформах; в частности, на платформе Win32 поддерживаются все вызовы Win32 API, а также COM в объёме не меньшем, чем у Visual Basic или Delphi.

Количество прикладных библиотек для Python в самых разных областях без преувеличения огромно (веб, базы данных, обработка изображений, обработка текста, численные методы, приложения операционной системы и т. д.).

Для Python принята спецификация программного интерфейса к базам данных DB-API 2 и разработаны соответствующие этой спецификации пакеты для доступа к различным СУБД: Oracle, MySQL, PostgreSQL, Sybase, Firebird (Interbase), Informix, Microsoft SQL Server и SQLite.

На платформе Windows доступ к БД возможен через ADO (ADOdb).

Коммерческий пакет mxODBC для доступа к СУБД через ODBC для платформ Windows и UNIX разработан eGenix. Для Python написано много ORM (SQLObject, SQLAlchemy, Dejavu, Django), выполнены программные каркасы для разработки веб-приложений (Django, Pylons, Pyramid).

Библиотека NumPy для работы с многомерными массивами позволяет достичь производительности научных расчётов, сравнимой со специализированными пакетами. SciPy использует NumPy и предоставляет доступ к обширному спектру математических алгоритмов (матричная алгебра — BLAS уровней 1—3, LAPACK, БПФ…).

Мастер Йода рекомендует:  Инструмент fairseq от Facebook выполняет машинный перевод в 9 раз быстрее других систем

Numarray специально разработан для операций с большими объёмами научных данных.

WSGI — интерфейс шлюза с веб-сервером (Python Web Server Gateway Interface).

Python предоставляет простой и удобный программный интерфейс C API для написания собственных модулей на языках Си и C++. Такой инструмент как SWIG позволяет почти автоматически получать привязки для использования C/C++ библиотек в коде на Python. Возможности этого и других инструментов варьируются от автоматической генерации (C/C++/Fortran)-Python интерфейсов по специальным файлам (SWIG, pyste, SIP, pyfort), до предоставления более удобных API (boost::python, CXX, Pyhrol и др.).

Инструмент стандартной библиотеки ctypes позволяет программам Python напрямую обращаться к динамическим библиотекам/DLL, написанным на Си. Существуют модули, позволяющие встраивать код на С/C++ прямо в исходные файлы Python, создавая расширения «на лету» (pyinline, weave).

Другой подход состоит во встраивании интерпретатора Python в приложения. Python легко встраивается в программы на Java, C/C++, OCaml. Взаимодействие Python-приложений с другими системами возможно также с помощью CORBA, XML-RPC, SOAP, COM.

С помощью проекта Cython возможна трансляция программ написанных на языках Python и Pyrex (англ.) в код на языке Си, с последующей компиляцией в машинный код. Cython используется для упрощения написания Python-библиотек, при его использовании отмечается ускорение кода и уменьшение накладных расходов.

Экспериментальный проект Shedskin предполагает создание компилятора для трансформации неявно типизированных Python программ в оптимизированный С++ код. Начиная с версии 0.22 Shedskin позволяет компилировать отдельные функции в модули расширений.

Python и подавляющее большинство библиотек к нему бесплатны и поставляются в исходных кодах. Более того, в отличие от многих открытых систем, лицензия никак не ограничивает использование Python в коммерческих разработках и не налагает никаких обязательств кроме указания авторских прав.

Одним из каналов распространения и обновления пакетов для Python является PyPI (англ. Python Package Index ).

Графические библиотеки

С Python поставляется библиотека tkinter на основе Tcl/Tk для создания кросс-платформенных программ с графическим интерфейсом.

Существуют расширения, позволяющие использовать все основные библиотеки графических интерфейсов — wxPython, основанное на библиотеке wxWidgets, PyGTK для Gtk, PyQt и PySide для Qt и другие.

Некоторые из них также предоставляют широкие возможности по работе с базами данных, графикой и сетями, используя все возможности библиотеки, на которой основаны.

Для создания игр и приложений, требующих нестандартного интерфейса, можно использовать библиотеку Pygame. Она также предоставляет обширные средства работы с мультимедиа: с её помощью можно управлять звуком и изображениями, воспроизводить видео.

