Ближе к земле Python и низкоуровненые операции


Оглавление (нажмите, чтобы открыть):

Ближе к земле: Python и низкоуровненые операции

Говоря простым языком, в выражении 2 + 3, числа «2» и «3» называются операндами, знак «+» оператором. В языке программирования Python существуют следующие типы операторов:

Рассмотрим их по порядку.

Арифметические операторы в Python:

15 + 5 в результате будет 20
20 + -3 в результате будет 17
13.4 + 7 в результате будет 20.4

Оператор Описание Примеры
+ Сложение — Суммирует значения слева и справа от оператора
Вычитание — Вычитает правый операнд из левого 15 — 5 в результате будет 10
20 — -3 в результате будет 23
13.4 — 7 в результате будет 6.4
* Умножение — Перемножает операнды 5 * 5 в результате будет 25
7 * 3.2 в результате будет 22.4
-3 * 12 в результате будет -36
/ Деление — Делит левый операнд на правый 15 / 5 в результате будет 3
5 / 2 в результате будет 2 (В Python 2.x версии при делении двух целых чисел результат будет целое число)
5.0 / 2 в результате будет 2.5 (Чтобы получить «правильный» результат хотя бы один операнд должен быть float)
% Деление по модулю — Делит левый операнд на правый и возвращает остаток. 6 % 2 в результате будет 0
7 % 2 в результате будет 1
13.2 % 5 в результате 3.2
** Возведение в степень — возводит левый операнд в степень правого 5 ** 2 в результате будет 25
2 ** 3 в результате будет 8
-3 ** 2 в результате будет -9
// Целочисленное деление — Деление в котором возвращается только целая часть результата. Часть после запятой отбрасывается. 12 // 5 в результате будет 2
4 // 3 в результате будет 1
25 // 6 в результате будет 4

Операторы сравнения в Python:

12 <> 5 в результате будет True. Похоже на оператор !=

с = 5
а = 2
с += а равносильно: с = с + а. с будет равно 7

с = 5
а = 2
с -= а равносильно: с = с — а. с будет равно 3

с = 5
а = 2
с *= а равносильно: с = с * а. c будет равно 10

Оператор Описание Примеры
== Проверяет равны ли оба операнда. Если да, то условие становится истинным. 5 == 5 в результате будет True
True == False в результате будет False
«hello» == «hello» в результате будет True
!= Проверяет равны ли оба операнда. Если нет, то условие становится истинным. 12 != 5 в результате будет True
False != False в результате будет False
«hi» != «Hi» в результате будет True
<> Проверяет равны ли оба операнда. Если нет, то условие становится истинным.
> Проверяет больше ли значение левого операнда, чем значение правого. Если да, то условие становится истинным. 5 > 2 в результате будет True.
True > False в результате будет True.
«A» > «B» в результате будет False.
Проверяет меньше ли значение левого операнда, чем значение правого. Если да, то условие становится истинным. 3 >= Проверяет больше или равно значение левого операнда, чем значение правого. Если да, то условие становится истинным. 1 >= 1 в результате будет True.
23 >= 3.2 в результате будет True.
«C» >= «D» в результате будет False.
Проверяет меньше или равно значение левого операнда, чем значение правого. Если да, то условие становится истинным. 4 Оператор Описание Примеры
= Присваивает значение правого операнда левому. c = 23 присвоит переменной с значение 23
+= Прибавит значение правого операнда к левому и присвоит эту сумму левому операнду.
-= Отнимает значение правого операнда от левого и присваивает результат левому операнду.
*= Умножает правый операнд с левым и присваивает результат левому операнду.
/= Делит левый операнд на правый и присваивает результат левому операнду. с = 10
а = 2
с /= а равносильно: с = с / а. c будет равно 5
%= Делит по модулю операнды и присваивает результат левому. с = 5
а = 2
с %= а равносильно: с = с % а. c будет равно 1
**= Возводит в левый операнд в степень правого и присваивает результат левому операнду. с = 3
а = 2
с **= а равносильно: с = с ** а. c будет равно 9
//= Производит целочисленное деление левого операнда на правый и присваивает результат левому операнду. с = 11
а = 2
с //= а равносильно: с = с // а. c будет равно 5

Побитовые операторы в Python:

Побитовые операторы предназначены для работы с данными в битовом (двоичном) формате. Предположим, что у нас есть два числа a = 60; и b = 13. В двоичном формате они будут иметь следующий вид:

Оператор Описание Примеры
& Бинарный «И» оператор, копирует бит в результат только если бит присутствует в обоих операндах. (a & b) даст нам 12, которое в двоичном формате выглядит так 0000 1100
| Бинарный «ИЛИ» оператор копирует бит, если тот присутствует в хотя бы в одном операнде. (a | b) даст нам 61, в двоичном формате 0011 1101
^ Бинарный «Исключительное ИЛИ» оператор копирует бит только если бит присутствует в одном из операндов, но не в обоих сразу. (a ^ b) даст нам 49, в двоичном формате 0011 0001
Бинарный комплиментарный оператор. Является унарным (то есть ему нужен только один операнд) меняет биты на обратные, там где была единица становиться ноль и наоборот. (

a ) даст в результате -61, в двоичном формате выглядит 1100 0011.

Побитовый сдвиг влево. Значение левого операнда «сдвигается» влево на количество бит указанных в правом операнде. a >> Побитовый сдвиг вправо. Значение левого операнда «сдвигается» вправо на количество бит указанных в правом операнде. a >> 2 даст 15, в двоичном формате 0000 1111

Логические операторы в Python:

True and True равно True.
True and False равно False.
False and True равно False.
False and False равно False.

Оператор Описание Примеры
and Логический оператор «И». Условие будет истинным если оба операнда истина.
or Логический оператор «ИЛИ». Если хотя бы один из операндов истинный, то и все выражение будет истинным. True or True равно True.
True or False равно True.
False or True равно True.
False or False равно False.
not Логический оператор «НЕ». Изменяет логическое значение операнда на противоположное. not True равно False.
not False равно True.

Операторы членства в Python:

В добавок к перечисленным операторам, в Python присутствуют, так называмые, операторы членства, предназначенные для проверки на наличие элемента в составных типах данных, таких, как строки, списки, кортежи или словари:

Оператор Описание Примеры
in Возвращает истину, если элемент присутствует в последовательности, иначе возвращает ложь. «cad» in «cadillac» вернет True.
1 in [2,3,1,6] вернет True.
«hi» in <"hi":2,"bye":1>вернет True.
2 in <"hi":2,"bye":1>вернет False (в словарях проверяется наличие в ключах, а не в значениях).
not in Возвращает истину если элемента нет в последовательности. Результаты противоположны результатам оператора in.

Операторы тождественности в Python:

Операторы тождественности сравнивают размещение двух объектов в памяти компьютера.

Оператор Описание Примеры
is Возвращает истину, если оба операнда указывают на один объект. x is y вернет истину, если id(x) будет равно id(y).
is not Возврашает ложь если оба операнда указывают на один объект. x is not y, вернет истину если id(x) не равно id(y).

Приоритет операторов в Python

В следующей таблице описан приоритет выполнения операторов в Python от наивысшего (выполняется в первую очередь) до наинизшего.

Ближе к земле: Python и низкоуровненые операции

Python поддерживает все распространенные арифметические операции:

Сложение двух чисел:

Вычитание двух чисел:

Умножение двух чисел:

Деление двух чисел:

Целочисленное деление двух чисел:

Данная операция возвращает целочисленный результат деления, отбрасывая дробную часть

Возведение в степень:

Получение остатка от деления:

В данном случае ближайшее число к 7, которое делится на 2 без остатка, это 6. Поэтому остаток от деления равен 7 — 6 = 1

При последовательном использовании нескольких арифметических операций их выполнение производится в соответствии с их приоритетом. В начале выполняются операции с большим приоритетом. Приоритеты операций в порядке убывания приведены в следующей таблице.

