Что может Python сделать за секунду


Оглавление (нажмите, чтобы открыть):

Python Необходимо чтобы в секунду цикл выполнялся не более 20 раз

Необходимо чтобы в секунду цикл выполнялся не более 20 раз. Как можно этого добиться?

3 ответа 3

Метод sleep() приостанавливает выполнение для заданного количества секунд. Аргумент может быть числом с плавающей запятой, чтобы указать более точное время сна.

Можно выполнить 20 итераций одну за другой и подождать пока секунда закончится (если необходимо), а затем повторить сначала (псевдо-код):

Таким образом за секунду происходит не более 20 итераций и время в ожидании только по необходимости происходит.

Если хочется равномерно распределить каждую итерацию, чтобы каждая итерация начиналась бы на границе INTERVAL / N секунд (1/20

50 миллисекунд), то при условии, что do_something() занимает меньше 50 миллисекунд это легко сделать:

Этот и другие варианты, которые для других случаев могут быть более подходящими, см. в Как правильно сделать временный цикл?

В случае, если исполнение идёт в нескольких потока/процессах, то можно использовать семафор, который по времени ограничивает количество доступных токенов:

Код выполняет одновременно N вызовов rate_limited_work функции, каждый в своём потоке. rate_limit семафор гарантирует, что не более N вызовов do_something() будут за INTERVAL секунд (не более 20 вызовов за секунду для данного вопроса).

Если работа в do_something() ограничена I/O или происходит в Си расширениях, которые GIL отпускают, то потоки могут эффективно ресурсы машины использовать в CPython.

Что можно делать с Python?

У вас получилось: вы закончили курсы, или дочитали книгу, которая дает вам базу для программирования в Python. Вы освоили списки, словари, классы, может даже некоторые объектно-ориентированные концепции.

И что дальше?

Python – это очень универсальный язык программирования, с плеядой пользователей во всех возможных сферах. Если вы освоили основы Python, и хотите построить на нем что-нибудь – важно понять, какой первый шаг следует сделать.

Содержание:

В данной статье мы рассмотрим несколько разных проектов, ресурсов и руководств, которые вы можете использовать для создания чего-либо в Python.

Что другие делают в Python?

Вы, наверное, думаете, что люди создают в Python в реальной жизни? Для начала, давайте быстренько пройдемся по крупным компаниям, которые используют данный язык.

Google, к примеру, использовали Python с самого начала, и сегодня он занимает место ведущих гигантов среди языков, ориентированных на серверную сторону. Гвидо ван Россум, добрый пожизненный диктатор Python (уже нет) даже работал нам на протяжении нескольких лет, наблюдая за тем, как развивается язык.

Spotify использует язык из-за его сервисов анализа данных и бэкенда. Согласно команде разработчиков, простота использования Python позволяет достичь молниеносной скорости разработки. Spotify выполняет тонны анализов, чтобы собирать рекомендации своим пользователям, так что им нужно что-нибудь, что может выполнять такую работу быстро. Python – это решение!

Что я могу делать в Python?

Начиная с веб разработки до работы с научными данными, машинным обучением, и пр., приложения Python не имеют границ. Рассмотрим несколько проектов, которые помогут вам развить ваши навыки работы с Python.

#1: Автоматизация нудных дел

Это ресурс по «практическому программированию для начинающих». Как и говорится в заголовке, с этой книгой вы можете узнать, как автоматизировать скучные процессы, такие как обновление электронных таблиц, или переименовывать файлы на компьютере. Это отличная отправная точка для тех, кто уже освоил основы Python.

У вас будет шанс попрактиковаться в том, что вы уже выучили на данный момент, создавая словари, проводя скрейпинг сайтов, работая с файлами и создавая объекты и классы. Практические приложения, встречающиеся в этой книге дадут вам реальное представление о том, что вы можете делать незамедлительно.

#2: Держать руку на курсе Биткоина

Похоже, что сегодня о Bitcoin Python говорят все. С тех пор, как в декабре 2020, когда курс почти поднялся до отметки в 20 000 долларов, криптовалюта стала на слуху у миллионов. Цена продолжает колебаться, но многие считают инвестиции целесообразными.

Если вы хотите обогатиться на виртуальном золоте и хотите знать, когда делать следующий шаг, то вам нужно иметь представление о лучших ценах на bitcoin. Это руководство может научить вас, как использовать навыки работы в Python, чтобы построить собственную систему уведомлений о курсе Bitcoin.

Основа этого проекта – это создание IFTTT (if this, then that) апплетов. Вы узнаете, как использовать библиотеку requests для отправки запросов HTTP и как использовать webhook для подключения вашего приложения к внешним сервисам.

Этот проект – отличная отправная точка для начинающего питониста, который заинтересован в крипте. Сервис, который вы построите с данным руководством может быть расширен под другие валюты, так что если вы также рассматриваете Ethereum – двери открыты!

#3: Создание калькулятора

Этот простой проект – отличный шлюз в мире GUI программирования. Создание бекенд сервисов – это важная часть развертывания, но может появиться необходимость во фронтенде, которую стоит учитывать. Создание приложений, которыми пользователи могут легко пользоваться – это первостепенная важность.

Если вам интересен UX\UI дизайн, то это руководство вам понравится. Вы будете работать с модулем tkinter, стандартным пакетом графического пользовательского интерфейса, который поставляется вместе с Python.

Модуль tkinter – это обертка вокруг Tcl/Tk, комбинация скриптового языка Tcl и расширения фреймворка графического пользовательского интерфейса Tk. Если у вас есть установленный Python, то у вас уже есть готовый к использованию tkinter. Вам нужно сделать простой вызов перед началом:

После проведения установки, вы можете начать работу с постройкой своего первого GUI калькулятора в Python.
Попрактикуйтесь в использовании модуля tkinter и наблюдайте за тем, как ваше виденье материализуется на экране. После того, как вы окрепнете, вы можете начать работать с другими GUI инструментами Python. Ознакомьтесь к официальной документацией GUI программирования в Python для дополнительной информации.

