Быстрый путеводитель по Python cписки за 7 минут


Оглавление (нажмите, чтобы открыть):

#7 — Списки (list)

Видеоурок

Списки можно также назвать массивами, так как выполняют они схожую роль. В Python существует множество разновидностей таких «массивов». В уроке мы рассмотрели лишь первый тип, который называется списком и имеет следующие характеристики:

  • его элементы можно переопределять;
  • в него можно добавлять новые элементы;
  • из него можно удалять элементы;
  • в качестве ключей идут индексы (числа — 0, 1, 2. ).

Это не все характеристики списка, тем не менее это ключевые моменты, которые отличают его от других «массивов» в языке Python.

Для списков существует большое количество функций, которые можно применять для добавления, удаления или же поиска элементов.

В списках можно хранить различную информацию. К примеру, вы можете хранить в нем сведения про всех студентов в группе, например:
Теперь в одном месте у вас собраны все имена студентов в группе. Согласитесь, это намного удобнее, нежели создавать 10 или даже 20 разных переменных. В дальнейшем мы изучим дополнительные вещи, которые позволят хранить не просто имена студентов, а еще и характеристики каждого из студентов.

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).

Какая версия Python самая быстрая?

Конечно, все зависит от определенных нюансов, но как именно, и как понять, какая версия Python будет самой быстрой для вашего приложения?

Является ли Python 3 медленнее Python 2? Какая версия Python 3 – самая быстрая? Какие существуют другие варианты для повышения скорости?

Использование служебной программы производительности

Главная команда Python делает многое для производительности, стоит упомянуть сайт speed.python.org, который является отличным примером с «официальными» показателями тестов CPython.

Однако существует несколько проблем:

1. Результаты достаточно сложно прочитать;

2. Они не включают в себя PyPy;

Вместо этого, вы можете скачать панель инструментов, которая запускает этот сайт при помощи команды pip install performance, после чего вы можете запустить:

Таким образом, несколько раз запустятся серии документированных «реальных» приложений с целевой версией Python с записью средних и медиан.

Это отлично подходит в контексте данной статьи для официальных инсталляций Python:

Кроме этого, это включает PyPy(5.6.) и PyPy3 (5.4.10).

Результаты

Я подправил результаты, указанные ниже в соответствии с нашим случаем. Взгляните, проведите свой собственный тест и по возможности, напишите собственный тест.

Я также создал простой скрипт для получения списка файлов данных производительности и создания графиков для каждого теста. Код на GitHub.

Лучшими результатами производительности в графиках являются секундой или еще быстрее

Полные результаты с графиками доступны здесь:

Я выложил тесты из соображений их значимости. Остальные тесты, которые будут показаны, находятся в подведении итогов, и имеют схожие паттерны.

Рендеринг результатов в HTML

Тест django_html использует шаблон движка рендеринга Django для создания таблицы HTML 150 х 150. Он использует классы Content и Template движка Django.

Python 3.7 на 1.19x быстрее Python 2.7, но это единственный релиз Python 3.x, который опередил Python 2.7, который я запустил.

PyPy опережает все результаты CPython, однако PyPy3 в два раза медленнее PyPy. Стоит отметить недавнее решение в Django, касаемо отказа поддержки Python 2 в Django 2.0 и выше. Это означает, что PyPy больше не поддерживается Django 2.

Время запуска

Данный тест просто оценивает время, необходимое интерпретатором для запуска. Если вы обходите ограничение GIL в Python, запустив несколько процессов, то это может быть важным.

Обратите внимание на скачок показателей PyPy, особенно PyPy3. Мы рассмотрим, почему так произошло в конце статьи.

Но суть в том, что показатель времени запуска Python 2.7 все еще самый лучший.

Криптография: crypto_paes

В данном тесте вы увидите любопытную разницу в скорости между Python 2 и 3. Почему? Crypto запрашивает большое количество расчетов, а Python 3 больше не поддерживает 32-разрядные типы чисел, только (очень) длинные числа.

Пользователи PyPy могут заметить, что PyPy3 почти в пять раз медленнее, чем PyPy!

Арифметика с плавающей точкой

«float» — это искусственное приложение арифметики с плавающей точкой, которое создаст 100 000 точечных объектов, которые вычисляют math.cos(), math.sin() и math.sqrt().

Это тип приложения, который идеально подходит для PyPy, большого количества расчетов чисел, предсказуемых методов, типов и циклов. Python 3.7 содержит новый быстрый метод вызова опкода, который используется в данном тесте.

Регулярные выражения

В тесте регулярных выражений, «запуск 50 самых популярных сайтов в Интернете и протоколирование всех операций с регулярными выражениями. Каждой операции присваивается значение, которое рассчитывается по оценке популярности страниц, на которой она выполняется и того, сколько раз она выполняется при загрузке каждой страницы. Наконец, буквы данных кодируются при помощи ROT13 таким образом, чтобы не повлиять на то, как регулярные выражения соотносят их при вводе».

Трудно сказать, что происходит с PyPy в данном графике. Было бы любопытно, если бы кто-нибудь прислал мне такой же результат!

Обновление: команда PyPy увидела оригинал статьи и внесла правки.

Значит, Python 3 быстрее, чем Python 2?

Именно! Практически в каждом тесте. Исключения есть только в тесте crypto_paes, где Python 3 был на 1.35 медленнее (из-за типов чисел) и в тесте python_startup медленнее на 1.39.

Медленный запуск Python 3 – это главная проблема, над которой работает основная команда CPython в версиях 3.8 и 3.9.

Помимо этих двух тестов, Python 3 в 1.2–1.3 раза быстрее по своим показателям в остальных тестах. Вы можете заметить улучшения, обновившись до Python 3.7, когда он появится на полках в этом году.

Почему PyPy такой быстрый и почему им не пользуются все?

PyPy быстрее CPython благодаря своему компилятору just-in-time. Компиляторы JIT имеют огромное преимущество, так как являются крайне эффективными при выполнении предсказуемых и повторяющихся задач. Суть наших контрольных показателей включает в себя запуск одних и тех же кусков кода несколько раз подряд для точности, ускорения приложения и снижения появлений ошибок. Здесь PyPy блистает в каждом таком тесте.

Недостаток JIT компилятора и PyPy в целом – это цена запуска. Другой недостаток – это слабая совместимость с С-расширениями. Так как Python (CPython, официальный PSF Python) написан на С, многие сторонние расширения PyPi используют этот язык. Хороший пример – Numpy, так как большая его часть написана на оптимизированном коде С. При установке numpy при помощи pip, он использует ваш локальный компилятор С и строит бинарную библиотеку для вашей среды Python для выполнения.

Так как PyPy написан на Python, множество модулей не может работать с PyPy. Так что будьте бдительны и всегда проверяйте.

Кроме этого, PyPy переживает те же проблемы, что и CPython – переход версии языка 2 на версию 3. PyPy3 до недавних пор был достаточно нестабильным, что можно заметить по контрольным показателям, где присутствуют странные несоответствия с PyPy. Также были замечены проблемы с пакетами (PyTest), отбрасывающими поддержку PyPy3, хотя эту проблему пытаются уладить.

