Слова используемые в программировании на питоне. Язык программирования Python. Обучение с нуля: особенности, правила и рекомендации

С тех пор, как я начал преподавать Python в 2011, я нашёл несколько ресурсов, которые я регулярно использую. Когда я только начинал изучать этот язык, я удивился, каким доброжелательным оказалось Python-сообщество. Доказательством этого является огромное количество бесплатных высококачественных материалов. Ниже я приведу примеры тех ресурсов, которых просто бы не было без поддержки сообщества.

1. Invent Your Own Computer Games With Python

У вас уже может быть своя любимая книга по Python, но я советую вам прочитать эту . Вы можете приобрести её, прочитать онлайн или бесплатно скачать в PDF. Мне нравится одинаковая структура глав: сперва ставится задача, а потом идут примеры решений задач с подробными объяснениями. Этот же автор написал ещё 3 замечательных книги.

2. Skulpt

Мне приходилось работать в школах, где по тем или иным причинам (обычно в целях безопасности) Python был недоступен. Skulpt исполняет Python-скрипты в браузере и включает в себя несколько примеров. Первый из них использует модуль Turtle для вывода геометрических фигур. Я часто использую его для проверки знаний учеников.

3. Угадай число

8. Random

Python имеет несколько полезных встроенных функций, например, print и input . Модуль random же, напротив, нужно импортировать перед использованием. Он позволяет ученикам добавить в свои проекты немного непредсказуемости.

Import random coin = [‘heads’,’tails’] flip = random.choice(coin) print(flip)

9. Anti Gravity

Я редко использую модуль anti gravity . Но когда мне приходится это делать, я спрашиваю у учеников, что произойдёт, когда они импортируют его. Обычно я получаю много различных ответов, порой даже предполагают, что начнётся реальный эффект невесомости - считают, что Python настолько мощный 🙂 Можете попробовать сами и предложить своим ученикам.

Import antigravity

10. Саботаж

Самой большой трудностью для меня как учителя был поиск синтаксических ошибок в программах учеников. К счастью, прежде чем я полностью выгорел от усталости, я придумал

Стоит учить язык программирования Python? Ведь нередко можно услышать, что этот язык умирает. Этот вопрос обсудили пользователи сайта Quora и поделились своим мнением.

Билл Карвн, SQL-разработчик, консультант, тренер и автор

Язык ассемблера дает тебе прекрасную возможность написать компактный, эффективный и оптимизированный для проекта код. В написанном на этом языке коде, занимающем всего несколько килобайт, можно творить удивительные вещи. Но тот уровень эффективности, который можно получить, используя язык ассемблера, не оправдывает дополнительную работу, лишнее время и те навыки, которых он требует.

Это правда, что языки как набирают популярность, так и теряют ее. Продуктивность – вот главная задача в программировании, поэтому время от времени создаются новые языки, которые увеличивают производительность, по крайней мере, для некоторых видов работ.

Большая часть программистов сегодня использует языки более высокого уровня – им необходимо быть боле производительными. Языки высшего уровня могут компилироваться в машинный код (C или C++), а могут быть скомпилированы в байткод с независимой архитектурой и запущены в виртуальной машине (Java) ил же быть обработаны (JavaScript, PHP, Ruby, Python, Perl и др.).

Ошибочное мнение, что необходимо учить язык ассемблера, потому что «он лучше Python». Это глупая точка зрения, построенная на устаревших данных.

Билл Поучер, исполнительный директор ICPC, программное обеспечение в сферах энергетики, синтетической генетики и др.

Изучи Python. Обеспечь себя опытом в программировании. В этом языке есть своя элегантность.

Изучи C как язык для Unix-машин. Понимание UNIX относительно несложно.

Изучи MIX, чтобы понимать Knuth.

Изучи Java, чтобы не испытывать трудности в работе с другими, а также овладеть объектно-ориентированным программированием.

Изучи C++, чтобы программировать в любом стиле, каком только захочешь. Его сила в том, что это основной язык программирования. Его слабость в том, что для программирования на нем необходимо понимать его стиль.

Изучи LISP, чтобы укрепить свое понимание рекурсии.

Разве я сказал, что не стоит учить хотя бы что-то? Нет. Потому что единственная вещь, которую следует сделать, это приучить себя к постоянному изучению чего-либо, особенно к изучению того, как можно решать возникающие проблемы.

Шива Шинде, на языке Python легко кодить, но его тяжело читать

Язык программирования Python не умирает, это один из наиболее быстро развивающихся языков.

  1. Его легко изучить
  • На данный момент 8 из 10 лучших американских программ для вычислительной техники используют этот язык (Philip Guo, CACM)
  • Программы на языке Python, как правило, имеют минимум шаблонов, которые обычно встречаются в других языках программирования. Поэтому вы можете чаще использовать нешаблонные решения задач.
  • Если у вас есть опыт программирования, пусть и не этом языке, то вы достаточно быстро овладеете Python.

2. Полный функционал

  • Это не только язык для статистических данных. У Python есть все возможности для сбора и очистки данных, для работы с базами данных и высокопроизводительными вычислениями, а также многим другим.
  • Этот общепринятый язык программирования с огромным количеством встроенных библиотек . Он хорош для управления данными и базами данных, а также для работы с сетевым программированием. Это продуманный язык с огромным количеством доступных ресурсов.

3. Серьезные библиотеки научных данных

  • Python обладает значительными научными библиотеками с огромным количеством данных для использования.
  • Основой этих научных библиотек является SciPy Ecosystem, которая даже проводит свои собственные конференции.
  • Pandas и Matplotlib - это составляющие SciPy. Они обеспечивают превосходные данные по самым разным темам, например, машинное обучение, интеллектуальный анализ текста и сетевой анализ.

Эрнан Сулаж, прагматичный программист

Этот язык достаточно популярен, его значимость растет в академических кругах. Правдив также тот факт, что полезность языка программирования зависит от того, что ты на нем хочешь делать.

Мне совершенно не нравится PHP, но я не настолько глуп, чтобы отрицать его универсальность и мощность, а также то, что этим языком достаточно просто овладеть.
Что касается изучения ассемблера, то этот язык напрямую зависит от того, с каким процессором вы работаете.

Если вы знаете, как работать с одним, то вы точно в течение некоторого времени сможете использовать его в семействе процессоров. Но со временем и они претерпевают некоторые изменения. В этом смысле это наименее долговечная семья языков.

Магнус Лычка, разработчик программного обеспечения и консультант в Гетеборге

Многим пользователям нравится Python. Для некоторых приложений он будет слишком медленным, и, к примеру, с языком ассемблера они будут работать быстрее, но также быстро эти приложения будут работать на языке С, при том, что код, написанный на языке С, будет рабочим для любых платформ.