#4: Майнинг данных Twitter

Благодаря интернету, и (все чаще и чаще) интернету вещей (IoT) – у нас есть доступ к огромному количеству данных, о которых не могли мечтать всего десять лет назад. Аналитика – это огромная часть любой сферы, которая связана с данными. О чем люди разговаривают? Какие шаблоны видны в их поведении?

Твиттер – отличное место, чтобы получить ответы на эти вопросы. Если вам интересен анализ данных, тогда майнинг данных в Twitter – отличный способ попробовать свои навыки в Python, чтобы ответить на вопросы об окружающем мире.

В учебном пособии по анализу Твиттера позволит вам получать данные из Твиттера и анализировать настроения пользователей в среде docker. Вы узнаете, как регистрировать приложение вместе с Твиттером, это понадобиться вам, чтобы получить доступ к потоковым API.

Вы увидите, как использовать Tweepy для фильтрации твитов, которые вы хотите вытягивать, TextBlob для подсчета настроения этих твитов, Elasticsearch для анализа содержимого этих твитов и Kibana для показа результатов. По окончанию данного руководства, вы уже будете готовы к тому, чтобы заняться другими проектами, которые используют Python для обработки текстов и распознавания речи.

#5: Создание микроблога с помощью Flask

Похоже, что у каждого сегодня есть блог, и нет ничего плохого в том, чтобы иметь собственный уютный хаб онлайн. С развитием Twitter и Instagram, микроблоги стали чрезвычайно популярными. В этом проекте Мигеля Гринерга, вы научитесь создавать собственный микроблог.

Он называется «Мега-руководство Flask», и однозначно соответствует названию. Проработав 23 главы, вы получите глубокое представление о веб-фреймворке Flask. К концу проекта, вы сможете создать полностью работающее веб приложение.
Вам не нужно знать что-либо о Flask, чтобы приступить к делу, так что это идеально для тех, у кого чешутся руки, чтобы приступить к веб разработке.

Руководство недавно было обновлено, и теперь включает в себя контент, который поможет вам стать лучшим веб разработчиком. Вы можете прочесть его бесплатно онлайн, купить экземпляр в Amazon, или пройтись с автором по онлайн курсу пошагово. После окончания курса, вы сможете перейти к Django и создавать более масштабные веб приложения.

#6: Создание блокчейна

Хотя блокчейн в основном разрабатывается как финансовая технология, его можно применять во многих других областях. Блокчейны можно применять практически во всех транзакциях: от сделок с недвижимостью, до передач медицинских отчетов.

Вы можете получить лучшее представление о том, как это работает, построив свой блокчейн! Руководство Hackernoon поможет вам реализовать блокчейн с нуля. К концу проекта, вы получите глубокое представление того, как работает эта технология транзакций.

Вы будете работать с HTTP клиентами и библиотекой requests. После установки веб-фреймворка Flask, вы сможете использовать запросы HTTP и взаимодействовать со своим блокчейном в интернете.

Помните, блокчейн – это не только для фанатов криптовалюты. Построив такой самим, вы легко найдете креативный способ реализовать эту технологию в интересующей вас области.

#7: Разбираемся с лентой Twitter

Интересует постройка веб приложений, но не хватает уверенности, чтобы начать мега-проект? Не беспокойтесь, мы кое-что подготовили для вас. С нами вы сможете научиться создавать простое веб приложение всего за несколько часов.

Боб Белдерброс делится кейсом, где он создал 40th PyBites Code Challenge, в котором участникам нужно было построить простое веб приложение для лучшей навигации по ленте новостей Daily Python Tip в Твиттере. Вы можете пройтись по результатам данного челенджа и ознакомиться с кодом.

Вместо Flask, вы будете использовать микро веб-фреймворк Bottle. Он славится тем, что является слабо зависимым решением для быстрого создания приложений. Так как он был разработан таким образом, чтобы быть легким и простым в использовании, вы сможете получить свое приложение практически мгновенно.
Вы также сможете работать с модулем Tweepy, чтобы загружать данные из API Твиттера. Вы сможете хранить данные в базе SQLAlchemy или Peewee, так что заодно получите небольшую практику в запросах SQL.

#8: Играйте в PyGames

Этот раздел для тех, кто хочет весело провести время. Python может быть использован для написания различных аркадных игр, адвенчур и пазлов, на разработку которых уйдет всего несколько дней. К классическим играм, типа пинг-понга вы сможете перейти, когда освоите новые навыки программирования.

Библиотека Pygame заметно упрощает разработку собственных игр. Он включает в себя практически все необходимое, чтобы вы могли приступить к разработке игр.

Pygame совершенно бесплатный и находится в открытом доступе. Он включает в себя библиотеки компьютерной графики и работы со звуком, которые вы можете использовать для внедрения интерактивного функционала в ваше приложение.

Вам доступны десятки игр, которые вы можете создать при помощи библиотеки. Что-бы вы не хотели придумать, чувствуйте себя комфортно и делитесь своими работами в сообществе Pygame!

#9: Выберите свое собственное приключение

Если вам больше по духу повествование, то у вас все еще масса инструментов, чтобы создать нечто крутое в Python.
Язык очень прост для написания, что делает его идеальной средой для разработки интерактивного чтива. С этим бесплатным руководством, вы сможете пошагово ознакомиться с написанием текстовых игр в Python.

Руководство подразумевает базовое понимание программирования в Python, и помогает проложить мост между тем, что вы уже знаете и неизведанными землями для построения приложения.