Подведем итоги

Python 3.7 – самая быстрая официальная версия Python, при этом PyPy демонстрирует самую быструю производительность (по крайней мере, в рамках наших тестов).

Хотелось бы в будущем увидеть производительность PyPy3 даже выше, чем это делает PyPy, так как версия Python 2 используется все реже и реже.

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.

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.

Статья Учим Python. Часть 5(Списки и Циклы)

al04e

Cyberpunk

Списки — это еще один тип данных позволяющий хранить в себе 2 и более элементов.

В списках мы можем хранить как числа и строки, так и переменные. Списки записываются в квадратных скобках и элементы списка перечисляют через запятую.

По мимо прочих типов данных, список в качестве элемента может содержать опять таки список. Конструкция ниже называется матрицей.

Где

  • x — индекс списка
  • y — индекс 8-и

И получаем следующую команду вывода

Также как и над строками можно проводить операции сложения/умножения.

А иногда, когда код слишком большой и тебе лень листать назад чтоб посмотреть есть ли элемент в списке. Можно проверить его наличие следующей конструкцией

Если он там есть, то выведет True .
А если нет, то аналогично — False .

Еще, если добавить not к команде, то можно проверить «Точно ли элемента нет в списке».

Функции для списков .

list. append (x) — добавляет элемент x в конец списка list

len (list) — выводит длинну списка list(кол-во элементов).

list. insert (x, y) — добавляет новый элемент x в позицию y в списке list.

list. index (x) — ищет элемент x в списке list.

Функция range преднозначена для генерации последовательности чисел. В использовании она проста. Но перед ее использованием ознакомимся с функцией list ().

Функция list преобразует тип в список. Например

Возратимся к range))
Для генерации простого списка используют следующую конструкцию

И мы получаем список диапазоном от 3 до 7.

Но и на этом не все. У функции range есть и 3-ий аргумент. Он задает интервал всей последовательности.

Т.е. каждый последующий элемент больше предыдущего на 2.

Закрепим, вобщем вся конструкция такова

x — то с чего начать последовательность.
y — кол-во элементов последователеости.
z — интервал между элементами.

Постараюсь объяснить как только можно понятней. Вы и без меня прекрасно знаете что циклы это последовательность действий которая выполняется n раз. А циклы в программировании это тоже самое, но выполняются они при определенном условии( если оно возвращает True ). В Python присутствуют две инструкции для циклов. Это for и while . Как раз ими мы сейчас и займемся.

FOR .

Цикл For значительно короче чем цикл while. В этом главное отличие.

И так, первый пример

Здесь переменная i — это переменная счетчик. Она принемает все значения последовательности range(0, 10). Тем самым, значение переменной счетчика выведется на экран 10 раз.

Так же мы можем выводить элементы списков

Здесь все просто, мы благодаря переменной счетчику выводим все элементы посредством ее изменения. Т.е. когда значение i равно например 3-м, то выведет элемент ‘1’

Давайте выведем 5 раз сообщение «Мы любим Codeby!».

Списки в питоне

Серия контента:

Этот контент является частью # из серии # статей: Программирование на Python. Часть 3

Этот контент является частью серии: Программирование на Python. Часть 3

Следите за выходом новых статей этой серии.

После изучения строк перейдем к спискам — в питоне это один из самых используемых типов данных. Они отдаленно напоминают массивы в Java или C — это тоже упорядоченный список объектов. В частности, аналогию можно провести с массивом в Java — с классом Vector, который способен содержать произвольные объекты. Питоновские списки можно также сравнить с массивами на языке Perl. По своей мощи, гибкости, простоте использования список превосходит аналоги из других языков программирования.

В этой статье мы рассмотрим следующие темы.

  1. Что такое список.
  2. Операции со списками.
  3. Встроенные функции.
  4. Стек и очередь.
  5. Кортежи (Tuple).
  6. Сеты (Set).
  7. Встроенные функции filter(), map(), zip(), reduce() .

1. Что такое список

Для группировки множества элементов в питоне используется список list, который может быть записан как индексированная последовательность значений, разделенных запятыми, заключенная в квадратные скобки. Списки имеют произвольную вложенность, т.е. могут включать в себя любые вложенные списки. Физически список представляет собой массив указателей (адресов) на его элементы. С точки зрения производительности (performance) списки имеют следующие особенности.

  1. Время доступа к элементу есть величина постоянная и не зависит от размера списка.
  2. Время на добавление одного элемента в конец списка есть величина постоянная.
  3. Время на вставку зависит от того, сколько элементов находится справа от него, т.е. чем ближе элемент к концу списка, тем быстрее идет его вставка.
  4. Удаление элемента происходит так же, как и в пункте 3.
  5. Время, необходимое на реверс списка, пропорционально его размеру — O(n) .
  6. Время, необходимое на сортировку, зависит логарифмически от размера списка.

Элементы списка не обязательно должны быть одного типа. Приведем вариант статического определения списка:

Как и для строк, для списков нумерация индексов начинается с нуля. Для списка можно получить срез, объединить несколько списков и так далее:

Можно менять как отдельные элементы списка, так и диапазон:

Можно сделать выборку из списка с определенной частотой:

2. Операции со списками

К операциям мы относим:


  • копирование списка;
  • сложение и умножение списков;
  • итерацию — проход в цикле по элементам списка;
  • конструктор списков (list comprehension);
  • распаковку списка — sequence unpacking.

Создание копии списка.

  1. L1 = L2[:] — создание второй копии списка. Здесь создается вторая копия обьекта.
  2. L1 = list(L2) — тоже создание второй копии списка.
  3. L1 = L2 — создание второй ссылки, а не копии. 3-й вариант показывает, что создаются две ссылки на один и тот же обьект, а не две копии.

Сложение или конкатенация списков:

Умножение, или повтор списков:

Итерацию списков в питоне можно делать несколькими различными способами:

  • простая итерация списка:
  • сортированная итерация:
  • уникальная итерация:
  • итерация в обратном порядке:
  • исключающая итерация — например, вывести элементы 1-го списка, которых нет во 2-м списке:

Для генерации списков, кроме статической формы, можно использовать конструктор списков — list comprehension — цикл внутри квадратных скобок — на примере списка квадратов первых 10 натуральных чисел:

Конструктор может быть условным — найдем квадраты четных натуральных чисел:

С помощью конструктора решим конкретную задачу — отсортируем слова в предложении в порядке их длительности:

Операция Sequence unpacking — присваивание списку переменных списка значений:

3. Встроенные функции

Списки имеют большой набор функций:

  • append , extend — добавление;
  • insert — вставка;
  • index — найти индекс первого вхождения конкретного элемента;
  • count — подсчет повторов элемента;
  • remove , del — удаление элемента;
  • sort — сортировка;
  • reverse — реверс;
  • pop — извлечение элемента;
  • len — длина списка;
  • max — максимальный элемент;
  • min — минимальный элемент;
  • оператор in — проверка элемента на вхождение.