Многие стартапы становились успешными с языком Python, после чего им приходилось переписывать некоторые программы в Java, C++ или C. А если бы эти стартапы начинали работать с языком ассемблера, то, скорее всего, у них бы финансирование закончилось задолго до того, как их очень быстрый, но сложный для чтения код был бы закончен.

Но, работая с языком ассемблера, вам придется столкнуться не только с различными архитектурами процессора, но и с техническими деталями, которые отличаются в разных операционных системах.

Введение


В связи с наблюдаемым в настоящее время стремительным развитием персональной вычислительной техники, происходит постепенное изменение требований, предъявляемых к языкам программирования. Все большую роль начинают играть интерпретируемые языки, поскольку возрастающая мощь персональных компьютеров начинает обеспечивать достаточную скорость выполнения интерпретируемых программ. А единственным существенным преимуществом компилируемых языков программирования является создаваемый ими высокоскоростной код. Когда скорость выполнения программы не является критичной величиной, наиболее правильным выбором будет интерпретируемый язык, как более простой и гибкий инструмент программирования.

В связи с этим, определенный интерес представляет рассмотрение сравнительно нового языка программирования Python (пайтон), который был создан его автором Гвидо ван Россумом (Guido van Rossum) в начале 90-х годов.

Общие сведения о Python. Достоинства и недостатки


Python является интерпретируемым, изначально объектно-ориентированным языком программирования. Он чрезвычайно прост и содержит небольшое число ключевых слов, вместе с тем очень гибок и выразителен. Это язык более высокого уровня нежели Pascal, C++ и, естественно C, что достигается, в основном, за счет встроенных высокоуровневых структур данных (списки, словари, тьюплы).

Достоинства языка.
Несомненным достоинством является то, что интерпретатор Python реализован практически на всех платформах и операционных системах. Первым таким языком был C, однако его типы данных на разных машинах могли занимать разное количество памяти и это служило некоторым препятствием при написании действительно переносимой программы. Python же таким недостатком не обладает.

Следующая немаловажная черта - расширяемость языка, этому придается большое значение и, как пишет сам автор, язык был задуман именно как расширяемый. Это означает, что имеется возможность совершенствования языка всеми всеми заинтересованными программистами. Интерпретатор написан на С и исходный код доступен для любых манипуляций. В случае необходимости, можно вставить его в свою программу и использовать как встроенную оболочку. Или же, написав на C свои дополнения к Python и скомпилировав программу, получить "расширенный" интерпретатор с новыми возможностями.

Следующее достоинство - наличие большого числа подключаемых к программе модулей, обеспечивающих различные дополнительные возможности. Такие модули пишутся на С и на самом Python и могут быть разработаны всеми достаточно квалифицированными программистами. В качестве примера можно привести следующие модули:

  • Numerical Python - расширенные математические возможности, такие как манипуляции с целыми векторами и матрицами;
  • Tkinter - построение приложений с использованием графического пользовательского интерфейса (GUI) на основе широко распространенного на X-Windows Tk-интерфейса;
  • OpenGL - использование обширной библиотеки графического моделирования двух- и трехмерных объектов Open Graphics Library фирмы Silicon Graphics Inc. Данный стандарт поддерживается, в том числе, в таких распространенных операционных системах как Microsoft Windows 95 OSR 2, 98 и Windows NT 4.0.
Недостатки языка.
Единственным недостатком, замеченным автором, является сравнительно невысокая скорость выполнения Python-программы, что обусловлено ее интерпретируемостью. Однако, на наш взгляд, это с лихвой окупается достоинствами языка при написании программ не очень критичных к скорости выполнения.

Обзор особенностей


1. Python, в отличие от многих языков (Pascal, C++, Java, и т.д.), не требует описания переменных. Они создаются в месте их инициализации, т.е. при первом присваивании переменной какого-либо значения. Значит, тип переменной определяется типом присваиваемого значения. В этом отношении Python напоминает Basic.
Тип переменной не является неизменным. Любое присваивание для нее корректно и это приводит лишь к тому, что типом переменной становится тип нового присваиваемого значения.

2. В таких языках как Pascal, C, C++ организация списков представляла некоторые трудности. Для их реализации приходилось хорошо изучать принципы работы с указателями и динамической памятью. И даже имея хорошую квалификацию, программист, каждый раз заново реализуя механизмы создания, работы и уничтожения списков, мог легко допустить трудноуловимые ошибки. Ввиду этого были созданы некоторые средства для работы со списками. Например, в Delphi Pascal имеется класс TList, реализующий списки; для С++ разработана библиотека STL (Standard Template Library), содержащая такие структуры как векторы, списки, множества, словари, стеки и очереди. Однако, такие средства имеются не во всех языках и их реализациях.

Одной из отличительных черт Python является наличие таких встроенных в сам язык структур как тьюплы (tuple), списки (list) и словари (dictionary), которые иногда называют картами (map). Рассмотрим их поподробней.

  1. Тьюпл . Он чем-то напоминает массив: состоит из элементов и имеет строго определенную длину. Элементами могут быть любые значения - простые константы или объекты. В отличие от массива, элементы тьюпла не обязательно однородны. А тем, что отличает тьюпл от списка (list) является то, что тьюпл не может быть изменен, т.е. мы не можем i-тому элементу тьюпла присвоить что-то новое и не можем добавлять новые элементы. Таким образом, тьюпл можно назвать списком-константой. Синтаксически тьюпл задается путем перечисления через запятую всех элементов, и все это заключено в круглые скобки:

  2. (1, 2, 5, 8)
    (3.14, ‘ string ’, -4)
    Все элементы индексируются с нуля. Для получения i-го элемента необходимо указать имя тьюпла затем индекс i в квадратных скобках. Пример:
    t = (0, 1, 2, 3, 4)
    print t, t[-1], t[-3]
    Результат : 0 4 2
    Таким образом, тьюпл можно было назвать вектором-константой, если бы его элементы всегда были однородными.
  3. Список . Хорошим, частным примером списка может служить строка (string) языка Turbo Pascal. Элементами строки являются одиночные символы, ее длина не фиксирована, имеется возможность удалять элементы или, напротив, вставлять их в любом месте строки. Элементами же списка могут быть произвольные объекты не обязательно одного и того же типа. Чтобы создать список, достаточно перечислить его элементы через запятую, заключив все это в квадратные скобки:


  4. [‘string’, (0,1,8), ]
    В отличие от тьюпла, списки можно модифицировать по своему желанию. Доступ к элементам осуществляется также как и в тьюплах. Пример:
    l = ]
    print l, l, l[-2], l[-1]
    Результат : 1 s (2,8) 0
  5. Словарь . Напоминает тип запись (record) в Pascal или структуры (structure) в С. Однако, вместо схемы "поле записи"-"значение" здесь применяется "ключ"-"значение". Словарь представляет собой набор пар "ключ"-"значение". Здесь "ключ" - константа любого типа (но преимущественно применяются строки), он служит для именования (индексирования) некоторого соответствующего ему значения (которое можно менять).