Если вы хотите, чтобы ваша история вышла на новый уровень, вы можете использовать движок, вроде RenPy, чтобы добавить звуки и изображения в вашу игру, создав визуальную новеллу с полным погружением. (После этого, вы можете выложить игру в Steam и посмотреть, как она расходится! Лучший способ получить отзыв о вашей работе – создать собственный релиз на мировом рынке.)

#10: Скажите “Привет, мир!” машинному обучению

Машинное обучение может быть фундаментальной областью в понимании искусственного интеллекта. Однако, в этой сфере легко запутаться, так как она постоянно развивается и меняется.
К счастью, в вашем распоряжении имеются онлайн ресурсы, которые могут помочь освоиться, перед тем как нырнуть с головой в мир под названием data science. Это руководство создано Джейсоном Браунли, и является хорошим примером введением в использование Python для машинного обучения.

Вы пройдетесь по ряду базовых алгоритмов машинного обучения, как и по библиотекам Python, которые помогут вам в составлении прогнозов.

Руководство очень простое и в нем легко ориентироваться. Вы можете окончить его всего за несколько часов. По окончанию курса, у вас будет общее представление о том, как использовать Python в науке данных.

Когда вы будете уверены в том, что можно нырять с головой, можете ознакомиться с этими руководствами, где вы сможете научиться анализировать отпечатки, создавать визуализации, распознавать речь и лица, и все это в Python!

#11: Бросаем вызов!

Если вы не уверены в том, что готовы окунаться в некоторые крупные проекты, упомянутые ранее, при этом мелкие вас не очень интересуют, вы можете думать: а чем еще можно заняться?

Кодерские задачки могут помочь вам попрактиковаться в навыках работы в Python и получить поверхностное представление обо всем спектре вещей, которые вы можете делать в Python,
Проще говоря: вам предоставят проблему, и вам нужно найти решение, в котором используется Python.

У вас будет шанс разработать решения, которые имеют смысл для вас, при этом у вас есть возможность углубиться в язык Python при помощи подсказок. Так вы получите представление о том, какие модули вам нужно импортировать, чтобы решить проблему.

Кодовые челенджы – это хороший способ освоить наибольшее количество библиотек, методов и фреймворков. Вы гарантированно найдете что-нибудь, что зацепит ваш интерес, и захотите уделять этому свободное время. Вы можете вернуться к этому списку и найти то, что зажгло в вас интерес, когда вы использовали это в одном из челенджей.

Чтобы начать, попробуйте одно из следующих, чтобы оценить свои силы:

  • Python Challenge. Более 20 доступных уровней. Создавайте простые скрипты в Python, чтобы решить уровень. По интернету есть разбросанные подсказки, но старайтесь искать решение самостоятельно!
  • PyBites Code Challenge. Включает в себя 50 задач, и количество растет! Эти задачи направлены на то, чтобы вы научились работать в Python для создания приложений, которые будут решать определенные проблемы.

Если вы предпочитаете программировать в таких задачах самостоятельно вместо пошаговых инструкций, то не будет лишним иметь под рукой вспомогательный ресурс.

Книга Python Tricks – это отличный источник информации, который поможет при работе с задачами. В книге рассматриваются малоизвестные части Python, на основании которых и формируются задачи.

Чего (скорее всего) не стоит делать в Python?

Очевидно, что Python – чрезвычайно универсальный язык, с которым вы можете делать массу вещей. Но вы не можете делать буквально всё. Фактически, есть определенные сферы, на которые Python не рассчитан.

С точки зрения интерпретируемого языка, у Python есть проблемы со взаимодействия с низкоуровневыми устройствами, такими как драйверами устройств. Например, у вас будут проблемы, если вы захотите написать операционную систему только на Python. Вам лучше связать его с С или С++ для низкоуровневых приложений.

Однако, даже это может быть проблемой не долго. В качестве подтверждения гибкости Python, есть люди, которые работают над проектами, которые расширяют юзабилити Python для низкоуровневых взаимодействий. MicroPython – это один из таких проектов, разрабатывающих низкоуровневые возможности Python.

Что если вашей идеи нет в этом списке?

Ничего страшного! Этот список вряд ли можно назвать исчерпывающим: существует огромное количество других инструментов и приложений, которые вы можете построить в Python, которые мы не рассмотрели в данной статье. Не думайте, что ваши идеи должны как-либо ограничиваться данным списком. Это просто база, с которой вы можете начать.

В этом видео вы можете почерпнуть несколько идей из других проектов, под которые Python хорошо заточен. Вы также можете ознакомиться с данным постом в блоге, автор которого подсказывает, где найти вдохновение для новых проектов Python.
Наконец, вы вольны искать и находить проекты, которые вам интересны.

Что делать дальше?

Ну, вот и все! Одиннадцать путей от новичка в Python до прожженного питониста!
Неважно, с чего вы хотите начать, вам открыты бесчисленные проспекты для разработки ваших навыков программирования. Начинайте с чего угодно! Родилась идея, которой нет в этом списке? Поделитесь в комментариях! Вы можете предложить идеальный проект для программиста-побратима.

Если вы застряли и ищете толчок в нужном направлении, поговорите об этом! Программирование не обязательно должно быть одиночным делом.

Если вы ищете способ задать вопрос и получить быстрый ответ от профессионалов – Python Форум всегда свободен. Это частное сообщество поможет вам найти контакт с теми, кто поможет вам пройти через возникшие стены, на которые вы наткнулись, работая в Pyhton.

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.

Мастер Йода рекомендует:  Учебное пособие по Link Popularity

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.
Мастер Йода рекомендует:  Сравнение быстродействия WordPress-проекта на PHP и на .NET

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.

Что может Python сделать за секунду?

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.

Как я могу сделать задержку в Python?

Я хотел бы знать, как поместить задержку в скрипт Python.

