Выбираем язык программирования: что нужно знать о python

2.1.1. История создания¶

Разработка языка Python была начата в конце 1980-х годов сотрудником голландского института CWI (Центр математики и информатики, голл. Centrum Wiskunde & Informatica) Гвидо ван Россумом (англ. Guido van Rossum), на основе языка ABC (Рисунок 2.1.1). В феврале 1991 года Гвидо опубликовал исходный текст в группе новостей alt.sources.

Рисунок 2.1.1 — Гвидо ван Россум на конференции в 2006 г.

О создании Python Гвидо ван Россум написал в 1996 г.:

В настоящее время Гвидо работает в компании Dropbox, покинув в декабре 2012 года корпорацию Google (2005-2012). Имея статус «великодушного пожизненного диктатора» проекта — он продолжает наблюдать за процессом разработки Python, принимая окончательные решения, когда это необходимо (не менее 50% рабочего времени по договоренности с DropBox).

Появившись сравнительно поздно, Python создавался под влиянием множества языков программирования. Так, например, влияние оказали такие языки, как:

  • ABC: отступы для группировки операторов, высокоуровневые структуры данных;

  • Modula-3: пакеты, модули;

  • С, C++: некоторые синтаксические конструкции;

  • Smalltalk: ООП;

  • Java: обработка исключений и др.

Большая часть других особенностей Python (например, байт-компиляция исходного кода) также была реализована ранее в других языках.

Развитие языка происходит согласно четко регламентированному процессу создания, обсуждения, отбора и реализации документов (Python Enhancement Proposal) — предложений по развитию Python.

В 2008 году, после длительного тестирования, вышла первая версия Python 3000 (или Python 3.0, также используется сокращение Py3k). В Python 3000 устранены многие недостатки архитектуры с максимально возможным (но не полным) сохранением совместимости со старыми версиями Python. На сегодня поддерживаются обе ветви развития (Python 3.x и 2.x) (сравнение и рекомендации), однако получать новый функционал будет только версия 3 .

Ключевые вехи развития языка приведены в Таблице 2.1.1.

Таблица 2.1.1 — Основные вехи развития языка Python

Ветвь (дата выхода)

Актуальная версия (дата выхода) (могла устареть)

Python 0.9.0 (1991-02)

Python 0.9.0 (1991-02)

Python 2.x (2000-10-16)

Python 2.7.11 (2015-12-05)

Python 3.x (2008-12-03)

Python 3.4.5 (2016-06-27)

Python 3.5.2 (2016-06-27)

Python 3.6.1 (2017-03-21)

На Видео 2.1.1 и 2.1.2 автор языка рассказывает об истории создания и развития Python (англ.).

Видео 2.1.1 — Guido van Rossum: The Early Years of Python

Шаг 2: Установка Homebrew (Часть 2)

Вы можете продолжить установку Homebrew, затем приступить к установке Python 3 по окончанию установки инструментов командной строки разработчика:

  1. Подтверждаем диалог «Программное обеспечение было установлено» установочного файла инструментов разработчика;
  2. Возвращаемся к терминалу, нажимаем Enter для продолжения установки Homebrew;
  3. Homebrew попросит вас ввести свой пароль для окончания установки. Введите свой пользовательский пароль и нажмите Enter, чтобы продолжить;
  4. В зависимости от того, какое у вас подключение к интернету, Homebrew займет несколько минут времени для загрузки необходимых файлов. После окончания установки, вам нужно будет вернуться к окну терминала.

Ура! Теперь пакетный менеджер Homebrew установлен, так что мы можем продолжить установку Python 3 в вашей системе.

Операции с датой и временем

Язык программирования Python имеет модуль DateTime, который позволяет выполнять различные операции с датой и временем:

В примере показано как извлечь нужное значение из объекта. Вы можете получить разницу между двумя объектами:

Вы можете сами создавать объекты даты с произвольным значением:

1. Форматирование даты и времени

Метод strftime позволяет изменить формат даты и времени зависимо от выбранного стандарта или указанного формата. Вот основные символы форматирования:

  • %a — день недели, сокращенное название;
  • %A — день недели, полное название;
  • %w — номер дня недели, от 0 до 6;
  • %d — день месяца;
  • %b — сокращенное название месяца;
  • %B — полное название месяца;
  • %m — номер месяца;
  • %Y — номер года;
  • %H — час дня в 24 часовом формате;
  • %l — час дня в 12 часовом формате;
  • %p — AM или PM;
  • %M — минута;
  • %S — секунда.

