Язык программирования Python для начинающих. Язык программирования Python. Обучение с нуля: особенности, правила и рекомендации

Сколько на самом деле существует языков программирования? Их насчитывается несколько десятков. Они разработаны под различные задачи, на любой вкус, размер и цвет. Почему я выбрал именно этот язык? Python способен выполнять очень широкий круг задач, начиная от простого скрипта до создания целых сайтов. Python для начинающих достаточно прост, лаконичен и удобен в изучении.

Из этой статьи вы узнаете:

Привет, привет! На связи Гридин Семён. Наконец — то, я добрался до основной тематики этого блога, программирование интеллектуальных систем с помощью языка Python. Я долго шёл к этому, готовился. И вот, я готов писать вам интересные статьи и изучать глубоко эту тему.

Для чего мне это нужно? Для начала я ставил себе такую задачу о разработке , машинного обучения и компьютерного зрения.

Может если повезёт я попаду в число разработчиков по робототехническим сложным проектам, может стану сам организатором и открою производство персональных роботов, а может, может... Если ничего не получится, да и бог с ним, я получаю удовольствие от процесса, а не от результата.

Тогда начну свою повесть))...

Возможности языка программирования Python

Как я и писал выше, этот язык выполняет очень большую сферу функций. Всё охватить просто невозможно. Поэтому перед тем как заниматься изучением, пожалуйста, задайте себе вопрос, а для чего мне это нужно? Какие задачи я буду решать, применяя этот язык? Если вы ответили положительно, двигаемся дальше.

Чем же может быть полезен Python?

1. Работа с xml/html файлами
2. Работа с http запросами
3. GUI (графический интерфейс)
4. Создание веб-сценариев
5. Работа с FTP
6. Работа с изображениями, аудио и видео файлами
7. Робототехника (применение одноплатных компьютеров)
8. Программирование математических и научных вычислений

И тому подобное. Python способен выполнять львиную долю рутинных задач.

На Питоне можно собрать и резервное копирование, и работу с электронными письмами, и простейший калькулятор, и скрипт для сайта. Язык ничем не ограничен. Что самое интересное, используется в таких IT-гигантах, как Google и Yandex.

В этой статье мы рассмотрим с вами программирование Python с нуля.

Для того чтобы у вас работала программа на определённом устройстве, неважно какая ОС — windows, linux, RaspbianOS, MacOS. Важно, чтобы у вас находился интерпретатор, который будет понимать команды и выполнять.

Делаем следующим образом, скачиваем IDE python c официального источника .

Знакомство с интерпретатором

Итак интерпретатор обрабатывает текстовый код программы. Существует интерактивный режим среды разработки. Можно запустить несколькими способами:

1. Из обычной командной строки сmd — введите команду python ;
2. C рабочего стола (ярлык);
3. С помощью меню Пуск — Python IDLE;

Вам откроется это окошечко:

Кстати оболочку можно использовать и в качестве обычного калькулятора. Я рассматриваю этот софт, как возможность раскрыть полный потенциал одноплатных компьютеров.

Для Arduino тоже есть своя программная оболочка . Почитайте.

С чего начать обучение python? Давайте попробуем написать первую программу?

Создание первой программы

Программа на языке Python — это обычный текстовый файл с написанным кодом. Расширение этого файла.py. Запустить программу можно, указав соответствующее имя в командной строке. Напишем с вами простейшую стандартную программу «Hello world!».

Задача такая — вывести на экран "Hello world!". Запускаем NotePad.

Пишем следующий код:

Python

print ("Hello world!!!")

print ("Hello world!!!" )

И сохраняем в папку соблюдая путь C:\MyScripts . Рекомендую все проекты скидывать в эту папку.

Для того, чтобы нам запустить скрипт, выберите командную строку и введите путь к вашему файлу:

По поводу книг. На самом деле, хоть язык и прост в плане создания кода, но очень много нюансов и различных библиотек для реализации гигантского спектра задач.

Лучшая книга по python для начинающих по праву считается самоучитель Майка МакГрата. Исчерпывающее руководство по составлению кода на языке Питон.

