Python практики для написания эффективного кода

Оглавление (нажмите, чтобы открыть):

Бретт Слаткин «Секреты Python. 59 рекомендаций по написанию эффективного кода» — рецензия MaxKirov

Больше рецензий

3.5 Не забудьте сказать всем, что это секрет.

Эту книгу мне рекомендовал коллега. Конечно, добрался я до этой книги не сразу, но, поддавшись его хорошему отзыву, прочитал. И я вряд порекомендую эту книгу кому-нибудь: чего-то нового я узнал немного, а некоторые советы вызывают у меня скепсис. И никаких секретов здесь нет.

Сразу скажу, что я и в целом не любитель технической литературы из разряда cookbook’ов. С одной стороны, такие книги хороши для беглого просмотра, чтобы найти какие-то конкретные приемы, но читать их «от корки до корки» как обыкновенные книги практически невозможно. Ну и соответственно, они практически бесполезны, если ты даже не знаешь, что искать. С другой стороны — если читать «по диагонали», то можно пропустить что-то действтельно стоящее.

В этом плане книга «Секреты Python» неплоха: она дает не только сухую выжимку того, как делать правильно, но и предлагает контекст, объясняющий почему стоит делать именно так (хотя с этими выкладками тоже не всегда можно согласиться). Но к форме подачи материала у меня претензий, в принципе, нет. А вот содержание, как и «для кого написана эта книга», ряд вопросов вызывает.

Я вспоминаю проблемы, с которыми сталкивался, когда я только-только действительно учился писать на Python свои проекты и понимаю, что содержимое этой книги между моих ушей не задержалось бы. На мой взгляд, для совсем-совсем начинающих, для кого Python — первый язык программирования — эта книга не подойдет, особенно если рядом нет более опытных коллег. Некоторые вопросы разработки, или соглашения в коде, которые затрагиваются в «Секретах Python» — точно не для человека, который только начал программировать несколько месяцев назад. Кроме того, зачастую, многие соглашения или приемы в коде зависят от специфики конкретных проектов и команд или используемых технологий. Опять же, тогда это все можно узнать у команды, в том числе, почему были сделаны те или иные решения. Так что в этом книга новичку не помощник, хотя, без сомнения, найдутся и советы, подходящие неофиту.

Если же брать более опытных разработчиков относительно тех же рекомендаций — то, скорее всего, они и так всё это знают. Можно много спорить о том, насколько действительно работают подходы из разряда «чистый код», можно возразить, что знать и делать — это разные вещи. Но, как мне кажется, из реальной практики весь этот опыт замечательно кристаллизуется, даже если проектов было не очень много и они были несложными.

Ну и некоторые советы иначе как вредными я не назову.

Например, раздел про динамические импорты. В духе законов Мёрфи, я склонен считать, что если что-то может быть сделано неправильно, то оно будет сделано неправильно. И, технически, это будет работать, потому что интерпретатор это вам позволяет. С точки зрения того же PEP8 — официального соглашения по написанию кода на Python, так делать нельзя. Понятно, что перенести пару строк внутрь функции/метода практически всегда проще, чем отрефакторить неправильно разбитый модуль. Вероятность возвращения к этому вопросу после быстрого исправления, конечно, зависит от команды, и в целом равна вероятности встретить динозавра — либо исправят, либо нет. В то же время, динамические импорты — это отличный способ создать себе источник ошибок при дальнейшем развитии кодовой базы.

Или, целая глава посвящена метаклассам. В книге Fluent Python прекрасно объяснено, когда нужно ими пользоваться. Не могу не привети цитату Тима Питерса:

«Метаклассы – это магия, о которой 99% пользователей не стоит даже задумываться. Если вам интересно, нужны ли они вам – тогда точно нет. Люди, которым они на самом деле нужны, знают, зачем, и что с ними делать.»

И действительно, фреймворки пишут несравненно реже, чем прикладной код.

Наверное, популярные книги по психологии и кошелек Миллера меня совершенно разбаловали, но 59 рекомендаций — это странно. Странное число (почему не 60, почему не 57, почему не 100?), странное количество для запоминания. Но это я уже придираюсь.

Кроме формы подачи материала, хочу подчеркнуть ещё одно достоинство книги: она написана компактно. Поэтому с ней несложно ознакомиться за пару часов, даже если вы, как и я, читаете медленно. И после этого уже самостоятельно сделать вывод, какие рекомендации пробовать применить, если ранее вы их не использовали.

Бесплатная электронная библиотека. Скачать книги бесплатно!

Наша электронная библиотека Bookskeeper.ru — это интернет-витрина, где любой посетитель может публиковать электронные варианты книг, журналов, газет, комиксов, в общем, любой литературы со ссылками для медленного, но бесплатного скачивания с файлообменников.

В нашем книжном хранилище Вы всегда найдете литературу на любой вкус человека любого возраста — от детских комиксов и расскрасок до серьезной научной литературы.

Посоветуйте хороших практик написания кода на python

Делаю свой проект на питоне и замечаю, что со временем он так разрастается, что уже становится тяжело ориентироваться в коде, хотя стараюсь делать аккуратно и модульно.

Посоветуйте хороших практик написания кода на питоне (т.е. языке с динамической типизацией) чтобы код оставался понятным со временем.

что со временем он так разрастается, что уже становится тяжело ориентироваться в коде

Это проблема любого кода, питон тут не причём.

Докстринги, код функции или метода не больше, чем на страницу, один файл — один класс. Модульность, выносить общие утилиты типа логгеров в отдельные проекты и т.п.

Посоветуйте хороших практик написания кода на питоне (т.е. языке с динамической типизацией)

  1. Делать тесты.
  2. Писать код так, чтобы легче было на него писать тесты. Например, отделять логику от GUI.

Посоветуйте хороших практик написания кода на питоне (т.е. языке с динамической типизацией)

В конторе юзаем mypy со включенным disallow_untyped_defs, очень помогает.

не писать код на питоне

А на чём тогда писать? Всё тлен, питон вечен.

Это же скриптота безтиповая, зачем на нем что то большое (относительно) писать?