Пусть у нас выполняется следующее выражение:

Здесь начале выполняется возведение в степень (5 ** 2) как операция с большим приоритетом, далее результат умножается на 4 (25 * 4), затем происходит сложение (3 + 100) и далее опять идет сложение (103 + 7).

Чтобы переопределить порядок операций, можно использовать скобки:

Следует отметить, что в арифметических операциях могут принимать участие как целые, так и дробные числа. Если в одной операции участвует целое число (int) и число с плавающей точкой (float), то целое число приводится к типу float.

Арифметические операции с присвоением

Ряд специальных операций позволяют использовать присвоить результат операции первому операнду:

Присвоение результата сложения

Присвоение результата вычитания

Присвоение результата умножения

Присвоение результата от деления

Присвоение результата целочисленного деления

Присвоение степени числа

Присвоение остатка от деления

Функции преобразования чисел

Ряд встроенных функций в Python позволяют работать с числами. В частности, функции int() и float() позволяют привести значение к типу int и float соответственно.

Например, пусть у нас будет следующий код:

Мы ожидаем, что «2» + 3 будет равно 5. Однако этот код сгенерирует исключение, так как первое число на самом деле представляет строку. И чтобы все заработало как надо, необходимо привести строку к числу с помощью функции int():

Аналогичным образом действует функция float(), которая преобразует в число с плавающей точкой. Но вообще с дробными числами надо учитывать, что результат операций с ними может быть не совсем точным. Например:

В данном случае мы ожидаем получить число 0.40002, однако в конце через ряд нулей появляется еще какая-то четверка. Или еще одно выражение:

В этот случае для округления результата мы можем использовать функцию round() :

Первый параметр функции — округляемое число, а второй — сколько знаков после запятой должно содержать получаемое число.

Представление числа

При обычном определении числовой переменной она получает значение в десятичной системе. Но кроме десятичной в Python мы можем использовать двоичную, восьмеричную и шестнадцатеричную системы.

Для определения числа в двоичной системе перед его значением ставится 0 и префикс b :

Для определения числа в восьмеричной системе перед его значением ставится 0 и префикс o :

Для определения числа в шестнадцатеричной системе перед его значением ставится 0 и префикс x :

И с числами в других системах измерения также можно проводить арифметические операции:

Для вывода числа в различных системах исчисления используются функция format, которая вызывается у строки. В эту строку передаются различные форматы. Для двоичной системы «<0:08b>«, где число 8 указывает, сколько знаков должно быть в записи числа. Если знаков указано больше, чем требуется для числа, то ненужные позиции заполняются нулями. Для шестнадцатеричной системы применяется формат «<0:02x>«. И здесь все аналогично — запись числа состоит из двух знаков, если один знак не нужен, то вместо него вставляется ноль. А для записи в восьмеричной системе испольуется формат «<0:02o>«.

Ближе к земле: Python и низкоуровненые операции

Под капотом списки представлены в виде массивов. Наибольшие затраты происходят при необходимости дополнить список (когда изначально выделенной под него памяти недостаточно, все элементы придётся переместить в другое место), либо при вставке/удалении элемента близко к началу (последующие элементы потребуется переместить назад).

Далее n — количество элементов в контейнере; k — значение параметра, либо количество элементов в параметре.

Программирование на Python. Список в Python: базовые операции

В Python списки — это упорядоченные коллекции. Они являются важной составляющей программного кода. Списки относятся к встроенным объектам языка. С их помощью можно быстро и эффективно обрабатывать большой объем информации и структуры данных любой сложности.

Свойства и особенности объекта list

Списки – это гибкий и изменяемый тип данных. Они могут быть произвольной длины и содержать неограниченное количество информации. В качестве элементов последовательности допускается использование строк, простых и вещественных чисел, словарей. Каждая переменная списка в Python поддается отдельной обработке, удалению или замене.

У списков есть определенный набор свойств, отличающий их от других типов данных:


  • Это группы объектов с упорядоченным позиционированием слева направо.
  • Списки обеспечивают доступ по смещению, то есть по номеру объекта.
  • В Python списки обладают гетерогенностью. В последовательность могут входить объекты разных типов, включая числа, отображения, строки, файлы.
  • Lists относятся к категории изменяемых объектов с неограниченным числом вложенности.

Списки можно ошибочно принять за связанные структуры данных. Но на самом деле они являются контейнерами ссылок на объекты, а не их копий. Они как адресная книга. Все элементы list указывают на место, где находится нужный объект. В этом списки Python аналогичны массивам языка C, но реализованы в интерпретаторе.

Базовые операции последовательностей

Формально в языке существует три категории данных. Это числа, отображения и последовательности, к которым относится тип list. Для каждой группы есть общий набор операций. Например, сложение, вычитание и умножение для численных объектов или доступ по ключу к словарям.

У последовательностей также есть свои характерные операции:

  • доступ к элементу с использованием целочисленных индексов __getitem __ ();
  • определение длины __len __ ();
  • конкатенация с помощью оператора «+»;
  • извлечение среза [:].

Списки в действии

Списки обладают более широким диапазоном возможностей, чем строки в Python. Это мощный инструмент разработки с рядом специфических функций, применимых только для типа list.

Как выглядят методы списков на практике:

  • >>>мой_список = [«один», «2», «три»] #создание нового list;
  • >>>мой_список;
  • [«один», «2», «три»];
  • >>>len(мой_список);
  • 3 #интерпретатор возвращает длину;
  • >>>мой_список + [1, 2, 3] #выполнение конкатенации;
  • [«один», «2», «три», 1, 2, 3];
  • >>> мой_список * 2 #повторение;
  • [«один», «2», «три», «один», «2», «три»].

При выполнении конкатенации с каждой стороны от знака «+» должны находиться однотипные последовательности, в противном случае интерпретатор выдаст сообщение об ошибке:

  • >>>[1, 2, 3] + 3.14 # TypeError: can only concatenate list (not «float») to list.

Для того чтобы сложить в Python строку и список, нужно выполнить предварительное преобразование для типа str:

  • >>>второй_список = list(«строка») # преобразование объекта «строка»;
  • >>>второй_список;
  • [«с», «т», «р», «о», «к», «а»] #интерпретатор возвращает list;
  • >>>второй_список + мой_список;
  • [«с», «т», «р», «о», «к», «а», «один», «2», «три»].

При создании списка в Python необходимо придерживаться строгих синтаксических правил. Каждый объект должен быть заключен в квадратные скобки, а элементы разделены запятыми.

Что такое итерация и генераторы списков

Итерация представляет собой процесс повторения. В контексте списков – это поочередное продвижение по элементам итерируемого объекта. Например:

  • >>>3 in [1, 2, 3] #проверит, входит ли указанный элемент;
  • True;
  • >>>for x in [1, 2, 3, 4]: #выполнит итерацию;
  • print(x);
  • 1;
  • 2;
  • 3;
  • 4.

Если итерация – это просто обход каждого элемента, то генерация является процессом создания нового объекта типа list. В Python генераторы списка похожи на циклы for, но быстрее работают и синтаксически выглядят гораздо проще:

  • >>>Список_1 = [c * 4 for c in «SPAM»] #так выглядит генерация;
  • >>>Список_1;
  • [«SSSS», «PPPP», «AAAA», «MMMM»];
  • >>>Список_2 = [];
  • >>>for c in «SPAM»: #аналогичная генерации команда;
  • Список_2.append(c * 4) #list.append() добавляет новые элементы;
  • >>>Список_2;
  • [«SSSS», «PPPP», «AAAA», «MMMM»].