Вложенные циклы

Итак, мы с вами
рассмотрели два оператора циклов: while и for. Все эти циклы
можно комбинировать друг с другом. То есть, создавать вложенные циклы (цикл
внутри цикла).

Как это работает?
Представьте, что бегун начинает бежать по большому кругу, но затем, для
продолжения бега, ему необходимо сделать еще несколько вложенных кругов, после
чего он возвращается на большой круг и продолжает свой бег.

В частности, такие вложенные циклы очень
полезны для перебора элементов матрицы

Тогда мы делаем первый цикл от 1 до N и вложенный от
1 до M

A =  1,2,3, 4,5,6 
N=2; M=3
for i in range(N):
    for j in range(M):
       print(Aij)
    print()

Или для подсчета
вот такой двойной суммы ряда

Программа будет выглядеть так:

S=; M=10; N=5
for i in range(1,N+1):
    for j in range(1,M+1):
        S += i*j
print(S)

Мы здесь сначала
пробегаем все значения j от 1 до M при
фиксированном i=1, затем,
значение i увеличивается
на 1, становится 2 и при этом i снова пробегаются значения j от 1 до M. И так пока i не превысит
значение N. То есть,
второй цикл вложен вот в этот первый. И таких вложений можно делать сколько
угодно.

Вот так работают
операторы циклов в Python и теперь вы знаете как их можно
применять на практике.

Видео по теме

Python 3 #1: установка и запуск интерпретатора языка

Python 3 #2: переменные, оператор присваивания, типы данных

Python 3 #3: функции input и print ввода/вывода

Python 3 #4: арифметические операторы: сложение, вычитание, умножение, деление, степень

Python 3 #5: условный оператор if, составные условия с and, or, not

Python 3 #6: операторы циклов while и for, операторы break и continue

Python 3 #7: строки — сравнения, срезы строк, базовые функции str, len, ord, in

Python 3 #8: методы строк — upper, split, join, find, strip, isalpha, isdigit и другие

Python 3 #9: списки list и функции len, min, max, sum, sorted

Python 3 #10: списки — срезы и методы: append, insert, pop, sort, index, count, reverse, clear

Python 3 #11: списки — инструмент list comprehensions, сортировка методом выбора

Python 3 #12: словарь, методы словарей: len, clear, get, setdefault, pop

Python 3 #13: кортежи (tuple) и операции с ними: len, del, count, index

Python 3 #14: функции (def) — объявление и вызов

Python 3 #15: делаем «Сапер», проектирование программ «сверху-вниз»

Python 3 #16: рекурсивные и лямбда-функции, функции с произвольным числом аргументов

Python 3 #17: алгоритм Евклида, принцип тестирования программ

Python 3 #18: области видимости переменных — global, nonlocal

Python 3 #19: множества (set) и операции над ними: вычитание, пересечение, объединение, сравнение

Python 3 #20: итераторы, выражения-генераторы, функции-генераторы, оператор yield

Python 3 #21: функции map, filter, zip

Python 3 #22: сортировка sort() и sorted(), сортировка по ключам

Python 3 #23: обработка исключений: try, except, finally, else

Python 3 #24: файлы — чтение и запись: open, read, write, seek, readline, dump, load, pickle

Python 3 #25: форматирование строк: метод format и F-строки

Python 3 #26: создание и импорт модулей — import, from, as, dir, reload

Python 3 #27: пакеты (package) — создание, импорт, установка (менеджер pip)

Python 3 #28: декораторы функций и замыкания

Python 3 #29: установка и порядок работы в PyCharm

Python 3 #30: функция enumerate, примеры использования

Major new features of the 3.9 series, compared to 3.8

Some of the new major new features and changes in Python 3.9 are:

  • PEP 573, Module State Access from C Extension Methods
  • PEP 584, Union Operators in
  • PEP 585, Type Hinting Generics In Standard Collections
  • PEP 593, Flexible function and variable annotations
  • PEP 602, Python adopts a stable annual release cadence
  • PEP 614, Relaxing Grammar Restrictions On Decorators
  • PEP 615, Support for the IANA Time Zone Database in the Standard Library
  • PEP 616, String methods to remove prefixes and suffixes
  • PEP 617, New PEG parser for CPython
  • BPO 38379, garbage collection does not block on resurrected objects;
  • BPO 38692, os.pidfd_open added that allows process management without races and signals;
  • BPO 39926, Unicode support updated to version 13.0.0;
  • BPO 1635741, when Python is initialized multiple times in the same process, it does not leak memory anymore;
  • A number of Python builtins (range, tuple, set, frozenset, list, dict) are now sped up using PEP 590 vectorcall;
  • A number of Python modules (_abc, audioop, _bz2, _codecs, _contextvars, _crypt, _functools, _json, _locale, operator, resource, time, _weakref) now use multiphase initialization as defined by PEP 489;
  • A number of standard library modules (audioop, ast, grp, _hashlib, pwd, _posixsubprocess, random, select, struct, termios, zlib) are now using the stable ABI defined by PEP 384.

You can find a more comprehensive list in this release’s «What’s New» document.

Сопоставление шаблонов

Одна масштабная фича, о которой вы, конечно, слышали, — это структурное сопоставление шаблонов, добавляющее оператор известное выражение case из других языков. Мы знаем, как работать с case, но посмотрите на вариацию в Python это не просто switch/case, но также несколько мощных особенностей, которые мы должны исследовать.

Простое сопоставление шаблонов состоит из ключевого слова match, за которым следует выражение, а его результат проверяется на соответствие шаблонам, указанным в последовательных операторах case:

В этом простом примере мы воспользовались переменной day как выражением, которое затем сравнивается с конкретными строками в case. Кроме строк, вы также можете заметить case с маской _ — это эквивалент ключевого слова default в других языках. Хотя этот оператор можно опустить, в этом случае может произойти no-op, по существу это означает, что вернётся None.

Еще один момент, на который стоит обратить внимание в коде выше, это оператор |, позволяющий комбинировать несколько литералов | (другой его вариант — or). Как я уже упоминал, новое сопоставление шаблонов не заканчивается на базовом синтаксисе, напротив — оно привносит дополнительные возможности, например сопоставление сложных шаблонов:

Как я уже упоминал, новое сопоставление шаблонов не заканчивается на базовом синтаксисе, напротив — оно привносит дополнительные возможности, например сопоставление сложных шаблонов:

Во фрагменте выше мы воспользовались кортежем как выражением сопоставления. Однако мы не ограничены кортежами: работать будет любой итерируемый тип. Также выше видно, что маска (wildcard) _ может применяться внутри сложных шаблонов и не только сама по себе, как в предыдущих примерах. Простые кортежи или списки — не всегда лучший подход, поэтому, если вы предпочитаете классы, код можно переписать так:

Здесь видно, что с шаблонами, написанными в стиле конструкторов, можно сопоставить атрибуты класса. При использовании этого подхода отдельные атрибуты также попадают в переменные (как и в показанные ранее кортежи), с которыми затем можно работать в соответствующем операторе case.

Выше мы можем увидеть другие особенности сопоставления шаблонов: во-первых выражение в case — это гард, который также является условием в if. Это полезно, когда сопоставления по значению не достаточно и вам нужны дополнительные проверки. Посмотрите на оставшееся выражение case: видно, что и ключевые слова, (name-name) и позиционные аргументы работают с синтаксисом, похожим на синтаксис конструкторов; то же самое верно для маски _ (или отбрасываемой переменной).

Сопоставление шаблонов также позволяет работать с вложенными шаблонами. Вложенные шаблоны могут использовать любой итерируемый тип: и конструируемый объект, и несколько таких объектов, которые возможно итерировать:

В таких сложных шаблонах для дальнейшей обработки может быть полезно записать подшаблон в переменную. Это можно сделать с помощью ключевого слова as, как показано выше, во втором case.