Ну-ну, с жс не перепутал? И. внезапно на жс успешно пишут больше.

Выбирать для модулей проекта наиболее подходящие языки и технологии, а не ограничиваться лишь одним питоном, и следовать тому, что написали в первом комментарии.

Лол, у тебя отравление жабкой.

Детские вопросы задаёшь, здесь решают не технические соображения, а бизнес.

Пиши докстринги, юзай тайпхинты. А вообще, всё от домена и используемых фреймворков зависит. Что пишешь-то?

ООП паттерны же!

Неа, просто лень было писать развёрнуто. Что в одном модуле — классы или функции должны быть логически связаны, и если мелкие, то можно и десяток, а «многострочных» лучше поменьше.

Но, если подходить с точки зрения личного опыта, основное в голове и тут уже ничего не поделаешь, никакие практики не помогут.

Ты сам-то пробовал?

Ну, CppForever рассказывал что норм всё.

От mypy вроде не горела сильно задница, но я много не писал с ним.

Так, конечно, куда приятнее писать, чем совсем без типов.

со временем он так разрастается, что уже становится тяжело ориентироваться в коде

Признак того, что этап прототипа пройден и надо переписать на продакшен-язык.

Тут в треде сказали про отравление жабкой, так вот, именно отравиться и нужно — или если конкретнее, можно посмотреть как это происходит в мирах больших проектов (в том числе на жабке, да) и сделать так же.

В том числе, например, юзать интерфейсы для отделения реализации от структуры кода, в питоне для этого есть прекрасный модуль `abc`.

Так же не забывать про `ioc`, не знаю какие есть прикольные для этого библиотеки, можно как минимум просто в едином файле инстанцированием сервисов и передачей их друг в друга описать зависимости.

Я бы сказал, что нужно подумать над индексацией проекта, над каким-нибудь единым принципом который будет помогать локализовывать место с конкретной логикой.

Посоветуйте хороших практик написания кода на питоне

Тут не обязательно искать именно на питоне — мы живём в одном мире, и его правила и законы едины для всего. Лучше смотреть именно в эту сторону, в сторону общих принципов, не завязывая мышления на одной из тысяч технологий.

А можешь схему показать того, как разбиваешь?

Даже близко не норм.

«Лучше чем ничего» — исчерпывающая характеристика.

Признак того, что этап прототипа пройден и надо переписать на продакшен-язык.

Обилие библиотек под python иногда приводит к тому, что их тянут в проект все подряд, а потом на другом языке аналог подобрать не получается.

Посоветуйте хороших практик написания кода на python

Поменять питон на хаскель, например

Вот тут пробовали питон на раст заменить. Не понравилось. В 2 раза быстрее, но возни в несколько раз больше и код не читается. Если напишешь аналог кода на хаскеле, то можно будет о чем-то говорить.

И. внезапно на жс успешно пишут больше.

И это все пердит, переливается, жрет память и тормозит. Нет, не нужно на жс писать сложные вещи

он так разрастается, что уже становится тяжело ориентироваться в коде, хотя стараюсь делать аккуратно и модульно

Значит не стараешься. Когда делают аккуратно и модульно, «ориентироваться в коде» вообще не нужно, потому что единицей изменения будет один модуль помещающийся на экран.

на питоне (т.е. языке с динамической типизацией)

Для начала, не использовать его как язык с динамической типизацией. Т.е. аннотации типов + mypy —strict .

этот смешной опус говорит не о питоне, а что раст не имеет ни оберток к ML-фреймворкам ни своего приличного.

и нафига для клея ML-моделей статический язык, если современные фреймворки могут сами компилировать модели, а размерности тензоров плохо типизируются. в общем задача не показательна

хорошей практики на питоне вообще не может быть. Самое лучшее это Visual Basic. Там идеальный код. Как по написанию так и по чтению.

вы не хотите его опубликовать на гитхабе, чтобы пользователи могли его помогать дорабатывать, писать issue?

Писать код под тесты и логи. Тесты вообще желательно писать перед кодом по возможности.

Код, который хорошо покрывается модульными тестами — автоматически получается модульным.

Если по тестам и логам не удаётся найти проблемы в коде, особоенно на чём то высокоуровневом — это тревожный звоночек. Тут либо недостаток бюджета, либо низкоквалифицированные разработчики.

Есть ещё один интересный нюанс — с течением времени, если индивид развивается, даже его собственные поделки начинают ему напоминать говнеццо.

Есть ещё один интересный нюанс — с течением времени, если индивид развивается, даже его собственные поделки начинают ему напоминать говнеццо.

Да, это норма. Если от своих старых поделок не тянет блевать, значит ты уже кончился как инженер. Я вот давно уже кончился.

Чтоб не разрастался, ищи сторонние библиотеки или даже в батарейках и заменяй ими своими костыли. Например, используй logging вместо кастомых трейсов, очень гибкая и мощная штука. В батарейках вообще дохренища полезных кирпичиков, практически любая проблема, загугленная на stackoverflow приведёт тебя в стандартную библиотеку. Используй питонью функциональщину по максимуму (пока позволяет читабельность), многие циклы успешно сворачиваются в короткие однострочники. Используй декораторы. Используй contextmanager. Вообще углублённо изучать инструменты, с которыми работаешь — это для любых языков, естественно.

Оставшийся код разделяй на чистые/абстрактные классы/функции без побочных эффектов, которые оперируют только данными и легко покрываются тестами + постоянно прогоняются регрешн-тесты и проверяется покрытие. Используй моки (см. IoC).

Оставшиеся грязные огрызки с побочными эффектами (гуй, работа с файловой системой/сетью и т.п.) переписывай так, чтобы использовали твои чистые функции через IoC. Их должно оставаться совсем ничего, если их всё ещё много — там где-то вмешана логика, продолжай вырезать её в чистый код. Если в огрызках много данных (словари, наборы паттернов), их лучше отделить от кода или вообще вынести в отдельные файлы. Если паттернов очень много, возможно, проще использовать парсеры с грамматиками (я использую parsimoniuos, например).