Предоставляемое pygame аппаратное ускорение графики OpenGL имеет более высокоуровневый интерфейс по сравнению с PyOpenGL, копирующей семантику С-библиотеки для OpenGL.

Есть также PyOgre, обеспечивающая привязку к Ogre — высокоуровневой объектно-ориентированной библиотеке 3D-графики. Кроме того, существует библиотека pythonOCC, обеспечивающая привязку к среде 3D-моделирования и симуляции OpenCascade.

Для работы с растровой графикой используется библиотека Python Imaging Library.

Контроль типов и перегрузка функций

Существуют модули, позволяющие контролировать типы параметров функций на этапе исполнения, например, typecheck или method signature checking decorators.

Необязательная декларация типов для параметров функции добавлена в Python 3, интерпретатор при этом не проверяет типы, а только добавляет соответствующую информацию к метаданным функции для последующего использования этой информации модулями расширений.

Перегрузка функций реализована различными сторонними библиотеками, в том числе PEAK. Не принятые планы по поддержке перегрузки в Python3000 были частично реализованы в библиотеке overloading-lib.

Примеры программ

В статье «Примеры программ на языке Python» собраны примеры небольших программ, демонстрирующих некоторые возможности языка Python и его стандартной библиотеки.

Профилирование и оптимизация кода

В стандартной библиотеке Python имеется профайлер (модуль profile ), который можно использовать для сбора статистики о времени работы отдельных функций.

Для решения вопроса о том, какой вариант кода работает быстрее, можно использовать модуль timeit . Производимые в следующей программе измерения позволяют выяснить, какой из вариантов конкатенации строк более эффективен:

Как и в любом языке программирования, в Python имеются свои приёмы оптимизации кода. Оптимизировать код можно исходя из различных (часто конкурирующих друг с другом) критериев (увеличение быстродействия, уменьшение объёма требуемой оперативной памяти, компактность исходного кода и т. д.). Чаще всего программы оптимизируют по времени исполнения.

Здесь есть несколько очевидных правил.

  • Не нужно оптимизировать программу, если скорость её выполнения достаточна.
  • Используемый алгоритм имеет определённую временную сложность, поэтому перед оптимизацией кода программы стоит сначала пересмотреть алгоритм.
  • Стоит использовать готовые и отлаженные функции и модули, даже если для этого нужно немного обработать данные. Например, в Python есть встроенная функция sort() .
  • Профилирование поможет выяснить узкие места. Оптимизацию нужно начинать с них.

Python имеет следующие особенности и связанные с ними правила оптимизации.

  • Вызов функций является достаточно дорогостоящей операцией, поэтому внутри вложенных циклов нужно стараться избегать вызова функций или, например, переносить цикл в функции. Функция, обрабатывающая последовательность, эффективнее, чем обработка той же последовательности в цикле вызовом функции.
  • Старайтесь вынести из глубоко вложенного цикла всё, что можно вычислить во внешних циклах. Доступ к локальным переменным более быстрый, чем к глобальным, или чем доступ к полям.
  • Оптимизатор psyco может помочь ускорить работу модуля программы при условии, что модуль не использует динамических свойств языка Python.
  • В случае, если модуль проводит массированную обработку данных и оптимизация алгоритма и кода не помогает, можно переписать критические участки, скажем, на языке Си или Pyrex.

Инструмент под названием Pychecker поможет проанализировать исходный код на Python и выдать рекомендации по найденным проблемам (например, неиспользуемые имена, изменение сигнатуры метода при его перегрузке и т. п.). В ходе такого статического анализа исходного кода могут быть выявлены и ошибки. Pylint призван решать близкие задачи, но имеет уклон в сторону проверки стиля кода, поиска кода с запашком.

Сравнение с другими языками

Наиболее часто Python сравнивают с Perl и Ruby. Эти языки также являются интерпретируемыми и обладают примерно одинаковой скоростью выполнения программ. Как и Perl, Python может успешно применяться для написания скриптов (сценариев). Как и Ruby, Python является хорошо продуманной системой для ООП.

Средства функционального программирования частично позаимствованы из Scheme и Icon.

В среде коммерческих приложений скорость выполнения программ на Python часто сравнивают с Java-приложениями.

