Python для программистов


Оглавление (нажмите, чтобы открыть):

Готовя на Python : Семь изысканных рецептов для программистов

1. Простые тесты с использованием исключений

Обычно Python прост, но имеется несколько неожиданных исключений.

Отвечает: Робин Парма

Вы хотите узнать, представляет ли содержимое строки целое, а это далеко не то же самое, когда вы проверяете, содержит ли строка только цифры.

# try/except, как правило, наилучший подход к решению подобных проблем.

Используйте исключения, чтобы выполнять простые тесты, которые в противоположном случае утомительны. Если вы хотите знать, представляет ли содержимое строки целое, просто попробуйте преобразовать ее. Именно это и делает IsInt(). Алгоритм try/except перехватывает исключение, которое возбуждается, когда строка не может быть преобразована в целое, и превращает ее в безвредный возврат 0. Оператор else, который выполняется только тогда, когда ни одно исключение не возбуждается в операторе try, возвращает 1, если со строкой все в порядке.

Не заблуждайтесь относительно слова «исключение» или того, что в других языках считается хорошим стилем программирования. Использование исключений и try/except — полезная идиома Python.

2. Константы в Python

Свободный Python позволит вам присвоить новое значение любой переменной; все же, существует экземпляр, в котором вы можете защитить свои переменные.

Отвечает: Алекс Мартелли

Вам необходимо определить переменные на уровне модуля, как, например, «именованные константы» («named constants»), которым клиентский код не может случайно присвоить новые значения.

По желанию на Python любой переменной может быть присвоено новое значение. Модули не позволяют вам определять специальные методы, как, например, __setattr__ экземпляра, чтобы предотвратить переприсвоение атрибута. Легкое решение (на Python 2.1 и выше) — использовать экземпляр в качестве «модуля».

Python 2.1 и выше больше не требует, чтобы элементы в sys.modules были объектами модуля. Вы можете установить там объект экземпляра и воспользоваться специальными методами доступа к атрибуту, в то время как клиентский код по-прежнему будет добираться к нему с import somename. Возможно, вам покажется, что это скорее относится к «питоновской» идиоме Singleton (однако, см. также «Singleton? Да не нужен нам этот жалкий Singleton: метод Борга»). Заметьте, что этот «рецепт» обеспечивает постоянное связывание с данным именем, но не неизменяемость объекта, что совершенное другой вопрос.

3. Singleton? Да не нужен нам этот жалкий Singleton: метод Борга (Borg)

Начинающие программисты неизменно спрашивают, как писать Singleton на Python. Страница, созданная Jon Bentley, Martelli, предлагает нам этот великолепный образец программирования на Python.

Отвечает: Алекс Мартелли

Вы подумали, что хотите гарантировать, что создается только один экземпляр класса, но затем осознали, что на самом деле вам не столько важно id() экземпляров, сколько их состояние и поведение.

У паттерного проектирования (design pattern, DP) Singleton притягательное имя, но неверный фокус: на индивидуальность, а не состояние. Метод Борга вместо этого предполагает, что все экземпляры разделяют общее состояние, а Python позволяет добиться этого без малейших усилий.

Заметьте, что __getattr__ и __setattr__ не задействованы — они могут быть определены независимо, с какой бы то ни было иной целью вам не захотелось, либо оставлены неопределенными (а сам __setattr__, если он определен, не вызывается для переприсваивания __dict__). Это работает только с «классическими классами» (Python 2.1 или ниже, или для классов, не наследующихся от встроенных типов Python 2.2 или выше), поскольку их экземпляры хранят все их поэкземплярное состояние в классах self__dict. Классы -2.2 с self. __slots__ не поддерживает эту идиому столь же гладко (при желании вы можете использовать функции установки/получения значений (getters/setters) для таких расширенных, неклассических классов, чтобы управиться с этим вопросом, но придерживаться «классических классов» для этих потребностей может быть проще всего).

Паттерное проектирование Singleton в основном гарантирует, что создается только один экземпляр определенного класса. Оно получило притягательное имя (как и общее признание за то, что пытается управиться с часто присутствующими смыслами), и поэтому оно чрезвычайно популярно. Однако, судя по моему опыту, очень часто такое проектирование не лучшее решение для тех смыслов — оно отображает различные типы проблем в различных объектах — моделей. Что мы действительно хотели бы — и это характерно — так это возможность создания стольких экземпляров, сколько необходимо, но всех с общим состоянием. Кого волнует индивидуальность и поведение? Состояние — вот что нас обычно беспокоит. Этот альтернативный Шаблон (Pattern) был назван Моносостоянием (Monostate). В связи с этим я хотел бы назвать Singleton «Горцем» («Highlander»), поскольку «может быть только один».

Существует множество способов реализации Моносостояния на Python, но подход Борга зачастую лучше всего. Его главная сила — простота. Поскольку self.__dict__ любого экземпляра (на Python 2.1 или ниже, или для классических классов на Python 2.2) может быть присвоено новое значение, просто переприсвойте его в __init__ словарю класса-атрибута — и все! Теперь любая ссылка или присвоение атрибута экземпляра будет действовать одинаково на все экземпляры — «мы все едины», и всё такое прочее. Дэвид Эшер (David Ascher) предложил для этого подхода очень подходящее имя — «Борг». Это не шаблон, поскольку во время опубликования у него не было общеизвестных пользователей. Два или более отдельных известных пользователей — необходимые предварительные условия паттерного проектирования!

Называть этот «рецепт» «Единичный предметом» («a Singleton») также глупо, как считать навес зонтиком. Они оба могут использоваться с одинаковой целью (вы можете прогуливаться, не мокнув под дождем) — разрешать схожие смыслы, выражаясь языком паттерного проектирования — но поскольку они делают это совершенно по-разному, они не являются экземплярами одного и того же шаблона. Во всяком случае, как упоминалось выше, Борг подобен альтернативному паттерному проектированию Моносостояния Singleton (но Моносостояние — это паттерное проектирование, а Борг им не является, и, в самом деле, Моносостояние Python может просто прекрасно существовать и не являясь Боргом).

По непонятной для меня причине люди часто объединяют проблемы, относящееся к Боргу и «Горцу» (Highlander), с другими вопросами, которые являются ортогональными, как, например, управление доступом и — особенно — доступ из многочисленных нитей. Если вам нужно контролировать обращение к объекту, для этой задачи все равно, имеется ли один или двадцать три экземпляра класса этого объекта, как и то, ли разделяют эти многочисленные экземпляры общее состояние или нет. «Разделяй и властвуй» — вот эффективный подход к решению проблем — чтобы упростить проблемы, «раскладывайте» их на составляющие. Примером же подхода «объединяй и мучайся» является соединение нескольких аспектов, приводящее к усложнению проблем.

4. Параметры функции, связанные с curry

Что за поваренная книга без рецепта приготовления блюда, приправленного карри, острой индийской приправой? Эта распространенная идиома программирования придает вашим программам аромат ясности.

Отвечают: Скотт Дэвид Дэниэлз, Бен Уолфсон, Ник Перкинз, Алекс Мартелли

Вам необходимо обернуть функцию, или другую вызываемую структуру, получить еще одну вызываемую структуру с меньшим числом формальных аргументов, сохраняя значения некоторых первоначальных аргументов без изменения — точно так, как когда вам необходимо заполнять вызываемую структуру, чтобы создать другую.

Карринг (currying) — это метод, названый в честь великого математика Хаскелла Карри (Haskell Curry), который позволяет связывать аргументы с функцией и ожидать, пока остальные аргументы не появятся позже. Вы «приправляете» («curry in») функцию несколькими первыми параметрами, и у вас появляется функция, которая принимает последующие параметры в качестве аргументов, а затем вызывает исходные со всеми этими параметрами. Этот «рецепт» использует экземпляр класса для того, чтобы держать каррированые аргументы, пока они не будут нужны для использования. Например:

Карринг часто выполняется с lambda формами, но выделенный класс яснее и более удобочитаем. Типичное использование curry — конструирование функций обратного вызова (callback functions) для операций GUI. Когда операция в действительности не заслуживает нового имени функции, curry может быть полезен при создании таких маленьких функций. Это может быть верно для кнопок Tkinter, например:

Curry можно также интерактивно использовать для создания версий ваших функций с соответствующими отладочными значениями по умолчанию или начальными параметрами, заполняемыми для вашего текущего случая. Например, работа по отладке базы данных могла бы начаться с установки:

Если вы создаете функцию для постоянного использования, и есть возможность выбора имени, форма def fun(… определения функции часто более удобочитаема и легко расширяется. Curry следует использовать тогда, когда вы чувствуете, что с ним код будет более ясным, чем без него. Обычно это подчеркивает, что вы предоставляете параметры только в «обычно используемую» (в этом приложении) функцию, а не предоставляете отдельную обработку.

Вы можете передавать конструктор класса, чтобы создать иллюзию производного класса:

Разумеется, BlueWindow().__class__ по-прежнему Windows, а не производный класс, но если вы меняете только параметры по умолчанию, а не поведение, в любом случае карринг более уместен, чем задание производного класса. Кроме того, вы можете передавать дополнительные параметры в каррированый конструктор.