Пиши комменты (материалов про то, как правильно комментировать код, в интернетах валом). Если можно комментов избежать с помощью читабельных названий функций/классов/переменных — лучше делай так, коммент должен описывать «как оно работает», а не «что это вообще такое». Любой интерфейс должен стремиться выглядеть естественно и быть ожидаемым, даже если ты не помнишь формальную сигнатуру функции. Стандартная библиотека — хороший пример.

Пиши документацию, генерируй документацию, индексируй документацию, ищи по документации. Если есть утилиты — пиши для них usage и документируй каждый аргумент. Сохранит много времени позже, когда будешь пытаться угадать, что делает каждый из них. Если предполагается использование другими людьми — собирай фидбек. Часто реальные сценарии, предложенные пользователями, заставляют переписывать и интерфейсы, и код более гибким и удобным способом. Бывает и наборот, конечно — тогда проблема у тебя в архитектуре, начинай цикл декомпозиции ещё раз.

Мастер Йода рекомендует:  Как подключить таблицу стилей CSS к HTML

Постоянно прогоняй через coverage, линтеры и любые другие чекеры (тот же MyPy), которые найдёшь. Большинство метрик и проверок сами по себе — фуфел, но в системе они могут помочь найти неочевидные ошибки.

В идеале любое изменение в коде должно быть покрыто тестами, чтобы ошибки ловились до реального использования путём нажатия одной кнопки. Если не используешь VCS, начинай и включай такие проверки в хуках.

Если модули большие (или вообще один файл), срочно разбей их на части. Желательно почитать мануалы по декомпозиции, если нет ООП бэкграунда, обратить внимание на связность/связанность — то, о чём писал vvn_black — это не только для ООП работает, но и для любых интерфейсов. Если модулей получилось много, не бойся делать иерархическую структуру.

Десять полезных ресурсов и книг по Python

Итак, вы — развивающийся программист на Python. Чтобы развивать свои навыки, важно иметь под рукой подходящие ресурсы. Сайт Developer Tech подготовил подборку из десяти обязательных к прочтению книг, которые помогут стать профессиональным Python-разработчиком.

Дуг Хэллман. Python module of the week

Каждую неделю на сайте публикуют один новый модуль из библиотеки Python, с которым вы можете ознакомиться. Так как сам язык считается достаточно простым, а его библиотека огромной, это удачный способ получать или освежать знания. Сайт можно добавить в закладки, заходить на него раз в неделю и сделать частью процесса самообразования.

Лучано Рамальо. «Python. К вершинам мастерства»

Книга предназначена для достаточно опытных программистов и ориентирована в первую очередь на повышение уровня квалификации. Книга переведена на русский язык и ее можно заказать на ozon.ru. В Беларуси можно приобрести другие книги издательства O’Reilly. Например, «Простой Python. Современный стиль программирования» Билла Любановича.

Гвидо Ван Россум. Справочник по Python (the Python Language references)

Не так просто найти официальные ресурсы по Python, которые являлись бы хорошим подспорьем для программистов. Создатель и разработчик языка Гвидо Ван Россум предлагает отличное руководство. Оставьте его в своих закладках, чтобы обращаться к нему всякий раз, как возникнет потребность. Благодаря справочнику вы сможете либо найти решение проблемы, либо определитесь, куда двигаться дальше.

Бретт Слаткин. «Секреты Python. 59 рекомендаций по написанию эффективного кода»

Прочитав эту книгу, вы действительно получите 59 полезных рекомендаций. Каждая глава представляет собой урок по программированию, в которой код представлен так, как он выглядит на экране. Изложенные в книге примеры позволят разобраться с проблемой и найти пути её решения. Она переведена на русский язык и её можно приобрести в Беларуси.

Дэвид Бизли. «Python. Подробный справочник»

Эта книга является одним из лучших справочников по Python для опытного программиста. Пятое издание книги будет ориентирован на Python 3.6 и планируется к изданию во второй половине 2020 года. Четвертое издание переведено на русский язык.

CodeTriage

Если у вас есть желание поучаствовать в разработке конкретного проекта с открытым кодом, обратите внимание на этот ресурс. Он позволит найти и отобрать наиболее интересные проекты, протестировать их или же помочь в поиске и исправлении ошибок. Если вы новичок в разработке с открытым кодом, то CodeTriage может стать для вас удачным гидом.

Аристотелис Киттас. Intermediate Python Presentations

Презентации — страницы на Github, снабжённые комментариями автора. При более внимательном рассмотрении можно заметить, что они демонстрируют конкретные проблемы программирования на Python и способы их решения, а колкие комментарии программиста делают анализ более интересным.

/r/learnpython/

Одна из двух самых больших секций по обсуждению Python на Reddit. Вторая — /r/Python. Тут можно найти информацию о новых книгах и обсудить возникшие проблемы программирования. Также это хороший способ интегрироваться в сообщество разработчиков, отвечая на вопросы других пользователей. Напомним, что кроме reddit вы также можете использовать для общения с коллегами ресурс Stack Overflow.

PythonTutor

Этот инструмент наглядно демонстрирует, что происходит по мере выполнения каждой строки кода. Визуализация помогает быстрее найти логические ошибки, а также лучше понять работу Python. И, конечно, вы можете обсудить свою проблему с другими пользователями сайта и найти совместное решение.

Python Practice Projects

Еще один ресурс, который предлагает попрактиковаться в решении небольших задач на Python. Например, создать синтаксический анализатор командной строки, механизм шаблонов или написать (lisp)-интерпретатор. Вся необходимая для разработки той или иной команды информация находится на ресурсе. Если вы только обучаетесь Python или же занимаетесь программированием в свободное время, то сайт станет удачным подспорьем и поможет в завершении проекта, которым вы занимаетесь.