Добавлять можно как одинарные элементы, так и набор элементов. Списки могут быть вложенными — вложенный список добавим в конец с помощью append() :

Элемент можно добавить в произвольную позицию списка с помощью метода insert :

Для проверки, является ли элемент членом списка, есть оператор in :

index() — взять элемент списка по индексу:

count() — подсчет числа повторов какого-то элемента:

remove() — удаление конкретного элемента:

del — удаление по индексу:

При удалении нужно помнить о том, что нельзя одновременно делать итерацию по списку — последствия будут непредсказуемы.

sort() — сортировка списка:

reverse() — реверс списка:

pop() — извлечение элемента из списка, функция без параметра удаляет по умолчанию последний элемент списка, в качестве параметра можно поставить произвольный индекс:

len() — длина списка:

max() — максимальный элемент списка:

min() — минимальный элемент списка:

extend() — аналогичен append() , добавляет последовательность элементов:

4. Стек и очереди

Список можно использовать как стек — когда последний добавленный элемент извлекается первым (LIFO, last-in, first-out). Для извлечения элемента с вершины стека есть метод pop() :

Список можно использовать как очередь — элементы извлекаются в том же порядке, в котором они добавлялись (FIFO, first-in, first-out). Для извлечения элемента используется метод pop() с индексом 0 :

5. Кортежи (Tuple)

Список так же может быть неизменяемым ( immutable ), как и строка, в этом случае он называется кортеж ( tuple ). Кортеж использует меньше памяти, чем список. Кортеж вместо квадратных скобок использует круглые (хотя можно и совсем без скобок). Кортеж не допускает изменений, в него нельзя добавить новый элемент, хотя он может содержать объекты, которые можно изменить:

Функция tuple() берет в качестве аргумента строку или список и превращает его в кортеж:

6. Сеты (Set)

Сеты — неотсортированная коллекция уникальных элементов. Сеты поддерживают итерацию, добавление и удаление объектов и т.д. Индексация и срезы в сетах не поддерживаются. Сгенерировать сет можно с помощью функции:

Над сетами можно выполнять разные операции, например:

Сеты имеют встроенные функции:

add() — добавление элемента:

remove() — удаление элемента:

Сеты можно использовать для фильтрации дублей в коллекциях. Для этого коллекцию нужно сконвертировать в сет, а потом обратно:

Сеты можно использовать для работы с большими наборами данных:

допустим, у нас имеются базы данных программистов и менеджеров:

Найти тех, кто одновременно и программист, и менеджер:

Найти всех программистов и менеджеров:

Найти программистов, которые не менеджеры:

7. Встроенные функции filter(), map(), zip(), reduce().

filter(function, sequence) возвращает последовательность, состоящую из тех элементов последовательности sequence, для которых function(item) является истиной. Функция применяется для каждого элемента последовательности. Пример: определим простые числа в диапазоне до 100:

map(function, sequence) возвращает список значений, полученных применением функции function к элементам одной или нескольких последовательностей. Например, создадим список кубов натуральных чисел от 1 до 10:

Можно перебирать элементы одновременно нескольких последовательностей одной длины:

zip(sequence) — функция, аналогичная map() в последнем варианте, но может работать с последовательностями разной длины, возвращает список кортежей:

reduce(function, sequence) возвращает значение, полученное путем последовательного применения бинарной функции function сначала к первым двум элементам последовательности sequence, затем к результату и следующему элементу и т. д. Например, вычислим сумму арифметической последовательности:

Подведение итогов

В этой статье были рассмотрены вопросы, связанные с базовым типом Python — списками. Было показано, что этот универсальный инструмент превосходит аналоги из других языков программирования. Большое количество встроенных функций позволяет решать прикладные задачи за минимально короткое время. Типовое разнообразие списков в виде стеков, очередей, кортежей, сетов позволяет охватывать широкий круг алгоритмов. В продолжение цикла мы рассмотрим работу со словарями.

Код примеров проверялся на версии питона 2.6.

С чего начать программирование на Python

Python это мощный и высокоуровневый объектно-ориентированный язык программирования, созданный Гвидо ван Россумом. Отличается простым в использовании синтаксисом, что делает его идеальным языком для тех, кто решил впервые научиться программированию. Перед вами подробное руководство по началу работы с Python, в котором также найдете ответы на вопросы о том, почему нужно изучить его и как его учить. Однако, если вы знаете другие языки программирования и хотите максимально быстро начать работу с Python, посмотрите уроки Python для начинающих.

Что такое программирование на Python?

Перед началом познакомиться с самим языком.
Python — язык общего назначения. Имеет приложения разных направлений: веб-разработки (например, Django и Bottle ), научных и математических вычислений ( Orange, SymPy, NumPy ) для настольных графических пользовательских интерфейсов ( Pygame, Panda3D ).

Синтаксис языка простой, а длина кода относительно короткая. Работать на Python приятно, потому что он позволяет решать задачу, а не фокусироваться на сложном синтаксисе.

История Python

Python старый язык, созданный Гвидо Ван Россумом. Разработка началась в конце 1980-х., и в феврале 1991 года вышла первая версия.

Зачем создан Python?
В конце 1980-ых, Гвидо Ван Россум работал над группой операционных систем Amoeba. Он хотел использовать интерпретируемый язык, такой как ABC (у ABC простой и доступный в понимании синтаксис), который мог бы получить доступ к системным вызовам Amoeba. Поэтому он решил создать масштабируемый язык. Это привело к созданию нового языка, у которого позже появилось название Python.

Почему выбрали Python
Нет. Он не назван в честь опасной змеи. Россум был фанатом комедийного сериала в конце 70-х. Название “Python” было взято из этого же сериала “Monty Python’s Flying Circus” (Летающий цирк Монти Пайтона).

Дата выпуска версий языка

Версия Дата выпуска
Python 1.0 (первый стандартный выпуск) Python 1.6 (последняя выпущенная версия) Январь 1994
Сентябрь 5, 2000
Python 2.0 (представлены списки) Python 2.7 (последняя выпущенная версия) Октябрь 16, 2000
Июль 3, 2010
Python 3.0 (Сделан акцент на удаление дублирующих конструкций и модулей) Python 3.7 (Последняя обновленная версия) Декабрь 3, 2008
настоящее время

Особенности программирования на Python

  1. Простой язык, легкий и доступный в изучении
    У Python читаемый синтаксис. Гораздо проще читать и писать программы на Python по сравнению с другими языками, такими как: C++, Java, C# . Python делает программирование интересным и позволяет сфокусироваться на решении, а не синтаксисе.
    Для новичков, отличный выбором — начать изучение с Python.
  2. Бесплатный и с открытым кодом
    Можно свободно использовать и распространять программное обеспечение, написанное на Python, даже для коммерческого использования. Вносить изменения в исходный код Python.
    Над Python работает большое сообщество, постоянно совершенствуя язык в каждой новой версии.
  3. Портативность
    Перемещайте и запускайте программы на Python из одной платформы на другую без каких-либо изменений.
    Код работает практически на всех платформах, включая Windows, Mac OS X и Linux.
  4. Масштабируемый и встраиваемый
    Предположим, что приложение требует повышения производительности. Вы можете с легкостью комбинировать фрагменты кода на C/C++ и других языках вместе с кодом Python.
    Это повысит производительность приложения, а также дает возможность написания скриптов, создание которых на других языках требует больше настроек и времени.
  5. Высокоуровневый, интерпретируемый язык
    В отличии от C/C++ , вам не нужно беспокоиться о таких сложных задачах, как “сборка мусора” или управление памятью.
    Так же, когда вы запускаете код Python, он автоматически преобразует ваш код в язык, который понимает компьютер. Не нужно думать об операциях более низкого уровня.
  6. Стандартные библиотеки для решения общих задач
    Python укомплектован рядом стандартных библиотек, что облегчает жизнь программиста, так как нет необходимости писать весь код самостоятельно. Например, что бы подключить базу данных MySQL на Web сервер, используйте библиотеку MySQLdb , добавляя ее строкой import MySQLdb .
    Стандартные библиотеки в Python протестированы и используются сотнями людей. Поэтому будьте уверенны, они не нарушит работу приложения.
  7. Объектно-ориентированный
    В Python все объект. Объектно-ориентированное программирование (ООП) помогает решить сложную проблему интуитивно.
    Разделяйте сложные задачи на маленькие части, создавая объекты.