5. Факториал с lambda

Этот «рецепт» — всего лишь шутка. Он несколько искусный, и мы сомневались, показывать ли его вам, но не смогли удержаться: lambda, рекурсия, трехместный оператор (ternary operator) — все в одной строке, определенно, от этого закружится голова любого преподавателя курса «Основы программирования».

Отвечает: Анураг Уния

Вы хотите написать рекурсивную функцию, как, например, факториал, используя лямбда. (Возможно, вы поспорили, что это можно сделать!)

Этот «рецепт» реализует рекурсивное определение функции факториала в виде lambda формы. Поскольку lambda формы должны быть выражениями, это несколько мудрено. Директива if/else не допускается внутри выражения. Все же, закороченная форма идиомы Python для «условного (трехместного) оператора» справляется с этим (другие способы моделирования трехместного оператора, как закороченного, так и нет, см. в «Моделирование трехместного оператора» в «Справочном руководстве по Python»).

Реальная проблема, разумеется, состоит в том, что раз сильная сторона lambda в создании безымянных функций, то, как же мы выполняем рекурсию? Именно благодаря этому моменту данного «рецепта» вы однозначно можете выиграть выпивку у своих друзей и знакомых, которые используют Python, но опрометчиво не прочитали от корки до корки это «Справочное руководство по Python». Разумеется, не забудьте сказать, что в условиях пари упоминается только lambda и не говорится, что результирующая функция должны быть оставлена безымянной! Некоторые решат, что вы жульничаете, но мы, «питоновцы», предпочитаем считать себя группой прагматиков.

6. Бросание игральных костей

Мы не уверены, понравится ли этот «рецепт» за его оригинальность, или же мы возненавидим его за его неясность! Он может быть запутанным, но если ваш цикл for только суммирует объекты, подумайте, как упростить этот «рецепт».

Вам нужно генерировать псевдослучайные числа, симулирующие бросание нескольких игральных костей, при условии, что число костей и число сторон каждой кости являются параметрами.

Этот «рецепт» представляет простую, но изящную функцию, позволяющую генерировать случайные числа с помощью симуляции игры в кости. Число костей и число сторон каждой кости — параметры этой функции. Для того, чтобы бросить 4d6 (четыре кости с шестью сторонами) вам потребовалось бы вызвать функцию dice(4,6). Симуляция бросания кости очень хороший способ генерации случайного числа с ожидаемым «биномиальным» профилем. Например, 4d6 будет генерировать кривую (правда, дискретную) вероятности колоколообразной формы со средним 10,5.

Попробовав более «ручной» подход (цикл for c накапливающим сумматором), я обнаружил, что упрощение повышает скорость. Возможно, эта реализация могла бы быть еще более быстрой, поскольку я не профилировал ее слишком энергично; для моих целей она достаточно быстрая :).

7. Выполните вызов метода для RPC (удаленного вызова процедуры), основанного на XML

Вам необходимо выполнить вызов метода на сервере RPC, основанного на XML.

RPC, основанный на XML — простой и легкий подход к распределенной обработке библиотеки xmlrpclib, которая позволяет легко писать на Python клиентов RPC на XML и является частью базовой библиотеки Python начиная с Python 2.2, хотя вы можете найти ее для более «древних» версий Python на:

Этот «рецепт» использует сервис Meerkat от O’Reilly, предназначенный для объединения содержимого, как, например, новостей и объявлений о продуктах. А именно, «рецепт» запрашивает у Meerkat пять самых последних элементов, упоминая либо «Python», либо «python». Если вы попробуете это, имейте в виду, что время ответа от Meerkat может быть очень различным в зависимости от качества соединения, времени суток и уровня трафика через Интернет: если требуется много времени для ответа на этот скрип, это вовсе не значит, что вы сделали что-то неправильно — просто вам необходимо набраться терпения!

Профессия программист python

Что объединяет компании Google, YouTube, Yandex, Reddit, Instagram, Dropbox, Pinterest, PayPal, Intel, NASA, Microsoft и других гигантов? Кроме имени мирового масштаба, все они полностью или частично используют код, написанный на языке Python.

Python используется в крупных проектах из-за высокого качества программного обеспечения, кроссплатформенности, эффективности разработки, универсальности.
Программисты ценят его за легкость в усвоении, простой и понятный синтаксис, удобочитаемость, большое количество библиотек, открытое сообщество.

По результатам работы в 2020 году несколько крупных изданий поставили Пайтон на первые строчки рейтингов. IEEE Spectrum определил язык, как лучший, отдав пальму первенства, ресурс Stackoverflow выделил пятую строчку, как одному из самых популярных языков, RedMonk поставил его на третье место по востребованности.

С каждым годом увеличивается количество питонистов. Кто они такие, чем занимаются, сколько зарабатывают и как стать программистом Python – рассмотрим подробнее.

Кто такие программисты Python

Программист Python – специалист, работающий с одноименным языком. Так как язык многофункционален, программист может выполнять различную работу: писать плагины и скрипты, разрабатывать игры, мобильные и веб-приложения, сопровождать ПО.

Плюсы и минусы профессии

Программирование на языке Пайтон имеет свои преимущества и недостатки.

Основные плюсы:

  • низкий порог вхождения;
  • востребованность;
  • большое сообщество;
  • возможность самостоятельного обучения;
  • возможность работать удаленно;
  • высокая зарплата python программиста.

Основные минусы:

  • специалисты востребованы в крупных городах, найти вакансию в небольших населенных пунктах сложно;
  • некоторые компании берут программистов исключительно с опытом работы;
  • часто для трудоустройства требуется как второй, дополнительный языкк примеру, например для вакансии программиста на Java.

Что нужно знать программисту Python?

У каждого работодателя свои проекты и требования, но есть и общий список знаний, владея которыми, получить работу будет намного легче. Сюда входит:

  1. Знание основ программирования, структур данных, ООП.
  2. Сам язык, его синтаксис, библиотеки, фреймворки (особенно Django).
  3. Базы данных.
  4. Английский язык, особенно для удаленной работы python программистом.
  5. Знать системы контроля версий (git).
  6. Разбираться в чужом коде. Здесь стоит упомянуть о том, что вторая и третья версии Питона отличаются, нужно знать о различиях.
  7. Умение работать в команде.
  8. Javascript, jQuery.

Где обучиться

Чтобы найти работу python программистом, нужно многому обучиться. Желательно, но не обязательно заканчивать высшее учебное заведение, можно заняться самообразованием или посетить специальные курсы. Многие работодатели больше не смотрят на дипломы, а интересуются только знаниями. Особенно это касается крупных компаний, таких как Яндекс или Гугл.

Если вы выбрали самостоятельное обучение, обратите внимание на книги Марка Лутца «Изучаем Python» и «Программирование на Python». Они объемные (2 тысяч страниц в обоих вместе взятых), читать их новичку сложно. Но книги Лутца дают полное понимание темы и быстрое вхождение.
Для тех, кто о программировании еще не знает ничего, можно посоветовать автора Д. Бриггса и его чудесную и легкую в освоении книгу «Python для детей». Здесь вы поймете азы профессии, научитесь писать первую программу, первую игру.

Курсы программистов Python помогут усвоить материал быстрее и легче. Их преимущество в контакте с наставниками и возможности задать вопрос и получить быстрый и понятный ответ на него.
На курсах уделяется внимание основам языка, даются домашние задания и задачи для начинающих программистов python. Внимания достойны онлайн-курсы. Есть яркие примеры обучающих сайтом, где собраны лекции и методические материалы по программированию. После прохождения обучения получаете сертификат, который можно распечатать.

Есть хорошее бесплатное мобильное приложение – SoloLearn. Учите теорию, делайте тестовые задания, решайте задачки, тренируйтесь, играя с другими пользователями. В конце курса выдают сертификат. Приложение русифицировано, позволяет изучить 9 популярных языков, машинное обучение, HTML5, CSS3, JavaScript, JQuery, Web Development.

Еще один совет: посещайте форумы программистов Python. На них можно найти много полезной информации, как по обучению, так и по поиску работы. Вдохновится историями других разработчиков, почитать статьи на важные темы: «Как я стал Python программистом», «С чего начать обучение языку», «Как попасть в программисты Python».

Поиски работы

Программисты по уровню знаний делятся на три категории: Junior, Middle и Senior.

Начинающий разработчик (Джуниор) характеризуется малым опытом работы или его отсутствуем. Справляется с легкими задачами, но сложные выполнять не умеет или работает под контролем опытного наставника.

Миддл работает как самостоятельно, так и в команде, его код не требует правок. Опыт работы (чаще всего, но не обязательно) 1-3 года. Выполняет сложные задачи, пишет сложные приложения.

Синьор — опытный специалист, умеющий решать задачи любого уровня, исправлять серьёзные проблемы в коде. Чтобы стать Senior нужно очень много практики и знаний.

Легче найти работу Миддлу и Синьору, при этом вакансий для Джуниора немного. Компаний, ищущих разработчиков, интересует опыт работы, знания и умения, иногда – диплом.