Несмотря на то, что Python обладает достаточно самобытным синтаксисом, одним из принципов дизайна этого языка является принцип наименьшего удивления.

Недостатки

См. также список распространённых недоразумений при использовании языка Python.

Низкое быстродействие

Классический Python, как и многие другие интерпретируемые языки, не применяющие, например, JIT-компиляторы, имеют общий недостаток — сравнительно невысокую скорость выполнения программ. Сохранение байт-кода (расширения .pyc и, до версии 3.5, .pyo ) позволяет интерпретатору не тратить лишнее время на перекомпиляцию кода модулей при каждом запуске.

Существуют реализации языка Python, вводящие высокопроизводительные виртуальные машины (ВМ) в качестве бэк-энда компилятора. Примерами таких реализаций может служить PyPy, базирующийся на RPython; более ранней инициативой является проект Parrot. Ожидается, что использование ВМ типа LLVM приведёт к тем же результатам, что и использование аналогичных подходов для реализаций языка Java, где низкая вычислительная производительность в основном преодолена.

Множество программ/библиотек для интеграции с другими языками программирования (см. выше) предоставляют возможность использовать другой язык для написания критических участков.

В самой популярной реализации языка Python интерпретатор довольно велик и более требователен к ресурсам, чем в аналогичных популярных реализациях Tcl, Forth, LISP или Lua, что ограничивает его применение во встроенных системах. Тем не менее, Python нашёл применение в КПК и некоторых моделях мобильных телефонов.

Невозможность модификации встроенных классов

По сравнению с Ruby и некоторыми другими языками, в Python отсутствует возможность модифицировать встроенные классы, такие, как int, str, float, list и другие, что, однако, позволяет Python потреблять меньше оперативной памяти и быстрее работать. Ещё одной причиной введения такого ограничения является необходимость согласования с модулями расширения. Многие модули (в целях оптимизации быстродействия) преобразуют Python-объекты элементарных типов к соответствующим Си-типам вместо манипуляций с ними посредством Си-API. Также это избавляет от многих потенциальных ошибок при неконтролируемом динамическом переопределении встроенных типов.

Глобальная блокировка интерпретатора (GIL)

GIL (Global Interpreter Lock) — особенность, присущая CPython, Stackless и PyPy, но отсутствующая в Jython и IronPython. При своей работе основной интерпретатор Python постоянно использует большое количество потоко-небезопасных данных. В основном это словари, в которых хранятся атрибуты объектов, и обращения к внешнему коду (написанному на С и т. п.). Во избежание разрушения этих данных при совместной модификации из разных потоков, перед началом исполнения нескольких инструкций (по умолчанию 100) поток интерпретатора захватывает GIL, а по окончании освобождает. Вследствие этого, в каждый момент времени в одном процессе интерпретатора Python может исполняться только один поток кода на Python, даже если в компьютере имеется несколько процессоров или процессорных ядер (GIL также освобождается на время выполнения блокирующих операций, таких как ввод-вывод, изменения/проверка состояния синхронизирующих примитивов и других — таким образом, если один поток блокируется, другие могут исполняться). Была предпринята попытка перехода к более гранулированным синхронизациям, однако из-за частых захватов/освобождений блокировок эта реализация оказалась слишком медленной на однопоточных приложениях. В ближайшем будущем переход от GIL к другим техникам не предполагается по причине того, что, по мнению автора языка Python Гвидо Россума, однопоточных программ, ускоряемых GIL, больше, чем многопоточных, которые GIL тормозит. Однако есть python-safethread — CPython без GIL и с некоторыми другими изменениями (по утверждениям его авторов, на однопоточных приложениях скорость соответствует 60-65 % от скорости оригинального CPython).

Эта проблема имеет два основных варианта решения. Первый — отказ от совместного использования изменяемых данных и вызовов внешнего кода. При этом данные дублируются в потоках и необходимость обеспечения их синхронизации (если таковая нужна) лежит на программисте. Этот подход ведёт к увеличению потребления оперативной памяти (однако не настолько сильно, как при использовании процессов в Windows — так как для Unix это не критично, процессы небольшие).