Приложения на Python

Веб-приложения
Создание масштабируемых веб-приложений (Web Apps), с помощью фреймворков и CMS (Система управления содержимым), созданных на Python. Популярные платформы для создания Web приложений: Django, Flask, Pyramid, Plone, Django CMS .
Сайты, такие как Mozilla, Reddit, Instagram и PBS написаны на Python.

Научные и цифровые вычисления
У Python много библиотек для научных и математических вычислений. Есть библиотеки, такие как: SciPy и NumPy которые используются для общих вычислений. И специальные библиотеки, такие как: EarthPy для науки о Земле, AstroPy для астрономии и так далее.
Также, язык часто используется в машинном обучении, анализе и сборе данных.

Создание прототипов программного обеспечения
Python медленный, в сравнении с компилированными языками, такими как C++ и Java. Это не очень практичный выбор, если ресурсы ограничены и при этом нужна максимальная эффективность.
Тем не менее, Python — прекрасный язык для создания прототипов. Используйте Pygame (библиотека для создания игр), чтобы создать для начала прототип игры. Если прототип понравился, используйте язык C++ для создания реальной игры.

Тест на знание python

Простой язык для изучения программирования
Python используется для обучения программированию детей и новичков.
Это хороший язык с множеством функций и возможностей. Тем не менее это один из самых простых языков для изучения из-за простого в использовании синтаксиса.

4 причины выбрать Python в качестве первого языка

  1. Простой элегантный синтаксис
    Программировать на Python интересно. Легче понять и написать код на Python. Почему? Синтаксис кажется естественным и простым. Возьмите этот код для примера:

Даже если вы не программировали ранее, вы с легкостью поймете, что эта программа добавляет две цифры и выводит их.

  • Не слишком строгий
    Не нужно определять тип переменной в Python. Нет необходимости добавлять “;” в конце строки.
    Python принуждает следовать методам написания читаемого кода (например, одинаковым отступам). Эти мелочи могут значительно облегчить обучение новичкам.
  • Выразительность языка
    Python позволяет писать программы с большей функциональностью и с меньшим количеством строк кода. Вот ссылка на исходный код игры Tic-tac-toe с графическим интерфейсом и противником в лице смарт-компьютера менее чем на 500 строк кода. Это просто пример. Вы будете удивлены, как много можно сделать с Python, как только изучите основы языка.
  • Большое сообщество и поддержка
    У Python большое сообщество с огромной поддержкой. Множество активных форумов в интернете, которые помогут, когда возникают вопросы. Вот некоторые из них:
    • Python на Хабре
    • Вопросы о Python на Тостер
    • Вопросы о Python на Stack Overflow
  • Первая программа на Python

    Часто программа, которая называется “Hello, World!” используется для демонстрации языка программирования новичкам. “Hello, World!” это простая программа, которая выводит “Hello, World!”

    Python — один из простейших языков для изучения и создание программы “Hello, World!” такое же простое, введите print(«Hello, World!») . Поэтому, мы напишем другую программу.

    Программа сложения двух чисел

    Как работает эта программа?

    Строка 1: # Сложите два числа
    Строка, начинающаяся с # в программировании на Python — комментарий.
    Комментарии используются для описания цели строки кода. Это поможет вам, так же как и другим программистам понять смысл кода. Они игнорируются компиляторами и интерпретаторами.

    Строка 2: num1 = 3
    Здесь, num1 — переменная. Вы можете сохранять значение в переменной. В этом случае, 3 сохраняется в переменной.

    Строка 3: num2 = 5
    Аналогично, 5 сохраняется в переменной num2 .

    Строка 4: sum = num1 + num2
    Переменная num2 прибавляется к num1 с помощью оператора + . Результат сложения сохраняется в другой переменной sum .

    Строка 5: print(sum)
    Функция print() выводит результат на экран. В нашем случае, она выводит на экран 8.

    Важные вещи, о которых следует помнить.

    Для представления инструкции в Python, используется новая строка (enter). Использование “;” в конце утверждения не требуется (в отличии C/C++, JavaScript, PHP ).
    Вместо фигурных скобок < >, используются отступы (4 пробела) для перехода на новый блок.

    Научитесь самостоятельно программировать на Python

    Изучите Python с помощью PythonRU.com

    PythonRu предлагает уроки и примеры, которые помогут в обучении программированию с нуля.
    Наши материалы предназначены для начинающих программистов, которые владеют базовыми знаниями о программировании в целом. В каждом учебном пособии описаны примеры и подробное объяснение.

    Также рекомендуем посмотреть наши примеры кода. Как только вы поймете как работает библиотека, попробуйте написать что-то новое. Это лучший способ научиться программированию.

    Рекомендуемые книги

    Если вы настроены серьезно обучаться программированию, следует обзавестись хорошей книгой.

    Чтение книги по программированию требует много терпения и времени. Но вы получите общую картину концепций программирования в книге, которую, возможно, не найдете в другом месте.

    Обложка Описание
    Изучаем Python
    Четвертое издание «Изучаем Python» – это учебник, написанный доступным языком, рассчитанный на индивидуальную скорость обучения. В книге представлены основные типы объектов в языке Python, порядок их создания и работы с ними, а также функции как основной процедурный элемент языка.
    Программирование на Python 3. Подробное руководство
    Автор начинает с описания ключевых элементов Python, знание которых необходимо в качестве базовых понятий. Затем обсуждаются более сложные темы, поданные так, чтобы читатель мог постепенно наращивать свой опыт: распределение вычислительной нагрузки между несколькими процессами и потоками, использование сложных типов данных, управляющих структур и функций, создание приложений для работы с базами данных SQL и с файлами DBM.
    Python и анализ данных
    Книгу можно рассматривать как современное практическое введение в разработку научных приложений на Python, ориентированных на обработку данных. Описаны те части языка Python и библиотеки для него, которые необходимы для эффективного решения широкого круга аналитических задач: интерактивная оболочка IPython, библиотеки NumPy и pandas, библиотека для визуализации данных matplotlib и др.
    Python для детей и родителей. Играй и программируй
    Научите своих детей программировать уже сейчас с помощью этой книги! В книге представлен язык Python, один из самых популярных и простых. Вы найдете здесь много упражнений – полезных, интересных и забавных, поэтому ваш ребенок не заскучает. Материал написан доступно и просто, поэтому ему не составит труда освоить азы программирования.