Извините за качество фото, по другому не получается. Остальные книги пока не рекомендую покупать, так как они на самом деле громоздкие и объёмные. Для базиса достаточно будет и МакГрата.

Ребят, на этом у меня всё, если у вас есть какие-то вопросы, вы всегда можете мне написать. Подписывайтесь на новости блога. Рассылайте друзьям. Спасибо за внимание.

С уважением, Гридин Семён

Перейдем к теоретически-практической части и начнем с того что из себя представляет интерпретатор.

Интерпретатор

Интерпретатор - это такая программа, которая выполняет другие программы. Когда вы пишете программу на языке Python, интерпретатор читает вашу программу и выполняет содержащиеся в ней инструкции. В действительности, интерпретатор - это слой программной логики между вашим программным кодом и аппаратурой вашего компьютера.

В зависимости от используемой версии Python сам интерпретатор может быть реализован как программа на языке C, как набор классов Java и в каком-либо другом виде, но об этом позже.

Запуск сценария в консоли

Давайте запустите в консоле интерпретатор:

Теперь он ожидает ввода комманд, введите туда следующую инструкцию:

Print "hello world!"

ура, наша первая программа! :D

Запуск сценария из файла

Создайте файл "test.py", с содержимым:

# вывести "hello world" print "hello world" # вывести 2 в 10 степени print 2 ** 10

и выполните этот файл:

# python /path/to/test.py

Динамическая компиляция и байт-код

После того, как запустите сценарий, сначала компилирует исходный текст сценария в байт-код для виртуальной машины. Компиляция - это просто этап перевода, а байт-код это низкоуровневое платформонезависимое представление исходного текста программы. Python транслирует каждую инструкцию в исходном коде сценария в группы инструкций байт-кода для повышения скорости выполнения программы, так как байт-код выполняется намного быстрее. После компиляции в байт-код, создается файл с расширением ".pyc" по соседству с исходным текстом сценария.

В следующий раз, когда вы запустите свою программу интерпретатор минует этап компиляции и отдаст на выполнение откомпилированный файл с расширением ".pyc". Однако, если вы изменили исходные тексты вашей программы, то снова произойдет этап компиляции в байт-код, так как Python автоматически следит за датой изменения файла с исходным кодом.

Если Python окажется не в состоянии записать файл с байт-кодом, например из-за отсутствия прав на запись на диск, то программа не пострадает, просто байт-код будет собран в памяти и при завершении программы оттуда удален.

Виртуальная машина Python (PVM)

После того как пройдет процесс компиляции, байт-код передается механизму под названием виртуальная машина , которая и выполнит инструкции из байт-кода. Виртуальная машина - это механизм времени выполнения, она всегда присутствует в составе системы Python и это крайняя составляющая системы под названием "Интерпретатор Python".

Для закрепления пройденного еще раз проясним ситуацию, компиляция в байт-код производится автоматически, а PVM - это всего лишь часть системы Python, которую вы установили вместе с интерпретатором и компилятором. Все происходит прозрачно для программиста, и вам не надо выполнять эти операции вручную.

Производительность

Программисты имеющие опыт работы с такими языками как C и C++, могут заметить некоторые отличия в модели выполнения Python. Первое - это отсутствие этапа сборки или вызова утилиты "make", программы на Python могут быть сразу же запущены после написания исходного кода. Второе отличие - байт-код не является двоичным машинным кодом (например инструкции для микропроцессора Intel), он является внутренним представлением программы на языке Python.

По этим причинам программы на Python не могут выполняться также быстро как на C/C++. Обход инструкций выполняет виртуальная система, а не микропроцессор, и чтобы выполнить байт-код, необходима дополнительная интерпретация, инструкции которой требуют большего времени, чем машинные инструкции микропроцессора.

Однако, с другой стороны, в отличии от традиционных интерпретаторов, например как в PHP, здесь присутствует дополнительный этап компиляции - интерпретатору не требуется каждый раз анализировать исходный текст программы.

В итоге, Python по производительности находится между традиционными компилирующими и традиционными интерпретирующими языками программирования.