В обоих примерах результат идентичен. Но с использованием генератора код получается гораздо короче и легче. Такой подход полностью соответствует The Zen of Python. Это дзен, или кодекс языка, в котором один из пунктов гласит: «Простое лучше сложного».

Извлечение среза и доступ по индексу

Эти две операции внешне похожи и позволяют обрабатывать отдельные элементы списка в Python. Но есть существенное различие. В результате индексации возвращается отдельная часть последовательности. А извлечение среза создает новый объект типа list:

  • >>>Список1 = [«спам», «Спам», «СПАМ!»]
  • >>>Список1[2] #отсчет смещений начинается с нуля
  • «СПАМ!»
  • >>>Список1[-2] #отрицательное смещение: отсчитывается справа
  • «Спам»
  • >>>Список[1:] #операция извлечения среза возвращает разделы объекта
  • [«Спам», «СПАМ!»]

Как происходит операция извлечения среза и ее возможности

Конструкции языка позволяют не только извлекать, но и изменять отдельные элементы, присваивая им новые значения. В результате возвращается тот же список, только с другой переменной. Эта операция похожа на присваивание по индексу в языке C. Интерпретатор заменяет старую ссылку на указанный в смещении объект новой:

  • >>>мой_список = [«один», «восемь», «сто»];
  • >>>мой_список[0:2] = [«девяносто восемь», «девяносто девять»];
  • >>>мой_список;
  • [«девяносто восемь», «девяносто девять», «сто»].

Это достаточно сложная операция, которая происходит в несколько этапов. Сначала интерпретатор удаляет все элементы слева от оператора. В данном примере это «один» и «восемь». Потом все объекты справа от оператора вставляются в список, начиная с левого края.

Описанный процесс обеспечивает гибкую работу со срезами. Количество удаляемых и добавляемых элементов может быть разным. Операция подходит для удаления и замещения объектов, а также для расширения списков. Это довольно мощный способ обрабатывать код. Но программисты редко используют его на практике, предпочитая более простые инструкции insert, pop и remove.

Специфические методы объектов типа list

Большинство методов, или функций направлено на непосредственное изменение объекта. Самым распространенным является .append(). Он добавляет элементы в конец списка:

  • >>> my_L = [«Я», «люблю», «программировать», «на»];
  • >>> my_L;
  • [«Я», «люблю», «программировать», «на»];
  • >>> my_L.append(«Питон») #добавит элемент, указанный в скобках;
  • >>> my_L;
  • [«Я», «люблю», «программировать», «на», «Питон»].

Другой не менее популярный метод называется sort(). Предназначен для сортировки списков в Python. Метод выполняет переупорядочивание элементов с использованием стандартных операторов сравнения. Также его можно использовать для более сложных задач с помощью именованных аргументов:

  • >>>L = [«abc», «ABD», «aBe»];
  • >>>L.sort(key=str.lower, reverse=True) # Изменяет направление сортировки;
  • >>>L;
  • [«aBe», «ABD», «abc»].

В примере использовалась синтаксическая конструкция «имя = значение» для передачи параметров настройки. Аргумент key позволяет задать собственные параметры для сравнения. В данном случае это элементы с маленькой буквы. А reverse означает «наоборот», то есть в порядке убывания, а не возрастания.

Подводные камни методов

При работе с данными методами необходимо учитывать следующие особенности: .sort() и .append() изменяют список, но не возвращают его. Конструкция мой_список = Список.sort() не имеет смысла и результата. Именно поэтому в последних версиях языка разработчики ввели функцию sorted(), которая принимает list в качестве аргумента:

  • >>>мой_список = [1, 100, 56, 34, 2, 99];
  • >>>дубль_списка = мой_список.sort();
  • >>>дубль_списка #интерпретатор ничего не возвращает;
  • >>>мой_список;
  • [1, 2, 34, 56, 99, 100];
  • >>>дубль_списка = sorted(мой_список);
  • >>>дубль_списка;
  • [1, 2, 34, 56, 99, 100] #интерпретатор возвращает отсортированную копию объекта.

Дополнительные методы

Python предлагает дополнительные методы для выполнения специализированной обработки списков. Например, для изменения порядка следования элементов используется reverse. Чтобы вставить несколько элементов в конец или удалить, нужны методы extend и pop. Также существует функция reversed, которая напоминает sorted, но используется через вызов list:

  • >>>L;
  • [4, 3, 2, 1];
  • >>>list(reversed(L)) #встроенная функция сортировки в обратном порядке;
  • [1, 2, 3, 4].

Все рассмотренные операции чаще всего применяются к спискам и являются базовыми. Но есть узкоспециализированные методы. Например, .copy(), который создает поверхностную копию объекта, и .count(), возвращающий количество элементов. Чтобы увидеть весь доступный в Python список функций применимых к объекту list, нужно ввести help() или dir() в интерпретаторе.

Python в три ручья: работаем с потоками (часть 1)

Из этой статьи вы узнаете, как с Python выполнять несколько операций одновременно и распределять нагрузку между ядрами процессора, какие особенности языка учитывать. Но главное — поймете, когда многопоточность в Python нужна, а когда только мешает.

Небольшое предупреждение для тех, кто впервые слышит о параллельных вычислениях. Что такое поток и чем он отличается от процесса, мы выяснили в статье «Внутри процесса: многопоточность и пинг-понг mutex’ом». Тогда мы приводили примеры на Java, но теоретические основы многопоточности верны и для Python. Совпадают, в том числе, механизмы синхронизации потоков: семафоры, взаимные исключения (mutex), условия, события. Поэтому сегодня сделаем акцент на особенностях Python, его механизмах и инструментах, связанных с многопоточностью.

Организовать параллельные вычисления в Python без внешних библиотек можно с помощью модулей:

  • threading — для управления потоками.
  • queue — для организации очередей.
  • multiprocessing — для управления процессами.


Пока нас интересует только первый пункт списка.

Как создавать потоки в Python

Метод 1 — «функциональный»

Для работы с потоками из модуля threading импортируем класс Thread. В начале кода пишем:

После этого нам будет доступна функция Thread() — с ней легко создавать потоки. Синтаксис такой:

Первый параметр target — это «целевая» функция, которая определяет поведение потока и создаётся заранее. Следом идёт список аргументов. Если судьбу аргументов (например, кто будет делимым, а кто делителем в уравнении) определяет их позиция, их записывают как args=(x,y). Если же вам нужны аргументы в виде пар «ключ-значение», используйте запись вида kwargs=<‘prop’:120>.

Ради удобства отладки можно также дать новому потоку имя. Для этого среди параметров функции прописывают name=«Имя потока». По умолчанию name хранит значение null. А ещё потоки можно группировать с помощью параметра group, который по умолчанию — None.

За дело! Пусть два потока параллельно выводят каждый в свой файл заданное число строк. Для начала нам понадобится функция, которая выполнит задуманный нами сценарий. Аргументами целевой функции будут число строк и имя текстового файла для записи.

Что start() запускает ранее созданный поток, вы уже догадались. Метод join() останавливает поток, когда тот выполнит свои задачи. Ведь нужно закрыть открытые файлы и освободить занятые ресурсы. Это называется «Уходя, гасите свет». Завершать потоки в предсказуемый момент и явно — надёжнее, чем снаружи и неизвестно когда. Меньше риск, что вмешаются случайные факторы. В качестве параметра в скобках можно указать, на сколько секунд блокировать поток перед продолжением его работы.