    Python — потрясающий язык. Синтаксис настолько прост, и длина кода настолько коротка, что делает его понятным и легким в написании.
    Если вы только начинаете программировать, Python— отличный выбор. Вы будете удивлены тому, сколько задач решает Python как только изучите его основы.
    Легко упустить из виду факт, что Python — мощный язык. Хорош для обучения программированию. Воплотите свою идею, создайте игру или начните с Data Science, Python поможет во всем, чтобы вы не затеяли.

    Списки, кортежи и словари

    Список

    Для работы с наборами данных Python предоставляет такие встроенные типы как списки, кортежи и словари.

    Список (list) представляет тип данных, который хранит набор или последовательность элементов. Для создания списка в квадратных скобках ([]) через запятую перечисляются все его элементы. Во многих языках программирования есть аналогичная структура данных, которая называется массив. Например, определим список чисел:

    Также для создания списка можно использовать конструктор list() :

    Оба этих определения списка аналогичны — они создают пустой список.

    Конструктор list для создания списока может принимать другой список:

    Для обращения к элементам списка надо использовать индексы, которые представляют номер элемента в списка. Индексы начинаются с нуля. То есть второй элемент будет иметь индекс 1. Для обращения к элементам с конца можно использовать отрицательные индексы, начиная с -1. То есть у последнего элемента будет индекс -1, у предпоследнего — -2 и так далее.

    Если необходимо создать список, в котором повторяется одно и то же значение несколько раз, то можно использовать символ звездочки *. Например, определим список из шести пятерок:

    Кроме того, если нам необходим последовательный список чисел, то для его создания удобно использовать функцию range , которая имеет три формы:

    range(end) : создается набор чисел от 0 до числа end

    range(start, end) : создается набор чисел от числа start до числа end

    range(start, end, step) : создается набор чисел от числа start до числа end с шагом step

    Например, следующие два определения списка будут аналогичны, но за счет функции range мы сокращаем объем кода:

    Список необязательно должен содержать только однотипные объекты. Мы можем поместить в один и тот же список одновременно строки, числа, объекты других типов данных:

    Перебор элементов

    Для перебора элементов можно использовать как цикл for, так и цикл while.

    Перебор с помощью цикла for:

    Здесь вместо функции range мы сразу можем подставить имеющийся список companies.

    Перебор с помощью цикла while:

    Для перебора с помощью функции len() получаем длину списка. С помощью счетчика i выводит по элементу, пока значение счетчика не станет равно длине списка.

    Сравнение списков

    Два списка считаются равными, если они содержат один и тот же набор элементов:

    В данном случае оба списка будут равны.

    Методы и функции по работе со списками

    Для управления элементами списки имеют целый ряд методов. Некоторые из них:

    append(item) : добавляет элемент item в конец списка

    insert(index, item) : добавляет элемент item в список по индексу index

    remove(item) : удаляет элемент item. Удаляется только первое вхождение элемента. Если элемент не найден, генерирует исключение ValueError

    clear() : удаление всех элементов из списка

    index(item) : возвращает индекс элемента item. Если элемент не найден, генерирует исключение ValueError

    pop([index]) : удаляет и возвращает элемент по индексу index. Если индекс не передан, то просто удаляет последний элемент.

    count(item) : возвращает количество вхождений элемента item в список

    sort([key]) : сортирует элементы. По умолчанию сортирует по возрастанию. Но с помощью параметра key мы можем передать функцию сортировки.


    reverse() : расставляет все элементы в списке в обратном порядке

    Кроме того, Python предоставляет ряд встроенных функций для работы со списками:

    len(list) : возвращает длину списка

    sorted(list, [key]) : возвращает отсортированный список

    min(list) : возвращает наименьший элемент списка

    max(list) : возвращает наибольший элемент списка

    Добавление и удаление элементов

    Для добавления элемента применяются методы append() и insert , а для удаления — методы remove() , pop() и clear() .

    Проверка наличия элемента

    Если определенный элемент не найден, то методы remove и index генерируют исключение. Чтобы избежать подобной ситуации, перед операцией с элементом можно проверять его наличие с помощью ключевого слова in :

    Выражение item in companies возвращает True, если элемент item имеется в списке companies. Поэтому конструкция if item in companies может выполнить последующий блок инструкций в зависимости от наличия элемента в списке.

    Подсчет вхождений

    Если необходимо узнать, сколько раз в списке присутствует тот или иной элемент, то можно применить метод count() :

    Сортировка

    Для сортировки по возрастанию применяется метод sort() :

    Если необходимо отсортировать данные в обратном порядке, то мы можем после сортировки применить метод reverse() :

    При сортировке фактически сравниваются два объекта, и который из них «меньше», ставится перед тем, который «больше». Понятия «больше» и «меньше» довольно условны. И если для чисел все просто — числа расставляются в порядке возрастания, то для строк и других объектов ситуация сложнее. В частности, строки оцениваются по первым символам. Если первые символы равны, оцениваются вторые символы и так далее. При чем цифровой символ считается «меньше», чем алфавитный заглавный символ, а заглавный символ считается меньше, чем строчный. Подробнее про сравнение строк описывалось в статье Операции со строками.

    Таким образом, если в списке сочетаются строки с верхним и нижним регистром, то мы можем получить не совсем корректные результаты, так как для нас строка «bob» должна стоять до строки «Tom». И чтобы изменить стандартное поведение сортировки, мы можем передать в метод sort() в качестве параметра функцию:

    Кроме метода sort мы можем использовать встроенную функцию sorted , которая имеет две формы:

    sorted(list) : сортирует список list

    sorted(list, key) : сортирует список list, применяя к элементам функцию key

    При использовании этой функции следует учитывать, что эта функция не изменяет сортируемый список, а все отсортированные элементы она помещает в новый список, который возвращается в качестве результата.

    Минимальное и максимальное значения

    Встроенный функции Python min() и max() позволяют найти минимальное и максимальное значения соответственно:

    Копирование списков

    При копировании списков следует учитывать, что списки представляют изменяемый (mutable) тип, поэтому если обе переменных будут указывать на один и тот же список, то изменение одной переменной, затронет и другую переменную:

    Это так называемое «поверхностное копирование» (shallow copy). И, как правило, такое поведение нежелательное. И чтобы происходило копирование элементов, но при этом переменные указывали на разные списки, необходимо выполнить глубокое копирование (deep copy). Для этого можно использовать метод deepcopy() , который определен во встроенном модуле copy :

    Копирование части списка

    Если необходимо скопировать не весь список, а только его какую-то определенную часть, то мы можем применять специальный синтаксис. который может принимать следующие формы:

    list[:end] : через параметр end передается индекс элемента, до которого нужно копировать список

    list[start:end] : параметр start указывает на индекс элемента, начиная с которого надо скопировать элементы

    list[start:end:step] : параметр step указывает на шаг, через который будут копироваться элементы из списка. По умолчанию этот параметр равен 1.