15 ответов

Вот еще один пример, когда что-то запускается примерно раз в минуту:

Вы можете использовать функцию sleep() в модуле времени. Может принимать аргумент с плавающей запятой для субсекундного разрешения.

Немного веселья с сонным генератором .

Вопрос о задержке. Это может быть фиксированное время, но в некоторых случаях нам может понадобиться задержка, измеренная с прошлого раза. Вот одно из возможных решений:

Задержка, измеренная с прошлого раза (регулярно просыпается)

Ситуация может быть, мы хотим делать что-то как можно более регулярно, и мы не хотим беспокоиться обо всех last_time , next_time все вокруг нашего кода.

Генератор зуммера

Следующий код ( sleepy.py ) определяет генератор buzzergen :

Вызов обычного зуммера

И запустив его, мы видим:

Мы также можем использовать его непосредственно в цикле:

И, запустив его, мы можем увидеть:

Как мы видим, этот зуммер не слишком жесткий и позволяет нам справляться с регулярными сонными интервалами, даже если мы спим и выходим из обычного графика.

Как я могу сделать задержку в Python?

В одной теме я предлагаю функцию сна:

Это фактически приостанавливает обработку потока, в котором он вызывается операционной системой, что позволяет другим потокам и процессам выполняться во время сна.

Используйте его для этой цели или просто для задержки выполнения функции. Например:

«ура!» напечатано через 3 секунды после того, как я нажму Enter .

Пример использования sleep с несколькими потоками и процессами

Опять же, sleep приостанавливает ваш поток — он использует почти нулевую вычислительную мощность.

Чтобы продемонстрировать, создайте такой скрипт (сначала я попытался сделать это в интерактивной оболочке Python 3.5, но подпроцессам не удалось найти party_later по какой-то причине):

Пример вывода из этого скрипта:

Многопоточность

Вы можете инициировать функцию, которая будет вызываться позднее в отдельном потоке, с помощью потокового объекта Timer :

Пустая строка показывает, что функция распечатана по моему стандарту, и мне пришлось нажать Enter , чтобы убедиться, что я был в приглашении.

Достоинством этого метода является то, что, пока ожидал поток Timer , я мог делать другие вещи, в данном случае, нажмите Enter один раз — перед выполнением функции (см. первое пустое приглашение).

В многопроцессорной библиотеке нет соответствующего объекта. Вы можете создать его, но, вероятно, по какой-то причине его не существует. Подпоток имеет гораздо больше смысла для простого таймера, чем целый новый подпроцесс.

Мне известно 5 методов: time.sleep() , pygame.time.wait() , pyplot.pause() , matplotlib, .after() и driver.implicitly_wait() .

time.sleep() (не использовать при использовании Tkinter):

pygame.time.wait() (не рекомендуется, если вы не используете окно pygame, но можете сразу же выйти из окна):

функции matplotlib pyplot.pause() (не рекомендуется, если вы не используете график, но вы можете выйти из графика мгновенно):

Метод .after() (лучше всего с Tkinter):

Наконец, метод driver.implicitly_wait() (селен):

Задержки выполняются с помощью библиотеки времени , в частности, time.sleep() функция.

Просто чтобы подождать секунду:

Это работает, потому что, делая:

Вы извлекаете функцию сна только из библиотеки времени (с использованием import time ), что означает, что вы можете просто вызвать его с помощью:

Вместо того, чтобы печатать

Который неуклюже долго печатать.

С помощью этого метода вы не получите доступ к другим функциям времени. библиотека , и у вас не может быть переменной с именем sleep . Но вы можете создать переменную с именем time .

Выполнение from [library] import [function] (, [function2]) — это здорово, если вам нужны только определенные части модуля.

Вы также можете сделать это как

и у вас будет доступ к другим функциям библиотеки времени например time.clock() , пока вы вводите time.[function]() , но вы не можете создать переменную времени.

Лучший способ отложить время в Python — это использовать библиотеку time . Вот так:

Просто замените 10 на количество секунд, которое вы хотите отложить. Вы можете использовать форматы, такие как «10 .1», «5.07» и т. Д.

Не рекомендуется использовать это с Tkinter

Задержки могут быть реализованы с использованием трех методов.

Давайте начнем с самого простого:

Вторым методом задержки будет использование метода неявного ожидания:

Третий метод более полезен, когда вам нужно подождать, пока не будет выполнено определенное действие, или пока не будет найден элемент:

Оценка скорости работы алгоритма на python при помощи timeit

Не редко возникает необходимость оценить скорость выполнения того или иного программного кода. Особенно это касается языков высокого уровня. Не исключение и питон.
Проверим функцию суммирования некоторого диапазона чисел.

Нахождение суммы на python выглядит примерно вот так:

Параметр — диапазон чисел (ещё один «синтакс шугар»). т.е. от 0 до 100
Приступим к получению времени выполнения.
Импортируем timeit:

Теперь запишем код который будем тестировать в переменную setup:

Тут мы задали 7 повторений, что полезно если вы хотите вычислить среднее время выполнения (ведь каждый раз время вычисления разное).
Кроме того можно выполнить такой код:

Будет выведено время 1000 раз выполнения кода.
Вывод такой:

Почему мой код на Python Numpy быстрее, чем C ++?

Может кто-нибудь сказать мне, почему этот код Python Numpy:

быстрее, чем этот код C ++:

Первый показывает: «Время: 8 секунд», а второй: «Время: 11 секунд»

Я знаю, что numpy написан на C, но я все еще думаю, что пример C ++ будет быстрее. Я что-то пропустил? Есть ли способ улучшить код C ++ (или Python)? Заранее спасибо за вашу помощь!