Где и как применить Python на практике? Три основные сферы его применения. Часть 2

Чтобы помочь вам разобраться в том, о чем я говорю, позвольте мне привести небольшой пример:

Допустим, вы работаете в компании, которая продает свою продукцию в Интернете. Как аналитик, вы должны будете построить вот такой график:

Основываясь на этом графике, можно сказать, что в это воскресенье мужчины купили 400 единиц условного продукта, а женщины около 350 единиц. Исходя из этого, вы должны придумать несколько возможных объяснений такой разницы.

Самое очевидное объяснение: продукт более популярен у мужчин, чем у женщин. Другим возможным объяснением может быть то, что размер графика оказался слишком мал, и эта разница вызвана чисто случайно. И еще одним возможным объяснением может быть то, что мужчины чаще покупают данный продукт в воскресенье по невыясненной причине.

Чтобы установить истинную причину, вы можете нарисовать другой график, подобный этому:

Вместо того, чтобы рассматривать данные только за воскресенье, мы рассматриваем данные за целую неделю. Как вы видите, разница довольно последовательна в различные дни.

Благодаря этому небольшому анализу, мы делаем вывод, что наиболее убедительным объяснением этой разницы является то, что продукт всего-навсего более популярен у мужчин, чем у женщин.

А что, если вы увидите такой график?

Что тогда объясняет такую разницу в воскресенье?

Вы могли бы предположить, что мужчины более склонны к приобретению данного продукта именно в воскресенье по какой-то причине. Или это просто совпадение.

Итак, это был упрощенный пример того, как может выглядеть анализ данных в реальном мире.

Работа по анализу данных, которой я занимался пока работал в Google и Microsoft, очень схожа с верхним примером — только данных было намного больше и анализ сложнее. Я использовал Python для анализа данных в Google, в Microsoft использовал JS.

В обоих компаниях я использовал SQL, чтобы вытащить данные из баз данных. Для визуализации данных я использовал Matplotlib (в Google) и D3.js (в Microsoft).

Анализ данных и визуализация в Python

Одной из самых популярных библиотек для визуализации данных является Matplotlib.

Эта библиотека станет отличным выбором для вас:

  • Вы сможете легко и достаточно быстро ее освоить
  • На ее основе построены многие другие библиотеки, например seaborn. Изучив Matplotlib, в будущем вам будет легче разобраться с другими библиотеками на его основе.

Как мне следует начать анализировать данные с помощью Python?

Сначала вам следует взяться за изучение фундаментальных принципов анализа и визуализации данных. Когда я искал в интернете достойные ресурсы по этой теме — я ничего не нашел. Поэтому, я сам записал обучающее видео на YouTube по этой теме:

Также я создал свой собственный курс по этой теме на Pluralsight, который вы можете пройти бесплатно, подписавшись на их 10-дневную бесплатную пробную версию.

Я бы рекомендовал вам посмотреть и то и другое.

Изучив основы анализа и визуализации данных, вам будет полезно также изучить основы статистики с таких сайтов, как Coursera и Khan Academy.

Скриптинг

Что такое скриптинг?

Скриптинг обычно используется при написании небольших программ для автоматизации простых задач. Позвольте мне привести пример из личного опыта:

Когда-то я работал в небольшом стартапе в Японии, в котором у нас была система поддержки электронной почты. Эта система нужна была нам для того, чтобы мы отвечали на всевозможные вопросы клиентов. И пока я там работал, мне приходилось подсчитывать количество писем, содержащих определенные ключевые слова, чтобы затем мы могли анализировать полученные письма.

Мы могли бы делать это вручную, но вместо этого я написал простой скрипт для автоматизации этой задачи.

В то время, для написания скрипта я использовал Ruby, однако Python также прекрасно подойдет для решения подобного рода задач. В данном случае его основным преимуществом перед Ruby будет простой синтаксис и скорость работы: вы можете быстро написать небольшой скрипт и протестировать его работу.

Что насчет встраиваемых систем?

Я не специалист по встраиваемым системам, но я точно знаю, что Python отлично работает с Rasberry Pi и пользуется популярность среди любителей подобного аппаратного обеспечения.

А как насчет разработки игр?

Вы можете использовать библиотеку PyGame для разработки игр, однако на практике ей пользуются не так уж часто. PyGame подойдет, если вы занимаетесь разработкой игр в качестве хобби или для создания небольшого проекта. Лично я бы не стал разрабатывать серьезный проект на ее основе.

Скорее, я бы рекомендовал вам начать с Unity на языке C #. Движок Unity является одним из самых популярных игровых движков в мире — это позволяет вам создавать игры для всех основных платформ, включая Mac, Windows, iOS и Android.

Что насчет приложений для ПК?

Вы можете писать приложения на Python для ПК, используя библиотеку Tkinter, однако это не самый популярный способ.

На сегодняшний день, для написания приложений для ПК, гораздо чаще используют такие языки, как Java, C # и C ++ . Совсем недавно, некоторые компании начали использовать JavaScript в качестве основного языка разработки.

Например, настольное приложение Slack было создано с помощью фреймворка Electron — который позволяет разрабатывать нативные графические приложения для настольных операционных систем с помощью веб-технологий.

Если бы мне пришлось писать приложение для ПК, то лично я бы использовал JavaScript — это позволило бы мне повторно использовать код из веб-версии. Тем не менее, я не специалист в разработке настольных приложений.

Python 3 или Python 2?

Я бы порекомендовал вам использовать Python 3, поскольку на сегодняшний день он более современен и популярен.

Разница между back-end и front-end кодом (на тот случай, если вы не можете в этом разобраться):

Предположим, вы хотите создать свой собственный проект — что-то вроде Instagram.

Сначала, вам придется написать frontend код для каждого типа устройств и ОС, которые вы будете поддерживать. Для этого вы можете использовать, например:

  • Swift для iOS
  • Java для Andro >Каждый из наборов кода будет использоваться в зависимости от используемого устройства или браузера. Он будет определять компоновку дизайна, как должны выглядеть кнопки при нажатии на них и т. д. То есть front-end код будет определять все, что касается графического интерфейса приложения.

Затем вам нужно позаботиться о возможности хранения информации и фотографий пользователей на своих серверах. Иначе пользователи просто не смогут просматривать фотографии и информацию других пользователей.