    Соединение списков

    Для объединения списков применяется операция сложения (+):

    Списки списков

    Списки кроме стандартных данных типа строк, чисел, также могут содержать другие списки. Подобные списки можно ассоциировать с таблицами, где вложенные списки выполняют роль строк. Например:

    Чтобы обратиться к элементу вложенного списка, необходимо использовать пару индексов: users[0][1] — обращение ко второму элементу первого вложенного списка.

    Добавление, удаление и исменение общего списка, а также вложенных списков аналогично тому, как это делается с обычными (одномерными) списками:

    Python за час

    Задача изучить язык программирования Python за час.

    Версия 2.7

    Откуда взять дистрибутив python ? https://www.python.org/

    #Вывод строки
    >>> print(«Hello world!»)
    Hello world!

    >>> print «Hello world!»
    Hello world!

    #Комментарии
    >>> # This is Comment

    #Переменные
    >>> per1 = 20
    >>> per2 = 15
    >>> per3 = per1 — per2
    >>> per3
    5
    ——————————

    #Строки
    >>> ‘string’
    ‘string’

    >>> ‘»String» string.’
    ‘»String» string.’

    >>> strings = ‘anyText 2text 3text’

    >>> print(strings)
    anyText
    2text
    3text

    #Вывод с переходом на другую строку
    >>> print(«»»
    String 1 1 1
    String 2 2 2
    String 3 3 3
    «»»)

    String 1 1 1
    String 2 2 2
    String 3 3 3

    #Умножение строки
    >>> ‘123 ‘ + ‘ 456’ * 2
    ‘123 456 456’

    #Обращение к частям строки по позициям символов
    >>> strings[2:4]
    ‘yT’

    >>> strings[1:]
    ‘nyText 2text 3text’

    >>> strings[:-1]
    ‘anyText 2text 3tex’

    #Длина строки
    >>> len(strings)
    19

    #Замена в строках
    >>> ‘one and five’.replace(‘five’, ‘seven’)
    ‘one and seven’

    #Подстановка в определенное место(форматирование)
    >>> print «This is %s» % «AnyString»
    This is AnyString

    #Регулярные выражения модуль — re

    «.» Любой символ
    «^» Начало строки
    «$» Конец строки
    «*» Повторение фрагмента нуль или более раз
    «+» Повторение фрагмента один или более раз
    «?» Предыдущий фрагмент либо присутствует, либо отсутствует
    «» Повторение предыдущего фрагмента от m до n раз включительно
    «[. ]» Любой символ из набора в скобках.
    «[^. ]» Любой символ не из набора в скобках
    «» Обратная косая черта отменяет специальное значение следующего за ней символа
    «|» Фрагмент справа или фрагмент слева
    «*?» Повторение фрагмента нуль или более раз
    «+?» Повторение фрагмента один или более раз
    «?» Повторение предыдущего фрагмента от m до n раз включительно

    #Поиск всех совпадений в строке
    >>> re.findall(r»[0-9]+», «123 abc 456AAA 789 def»)
    [‘123’, ‘456’, ‘789’]

    #Разбивает строку на подстроки, разделенные подстроками, заданными шаблоном
    >>> re.split(r»[-_|/]», «123-abc_456AAA/789|def»)
    [‘123’, ‘abc’, ‘456AAA’, ‘789’, ‘def’]

    #Списки
    #Создание

    >>> a = [‘1’, ‘2’, 1, 2]
    >>> a
    [‘1’, ‘2’, 1, 2]

    #Присваивание значений
    >>> a[2] = 123
    >>> a[1:3]
    [‘2’, 123]
    >>> a[:0] = [1212, ‘222’]
    >>> a
    [1212, ‘222’, ‘1’, ‘2’, 123, 2]

    #Очистим список
    >>> a[:] = []
    >>> a
    []

    #Длина списка
    >>> len(a)

    #Добавить и удалить элемент списка
    >>> a.append(‘555’)
    >>> a
    [‘555’]
    >>> a.remove(‘555’)
    >>> a.append(‘555’)
    >>> del a[0]

    #Посчитаем количество вхождений в список
    >>> a = [‘1’, ‘2’, 1, 2]
    >>> a.count(2)
    1
    >>> a = [‘1’, ‘2’, 1, 2, 2, 2, 3, 3]
    >>> a.count(2)
    3

    #Применение некоторой функции ко всем элементам списка — map()
    >>> a1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
    >>> a2 = [6, 5, 4, 3, 2, 1]
    >>> print map(lambda x, y: x*y, a1, a2)
    [6, 10, 12, 12, 10, 6]

    #Циклы и условия

    #While — делай пока верно условие
    >>> a=1
    >>> while a!=3:
    print(a)
    a = a+1

    #IF — условие, проверка верно или нет
    >>> per = int(input(‘Введи число: ‘))
    Введи число: 123
    >>> if per > 100:
    print(‘per больше 100’)
    elif per

    #FOR — перебор значений
    >>> a = [‘1’, ‘2’, ‘3’]
    >>> for x in a:
    print(x)

    >>> for i in range(3):
    print(i)

    >>> for i in range(3, 7):
    print(i)

    #Функции
    #Без возвращения значения(подобно процедуре)

    >>> def func(x):
    if x>0:
    print(‘x > 0’)
    else:
    print(‘x

    #С возвращением значения
    >>> func(3)
    x > 0

    >>> def func(x):
    if x>0:
    z = x + 1
    return z
    else:
    z = x — 1
    return z

    #С предопределенными значениями аргументов
    >>> def func(y, x = 5):
    print x + y

    #С произвольным количеством принимаемых аргументов
    >>> def func(*args):
    print » min — » + str(min(args))
    print » max — » + str(max(args))

    #Проверка есть ли элемент в кортеже
    >>> ‘name’ in per
    True

    #Перебор элементов в кортеже
    >>> for key, value in per.items():
    print(key, value)

    #Контроль ошибок
    >>> try:
    zxc /cxz
    except:
    print «Error»

    #Файлы

    #Чтение файлов построчно
    >>> f1 = open(«C:\test\file.txt», «r»)
    >>> for line in f1.readlines():
    print line

    #Запись в файл, перезапишет файл
    >>> f2 = open(«C:\test\file.txt», «w»)
    >>> f2.write(«anyString»)
    >>> f2.close()

    #Дописать в файл
    >>> f2 = open(«C:\test\file.txt», «a»)
    >>> f2.write(«anyString»)
    >>> f2.close()
    ——————————

    Модули по тематике из стандартной библиотеки Python:
    Сервисы периода выполнения: sys, atexit, copy, traceback, math, cmath, random, time, calendar, datetime, sets, array, struct, itertools, locale, gettext.
    Поддержка цикла разработки: pdb, hotshot, profile, unittest, pydoc. Пакеты docutils, distutils.
    Взаимодействие с ОС (файлы, процессы): os, os.path, getopt, glob, popen2, shutil, select, signal, stat, tempfile.
    Обработка текстов: string, re, StringIO, codecs, difflib, mmap, sgmllib, htmllib, htmlentitydefs. Пакет xml.
    Многопоточные вычисления: threading, thread, Queue.
    Хранение данных. Архивация: pickle, shelve, anydbm, gdbm, gzip, zlib, zipfile, bz2, csv, tarfile.
    Платформо-зависимые модули. Для UNIX: commands, pwd, grp, fcntl, resource, termios, readline, rlcompleter. Для Windows: msvcrt, _winreg, winsound.
    Поддержка сети. Протоколы Интернет: cgi, Cookie, urllib, urlparse, httplib, smtplib, poplib, telnetlib, socket, asyncore. Примеры серверов: SocketServer, BaseHTTPServer, xmlrpclib, asynchat.
    Поддержка Internet. Форматы данных: quopri, uu, base64, binhex, binascii, rfc822, mimetools, MimeWriter, multifile, mailbox. Пакет email.
    Для Python: parser, symbol, token, keyword, inspect, tokenize, pyclbr, py_compile, compileall, dis, compiler.
    Графический интерфейс: Tkinter.

