Как создать свой язык программирования на python. §1 Язык программирования Python

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.

27 августа 2012 в 15:18

Учим Python качественно

• Python

Здравствуйте всем!

Удобочитаемый синтаксис, прост в обучении, высокоуровневый язык, Объектно-Ориентированый язык программирования (ООП) , мощный, интерактивный режим, масса библиотек. Множество иных плюсов… И это всё в одном языке.
Для начала окунёмся в возможности и узнаем, что же умеет Python?

А зачем мне твой Python?

Много начинающих программистов задают подобные вопросы. Это как с покупкой телефона, скажите, почему я должен купить этот телефон, а не этот?

Качество программного обеспечения

Для многих, в том числе и для меня, основные преимущества - это удобочитаемый синтаксис. Не много языков могут похвастаться им. Программный код на Python читается легче, что значит, многократное его использование и обслуживание выполняется гораздо проще, чем использование программного кода на других языках сценариев. Python содержит самые современные механизмы многократного использования программного кода, каким является ООП .

Библиотеки поддержки

В составе Python поставляется большое число собранных и переносимых функциональных возможностей, известных как стандартная библиотека. Эта библиотека предоставляет Вам массу возможностей, востребованных в прикладных программах, начиная от поиска текста по шаблону и заканчивая сетевыми функциями. Python допускает расширение как за счёт ваших собственных библиотек, так и за счёт библиотек, созданных другими разработчиками.

Переносимость программ

Большая часть программ на языке Python выполняется без изменений на всех основных платформах. Перенос программного кода из Linux в Windows заключается в простом копировании файлов программ с одной машины на другую. Также Python предоставляет Вам массу возможностей по созданию переносимых графических интерфейсов .

Скорость разработки

По сравнению с компилирующим, или строго типизированными языками, такими как С, С++ или Java, Python во много раз повышает производительность труда разработчика. Объем программного кода на языке Python обычно составляет треть, или даже пятую часть эквивалентного программного кода на языке С++ или Java, что означает меньший объем ввода с клавиатуры, меньшее количество времени на откладку и меньший объем трудозатрат на сопровождение. Кроме того, программы на языке Python запускаются сразу же, минуя длительные этапы компиляции и связывания, необходимые в некоторых других языках программирования, что еще больше увеличивает производительность труда программиста.

Где используется Python?

• Компания Google использует Python в своей поисковой системе и оплачивает труд создателя Python - Гвидо ван Россума
• Такие компании, как Intel, Cisco, Hewlett-Packard, Seagate, Qualcomm и IBM, используют Python для тестирования аппаратного обеспечения
• Служба коллективного использования видеоматериалов YouTube в значительной степени реализована на Python
• NSA использует Python для шифрования и анализа разведданных
• Компании JPMorgan Chase, UBS, Getco и Citadel применяют Python для прогнозирования финансового рынка
• Популярная программа BitTorrent для обмена файлами в пиринговых сетях написана на языке Python
• Популярный веб-фреймворк App Engine от компании Google использует Python в качестве прикладного языка программирования
• NASA, Los Alamos, JPL и Fermilab используют Python для научных вычислений.

и другие компании также используют этот язык.

Литература

Вот мы и познакомились поближе с языком программирования Python. Можно сказать отдельно, что плюсы Python состоят еще в том, что у него есть масса качественной литературы. Не каждый язык этим может похвастаться. К примеру язык программирования JavaScript не может порадовать пользователей множеством литературы, хотя язык действительно неплохой.

Вот источники, которые помогут Вам познакомиться ближе с Python, а может и стать будущим Гвидо ван Россумом.
* Некоторые источники могут быть на английском. Не стоит этому удивляться, сейчас масса отличной литературы пишется именно на английском языке. Да и для самого программирования надо знать хотя бы базовые знания английского.

Настоятельно рекомендую прочитать первым делом книгу - Марк Лутц. Изучаем Python, 4-е издание . Книга переведена на русский язык, так что бояться не стоит, если Вы вдруг не знаете английский. Но именно четвёртое издание.

Для тех, кто знает английский, можно прочитать документацию на официальном сайте Python . Там всё довольно понятно описано.