  6. Словарь создается путем перечисления его элементов (пар "ключ"-"значение", разделенных двоеточием), через запятую и заключения всего этого в фигурные скобки. Для получения доступа к некоторому значению необходимо, после имени словаря, в квадратных скобках записать соответствующий ключ. Пример:
    d = {"a": 1, "b": 3, 5: 3.14, "name": "John"}
    d["b"] = d
    print d["a"], d["b"], d, d["name"]
    Результат : 1 3.14 3.14 John
    Для добавления новой пары "ключ"-"значение" достаточно присвоить элементу с новым ключом соответствующее значение:
    d["new"] = "new value"
    print d
    Результат : {"a":1, "b":3, 5:3.14, "name":"John", "new":"new value"}

3. Python в отличие от Pascal, C, C++ не поддерживает работу с указателями, динамической памятью и адресную арифметику. В этом он похож на Java. Как известно, указатели служат источником трудноуловимых ошибок и работа с ними относится больше к программированию на низком уровне. Для обеспечения большей надежности и простоты они небыли включены в Python.

4. Одним из особенностей Python является то, как происходит присваивание одной переменной другой, т.е. когда по обе стороны от оператора "= " стоят переменные.

Следуя Тимоти Бадду (), будем называть семантикой указателей случай, когда присваивание приводит лишь к присваиванию ссылки (указателя), т.е. новая переменная становится лишь другим именем, обозначающим тот же участок памяти, что и старая переменная. При этом изменение значения, обозначаемого новой переменной, приведет к изменению значения старой, т.к. они, фактически, означают одно и то же.

Когда же присваивание приводит к созданию нового объекта (здесь объект - в смысле участка памяти для хранения значения какого-либо типа) и копированию в него содержимого присваиваемой переменной, этот случай назовем семантикой копирования . Таким образом, если при копировании действует семантика копирования, то переменные по обе стороны от знака "=" будут означать два независимых объекта с одинаковым содержанием. И здесь последующее изменение одной переменной никак не скажется на другой.

Присваивание в Python происходит следующим образом: если присваеваемый объект является экземпляром таких типов как числа или строки, то действует семантика копирования, если же в правой части стоит экземпляр класса, список, словарь или тьюпл, то действует семантика указателей. Пример:
a = 2; b = a; b = 3
print " семантика копирования: a=", a, "b=", b
a = ; b = a; b = 3
print " семантика указателей: a=", a, "b=", b
Результат :
семантика копирования: a= 2 b= 3
семантика указателей: a= b=

Для тех из вас, кто хочет знать в чем тут дело, я приведу другой взгляд на присваивание в Python. Если в таких языках как Basic, Pascal, C/C++ мы имели дело с переменными-"емкостями", и хранимыми в них константами (числовыми, символьными, строковыми - не суть важно), а операция присваивания означала "занесение" константы в присваиваемую переменную, то в Python мы уже должны работать с переменными-"именами" и именуемыми ими объектами. (Замечаете некоторую аналогию с языком Prolog?) Что же такое объект в Python? Это все то, чему можно дать имя: числа, строки, списки, словари, экземпляры классов (которые в Object Pascal и называются объектами), сами классы (!), функции, модули и т.д. Так вот, при присваивании переменной некоторого объекта, переменная становится его "именем", причем таких "имен" объект может иметь сколько угодно и все они никак не зависят друг от друга.

Теперь, объекты делятся на модифицируемые (мутируемые) и неизменные. Мутируемые - те, которые могут изменить свое "внутреннее содержание", например, списки, словари, экземпляры классов. А неизменные - такие как числа, тьюплы, строки (да, строки тоже; можно переменной присвоить новую строку, полученную из старой, но саму старую строку модифицировать не получится).

Так вот, если мы пишем a = ; b = a; b = 3 , Python это интерпретирует так:

  • дать объекту "список " имя a ;
  • дать этому объекту еще одно имя - b ;
  • модифицировать нулевой элемент объекта.

  • Вот и получилась "псевдо" семантика указателей.

    И последнее, что стоит сказать насчет этого: хотя нет возможности изменения структуры тьюпла, но содержащиеся в нем мутируемые компоненты по-прежнему доступны для модификации:

    T = (1, 2, , "string") t = 6 # так нельзя del t # тоже ошибка t = 0 # допустимо, теперь третья компонента - список t = "S" # ошибка: строки не мутируемы

    5. Весьма оригинальным является то, как в Python группируются операторы. В Pascal для этого служат операторные скобки begin-end , в C, C++, Java - фигурные скобки {}, в Basic применяются закрывающие окончания конструкций языка (NEXT, WEND, END IF, END SUB).
    В языке Python все гораздо проще: выделение блока операторов осуществляется путем сдвига выделяемой группы на один или более пробелов или символов табуляции вправо относительно заголовка конструкции к которой и будет относиться данный блок. Например:

    if x > 0: print ‘ x > 0 ’ x = x - 8 else: print ‘ x <= 0 ’ x = 0 Тем самым, хороший стиль записи программ, к которому призывают преподаватели языков Pascal, C++, Java и т.д., здесь приобретается с самого начала, поскольку, по-другому просто не получится.

    Описание языка. Управляющие конструкции



    Обработка исключительных ситуаций


    try:
    <оператор1>
    [ except [<исключение> [, <переменная>] ]:
    <оператор2>]
    [ else <оператор3>]
    Выполняется <оператор1>, если при этом возникла исключительная ситуация <исключение>, то выполняется <оператор2>. Если <исключение> имеет значение, то оно присваивается <переменной>.
    В случае успешного завершения <оператора1>, выполняется <оператор3>.
    try:
    <оператор1>
    finally:
    <оператор2>
    Выполняется <оператор1>. Если не возникло исключений, то выполняется <оператор2>. Иначе выполняется <оператор2> и немедленно инициируется исключительная ситуация.
    raise <исключение> [<значение>] Инициирует исключительную ситуацию <исключение> с параметром <значение>.

    Исключения - это просто строки (string). Пример:

    My_ex = ‘bad index’ try: if bad: raise my_ex, bad except my_ex, value: print ‘ Error ’, value

    Объявление функций



    Объявление классов



    Class cMyClass: def __init__(self, val): self.value = val # def printVal (self): print ‘ value = ’, self.value # # end cMyClass obj = cMyClass (3.14) obj.printVal () obj.value = " string now " obj.printVal () Результат:
    value = 3.14
    value = string now

    Операторы для всех типов последовательностей (списки, тьюплы, строки)


    Операторы для списков (list)


    s[i] = x i-тый элемент s заменяется на x.
    s = t часть элементов s от i до j-1 заменяется на t (t может быть также списком).
    del s удаляет часть s (также как и s = ).
    s.append (x) добавляет элемент x к концу s.
    s.count (x) возвращает количество элементов s равных x.
    s.index (x) возвращает наименьший i, такой, что s[i]==x.
    s.insert (i,j) часть s, начиная с i-го элемента, сдвигается вправо, и s[i] присваивается x.
    s.remove (x) то же, что и del s[ s.index(x) ] - удаляет первый элемент s, равный x.
    s.reverse () записывает строку в обратном порядке
    s.sort () сортирует список по возрастанию.