Вот здесь то нам и нужен back-end / server-side код. Вам нужно будет написать backend код, для возможности выполнения подобных операций:

  • Обрабатывать: кто на кого подписался и кому поставил лайк
  • Сжимать фотографии пользователей, чтобы они не занимали слишком много места на ваших серверах
  • Рекомендовать пользователям фотографии других пользователей и т. д.

Проще говоря, front-end код нужен для создания дизайна и интерфейса приложения или сайта. А back-end код обеспечивает взаимодействие с сервером. В этом и заключается разница между frontend и backend кодом.

Кстати, Python — не единственный хороший вариант для написания backend / server-side кода. Есть много других популярных и неплохих вариантов, которые вы можете использовать, включая Node.js, который основан на JavaScript.

Понравилась ли вам эта статья? Возможно, вам также понравится мой Youtube канал

У меня есть канал обучения программированию на YouTube, который называется CS Dojo с 440 000 + подписчиками, где я регулярно выпускаю качественный контент.

Например, вам могут понравиться эти видеоролики:

26 полезных приёмов и хитростей Python

Python — один из самых популярных и востребованных языков программирования. На это есть несколько причин:

  • Его легко изучить.
  • Он очень универсальный.
  • У него есть множество модулей и библиотек.

В процессе работы с Python каждый находит для себя какие-то полезные модули и приёмы. В этой подборке вы узнаете о некоторых полезных хитростях.

all и any

Одна из многих причин популярности Python — его читабельность и выразительность.

Часто шутят, что Python — это «исполняемый псевдокод». Однако когда вы можете писать код таким образом, становится сложно не согласиться:

bashplotlib

Хотите строить графики в консоли?

$ pip install bashplotlib

Стройте на здоровье.

collections

В Python есть классные встроенные типы данных, но порой они ведут себя не совсем так, как хотелось бы.

К счастью, во встроенной библиотеке Python есть модуль collections с удобными дополнительными типами данных:

Когда-нибудь задумывались о том, как заглянуть внутрь объекта в Python и посмотреть на его атрибуты? Конечно, задумывались.

18 ноября – 20 декабря, Москва, 43 990 ₽

Используем командную строку:

Это может пригодиться при интерактивной сессии в Python, а также для динамического изучения объектов и модулей, с которыми вы работаете.

emoji

$ pip install emoji

И не делайте вид, что не хотите попробовать:

from __future__ import

Одним из последствий популярности Python является то, что постоянно разрабатываются и выходят новые версии. Новые версии — новые возможности, но только не для вас, если вы пользуетесь устаревшей.

Впрочем, не всё так плохо. Модуль __future__ даёт возможность импортировать функциональность будущих версий Python. Это прямо как путешествие во времени, или магия:

geopy

Программистам может быть сложно ориентироваться в географии. Однако модуль geopy всё упрощает:

$ pip install geopy

Он работает путём абстрагирования API разных сервисов геокодирования. Этот модуль даёт возможность узнать полный адрес места, его долготу и широту и даже высоту.

Также в нём есть полезный класс Distance . Он высчитывает расстояние между двумя местами в удобной единице измерения.

howdoi

Зависли над какой-то проблемой и не можете вспомнить её решение? Нужно зайти на StackOverflow, но не хочется покидать терминал?

Тогда вам не обойтись без этого инструмента командной строки:

$ pip install howdoi

Задайте любой вопрос, и он постарается найти ответ на него:

Но будьте осторожны: он извлекает код из топовых ответов на StackOverflow и не всегда даёт полезную информацию:

$ howdoi exit vim

inspect

Модуль inspect пригодится для понимания того, что происходит за кулисами в Python. Вы даже можете вызывать его методы на них самих!

Ниже используется метод inspect.getsource() для вывода его собственного исходного кода. Также используется метод inspect.getmodule() для вывода модуля, в котором его определили.

Последняя команда выводит номер строки, на которой она сама находится:

Конечно, кроме таких банальных применений этот модуль может оказаться полезным для понимания того, что делает ваш код. Также вы можете использовать его, чтобы писать самодокументированный код.

Библиотека Jedi предназначена для автодополнения и анализа кода. Она ускоряет процесс написания кода и делает его более продуктивным.

Если вы не разрабатываете свою IDE, то вам, наверное, будет более интересно использовать Jedi в качестве расширения редактора. К счастью, уже есть много вариантов.

Возможно, вы уже встречались с Jedi — IPython использует эту библиотеку для автодополнения.

**kwargs

Когда изучаешь любой язык, на пути встречается множество краеугольных камней. В случае с Python понимание таинственного синтаксиса **kwargs можно считать одним из них.

Две звёздочки впереди объекта словаря дают возможность передавать в функцию содержимое этого словаря как именованные аргументы.

Ключи словаря — это имена аргументов, а значения передаются в функцию. Вам даже не обязательно называть его kwargs :

Это полезно в тех случаях, когда ваши функции должны обрабатывать именованные аргументы, не определённые заранее.

Прим.перев. Также это может пригодиться при написании функций-обёрток, которые передают все аргументы другой функции.

Генераторы списков

Ещё одна классная особенность Python, дающая возможность быстро создавать списки. Такие выражения позволяют легко писать чистый код, который читается почти как естественный язык:

У Python есть хорошая встроенная поддержка функционального программирования. Одной из самых полезных возможностей является функция map() , особенно в сочетании с лямбда-функциями:

Здесь map() применяет простую лямбда-функцию на каждом элементе x и возвращает объект map , который можно преобразовать в какой-нибудь итерируемый объект вроде списка или кортежа.

newspaper3k

Если вы ещё с ним не встречались, то приготовьтесь к тому, что модуль newspaper снесёт вам крышу.

Он даёт возможность извлекать статьи и связанные мета-данные из множества разных источников. Можно извлечь изображения, текст и имена авторов.

В нём даже есть встроенная NLP-функциональность.