А если же Вы более принимаете информацию по видео, то могу посоветовать уроки от компании Google, которые ведёт Ник Парланте - ученик из Стэнфорда. Шесть видеолекций на YouTube . Но в бочке мёда тут есть капля дёгтя… Ведёт он на английском языке с английскими субтитрами. Но надеюсь, что остановит это немногих.

Что делать, если я прочитал книги, но не знаю как применять знания?

Без паники!
Советую почитать книгу Марк Лутц. Программирование на Python (4-е издание) . Ранее было «изучаем», а тут «Программирование». В «Изучаем» - Вы получаете знания Python, в «Программирование» - Марк Вас учит как их применять в Ваши будущие программы. Книга очень полезная. И думаю одной её Вам хватит.

Хочу практики!

Легко.
Выше я писал о видеолекциях от Ника Парланте на YouTube, но у них есть также некие

Python - это популярный и мощный язык сценариев, с помощью которого вы можете сделать все что захотите. Например, вы можете сканировать веб-сайты и собирать с них данные, создавать сетевые и инструменты, выполнять вычисления, программировать для Raspberry Pi, разрабатывать графические программы и даже видеоигры. На Python можно \\ писать системные программы, независимые от платформы.

В этой статье мы рассмотрим основы программирования на Python, мы постараемся охватить все основные возможности, которые вам понадобятся чтобы начать пользоваться языком. Мы будем рассматривать использование классов и методов для решения различных задач. Предполагается, что вы уже знакомы с основами и синтаксисом языка.

Что такое Python?

Я не буду вдаваться в историю создания и разработки языка, это вы без труда узнать из видео, которое будет прикреплено ниже. Важно отметить, что Python - скриптовый язык. Это означает, ваш код проверяется на ошибки и сразу же выполняется без какой-либо дополнительной компиляции или переработки. Такой подход еще называется интерпретируемым.

Это снижает производительность, но очень удобно. Здесь присутствует интерпретатор, в который вы можете вводить команды и сразу же видеть их результат. Такая интерактивная работа очень сильно помогает в обучении.

Работа в интерпретаторе

Запустить интерпретатор Python очень просто в любой операционной системе. Например, в Linux достаточно набрать команду python в терминале:

В открывшемся приглашении ввода интерпретатора мы видим версию Python, которая сейчас используется. В наше время очень сильно распространены две версии Python 2 и Python 3. Они обе популярны, потому что на первой было разработано множество программ и библиотек, а вторая - имеет больше возможностей. Поэтому дистрибутивы включают обе версии. По умолчанию запускается вторая версия. Но если вам нужна версия 3, то нужно выполнить:

Именно третья версия будет рассматриваться в этой статье. А теперь рассмотрим основные возможности этого языка.

Операции со строками

Строки в Python неизменяемые, вы не можете изменить один из символов строки. Любое изменение содержимого требует создания новой копии. Откройте интерпретатор и выполняйте перечисленные ниже примеры, для того чтобы лучше усвоить все написанное:

1. Объединение строк

str = "welcome " + "to python"
print (str)

2. Умножение строк

str = "Losst" * 2
print (str)

3. Объединение с преобразованием

Вы можете объединить строку с числом или логическим значением. Но для этого нужно использовать преобразование. Для этого существует функция str():

str = "Это тестовое число " + str(15)
print (str)

4. Поиск подстроки

Вы можете найти символ или подстроку с помощью метода find:

str = "Добро пожаловать на сайт"
print(str.find("сайт"))

Этот метод выводит позицию первого вхождения подстроки сайт если она будет найдена, если ничего не найдено, то возвращается значение -1. Функция начинает поиск с первого символа, но вы можете начать с энного, например, 26:

str = "Добро пожаловать на сайт сайт"
print(str.find("losst",26))

В этом варианте функция вернет -1, поскольку строка не была найдена.

5. Получение подстроки

Мы получили позицию подстроки, которую ищем, а теперь как получить саму подстроку и то, что после нее? Для этого используйте такой синтаксис [начало:конец] ,просто укажите два числа или только первое:

str = "Один два три"
print(str[:2])
print(str)
print(str)
print(str[-1])

Первая строка выведет подстроку от первого до второго символа, вторая - от второго и до конца. Обратите внимание, что отсчет начинается с нуля. Чтобы выполнять отсчет в обратном порядке, используйте отрицательное число.