    Операторы для словарей (dictionary)


    Файловые объекты


    Создаются встроенной функцией open() (ее описание смотрите ниже). Например: f = open (‘mydan.dat’,‘r’) .
    Методы:

    Другие элементы языка и встроенные функции


    = присваивание.
    print [ < c1 > [, < c2 >]* [, ] ] выводит значения < c1 >, < c2 > в стандартный вывод. Ставит пробел между аргументами. Если запятая в конце перечня аргументов отсутствует, то осуществляет переход на новую строку.
    abs (x) возвращает абсолютное значение x.
    apply ( f, <аргументы>) вызывает функцию (или метод) f с < аргументами >.
    chr (i) возвращает односимвольную строку с ASCII кодом i.
    cmp (x, y) возвращает отрицательное, ноль, или положительное значение, если, соответственно, x <, ==, или > чем y.
    divmod (a, b) возвращает тьюпл (a/b, a%b), где a/b - это a div b (целая часть результата деления), a%b - это a mod b (остаток от деления).
    eval (s)
    возвращает объект, заданный в s как строка (string). S может содержать любую структуру языка. S также может быть кодовым объектом, например: x = 1 ; incr_x = eval ("x+1") .
    float (x) возвращает вещественное значение равное числу x.
    hex (x) возвращает строку, содержащую шестнадцатеричное представление числа x.
    input (<строка>) выводит <строку>, считывает и возвращает значение со стандартного ввода.
    int (x) возвращает целое значение числа x.
    len (s) возвращает длину (количество элементов) объекта.
    long (x) возвращает значение типа длинного целого числа x.
    max (s) , min (s) возвращают наибольший и наименьший из элементов последовательности s (т.е. s - строка, список или тьюпл).
    oct (x) возвращает строку, содержащую представление числа x.
    open (<имя файла>, <режим>=‘r’) возвращает файловый объект, открытый для чтения. <режим> = ‘w’ - открытие для записи.
    ord (c) возвращает ASCII код символа (строки длины 1) c.
    pow (x, y) возвращает значение x в степени y.
    range (<начало>, <конец>, <шаг>) возвращает список целых чисел, больших либо равных <начало> и меньших чем <конец>, сгенерированных с заданным <шагом>.
    raw_input ( [ <текст> ] ) выводит <текст> на стандартный вывод и считывает строку (string) со стандартного ввода.
    round (x, n=0) возвращает вещественное x, округленное до n-го разряда после запятой.
    str (<объект>) возвращает строковое представление <объекта>.
    type (<объект>) возвращает тип объекта.
    Например: if type(x) == type(‘’): print ‘ это строка ’
    xrange (<начало>, <конец>, <шаг>) аналогичен range, но лишь имитирует список, не создавая его. Используется в цикле for.

    Cпециальные функции для работы со списками


    filter (<функция>, <список>) возвращает список из тех элементов <спиcка>, для которых <функция> принимает значение "истина".
    map (<функция>, <список>) применяет <функцию> к каждому элементу <списка> и возвращает список результатов.
    reduce ( f, <список>,
    [, <начальное значение> ] )
    возвращает значение полученное "редуцированием" <списка> функцией f. Это значит, что имеется некая внутренняя переменная p, которая инициализируется <начальным значением>, затем, для каждого элемента <списка>, вызывается функция f с двумя параметрами: p и элементом <списка>. Возвращаемый f результат присваивается p. После перебора всего <списка> reduce возвращает p.
    С помощью данной функции можно, к примеру, вычислить сумму элементов списка: def func (red, el): return red+el sum = reduce (func, , 0) # теперь sum == 15
    lambda [<список параметров>] : <выражение> "анонимная" функция, не имеющая своего имени и записываемая в месте своего вызова. Принимает параметры, заданные в <списке параметров>, и возвращает значение <выражения>. Используется для filter, reduce, map. Например: >>>print filter (lambda x: x>3, ) >>>print map (lambda x: x*2, ) >>>p=reduce (lambda r, x: r*x, , 1) >>>print p 24

    Импортирование модулей



    Стандартный модуль math


    Переменные: pi , e .
    Функции (аналогичны функциям языка C):

    acos(x) cosh(x) ldexp(x,y) sqrt(x)
    asin(x) exp(x) log(x) tan(x)
    atan(x) fabs(x) sinh(x) frexp(x)
    atan2(x,y) floor(x) pow(x,y) modf(x)
    ceil(x) fmod(x,y) sin(x)
    cos(x) log10(x) tanh(x)

    Модуль string


    Функции:

    Заключение


    Благодаря простоте и гибкости языка Python, его можно рекомендовать пользователям (математикам, физикам, экономистам и т.д.) не являющимся программистами, но использующими вычислительную технику и программирование в своей работе.
    Программы на Python разрабатываются в среднем в полтора-два (а порой и в два-три) раза быстрее нежели на компилируемых языках (С, С++, Pascal). Поэтому, язык может представлять не малый интерес и для профессиональных программистов, разрабатывающих приложения, не критичные к скорости выполнения, а также программы, использующие сложные структуры данных. В частности, Python хорошо зарекомендовал себя при разработке программ работы с графами, генерации деревьев.

    Литература


    1. Бадд Т. Объектно-ориентированное программирование. - СПб.: Питер, 1997.
    2. Guido van Rossum . Python Tutorial. (www.python.org)
    3. Chris Hoffman . A Python Quick Reference. (www.python.org)
    4. Guido van Rossum . Python Library Reference. (www.python.org)
    5. Guido van Rossum . Python Reference Manual. (www.python.org)
    6. Гвидо ван Россум . Семинар по программированию на Python. (http://sultan.da.ru)

    Программирование на Python

    Часть 1. Возможности языка и основы синтаксиса

    Серия контента:

    Стоит ли изучать Python?

    Python – это один из наиболее популярных современных языков программирования. Он пригоден для решения разнообразных задач и предлагает те же возможности, что и другие языки программирования: динамичность, поддержку ООП и кросс-платформенность. Разработку Python начал Гвидо Ван Россум (Guido Van Rossum) еще в середине 1990-х годов, поэтому к настоящему времени удалось избавиться от стандартных «детских» болезней, существенно развить лучшие стороны языка и привлечь множество программистов, использующих Python для реализации своих проектов.

    Многие программисты считают, что необходимо изучать только «классические» языки программирования, такие как Java или C++, так как другие языки все равно не смогут обеспечить таких же возможностей. Однако в последнее время возникло убеждение, что программисту желательно знать более одного языка, так как это расширяет его кругозор, позволяя более творчески решать поставленные задачи и повышая его конкурентоспособность на рынке труда.