Поэтому, если вы собирались использовать BeautifulSoup или другую библиотеку для вебскрапинга в своём следующем проекте, лучше сэкономьте своё время и силы и установите newspaper:

$ pip install newspaper3k

Перегрузка операторов

В Python есть поддержка перегрузки операторов — одной из тех штук, о которых говорят все настоящие computer-scientis’ы.

На самом деле идея проста. Когда-нибудь задумывались, почему Python позволяет использовать оператор + как для сложения чисел, так и для конкатенации строк? За этим как раз и стоит перегрузка операторов.

Вы можете определять объекты, которые используют стандартные символы операторов любым образом. Это позволяет применять их в контексте объектов, с которыми вы работаете:

pprint

Стандартная функция Python print() делает своё дело. Но если попытаться вывести какой-нибудь большой вложенный объект, результат будет выглядеть не очень приятно.

Здесь на помощь приходит модуль из стандартной библиотеки pprint (pretty print). С его помощью можно выводить объекты со сложной структурой в читабельном виде.

Мастхэв для любого Python-разработчика, работающего с нестандартными структурами данных:

Queue

Python поддерживает многопоточность, в использовании которой помогает стандартный модуль Queue.

Он позволяет реализовывать такую структуру данных, как очередь. Очереди позволяют добавлять и извлекать элементы согласно определённому правилу.

Очереди «первым пришёл — первым ушёл» («first in, first out», FIFO) позволяют извлекать объекты в порядке их добавления. Из очередей «последним пришёл — первым ушёл» («last in, first out», LIFO) можно извлекать последние добавленные объекты.

Наконец, приоритетные очереди позволяют извлекать объекты согласно порядку их сортировки.

Здесь можно посмотреть на пример использования очередей в многопоточном программировании на Python.

__repr__

При определении класса или объекта полезно добавлять «официальный» способ представления объекта строкой. Например:

Это сильно упрощает отладку. Вот всё, что вам нужно сделать:

Прим.перев. Метод __repr__() позволяет определять строковое представление, предназначенное для программиста и удобное при использовании во время отладки, а метод __str__() позволяет определять понятное пользователю строковое представление, которое можно отображать в интерфейсе программы.

Python — отличный скриптовый язык. Но иногда стандартные библиотеки os и subprocess вызывают только головную боль.

Библиотека sh может стать приятной альтернативой.

Она позволяет вызывать любую программу как обычную функцию, что полезно для автоматизации различных задач исключительно с помощью Python:

Прим.перев. Библиотека sh поддерживает только платформы Linux и macOS; для работы на Windows вам придётся поискать другой инструмент.

Аннотации типов

Python — динамически типизированный язык. Вам не нужно указывать тип данных при определении переменных, функций, классов и т.д.

Это позволяет ускорить процесс разработки. Однако мало что раздражает так сильно, как ошибка времени выполнения, возникшая из-за простого несовпадения типа.

С версии Python 3.5 при определении функции можно добавлять аннотации типов:

Можно даже определять псевдонимы типов:

Хотя их использование опционально, с помощью аннотаций типов код можно сделать более понятным.

Также они позволяют использовать инструменты для проверки типов, чтобы отлавливать ошибки TypeError.

Стандартный модуль uuid — быстрый и простой способ сгенерировать UUID (universally unique identifier, глобально уникальный идентификатор).

Так мы создаём случайное 128-битное число, которое почти наверняка будет уникальным.

Существует более 2¹²² возможных UUID. Это более 5 ундециллионов или 5,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000.

Вероятность нахождения дубликатов в заданном наборе крайне мала. Даже при наличии триллиона UUID вероятность того, что среди них есть дубликат, гораздо меньше, чем один к миллиарду.

Вполне недурно для двух строк кода.

Виртуальные среды

Часто Python-программисты работают над несколькими проектами одновременно. К сожалению, порой два проекта зависят от разных версий одной зависимости. Какую же установить?

К счастью, в Python есть поддержка виртуальных сред, которые позволяют взять лучшее от двух миров. В командной строке нужно ввести:

Теперь вы можете иметь разные независимые версии Python на одной машине.

wikipedia

У Wikipedia есть классное API, которое позволяет получить доступ к непревзойдённому источнику полностью бесплатной информации.

Модуль wikipedia делает доступ к этому API чуть ли чрезмерно удобным:

Как и настоящий сайт, модуль предоставляет поддержку многих языков, разрешение многозначности страниц, получение случайной страницы и даже метод donate() .

Юмор — ключевая особенность Python. В конце концов, язык был назван в честь британского комедийного шоу «Летающий цирк Монти Пайтона». Во многих местах официальной документации можно найти отсылки к самым известным эпизодам шоу.

Конечно, чувство юмора не заканчивается на документации. Попробуйте ввести следующую строку:

Оставайся собой, Python. Оставайся собой.

YAML означает «YAML — не язык разметки» («YAML Ain’t Markup Language»). Это язык форматирования данных, являющийся надмножеством JSON.

В отличие от JSON, YAML может хранить более сложные объекты и ссылаться на собственные элементы. Также там можно писать комментарии, что делает YAML подходящим для конфигурационных файлов.

Модуль PyYAML позволяет использовать YAML в Python. Установить можно так:

$ pip install pyyaml

А затем импортировать:

PyYAML позволяет хранить любые Python-объекты и экземпляры любых пользовательских классов.

Напоследок ещё одна клёвая штука. Когда-нибудь возникала необходимость создать словарь из двух списков?

Встроенная функция zip() принимает несколько итерируемых объектов и возвращает последовательность кортежей. Каждый кортеж группирует элементы объектов по их индексу.

Можно провести операцию, обратную zip() , с помощью zip(*) .

А какие приёмы или полезные библиотеки знаете вы? Делитесь в комментариях.

Шпаргалки по Python — хитрости которые вы не используете!

Многие люди начинают переезжать с версии 2 на 3 из-за Python EOL (Поддержка Python 2.7 прекратиться с 2020 года). К сожалению, часто Python 3 выглядит как Python 2 со скобками. В статье я покажу несколько примеров существующих функций, которыми вы можете пользоваться только в Python 3, с надеждой на то, что это поможет решать ваши текущие и будущие задачи.