Альтернативные реализации Python

То что было сказано выше о компиляторе и виртуальной машине, характерно для стандартной реализации Python, так называемой CPython (реализации на ANSI C). Однако также существует альтернативные реализации, такие как Jython и IronPython, о которых пойдет сейчас речь.

Это стандартная и оригинальная реализация Python, названа так, потому что написана на ANSI C. Именно ее мы установили, когда выбрали пакет ActivePython или установили из FreeBSD портов. Поскольку это эталонная реализация, она как правило работает быстрее, устойчивее и лучше , чем альтернативные реализации.

Jython

Первоначальное название JPython, основная цель - тесная интеграция с языком программирования Java . Реализация Jython состоит из Java-классов, которые выполняют компиляцию программного кода на языке Python в байт-код Java и затем передают полученный байт-код виртуальной машине Java (JVM) .

Цель Jython состоит в том, чтобы позволить программам на языке Python управлять Java-приложениями, точно также как CPython может управлять компонентами на языках C/C++. Эта реализация имеет беcшовную интеграцию с Java. Поскольку программный код на Python транслируется в байт-код Java, во время выполнения он ведет себя точно также, как настоящая программа на языке Java. Программы на Jython могут выступать в качестве апплетов и сервлетов, создавать графический интерфейс с использованием механизмов Java и т.д. Более того, Jython обеспечивает поддержку возможности импортировать и использовать Java-классы в программном коде Python.

Тем не менее, поскольку реализация Jython обеспечивает более низкую скорость выполнения и менее устойчива по сравнению с CPython, она представляет интерес скорее для разработчиков программ на языке Java, которым необходим язык сценариев в качестве интерфейса к Java-коду.

Реализация предназначена для обеспечения интеграции программ Python с приложениями, созданными для работы в среде Microsoft .NET Framework операционной системы Windows, а также в Mono - открытом эквиваленте для Linux. Платформа.NET и среда выполнения языка C# предназначены для обеспечения взаимодействия между программными объектами - независимо от используемого языка программирования, в духе более ранней модели COM компании Microsoft.

IronPython позволяет программам на языке Python играть роль как клиентских, так и серверных компонентов, доступных из других языков программирования.NET. Поскольку разработка ведется компанией Microsoft , от IronPython, помимо прочего, можно было бы ожидать существенной оптимизации производительности.

Средства оптимизации скорости выполнения

Существуют и другие реализации, включая динамический компилятор Psyco и транслятор Shedskin C++, которые пытаются оптимизировать основную модель выполнения.

Динамический компилятор Psyco

Система Psyco - это компонент, расширяющий модель выполнения байт-кода, что позволяет программам выполняться быстрее. Psyco является расширением PVM , которое собирает и использует информацию о типах, чтобы транслировать части байт-кода программы в истинный двоичный машинный код, который выполняется гораздо быстрее. Для такой трансляции не требуется вносить изменения в исходный код или производить дополнительную компиляцию в ходе разработки.

Во время выполнения программы, Psyco собирает информацию о типах объектов, и затем эта информация используется для генерации высокоэффективного машинного кода, оптимизированного для объектов этого типа. После этого произведенный машинный код заменяет соответствующие участки байт-кода, тем самым увеличивается скорость выполнения.

В идеале некоторые участки программного кода под управление Psyco могут выполняться также быстро, как скомпилированный код на языке Си .

Psyco обеспечивает увеличение скорости от 2 до 100 раз, но обычно в 4 раза, при использовании немодифицированного интерпретатора Python. Единственный минус у Psyco, это то обстоятельство, что в настоящее время он способен генерировать машинный код только для архитектуры Intel x86 .

Psyco не идет в стандартной поставке, его надо скачать и установить отдельно. Еще есть проект PyPy , который представляет собой попытку переписать PVM с целью оптимизации кода как в Psyco , проект PyPy собирается поглотить в большей мере проект Psyco .

Транслятор Shedskin C++

Shedskin - это система, которая преобразует исходный код на языке Python в исходный код на языке C++, который затем может быть скомпилирован в машинный код. Кроме того, система реализует платформонезависемый подход к выполнению программного кода Python.