Для наработки опыта можно пройти стажировку. Это Learning by Doing, вы будете работать над настоящими проектами, которые потом можно будет упомянуть в портфолио.

Кстати о резюме, python программист перед началом поиска работы должен ответственно подойти к его заполнению. Важно правильно указать навыки, знания фреймворков, при этом не показаться поверхностным человеком-оркестром. Можно упомянуть о владении другими языками, например: «Работал с PHP. Владею HTML, CSS, знаком с фреймворком Django».

Грамотно заполнить резюме и найти работу поможет также мой сайт, см. Вакансии в IT и IT професии.
Не обязательно жить и работать в одном городе, прогрессивные компании набирают удаленных разработчиков.

На моем сайте регулярно публикуется подборка топовых вакансий для python программистов.

Новичкам стоит обратить внимание на фриланс, Python программисты больше востребованы на англоязычных ресурсах, таких как Upwork, GlobalFreelance.

Есть для программиста Python вакансии без опыта на Яндексе. Для сотрудничества нужно удачно пройти тестовую работу, например. Все вакансии смотрите здесь.

Сколько зарабатывают Python программисты

Программист python без опыта может зарабатывать на фриланс биржах, где средняя оплата за проект 500 – 1000$, за месяц в среднем получается 1500$. Фрилансер уровня Синьор получает еще больше.
Зарплата штатного разработчика зависит от компании и города. Для Москвы она колеблется в рамках 50 000 — 200 000 рублей, в меньших населенных пунктах зарплата начинается от 40 тысяч. В отличие от полноценных программистов Python, стажер может работать за более низкую сумму.

Мастер Йода рекомендует:  5 книг для Enterprise Java разработчика

С развитием сферы IT- услуг, открываются новые компании, которым требуются квалифицированные сотрудники. Поэтому хороший специалист всегда востребован. В целом, обучение профессии программист Python, дело перспективное и интересное. За IT-технологиями будущее, а творить его можете вы!

Как устроен Python. Гид для разработчиков, программистов и интересующихся. М. Харрисон (2020)

Python в моде! Это самый популярный язык программирования. Вакансии для Pythonразработчиков входят в список самых высокооплачиваемых, а благодаря бурному развитию обработки данных, знание Python становится одним из самых востребованных навыков в среде аналитиков.
Python — невероятный язык, популярный во многих областях. Он используется для автоматизации простых и сложных задач, цифровой обработки, веб-разработки, игр. Независимо от того, перешли ли вы на Python с другого языка, руководите группой программистов, работающих на Python, или хотите расширить свое понимание, имеет смысл подойти к изучению Python со всей серьезностью.
Готовы начать карьеру питониста? Не теряйте времени на поиск информации, перелопачивая блоги и сайты, списки рассылок и группы. Мэтт Харрисон использует Python с 2000 года. Он занимался научными исследованиями, сборкой и тестированием, бизнес-аналитикой, хранением данных, а теперь делится своими знаниями как с простыми пользователями, так и с крупными корпорациями. Приобщитесь к передовому опыту и узнайте секреты внутренней кухни Python, доступные только профи, работающим с этим языком на протяжении многих лет.

Если вам понравилась эта книга поделитесь ею с друзьями, тем самым вы помогаете нам развиваться и добавлять всё больше интересных и нужным вам книг!

Как начать программировать на Python

Если вы не знаете, с какого языка начать изучать программирование, — почитайте, что думает об освоении Python программист Skillbox Вадим Шандринов.

6 преимуществ Python

  1. Легко читаемый код — синтаксис языка построен таким образом, что он не позволяет писать «некрасивый» и неструктурированный код. Программа на Python выглядит как английский текст.
  2. Переносимость языка — Python является интерпретируемым языком и работает под виртуальной машиной, а это означает, что его можно запускать на разных платформах: MacOS, Linux, Windows, Andro > В 2020 году Ассоциация инженеров электротехники и электроники IEEE (I triple E, «Ай трипл и») провела опрос на тему популярности языков программирования, и по его результатам Python занял лидирующие позиции.

Возможности Python-разработчика

  • Создание веб-приложений — имеет фреймворки для создания сайтов и веб-приложений, например, Django, Flask.
  • Автоматизация вычислительных комплексов — специальные серверные программы (Fabric, Ansible), которые разносят обновления по серверам, собирают информацию, позволяют автоматически инсталлировать систему и прочие процессы, которые требуют автоматизации.
  • Ведение научных исследований — обработка структурированных и неструктурированных данных огромных объемов, добыча и анализ данных в научной сфере (библиотеки NumPy, Pandas).
  • Создание полноценных десктопных приложений — создание переносимых десктоп-приложений (wxPython, pyQt).
  • Встраивание приложений в мобильные системы — написание программ и игр под мобильные устройства (kivi), а также для различных устройств (stackless python): терминалов, кассовых аппаратов, роутеров, систем видеонаблюдения.


  • Написание скриптов поведения в играх — например, в World of Tanks, EVE Online.

Кто программирует на Python

Компания Google создает свои версии языка и фреймворков. Серверная часть Instagram написана на Python с использованием фреймворка Django. «Яндекс» использует Python для различных внутренних решений, например, в «Яндекс.Картах». В NASA пишут программы для анализа проходящих полетов, различные скрипты для автоматизации вычислительных процессов. Облачное хранилище Dropbox полностью написано на Python, и, кстати, разработчик и создатель языка Гвидо Ван Россум сейчас работает именно там.

Как начать работу с Python

Начать писать программы на Python очень просто, для этого нужно:

  1. Установить дистрибутив последней версии www.python.org/downloads/.
  2. Установить подходящий текстовый редактор www.sublimetext.com/3.

После установки дистрибутива запускаем консоль Python через появившийся ярлык в меню «Пуск» и тестируем работоспособность: например, вводим выражение «2 + 2». Если видим результат 4, значит, все работает.

Работать в консоли не очень удобно, поэтому закроем ее, перейдем в текстовый редактор Sublime Text3 и настроим его для работы.

Для начала в главном меню редактора во вкладке Tools → Build System → Python укажем, что собираемся использовать синтаксис Python. Далее пропишем простую команду print(‘Hello world’), сохраним файл с расширением .py и запустим на выполнение комбинацией клавиш Ctrl + B. Если в консоли редактора вы увидите надпись «Hello world», значит, все настроено правильно и можно приступать к работе.

Пишем скрипт для рисования

В данном примере мы напишем скрипт, который будет рисовать дерево. Для работы с графикой в открытом доступе существует специальная Python-библиотека simple_draw. Чтобы установить ее, необходимо открыть командную строку (cmd) и прописать в ней команду pip install simple_draw.

Для начала давайте представим, из чего состоит структура дерева. Это ствол и ветки. В нашей программе дерево будет строиться из векторов — направленных отрезков. Попробуем нарисовать вектор. Перейдем в редактор, создадим новый файл draw.py и пропишем следующий код:

simple_draw.resolution = (1200, 600)

point = simple_draw.get_point(600, 5)

vector_1 = simple_draw.Vector(point, angle, length, width)

Для начала мы указываем, что хотим импортировать в нашу программу библиотеку simple_draw. Затем задаем разрешение окна для отрисовки —1200 на600 пикселей.

Далее создаем переменную point (точка) и с помощью метода (функции) get_point задаем начальную точку, из который будет выходить вектор, —600 пикселей от левого края экрана и 5 пикселей от низа экрана.

Чтобы создать объект Vector, нужно задать ему такие параметры, как точка начала вектора — point, угол отклонения — angle (90 градусов), длина — length (100 пикселей) и толщина линии — width (3 пикселя). Как видно из кода, все эти переменные можно записать в одну строчку.

Переменная vector_1 будет содержать в себе объект — вектор, а чтобы отрисовать его в окне, применим к нему метод draw (рисовать). Сохраним и запустим скрипт.

Представим, что мы отрисовали ствол дерева. Теперь попробуем создать еще несколько векторов, чтобы нарисовать ветви. У дерева может быть огромное количество веток, поэтому придется создавать и большое количество векторов. Такой код будет слишком громоздким и длинным. Чтобы этого избежать, автоматизируем процесс рисования векторов и создадим функцию branch, принимающую на вход параметры point, angle, length и width, которая и будет рисовать ветви.

def branch(point, angle, length, width):

vector = simple_draw.Vector(point, angle, length, width)

return vector.end_point, angle — 30, length * 0.8, width

Данная функция создает вектор с теми параметрами, которые ей передаются в скобках, отрисовывает его, а затем возвращает конечную точку отрисованного вектора (vector.end_point), угол отклонения, который на30 градусов меньше предыдущего (angle –30), длину вектора, немного меньшую исходной (length*0.8) и ширину (width). Попробуем с ее помощью создать несколько новых ветвей.

simple_draw.resolution = (1200, 600)

def branch(point, angle, length, width):

vector = simple_draw.Vector(point, angle, length, width)

return vector.end_point, angle — 30, length * 0.8, width

point = simple_draw.get_point(600, 5)

point_2, angle_2, length_2, w >

point_3, angle_3, length_3, w >

point_4, angle_4, length_4, w >

point_5, angle_5, length_5, w >

Мы нарисовали4 вектора. Каждый последующий вектор исходит от конца предыдущего и отличается длиной и углом отклонения, тем самым формируя изгиб ветви дерева. Но если мы снова представим реальное дерево, то чтобы отрисовать его, потребуется еще множество векторов. Задача программиста — написать как можно более компактный, универсальный и красивый код.