Массивы

В массивах «array» хранятся однотипные данные, структурированные определенным образом. Они похожи на списки, но ограничены размером и типом входных данных. Для создания нового массива нужно импортировать библиотеку, которая может с ним работать. Ячейки массива имеют одинаковый размер.

одномерные и многомерные массивы в Python

Массивы бывают одномерными, двумерными, многомерными. Размерность массива можно изменять, поэтому предусмотрена функции, позволяющие измерить его размер. В массиве можно добавлять и удалять элементы.

В качестве примера приведу синтаксис метода для списка: spisok . append (аргумент), где аргументом могут быть данные любого типа и аргумент является обязательным. Название метода записывается после названия списка через точку «. append». Этот метод принимает только один аргумент и вставляет его в конец списка. Синтаксис других методов аналогичен.

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, Android, iOS и прочих.
  3. Ускоренный цикл разработки — языку Python, в отличие от компилируемых языков программирования, таких как С, С++, С#, не нужно время на сборку и компиляцию программы, поэтому программа на Python быстро запускается и сразу показывает результат.
  4. Множество пакетов — язык имеет большое количество готовых решений и пакетов.
  5. Поддержка всех стилей программирования — императивный (приказной), объектный, функциональный.
  6. Низкий порог входа — за несколько дней можно начать писать свои первые программы.

Глубокое обучение на Python (2018)

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.

Шаг 1: Установка Homebrew (Часть 1)

Перед началом, вам нужно установить Homebrew:

  1. Открываем браузер и переходим на страницу http://brew.sh/. После окончания загрузки страницы, выбираем код начальной загрузки под Install Homebrew. Далее нажимаем Cmd+C, чтобы копировать его в буфер обмена. Убедитесь в том, что вы полностью выделили текст команды, так как в противном случае установка будет неудачной.
  2. Далее, вам нужно открыть окно Terminal.app, вставить код начальной загрузки Homebrew, затем нажать Enter. После этого начнется установка Homebrew.
  3. Если вы делаете это в свежей версии macOS, может появиться предупреждение, в котором предлагается установка инструментов командной строки разработчика от Apple. Это нужно для того, чтобы закончить установку, так что подтвердите диалоговое окно, нажав на install.

Теперь вам нужно подождать, пока эти инструменты закончат установку. Это может занять несколько минут. Самое время для чашечки кофе или чая!

Python: все дело в отступе

Python следует условности, известной как правило off‑side, термин, придуманный британским ученым-компьютерщиком Питером Дж. Языки, которые придерживаются правила off‑side, определяют блоки отступом. Python — один из небольшого набора автономных языков.

Напомним из предыдущего урока по структуре программы Python, что отступ имеет особое значение в программе Python. Теперь вы знаете почему: отступ используется для определения составных операторов или блоков. В программе Python непрерывные операторы, которые имеют отступы до одного и того же уровня, считаются частью одного и того же блока.

Таким образом, составной оператор в Python выглядит следующим образом:

if <expr>:
    <statement>
    <statement>
    ...
    <statement>
<following_statement>

Здесь все операторы на соответствующем уровне отступа (строки 2‑5) считаются частью одного блока. Весь блок выполняется, если <expr> имеет значение true, или пропускаются, если <expr> имеет значение false. В любом случае выполнение продолжается с <following_statement> (строка 6).

Обратите внимание, что нет маркера, обозначающего конец блока. Скорее, конец блока обозначается линией, отступ которой меньше, чем линии самого блока

Примечание: в документации Python группа операторов, определяемая отступом, часто называется набором. В этой серии статей термины блок и набор взаимозаменяемы.

Рассмотрим этот скрипт foo.py:

if 'foo' in :
    print('Выражение истина')
    print('Выполнение инструкции')
    print('...')
    print('Готово')

После старта foo.py производит данный вывод:

C:\Users\john\Documents>python foo.py
After conditional

Четыре оператора print () в строках 2-5 имеют отступы на одном уровне. Они составляют блок, который был бы выполнен, если бы условие было истинным. Но это ложь, поэтому все утверждения в блоке пропускаются. После завершения сложного оператора (независимо от того, выполняются ли операторы в блоке в строках 2-5 или нет) выполнение переходит к первому оператору с меньшим уровнем отступа: оператору print() в строке 6.