Фиксированные двоичные файлы (frozen binaries)

Иногда необходимо из своих программ на Python создавать самостоятельные исполняемые файлы. Это необходимо скорее для упаковки и распространения программ.

Фиксированные двоичные файлы объединяют в единый файл пакета байт-код программ, PVM и файлы поддержки, необходимые программам. В результате получается единственный исполняемый файл, например файл с расширение ".exe" для Windows.

На сегодняшний день существует три основных инструмента создания "frozen binaries":

• py2exe - он может создавать автономные программы для Windows, использующие библиотеки Tkinter, PMW, wxPython и PyGTK для создания графического интерфейса, программы использующие программные средства создания игр PyGame, клиентские программы win32com и многие другие;
• PyInstaller - напоминает py2exe, но также работает в Linux и UNIX и способен производить самоустанавливающиеся исполняемые файлы;
• freeze - оригинальная версия.

Вам надо загружать эти инструменты отдельно от Python, они распространяются бесплатно.

Фиксированные двоичные файлы имеют немалый размер, ибо они содержат в себе PVM, но по современным меркам из все же нельзя назвать необычно большими. Так как интерпретатор Python встроен непосредственно в фиксированные двоичные файлы, его установка не является обязательным требованием для запуска программ на принимающей стороне.

Резюме

На сегодня всё, в следующей статье расскажу о стандартных типах данные в Python, ну и в последующих статьях рассмотрим каждый тип в отдельности, а также функции и операторы для работы с этими типами.

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.

Пошаговая инструкция для всех, кто хочет изучить программирование на Python (или программирование вообще), но не знает, куда сделать первый шаг.

Что делать?

Мы просмотрели множество обучающих материалов и просто хороших статей и составили список того, что необходимо изучить, чтобы освоить этот язык программирования и развиваться в нем.

1. Первым делом изучите основы. Узнайте, что такое переменные, управляющие структуры, структуры данных. Эти знания необходимы без привязки к конкретному языку.

2. Займитесь изучением литературы. Начните с классики – Dive into Python . Эта книга вообще может стать настольной. Еще можно почитать Майкла Доусона «Программируем на Python » и Алексея Васильева «Python на примерах. Практический курс по программированию» . Доусон – опытный программист и преподаватель, а в книге учит программировать, создавая простые игры. В книге Васильева, напротив, больше внимания уделяется основам и теории.

4. Пройдите курс «Введение в компьютерные технологии и программирование на языке Python» от MIT.

5. Узнайте, какие библиотеки и и для каких целей используют другие питонисты. Найдите что-то интересное для себя.

6. Если вас интересуют веб-технологии, обратите внимание на фреймворки Flask и Django. Узнайте, для каких целей какой из них лучше подходит, начните изучать тот, что подходит вам.

7. Узнайте, как получать и анализировать массивы данных с отдельных сайтов, со всего Интернета и вообще откуда угодно – только старайтесь держаться в рамках закона.

8. Ищите информацию о методах машинного обучения.

9. Оптимизируйте работу с инструментами, автоматизируйте рутину и все, что еще не автоматизировано.

Куда сходить?

Несколько полезных ссылок на ресурсы, которые помогут чуть меньше гуглить и определиться, в каком направлении работать.

Полезные ресурсы

Python Tutor

Этот инструмент помогает перейти фундаментальный барьер на пути к пониманию изучаемого языка программирования: путем визуализации кода этот ресурс даст понимание того, что происходит, когда компьютер исполняет каждую строку кода.

Bucky Roberts на YouTube

Если вы не знакомы с программированием, эти туториалы очень вам помогут. Они просты для понимания и охватывают все, что может пригодиться сначала, начиная с установки языка.

Derek Banas про Python на YouTube

Дерек – программист-самоучка, и у него свой взгляд на подход к изучению языков программирования. Он делает небольшие видеообзоры на различные языки длиной в 40-60 минут, в которых рассказывает все, что нужно, чтобы в общих чертах понять назначение языка.

Corey Schafer на YouTube

У Кори хорошие видео на тему форматирования строк, генераторов, программистских терминов (комбинации и перестановки, DRY, замыкания) и многого другого, что поможет понять основные концепции.