6. Замена подстроки

Вы можете заменить часть строки с помощью метода replace:

str = "Этот сайт про Linux"
str2 = str.replace("Linux", "Windows")
print(str2)

Если вхождений много, то можно заменить только первое:

str = "Это сайт про Linux и я подписан на этот сайт"
str2 = str.replace("сайт", "страница",1)
print(str2)

7. Очистка строк

Вы можете удалить лишние пробелы с помощью функции strip:

str = " Это веб-сайт про Linux "
print(str.strip())

Также можно удалить лишние пробелы только справа rstrip или только слева - lstrip.

8. Изменение регистра

Для изменения регистра символов существуют специальные функции:

str="Добро пожаловать на Losst"
print(str.upper())
print(str.lower())

9. Конвертирование строк

Есть несколько функций для конвертирования строки в различные числовые типы, это int(), float() , long() и другие. Функция int() преобразует в целое, а float() в число с плавающей точкой:

str="10"
str2="20"
print(str+str2)
print(int(str)+int(str2))

10. Длина строк

Вы можете использовать функции min(), max(), len() для расчета количества символов в строке:

str="Добро пожаловать на сайт Losst"
print(min(str))
print(max(str))
print(len(str))

Первая показывает минимальный размер символа, вторая - максимальный, а третья - общую длину строки.

11. Перебор строки

Вы можете получить доступ к каждому символу строки отдельно с помощью цикла for:

str="Добро пожаловать на сайт"
for i in range(len(str)):
print(str[i])

Для ограничения цикла мы использовали функцию len(). Обратите внимание на отступ. Программирование на python основывается на этом, здесь нет скобок для организации блоков, только отступы.

Операции с числами

Числа в Python достаточно просто объявить или применять в методах. Можно создавать целые числа или числа с плавающей точкой:

num1 = 15
num2 = 3,14

1. Округление чисел

Вы можете округлить число с помощью функции round, просто укажите сколько знаков нужно оставить:

a=15.5652645
print(round(a,2))

2. Генерация случайных чисел

Получить случайные числа можно с помощью модуля random:

import random
print(random.random())

По умолчанию число генерируется из диапазона от 0,0 до 1,0. Но вы можете задать свой диапазон:

import random
numbers=
print(random.choice(numbers))

Операции с датой и временем

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

import datetime
cur_date = datetime.datetime.now()
print(cur_date)
print(cur_date.year)
print(cur_date.day)
print(cur_date.weekday())
print(cur_date.month)
print(cur_date.time())

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

import datetime
time1 = datetime.datetime.now()
time2 = datetime.datetime.now()
timediff = time2 - time1
print(timediff.microseconds)

Вы можете сами создавать объекты даты с произвольным значением:

time1 = datetime.datetime.now()
time2 = datetime.timedelta(days=3)
time3=time1+time2
print(time3.date())

1. Форматирование даты и времени

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

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

import datetime
date1 = datetime.datetime.now()
print(date1.strftime("%d. %B %Y %I:%M%p"))

2. Создать дату из строки

Вы можете использовать функцию strptime() для создания объекта даты из строки:

import datetime
date1=datetime.datetime.strptime("2016-11-21", "%Y-%m-%d")
date2=datetime.datetime(year=2015, month=11, day=21)
print(date1);
print(date2);

Операции с файловой системой

Управление файлами выполняется очень просто в язык программирования Python, это лучший язык для работы с файлами. Да и вообще, можно сказать, что Python - это самый простой язык.

1. Копирование файлов

Для копирования файлов нужно использовать функции из модуля subutil:

import shutil
new_path = shutil.copy("file1.txt", "file2.txt")

new_path = shutil.copy("file1.txt", "file2.txt", follow_symlinks=False)

2. Перемещение файлов

Перемещение файлов выполняется с помощью функции move:

shutil.move("file1.txt", "file3.txt")

Функция rename из модуля os позволяет переименовывать файлы:

import os
os.rename("file1.txt", "file3.txt")

3. Чтение и запись текстовых файлов

Вы можете использовать встроенные функции для открытия файлов, чтения или записи данных в них:

fd = open("file1.txt")
content = fd.read()
print(content)