Поэтому сейчас пора освоить такую важную вещь, как рекурсия. Рекурсия — это когда функция внутри своего тела вызывает саму себя. Сократим немного код и перепишем функцию.

simple_draw.resolution = (1200, 600)

def branch(point, angle, length, width):

branch(point, angle, length, width)

Чтобы функция до бесконечности не вызывала саму себя, нужно установить ей условие, при котором она будет останавливать выполнение. То есть мы указываем, что когда длина вектора при очередном вызове окажется меньше10 пикселей, то функция завершит свое выполнение и дальше ветви рисовать не будет.

Теперь сделаем так, чтобы с конца каждой ветви дерева исходили вправо и влево другие ветви, меньшего размера. Для этого в тело функции нужно добавить еще один вызов самой себя, в котором параметр angle будет увеличиваться на30 градусов. Таким образом ветви будут отрисовываться и вправо (angle –30), и влево (angle +30).

Добавим немного красоты нашему дереву и сделаем так, чтобы цвет каждой ветви генерировался случайным образом. Для этого внутри функции vector.draw() в скобках укажем параметр simple_draw.random_color() — это функция, которая возвращает случайный цвет.

Таким образом, конечный код выглядит следующим образом:

simple_draw.resolution = (1200, 600)

def branch(point, angle, length, width):

branch(point, angle, length, width)

Запустим на выполнение и получим красивое, разноцветное дерево.

Как видите, небольшая функция за нас сделала всю работу. Изменив ее параметры и немного «поиграв» с кодом, можно добиться различных форм и видов деревьев.

Заключение

Python — очень перспективный и востребованный язык. Рассмотрев наглядный пример, мы видим, что его синтаксис и правда прост, а код — легко читаем. О возможностях и преимуществах перед другими языками мы тоже успели поговорить.

В ряды Python-разработчиков постоянно вступают новые программисты, расширяя и без того немалую базу знаний и открытого исходного кода. Надеемся, что после прочтения статьи вы тоже всерьез задумаетесь об изучении языка Python и выберите его в качестве основного. А заняться им вы сможете на курсе «Python-разработчик с нуля (2020)» от компании Skillbox.

Практический 4-х месячный курс для тех, кто хочет научиться основам программирования на универсальном, понятном и лаконичном языке с индивидуальным наставником, а также создать свою первую программу на Python и получить реальный опыт разработки.

  • 32 часа теории и 16 практических заданий
  • Живая обратная связь с преподавателями
  • Неограниченный доступ к материалам курса
  • Стажировка в компаниях-партнёрах
  • Дипломный проект от реального заказчика
  • Гарантия трудоустройства в компании-партнёры для выпускников, защитивших дипломные работы

Разработчик на Python 3.7

На курсе вы научитесь создавать программы, web-проекты и скрипты для серверов. Вы прокачаете себя как специалиста и будете говорить на одном языке с разработчиками.

Подробнее о курсе

Вы получите базовые навыки web-разработки (Git, тестирование, документация), научитесь писать программы на Python, грамотно ставить задачи программистам, оценивать их работу и общаться с ними на одном языке.

Задача курса — научить вас использовать Python в работе и жизни.

Формат курса

Курс рассчитан на 13 недель, всего будет 26 занятий, по 3 часа каждое. На уроках будет много практики, во время которой вы отработаете ключевые навыки, необходимые для создания собственных проектов. Можно посещать занятия в центре Москвы или учиться онлайн.

Скоро объявим даты старта

г. Москва Мясницкая ул 13 стр. 18, ФРИИ

Чему я научусь

В первую очередь, вы освоите новую профессию и сможете работать программистом.

Автоматизации собственных рабочих процессов и повышению эффективности.

Основным знаниям языка Python, фреймворкам Flask и Django.

Писать чистый html и css.

Навыкам работы с базами данных, языку запросов SQL.

Языку JavaScript на базовом уровне, плюс основам jQuery.

Работе с Git (система контроля версий, чтобы командой разрабатывать и хранить код).

Понимаю того, как устроен процесс разработки — сможете выявлять слабые места и устранять их.

Правильно ставить задачи программистам и оценивать их работу.

Курс ведёт

Павел Петлинский,
CTO Rambler.ru

Павел любит функциональное программирование, асинхронность, unix way, open source и читать исходники. Занимается разработкой высоконагруженных распределенных приложений. Программирует на Python более 10 лет. Cпикер Pycon 2015, Pycon 2020; спикер конференции Стачка 2020 и 2020; регулярный спикер Moscow Python Meetup.

Кому полезно учиться кодить на Python

Разработчикам

Чтобы освоить новый язык, повысить квалификацию, быстрее программировать и больше зарабатывать.

Продакт-менеджерам

Чтобы говорить на одном языке с разработчиками и грамотно ставить задачи команде разработки.

Аналитикам

Чтобы эффективнее обрабатывать данные, находить закономерности и делать правильные выводы из данных.

Маркетологам

Чтобы быстро выгружать маркетинговые данные из аналитики и строить понятные отчеты.

Python-программистами становятся, потому что:

Прибыльная и востребованная профессия

Это основной язык в Google и Яндексе. Программист, владеющий Python, найдёт работу практически в любой стране мира.

Сообщество

Людей, которые пишут на Python, очень много. Это значит, что ответ на любой вопрос можно быстро загуглить.

Можно работать удалённо

Находясь в России, выполнять заказы из Европы и США.

Python Software Foundation

Эта организация облегчает использование языка Python: предоставляет документацию по новым версиям, знакомит новичков с приёмами и примерами хорошего кода, выкладывает в свободный доступ библиотеки с готовыми решениями.

Программа курса

Первый блок. Занятия 1-7.

Занятие 1: Введение

Результат занятия: настроенная среда, библиотека с основами синтаксиса и типов данных, на которые можно опереться в дальнейшем.

  • Общее знакомство с `Python`, его историей и перспективами
  • Общее знакомство с версиями `Python` 2.7 и 3
  • Настройка и установка `Python` 2.7 и 3 на локальные машины
  • Установка `SublimeText`(Text Editor)
  • Настройка и установка `git`, регистрация на github
  • `print ‘Hello Pythonic world!’`, первый commit и push на github
  • Детальный разбор, что же произошло в пункте выше
  • Знакомство с базовым синтаксисом, базовые типы данных
  • Что такое переменная? Как ее объявить, и где ее видно?
  • Знакомство со структурами языка: ветвления, циклы, условия
  • Stackoverflow-driven development, секция о том, как самому найти ответы на свои вопросы
Занятие 2: Первое приложение

Результат занятия: приложение-игра, «крестики-нолики» в консоли.

  • Знакомство с командной строкой
  • Управление зависимостями, `pip`, установка первых внешних пакетов
  • Знакомство с `virtualenv`, создание среды
  • Установка `PyCharm`(IDE)
  • Продолжение знакомства с типами данных в `Python`, принцип «присваивание никогда не копирует данные»: массивы, словари, кортежи
  • Что такое Функция? Введение в функциональное программирование
  • Обработка исключений
  • Дебаг приложения
  • Написание игры «крестики-нолики» в функциональном стиле
Занятие 3: Объектно-ориентированное программирование

Результат занятия: приложение «список дел и покупок».

  • Что такое Объект? Знакомство с ООП
  • Принципы ООП: абстракция, наследование, инкапсуляция, полиморфизм
  • Волшебные методы и константы: `__init__()`, `__str__()` и `__dict__`
  • `Python`’s `super()`, `mro()`, новые и старые классы
  • `@staticmethod` и `@classmethod`, переменные класса
  • Принципы проектирования: наследование, агрегация и композиция
  • Продолжение знакомства с языком `Python`: декораторы, свойства, генераторы, `lambda`, `list-comprehension`
  • Zen of Python
  • Написание приложения «список дел и покупок» в объектном стиле
Занятие 4: Версии Python, межверсионный код
  • В чем основные отличия `Python` 2 и 3?
  • `str` и `unicode`
  • Другие важные изменения
  • Какую версию интерпретатора выбрать для нового проекта?
  • Как писать код под обе версии `Python`? Знакомство с `six`, `2to3`, `3to2`
  • Наступившее будущее: что нового в `Python` 3.5?
  • Могу ли я улучшить `Python`? Или что такое `PEP`
Занятие 5: Усложнение программ

Результат занятия: приложение-игра «морской бой» с ИИ.

  • Принципы разработки ПО: DRY, KISS, YAGNI, SOLID
  • Частые ошибки при написании кода
  • Работа с файлами
  • Текстовые форматы обмена данными: `.json`, `.csv`, и как с ними работать
  • Какие есть способы завершить приложение?
  • Написания игры «морской бой» с ИИ с сохранением игры, в объектном стиле


Занятие 6: Создание веб-паука

Результат занятия: приложение, которое бы заходило на страницу соц.сети и забирало оттуда все статусы и/или фотографии.