    Изучить в совершенстве два таких языка как Java и C++ достаточно сложно и заняло бы много времени; кроме того, многие аспекты этих языков противоречат друг другу. В то же время Python идеально подходит на роль второго языка, так как он сразу же усваивается благодаря уже имеющимся знаниям в ООП, и тому, что его возможности не конфликтуют, а дополняют опыт, накопленный при работе с другим языком программирования.

    Если же программист только начинает свой путь в области разработки ПО, то Python станет идеальным «вводным» языком программирования. Благодаря своей лаконичности он позволит быстрее овладеть синтаксисом языка, а отсутствие «наследства» в виде формировавшихся на протяжении многих лет аксиом поможет быстро освоить ООП. В силу этих факторов «кривая обучения» Python будет довольно короткой, и программист сможет перейти от учебных примеров к коммерческим проектам.

    Поэтому кем бы ни являлся читатель данной статьи – опытным программистом или новичком в области разработки ПО, ответом на вопрос, который является и названием этого раздела, должно стать убедительное «да».

    Этот цикл статей предназначен для того, чтобы помочь успешному преодолению «кривой обучения», последовательно предоставляя информацию, начиная с самых базовых принципов языка до его продвинутых возможностей в плане интеграции с другими технологиями. В первой статье речь пойдет об основных возможностях и синтаксисе Python. В дальнейшем мы рассмотрим более сложные аспекты работы с этим популярным языком, в частности объектно- ориентированное программирование на Python.

    Архитектура Python

    Любой язык, неважно – для программирования или общения, состоит как минимум из двух частей – словаря и синтаксиса. Язык Python организован точно так же, предоставляя синтаксис для формирования выражений, образующих исполняемые программы, и словарь – набор функциональности в виде стандартной библиотеки и подключаемых модулей.

    Как уже упоминалось, синтаксис Python достаточно лаконичный, особенно если сравнивать с Java или C++. С одной стороны – это хорошо, так как чем проще синтаксис, тем проще его изучить и тем меньше ошибок можно совершить в процессе его использования. Однако у подобных языков есть недостаток – с их помощью можно передавать самую простую информацию и нельзя выражать сложные конструкции.

    К Python это не относится, так как это язык простой, но упрощенный. Дело в том, что Python является языком с более высоким уровнем абстракции, выше, например, чем у Java и C++, и позволяет передать такое же количество информации в меньшем объеме исходного кода.

    Также Python является языком общего назначения, поэтому может применяться практически в любой области разработки ПО (standalone, клиент-сервер, Web-приложения) и в любой предметной области. Кроме того, Python легко интегрируется с уже существующими компонентами, что позволяет внедрять Python в уже написанные приложения.

    Другая составляющая успеха Python – это его модули расширения, как стандартные, так и специфические. Стандартные модули расширения Python – это отлично спроектированная и неоднократно проверенная функциональность для решения задач, возникающих в каждом проекте по разработке ПО, обработка строк и текстов, взаимодействие с операционной системой, поддержка Web-приложений. Эти модули также написаны на языке Python, поэтому обладают его важнейшим свойством – кросс-платформенностью, позволяющей безболезненно и быстро переносить проекты с одной операционной системы на другую.

    Если необходимой функциональности не оказалось в стандартной библиотеке Python, то можно создать собственный модуль расширения для его последующего неоднократного использования. Здесь стоит отметить, что модули расширения для Python можно создавать не только на самом языке Python, но и с помощью других языков программирования. В этом случае появляется возможность более эффективной реализации ресурсоемких задач, например сложных научных вычислений, однако теряется преимущество кросс-платформенности, если язык модуля расширения не является сам по себе кросс-платформенным, как Python.

    Среда исполнения Python

    Как известно, все кросс-платформенные языки программирования построены по одной модели: это действительно переносимый исходный код и среда исполнения (runtime environment), которая не является переносимой и специфична для каждой конкретной платформы. В эту среду исполнения обычно входит интерпретатор, который исполняет исходный код, и различные утилиты, необходимые для сопровождения приложения – отладчик, обратный ассемблер и т.д.

    В среду исполнения Java дополнительно входит компилятор, так как исходный код необходимо скомпилировать в байт-код для виртуальной Java-машины. В среду исполнения Python входит только интерпретатор, который одновременно является и компилятором, однако компилирует исходный код Python непосредственно в машинный код целевой платформы.

    На данный момент существуют три известных реализации среды исполнения для Python: CPython, Jython и Python.NET. Как можно догадаться из названия, первая среда реализована на языке C, вторая на языке Java, а последняя – на платформе.NET.

    Среда исполнения CPython обычно называется просто Python, и когда говорят о Python, то чаще всего имеется в виду именно эта реализация. Эта реализация состоит из интерпретатора и модулей расширения, написанных на языке C, и может использоваться на любой платформе, для которой доступен стандартный компилятор C. Кроме того, существуют уже скомпилированные версии среды исполнения для различных операционных систем, включая различные версии OC Windows и различные дистрибутивы Linux. В этой и последующих статьях будет рассматриваться именно CPython, если иное не оговаривается отдельно.

    Среда исполнения Jython – это реализация Python для работы с виртуальной Java-машиной (JVM). Поддерживается любая версия JVM, начиная с версии 1.2.2 (текущая версия Java – 1.6). Для работы с Jython требуется установленная Java-машина (среда исполнения Java) и определенное знание языка программирования Java. Уметь писать исходный код на языке Java не обязательно, однако придется иметь дело c JAR-файлами и Java-апплетами, а также документацией в формате JavaDOC.

    Какую версию среды выбрать – зависит исключительно от предпочтений программиста, вообще же рекомендуется держать на компьютере и CPython, и Jython, так как они не конфликтуют между собой, а взаимно дополняют друг друга. Среда CPython работает быстрее, так как нет промежуточного уровня в виде JVM; кроме того, обновленные версии Python сначала выпускают именно в виде среды CPython. Однако Jython может использовать любой класс Java в качестве модуля расширения и работать на любой платформе, для которой существует реализация JVM.

    Обе среды исполнения выпущены под лицензией, совместимой с известной лицензией GPL, поэтому могут использоваться для разработки как коммерческого, так и свободного или бесплатного ПО. Большая часть модулей расширения для Python также выходит в рамках лицензии GPL и может свободно применяться в любых проектах, однако существуют и коммерческие расширения или расширения с более строгими лицензиями. Поэтому при использовании Python в коммерческом проекте необходимо знать, какие ограничения существуют в лицензиях подключаемых модулей расширения.