Сначала нужно открыть файл для работы с помощью функции open. Для чтения данных из файла используется функция read, прочитанный текст будет сохранен в переменную. Вы можете указать количество байт, которые нужно прочитать:

fd = open("file1.txt")
content = fd.read(20)
print(content)

Если файл слишком большой, вы можете разбить его на строки и уже так выполнять обработку:

content = fd.readlines()
print(content)

Чтобы записать данные в файл, его сначала нужно открыть для записи. Есть два режима работы - перезапись и добавление в конец файла. Режим записи:

fd = open("file1.txt","w")

И добавление в конец файла:

fd = open("file1.txt","a")
content = fd.write("Новое содержимое")

4. Создание директорий

Чтобы создать директорию используйте функцию mkdir из модуля os:

import os
os.mkdir("./новая папка")

5. Получение времени создания

Вы можете использовать функции getmtime(), getatime() и getctime() для получения времени последнего изменения, последнего доступа и создания. Результат будет выведен в формате Unix, поэтому его нужно конвертировать в читаемый вид:

import os
import datetime
tim=os.path.getctime("./file1.txt")
print(datetime.datetime.fromtimestamp(tim))

6. Список файлов

С помощью функции listdir() вы можете получить список файлов в папке:

import os
files= os.listdir(".")
print(files)

Для решения той же задачи можно использовать модуль glob:

import glob
files=glob.glob("*")
print(files)

7. Сериализация объектов Python

import pickle
fd = open("myfile.pk ", "wb")
pickle.dump(mydata,fd)

Затем для восстановления объекта используйте:

import pickle
fd = open("myfile.pk ", "rb")
mydata = pickle.load(fd)

8. Сжатие файлов

Стандартная библиотека Python позволяет работать с различными форматами архивов, например, zip, tar, gzip, bzip2. Чтобы посмотреть содержимое файла используйте:

import zipfile
my_zip = zipfile.ZipFile("my_file.zip", mode="r")
print(file.namelist())

А для создания zip архива:

import zipfile
file=zipfile.ZipFile("files.zip","w")
file.write("file1.txt")
file.close()

Также вы можете распаковать архив:

import zipfile
file=zipfile.ZipFile("files.zip","r")
file.extractall()
file.close()

Вы можете добавить файлы в архив так:

import zipfile
file=zipfile.ZipFile("files.zip","a")
file.write("file2.txt")
file.close()

9. Разбор CSV и Exel файлов

С помощью модуля pandas можно смотреть и разбирать содержимое CSV и Exel таблиц. Сначала нужно установить модуль с помощью pip:

sudo pip install pandas

Затем для разбора наберите:

import pandas
data=pandas.read_csv("file.csv)

По умолчанию pandas использует первую колонку для заголовков каждой из строк. Вы можете задать колонку для индекса с помощью параметра index_col или указать False, если он не нужен. Чтобы записать изменения в файл используйте функцию to_csv:

data.to_csv("file.csv)

Таким же образом можно разобрать файл Exel:

data = pd.read_excel("file.xls", sheetname="Sheet1")

Если нужно открыть все таблицы, используйте:

data = pd.ExcelFile("file.xls")

Затем можно записать все данные обратно:

data.to_excel("file.xls", sheet="Sheet1")

Работа с сетью в Python

Программирование на Python 3 часто включает работу с сетью. Стандартная библиотека Python включает в себя возможности работы с сокетами для доступа к сети на низком уровне. Это нужно для поддержки множества сетевых протоколов.

import socket
host = "192.168.1.5"
port = 4040
my_sock = socket.create_connection ((host, port))

Этот код подключается к порту 4040 на машине 192.168.1.5. Когда сокет открыт, вы можете отправлять и получать данные:

my_sock.sendall(b"Hello World")

Нам необходимо писать символ b, перед строкой, потому что надо передавать данные в двоичном режиме. Если сообщение слишком большое, вы можете выполнить итерацию:

msg = b"Longer Message Goes Here"
mesglen = len(msg)
total = 0
while total < msglen:
sent = my_sock.send(msg)
total = total + sent

Для получения данных вам тоже нужно открыть сокет, только используется метод my_sock_recv:

data_in = my_sock.recv(2000)

Здесь мы указываем сколько данных нужно получить - 20000, данные не будут переданы в переменную, пока не будет получено 20000 байт данных. Если сообщение больше, то для его получения нужно создать цикл:

buffer = bytearray(b" " * 2000)
my_sock.recv_into(buffer)

Если буфер пуст, туда будет записано полученное сообщение.