Блоки могут быть вложены на произвольную глубину. Каждый отступ определяет новый блок, и каждый выход завершает предыдущий блок. Полученная структура проста, последовательна и интуитивно понятна.

Вот более сложный файл сценария под названием blocks.py:

# Does line execute?                        Да    Нет
#                                           ---    --
if 'foo' in :        #  x
    print('Условие имеет значение истина')      #  x

    if 10 > 20:                           #  x
        print('Внутреннее состояние')        #        x

    print('Между внутренними условиями')     #  x

    if 10 < 20:                           #  x
        print('Внутренние состояние 2')        #  x

    print('Окончание внешнего состояния')       #  x
print('Через внешнее состояние')            #  x

Выходные данные, сгенерированные при запуске этого скрипта, показаны ниже:

C:\Users\john\Documents>python blocks.py
Outer condition is true
Between inner conditions
Inner condition 2
End of outer condition
After outer condition

Примечание: Если вам интересно, то правило off‑side является причиной необходимости дополнительной новой строки при вводе многострочных операторов в сеансе . В противном случае интерпретатор не может знать, что последний оператор блока был введен.

Функциональный стиль в Python

В функциональном программировании вычисления выполняются путем объединения функций, которые принимают аргументы и возвращают конкретное значение (или значения). Эти функции не изменяют свои входные аргументы и не изменяют состояние программы. Они просто предоставляют результат данного вычисления. Такие функции обычно называются чистыми функциями (pure functions).

Теоретически программы, построенные с использованием функционального стиля, проще:

  • Разрабатывать, потому что вы можете кодировать и использовать каждую функцию изолированно
  • Отлаживать и тестировать, потому что вы можете тестировать и отлаживать отдельные функции, не глядя на остальную часть программы
  • Понимать, потому что вам не нужно иметь дело с изменениями состояния на протяжении всей программы

Функциональное программирование обычно использует списки, массивы и другие итерационные объекты для представления данных вместе с набором функций, которые работают с этими данными и преобразовывают их. Когда дело доходит до обработки данных в функциональном стиле, обычно используются как минимум три метода:

  1. Сопоставление (Mapping) заключается в применении функции преобразования к итерируемому объекту для создания нового объекта. Элементы в новой итерации создаются путем вызова функции преобразования для каждого элемента в исходной итерации.
  2. Фильтрация (Filtering) состоит из применения предиката или булевозначной функции (predicate or Boolean-valued function) к итерируемому объекту для создания нового итерируемого объекта. Элементы в новой итерации создаются путем фильтрации любых элементов в исходной итерации, которые заставляют функцию предиката возвращать false.
  3. Сокращение (Reducing) состоит из применения функции reduce к итерируемому объекту для получения единственного накопленного значения.

По словам Гвидо ван Россума, на Python в большей степени влияют императивные языки программирования, чем функциональные языки:

Однако еще в 1993 году сообщество Python требовало некоторых функций функционального программирования. Они просили:

  • Анонимные функции
  • Функцию 
  • Функцию  
  • Функцию  

Эти функциональные возможности были добавлены в язык благодаря участию многих членов сообщества. В настоящее время  ,  и  являются фундаментальными компонентами стиля функционального программирования в Python.

В этом руководстве мы рассмотрим одну из этих функциональных возможностей — встроенную карту функций map(). Вы также узнаете, как использовать составные части списковых включений (comprehensions) и выражения генератора (generator expressions), чтобы получить ту же функциональность, что и map(), в питоническом и удобочитаемом виде.

Installer news

3.9.1 is the first version of Python to support macOS 11 Big Sur. With Xcode 11 and later it is now possible to build “Universal 2” binaries which work on Apple Silicon. We are providing such an installer as the variant. This installer can be deployed back to older versions, tested down to OS X 10.9. As we are waiting for an updated version of , please consider the installer experimental.

This work would not have been possible without the effort of Ronald Oussoren, Ned Deily, and Lawrence D’Anna from Apple. Thank you!