  • Как устроен интернет? Знакомство с `TCP/IP`, `DNS` и клиент-серверной архитектурой
  • Зачем нам `http` перед адресом? Знакомство с протоколом `HTTP` с модулем `urllib`
  • Что такое регулярное выражение? Модуль `re`
  • Что такое веб-страница? Основы `HTML` разметки, знакомство с `HTML5` тегами
  • Написание веб-паука на основе `Scrapy`, который будет получать статусы со страницы соц.сети и сохранять результаты в файле
Занятие 7: Первый web-проект, backend

Результат занятия: приложение-блог без базы данных, без стилей и скриптов.

  • Что такое backend и frontend?
  • Как работает сервер на примере `Flask`?
  • Какой путь проходит запрос, и какие бывают запросы?
  • Введение в `MVC` и `MTV`
  • Как происходит роутинг?
  • Что такое шаблон? И как работать с `Jinja2`?
  • Зачем нужны формы, и как с ними работать?
  • Написание первого web-приложения

Второй блок. Занятия 8-14.

Занятие 8: Основы баз данных

Результат занятия: приложение блог с базой данных и кешем, постраничным выводом статей, без стилей и скриптов.

  • Какие бывают базы данных? Знакомство с `MySQL`, `PostgresSQL`, `SQLite` и `Redis`
  • Основы РСУБД: таблицы и связи между ними (OneToOne, OneToMany, ManyToMany)
  • Введение в `SQL`
  • Проектирование баз данных, нормальные формы
  • Транзакции, индексы
  • Введение в `NoSQL`: `key-value` хранилище, установка `Redis`
  • Введение в `ORM` на примере `SQLAlchemy` (для `SQLite`) и `redis-py`
  • Написание моделей для блога, создание кеша в `Redis`, добавление постраничного вида
Занятие 9: Первый web-проект, frontend: CSS

Результат занятия: приложение блог, с css стилями

  • Что такое `CSS`? Как работают селекторы?
  • Классы, id, теги
  • Зачем веб-страницам нужна сетка?
  • Что такое адапативный дизайн? Знакомство с `media-query`
  • Что такое `fallback`?
  • Подходы к написанию `CSS`: mobile-first и наоборот
  • Прогрессивное улучшение
  • Методологии написания `CSS`: `bem` и другие
  • Что такое компонент? И что такое `styleguide`?
  • Установка `node.js`, `npm` и `bower`
  • Почему так часто используют `Twitter Bootstrap`? Знакомство с библиотекой
  • Написание стилей для своего блога
Занятие 10: Введение в JS

Результат занятия: небольшой проект на JS

  • В чем схожести и отличия `javascript` от `Python`?
  • Какой бывает `javascript`?
  • Типы данных
  • Структуры языка
  • Область видимости переменных
  • Функции, и что такое `this`?
  • Объекты `window` и `document`
  • Что такое `polyfill`?
  • Как дебажить `js` приложение?
  • Написание своего небольшого frontend-проекта
Занятие 11: Первый web-проект, frontend: jQuery

Результат занятия: предварительный frontend для своего приложения

  • Что такое библиотека `jQuery`?
  • Когда она нужна, когда без нее можно обойтись, а когда она нежелательна?
  • Методологии огранизации кода или «Как варить лапшу»
  • Событийная модель браузера
  • Знакомство с `$.ajax()` и `CORS`
  • Манипуляции с `DOM`
  • Улучшение производительности кода
  • Написание frontend для своего проекта
Занятие 12: Автоматизация рутинных задач с Grunt

Результаты занятий: готовый frontend для своего приложения

  • Зачем нужна автоматизация задач?
  • В чем разница между «
  • Улучшение `CSS` с `autoprefixer`
  • Знакомство с `PostCSS` и два слова о препроцессорах
  • Уменьшение размера текстовых файлов и картинок
  • Модульная система для `js` на примере `browserify`
  • Моментальное изменение страницы с `liveserver`
  • Зачем нужна система версий для статических файлов?
  • Создание `Gruntfile.js`, первый build frontend’а
Занятие 13: Django

Результат занятия: написан скелет будущего приложения Django

  • Что такое `Django`? И как работает данный фреймворк?
  • Какой путь проходит запрос в жизненном цикле приложения?
  • Знакомство с Middleware
  • url-routing, `include()` и `reverse()`
  • `Django`’s MVT, знакомство с `Django-Templates`
  • `views` и `class-based views`
  • Простые формы, валидация форм
  • Статические файлы
  • Организация настроек приложения
  • Написание скелета будущего проекта
Занятие 14: Django ORM

Результат занятия: написание моделей к приложению

  • Знакомство с моделями
  • Установка и настройка `PostgreSQL`
  • Отношения моделей между собой: `OneToOne`, `ManyToMany` и `ForeingKey`
  • Как написать запрос?
  • Как написать сложный запрос? `annotate()`, `aggregate()`
  • Сигналы
  • Миграции, обзор исторического `South` и текущего `Django-Migrations`
  • Написание моделей к приложению

Третий блок Занятия 15-21.

Занятие 15: Работа с моделями в Django

Результат занятия: доработка моделей, оптимизация и отладка

  • Как сделать сложный запрос проще? `select_related()`, `values()`
  • Следим за запросами с помощью `django-debug-toolbar`
  • Создание и валидация `ModelForm`
  • Работа в `FileField` и `ImageField`, сохранение пользовательских медиа файлов
  • Наследование моделей, абстрактные модели и миксины
  • Менеджеры
  • `raw queries`: плюсы и минусы
  • Доработка своего приложения
Занятие 16: Администрирование Django приложения

Результат занятия: написанная админская часть приложения

  • Как устроена админская панель?
  • Как администрировать приложение?
  • Авторизация пользователей, группы и права доступа
  • Создание собственных `admin-view`
  • Знакомство с `django-admin-tools`
  • `Django Management Commands`, создание своих комманд
  • Как правильно вести логи?
Занятие 17: Тестирование Python приложения

Результат занятия: законченное приложение блог с базой данных, дизайном и с тестами.

  • Что такое тест, и зачем тестировать приложение?
  • Какие бывают тесты? В чем разница между unit-тестыми и интеграционными тестами?
  • Модуль `unittest` в `Python`
  • Что такое «изоляция»? Знакомство с модулем `mock`
  • Тесты для нескольких версий `Python` с `tox`
  • Интеграционные тесты с `selenium`
  • Сколько кода покрыто тестами? Введение в `coverage`
  • Написание тестов к своему проекту, достижение покрытия в 70-80%
Занятие 18: Тестирование Javascript приложения

Результат занятия: написание тестов для своего приложения

  • Почему у `js` так много фреймфорков для тестирования?
  • Тестировани при помощи `mocha`, `Chai` и `Sinon`
  • Изоляция: моки, шпионы и удары в спину
  • Тестирование картинками, или как работает `gemini`
  • Как запустить все тесты сразу? Знакомство с `polytester`
  • Автотесты локально на примере `Grunt` и удаленно на примере Travis CI
Занятие 19: Введение в TDD и BDD

Результат занятия: написание модуля в TDD стиле, создание BDD тестов

  • Что такое `Test Driven Development`?
  • Плюсы и минусы такого похода
  • Тестирование `Django` приложения при помощи `LiveServerTestCase` и `StaticLiveServerTestCase`
  • Почему TDD и BDD часто сравнивают?
  • Как описать поведение приложения? Введение в псевдо-язык `gherkin`
  • Сравнение BDD фреймворков для `Python`
  • Запуск BDD тестов
  • Когда такие подходы нужны, применимы и потивопоказаны? И когда писать какие тесты?
Занятие 20: Celery

Результат занятия: написание асинхронных задач для своего проекта

  • Настройка и установка `Celery with Redis`
  • Знакомство с асинхронными задачами
  • Периодичные задания с `Celery Beat`
  • Конроль выполнения задач с `Celerycam`
  • Мониторинг `Redis`
  • Как дебажить `Celery`?
  • Написание асинхронных задач
Занятие 21: Полезности для Django разработчика

Результат занятия:

  • Краткое знакомство с популярными библиотеками
  • `python-social-auth`
  • `django-rest-framework`
  • `django-cms`
  • `Elasticsearch`
  • `Sentry` и `Raven` (+ `raven.js`)
Мастер Йода рекомендует:  История проекта Dragonfly как Google на Китай ходила

Четвёртый блок. Занятия 22-26.