    Начало работы с Python

    Прежде чем начать использовать Python, необходимо установить его среду исполнения – в данной статье это CPython и соответственно интерпретатор python. Существуют различные способы установки: опытные пользователи могут сами скомпилировать Python из его общедоступного исходного кода, также можно загрузить с Web-сайта www.python.org уже готовые исполняемые файлы для конкретной операционной системы, наконец, многие дистрибутивы Linux поставляются с уже предустановленным интерпретатором Python. В этой статье используется версия Python 2.x для ОС Windows, однако представленные примеры можно запускать на любой версии Python.

    После того как программа установки развернет исполняемые файлы Python в указанный каталог, необходимо проверить значения следующих системных переменных:

    • PATH . В этой переменной должен содержаться путь к каталогу, где установлен Python, чтобы его могла найти операционная система.
    • PYTHONHOME . Эта переменная должна содержать только путь к каталогу, где установлен Python. Также в этом каталоге должен содержаться подкаталог lib, в котором будет выполняться поиск стандартных модулей Python.
    • PYTHONPATH . Переменная со списком каталогов, содержащих модули расширения, которые будут подключаться к Python (элементы списка должны разделяться системным разделителем).
    • PYTHONSTARTUP . Не обязательная переменная, определяющая путь к сценарию Python, который должен выполняться каждый раз при запуске интерактивного сеанса интерпретатора Python.

    Командная строка для работы с интерпретатором имеет следующую структуру.

    PYTHONHOME\python (опции) [ -с команда | файл со сценарием | - ] {аргументы}

    Интерактивный режим работы Python

    Если запустить интерпретатор, не указывая команды или файла со сценарием, то он запустится в интерактивном режиме. В этом режиме запускается специальная оболочка Python, в которую можно вводить отдельные команды или выражения, а их значение будет немедленно вычисляться. Это очень удобно во время изучения Python, так как можно сразу проверить правильность той или иной конструкции.

    Значение вычисленного выражения сохраняется в специальную переменную с именем «Одиночное подчеркивание» (_), так что его можно использовать в последующих выражениях. Завершить интерактивный сеанс можно сочетанием клавиш Ctrl–Z в ОС Windows или Ctrl–D в ОС Linux.

    Опции – это не обязательные строковые значения, которые могут изменять поведение интерпретатора во время сеанса; их значение будет рассматриваться в этой и последующих статьях. За опциями указывается либо отдельная команда, которую должен выполнить интерпретатор, либо путь к файлу, в котором содержится сценарий для выполнения. Стоит отметить, что команда может состоять из нескольких выражений, разделенных точкой с запятой, и должна быть заключена в кавычки, чтобы операционная система смогла ее корректно передать интерпретатору. Аргументы – те параметры, которые передаются для последующей обработки в исполняемый сценарий; они передаются в программу в виде строк и разделяются пробелами.

    Для проверки правильности установки и работоспособности Python можно выполнить следующие команды:

    c:\> python- v
    c:\> python –c “import time; print time.asctime()”

    Опция –v выводит версию используемой реализации Python и завершает работы, а вторая команда распечатывает на экран значение системного времени.

    Писать сценарии Python можно в любом текстовом редакторе, так как они представляют собой обычные текстовые файлы, однако существуют и специальные среды разработки, предназначенные для работы с Python.

    Основы синтаксиса Python

    Сценарии исходного кода Python состоят из так называемых логических строк , каждая из которых в свою очередь состоит из физических строк . Для обозначения комментариев используется символ #. Комментарии и пустые строки интерпретатор игнорирует.

    Далее приведен очень важный аспект, который может показаться странным программистам, изучающим Python в качестве второго языка программирования. Дело в том, что в Python нет символа, который бы отвечал за отделение выражений друг от друга в исходном коде, как, например, точка с запятой (;) в C++ или Java. Точка с запятой позволяет разделить несколько инструкций, если они находятся на одной физической строке. Также отсутствует такая конструкция, как фигурные скобки {}, позволяющая объединить группу инструкций в единый блок.

    Физические строки разделяются самим символом конца строки, но если выражение слишком длинное для одной строки, то две физических строки можно объединить в одну логическую. Для этого необходимо в конце первой строки ввести символ обратного слеша (\), и тогда следующую строку интерпретатор будет трактовать как продолжение первой, однако при этом нельзя, чтобы на первой строке за символом \ находились бы другие символы, например, комментарий с #. Для выделения блоков кода используются исключительно отступы. Логические строки с одинаковым размером отступа формируют блок, и заканчивается блок в том случае, когда появляется логическая строка с отступом меньшего размера. Именно поэтому первая строка в сценарии Python не должна иметь отступа. Усвоение этих несложных правил поможет избежать большинства ошибок, связанных с освоением нового языка.

    Других радикальных отличий от других языков программирования в синтаксисе Python нет. Имеется стандартный набор операторов и ключевых слов, большая часть которых уже знакома программистам, а специфические для Python будут рассматриваться в этой и последующих статьях. Также используются стандартные правила для заданий идентификаторов переменных, методов и классов – имя должно начинаться с подчеркивания или латинского символа любого регистра и не может содержать символов @, $, %. Также не может использоваться в качестве идентификатора только один символ подчеркивания (см. сноску, в которой говорится об интерактивном режиме работы).

    Типы данных, используемых в Python

    Типы данных, используемых в Python, также совпадают с другими языками – целые и вещественные типы данных; дополнительно поддерживается комплексный тип данных – с вещественной и мнимой частью (пример такого числа – 1.5J или 2j, где J представляет собой квадратный корень из -1). Python поддерживает строки, которые могут быть заключены в одинарные, двойные или тройные кавычки, при этом строки, как и в Java, являются immutable-объектами, т.е. не могут изменять свое значение после создания.

    Есть в Python и логический тип данных bool c двумя вариантами значения – True и False. Однако в старых версиях Python такого типа данных не было, и, кроме того, любой тип данных мог быть приведен к логическому значению True или False. Все числа, отличные от нуля, и непустые строки или коллекции с данными трактовались как True, а пустые и нулевые значения рассматривались как False. Эта возможность сохранилась и в новых версиях Python, однако для повышения читаемости кода рекомендуется использовать для логических переменных тип bool. В то же время, если необходимо поддерживать обратную совместимость со старыми реализациями Python, то в качестве логических переменных стоит использовать 1 (True) или 0 (False).

    Функциональность для работы с наборами данных

    В Python определены три типа коллекций для хранения наборов данных:

    • кортеж (tuple);
    • список (list);
    • словарь (dictionary).

    Кортеж представляет собой неизменяемую упорядоченную последовательность данных. В нем могут содержаться элементы различных типов, например другие кортежи. Кортеж определяется в круглых скобках, а его элементы разделяются запятыми. Специальная встроенная функция tuple() позволяет создавать кортежи из представленной последовательности данных.

    Список – это изменяемая упорядоченная последовательность элементов. Элементы списка также разделяются запятыми, но задаются уже в квадратных скобках. Для создания списков предлагается функция list().