    #Импортировать модуль можно с помощью import «ИмяМодуля»
    >>> import sys

    #Каталоги, в которых питон ищет модули можно посмотреть так:
    >>> sys.path
    [», ‘C:\Python27\Lib\idlelib’, ‘C:\Windows\system32\python27.zip’, ‘C:\Python27\DLLs’, ‘C:\Python27\lib’, ‘C:\Python27\lib\plat-win’, ‘C:\Python27\lib\lib-tk’, ‘C:\Python27’, ‘C:\Python27\lib\site-packages’]

    #Варианты подключения модулей
    >>> import sys as s
    >>> from sys import argv, path
    >>> from sys import *

    #Если модуль был изменен, можно его перезагрузить
    >>> reload(sys)

    #Посмотреть содержимое модуля с помощью dir()
    >>> dir(sys)

    #Посмотреть справку по модулю
    >>> help(sys)

    #Посмотреть справку по методу
    >>> help(sys.last_value)
    ——————————

    #Встроенные функции
    Тут можно посмотреть описание: https://ru.wikiversity.org/wiki/Программирование_и_научные_вычисления_на_языке_Python/§4/Приложение

    Встроенные функции по тематике:
    Функции преобразования типов и классы: coerce, str, repr, int, list, tuple, long, float, complex, dict, super, file, bool, object
    Числовые и строковые функции: abs, divmod, ord, pow, len, chr, unichr, hex, oct, cmp, round, unicode
    Функции обработки данных: apply, map, filter, reduce, zip, range, xrange, max, min, iter, enumerate, sum
    Функции определения свойств: hash, id, callable, issubclass, isinstance, type
    Функции для доступа к внутренним структурам: locals, globals, vars, intern, dir
    Функции компиляции и исполнения: eval, execfile, reload, __import__, compile
    Функции ввода-вывода: input, raw_input, open
    Функции для работы с атрибутами: getattr, setattr, delattr, hasattr
    Функции-«украшатели» методов классов: staticmethod, classmethod, property
    Прочие функции: buffer, slice

    #Узнать предназначение функции
    >>> help(len)
    ——————————

    #Вычисление производительности кода с помощью модуля profile
    >>> import profile
    >>> profile.run(«print(123)»)

    ——————————
    ——————————
    ООП
    ——————————
    ——————————
    Все данные представляются объектами.
    Программу можно составить как набор взаимодействующих объектов, посылающих друг другу сообщения.
    Каждый объект имеет собственную часть памяти и может состоять из других объектов.
    Каждый объект имеет тип.
    Все объекты одного типа могут принимать одни и те же сообщения (и выполнять одни и те же действия).

    #Минимально возможное определение класса
    >>> class A:
    pass

    #В Python члены класса называются атрибутами, функции класса — методами, поля класса — свойствами.

    #Определения методов аналогичны определениям функций, методы всегда имеют первый аргумент, называемый по широко принятому соглашению self:
    >>> class A:
    def m1(self, x):
    print x

    #Создание экземпляра класса, изменение атрибутов и вызов метода
    >>> class A:
    attr1 = 0
    attr2 = 0
    def m(self, x):
    print self.attr1 * self.attr2 * x

    #Конструктор класса — специальный метод, который не требует вызова, запускается при вызове класса автоматически, носит имя __init__
    >>> class B:
    def __init__(self,a,b):
    self.fname = a
    self.lname = b
    self.job = «Director: «+self.fname+» «+self.lname
    def m(self,d):
    self.department = self.job+» work in » + d + » dept»
    print self.department

    >>> B = B(«Mike», «Jagger»)
    >>> B.m(«IT»)
    Director: Mike Jagger work in IT dept

    Физический
    Поток битов, передаваемых по физической линии. Определяет параметры физической линии.

    Канальный (Ethernet, PPP, ATM и т.п.)
    Кодирует и декодирует данные в виде потока битов, справляясь с ошибками, возникающими на физическом уровне в пределах физически единой сети.

    Сетевой (IP)
    Маршрутизирует информационные пакеты от узла к узлу.

    Транспортный (TCP, UDP и т.п.)
    Обеспечивает прозрачную передачу данных между двумя точками соединения.

    Сеансовый
    Управляет сеансом соединения между участниками сети. Начинает, координирует и завершает соединения.

    Представления
    Обеспечивает независимость данных от формы их представления путем преобразования форматов. На этом уровне может выполняться прозрачное (с точки зрения вышележащего уровня) шифрование и дешифрование данных.

    Приложений (HTTP, FTP, SMTP, NNTP, POP3, IMAP и т.д.)
    Поддерживает конкретные сетевые приложения. Протокол зависит от типа сервиса.

    #Модуль socket
    import socket

    #Создание сокета
    sock = socket.socket()

    #Свяжем сокет с хостом и портом с помощью метода bind
    sock.bind((», 9999))

    #С помощью метода listen запустим для сокета режим прослушивания.
    sock.listen(1)

    #Принимаем подключение с помощью метода accept, который возвращает кортеж с двумя элементами: новый сокет и адрес клиента.
    conn, addr = sock.accept()

    #Для получения данных воспользуемся методом recv, в качестве аргумента принимает количество байт. Будем читать 1024 байт.
    #Получаем данные от клиента, и возвращаем приветствие

    data = conn.recv(1024)
    conn.send(«Server:Hello, client!»)

    #Закрываем соединение
    conn.close()

    #В итоге файл server.py:

    sock = socket.socket()
    sock.bind((», 9999))
    sock.listen(1)
    conn, addr = sock.accept()

    print ‘Client address:’, addr

    data = conn.recv(1024)
    print data
    conn.send(«Server:Hello, client!»)

    #В итоге файл client.py

    sock = socket.socket()
    sock.connect((‘localhost’, 9999))
    sock.send(‘Client:Hello, server!’)

    data = sock.recv(1024)
    sock.close()

    #Соединение с базой методом connect
    >>> conn = sqlite3.connect(‘C:\test\base.db’)
    #Соединение в результате успешного вызова функции connect(), имеет следующие методы:
    #close() Закрывает соединение с базой данных.
    #commit() Завершает транзакцию.
    #rollback() Откатывает начатую транзакцию.
    #cursor() Возвращает объект-курсор, использующий данное соединение.