Второй подход — обеспечение более гранулированной синхронизации — для отдельных структур данных. В этом случае падает производительность вследствие увеличения числа освобождений/захватов блокировок.

Если необходимо параллельное исполнение нескольких потоков кода на Python, то можно воспользоваться процессами, например, модулем processing, который имитирует семантику стандартного модуля threading, но использует процессы вместо потоков.

Начиная с версии 2.6, модуль processing добавлен в стандартную библиотеку и переименован в multiprocessing. Есть множество модулей, упрощающих написание параллельных и/или распределённых приложений на Python, таких как parallelpython, Pypar, pympi и других.

GIL освобождается при исполнении кода большинства расширений, например, NumPy/SciPy, позволяя во время расчётов исполняться другому потоку. Другим решением может быть использование IronPython или Jython, лишённых этой особенности классического Python.

В версии 3.2 был внедрён изменённый GIL, а также присутствовали другие нововведения.


  • Переключение по таймауту, а не по количеству опкодов — в предыдущей версии GIL освобождался через каждые 100 операций. Но операция может выполняться от наносекунд до долей секунд. В новой версии блокировка будет сниматься каждые 5 миллисекунд.
  • Уменьшение накладных расходов и увеличение эффективности в случае частых переключений — в некоторых системах (в основном в MacOS X) наблюдаются проблема с эффективностью блокировки, когда GIL уже захвачен: системные вызовы становятся дорогими. В новой версии задержки будут уменьшены.
  • Уменьшение задержек при переключении потоков благодаря введению механизма принудительного переключения потока и приоритетных запросов (когда поток выполняет приоритетный запрос, то GIL освобождается как можно быстрее).

Реализации

CPython является основной, но не единственной реализацией языка программирования Python. Существуют также другие реализации.

  • PyPy — реализация Python, написанная на RPython (подмножество Python, имеющее намного меньше динамических возможностей). Позволяет легко проверять новые возможности. В PyPy кроме стандартного CPython включены возможности Stackless, Psyco, модификация AST «на лету» и многое другое. В проект интегрированы возможности анализа Python кода и трансляция в другие языки и байткоды виртуальных машин (Си, LLVM, Javascript, .NET с версии 0.9.9). Начиная с 0.9.0, возможна полностью автоматическая трансляция RPython в Си, в результате чего достигается скорость, приемлемая для использования (в 2—3 раза медленнее чем CPython при отключённом JIT для версии 0.9.9). По умолчанию PyPy поставляется со встроенным JIT компилятором, с помощью которого он способен работать намного быстрее CPython.
  • PyS60 — реализация языка для смартфонов фирмы Nokia на платформе Series 60.
  • IronPython — Python для .NET Framework и Mono. Компилирует Python программы в MSIL, таким образом предоставляя полную интеграцию с .NET-системой.
  • Stackless — также написанная на Си реализация Python. Это не полноценная реализация, а патчи к CPython. Предоставляет расширенные возможности многопоточного программирования и значительно большую глубину рекурсии.
  • Python for .NET — ещё одна реализация Python для .NET. В отличие от IronPython эта реализация не компилирует Python код в MSIL, а только предоставляет интерпретатор, написанный на C#. Позволяет использовать .NET-сборки из Python кода.
  • Jython — реализация Python, использующая JVM в качестве среды исполнения. Позволяет прозрачно использовать Java-библиотеки.
  • python-safethread — версия CPython без GIL, что позволяет одновременно исполнять Python потоки на всех доступных процессорах. Внесены также некоторые другие изменения.
  • Unladen Swallow — начатый Google проект по разработке высокоэффективного, максимально совместимого с CPython JIT-компилятора на базе LLVM. Согласно планам по развитию Python, планировалось перенести исходный код Unladen Swallow в CPython в версии 3.3. Но PEP-3146 был отменён в связи с отсутствием интереса к Unladen Swallow со стороны Google, основного спонсора разработки.
  • tinypy — минималистическая версия Python. Часть возможностей CPython не реализована.
  • Micro Python — эффективная реализация Python 3 для встроенных систем с малым объёмом оперативной памяти.
  • Brython — реализация языка на клиентском JavaScript, позволяющая писать браузерные скрипты на Python 3.
  • QPython — Реализация python для Android. Проект все-еще на стадии тестирования, однако, на qpython уже портированы некоторые самые необходимые библиотеки. Позволяет и работать в интерактивном режиме. Существует, также, Qpython3.