Работа с почтой

Стандартная библиотека Python позволяет получать и отправлять электронные сообщения.

1. Получение почты от POP3 сервера

Для получения сообщений мы используем POP сервер:

import getpass,poplib
pop_serv = poplib.POP3("192.168.1.5")
pop_serv.user("myuser")
pop_serv.pass_(getpass.getpass())

Модуль getpass позволяет получить пароль пользователя безопасным образом, так что он не будет отображаться на экране. Если POP сервер использует защищенное соединение, вам нужно использовать класс POP3_SSL. Если подключение прошло успешно, вы можете взаимодействовать с сервером:

msg_list = pop_serv.list() # to list the messages
msg_count = pop_serv.msg_count()

Для завершения работы используйте:

2. Получение почты от IMAP сервера

Для подключения и работы с сервером IMAP используется модуль imaplib:

import imaplib, getpass
my_imap = imaplib.IMAP4("imap.server.com")
my_imap.login("myuser", getpass.getpass())

Если ваш IMAP сервер использует защищенное соединение, нужно использовать класс IMAP4_SSL. Для получения списка сообщений используйте:

data = my_imap.search(None, "ALL")

Затем вы можете выполнить цикл по выбранному списку и прочитать каждое сообщение:

msg = my_imap.fetch(email_id, "(RFC822)")

Но, не забудьте закрыть соединение:

my_imap.close()
my_imap.logout()

3. Отправка почты

Для отправки почты используется протокол SMTP и модуль smtplib:

import smtplib, getpass
my_smtp = smtplib.SMTP(smtp.server.com")
my_smtp.login("myuser", getpass.getpass())

Как и раньше, для защищенного соединения используйте SMTP_SSL. Когда соединение будет установлено, можно отправить сообщение:

from_addr = "[email protected]"
to_addr = "[email protected]"
msg = "From: [email protected]\r\nTo: [email protected]\r\n\r\nHello, this is a test message"
my_smtp.sendmail(from_addr, to_addr, msg)

Работа с веб-страницами

Программирование на Python часто используется для написания различных скриптов для работы с веб.

1. Веб краулинг

Модуль urllib позволяет выполнять запросы к веб-страницам различными способами. Для отправки обычного запроса используется класс request. Например, выполним обычный запрос страницы:

import urllib.request
my_web = urllib.request.urlopen("https://www.google.com")
print(my_web.read())

2. Использование метода POST

Если вам нужно отправить веб-форму, необходимо использовать не GET запрос, а POST:

import urllib.request
mydata = b"Your Data Goes Here"
my_req = urllib.request.Request("http://localhost", data=mydata,method="POST")
my_form = urllib.request.urlopen(my_req)
print(my_form.status)

3. Создание веб-сервера

С помощью класса Socket вы можете принимать входящие подключения, а значит можете создать веб-сервер с минимальными возможностями:

import socket
host = ""
port = 4242
my_server = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
my_server.bind((host, port))
my_server.listen(1)

Когда сервер создан. вы можете начать принимать соединения:

addr = my_server.accept()
print("Connected from host ", addr)
data = conn.recv(1024)

И не забудьте закрыть соединение:

Многопоточность

Как и большинство современных языков, Python позволяет запускать несколько параллельных потоков, которые могут быть полезными, если нужно выполнить сложные вычисления. В стандартной библиотеке есть модуль threading, который содержит класс Therad:

import threading
def print_message():
print("The message got printed from a different thread")
my_thread = threading.Thread(target=print_message)
my_thread.start()

Если функция работает слишком долго, вы можете проверить все ли в порядке, с помощью функции is_alive(). Иногда вашим потокам нужно получать доступ к глобальным ресурсам. Для этого используются блокировки:

import threading
num = 1
my_lock = threading.Lock()
def my_func():
global num, my_lock
my_lock.acquire()
sum = num + 1
print(sum)
my_lock.release()
my_thread = threading.Thread(target=my_func)
my_thread.start()

Выводы

В этой статье мы рассмотрели основы программирования python. Теперь вы знаете большинство часто используемых функций и можете применять их в своих небольших программах. Вам понравиться программирование на Python 3, это очень легко! Если у вас остались вопросы, спрашивайте в комментариях!