This is the first version of Python to default to the 64-bit installer on Windows. The installer now also actively disallows installation on Windows 7. Python 3.9 is incompatible with this unsupported version of Windows.

Установка Python 3 на Android (Смартфоны и планшеты)

Если у вас есть смартфон или планшет на Android, и вы хотите отточить свои навыки работы с Python на ходу, есть несколько доступных вариантов. Один из них является приложением Pydroid 3, оно работает наиболее надежно и поддерживает Python 3.6.

Pydroid 3 поддерживает интерпретатор, который вы можете использовать для сессий REPL, кроме этого, он также предоставляет возможность редактирования, сохранения и выполнения кода Python:

Вы можете скачать и установить Pydroid 3 в магазине Google Play. Здесь доступна бесплатная версия, но есть и премиум версия, которая поддерживает прогнозирование и анализ кода.

Data Science. Наука о данных с нуля (2017)

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.

Установка Python 3 на openSuse

Мы нашли несколько сайтов, в которых описывается, как получить zipper для установки последней версии Python, однако предоставленная информация либо не работает, либо устарела. У нас не вышло довести какой-либо из предоставленных способов до рабочего состояния, так что мы возвращаемся к установке Python из источника. Чтобы сделать это, вам нужно будет установить инструменты разработки, что можно сделать при помощи YaST (в меню), или используя zipper:

Shell

$ sudu zypper install -t pattern devel_C_C++

1 $sudu zypper install-tpattern devel_C_C++

Этот шаг займет какое-то время и включает в себя установку 154-х пакетов, однако по окончанию, мы можем скомпилировать Python из исходников, как показано в разделе ниже.

Установка Python 3 на Fedora

Fedora включает в себя инструкцию, в которой указано, как сделать Python 3 версией Python по умолчанию. Она показывает, что нынешняя, и последующие несколько версий будут предоставлены вместе с Pyhton 2 по умолчанию, но тем не менее, Python 3 будет также установлен. Если версия установленного python3 не является 3.6, вы можете выполнить следующую команду для установки последней версии:

Shell

$ sudo dnf install python36

1 $sudo dnf install python36

Установка Python 3 на Windows

Вероятность того, что на вашей системе Windows заранее установлен Python – крайне мала. К счастью, установка не требует большего, чем загрузка установочного файла Python с сайта python.org и его запуска. Давайте рассмотрим, как устанавливать Python 3 на Windows:

Шаг 1 : Загрузка установочного файла Python 3

  1. Открываем окно браузера и переходим на страницу Download для Windows на python.org;
  2. Под верхним заголовком, где написано Python Releases for Windows, нажимаем на ссылку к последней версии Python 3.x.x.;
  3. Листаем вниз и выбираем установочный файл Windows x86-64 для 64-разрядной версии операционной системы или файл Windows x86 для 32-разрядной (Смотреть ниже).

Модули, функции и методы для обработки числовых данных

Числа могут подаваться в десятичной, двоичной, восьмеричной и шестнадцатеричной системах счисления. В процессе выполнения арифметических операций над числами в различных системах счисления они автоматически превращаются в десятичную систему счисления.

В языке Python используются целые числа (тип int), действительные (тип float) и комплексные (здесь не рассматриваются). Если в арифметической операции используются различные типы чисел, то числа типа int автоматически преобразуются в тип float, и результат получается типа float.

Все типы данных языка Python является классами. Классы содержат методы. Метод — это программа, которая выполняет ту или иную функцию. Метод вызывается для конкретного объекта. Для его вызова сначала указывается объект, затем точка, за которой следует имя метода <объект>. <Имя метода>. Каждый класс поддерживает свои методы.

Модуль math, который содержит стандартные константы и функции, используют для работы с числами. Для работы с константами и функциями необходимо импортировать его в программу с помощью инструкции import math.

Операторы присваивания Python

Оператор «=» присваивает значение, расположенное справа, переменной слева. Например, v = 23 присваивает значение числа 23 переменной v.