РЕДАКТИРОВАТЬ:
Я изменил код C ++ (динамические таблицы на статические таблицы), как предложено в одном из комментариев. Код C ++ теперь быстрее, но все же намного медленнее, чем версия Python.

EDIT2:
Я перешел с режима отладки на релиз и увеличил «k» с 4000 до 40000. Теперь numpy немного быстрее (от 8 до 11 секунд).

Решение

Я нашел этот вопрос интересным, потому что каждый раз, когда я сталкивался с подобной темой о скорости numpy (по сравнению с c / c ++), всегда был ответ типа «это тонкая оболочка, ее ядро ​​написано на c, так что это жир», но не объясняет, почему c должен быть медленнее, чем c с дополнительным слоем (даже тонким).

Ответ: Ваш код C ++ не медленнее, чем ваш код Python при правильной компиляции.

Я сделал несколько тестов, и сначала казалось, что NumPy на удивление быстрее. Но я забыл об оптимизации компиляции с НКУ .

Я снова все вычислил, а также сравнил результаты с чистой версией вашего кода на языке c. Я использую gcc версии 4.9.2 и python2.7.9 (скомпилирован из исходного кода с тем же gcc). Для компиляции вашего кода на C ++ я использовал g++ -O3 main.cpp -o main , чтобы скомпилировать мой код с я использовал gcc -O3 main.c -lm -o main , Во всех примерах я заполнил data переменные с некоторыми числами (0,1, 0,4), так как это меняет результаты. Я также изменил np.arrays, чтобы использовать double ( dtype=np.float64 ), потому что в примере с ++ есть двойники. Моя чистая c версия вашего кода (похоже):

За k_max = 100000, N = 10000 результаты, где следующие:

  • питон 70.284362 с
  • с ++ 69,133199 с
  • с 61,638186 с

Python и c ++ имеют в основном одно и то же время, но обратите внимание, что есть цикл python длиной k_max, который должен быть намного медленнее по сравнению с циклом c / c ++.
И это.

За k_max = 1000000, N = 1000 у нас есть:

  • питон 115,42766 с
  • с ++ 70,781380 с

За k_max = 1000000, N = 100 :

Таким образом, разница увеличивается с долей k_max/N , но питон не быстрее даже для N намного больше чем k_max эл. г. k_max = 100, N = 100000 :

Очевидно, что основная разница в скорости между c / c ++ и python заключается в for петля. Но я хотел выяснить разницу между простыми операциями над массивами в numpy и в c. Преимущества использования numpy в вашем коде состоят в следующем: 1. умножение всего массива на число, 2. вычисление sin / cos всего массива, 3. суммирование всех элементов массива вместо выполнения этих операций над каждым отдельным элементом в отдельности. , Поэтому я подготовил два сценария для сравнения только этих операций.

  • cos: 22,7199969292 с
  • мульти: 0,841291189194 с
  • сумма: 1,15971088409 с
  • cos: 20,910590 с
  • мульти: 0,633281 с
  • сумма: 1.153001 с

Как видите, numpy невероятно быстр, но всегда немного медленнее, чем чистый c.

Другие решения

На моем компьютере ваш (текущий) код Python выполняется за 14,82 секунды (да, мой компьютер довольно медленный).

Я переписал ваш код на C ++ так, как посчитал бы разумным (по сути, я почти проигнорировал ваш код на C ++ и просто переписал ваш Python на C ++. Это дало мне следующее:

Это запустилось примерно за 14,4 секунды, так что это небольшое улучшение по сравнению с версией Python — но, учитывая, что Python — это в основном довольно тонкая оболочка для некоторого кода на C, получить лишь небольшое улучшение — это почти то, чего мы должны ожидать.

Следующим очевидным шагом будет использование нескольких ядер. Чтобы сделать это в C ++, мы можем добавить эту строку:

…перед внешним for цикл:

С -openmp добавленный в командную строку компилятора, он запустился примерно за 4,8 секунды. Если у вас более 4 ядер, вы, вероятно, можете ожидать большего улучшения, чем это (хотя, наоборот, если у вас меньше 4 ядер, ожидайте меньшее улучшение — но в настоящее время больше 4 чаще встречается, чем меньше).

Я пытался понять ваш код на Python и воспроизвести его на C ++. Я обнаружил, что вы не правильно представляли циклы for для правильных вычислений coeffs, следовательно, должен переключатель ваш для-петли. Если это так, у вас должно быть следующее:

Переключение циклов дает мне: 3 секунды для кода C ++, оптимизирован с -O3, в то время как код Python выполняется за 7,816 секунд

блог JOHN_16

Здесь я планирую размещать небольшие статьи на интересующие меня темы.

четверг, 2 февраля 2012 г.

Python: модуль timeit — измерение времени выполнения маленьких фрагментов кода. Примеры использования.

Этот модуль предоставляет простой способ замерить быстродействие некоторого фрагмента Python кода. Он имеет как интерфейс командной строки, так и интерфейс вызовов. Это позволяет избежать ряда общих ловушек для измерения времени выполнения.

Модуль определяет следующий класс:

Класс для измерения скорости выполнения маленьких фрагментов кода.

Конструктор принимает аргумент stmt содержащий выражение которое будет замерено, дополнительный аргумент setup представляющий собой выражение, выполняемое перед основным выражением. Функция таймера timer является платформозависимой (см. модуль doc string). Выражения могут содержать символы новой строки, если они не содержат многострочных строковых литералов.

Для измерения времени выполнения первого выражения необходимо использовать метод timeit() . Метод repeat() удобен для многократного вызова timeit() , возвращает список с результатами.

Новое в версии 2.6
Параметры stmt и setup могут принимать объекты которые вызываются без аргументов.Это позволит встраивать вызовы в функцию таймер, который будет выполнен по timeit() . Обратите внимание, в этом случае будут произведены дополнительные затраты, из-за вызывов дополнительных функций.