Занятие 22: Безопасность

Результат занятия: скрипты для XSS атаки, добавление дополнительных настроек безопасности в проект

  • Какие бывают атаки?
  • Какие средства предлагает `Django`, чтобы избежать потенциальных атак?
  • Content Security Policy
  • Пишем свой XSS
  • Протокол HTTPS
  • Аудит сайта на безопасность
Занятие 23: Документация

Результат занятия: Документирование своих приложений, генерация документации

  • Как документировать `Python` приложение?
  • Умные `doc-string`, знакомство со `Sphinx`
  • Тесты в документации
  • Как документировать `CSS` и зачем? Знакомство с `KSS`
  • Создаем свой `styleguide` в два клика
  • Документривание `js`
  • Генерация документации по проектам
Занятие 24: Математика в Python
  • Что такое `anaconda`?
  • Фреймворк `Pandas`
  • Знакомство с `numpy`
  • `iPython Notebook`
  • `matplotlib`
Занятие 25: Деплой на UNIX сервер

Результат занятия: деплой своего приложения на сервер, создание шаблонов конфигураций

  • Отличия боевого сервера от сервера разработки
  • Создание окружения
  • `gunicorn` vs `uwsgi`
  • Создание сервисов в `supervisor`
  • Установка и конфигурация `nginx`
  • Установка дополнительных сервисов
  • Установка `pydevd` и удаленный дебаг

Готовя на Python : Семь изысканных рецептов для программистов

1. Простые тесты с использованием исключений

Обычно Python прост, но имеется несколько неожиданных исключений.

Отвечает: Робин Парма

Вы хотите узнать, представляет ли содержимое строки целое, а это далеко не то же самое, когда вы проверяете, содержит ли строка только цифры.

# try/except, как правило, наилучший подход к решению подобных проблем.

Используйте исключения, чтобы выполнять простые тесты, которые в противоположном случае утомительны. Если вы хотите знать, представляет ли содержимое строки целое, просто попробуйте преобразовать ее. Именно это и делает IsInt(). Алгоритм try/except перехватывает исключение, которое возбуждается, когда строка не может быть преобразована в целое, и превращает ее в безвредный возврат 0. Оператор else, который выполняется только тогда, когда ни одно исключение не возбуждается в операторе try, возвращает 1, если со строкой все в порядке.

Не заблуждайтесь относительно слова «исключение» или того, что в других языках считается хорошим стилем программирования. Использование исключений и try/except — полезная идиома Python.

2. Константы в Python

Свободный Python позволит вам присвоить новое значение любой переменной; все же, существует экземпляр, в котором вы можете защитить свои переменные.

Отвечает: Алекс Мартелли

Вам необходимо определить переменные на уровне модуля, как, например, «именованные константы» («named constants»), которым клиентский код не может случайно присвоить новые значения.

По желанию на Python любой переменной может быть присвоено новое значение. Модули не позволяют вам определять специальные методы, как, например, __setattr__ экземпляра, чтобы предотвратить переприсвоение атрибута. Легкое решение (на Python 2.1 и выше) — использовать экземпляр в качестве «модуля».

Python 2.1 и выше больше не требует, чтобы элементы в sys.modules были объектами модуля. Вы можете установить там объект экземпляра и воспользоваться специальными методами доступа к атрибуту, в то время как клиентский код по-прежнему будет добираться к нему с import somename. Возможно, вам покажется, что это скорее относится к «питоновской» идиоме Singleton (однако, см. также «Singleton? Да не нужен нам этот жалкий Singleton: метод Борга»). Заметьте, что этот «рецепт» обеспечивает постоянное связывание с данным именем, но не неизменяемость объекта, что совершенное другой вопрос.

3. Singleton? Да не нужен нам этот жалкий Singleton: метод Борга (Borg)

Начинающие программисты неизменно спрашивают, как писать Singleton на Python. Страница, созданная Jon Bentley, Martelli, предлагает нам этот великолепный образец программирования на Python.

Отвечает: Алекс Мартелли

Вы подумали, что хотите гарантировать, что создается только один экземпляр класса, но затем осознали, что на самом деле вам не столько важно id() экземпляров, сколько их состояние и поведение.

У паттерного проектирования (design pattern, DP) Singleton притягательное имя, но неверный фокус: на индивидуальность, а не состояние. Метод Борга вместо этого предполагает, что все экземпляры разделяют общее состояние, а Python позволяет добиться этого без малейших усилий.

Заметьте, что __getattr__ и __setattr__ не задействованы — они могут быть определены независимо, с какой бы то ни было иной целью вам не захотелось, либо оставлены неопределенными (а сам __setattr__, если он определен, не вызывается для переприсваивания __dict__). Это работает только с «классическими классами» (Python 2.1 или ниже, или для классов, не наследующихся от встроенных типов Python 2.2 или выше), поскольку их экземпляры хранят все их поэкземплярное состояние в классах self__dict. Классы -2.2 с self. __slots__ не поддерживает эту идиому столь же гладко (при желании вы можете использовать функции установки/получения значений (getters/setters) для таких расширенных, неклассических классов, чтобы управиться с этим вопросом, но придерживаться «классических классов» для этих потребностей может быть проще всего).

Паттерное проектирование Singleton в основном гарантирует, что создается только один экземпляр определенного класса. Оно получило притягательное имя (как и общее признание за то, что пытается управиться с часто присутствующими смыслами), и поэтому оно чрезвычайно популярно. Однако, судя по моему опыту, очень часто такое проектирование не лучшее решение для тех смыслов — оно отображает различные типы проблем в различных объектах — моделей. Что мы действительно хотели бы — и это характерно — так это возможность создания стольких экземпляров, сколько необходимо, но всех с общим состоянием. Кого волнует индивидуальность и поведение? Состояние — вот что нас обычно беспокоит. Этот альтернативный Шаблон (Pattern) был назван Моносостоянием (Monostate). В связи с этим я хотел бы назвать Singleton «Горцем» («Highlander»), поскольку «может быть только один».

Существует множество способов реализации Моносостояния на Python, но подход Борга зачастую лучше всего. Его главная сила — простота. Поскольку self.__dict__ любого экземпляра (на Python 2.1 или ниже, или для классических классов на Python 2.2) может быть присвоено новое значение, просто переприсвойте его в __init__ словарю класса-атрибута — и все! Теперь любая ссылка или присвоение атрибута экземпляра будет действовать одинаково на все экземпляры — «мы все едины», и всё такое прочее. Дэвид Эшер (David Ascher) предложил для этого подхода очень подходящее имя — «Борг». Это не шаблон, поскольку во время опубликования у него не было общеизвестных пользователей. Два или более отдельных известных пользователей — необходимые предварительные условия паттерного проектирования!

Называть этот «рецепт» «Единичный предметом» («a Singleton») также глупо, как считать навес зонтиком. Они оба могут использоваться с одинаковой целью (вы можете прогуливаться, не мокнув под дождем) — разрешать схожие смыслы, выражаясь языком паттерного проектирования — но поскольку они делают это совершенно по-разному, они не являются экземплярами одного и того же шаблона. Во всяком случае, как упоминалось выше, Борг подобен альтернативному паттерному проектированию Моносостояния Singleton (но Моносостояние — это паттерное проектирование, а Борг им не является, и, в самом деле, Моносостояние Python может просто прекрасно существовать и не являясь Боргом).

По непонятной для меня причине люди часто объединяют проблемы, относящееся к Боргу и «Горцу» (Highlander), с другими вопросами, которые являются ортогональными, как, например, управление доступом и — особенно — доступ из многочисленных нитей. Если вам нужно контролировать обращение к объекту, для этой задачи все равно, имеется ли один или двадцать три экземпляра класса этого объекта, как и то, ли разделяют эти многочисленные экземпляры общее состояние или нет. «Разделяй и властвуй» — вот эффективный подход к решению проблем — чтобы упростить проблемы, «раскладывайте» их на составляющие. Примером же подхода «объединяй и мучайся» является соединение нескольких аспектов, приводящее к усложнению проблем.

4. Параметры функции, связанные с curry

Что за поваренная книга без рецепта приготовления блюда, приправленного карри, острой индийской приправой? Эта распространенная идиома программирования придает вашим программам аромат ясности.

Отвечают: Скотт Дэвид Дэниэлз, Бен Уолфсон, Ник Перкинз, Алекс Мартелли

Вам необходимо обернуть функцию, или другую вызываемую структуру, получить еще одну вызываемую структуру с меньшим числом формальных аргументов, сохраняя значения некоторых первоначальных аргументов без изменения — точно так, как когда вам необходимо заполнять вызываемую структуру, чтобы создать другую.

Карринг (currying) — это метод, названый в честь великого математика Хаскелла Карри (Haskell Curry), который позволяет связывать аргументы с функцией и ожидать, пока остальные аргументы не появятся позже. Вы «приправляете» («curry in») функцию несколькими первыми параметрами, и у вас появляется функция, которая принимает последующие параметры в качестве аргументов, а затем вызывает исходные со всеми этими параметрами. Этот «рецепт» использует экземпляр класса для того, чтобы держать каррированые аргументы, пока они не будут нужны для использования. Например:

Карринг часто выполняется с lambda формами, но выделенный класс яснее и более удобочитаем. Типичное использование curry — конструирование функций обратного вызова (callback functions) для операций GUI. Когда операция в действительности не заслуживает нового имени функции, curry может быть полезен при создании таких маленьких функций. Это может быть верно для кнопок Tkinter, например:

Curry можно также интерактивно использовать для создания версий ваших функций с соответствующими отладочными значениями по умолчанию или начальными параметрами, заполняемыми для вашего текущего случая. Например, работа по отладке базы данных могла бы начаться с установки:

Если вы создаете функцию для постоянного использования, и есть возможность выбора имени, форма def fun(… определения функции часто более удобочитаема и легко расширяется. Curry следует использовать тогда, когда вы чувствуете, что с ним код будет более ясным, чем без него. Обычно это подчеркивает, что вы предоставляете параметры только в «обычно используемую» (в этом приложении) функцию, а не предоставляете отдельную обработку.