В программировании часто используют составные операторы присваивания. Они соединяют арифметический оператор с оператором «=». Поэтому для сложения мы используем оператор «+» с оператором «=», чтобы получить составной оператор «+=». Пример:

w = 5
w += 1
print(w)

Вывод

6

Сначала мы задаём переменной  значение . Затем используем составной оператор присваивания , чтобы прибавить число справа, к переменной, расположенной слева, и присвоить результат переменной .

Составные операторы присваивания часто используются в циклах for:

for x in range (0, 7):
    x *= 2
    print(x)

Вывод

0
2
4
6
8
10
12

При помощи for можно автоматизировать процесс использования оператора «. Он умножает переменную на число , а затем присваивает полученный результат переменной  для следующей итерации цикла.

В Python предусмотрен составной оператор присваивания для каждой арифметической операции:

y += 1          # добавить число и присвоить результат
y -= 1          # отнять число и присвоить результат
y *= 2          # умножить на число и присвоить результат
y /= 3          # разделить на число и присвоить результат
y // = 5        # разделить без остатка на число и присвоить результат
y **= 2         # возвести в степень и присвоить результат
y %= 3          # вернуть остаток от деления и присвоить результат

Составные операторы присваивания полезны в тех случаях, когда переменная должна увеличиваться или уменьшаться с помощью инкремента. А также когда необходимо автоматизировать некоторый процесс в создаваемой программе.

Подсистема Windows для Linux (WSL)

Если вы используете Windows 10 Creators или Anniversary Update, существует другой способ установки Python. Эти версии Windows 10 включают в себя функцию под названием Windows Subsystem for Linux, которая позволяет вам запустить среду Linux прямо в Windows без изменений и без дополнительных нагрузок в виртуальном компьютере.

  • Для дополнительной информации, вы можете ознакомиться с документацией подсистемы Windows для Linux на сайте Microsoft;
  • Для инструкций по подключению подсистемы в Windows 10 и установки дистрибутива Linux, вы можете ознакомиться с руководством Windows 10;
  • Также, вы можете посмотреть презентацию Сары Кули на YouTube, одной из участников команды разработчиков WSL.

После установки подходящего дистрибутива Linux, вы можете установить Python 3 в консольном окне Bash, как если бы вы запускали дистрибутив Linux напрямую (смотреть ниже).

Python. К вершинам мастерства (2016)

Язык Python настолько прост, что научиться продуктивно писать на нем программы можно быстро, но зачастую вы при этом используете не все имеющиеся в нем возможности. Данная книга покажет, как создавать эффективный идиоматичный код на Python, задействуя его лучшие – и иногда несправедливо игнорируемые – черты. Автор, Лучано Рамальо, рассказывает о базовых средствах и библиотеках Python и демонстрирует, как сделать код одновременно короче, быстрее и понятнее. Многие опытные программисты стараются подогнать Python под приемы, знакомые им по работе с другими языками. Эта книга покажет, как достичь истинного профессионализма в программировании на Python 3.

Библиотеки и фреймворки

В Python есть уже встроенные библиотеки, поставляемые вместе с интерпретатором. Они служат для расширения возможностей разработчика при написании программ. Также есть огромное количество внешних библиотек и фреймворков, которые можно подключить и использовать.

Такое количество библиотек дает преимущество, и способствует популярности Python. Например, высокоуровневая библиотека Pandas. Назначение Pandas – это обработка и анализ данных. Она используется в таких профессиях как Data Science и продолжает активно развиваться.

Для того, чтобы жизнь разработчика была легче, разработано множество веб фреймворков. Они позволяют автоматизировать рутинные процессы и задачи. Также фреймворки дают готовую структуру для написания web приложений.

Python бибиотека Pandas

Одним из самых популярных фреймворков с открытым свободным кодом является Django. С его помощь можно не добавлять разные библиотеки отдельно, а установить большинство стандартных функций одним пакетом. В 2010 году с помощью фреймворка Django был создан Instagram и в 2012 году Facebook купил его за миллиард долларов.

Pyramid является еще одним open-source популярным фреймворком. Он универсальный, и дает возможность работать с большими и малыми приложениями. У него хорошее и понятное руководство или пособие. Pyramid используется в тех случаях, когда не требуется разработки полноценной CMS, а хватает веб приложения. Этот фреймворк позволяет быстро собрать проект.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Adblock
detector