Все примеры написаны в Python 3.7 и каждая функция содержит минимальную версию Python для этой функции.

F-строки (Python 3.6+)

Сложно делать что-либо без строк в Python и чтобы сохранить адекватность, вам нужно иметь структурированный способ работы со строками. Большая часть людей, работающих с Python, предпочитают метод format python.

Наряду с format , Python 3 предоставляет гибкий способ выполнения интерполяции строк через f-строки. Тот же код, что и показанный выше, с использованием f-strings выглядит так:

Pathlib (Python 3.4+)

F-строки — это отличное решение, но некоторые строки, такие как пути файлов, имеют свои собственные библиотеки, которые заметно упрощают работу. Python 3 предоставляет pathlib в качестве удобной абстракции для работы с путями файлов.

Подсказки типов | Ожидание типа | Type hinting (Python 3.5+)

Спор о том, какое типизирование python лучше — статическое или динамическое — не умолкают и по сей день и у каждого есть свое мнение на этот счет. Это личное дело читателя — когда ему нужно вписывать типы, но мне кажется что вы как минимум должны знать о том, что Python 3 поддерживает подсказки типов.

Перечисления enum (Python 3.4+)

Python 3 поддерживает простой способ написания перечислений через класс Enum. Этот класс можно назвать удобным способом инкапсуляции списка констант, чтобы они не были разбросаны по всему коду без структуры.

Перечисление — это набор символических имен (членов), связанных уникальным, постоянным значением. С перечислением, члены можно сравнить по идентичности, а само перечисление может повторяться.

Встроенный LRU кэш (Python 3.2+)

Кэш содержится практически в любом горизонтальном отрезке программного обеспечения, которым мы пользуемся сегодня. Python 3 делает их использование очень простым, предоставляя кэш LRU (Least Recently Used) в качестве декоратора под названием lru_cache .

Внизу показана простая функция Фибоначчи, которая, как мы знаем, выиграет от кэширования, так как выполняет одну и ту же работу несколько раз через рекурсию.

Теперь мы можем использовать lru_cache для оптимизации (эта техника оптимизации называется меморизация). Время выполнения варьирует от секунд до наносекунд.

Повторяемая расширенная распаковка (Python 3.0+)

Здесь код будет говорить сам за себя (документация):

Классы данных (Python 3.7+)

Python 3 представляет классы данных, которые не имеют большого количества ограничений и могут быть использованы для сокращения стандартного кода, так как декоратор автоматически генерирует специальные методы, такие как __init__() и __repr()__ . Из официального заявления, они описываются как “изменяемые названные кортежи со значениями по умолчанию”.

Та же реализация класса Armor при помощи классов данных.

Пространства имен (Python 3.3+)

Один из способов структуризации кода Python заключается в пакетах (папки с файлом __init__.py ). Пример ниже предоставлен официальной документацией Python.

В Python 2, каждая папка выше должна иметь файл __init__.py , который делает папку пакетом Python. В Python 3, с появлением неявных пакетов пространств имен, эти файлы больше не нужны.

Впрочем, как многие пользователи заметили, это может быть не так просто, как я указал в этом разделе. Согласно спецификации 420 в PEP — файл __init__.py все еще может понадобиться для обычных пакетов, удаление его из структуры папки превратит его в пакет пространства имен, который включает в себя дополнительные ограничения, официальная документация нативных пакетов пространств имен показывают хорошие примеры тому, а также в них озвучиваются названия всех ограничений.

Подведем итоги

Как и практически любой другой список в интернете, этот нельзя назвать завершенным. Надеюсь в этой статье вы нашли хотя бы одну функцию Python 3, которой вы ранее не пользовались, и это поможет вам писать более чистый и интуитивный код.

10 ценных Python-советов: для начинающих, но не только

Яр Пархоменко
Яр Пархоменко
Получайте новые статьи на e‑mail

Пишем о будущем, технологиях и стартапах

Нам нравится Python за универсальность и скорость разработки. Мы хотим, чтобы пайтонистов становилось больше, а их скиллы преумножались и прокачивались. 30 мая запускаем новый поток обучения разработчиков на Python. А пока делимся удобными приёмами, которые эксперт TechBeamers собрал из разных источников, включая вебинары по программированию на Python, Stack Overflow и Wikipedia. Прежде чем попасть в обзор, каждый из подходов прошёл экспертный отбор, то есть его удобство и эффективность проверены на практике.

Эти советы пригодятся и разработчикам, и тестировщикам. Некоторые из них будут новыми и полезными даже для опытных программистов на Python.

Среди причин создания такого пособия — растущая популярность Python как языка программирования, обеспечивающего высокую скорость разработки. Оглянитесь вокруг, и вы увидите, что он эффективен везде — от различных конфигурационных инструментов до анализа XML.

Сейчас доступны разные версии Python, но большинство программистов предпочитают использовать Python версий 2.x и 3.x. Все предлагаемые советы работают в каждой из них.

1. Запуск скриптов Python

На большинстве систем UNIX можно запускать скрипты Python из командной строки следующим образом:

# run python script

2. Запуск программ на Python из интерпретатора

Интерактивный интерпретатор Python очень прост в использовании. Вы можете совершить свои первые шаги в освоении этого языка, просто набирая любые команды в консоли Python одну за другой, и немедленно получать результаты.

Консоль Python можно запустить с помощью команды:

# start python console

$ python
>>> type commands here>

*В этой статье весь код, идущий после >>>, нужно набирать в строке ввода Python. Важно помнить, что Python очень серьезно воспринимает табуляцию, так что если вы получаете какие-либо ошибки с её упоминанием, то исправьте выравнивание.

3. Использование функции enumerate()

Функция enumerate() добавляет счетчик в итерируемый объект, в котором используется метод __iter__ , возвращающий итератор. Он может принимать последовательные значения индекса, начиная с нуля. И выдаёт ошибку IndexError, когда индексы больше недействительны.

Типичный пример использования функции enumerate() — создание цикла по списку с отслеживанием индекса. Для этого можно использовать переменную в качестве счетчика. Но функция enumerate() позволяет сделать то же самое намного удобнее.