    Словарь является хеш-таблицей, сохраняющей элемент вместе с его идентификатором-ключом. Последующий доступ к элементам выполняется тоже по ключу, поэтому единица хранения в словаре – это пара объект-ключ и связанный с ним объект-значение. Словарь – это изменяемая, но не упорядоченная коллекция, так что порядок элементов в словаре может меняться со временем. Задается словарь в фигурных скобках, ключ отделяется от значения двоеточием, а сами пары ключ/значение разделяются запятыми. Для создания словарей доступна функция dict().

    В листинге 1 приведены примеры различных коллекций, доступных в Python.

    Листинг 1. Виды коллекций, доступные в Python
    (‘w’,‘o’,‘r’,‘l’,‘d’) # кортеж из пяти элементов (2.62,) # кортеж из одного элемента [“test”,"me"] # список из двух элементов # пустой список { 5:‘a’, 6:‘b’, 7:‘c’ } # словарь из трех элементов с ключами типа int

    Определение функций в Python

    Хотя Python поддерживает ООП, однако многие его возможности реализованы в виде отдельных функций; кроме того, модули расширения чаще всего делаются тоже в виде библиотеки функций. Функции также применяются и в классах, где они по традиции называются методами.

    Синтаксис определения функций в Python крайне простой; с учетом изложенных выше требований:

    def ИМЯ_ФУНКЦИИ(параметры): выражение № 1 выражение № 2 ...

    Как видно, необходимо использовать служебное слово def, двоеточие и отступы. Вызвать функцию также очень просто:

    ИМЯ_ФУНКЦИИ(параметры)

    Есть только несколько моментов, специфичных для Python, которые стоит учитывать. Как и в Java, примитивные значения передаются по значению (в функцию попадает копия параметра, и она не может изменить значение, установленное до вызова функции), а сложные объектные типы передаются по ссылке (в функцию передается ссылка и она вполне может изменить объект).

    Параметры могут передаваться как просто по порядку перечисления, так и по именам, в этом случае не нужно указывать при вызове те параметры, для которых есть значения по умолчанию, а передавать только обязательные или менять порядок параметров при вызове функции:

    #функция, выполняющая деление нацело – с помощью оператора // def foo(delimoe, delitel): return delimoe // delitel print divide(50,5) # результат работы: 10 print divide(delitel=5, delimoe=50) # результат работы: 10

    Функция в Python обязательно возвращает значение – это делается либо явно с помощью оператора return, за которым следует возвращаемое значение, либо, в случае отсутствия оператора return, возвращается константа None, когда достигается конец функции. Как видно из примеров объявлений функций, в Python нет необходимости указывать, возвращается что-либо из функции или нет, однако если в функции имеется один оператор return, возвращающей значение, то и другие операторы return в этой функции должны возвращать значения, а если такого значения нет, то необходимо явно прописывать return None.

    Если функция очень простая и состоит из одной строки, то ее можно определить прямо на месте использования, в Python подобная конструкция называется лямбда-функцией (lambda). lambda-функция – это анонимная функция (без собственного имени), телом которой является оператор return, возвращающий значение некоторого выражения. Такой подход может оказаться удобным в некоторых ситуациях, однако стоит заметить, что повторное использование подобных функций невозможно («где родился, там и пригодился»).

    Еще стоит описать отношение Python к использованию рекурсии. По умолчанию глубина рекурсии ограничена 1000 уровней, и когда этот уровень будет пройден, возникнет исключительная ситуация, и работа программы будет остановлена. Однако при необходимости величину этого предела можно изменить.

    У функций в Python есть еще и другие интересные особенности, например документирование или возможность определения вложенных функций, однако они будут рассматриваться в следующих статьях серии на более сложных примерах.

    Хотите войти в мир программирования и быстро написать несколько своих первых программ? Или мечтаете изучить новые языки, но не знаете, с чего начать? Обратите свое внимание на курсы по основам программирования на Python. Далее вы узнаете подробности о том, почему именно этот язык рекомендуется для начинающих и какие программы можно на нем создавать.

    Основы Python для начинающих программистов

    Python — это мощный высокоуровневый объектно-ориентированный язык программирования, созданный Гвидо ван Россумом. У него простой в использовании синтаксис, что делает его идеальным языком для тех, кто пытается научиться программированию в первый раз. Для продолжения знакомства с языком можно прочитать книгу Дмитрия Златопольского “Python — основы программирования». Но мы начнем с самых основ. Литературы по этому направлению достаточно много. Еще один вариант — книги Гарри Персиваля “Python. Разработка на основе тестирования”. В ней рассказывается о языке с практической точки зрения.

    Применение языка на практике

    Итак, что же пишут на Python или “Питон”, как его еще называют в среде программистов, и зачем его учить? Python — это язык общего назначения. На нем пишут веб-приложения с использованием различный фреймворков, системные утилиты и приложения для автоматизации различных действий. Курсов по основам программирования на Python сейчас достаточно, чтобы попробовать изучить язык самостоятельно.

    Это может стать основой новой профессии, так как он имеет широкий спектр приложений от веб-разработки, научных и математических вычислений для настольных графических пользовательских интерфейсов. Он также хорошо подходит для создания прототипов. То есть, сначала создается прототип на Python, затем концепцию можно перенести на более быстрые и компилируемые языки программирования. При помощи этого языка можно создавать desktop-приложения с графическим интерфейсом и писать игры, для чего существует специальная библиотека. Основы алгоритмизации и программирования на языке Python подходят для создания приложений для мобильных устройств.

    Зачем изучать язык Python

    Python также использует очень простой и сжатый синтаксис и динамическую типизацию. Знание основ алгоритмизации и программирования на Python позволяет быстро создать программу и запустить ее. Если вам нужен язык для быстрого создания приложений и сценариев в нескольких областях, вам будет трудно найти лучшую альтернативу, чем Python. У него имеется ряд очевидных преимуществ перед другими языками программирования:

    • универсальное использование — на этом языке можно писать разные типы приложений, потому вместе с его освоением открываются широкие возможности для применения этого языка;
    • простота — изначально язык разрабатывался для упрощения работы с ним человека;
    • популярность в среде программистов и востребованность на рынке труда — Python широко применяется в различных проектах;
    • большое количество доступных библиотек расширяют возможности языка и делают его еще более универсальным;
    • кроссплатформенность — один раз написанная программа будет работать на любой платформе, где есть интерпретатор языка;
    • одним из важных плюсов языка является его качественная документация.

    Python также является одним из старейших языков веб-разработки, созданных Гвидо ван Россумом в Национальном научно-исследовательском институте математики и информатики в Нидерландах в начале 90-х годов. Язык сильно заимствован из C++, C и других языков сценариев. Он использует ключевые слова на английском языке, которые составляют большую часть программирования на Python. Если вы освоите их, то можно считать, что по большей части уже освоили язык. Это займет некоторое время и вам будет нужно понять основные концепции, прежде чем начинать. Потому давайте начнем с того, что познакомимся с ними.