Метод 2 — «классовый»

Для потока со сложным поведением обычно пишут отдельный класс, который наследуют от Thread из модуля threading. В этом случае программу действий потока прописывают в методе run() созданного класса. Ту же петрушку мы видели и в Java.

Стандартные методы работы с потоками

Чтобы управлять потоками, нужно следить, как они себя ведут. И для этого в threading есть специальные методы:

current_thread() — смотрим, какой поток вызвал функцию;

active_count() — считаем работающие в данный момент экземпляры класса Thread;

enumerate() — получаем список работающих потоков.

Ещё можно управлять потоком через методы класса:

is_alive() — спрашиваем поток: «Жив ещё, курилка?» — получаем true или false;

getName() — узнаём имя потока;

setName(any_name) — даём потоку имя;

У каждого потока, пока он работает, есть уникальный идентификационный номер, который хранится в переменной ident.

Отсрочить операции в вызываемых потоком функциях можно с помощью таймера. В инициализаторе объектов класса Timer всего два аргумента — время ожидания в секундах и функция, которую нужно в итоге выполнить:

Таймер можно один раз создать, а затем запускать в разных частях кода.

Потусторонние потоки

Обычно Python-приложение не завершается, пока работает хоть один его поток. Но есть особые потоки, которые не мешают закрытию программы и останавливается вместе с ней. Их называют демонами (daemons). Проверить, является ли поток демоном, можно методом isDaemon(). Если является, метод вернёт истину.

Назначить поток демоном можно при создании — через параметр “daemon=True” или аргумент в инициализаторе класса.

Не поздно демонизировать и уже существующий поток методом setDaemon(daemonic).

Всё бы ничего, но это даже не верхушка айсберга, потому что прямо сейчас нас ждут великие открытия.

Приключение начинается. У древнего шлюза

Питон слывёт дружелюбным и простым в общении, но есть у него причуды. Нельзя просто взять и воспользоваться всеми преимуществами многопоточности в Python! Дорогу вам преградит огромный шлюз… Даже так — глобальный шлюз (Global Interpreter Lock, он же GIL), который ограничивает многопоточность на уровне интерпретатора. Технически, это один на всех mutex, созданный по умолчанию. Такого нет ни в C, ни в Java.

Задача шлюза — пропускать потоки строго по одному, чтоб не летали наперегонки, как печально известные стритрейсеры, и не создавали угрозу работе интерпретатора.

Без шлюза потоки подрезали бы друг друга, чтобы первыми добраться до памяти, но это еще не всё. Они имеют обыкновение внезапно засыпать за рулём! Операционная система не спрашивает, вовремя или невовремя — просто усыпляет их в ей одной известный момент. Из-за этого неупорядоченные потоки могут неожиданно перехватывать друг у друга инициативу в работе с общими ресурсами.

Дезориентированный спросонок поток, который видит перед собой совсем не ту ситуацию, при которой засыпал, рискует разбиться и повалить интерпретатор, либо попасть в тупиковую ситуацию (deadlock). Например, перед сном Поток 1 начал работу со списком, а после пробуждения не нашёл в этом списке элементов, т.к. их удалил или перезаписал Поток 2.

Чтобы такого не было, GIL в предсказуемый момент (по умолчанию раз в 5 миллисекунд для Python 3.2+) командует отработавшему потоку: «СПАААТЬ!» — тот отключается и не мешает проезжать следующему желающему. Даже если желающего нет, блокировщик всё равно подождёт, прежде чем вернуться к предыдущему активному потоку.

Благодаря шлюзу однопоточные приложения работают быстро, а потоки не конфликтуют. Но, к сожалению, многопоточные программы при таком подходе выполняются медленнее — слишком много времени уходит на регулировку «дорожного движения». А значит обработка графики, расчет математических моделей и поиск по большим массивам данных c GIL идут неприемлемо долго.

В статье «Understanding Python GIL»технический директор компании Gaglers Inc. и разработчик со стажем Chetan Giridhar приводит такой пример:

Код вычисляет факториал числа 100 000 и показывает, сколько времени ушло у машины на эту задачу. При тестировании на одном ядре и с одним потоком вычисления заняли 3,4 секунды. Тогда Четан создал и запустил второй поток. Расчет факториала на двух ядрах длился 6,2 секунды. А ведь по логике скорость вычислений не должна была существенно измениться! Повторите этот эксперимент на своей машине и посмотрите, насколько медленнее будет решена задача, если вы добавите thread2. Я получила замедление ровно вдвое.

Глобальный шлюз — наследие времён, когда программисты боролись за достойную реализацию многозадачности и у них не очень получалось. Но зачем он сегодня, когда есть много- и очень многоядерные процессоры? Как объяснил Гвидо ван Россум, без GIL не будут нормально работать C-расширения для Python. Ещё упадёт производительность однопоточных приложений: Python 3 станет медленнее, чем Python 2, а это никому не нужно.

«Нормальные герои всегда идут в обход»

Шлюз можно временно отключить. Для этого интерпретатор Python нужно отвлечь вызовом функции из внешней библиотеки или обращением к операционной системе. Например, шлюз выключится на время сохранения или открытия файла. Помните наш пример с записью строк в файлы? Как только вызванная функция возвратит управление коду Python или интерфейсу Python C API, GIL снова включается.

Как вариант, для параллельных вычислений можно использовать процессы, которые работают изолированно и неподвластны GIL. Но это большая отдельная тема. Сейчас нам важнее найти решение для многопоточности.

Если вы собираетесь использовать Python для сложных научных расчётов, обойти скоростную проблему GIL помогут библиотеки Numba, NumPy, SciPy и др. Опишу некоторые из них в двух словах, чтобы вы поняли, стоит ли разведывать это направление дальше.

Numba для математики

Numba — динамически, «на лету» компилирует Python-код, превращая его в машинный код для исполнения на CPU и GPU. Такая технология компиляции называется JIT — “Just in time”. Она помогает оптимизировать производительность программ за счет ускорения работы циклов и компиляции функций при первом запуске.

Суть в том, что вы ставите аннотации (декораторы) в узких местах кода, где вам нужно ускорить работу функций.

Для математических расчётов библиотеку удобно использовать в связке c NumPy. Допустим, нужно сложить одномерные массивы — элемент за элементом.

Метод nupmy.empty_like() принимает массив и возвращает (но не инициализирует!) другой — соответствующий исходному по форме и типу. Чтобы ускорить выполнение кода, импортируем класс jit из модуля numba и добавляем в начало кода аннотацию @jit:

Это скромное дополнение способно ускорить выполнение операции более чем в 100 раз! Если интересно, посмотрите замеры скорости математических расчётов при использовании разных библиотек для Python.

PyCUDA и Numba для графики

В графических вычислениях Numba тоже кое-что может. Она умеет работать с программной моделью CUDA, чтобы визуализировать научные данные и работу алгоритмов, выдавать информацию о GPU и др. Подробнее о том, как работают графический процессор и CUDA — здесь. И снова мы встретимся с многопоточностью.

При работе с многомерными массивами в CUDA, чтобы понять, какой поток сейчас работает с элементами массива, нужно отследить, кто и когда вызывает функцию ядра. Например, поток может определять свою позицию в сетке блоков и рассчитать соответствующий элемент массива:

Главный плюс этого кода даже не в скорости исполнения, а в прозрачности и простоте. Снова сошлюсь на Хабр, где есть сравнение скорости GPU-расчетов при использовании Numba, PyCUDA и эталонного С CUDA. Небольшой спойлер: PyCUDA позволяет достичь скорости вычислений, сопоставимой с Cи, а Numba подходит для небольших задач.