Вы можете передавать конструктор класса, чтобы создать иллюзию производного класса:

Разумеется, BlueWindow().__class__ по-прежнему Windows, а не производный класс, но если вы меняете только параметры по умолчанию, а не поведение, в любом случае карринг более уместен, чем задание производного класса. Кроме того, вы можете передавать дополнительные параметры в каррированый конструктор.

5. Факториал с lambda


Этот «рецепт» — всего лишь шутка. Он несколько искусный, и мы сомневались, показывать ли его вам, но не смогли удержаться: lambda, рекурсия, трехместный оператор (ternary operator) — все в одной строке, определенно, от этого закружится голова любого преподавателя курса «Основы программирования».

Отвечает: Анураг Уния

Вы хотите написать рекурсивную функцию, как, например, факториал, используя лямбда. (Возможно, вы поспорили, что это можно сделать!)

Этот «рецепт» реализует рекурсивное определение функции факториала в виде lambda формы. Поскольку lambda формы должны быть выражениями, это несколько мудрено. Директива if/else не допускается внутри выражения. Все же, закороченная форма идиомы Python для «условного (трехместного) оператора» справляется с этим (другие способы моделирования трехместного оператора, как закороченного, так и нет, см. в «Моделирование трехместного оператора» в «Справочном руководстве по Python»).

Реальная проблема, разумеется, состоит в том, что раз сильная сторона lambda в создании безымянных функций, то, как же мы выполняем рекурсию? Именно благодаря этому моменту данного «рецепта» вы однозначно можете выиграть выпивку у своих друзей и знакомых, которые используют Python, но опрометчиво не прочитали от корки до корки это «Справочное руководство по Python». Разумеется, не забудьте сказать, что в условиях пари упоминается только lambda и не говорится, что результирующая функция должны быть оставлена безымянной! Некоторые решат, что вы жульничаете, но мы, «питоновцы», предпочитаем считать себя группой прагматиков.

6. Бросание игральных костей

Мы не уверены, понравится ли этот «рецепт» за его оригинальность, или же мы возненавидим его за его неясность! Он может быть запутанным, но если ваш цикл for только суммирует объекты, подумайте, как упростить этот «рецепт».

Вам нужно генерировать псевдослучайные числа, симулирующие бросание нескольких игральных костей, при условии, что число костей и число сторон каждой кости являются параметрами.

Этот «рецепт» представляет простую, но изящную функцию, позволяющую генерировать случайные числа с помощью симуляции игры в кости. Число костей и число сторон каждой кости — параметры этой функции. Для того, чтобы бросить 4d6 (четыре кости с шестью сторонами) вам потребовалось бы вызвать функцию dice(4,6). Симуляция бросания кости очень хороший способ генерации случайного числа с ожидаемым «биномиальным» профилем. Например, 4d6 будет генерировать кривую (правда, дискретную) вероятности колоколообразной формы со средним 10,5.

Попробовав более «ручной» подход (цикл for c накапливающим сумматором), я обнаружил, что упрощение повышает скорость. Возможно, эта реализация могла бы быть еще более быстрой, поскольку я не профилировал ее слишком энергично; для моих целей она достаточно быстрая :).

7. Выполните вызов метода для RPC (удаленного вызова процедуры), основанного на XML

Вам необходимо выполнить вызов метода на сервере RPC, основанного на XML.

RPC, основанный на XML — простой и легкий подход к распределенной обработке библиотеки xmlrpclib, которая позволяет легко писать на Python клиентов RPC на XML и является частью базовой библиотеки Python начиная с Python 2.2, хотя вы можете найти ее для более «древних» версий Python на:

Этот «рецепт» использует сервис Meerkat от O’Reilly, предназначенный для объединения содержимого, как, например, новостей и объявлений о продуктах. А именно, «рецепт» запрашивает у Meerkat пять самых последних элементов, упоминая либо «Python», либо «python». Если вы попробуете это, имейте в виду, что время ответа от Meerkat может быть очень различным в зависимости от качества соединения, времени суток и уровня трафика через Интернет: если требуется много времени для ответа на этот скрип, это вовсе не значит, что вы сделали что-то неправильно — просто вам необходимо набраться терпения!

Как устроен Python. Гид для разработчиков, программистов и интересующихся. М. Харрисон (2020)

Python в моде! Это самый популярный язык программирования. Вакансии для Pythonразработчиков входят в список самых высокооплачиваемых, а благодаря бурному развитию обработки данных, знание Python становится одним из самых востребованных навыков в среде аналитиков.
Python — невероятный язык, популярный во многих областях. Он используется для автоматизации простых и сложных задач, цифровой обработки, веб-разработки, игр. Независимо от того, перешли ли вы на Python с другого языка, руководите группой программистов, работающих на Python, или хотите расширить свое понимание, имеет смысл подойти к изучению Python со всей серьезностью.
Готовы начать карьеру питониста? Не теряйте времени на поиск информации, перелопачивая блоги и сайты, списки рассылок и группы. Мэтт Харрисон использует Python с 2000 года. Он занимался научными исследованиями, сборкой и тестированием, бизнес-аналитикой, хранением данных, а теперь делится своими знаниями как с простыми пользователями, так и с крупными корпорациями. Приобщитесь к передовому опыту и узнайте секреты внутренней кухни Python, доступные только профи, работающим с этим языком на протяжении многих лет.

Если вам понравилась эта книга поделитесь ею с друзьями, тем самым вы помогаете нам развиваться и добавлять всё больше интересных и нужным вам книг!

Первые шаги Python программиста

Дошли руки до Питона. Я не гуру и покажу вам основы Python. Сила любого программиста в хорошем знании основ. Глупо изучать сложные разделы языка если вы не знаете элементарных вещей. Вам советую пройти мои шаги и начать самостоятельное развитие. Если вы в прошлом PHP программист, то python вы изучите сравнительно легко. Я покажу вам переход с PHP на Python. Многие примеры будут написаны на РHP и Python. Очень часто говорят, что питон — лёгкий язык. Не верьте ). Он сложно устроен. Написать сайт на питоне сложнее чем на PHP.

Плюсы Python

  1. Короткий код
  2. Отсутствие знака ; в конце строк
  3. Синтаксический сахар
  4. Новые типы данных
  5. Подключаемые модули
  6. Внутренние модули
  7. PIP — система управления пакетами
  8. Крутые фреймворки: Django, Tornado
  9. Хорошо дружит с linux. Серверное программирование
  10. Многопоточность threading

Минусы Python

  1. Сложное администрирование. Непростая настройка окружения для ваших скриптов.
  2. Отсутствие констант
  3. Сложное внедрение кода python на веб страницы.
  4. Мало документации на русском языке

Сотрудники яндекса показали как используют код python. Благодаря короткому синтаксису они смогли обработать значение переменной 7-10 функциями. Причём визуально обработка переменной вытянулась в одну строку. Посмотрите на пример. Символ \ — это перенос строки. У меня код просто не поместился в окне.

На PHP подобное решение выглядит довольно громоздко. Сам язык python не является экзотикой. На django написаны многие сервисы yandex. Python любят использовать в google.

До выхода PHP 7 python считался самым быстрым языком для веба. Теперь трудно судить что быстрее? Возможно через некоторое время выйдет более быстрая версия python. Смотрите pdf-версию схемы обучения python. Её можно увеличить и рассмотреть.

Для обучения необходимо время. Скажу сразу, что нужно учить 1 год и более. Я потратил пол года и не смог выучить питон. Основы я уже понимаю. Знаю как пользоваться некоторыми модулями. Буду двигаться дальше.

Вы должны решить, что именно вам учить? Вам может, быть и не нужно ООП и сложные фреймворки? Вы можете легко писать скрипты при помощи процедурного стиля. Сам создатель питона Гвидо ван Россум рекомендует писать простым стилем и не усложнять скрипты.

Предлагаю вам на сайте stepik.org посмотреть 2 курса: Python: основы и применение, программирование на Python. Так у вас появится представление о Python. Потом советую почитать мои статьи.