    Преимущества языка Python

    Одним из ключевых преимуществ программирования Python является его интерпретирующий характер. Это означает, что код программы не компилируется в исполняемый файл, а выполняется интерпретатором всякий раз заново, когда происходит запуск пользователем. Потому для запуска программы необходимо его наличие на том компьютере, где вы будете создавать программы. Интерпретатор и стандартная библиотека доступны в бинарной или исходной форме с веб-сайта Python и могут беспрепятственно работать во всех основных операционных системах.

    Итак, к основным преимуществам Python можно отнести:

  • Интерпретирующий характер: язык обрабатывается интерпретатором во время выполнения, например PHP или PERL, поэтому вам не нужно компилировать программу перед выполнением.
  • Интерактивность: вы можете напрямую взаимодействовать с интерпретатором при написании вашей программы.
  • Идеально подходит для начинающих: для начинающих программистов.
  • Python — отличный выбор, поскольку он поддерживает разработку приложений, от игр до браузеров до обработки текста.

    Как установить и запустить интерпретатор

    Для того чтобы начать писать на Python, нужно скачать и установить его интерпретатор на официальном сайте языка, выбрав версию для своей операционной системы. Стоит отметить, что существует две ветки языка — вторая и третья. Лучше начать изучать основы Python 3, если другой версии вы еще не устанавливали. При установке на Windows обязательно нужно обратить внимание на то, включены ли опция Add Python to Path и утилита Pip. После установки его можно запустить. Для этого в командной строке нужно ввести: “python”, и он запустится. В окне появятся три угловые скобки, означающие, что вы находитесь в интерпретаторе. Этот язык программирования также свободно распространяемый, и по нему можно найти советы, сторонние инструменты, программы, модули и дополнительную документацию.

    Ключевые слова в Python

    В интерпретаторе можно выполнять действия на языке в интерактивном режиме. Каждое действие выполняется сразу, после нажатия Enter. Можно использовать его как продвинутый калькулятор. Но писать большую программу в интерпретаторе слишком трудоемко. Поэтому имеет смысл пользоваться текстовыми редакторами. Готовый текстовый файл можно затем выполнить интерпретатором. Одна из основ Python состоит в том, что любые блоки в нем задаются с помощью отступов, поэтому необходимо должны отступать, чтобы запустить блок и удалить его. Интерпретатор может быть легко расширен новыми типами данных или функциями в C++ или C. Язык программирования Python работает как расширение для настраиваемых приложений. То, что делает этот язык настолько легким для изучения — это тот факт, что он использует английские ключевые слова, а не знаки препинания, и имеет меньше синтаксических конструкций, чем в других языках программирования.

    Начало работы с Python

    Перед началом работы вне интерпретатора, чтобы создать программу, нужно открыть текстовый редактор и создать пустой файл с кодировке utf-8 и задать расширение “py”. Лучше всего для этой цели использовать специальные редакторы кода для программистов. В первой строке нужно обозначить кодировку. Строки, начинающиеся со знака #, считаются комментариями и не выполняются. Python неявно и динамически типизирован, поэтому вам не нужно объявлять переменные. Типы принудительно применяются, и переменные также чувствительны к регистру, поэтому var и VAR рассматриваются как две отдельные переменные.Если вы хотите знать, как работает какой-либо объект, вам просто нужно ввести следующее: “help(object)”. Вы также можете использовать команду “dir (object)”, чтобы узнать все методы конкретной опции, и вы можете использовать объект “__ doc__”, чтобы узнать его строку документа.

    Как запустить написанную программу

    Запускать написанную программу нужно также в командной строке. Для этого нужно написать имя интерпретатора и через пробел — имя файла с написанной программой. При запуске программы нужно указывать полный путь к файлу. Это не всегда просто, так как путь может быть очень длинным, поэтому иногда проще сменить текущую директорию в командной строке и там запускать интерпретатор. Для этого нужно подняться в нужную директорию, зажать клавишу shift, правой кнопкой мыши кликнуть по директории и в открывшемся меню выбрать опцию “открыть окно команд”. Тогда командная строка будет запущена в этой директории. Далее в окне консоли нужно ввести имя интерпретатора и через пробел — имя файла, который находится в ней.

    Синтаксис языка

    Основы программирования на примере языка Python не слишком отличаются от других языков, но переменные несут немного другой смысл. У Python нет обязательных символов для завершения операторов. Любые блоки задаются с помощью отступов, поэтому вы должны отступать, чтобы запустить блок и удалить его. Для многострочных комментариев необходимо использовать многострочные строки. Значения присваиваются при помощью знака “=”, а тестирование равенства выполняется с двумя из них “==”. Вы можете уменьшать или увеличивать значения с помощью операторов = или — = с суммой в правой части. Это может работать со строками и другими типами данных. Вы также можете использовать несколько переменных в одной строке.

    Типы данных в Python

    Теперь рассмотрим типы данных. В основе Python лежат структуры данных — это словари (dict), кортежи (tuples) и списки (lists). Наборы можно найти в библиотеке наборов, которые доступны во всех версиях Python. Списки похожи на одномерные массивы, хотя вы также можете иметь списки других списков. Словари по существу являются ассоциативными массивами или хэш-таблицами. Кортежи представляют собой одномерные массивы. Теперь массивы в основе Python могут быть любого типа, а ypes всегда равно нулю. Отрицательные числа начинаются от конца до начала, а -1 — последний элемент. Переменные также могут указывать на функции.

    Строки в Python

    Строки Python могут использовать одиночные или двойные кавычки, и вы можете использовать кавычки одного вида в строке с использованием другого вида. Многострочные строки заключены в одиночные или тройные двойные кавычки. Чтобы заполнить строки значениями, вы можете использовать оператор modulo (%), а затем кортеж. Каждый% заменяется элементом кортежа слева направо, и вы также можете использовать словарные подстановки. Операторы управления потоком Python: “while”, “for” и “if”. Для ветвления вам нужно использовать “if”. Для перечисления через список используйте “for”. Для получения списка номеров используйте диапазон.

    Функции в Python

    Ключевое слово “def” используется для объявления функций. Привязывание другого объекта к переменной удаляет старый и заменяет неизменяемые типы. Необязательные аргументы могут быть заданы в объявлении функции после обязательных аргументов, присваивая им значения по умолчанию. В случае именованных аргументов имени аргумента присваивается значение. Функции могут возвращать кортеж, и вы можете эффективно возвращать несколько значений, используя распаковку кортежа. Параметры передаются через ссылку, но кортежи, ints, строки и другие неизменяемые типы неизменяемы, потому что передается только местоположение памяти элемента.

    Вы только начали свое знакомство с языком, потому не бойтесь ошибок и обращайтесь к доступным ресурсам, чтобы продолжить обучение этому интересному и полезному языку программирования.



    
    Top