Django Getting Started

Официальная документация по веб-фреймворку Django. Покрывает все, что нужно узнать на первых порах, от установки до первого приложения.

Введение во Flask

Видеокурс на YouTube для желающих ознакомиться с Flask, понять некоторые его тонкости и узнать, зачем он вообще нужен.

Полезные ссылки

Новичку

Python 3 для начинающих
«Укус Питона» (англ. «A Byte of Python»)

В этой подборке мы собрали самые полезные книги о языке программирования Python, которые помогут в изучении как начинающим, так и опытным программистам.
Здесь вы найдете материалы для создания приложений, а также учебные пособия, которые помогут вам ознакомиться с инструментарием, освоить базы данных и повысить свои профессиональные навыки.

Разделы:

Для начинающих

Пособие представляет собой отличное и признанное во всем мире введение в язык Python. Она быстро научит вас писать эффективный высококачественный код. Подойдёт как начинающим программистам, так и тем, у кого уже есть опыт использования других языков. Помимо теории в книге есть тесты, упражнения и полезные иллюстрации - всё, что нужно для изучения Python 2 и 3. Кроме того, вы познакомитесь с некоторыми продвинутыми фичами языка, которые освоены еще не многими специалистами.

Python является мультипарадигменным кроссплатформенным языком программирования, который в последнее время стал особенно популярен на Западе и в таких крупных компаниях, как Google, Apple и Microsoft. Благодаря своему минималистичному синтаксису и мощному ядру он является одним из наиболее производительных и хорошо читаемых ЯП в мире.

Прочитав эту книгу, вы быстро и в увлекательной форме изучите основы языка, затем перейдете к обработке исключений, веб-разработке, работе с SQL, обработке данных и Google App Engine. Также вы узнаете, как писать приложения под Android и многое другое о силе, которую дарует вам Python.

Еще одна признанная книга по Python, в которой вы найдёте 52 специально подобранных упражнения для изучения языка. Разобрав их, вы поймёте, как устроен язык, как правильно писать программы и как исправлять свои собственные ошибки. Рассматриваются следующие темы:

• Установка окружения;
• Организация кода;
• Базовая математика;
• Переменные;
• Строки и текст;
• Взаимодействие с пользователями;
• Работа с файлами;
• Циклы и логика;
• Структуры данных;
• Разработка программ;
• Наследование и композиция;
• Модули, классы и объекты;
• Пакеты;
• Отладка;
• Автоматизация тестирования;
• Разработка игр;
• Веб-разработка.

Эта книга предназначена для начинающих изучать программирование. В ней используется весьма стандартный подход к обучению, но нестандартный язык 🙂 Стоит отметить, что это скорее книга об основах программирования, чем о Python.

Книга «Программирование на Python для начинающих» - отличный вариант для старта. Она является подробным руководством, написанным специально для новичков, желающих освоить данный язык. Познакомившись с основами, вы перейдете к объектно-ориентированному программированию и созданию CGI-сценариев для обработки данных веб-форм, научитесь создавать графические приложения с оконным интерфейсом и распространять их на другие устройства.

С помощью данного учебника вы сможете пройти все ступени от установки интерпретатора до запуска и отладки полноценных приложений.

«Python Crash Course» - это емкое повествование о языке Python. В первой половине книги вы познакомитесь с основными понятиями языка, такими как списки, словари, классы и циклы, и научитесь писать чистый и хорошо читаемый код. Кроме того, вы узнаете, как тестировать свои программы. Во второй половине книги вам будет предложено применить знания на практике, написав 3 проекта: аркадную игру наподобие Space Invaders, приложение для визуализации данных и простое веб-приложение.

Это очень удобная карманная шпаргалка, созданная для Python 3.4 и 2.7. В ней вы найдёте самую необходимую информацию по различным аспектам языка. Затронутые темы:

• Встроенные типы объектов;
• Выражения и синтаксис создания и обработки объектов;
• Функции и модули;
• ООП (у нас есть отдельная );
• Встроенные функции, исключения и атрибуты;
• Методы перегрузки операторов;
• Популярные модули и расширения;
• Опции командной строки и инструменты для разработки;
• Подсказки;
• Python SQL Database API.