Когда многопоточность в Python оправдана

Стоит ли преодолевать связанные c GIL сложности и тратить время на реализацию многопоточности? Вот примеры ситуаций, когда многопоточность несёт с собой больше плюсов, чем минусов.

  • Для длительных и несвязанных друг с другом операций ввода-вывода. Например, нужно обрабатывать ворох разрозненных запросов с большой задержкой на ожидание. В режиме «живой очереди» это долго — лучше распараллелить задачу.
  • Вычисления занимают более миллисекунды и вы хотите сэкономить время за счёт их параллельного выполнения. Если операции укладываются в 1 мс, многопоточность не оправдает себя из-за высоких накладных расходов.
  • Число потоков не превышает количество ядер. В противном случае параллельной работы всех потоков не получается и мы больше теряем, чем выигрываем.

Когда лучше с одним потоком

  • При взаимозависимых вычислениях. Считать что-то в одном потоке и передавать для дальнейшей обработки второму — плохая идея. Возникает лишняя зависимость, которая приводит к снижению производительности, а в случае ошибки — к ступору и краху программы.
  • При работе через GIL. Это мы уже выяснили выше.
  • Когда важна хорошая переносимость на разных устройствах. Правильно подобрать число потоков для машины пользователя — задача не из легких. Если вы пишете под известное вам «железо», всё можно решить тестированием. Если же нет — понадобится дополнительно создавать гибкую систему подстройки под аппаратную часть, что потребует времени и умения.

Анонс — взаимные блокировки в Python

Самое смешное, что по умолчанию GIL защищает только интерпретатор и не предохраняет наш код от взаимных блокировок (deadlock) и других логических ошибок синхронизации. Поэтому разводить потоки по углам, как и в Java, нужно принудительно — с помощью блокирующих механизмов. Об этом и о не упомянутых в статье компонентах модуля threading мы поговорим в следующий раз.

Из этой статьи вы узнаете, как с Python выполнять несколько операций одновременно и распределять нагрузку между ядрами процессора, какие особенности языка учитывать. Но главное — поймете, когда многопоточность в Python нужна, а когда только мешает.

Небольшое предупреждение для тех, кто впервые слышит о параллельных вычислениях. Что такое поток и чем он отличается от процесса, мы выяснили в статье «Внутри процесса: многопоточность и пинг-понг mutex’ом». Тогда мы приводили примеры на Java, но теоретические основы многопоточности верны и для Python. Совпадают, в том числе, механизмы синхронизации потоков: семафоры, взаимные исключения (mutex), условия, события. Поэтому сегодня сделаем акцент на особенностях Python, его механизмах и инструментах, связанных с многопоточностью.

Организовать параллельные вычисления в Python без внешних библиотек можно с помощью модулей:

  • threading — для управления потоками.
  • queue — для организации очередей.
  • multiprocessing — для управления процессами.

Пока нас интересует только первый пункт списка.

Как создавать потоки в Python

Метод 1 — «функциональный»

Для работы с потоками из модуля threading импортируем класс Thread. В начале кода пишем:

После этого нам будет доступна функция Thread() — с ней легко создавать потоки. Синтаксис такой:

Первый параметр target — это «целевая» функция, которая определяет поведение потока и создаётся заранее. Следом идёт список аргументов. Если судьбу аргументов (например, кто будет делимым, а кто делителем в уравнении) определяет их позиция, их записывают как args=(x,y). Если же вам нужны аргументы в виде пар «ключ-значение», используйте запись вида kwargs=<‘prop’:120>.

Ради удобства отладки можно также дать новому потоку имя. Для этого среди параметров функции прописывают name=«Имя потока». По умолчанию name хранит значение null. А ещё потоки можно группировать с помощью параметра group, который по умолчанию — None.

За дело! Пусть два потока параллельно выводят каждый в свой файл заданное число строк. Для начала нам понадобится функция, которая выполнит задуманный нами сценарий. Аргументами целевой функции будут число строк и имя текстового файла для записи.

Что start() запускает ранее созданный поток, вы уже догадались. Метод join() останавливает поток, когда тот выполнит свои задачи. Ведь нужно закрыть открытые файлы и освободить занятые ресурсы. Это называется «Уходя, гасите свет». Завершать потоки в предсказуемый момент и явно — надёжнее, чем снаружи и неизвестно когда. Меньше риск, что вмешаются случайные факторы. В качестве параметра в скобках можно указать, на сколько секунд блокировать поток перед продолжением его работы.

Метод 2 — «классовый»

Для потока со сложным поведением обычно пишут отдельный класс, который наследуют от Thread из модуля threading. В этом случае программу действий потока прописывают в методе run() созданного класса. Ту же петрушку мы видели и в Java.

Стандартные методы работы с потоками

Чтобы управлять потоками, нужно следить, как они себя ведут. И для этого в threading есть специальные методы:

current_thread() — смотрим, какой поток вызвал функцию;

active_count() — считаем работающие в данный момент экземпляры класса Thread;


enumerate() — получаем список работающих потоков.

Ещё можно управлять потоком через методы класса:

is_alive() — спрашиваем поток: «Жив ещё, курилка?» — получаем true или false;

getName() — узнаём имя потока;

setName(any_name) — даём потоку имя;

У каждого потока, пока он работает, есть уникальный идентификационный номер, который хранится в переменной ident.

Отсрочить операции в вызываемых потоком функциях можно с помощью таймера. В инициализаторе объектов класса Timer всего два аргумента — время ожидания в секундах и функция, которую нужно в итоге выполнить:

Таймер можно один раз создать, а затем запускать в разных частях кода.

Потусторонние потоки

Обычно Python-приложение не завершается, пока работает хоть один его поток. Но есть особые потоки, которые не мешают закрытию программы и останавливается вместе с ней. Их называют демонами (daemons). Проверить, является ли поток демоном, можно методом isDaemon(). Если является, метод вернёт истину.

Назначить поток демоном можно при создании — через параметр “daemon=True” или аргумент в инициализаторе класса.

Не поздно демонизировать и уже существующий поток методом setDaemon(daemonic).

Всё бы ничего, но это даже не верхушка айсберга, потому что прямо сейчас нас ждут великие открытия.

Приключение начинается. У древнего шлюза

Питон слывёт дружелюбным и простым в общении, но есть у него причуды. Нельзя просто взять и воспользоваться всеми преимуществами многопоточности в Python! Дорогу вам преградит огромный шлюз… Даже так — глобальный шлюз (Global Interpreter Lock, он же GIL), который ограничивает многопоточность на уровне интерпретатора. Технически, это один на всех mutex, созданный по умолчанию. Такого нет ни в C, ни в Java.

Задача шлюза — пропускать потоки строго по одному, чтоб не летали наперегонки, как печально известные стритрейсеры, и не создавали угрозу работе интерпретатора.

Без шлюза потоки подрезали бы друг друга, чтобы первыми добраться до памяти, но это еще не всё. Они имеют обыкновение внезапно засыпать за рулём! Операционная система не спрашивает, вовремя или невовремя — просто усыпляет их в ей одной известный момент. Из-за этого неупорядоченные потоки могут неожиданно перехватывать друг у друга инициативу в работе с общими ресурсами.

Дезориентированный спросонок поток, который видит перед собой совсем не ту ситуацию, при которой засыпал, рискует разбиться и повалить интерпретатор, либо попасть в тупиковую ситуацию (deadlock). Например, перед сном Поток 1 начал работу со списком, а после пробуждения не нашёл в этом списке элементов, т.к. их удалил или перезаписал Поток 2.