Дальнейшая разработка

Python Enhancement Proposal («PEP») — это документ со стандартизированным дизайном, предоставляющий общую информацию о языке Python, включая новые предложения, описания и разъяснения возможностей языка.

PEP предлагаются как основной источник для предложения новых возможностей и для разъяснения выбора того или иного дизайна для всех основных элементов языка.

Выдающиеся PEP рецензируются и комментируются Гвидо ван Россумом, имеющим в проекте статус «великодушного пожизненного диктатора».

График и совместимость

Серии Python 2.x и Python 3.x в течение нескольких выпусков будут существовать параллельно, при этом серия 2.x будет использоваться для совместимости и скорее всего в неё будут включены некоторые возможности серии 3.x. PEP 3000 содержит больше информации о планируемых выпусках.

Python 3.0 обратно не совместим с предыдущей серией 2.x. Код Python 2.x часто будет выдавать ошибки при исполнении в Python 3.0. Динамическая типизация Python вместе с планами изменения нескольких методов словарей делает механический перевод из Python 2.x в Python 3.0 очень сложным.

Однако, утилита «2to3» уже способна сделать большинство работы по переводу кода, указывая на подозрительные его части с помощью комментариев и предупреждений. PEP 3000 рекомендует держать исходный код для серии 2.x и делать выпуски для Python 3.x с помощью «2to3». Полученный код не следует редактировать, пока программа не будет работоспособной в Python 2.x.

Возможности

Основные изменения, внесённые в версии 3.0.

  • Синтаксическая возможность для аннотации параметров и результата функций (например, для передачи информации о типе или документирования).
  • Полный переход на unicode для строк.
  • Введение нового типа «неизменяемые байты» и типа «изменяемый буфер». Оба необходимы для представления бинарных данных.
  • Новая подсистема ввода-вывода (модуль io ), имеющая отдельные представления для бинарных и текстовых данных.
  • Абстрактные классы, абстрактные методы (доступно уже в 2.6).
  • Иерархия типов для чисел.
  • Выражения для словарей и множеств и (по аналогии со списковыми выражениями). Эта возможность была также добавлена в Python 2.7
  • Изменения print из встроенного выражения во встроенную функцию. Это позволит модулям делать изменения, подстраиваясь под разное использование функции, а также упростит код. В Python 2.7 эта возможность активируется вводом from __future__ import print_function .
  • Перемещение reduce (но не map или filter ) из встроенного пространства в модуль functools (использование reduce существенно менее читабельно по сравнению с циклом).
  • Удаление некоторых устаревших возможностей, поддерживаемых в ветке 2.x для совместимости, в частности: классы старого стиля, целочисленное деление с обрезанием результата как поведение по умолчанию, строковые исключения, неявный относительный импорт, оператор exec и т. п.
  • Реорганизация стандартной библиотеки.
  • Новый синтаксис для метаклассов.
  • Изменён синтаксис присваиваний. Стало возможным, например, присваивание a, *rest, b = range(5) . С другой стороны, формальные параметры функций вроде def foo(a, (b, c)) более недопустимы.

Специализированные подмножества/расширения Python

На основе Python было создано несколько специализированных подмножеств языка, в основном предназначенных для статической компиляции в машинный код. Некоторые из них перечислены ниже.

  • RPython — созданная в рамках проекта PyPy сильно ограниченная реализация Python без динамизма времени исполнения и некоторых других возможностей. Код на RPython можно компилировать во множество других языков/платформ — C, JavaScript, Lisp, .NET, LLVM. На RPython написан интерпретатор PyPy.
  • Pyrex — ограниченная реализация Python, но несколько меньше, чем RPython. Pyrex расширен возможностями статической типизации типами из языка С и позволяет свободно смешивать типизированный и не типизированный код. Предназначен для написания модулей расширений, компилируется в код на языке С.
  • Cython — расширенная версия Pyrex.
  • Проект Shedskin — предназначен для компиляции неявно статически типизированного кода на Python в оптимизированный код на языке С++.