Выводит информацию о полученном исключении из выполняемого кода. Приемущество данного метода перед стандартным выводом исключения состоит в том, что будут отображены исходные строки из компилированного шаблона. Дополнительный аргумент file указывает куда направить вывод об исключении, по-умолчанию это стандартный поток ошибок sys.stderr .

Например так выглядит обычное сообщение об ошибке:

А так будет выглядеть сообщение об ошибке, используя метод класса:

Начиная с версии 2.6 были добавлены 2 удобные функции.

timeit.timeit(stmt[, setup[, timer[, number=1000000]]]])

Многострочное выражение может быть заданно с помощью символов переноса строки и отступных пробелов, например:

Если -n не задан, то соответствующее количество циклов рассчитывается путем последовательного перебора степеней 10, пока общее время составит не менее 0,2 секунды.

Таймер по-умолчанию платформозависим. На платформе MS Windows time.clock() имеет точность микросекунд, но точность time.time() составляет 1/60 секунды. На платформе Unix time.clock() имеет точность 1/100 секунды и time.time() является более точным. На других платформах функция стандартного таймера измеряет wall clock time, а не время CPU. Это означает что другие процессы, запущенные на том же компьютере, могут быть не синхронизированы. Лучший способ что бы достичь точного времени является повторение измерений несколько раз и выбрать лучшее время. Для этого подходит опция -r, повторение по-умолчанию происходит 3 раза, этого в большинстве случаев может быть достаточно. На платформе Unix вы можете использовать time.clock() что бы замерить время CPU.

import time, timeit

class Test_class(object):
def some_slow_method(self, loop_count):
for i in xrange(loop_count):
time.sleep(1)

def some_quick_method(self, loop_count):
for i in xrange(loop_count):
time.sleep(0.1)

if __name__== ‘__main__’ :
# Для того что бы воспользоваться классом необходимого модуля, его необходимо импортировать в инициализирующем выражении setup
setup= «»»
from __main__ import Test_class
test=Test_class()
«»»
statements=[ ‘test.some_slow_method(5)’ ,
‘test.some_slow_method(3)’ ,
‘test.some_quick_method(5)’ ,
‘test.some_quick_method(3)’ ]
for item in statements:
print ‘%s execute in %s seconds’ %(item, min(timeit.repeat(item, setup, timeit.default_timer, 3, 1)))

Пример сравнения быстродействия получения массива квадратов диапазона чисел:

Базовые команды Python3

Здесь и далее:
x, y — объект, некая переменная,
x1/x2/x3/… — возможные варианты объявления чего-либо (в качестве подсказки для доп. понимания как эта конструкция может работать).

Типы данных

isinstance (x, str/int/bool/…) — определение типов данных.
callable (x/len/callable/…) — определение является ли аргумент вызываемым (является ли он функцией).

Проверка соответствия типу данных:
if not type(X) is str:
quit()

Фича с делением

Операции со строками

  • upper() — преобразование в заглавные буквы
  • lower() — в маленькие буквы
  • capitalize() — Первая буква заглавная, другие — строчные
  • replace() — замена строки. в строке
  • title() — каждое предложение — с заглавной буквы
  • dir(‘man’) — покажет все методы, которые можно сделать со строковым объектом.
  • encode() — преобразование строки в байты
  • startswith() — проверка начинается ли строка на нужный набор символов (вернется true/false)
  • endwith() — проверка заканчивается ли строка на нужный набор символов
  • find() — определение позиции нужной подстроки в строке
  • » in url — есть ли вхождение нужного набора символов в строке
  • help(‘google’.expandtabs) — покажет помощь о данном методе данного объекта (если появляется окно справки, в котором в конце окна терминала спрашиваются доп. команды, из него можно выйти с помощью нажатия клавиши q)
  • strip() — удаление пробелов слева и справа у строки,
  • lstrip(), rstrip() — удаление пробелов слева и справа у строки
  • len() — подсчет числа символов в строке
  • текст можно писать в несколько строк, используя тройные одиночные кавычки »’
  • X.count(‘Y’) — подсчет числа вхождений подстроки ‘Y’ в строке X.
  • split() — разделение строки на части массива по разделителю пробел
  • join() — сцепление элементов списка с нужным разделителем

Форматирование строк

  • f’тексттекст’ — форматирование строки с использованием переменной. Работает с версии Python 3.6 и выше.
  • ‘текст %s текст’ % X
  • ‘текст <> текст’.format(X)
  • r»текст с спецсимволами» — выводит текст с отображением всех спецсимволов (обычно используется для работы с регулярными выражениями):

Фичи работы с булевыми данными

  • and() — замена условию перечислений and, возвращает True, когда ВСЕ элементы списка соответствуют условию.
  • any() — возвращает True, когда хотя бы 1 элемент списка соответствует условию.

Другие полезные функции

range(X1, X2, Х3) — генерирует массив данных от Х1 до Х2 с шагом Х3.

input(‘Введите Х:’) — запрашивание информации у пользователя.

Вывод

print (‘something <> calling <>’.format(‘is’, 457)) — форматирование текста

dir(x) — просмотр всех характеристик переменной, аналог print_r

pprint — модуль для более удобного чтения вывода из консоли.

Списки и Справочники

list.append(‘z’) — добавить к концу списка
list.insert(X, ‘z’) — добавить в нужное место списка (X=0 — в начало списка)
list.pop[0] — удаление значения с индексом 0
list.remove(‘value’) — удаление первого встречающегося слева значения ‘value’

dict.update() — обновить ключ и значение справочника
dict.pop(x) — удаление ключа
dict.get(x) — взять значение справочника без получения ошибки в случае не существования ключа
dict.keys() — получение всех ключей
dict.values() — получение всех значений
dict.items() — получение всех ключей и значений (for key, value in s.items():)

Разница между типами данных: Tuple, List, Dict.

print (‘some_string’ [0:5]) — выведет some_ — слайс.