Основы

  • Типы данных
    1. None(null)
    2. строки
    3. Числа
      • вещественные
      • целые
      • комплексные
    4. Исключения (exceptions)
    5. колекции
      • список(list)
      • кортеж(tuple)
      • множество(set)
      • неизменное множество(frozenset)
      • словарь(dict)
  • функции
    1. внутренние
      • Функции для работы со списками Python
      • Функции для работы со словарями Python
      • Функции для работы с множествами Python
      • Функции для работы со строками Python
    2. анонимные lambda
    3. пользовательские
    4. замыкания
    5. генераторы
    6. декораторы
  • Циклы
    1. for
    2. while
  • Условные операторы
    1. if-else

Модули

  1. numpy
  2. pillow
  3. pil
  4. itertools
  5. collection
  6. os
  7. sys
  8. json
  9. xml
  10. csv
  11. math
  12. re
  13. random
  14. configparser
  15. imghdr
  16. logging
  17. shutil
  18. pickle
  19. Базы данных
    • sqlite3
    • MySQLdb
    • postgresql
  20. кеширование
    • memcached
    • redis
  21. парсинг
    • urllib
    • urlparse
    • requests
  22. Время
    • calendar
    • datetime
    • time
  • Классы
    1. свойства
    2. методы
    3. Волшебные/магические методы
      • геттеры
      • сеттеры
    4. объекты
      • свойства
      • методы
    5. декораторы

Фреймворки

  • синхронные
    1. bottle
    2. flask
    3. django
  • асинхронные
    1. twisted
    2. tornado

Хочу вас предупредить, что то что вы видите — это только базовый набор. Модулей в разы больше. Фреймворков у python масса. Начните с самого простого. Основы — это то, с чего надо начать! Если смотреть на схему, то сложность нарастает сверху вниз. В схеме есть сложные разделы: фрейморки, парсинг. Парсинг сайтов и документов — сложное занятие. Тут без опыта тяжело писать код. Фреймворки — это особая тема для опытных программистов. Можно сделать вылазку и написать сайт на django. Если вы плохо знаете основы, то не сможете сделать сложный функционал. В django активно применяются декораторы. Вы должны легко писать пользовательские функции. Регулярные выражения Python применяются чуть ли ни на каждом шагу. Фрейворк постоянно требует подключения различных модулей. Игра стоит свеч!

Как стать Python-разработчиком: история Алексея Курылева

В отличие от многих моих коллег я не был рожден программистом. Я был рожден музыкантом. Я не учился программировать в ВУЗе и до определенного времени даже и не собирался связывать свою жизнь с IT.

Зато меня всегда привлекала Москва, с ее широкими тротуарами, длинными набережными и огромными парками. Но оказавшись там, ты чувствуешь потребность в деньгах более чем в любом другом городе нашей удивительной родины. В то время мой старший брат снимал квартиру вместе с двумя программистами, работающими в каком-то банке. Так, в одной из кухонных бесед, я первый раз погрузился в мир Python. С того момента прошло еще немало времени перед тем как я устроился на первую работу в качестве Python-developer.

Первые шаги в программировании

Так вот, оказавшись в Москве, мне нужно было искать работу, так как долго жить в гостях я не мог. На тот момент моих навыков хватило только чтобы устроиться работать в техподдержку одной крупной и безнравственной компании. Я принимал заявки по телефону и ходил туда-сюда по длинным коридорам здания, чтобы подключать мышки к системным блокам, которые по очереди вылетали из гнезд у всех сотрудников офиса.

Именно там, понимая абсурдность происходящего, я и написал свою первую программу. В свободное от рутины время я изучал возможности языка и писал скрипты для системного администрирования. Старшие админы быстро заметили это и стали мне давать задания написать ту или иную программу, и я с удивлением для себя обнаружил, что даже с моим минимальным опытом программирую я лучше их и в этом могу быть им полезен.

Первая работа

На удивление, я никогда не работал junior-ом. Сразу в middle пошел. Но попытки устроиться младшим разработчиком у меня были. Я хорошо помню то собеседование.

Два прекрасно образованных программиста (что забавно, это были муж и жена) целых два часа тестировали мои знания и мышление, после чего сделали вывод, что знаний у меня явно недостаточно, но мне не отказали, а дали список литературы и отправили доучиваться. Через две недели я вновь пришел на собеседование и продемонстрировал фантастическую способность к обучению, ответив на множество вопросов, на которые прежде ответить не мог. На следующий день мне позвонили и сказали, что я принят. Мне озвучили зарплату, которой мне не хватило бы даже на аренду жилья и еду, не говоря уже о каких-то излишествах. Я сразу отказался и ни разу не пожалел об этом, так как устроился системным администратором в компанию с мировым именем, где и продолжил самообучение как программист. Из этой истории я извлек один важный момент — ничто так хорошо не направляет и не подталкивает как собеседование!

Мастер Йода рекомендует:  Ruby on Rails Making Programmers Happy

А что дальше

В какой-то момент, устав от офисной жизни и работы админом, я скопил немного денег и на полгода уехал путешествовать в Индию. Ох, если бы я мог описать что это были за полгода, то не хватило бы и книги, не то что этой статьи. Вернувшись, я уже знал, что буду снова пробовать устроиться работать программистом, и на этот раз удача улыбнулась мне, да и я был куда лучше для этого готов. За полгода путешествий я очень-очень хорошо подтянул разговорный английский, что сейчас мне ежедневно помогает в общении с коллегами. Попасть в языковую среду оказалось куда эффективнее любых учебников (кстати тоже самое можно сказать и о программировании). Но прыгать туда лучше уже понимая основы, иначе те условия, в которых можно стать продвинутым, вы будете использовать для изучения азов.

Так вот. На моей первой работе программистом я был единственным бекенд-разработчиком в компании! Вот уж хуже не придумаешь! Ну, что хотел, то и получил. Зато на второй работе я попал в замечательный коллектив, где работали настоящие профессионалы с огромным опытом. Благодаря им я приобрел культуру кода и узнал про высокие стандарты в разработке. Миша Корсаков и Андрей Беляк — респект и уважуха!

Сейчас

А сейчас я работаю удаленно в одной международной компании и в этом есть свои плюсы! Только не подумайте, что я сейчас лежу на пляже с ноутбуком и наслаждаюсь жизнью по полной. Я все также много работаю и много устаю, но в офис ходить не нужно. Живу в Питере, иногда путешествую. Успел пожить в Португалии, в Италии, в Грузии, но не скажу, что я там как-то особо отдыхал. Организация путешествия накладывает много дополнительных сложностей, и в сочетании с работой это может быть в два раза тяжелее, чем работа из дома или офиса. Но увидеть можно очень много нового, красивого и интересного. И это явный плюс!

Менторство

А мое менторство началось очень забавным образом и без моего участия. Как-то раз я был в гостях у друга и случайно забыл у него книжку по Python и Django. А в следующий раз встретились мы только через год, и тогда он меня удивил. Говорит, а я теперь работаю программистом! Помнишь ты у меня книжку забыл, так вот я ее прочитал, сделал по ней свой сайт и недавно получил первую работу.

Позже мое менторство продолжилось тем, что я стал обучать одного своего друга. Несмотря на то, что он почти каждый день проводит на другой работе, наше дело идет очень быстро и хорошо. Первая работа программистом не за горами!

Как стать успешным Python разработчиком? Алексей Курылёв поделится опытом как с начинающими, так и с опытными программистами Нанять

Вопросы

Какой совет дашь новичкам, который редко встречается или считается необычным, спорным?

Вписывайтесь в любую движуху! Не упускайте ни одной возможности практиковаться! Будьте открыты всегда и к любым предложениям!

И что очень важно:

“Встретив двусмысленность, отбрось искушение угадать.” — zen of python

Как ты сохраняешь свои навыки актуальными? Как постоянно растёшь и становишься лучше как разработчик?

Ну, работа не позволяет становиться неактуальным. Каждый день приходится делать что-то новое. Ну, и читаю, конечно. Изучаю другие языки. Общаюсь с другими разработчиками. Разрабатываю в команде с друзьями разные веб-сервисы, без зарплаты, просто ради интереса. И отдыхаю побольше при возможности, это тоже необходимо, так саморазвитие идет легче и быстрее.

Топ 3 книжек для новичка
  • Марк Саммерфилд — «Программирование на Python 3. Подробное руководство»
  • Уэсли Чан, Пол Биссекс, Джеффри Форсье — “Django. Разработка веб-приложений на Python”
  • Роберт Мартин — “Чистый Код” — Читайте ее даже если не понимаете Java, там очень много просто хороших советов. А заодно и Java начнете изучать.
Фото рабочего стола

Об эффективности обучения у Алексея и остальных менторов mkdev мы рассказывали в цифрах подписчикам нашей рассылки. Получить отчёт об успехах наших учеников ты можешь, подписавшись через эту форму:

Скачать книги для Python программиста от новичка до профи

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

Чистый Python. Тонкости программирования для профи (2020)

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

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

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

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

Изучаем Python. 4-е издание (2011)

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

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

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

Учим Python, делая крутые игры (2020)

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

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

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

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

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

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

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

Решение задач на компьютере. Электричество и магнетизм (2020)

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

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

Data Science. Наука о данных с нуля (2020)

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

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

Для аналитиков данных.

Глубокое обучение на Python (2020)

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

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

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

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

Соответствует требованиям Федерального государственного образовательного стандарта высшего образования последнего поколения.

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

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

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

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

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

Крупномасштабное машинное обучение вместе с Python (2020)

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

Машинное обучение с использованием библиотеки Н2О (2020)

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

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

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

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

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

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

Основы программирования на языке Python (2020)

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

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

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

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

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

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

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

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

Машинное обучение (2020)

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

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

Изучаем программирование на Python (2020)

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

Легкий способ выучить Python (2020)

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

Изучаем Python. 3-е издание (2009)

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

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

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

Программирование на Python. 2-е издание (2002)

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

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

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

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

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

Добавить комментарий