    #execute — исполняет запрос к базе данных. Примеры:

    #Создание таблицы
    c.execute(»’create table stocks (date text, trans text, symbol text, qty real, price real)»’)

    #Вставка значений
    c.execute(«»»insert into stocks values (‘2006-01-05′,’BUY’,’RHAT’,100,35.14)»»»)

    #Подтверждаем изменения
    conn.commit()

    #Сделаем выборку
    >>> conn = sqlite3.connect(‘C:\test\base.db’)
    >>> c = conn.cursor()
    >>> c.execute(‘select * from stocks order by price’)

    >>> for row in c:
    print(row)

    (u’2006-01-05′, u’BUY’, u’RHAT’, 100.0, 35.14)

    #Импортируем модуль
    >>> import Tkinter

    #Проверяем работоспособность
    >>> Tkinter._test()

    Классы элементов графического интерфейса в Tkinter:
    Button (Кнопка).
    Canvas (Рисунок).
    Checkbutton (Флажок).
    Entry (Поле ввода).
    Frame (Рамка).
    Label (Надпись).
    Listbox (Список).
    Menu (Меню).
    Menubutton (Кнопка-меню).
    Message (Сообщение).
    Radiobutton (Селекторная кнопка).
    Scale (Шкала).
    Scrollbar (Полоса прокрутки).
    Text (Форматированный текст).
    Toplevel (Окно верхнего уровня).

    События, которые можно отслеживать в Tkinter.
    Activate Активизация окна
    ButtonPress Нажатие кнопки мыши
    ButtonRelease Отжатие кнопки мыши
    Deactivate Деактивация окна
    Destroy Закрытие окна
    Enter Вхождение курсора в пределы виджета
    FocusIn Получение фокуса окном
    FocusOut Потеря фокуса окном
    KeyPress Нажатие клавиши на клавиатуре
    KeyRelease Отжатие клавиши на клавиатуре
    Leave Выход курсора за пределы виджета
    Motion Движение мыши в пределах виджета
    MouseWheel Прокрутка колесика мыши
    Reparent Изменение родителя окна
    Visibility Изменение видимости окна

    #Создадим элемнтарное приложение типа «Hello World!»

    #Создадим сначала функцию, которую мы свяжем с событием клика по кнопке, чтоб вывела нам строку в консоль
    >>> def hello_1(self):
    print «Hello World! from but_1»

    >>> def hello_2():
    print «Hello World! from but_2»

    #Создадим основное окно приложения
    #Tk является базовым классом любого Tkinter приложения, при создании создаётся базовое окно приложения.

    >>> prog = Tk()

    #Создадим кнопку: класс Button (Кнопка). Полный список его свойств можно посмотреть так: help(Button)
    #prog — не забываем, это окно приложения, которое мы уже создали

    >>> but_1 = Button(prog, text=»Click», w > >>> but_2 = Button(prog, text=»Click», w >

    #Создаем связь между созданной нами функцией и кликом по кнопке
    >>> but_1.bind(» «, hello_1)

    #Поместим кнопку в окно программы
    >>> but_1.pack()
    >>> but_2.pack()

    #Запускаем программу
    >>> prog.mainloop()

    #Пример с изменением текста кнопки по щелчку (используется метод configure)
    from Tkinter import *
    import time

    Быстрый путеводитель по Python: cписки за 7 минут

    В конце прошлой недели на python-ideas появилась очередная тема о производительности Питона — Why CPython is still behind in performance for some widely used patterns?

    Автор, приведя отрывок кода, обращал внимание читающих на то, что производительность Python в 10 раз ниже, чем в таких языках как JavaScript, Java, C# и Go.

    Там же он указал на то, что мелкие правки и кеширование локальной переменной ускорили код в 3-4 раза и на то, что вызов функций обходится очень дорого (впрочем, говорил он, в PyPy всё быстрее). В конце следовал вывод:

    Если код, который вы пишите без раздумий, медленный, а при этом существует вариант ускорения, то с языком что-то не то.

    Несмотря на избитость темы, обсуждение всё же получило продолжение. И вот какие ответы прозвучали:

    • Нужно знать язык и писать именно в его терминах и стиле, а не нести что-то откуда-то. Не нужно в Питоне писать по-явовски, а в Яве по-питоньи.
    • PyPy использует JIT, отсюда и оптимизация. Если поглядеть на степень распространения PyPy, то она не впечатляет, однако, если нужна скорость в обмен на совместимость с C/C++, то PyPy — альтернатива.
    • Объектная модель JavaScript более проста. Java, C# и Go используют статическую типизацию, оптимизирующие компиляторы и простой механизм разрешения порядка методов.
    • Чем гибче язык, тем труднее оптимизировать. Компилятор намеренно простой и неоптимизирующий (действия оптимизатора peephole минимальны). Его посыл: простота и скорость компиляции.
    • Корректнее рассматривать язык вкупе со всей его экосистемой: многие неигрушечные проблемы решаются установкой подходящих пакетов.
    • Ведутся работы в сторону упрощения механизмов для использования модулей-расширений, которые позволяют увеличить производительность. Кроме того, существуют F2PY (теперь в NumPy), Numba и Cython.

    Лично мне очень близка позицияБарри Ворсоу, поэтому приведу его ответ на русском полностью:

    Вот ещё одно видение: думаю, что многие проблемы «производительности» в реальности часто относятся не к скорости интерпретатора CPython, а к другим факторам. Да, конечно, я бы хотел, чтобы интерпретатор был быстрее, но, исходя из опыта, есть много более насущных проблем. По меньшей мере, проще для начала разрешить именно эти проблемы.

    Это может быть что угодно: неподходящие алгоритмы, недостаток понимания того, как работает Питон, использование неэффективных структур данных, обращение к сети или другая работа на стадии импорта и пр. В итоге, я думаю, нужно следить за производительностью в боевой среде и решать конкретные проблемы.
    Я, например, очень жду момента, когда смогу использовать -X importtime из Python 3.7, чтобы выявлять регрессию по времени при старте интерфейсов командной строки, регрессию, которая имеет тенденцию возникать из-за появления в глобальной области всяких нечаянных разностей.

    Но есть и ещё одна весьма важная вещь, которую следует принимать во внимание, пусть она и очень редко всплывает в подобных обсуждениях — это продуктивность разработчика и его ощущения. Одной из вещей, которые делают Питон популярным и эффективным, я полагаю, является то, что он хорошо масштабируется в человеческом измерении: то есть, это отличный язык для одного человека, для небольшой команды и так далее до очень крупных организаций. И я убеждаюсь, что штуки на подобии аннотации типов чрезвычайно полезны на больших масштабах: добротно аннотированный код позволяет чрезвычайно быстро наращивать продуктивность, а всякие утилиты и среды разработки упрощают процесс аннотации.

    Вот это часто недооценивают, а не должны бы! Закон Мура не распространяется на людей — нельзя эффективно или задёшево масштабироваться набрасыванием тел на проект. Питон — один из лучших языков (и экосистема!), позволяющий получать удовольствие от разработки, писать качественный и весьма производительный код.

    Для тех, кого особенно сильно интересует тема оптимизаций, Виктор Стиннер сделал отличный ресурс — Faster CPython.

    Теперь вы знаете, что ответить, тем у кого Питон медленный.

    Мастер Йода рекомендует:  Как удалить фон на изображении с помощью Photoshop CS6
    Добавить комментарий