Чтобы такого не было, GIL в предсказуемый момент (по умолчанию раз в 5 миллисекунд для Python 3.2+) командует отработавшему потоку: «СПАААТЬ!» — тот отключается и не мешает проезжать следующему желающему. Даже если желающего нет, блокировщик всё равно подождёт, прежде чем вернуться к предыдущему активному потоку.

Благодаря шлюзу однопоточные приложения работают быстро, а потоки не конфликтуют. Но, к сожалению, многопоточные программы при таком подходе выполняются медленнее — слишком много времени уходит на регулировку «дорожного движения». А значит обработка графики, расчет математических моделей и поиск по большим массивам данных c GIL идут неприемлемо долго.

В статье «Understanding Python GIL»технический директор компании Gaglers Inc. и разработчик со стажем Chetan Giridhar приводит такой пример:

Код вычисляет факториал числа 100 000 и показывает, сколько времени ушло у машины на эту задачу. При тестировании на одном ядре и с одним потоком вычисления заняли 3,4 секунды. Тогда Четан создал и запустил второй поток. Расчет факториала на двух ядрах длился 6,2 секунды. А ведь по логике скорость вычислений не должна была существенно измениться! Повторите этот эксперимент на своей машине и посмотрите, насколько медленнее будет решена задача, если вы добавите thread2. Я получила замедление ровно вдвое.

Глобальный шлюз — наследие времён, когда программисты боролись за достойную реализацию многозадачности и у них не очень получалось. Но зачем он сегодня, когда есть много- и очень многоядерные процессоры? Как объяснил Гвидо ван Россум, без GIL не будут нормально работать C-расширения для Python. Ещё упадёт производительность однопоточных приложений: Python 3 станет медленнее, чем Python 2, а это никому не нужно.

«Нормальные герои всегда идут в обход»

Шлюз можно временно отключить. Для этого интерпретатор Python нужно отвлечь вызовом функции из внешней библиотеки или обращением к операционной системе. Например, шлюз выключится на время сохранения или открытия файла. Помните наш пример с записью строк в файлы? Как только вызванная функция возвратит управление коду Python или интерфейсу Python C API, GIL снова включается.

Как вариант, для параллельных вычислений можно использовать процессы, которые работают изолированно и неподвластны GIL. Но это большая отдельная тема. Сейчас нам важнее найти решение для многопоточности.

Если вы собираетесь использовать Python для сложных научных расчётов, обойти скоростную проблему GIL помогут библиотеки Numba, NumPy, SciPy и др. Опишу некоторые из них в двух словах, чтобы вы поняли, стоит ли разведывать это направление дальше.

Numba для математики

Numba — динамически, «на лету» компилирует Python-код, превращая его в машинный код для исполнения на CPU и GPU. Такая технология компиляции называется JIT — “Just in time”. Она помогает оптимизировать производительность программ за счет ускорения работы циклов и компиляции функций при первом запуске.

Суть в том, что вы ставите аннотации (декораторы) в узких местах кода, где вам нужно ускорить работу функций.

Для математических расчётов библиотеку удобно использовать в связке c NumPy. Допустим, нужно сложить одномерные массивы — элемент за элементом.

Метод nupmy.empty_like() принимает массив и возвращает (но не инициализирует!) другой — соответствующий исходному по форме и типу. Чтобы ускорить выполнение кода, импортируем класс jit из модуля numba и добавляем в начало кода аннотацию @jit:

Это скромное дополнение способно ускорить выполнение операции более чем в 100 раз! Если интересно, посмотрите замеры скорости математических расчётов при использовании разных библиотек для Python.

PyCUDA и Numba для графики

В графических вычислениях Numba тоже кое-что может. Она умеет работать с программной моделью CUDA, чтобы визуализировать научные данные и работу алгоритмов, выдавать информацию о GPU и др. Подробнее о том, как работают графический процессор и CUDA — здесь. И снова мы встретимся с многопоточностью.

При работе с многомерными массивами в CUDA, чтобы понять, какой поток сейчас работает с элементами массива, нужно отследить, кто и когда вызывает функцию ядра. Например, поток может определять свою позицию в сетке блоков и рассчитать соответствующий элемент массива:

Главный плюс этого кода даже не в скорости исполнения, а в прозрачности и простоте. Снова сошлюсь на Хабр, где есть сравнение скорости GPU-расчетов при использовании Numba, PyCUDA и эталонного С CUDA. Небольшой спойлер: PyCUDA позволяет достичь скорости вычислений, сопоставимой с Cи, а Numba подходит для небольших задач.

Когда многопоточность в Python оправдана

Стоит ли преодолевать связанные c GIL сложности и тратить время на реализацию многопоточности? Вот примеры ситуаций, когда многопоточность несёт с собой больше плюсов, чем минусов.

  • Для длительных и несвязанных друг с другом операций ввода-вывода. Например, нужно обрабатывать ворох разрозненных запросов с большой задержкой на ожидание. В режиме «живой очереди» это долго — лучше распараллелить задачу.
  • Вычисления занимают более миллисекунды и вы хотите сэкономить время за счёт их параллельного выполнения. Если операции укладываются в 1 мс, многопоточность не оправдает себя из-за высоких накладных расходов.
  • Число потоков не превышает количество ядер. В противном случае параллельной работы всех потоков не получается и мы больше теряем, чем выигрываем.

Когда лучше с одним потоком

  • При взаимозависимых вычислениях. Считать что-то в одном потоке и передавать для дальнейшей обработки второму — плохая идея. Возникает лишняя зависимость, которая приводит к снижению производительности, а в случае ошибки — к ступору и краху программы.
  • При работе через GIL. Это мы уже выяснили выше.
  • Когда важна хорошая переносимость на разных устройствах. Правильно подобрать число потоков для машины пользователя — задача не из легких. Если вы пишете под известное вам «железо», всё можно решить тестированием. Если же нет — понадобится дополнительно создавать гибкую систему подстройки под аппаратную часть, что потребует времени и умения.

Анонс — взаимные блокировки в Python

Самое смешное, что по умолчанию GIL защищает только интерпретатор и не предохраняет наш код от взаимных блокировок (deadlock) и других логических ошибок синхронизации. Поэтому разводить потоки по углам, как и в Java, нужно принудительно — с помощью блокирующих механизмов. Об этом и о не упомянутых в статье компонентах модуля threading мы поговорим в следующий раз.

Автостопом по машинному обучению на Python

Машинное обучение на подъеме, этот термин медленно забрался на территорию так называемых модных слов (buzzword). Это в значительной степени связано с тем, что многие до конца не осознают, что же на самом деле означает этот термин. Благодаря анализу Google Trends (статистике по поисковым запросам), мы можем изучить график и понять, как рос интерес к термину «машинное обучение» в течение последних 5 лет:

Но эта статья не о популярности машинного обучения . Здесь кратко описаны восемь главных алгоритмов машинного обучения и их использование на практике. Обратите внимание, что все модели реализованы на Python и у вас должно быть хотя бы минимальное знание этого языка программирования. Подробное объяснение каждого раздела содержится в прикрепленных англоязычных видео. Сразу оговоримся, что полным новичкам этот текст покажется сложным, он скорее подходит для продолжающих и продвинутых разработчиков, но главы материала можно использовать как план для построения обучения: что стоит знать, в чем стоит разобраться в первую очередь.

Классификация

Не стесняйтесь пропускать алгоритм, если чего-то не понимаете. Используйте это руководство так, как пожелаете. Вот список:

  1. Линейная регрессия.
  2. Логистическая регрессия.
  3. Деревья решений.
  4. Метод опорных векторов.
  5. Метод k-ближайших соседей.
  6. Алгоритм случайный лес.
  7. Метод k-средних.
  8. Метод главных компонент.