Применение

Python — стабильный и распространённый язык. Он используется во многих проектах и в различных качествах: как основной язык программирования или для создания расширений и интеграции приложений. На Python реализовано большое количество проектов, также он активно используется для создания прототипов будущих программ. Python используется во многих крупных компаниях: Dropbox, Google (например, некоторые части Youtube и Youtube API написаны на Python), Facebook, Instagram.

Python с пакетами NumPy, SciPy и MatPlotLib активно используется как универсальная среда для научных расчётов в качестве замены распространённым специализированным коммерческим пакетам Matlab, IDL и другим. Библиотека Astropy — популярный инструмент для астрономических расчётов.

В профессиональных программах трёхмерной графики, таких как Autodesk Maya, Blender, Houdini и Nuke, Python используется для расширения стандартных возможностей программ.

9-го марта 2020-го года прогулялся по заповедному ЛОСИНОМУ ОСТРОВУ и решил, что нужно купить хотя бы одну книгу, чтобы пользоваться не только материалами, доступными в Интернете. Прервал прогулку, сел в Плимут, съездил в большой книжный магазин на Заревом переулке и купил «Программирование на Python» Майка МакГрата.

Приглашаю всех высказываться в Комментариях. Критику и обмен опытом одобряю и приветствую. В хороших комментариях сохраняю ссылку на сайт автора!

И не забывайте, пожалуйста, нажимать на кнопки социальных сетей, которые расположены под текстом каждой страницы сайта.
Продолжение тут…

Видео 10 лучших докладов о Python на конференции PyCon

Десятка лучших докладов о Python c конференций PyCon US, на которых питонисты собираются, чтобы узнать последние новости сообщества и свежие идеи.

PyCon — не просто конференция, а событие в сообществе питонистов. Американская версия PyCon состоит из трех основных частей:

  • Туториалы. Обучающие подборки материалов, в которых эксперты подробно раскрывают конкретные темы.
  • Конференция:
    • Секция докладов о Python по 30-45 минут, представленных членами сообщества.
    • Доклады ключевых фигур сообщества, приглашенных организаторами конференции.
    • Пятиминутные доклады для краткого освещения какого-либо вопроса (например, Docker был объявлен в таком тезисном докладе на PyCon 2014).
  • Спринт: недельное мероприятие, в ходе которого участники работают над проектами, предложенными коллегами.

При отборе видеороликов для этого списка рассматривались только 30-45-минутные доклады конференций PyCon US с 2009 года. Акцент делался на докладах, которые могут выдержать испытание временем. То есть на тех темах, что долгое время будут полезны и для новичков, и для продвинутых разработчиков. Там, где владельцами материалов запрещено встраивание, чтобы сэкономить ваше время, мы даем ссылку на видеоплатформу.

10. Рефакторинг Python: зачем и как нужно менять структуру вашего кода

Бретт Слаткин – инженер Google и автор книги о написании эффетивного кода. В тридцатиминутном докладе Бретт дает быстрый (но при этом глубокий) обзор процесса рефакторинга кода на Python. Автор объясняет, почему на рефакторинг нужно тратить даже больше времени, чем на написание самого кода. Рассмотренные Слаткиным концепции подходят не только для разработки на Pyhon, но и на других языках.

Ссылка для просмотра на YouTube

9. Решите ваши проблемы с помощью медленного Python

Ларри Хастингс – один из основных разработчиков ядра Python, стоящий у истоков создания языка. Ларри сделал много докладов о Python на различных площадках, но это выступление выделяется среди прочих. Хастингс исследует, как можно «сломать» питоновское соглашение о том, что задачи на Python нужно решать быстро. Автор показывает различные нетривиальные приемы работы с Python. Доклад не только информативный, но и забавный по подаче.

8. Удивительные средства командной строки

Амджит Рамануджам – инженер трафика в Netflix и создатель интерактивных инструментов для работы с Postgres и MySQL: PGCLI и MYCLI. Разработчики Python часто создают скрипты или программы, которые требуют запуска из командной строки. В этом докладе Амджит демонстрирует отличные инженерные и дизайнерские приемы для создания удобных инструментов командной строки.