  • f = [5, 2, 3, 4]
  • print (f[0:0+2]) — выведет 5, 2.
  • print (f.index[‘5’]) — выведет 0 — номер индекса от начала справочника.
  • а[-1] = EMPTY_MARK — вместо цифры 4 будет пустая ячейка.
  • f[0], f[1] = f[1], f[0] — f [2, 5, 3, 4] — перемена индексов массива местами.

enumerate(x) — возврат индекса списка:

Множества

Создан для математических операций над множествами объектов.

В множество нельзя добавить повторяющиеся значения — все значения множества всегда уникальны.

При этом элементы внутри множества хранятся в неупорядоченном виде, и какой порядок будет внутри — программисту неизвестно.

  • s1 — s2 | Можно вычитать одно множество из другого
  • s1.union (s2) | Объединение множеств
  • s1 and s2 | s1 or s2 | И т.д. — можно делать логические операции
  • есть база ключевых слов, из которой нужно убрать ряд ключевых слов.
  • есть урлы сайта

Циклы

  • continue — остановка обработки всего кода ниже в цикле, и переход на следующую итерацию цикла
  • break — принудительная остановка дальнейшей работы цикла.

Отлов ошибок

Функции

Функции выполняются интерпретатором только в момент вызова.

При этом у функции — своя область видимости, т.е. находящиеся в ней переменные доступны только в рамках этой функции, и после выполнения функции сразу уничтожаются.

Принятие сколь угодно большого числа аргументов в функции (Тьюпл) Передача сколь угодно большого числа аргументов в функции (Справочник)

При этом при передаче дефолтных значений переменные с дефолтными значениями приема должны располагаться в самом конце списка приема, именно поэтому function X (x=5, y) — вызовет ошибку..

Функциональное программирование — это написание программного кода с чистыми функциями (функциями, которые не имеют никаких побочных эффектов). Примеры таких языков — хаски, лисп, элексир и пр.

Python — объекту-ориентированный язык программирования. Функция — это тоже объект.

Функции могут читать объявленные глобальные переменные, но не могут их переписать. Исключение — если внутри функции перед изменением глобальной переменной её вызвать как global var, что нарушает безопасность кода.

Глобальные переменные принято писать большими буквами.

Функции могут быть запущены и в одну строку:

Распаковка элементов списка

  • def maximum_func (*values) — принимает несколько переменных tuple — например:
    • maximum_func (1, 3, 5)
  • но если будет передан список, то функция примет уже tuple, в котором первое значение будет списком:
    • values = [1,2,3]
    • Для передачи корректным образом следует использовать формат вида: maximum_func(*values)

args unpack example kwargs unpack example

Классы

Класс — это структура данных, объединяющая одинаковые объекты.

Названия классов принято писать с большой буквы. Названия функций — с маленькой.

Переменные в классе называются атрибуты класса (поля).
Объявленные внутри класса функции называются методами.
Если переменной присваивается класс, она носит название объект.

Конструктор

Это такой метод, который вызывается тогда, когда мы создаем экземпляр класса.

1. Наследование

Наследование позволяет переиспользовать тот код, который уже есть, что делает разработку быстрее.

То есть новый класс может забирать все методы и поля родительского класса.

Переопределение

2. Инкапсуляция

Позволяет скрывать реализацию методов, что делает их использование намного удобнее и безопаснее для конечного разработчика.

Методы классов, начинающихся с нижнего подчеркивания (_name) являются внутренними функциями.

Методы классов, начинающихся с двух нижних подчеркиваний (__name) отличаются тем, что при наследовании таких классов будет происходить мэнглинг (mangling), делающий еще более приватным метод класса, не давая переопределить его значение.

3. Полиморфизм

Позволяет использовать функции по разному, вне зависимости от типа их параметров.

4. Абстракция

Позволяет упрощать сложные задачи, создавая небольшие классы для решения простых задач.

В каких случаях следует однозначно использовать классы?

  1. если в коде есть слово global у одной из переменных
  2. когда в коде есть классы, и нужно часть их функционала переписать
  3. в случае когда нужно написать что-то расширяемое, более универсальное решение

Super()

Позволяет обращаться к методам родителей.

className.__mro__ — показывает очередность наследования класса, особенно полезно — если у него есть несколько родителей:

mro = method resolution object

Если метод присутствует под одним и тем же именем в разных наследуемых классах, при его вызове будет вызван метод самого дочернего класса.

Вынос кода в разные файлы

Каждый Python-файл по сути является модулем. Всё, что в нём есть, может быть прочитано и импортировано.

При запуске кода подключаются интерпретатором стандартные модули, идущие с Python, такая папка называется служебной.

Папка с запускаемым скриптом также становится служебной для интерпретатора, и из нее все файлы также могут быть импортированы без дополнительного указания путей нахождения модулей.

Импортировать принято нужные модули в каждом подключаемом файле. Да, иногда может быть повторный вызов одного и то же модуля в разных подключаемых файлах, но на производительность это не влияет, т.к. интерпретатор вызовет модуль лишь 1 раз вне зависимости от числа вызовов этого модуля.

Все модули стандартной сборки перечислены здесь.

Также, можно вызвать весь модуль, по суть превратив его в объект:

Если нам нужно импортировать скрипт, лежащий в подпапке:

  1. создаем подпапку с нужным скриптом
  2. в подпапке (some_folder) создаем пустой файл __init__.py
  3. импортировать скрипт: from some_folder import some_script
  4. обращаться к скрипту как к объекту: some_script.some_function()
  5. или импортировать как from some_folder.some_script import some_function(), и обращаться уже к функции напрямую.

if __name__ == ‘main’: #обрабатываться код будет только в случае, если файл НЕ вызван сторонним файлом.