Наводим порядок

Вы явно расстроитесь, если при попытке запустить чужой код вдруг окажется, что для корректной работы у вас нет трех необходимых пакетов, да еще и код был запущен в старой версии языка. Поэтому, чтобы сохранить драгоценное время, сразу используйте Python 3.6.2 и импортируйте нужные библиотеки из вставки кода ниже. Данные брались из датасетов Diabetes и Iris из UCI Machine Learning Repository . В конце концов, если вы хотите все это пропустить и сразу посмотреть код, то вот вам ссылка на GitHub-репозиторий .

Линейная регрессия

Возможно, это самый популярный алгоритм машинного обучения на данный момент и в то же время самый недооцененный. Многие специалисты по анализу данных забывают, что из двух алгоритмов с одинаковой производительностью лучше выбирать тот, что проще. Линейная регрессия — это алгоритм контролируемого машинного обучения, который прогнозирует результат, основанный на непрерывных функциях. Линейная регрессия универсальна в том смысле, что она имеет возможность запускаться с одной входной переменной (простая линейная регрессия) или с зависимостью от нескольких переменных (множественная регрессия). Суть этого алгоритма заключается в назначении оптимальных весов для переменных, чтобы создать линию (ax + b), которая будет использоваться для прогнозирования вывода. Посмотрите видео с более наглядным объяснением.

Теперь, когда вы поняли суть линейной регрессии, давайте пойдем дальше и реализуем ее на Python.

Начало работы

Визуализация

Реализация

Логистическая регрессия

Логистическая регрессия – алгоритм контролируемой классификации. Она позволяет предсказывать значения непрерывной зависимой переменной на интервале от 0 до 1. Когда начинаешь изучать логистическую регрессию, складывается впечатление, что это своего рода узкоспециализированная вещь, и поэтому не уделяешь ей должного внимания. И лишь позже понимаешь, что очень ошибался. Некоторые из основных аспектов логистической регрессии лежат в основе других важных алгоритмов машинного обучения, например, для повышения точности прогноза нейросетевой модели . Имейте это в виду и смотрите видео ниже.

Теперь попробуем реализовать этот алгоритм на Python.

Начало работы

Визуализация

Реализация

Деревья решений

Метод деревьев решений (decision trees) – это один из наиболее популярных методов решения задач классификации и прогнозирования. Опыт показывает, что чаще всего данный алгоритм используется именно для классификации. На входе модель принимает набор атрибутов, характеризующих некую сущность, а затем спускается по дереву, тестируя их в зависимости от того, какие значения может принимать целевая функция. Таким образом, классификация каждого нового случая происходит при движении вниз до листа, который и укажет нам значение целевой функции в каждом конкретном случае. Деревья принятия решений становятся все более популярными и могут служить очень сильным инструментом для аналитики данных, особенно в сочетании с простыми методами композиции, такими как случайный лес, бустинг и бэггинг. И снова просмотрите видео ниже, чтобы более подробно изучить базовую функциональность деревьев решений.

А теперь по традиции перейдем к практике и реализуем данный алгоритм на Python.

Начало работы

Реализация

Визуализация

Метод опорных векторов

Метод опорных векторов , также известный как SVM, является широко известным алгоритмом классификации, который создает разделительную линию между разными категориями данных. Как этот вектор вычисляется, можно объяснить простым языком — это всего лишь оптимизация линии таким образом, что ближайшие точки в каждой из групп будут наиболее удалены друг от друга.

Этот вектор установлен по умолчанию и часто визуализируется как линейный, однако это не всегда так. Вектор также может принимать нелинейный вид, если тип ядра изменен от типа (по умолчанию) «гауссовского» или линейного. Несколькими предложениями данный алгоритм не опишешь, поэтому просмотрите учебное видео ниже.

И по традиции реализация на Python.

Начало работы

Реализация

Визуализация

Метод k-ближайших соседей


K-Nearest Neighbors , или KNN, представляет собой контролируемый алгоритм обучения, который используется преимущественно для решения задач классификации. Данный алгоритм наблюдает за разными центрами (центроидами) и сравнивает расстояние между ними, используя для этого различные функции (обычно евклидово расстояние). Затем определяется, к какому классу принадлежит большинство ближайших объектов обучающей выборки – к этому классу относится и неизвестный объект. Посмотрите видео для того, чтобы увидеть что происходит за кулисами данного алгоритма.

Теперь, когда вы поняли общую концепцию метода k-ближайших соседей, давайте напишем реализацию на Python.

Начало работы

Визуализация

Реализация

Случайный лес

Случайный лес — популярный алгоритм контролируемого обучения, заключающийся в использовании комитета (ансамбля) решающих деревьев. «Ансамбль» означает, что он берет кучу «слабых учеников» и объединяет их, чтобы сформировать один сильный предиктор. «Слабые ученики» — это все случайные реализации деревьев решений, которые объединяются для формирования сильного предсказателя — случайного леса. Все не объяснить. Смотрите видео ниже.

Теперь мы знаем, что такое случайный лес, пришло время реализации кода на Python.

Начало работы

Реализация

Метод k-средних

Метод k-средних — это популярный алгоритм неконтролируемой классификации обучения, обычно используемый для решения проблемы кластеризации. K обозначает количество введенных пользователем кластеров. Алгоритм начинается со случайно выбранных точек, а затем оптимизирует кластеры при помощи функций (евклидово расстояние и т. д), чтобы найти наилучшую группировку точек данных. В итоге специалистам по большим данным необходимо выбрать правильное значение K. Вы уже знаете, что для полноты картины нужно посмотреть видео.

Теперь, когда вы знаете чуть больше о кластеризации k-средних, давайте реализуем алгоритм на Python.

Начало работы

Реализация

Визуализация

Метод главных компонент

PCA (Principal Component Analysis) — алгоритм сокращения размерности, который может быть очень полезен для аналитиков. Главное — это то, что данный алгоритм может значительно уменьшить размерность данных при работе с сотнями или даже тысячами различных функций. Данный алгоритм не контролируется, но пользователь должен анализировать результаты и следить за тем, чтобы сохранялось 95% или около этой цифры первоначального набора данных. Не забудьте про видео, ведь оно расскажет намного больше об этом интересном алгоритме.

Реализация на Python.

Начало работы

Реализация

Подводим итоги

В данном учебном пособии, мы, не углубляясь, прошлись по всем важным на сегодняшний день алгоритмам машинного обучения. Во время вашего путешествия к мастерству в машинном обучении эта статья поможет вам систематизировать знания в голове.

Питон считают медленным из-за того, что он скриптовый?

как известно такой язык медленнее компилируемого

это потому, что комментирующие не знают предмета

да, Питон интерпретируемый, и он медленнее компилируемого Го, и тем более С++

но когда нужно решать задачу, Питон оказывается быстрым в практически любой сфере — от Веба до научных расчетов

в программировании есть два потока:
1) борьба со сложностью задачи
2) борьба со сложностью языка

и то и то с Питоном куда легче чем с любым другим языком

конечно, там где HighEnd — там только Си ( Го очень хорошо идет для веба), ну так «там» и curl с nginx ом, бывает, пересобирают

в том, что питон — обертка над сишными библиотеками, но прогеру не нужно знать си или фортран
потому на Питоне все пишется куда быстрее

хотя, конечно, специфика в работе с теми же NumPy массивами есть, но все равно внешне это тот же Питон

Python считается медленным, потому что он интерпретируемый и в стандартной реализации интерпретатора (CPython) нет таких вещей как JIT компиляция.
Таким образом JavaScript (на основе V8), к примеру, обгоняет его по скорости.
Кроме того, в ряде бенчмарков Python3 оказывается медленнее чем Python2.