Ссылка для просмотра на YouTube

7. Открывая Python

Дэвид Бэзли знаком многим питонистам как автор известного учебника Python Cookbook и разработчик ядра Python. Этот доклад Дэвида отличается тем, что не содержит кода Python, а представляет собой своеобразное воспоминание о том, как автор использовал Python для (как казалось) нерешаемой задачи. Дэвид показывает мощь языка и его простоту в использовании для решения проблем из реальной жизни.

Ссылка для просмотра на YouTube

6.«O» большое: как код замедляется по мере роста данных

Лидер бостонской группы разрабочиков Python Нэд Батчелдер – прекрасный оратор, делающий доклады почти на каждой конференции PyCon начиная с 2009 года. Нэд отлично объясняет проблему Big-O и почему так важно ее понимать Python-разработчикам.

5. Скрытые сокровища в стандартной библиотеке

Дуг Хеллман – автор отличного ресурса Python Module of the Week, посвященного подробному объяснению встроенных модулей Python. Этот доклад является самым старым в подборке (автором еще используется Python 2), но тем не менее полезным. Рассказ проливает свет на модули, которые являются скрытыми сокровищами стандартной библиотеки Python, и показывает уникальные способы их использования.

Ссылка на видео на сайте конференции

4. Управление памятью в Python: основы

Нина Захаренко работает в Microsoft в качестве разработчика Python Cloud Developer Advocate. Новички в Python обычно не задаются вопросами памяти, поскольку многие задачи решаются средствами самого языка «автоматически». Однако, как показывает Нина, зная то, что происходит «за кулисами», вы научитесь писать более эффективный код.

Ссылка для просмотра на YouTube

3. Структуры данных в стандартной библиотеке и за ее пределами

Брэндон Роудс – разработчик Python в Dropbox и председатель PyCon в 2020-2020 годах. Представленный доклад – отличная точка входа для всех, кто хочет знать, как в Python работают структуры данных, и как их использовать эффективно.

Ссылка для просмотра на YouTube

2. Кроме PEP8: лучшие практики для красивого интеллектуального кода

В докладе Раймонда Хэттингера разбирается вопрос о выходе за пределы соглашений PEP8. Раймонд разбирает, почему эти правила нужно расматривать не как догму, а понимать, в чем состоит их дух. В результате становится понятно, когда полезно использовать PEP8, а когда оказывается верным нарушить правила.

Ссылка для просмотра на YouTube

1. PyCon 2020 Keynote

Байкер-хиппи играет на гобое и дает уроки жизни с помощью компьютерных алгоритмов. Если такое описание вас еще не привлекло, то знайте, что этот доклад – воплощение всего, чем является сообщество Python: единство, вовлеченность и любовь к решению сложных задач. При создании подборки этот доклад вспомнился сразу же как заслуживающий первого места.

Ссылка для просмотра на YouTube

Кроме докладов о Python вас также могут заинтересовать наши материалы:

  • 13 лучших книг по Python для начинающих и продолжающих
  • Свежая подборка материалов и полезностей по Python
  • Помнить все: делимся лучшей шпаргалкой по Python
  • Работа с документацией в Python: поиск информации и соглашения
  • 26 полезных возможностей Python: букварь разработки от А до Z
  • ТОП-15 трюков в Python 3, делающих код понятнее и быстрее
  • Крупнейшая подборка Python-каналов на Youtube

Публикации сообщества

Сегодня на тему обучения программированию на языке Python написано очень и очень много. Известный факт, что, например, в США большинство ВУЗов при изучении программирования первым языком выбирают Python. Однако и в школах он становится все популярнее и популярнее. И тем не менее, далеко не все согласны с тем, что это хороший выбор для того, чтобы начать знакомство с миром программирования. А некоторые учителя просто сомневаются: стоит ли? И насколько больших усилий потребует такая трансформация учебного процесса? Вот для таких людей и хочется немного поделится своим опытом.

Какими были наши аргументы, когда мы решили перевести преподавание программирования в курсе информатики в 7 классе на язык Python?