Книга для изучения Python с кучей практических примеров.

Практические примеры можно почерпнуть и в нашей рубрике . Например, читайте наше по самостоятельной реализации функции zip.

Цель данной книги - познакомить читателя с популярными инструментами и принятыми в open source сообществе различными рекомендациями по написанию кода. Основы языка Python в этой книге не рассматриваются, ведь она совсем не про это.

Первая часть книги содержит описание различных текстовых редакторов и сред разработки, которые можно использовать для написания Python-программ, а также множества видов интерпретаторов для различных систем. Во второй части книги рассказывается о принятом в сообществе, работающем с открытым исходным кодом, стиле написания кода. Третья часть книги содержит краткий обзор множества библиотек для Python, которые используются в большинстве open source проектов.

Главное отличие данной книги от всех других пособий для начинающих изучать Python в том, что параллельно с изучением теоретического материала читатель знакомится с реализацией проектов различных игр. Таким образом будущий программист сможет лучше понять, как те или иные возможности языка используются в реальных проектах.

В книге рассматриваются основы как языка Python, так и программирования в целом. Отличная книга для первого знакомства с этим языком.

Для продвинутых

Если вы хотите перейти на Python 3 или правильно обновить старый код, написанный на Python 2, то эта книга для вас. А еще для вас - по переводу проекта с Python 2 на Python 3 без боли.

В книге вы найдёте много практических примеров на Python 3.3, каждый из которых подробно разобран. Рассматриваются следующие темы:

• • Структуры данных и алгоритмы;
  • Строки и текст;
  • Числа, даты и время;
  • Итераторы и генераторы;
  • Файлы и операции чтения / записи;
  • Кодирование и обработка данных;
  • Функции;
  • Классы и объекты;
  • Метапрограммирование;
  • Модули и пакеты;
  • Веб-программирование;
  • Конкурентность;
  • Системное администрирование;
  • Тестирование и отладка;
  • Си-расширения.

В ходе чтения этой книги вы разработаете веб-приложение, параллельно изучив практические преимущества разработки через тестирование. Вы разберёте такие темы, как интеграция баз данных, JS-инструменты для автоматизации, NoSQL, веб-сокеты и асинхронное программирование.

В книге подробно рассматривается Python 3: типы данных, операторы, условия, циклы, регулярные выражения, функции, инструменты объектно-ориентированного программирования, работа с файлами и каталогами, часто используемые модули стандартной библиотеки. Кроме того, в книге также уделено внимание базе данных SQLite, интерфейсу доступа к базе и способам получения данных из Интернета.

Вторая часть книги целиком посвящена библиотеке PyQt 5, позволяющей создавать приложения с графическим интерфейсом на языке Python. Здесь рассмотрены средства для обработки сигналов и событий, управления свойствами окна, разработки многопоточных приложений, описаны основные компоненты (кнопки, текстовые поля, списки, таблицы, меню, панели инструментов и др.), варианты их размещения внутри окна, инструменты для работы с базами данных, мультимедиа, печати документов и экспорта их в формате Adobe PDF.

Может, ваши программы на Pyhton и работают, но они могут работать быстрее. Это практическое руководство поможет вам лучше понять устройство языка, и вы научитесь находить в коде узкие места и повышать скорость работы программ, работающих с большими объёмами данных.

Как понятно из названия, цель данной книги - дать наиболее полное понятие фреймворку для разработки веб-приложений Django. Из-за того, что книга была выпущена на русском языке в далеком 2010 году, в ней рассматривается устаревшая версия фреймворка, Django 1.1. Но все равно книга рекомендуется к прочтению, поскольку в ней можно почерпнуть основы Django. А хороших книг по этому фреймворку на русском языке, кроме этой, практически нет.

Авторы Адриан Головатый и Джейкоб Каплан-Мосс подробно рассматривают компоненты фреймворка. В книге достаточно много материала по разработке интернет-ресурсов на Django – от основ до таких специальных тем, как генерация PDF и RSS, безопасность, кэширование и интернационализация. Перед прочтением книги рекомендуется освоить базовые понятия веб-разработки.