Однако медленный — понятие относительное. В Python сильно развита система использования внешних модулей/динамических библиотек, есть возможность писать модули на C/C++, использовать внешние динамические библиотеки с помощью ctypes и т.д.

Грубо говоря, когда нужно ускорить какую-то часть программы за счет выноса её на более низкий уровень, Питон никак не будет мешать Вам это делать.

При этом Питон останется тем высокоуровневым «мостиком», который позволит продолжать решать задачу абстрагировавшись от всяких технических моментов (работа с памятью и т.д.).

Во первых, строго говоря, Python компилируется в байт-код, как и Java.

Насколько я знаю ситуацию, довольно большой вклад в медленную работу Python дает его динамическая природа: когда виртуальная машина Python встречает выражение типа a + b, ей надо проверить, какие именно типы имеют величины из этих двух переменных, определены ли специальные методы типа __add__() и т.п. — это может занять вагон времени, особенно если происходит внутри цикла.

Хочу заметить, что доступные компиляторы для Python: PyPy (JIT), Numba (JIT, для численных расчетов), Cython (конвертер в C) — основаны на выводе типов и/или специальных аннотациях, иначе большой скорости программы не будет и после них.

Ближе к земле: Python и низкоуровненые операции

Python поддерживает все распространенные арифметические операции:

Сложение двух чисел:

Вычитание двух чисел:

Умножение двух чисел:

Деление двух чисел:

Целочисленное деление двух чисел:

Данная операция возвращает целочисленный результат деления, отбрасывая дробную часть

Возведение в степень:

Получение остатка от деления:

В данном случае ближайшее число к 7, которое делится на 2 без остатка, это 6. Поэтому остаток от деления равен 7 — 6 = 1

При последовательном использовании нескольких арифметических операций их выполнение производится в соответствии с их приоритетом. В начале выполняются операции с большим приоритетом. Приоритеты операций в порядке убывания приведены в следующей таблице.

Пусть у нас выполняется следующее выражение:

Здесь начале выполняется возведение в степень (5 ** 2) как операция с большим приоритетом, далее результат умножается на 4 (25 * 4), затем происходит сложение (3 + 100) и далее опять идет сложение (103 + 7).

Чтобы переопределить порядок операций, можно использовать скобки:

Следует отметить, что в арифметических операциях могут принимать участие как целые, так и дробные числа. Если в одной операции участвует целое число (int) и число с плавающей точкой (float), то целое число приводится к типу float.

Арифметические операции с присвоением

Ряд специальных операций позволяют использовать присвоить результат операции первому операнду:

Присвоение результата сложения

Присвоение результата вычитания

Присвоение результата умножения

Присвоение результата от деления

Присвоение результата целочисленного деления

Присвоение степени числа

Присвоение остатка от деления

Функции преобразования чисел

Ряд встроенных функций в Python позволяют работать с числами. В частности, функции int() и float() позволяют привести значение к типу int и float соответственно.

Например, пусть у нас будет следующий код:

Мы ожидаем, что «2» + 3 будет равно 5. Однако этот код сгенерирует исключение, так как первое число на самом деле представляет строку. И чтобы все заработало как надо, необходимо привести строку к числу с помощью функции int():

Аналогичным образом действует функция float(), которая преобразует в число с плавающей точкой. Но вообще с дробными числами надо учитывать, что результат операций с ними может быть не совсем точным. Например:

В данном случае мы ожидаем получить число 0.40002, однако в конце через ряд нулей появляется еще какая-то четверка. Или еще одно выражение:

В этот случае для округления результата мы можем использовать функцию round() :

Первый параметр функции — округляемое число, а второй — сколько знаков после запятой должно содержать получаемое число.

Представление числа

При обычном определении числовой переменной она получает значение в десятичной системе. Но кроме десятичной в Python мы можем использовать двоичную, восьмеричную и шестнадцатеричную системы.

Для определения числа в двоичной системе перед его значением ставится 0 и префикс b :

Для определения числа в восьмеричной системе перед его значением ставится 0 и префикс o :

Для определения числа в шестнадцатеричной системе перед его значением ставится 0 и префикс x :

И с числами в других системах измерения также можно проводить арифметические операции:

Для вывода числа в различных системах исчисления используются функция format, которая вызывается у строки. В эту строку передаются различные форматы. Для двоичной системы «<0:08b>«, где число 8 указывает, сколько знаков должно быть в записи числа. Если знаков указано больше, чем требуется для числа, то ненужные позиции заполняются нулями. Для шестнадцатеричной системы применяется формат «<0:02x>«. И здесь все аналогично — запись числа состоит из двух знаков, если один знак не нужен, то вместо него вставляется ноль. А для записи в восьмеричной системе испольуется формат «<0:02o>«.

Списки (list). Функции и методы списков

Сегодня я расскажу о таком типе данных, как списки, операциях над ними и методах, о генераторах списков и о применении списков.

Что такое списки?

Списки в Python — упорядоченные изменяемые коллекции объектов произвольных типов (почти как массив, но типы могут отличаться).

Чтобы использовать списки, их нужно создать. Создать список можно несколькими способами. Например, можно обработать любой итерируемый объект (например, строку) встроенной функцией list:

Список можно создать и при помощи литерала:

Как видно из примера, список может содержать любое количество любых объектов (в том числе и вложенные списки), или не содержать ничего.

И еще один способ создать список — это генераторы списков. Генератор списков — способ построить новый список, применяя выражение к каждому элементу последовательности. Генераторы списков очень похожи на цикл for.

Возможна и более сложная конструкция генератора списков:

Но в сложных случаях лучше пользоваться обычным циклом for для генерации списков.

Функции и методы списков

Создать создали, теперь нужно со списком что-то делать. Для списков доступны основные встроенные функции, а также методы списков.

Таблица «методы списков»

Метод Что делает
list.append(x) Добавляет элемент в конец списка
list.extend(L) Расширяет список list, добавляя в конец все элементы списка L
list.insert(i, x) Вставляет на i-ый элемент значение x
list.remove(x) Удаляет первый элемент в списке, имеющий значение x. ValueError, если такого элемента не существует
list.pop([i]) Удаляет i-ый элемент и возвращает его. Если индекс не указан, удаляется последний элемент
list.index(x, [start [, end]]) Возвращает положение первого элемента со значением x (при этом поиск ведется от start до end)
list.count(x) Возвращает количество элементов со значением x
list.sort([key=функция]) Сортирует список на основе функции
list.reverse() Разворачивает список
list.copy() Поверхностная копия списка
list.clear() Очищает список

Нужно отметить, что методы списков, в отличие от строковых методов, изменяют сам список, а потому результат выполнения не нужно записывать в эту переменную.

И, напоследок, примеры работы со списками:

Изредка, для увеличения производительности, списки заменяют гораздо менее гибкими массивами (хотя в таких случаях обычно используют сторонние библиотеки, например NumPy).

Операции сравнения python

Не смог найти в гугле ответ. Вопрос, конструкции типа (х — целое число)

будут иметь одинаковое время выполнения?

1 ответ 1

А с чего бы ему быть разным?

Всё ещё ищете ответ? Посмотрите другие вопросы с метками python или задайте свой вопрос.

Похожие

Подписаться на ленту

Для подписки на ленту скопируйте и вставьте эту ссылку в вашу программу для чтения RSS.

дизайн сайта / логотип © 2020 Stack Exchange Inc; пользовательское содержимое попадает под действие лицензии cc by-sa 4.0 с указанием ссылки на источник. rev 2020.11.9.35389

Мастер Йода рекомендует:  Интересные проекты рендеринг изображений ASCII-символами
Добавить комментарий