  1. Простой синтаксис и низкий порог входа. Эксперимент с введением Python начался с одной группы 11 класса, в котором начали вести курс по подготовке к ЕГЭ по информатике. Особенность группы учащихся состояла в том, что до 10 класса они обучались в разных школах, а в десятом у них фактически не было программирования. Поэтому и уровень погружения в тему и языки программирования с которыми были знакомы ученики были очень разными. Так что для подготовке к ЕГЭ пришлось как-то унифицировать знания у ребят в группе и тут нам пригодился Python. Как оказалось, переходить к решению задач разной сложности ученики смогли значительно раньше, чем при изучении другого языка, фактически уже на 2-3 уроке они могли решать задачи базового уровня из ЕГЭ, время и внимание не тратилось на освоение сложного синтаксиса.
  2. Мощный рабочий инструмент, который позволяет выполнять реальные практико ориентированные проекты. Python отлично подходит не только для решения школьных задачек из курса информатики, но и для выполнения проектов по самым разным тематикам: хотите заниматься обработкой данных и визуализацией, разобраться в машинном обучении, заниматься веб-разработкой, писать скрипты для автоматизации различных процессов или для 3D-моделей? Все это (и не только) отлично можно делать с помощью Python.
  3. Один из самых популярных языков в промышленном программировании на сегодняшний день. Например, один из крупнейших сайтов в мире, посвященных программированию, Stack Overflow, называет его «самым быстрорастущим языком программирования».
  4. Наличие языка Python в КИМах по информатике на ОГЭ и ЕГЭ 🙂 Как бы ни был прекрасен язык программирования, мы живем в реальном мире, где выпускникам приходится сдавать единый стандартизированный экзамен. И если они изучают, например, такие языки программирования, как Java или JavaScript, это означает, что для сдачи ЕГЭ учащимся потребуется освоить синтаксис и правила написания программ на одном из “допущенных” до ЕГЭ языков программирования. С прошлого года Python среди них есть.
  5. Большое количество обучающих материалов высокого качества в сети. Еще несколько лет назад, Python вышел на первое место для обучения программированию в ВУЗах США. Это довольно наглядно иллюстрирует тенденцию в мировой практике обучения программированию. На сегодняшний день отличные материалы по обучению программированию на Python есть не только на английском, но и на русском языке: можно назвать и интерактивный тренажер Питонтьютор с исчерпывающей справкой об основах языка, и курсы Программирование на Python, Python: основы и применение на платформе Stepik, и материалы Фоксфорда, и многое другое.

Какие доводы приводятся против использования языка в школе?

Возникает, логичный вопрос, если все так замечательно, почему мы все до сих пор не перешли дружно на изучения Python с нашими учениками? Помимо простого противления всему новому и инертности самой образовательной системы, есть и разные доводы против этого языка.
В первую очередь питону ставят в вину чрезмерную высокоуровневость: нестрогую типизацию, списки вместо простых массивов, большое количество алгоритмов, реализованный в стандартных методах языка. “Ученики сейчас привыкнут, что все можно, а как мы им потом про все эти ограничения рассказывать будем?”, “Вырастим ленивых программистов, которые даже сортировку сами ни разу в жизни не написали”. Но это в большей мере проблема методики преподавания программирования, а не языка Python: задача учителя как раз и состоит в том, чтобы донести до учащихся мысль, что они должны понимать как работает какой-либо метод, прежде чем его использовать. А для “слабых” учащихся, которые не мотивированы на серьезное изучение программирования, такой язык дает шанс не превратить процесс обучения программирования в пытку, но наоборот, дать им в руки инструмент, с которым они смогут в будущем работать, а не пытаться забыть эти уроки как страшный сон.
Второй аргумент, который мне пришлось услышать, звучит так: программы, написанные на Python медленные по сравнению с другими языками (читай: с C++) и для участия в олимпиаде (ВОШ по информатике) не подходят. Не вдаваясь сейчас в подробности хочу только отметить, что решения жюри всероссийской олимпиады по информатике при разборе первого и второго этапов предлагаются именно на Python. Что позволяет предположить, что по крайней мере начать свой опыт в олимпиадном движении с языка Python — вполне приемлемо.

В заключении, мне бы хотелось призвать всех педагогов, которые уже преподают Python школьникам или только собираются это делать, обязательно делиться своим опытом.

Добавить комментарий