Работа с файлами

my_file = open (‘PATH_TO_FILE’, ‘MODE’, encoding=’cp1251′)
my_file.close() #рекомендуется закрывать файлы

Encoding = опциональный параметр, по умолчанию = UTF-8.

MODE = опциональный параметр, по умолчанию = чтение:

  • r — read (чтение)
  • w — write (запись); всё содержимое файла будет стерто при открытии.
  • r+ — чтение + запись
  • a — append (добавление в конец)
  • rb — побайтовое чтение
  • wb — побайтовая запись
  • wa — побайтовый append

При открытии файла курсор интерпретатора ставится в 0 позицию, в самое начало файла. После операции по чтению содержимого файла курсор ставится в конец файла.

  • my_file.tell() #узнать текущую позицию курсора
  • my_file.readline() #считывание строки, на которой стоит курсор
  • my_file.readlines() #считывание всех строк файла в список с разделителем \n.

Чтение больших файлов осуществляется с помощью цикла, т.к. такой функционал работает в качестве генератора, записывая каждую отдельную строку в память (в отличие от остальных методов чтения файла, когда весь файл загружается целиком в память компьютера):

Но есть более удобный формат открытия и закрытия файлов, с помощью with:

Для чего нужна побайтовая запись? Для работы с не текстовыми форматами. Например, с картинками:

Для работы с csv в Python есть встроенная библиотека csv. Можно работать через неё, а можно — через работу с текстовыми файлами.

Сериализация в Dump и Json

Сериализация — это сохранение словаря в файл, с последующим открытием данных файла сразу в словарь.

В Python встроено 2 библиотеки, которые позволяют делать дампы памяти в файл, с возможностью последующих импортов — это Dump & Json.

Dump:

  • делает читаемые только в Python файлы (в основном для записи служебной информации),
  • конвертирует данные в байты,
  • иногда дампы могут даже заменить базы данных,
  • может работать с данными различного вида

Json:

  • делает читаемые в том числе людьми и браузерами файлы,
  • конвертирует данные в строку,
  • используется например в случае, когда нужно передавать данные в фронтенд специалисту по JavaScript в json формате,
  • работает только с данными вида словарь.

Работа с операционной системой

Модуль OS, встроенный в интерпретатор, призван для выполнения действий с самой операционной системой:

  • посмотреть переменные окружения (os.environ),
  • получить полный путь к текущей папке (os.getcwd()),
  • создать/удалить файл,
  • посмотреть содержимое папки (os.listdir()) или создать её,
  • посмотреть число файлов в папке,
  • посмотреть все файлы и подпапки в какой-то папке (os.walk(‘path’))
  • и очень много других методов.

Пример кода, который загружает содержимое всех файлов .py в надпапке:

Базы данных

Это система управления набором файлов или документов, хранящихся определенным методом в определенном месте.

Данные хранят в виде таблиц, которые могут быть взаимосвязанными (реляционными). Зачастую они поддерживают язык SQL для работы с данными. Относительно медленные из-за постоянных операций чтения и записи на диск. MySQL, PostgreSQL, SQLite.

Другая разновидность баз данных — документные (noSQL), которые хранят данные в разных видах: «ключ:значение — Redis», «ключ:json — MongoDB», «графы — OrientDB» и т.д.

Для работы с SQL базами в Python есть специальные библиотеки. А есть — сторонние системы ORM (object relational mapping, которые работают без «голого» SQL), мы же рассмотрим модуль sqlalchemy.

Использовать можно софт для визуализации работы с СУБД можно например Valentino Studio (бесплатно распространяется под MacOS, Linux и Windows).

Работа с API

Всегда прежде чем использовать АПИ следует читать инструкцию.

Если API работает с Get-запросами, то можно получать результаты работы API через браузер.

IPython

Многопоточность

Поток выполнения (thread — нить) — наименьшая единица обработки, исполнение которой может быть назначено ядром операционной системы. Поток при этом находится внутри процесса.

Несколько потоков могут существовать в рамках одного процесса.

Потоки выполнения разделяют функции процесса (его код) и его контекст (значения переменных, которые они имеют в любой момент времени).

Процесс — можно запустить, убить и пр. Процесс имеет своё id в операционной системе.

  • Поток — входит исключительно в состав процессов. Есть ограничения в операционной системе относительно числа одновременно запущенных потоков.
  • В один момент времени выполняется только 1 поток для одного ядра процессора.
  • Потоки не эффективны для сложных вычислений (для этого нужны модули на С).

За многопоточность в Python отвечает модуль threading.

Когда потоки работают с одним и тем же ресурсом, например, пишут в файл, могут быть накладки и непорядок. Для случаев, когда результаты многопоточной работы требуется сложить в упорядоченном виде, предусмотрены блокировки потоков.

Для работы с очередью потоков хорошо подходит модуль queue (тип данных = очередь).

  • когда какой-то поток работает с очередью, другие ждут.
  • запись в очередь и получение очереди быстрее.

Одновременная работа 3х потоков

Так как многопоточность — это условная величина (все потоки обрабатываются не параллельно, а последовательно компьютером, с минимальным переключением по времени), зачастую имеет смысл внедрять многопоточность, если в порядке работы имеет место быть ожидание другого сайта.

Сложность работы с потоками заключается в сложности синхронизации данных между потоками. В случаях, когда скрипт спарсил страницу, нашел на ней Х ссылок, и есть необходимость пустить Х в несколько потоков, используется тип данных Очередь.

Скрипт парсинга всех страниц сайта в несколько потоков:

Многопоточность лучше вызывать из функций, в рамках которой работать с методами классов.

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.

    Добавить комментарий