# First prepare a list of strings

subjects = ( ‘Python’ , ‘Coding’ , ‘Tips’ )
for i, subject in enumerate (subjects):
print (i, subject)

0 Python
1 Coding
2 Tips

4. Тип данных SET

Тип данных «set» — это своего рода коллекция. Она стала частью Python, начиная с версии 2.4. Множество содержит неупорядоченную коллекцию уникальных и неизменяемых объектов. Это один из типов данных Python, реализующих множества из мира математики. Множества, в отличие от списков или кортежей, не могут содержать дублей.

Если вы хотите создать множество, просто используйте встроенную функцию set() с последовательностью или другими итерируемыми объектами в качестве аргументов.

# *** Create a set with strings and perform search in set

# Print set.
print (objects)
print ( len (objects))

# Use of «in» keyword.
if «tips» in objects:
print ( «These are the best Python coding tips.» )

# Use of «not in» keyword.
if «Java tips» not in objects:
print ( «These are the best Python coding tips not Java tips.» )

< 'python' , 'coding' , 'tips' , 'for' , 'beginners' >
5
These are the best Python coding tips.
These are the best Python coding tips not Java tips.

Добавление объектов в множество:

# *** Lets initialize an empty set
items = set ()

# Add three strings.
items.add( «Python» )
items.add( «coding» )
items.add( «tips» )

5. Динамический ввод

В Java, C++ и других статически типизированных языках нужно указывать тип данных возвращаемого значения функции и тип каждого её аргумента. Напротив, Python, как динамически типизированный язык, не вынуждает явно указывать типы данных. На основе присвоенных значений Python отслеживает их сам.

Вот ещё одно хорошее определение динамической типизации:

«Имена связываются с объектами во время выполнения с помощью операторов присваивания. И существует возможность прикрепить имя к объекту другого типа прямо во время выполнения программы».

В следующем примере показано, как функция может проверять свои аргументы и как делать разные вещи в зависимости от типа аргументов.

# Test for dynamic typing.

from types import *

def CheckIt (x):
if type (x) == IntType:
print ( «You have entered an integer.» )
else :
print ( «Unable to recognize the input data type.» )

# Perform dynamic typing test
CheckIt( 999 )
# Output:
# You have entered an integer.

CheckIt( «999» )
# Output:
# Unable to recognize the input data type.

6. Операторы == И =

Python использует «==» для сравнения и «=» — для присваивания. Присваивание внутри операторов не поддерживается. Поэтому нет никаких шансов случайного присваивания значений, если их нужно сравнить.

7. Условные выражения

Python допускает условные выражения. В этом языке есть интуитивно понятный способ написания условных выражений. В дальнейшей практике вы сможете следовать приведенному примеру:

# make number always be odd

number = count if count % 2 else count — 1

# Call a function if the object is not None.

data = data.load() if data is not None else ‘Dummy’
print ( «Data collected is » , data)

8. Конкатенация строк

Вы можете использовать оператор ‘+’ для конкатенации строк. Делается это так:

# See how to use ‘+’ to concatenate strings.

>>> print ( ‘Python’ + ‘ Coding’ + ‘ Tips’ )

Python Coding Tips

9. Метод __init__

Метод __init__ вызывается после того, как инстанцирован объект класса. Этот метод полезен для выполнения любой запланированной вами инициализации. Метод __init__ аналогичен конструктору в C++, C# и Java.

# Implementing a Python class as InitEmployee.py

class Employee( object ):

def __init__( self , role, salary):
self .role = role
self .salary = salary

def is_contract_emp(self):
return self .salary 1250

def is_regular_emp(self):
return self .salary > 1250

emp = Employee( ‘Tester’ , 2000 )

if emp.is_contract_emp():
print ( «I’m a contract employee.» )
elif emp.is_regular_emp():
print ( «I’m a regular employee.» )

print ( «Happy reading Python coding tips!» )

Вот как будет выглядеть результат этого кода:

/src/python $:] python InitEmployee.py

I’m a regular employee.
Happy reading Python coding tips!

10. Модули

Для сохранения удобства управления своими программами по мере их роста, вы можете разбить их на несколько файлов. Python позволяет поместить множество функций в файл и использовать их в качестве модуля. Эти файлы должны иметь расширение .py. В дальнейшем модули можно импортировать в другие скрипты и программы.

# 2- Module Usage
import my_function
x,y = my_function.minmax( 25 , 6.3 )

Хотите писать код на Python быстрее и круче? — Регистрируйтесь на курс #tceh.

С чего начать программирование на Python

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

Что такое программирование на Python?

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

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

История Python

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

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

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

Дата выпуска версий языка

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

Особенности программирования на Python

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

Приложения на Python

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

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

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

Тест на знание python

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

4 причины выбрать Python в качестве первого языка

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

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

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

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

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

    Программа сложения двух чисел

    Как работает эта программа?

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

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

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

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

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

    Важные вещи, о которых следует помнить.

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

    Научитесь самостоятельно программировать на Python

    Изучите Python с помощью PythonRU.com

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

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

    Рекомендуемые книги

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

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

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

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

    Python: практики для написания эффективного кода

    Название: Секреты Python: 59 рекомендаций по написанию эффективного кода
    Автор: Бретт Слаткин
    Издательство: ИД «Вильямс»
    Год: 2020
    Формат: PDF, DJVU
    Страниц: 274
    Размер: 3.86 Mb, 11.1 Mb
    Язык: Русский

    Язык программирования Python обладает уникальными возможностями, осознать которые поначалу не так-то просто. Предыдущий опыт многих программистов, знакомых с другими языками, часто мешает им в полной мере оценить выразительность средств Python и эффективно использовать предлагаемые возможности. Нередко встречаются программисты , которые впадают в другую крайность, проявляя чрезмерное усердие в попытках выжать из Python все, что только возможно. Однако при отсутствии надлежащего опыта такой подход может порождать серьезные проблемы, с которыми впоследствии приходится бороться.

    Добавить комментарий