Разработка игр

«Making Games with Python & Pygame» - это книга, которая посвящена библиотеке для разработки игр Pygame. В каждой главе даются полный исходный код новой игры и подробные объяснения использованных принципов разработки

Книга «Invent Your Own Computer Games with Python» научит вас программировать на Python на примере разработки игр. В поздних игр рассматривается создание двумерных игр при помощи библиотеки Pygame. Вы научитесь:

• использовать циклы, переменные и логические выражения;
• использовать такие структуры данных, как списки, словари и кортежи;
• отлаживать программы и искать ошибки;
• писать простой ИИ для игр;
• создавать простую графику и анимации для ваших игр.

Анализ данных и машинное обучение

Прокачайте свои навыки, поработав со структурами данных и алгоритмами в новом ключе - научном. Изучите примеры сложных систем с понятными объяснениями. В книге предлагается:

• изучить такие понятия, как массивы NumPy, методы SciPy, обработка сигналов, быстрые преобразования Фурье и хеш-таблицы;
• познакомиться с абстрактными моделями сложных физических систем, фракталами и машинами Тьюринга;
• исследовать научные законы и теории;
• разобрать примеры сложных задач.

В данной книге язык Python рассматривается как инструмент для решения задач, требующих вычислений с обработкой больших объемов данных. Цель данной книги - научить читателя применять стек инструментов исследования данных языка Python для эффективного хранения, манипуляции и понимания данных.

Каждая глава книги посвящена определенной библиотеке для работы с большими данными. В первой главе рассматривается IPython и Jupyter, во второй - NumPy, в третьей - Pandas. Четвертая глава содержит материал о Matplotlib, пятая - о Scikit-Learn.

«Python for Data Analysis» повествует о всевозможных способах обработки данных. Книга является отличным вводным материалом в области научных вычислений. Вот с чем вы познакомитесь:

• интерактивная оболочка IPython;
• библиотека для численных расчётов NumPy:
• библиотека для анализа данных pandas;
• библиотека для пострения графиков matplotlib.

Вы также научитесь измерять данные на временных промежутках и решать аналитические задачи во многих сферах науки.

В этой книге предлагается изучить различные методы анализа данных при помощи Python. Вот чему вы научитесь после прочтения:

• управлять данными;
• решать задачи науки о данных;
• создавать высококлассные визуализации;
• применять линейные регрессии для оценки связей между переменными;
• создавать рекомендательные системы;
• обрабатывать большие данные.

Это пособие понятным языком объясняет принципы обработки естественных языков. Вы научитесь писать программы, способные обрабатывать большие наборы неструктурированных текстов, получите доступ к обширным наборам данных и познакомитесь с основными алгоритмами.

Прочее

Если вы когда-нибудь часами переименовывали файлы или обновляли сотни ячеек таблицы, то знаете, как это выматывает. Хотите научиться автоматизировать такие процессы? В книге «Automate the Boring Stuff with Python» рассказывается о том, как создавать программы, которые будут решать различные рутинные задачи за минуты. После прочтения вы научитесь автоматизировать следующие процессы:

• поиск заданного текста в файлах;
• создание, обновление, перемещение и переименование файлов и папок;
• поиск и скачивание данных в Сети;
• обновление и форматирование данных в Excel-таблицах;
• разделение, слияние и шифрование PDF-файлов;
• рассылка писем и уведомлений;
• заполнение онлайн-форм.

Отличная книга с минимальным порогом вхождения. Рассказывает больше о биологии, нежели о языке, но всем работающим в этой сфере она точно пригодится. Снабжена большим количеством разобранных примеров различной сложности.

В этой книге рассказывается об основах программирования системы Raspberry Pi. Автор уже составил для вас множество скриптов, а также предоставил доходчивое и подробное руководство по созданию своих. Помимо обычных упражнений вам предлагается реализовать три проекта: игру «Виселица», LED-часы и программно управляемого робота.

«Hacking Secret Ciphers with Python» не только рассказывает об истории существующих шифров, но и учит создавать собственные программы для шифрования и взлома шифров. Отличная книга для изучения основ криптографии.

Делитесь полезными книгами по Python в комментариях!