На завершение статьи отличная лекция о Python:

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.

Какие программы написаны на Python?

Прикладное ПО для нормальных людей

Давайте пройдемся для начала по программам, которыми пользуются обычные люди, не являющиеся специалистами в области информационных технологий.

BitTorrent

Все версии до 6 этого торрент-клиента были написаны на Python. Версия 6 была переписана на C++.

Ubuntu Software Center

Цитата из Википедии :

Центр приложений Ubuntu (англ. Ubuntu Software Center ) - свободное программное обеспечение для поиска, установки и удаления пакетов в системе Ubuntu Linux . в последних версиях возможна покупка журналов о Linux и Ubuntu , также можно приобретать платные игры и софт . Приложение разработано на языке Python + Vala с использованием библиотек GTK+ и является графической оболочкой для Advanced Packaging Tool .

Blender

Цитата из Википедии :

Blender - свободный, профессиональный пакет для создания трёхмерной компьютерной графики, включающий в себя средства моделирования, анимации, рендеринга, постобработки видео, а также создания интерактивных игр. В настоящее время пользуется наибольшей популярностью среди бесплатных 3D редакторов в связи с его быстрым и стабильным развитием, которому способствует профессиональная команда разработчиков.

Python используется как средство создания инструментов и прототипов, системы логики в играх, как средство импорта/экспорта файлов (например COLLADA), автоматизации задач.

Вот несколько страниц с документацией:

GIMP

Цитата из Википедии :
Python используется для написания дополнительных модулей, например, фильтров.
Вот несколько страниц, которые глубже раскрывают тему:

Игры

Civilization IV

Большая часть игры написана на Python ().

Battlefield 2

В сети Интернет есть много учебников и просто рецептов по изменению различных объектов и их поведения.

World of Tanks

Цитата из статьи " GUI в игре World of Tanks ":

В качестве скриптового языка в проекте используется Python. Всю красоту, которую мы сделали во Flash, нужно подключить в игре, наполнить данными, обработать и транслировать пользовательский ввод в реальные действия в игре. Все это как раз и делается в Python.

Более полный список игр, которые используют Python, можно найти в Википедии и документации к Python .

Какие компании используют Python?

Список компаний, которые используют Python, длинный. Среди них Google , Facebook , Yahoo , NASA , Red Hat , IBM , Instagram , Dropbox , Pinterest , Quora , Яндекс , Mail.Ru .

Яндекс

Вот, пожалуйста, доклад " Python в ядре Яндекс.Диска ". Сергей Иващенко (докладчик):

Я расскажу о том, как мы используем Python в Яндекс.Диске, какие применяем библиотеки и фреймворки, какие задачи решаем и с какими проблемами сталкиваемся. Также затрону тему логирования и обработки асинхронных операций.

В одном из видео на канале Яндекса, сотрудники рассказали о своих любимых языках.

А ещё в блоге компании Яндекс есть запись " На каких языках программирования пишут в Яндексе " от 19 марта 2014 года. Так вот, 13% сотрудников Яндекс большую часть рабочего времени пишут на языке Python.

Mail.ru

Сотрудники Mail.ru тоже используют Python. В официальном блоге Mail.ru на Хабре есть несколько статей о Python:

Google

В Google с самого основания активно использовали Python. Есть слухи, что большая часть YouTube и Google Drive написана на Python. Google разработал целую облачную платформу Google App Engine, чтобы разработчики могли запускать код на Python в облаке Google. Многие разработчики языка работали и работают в Google.

DropBox

Сервис разработан на языке Python. Не случайно сам автор языка Python, Гвидо ван Россум , работает в DropBox.

Другие компании

The organizations that use Python

В каких областях применяется Python?

Web-разработка

В этой области Python, пожалуй, используется больше всего. Веб-фреймворк Django продолжает набирать обороты, пополняя армию своих фанатов. Многие начинающие программисты даже думают, что Python больше нигде не используется. Но на Python написаны многие другие веб-фреймворки: Pylons , TurboGears , CherryPy , Flask , Pyramid и другие. С более полным списком можно ознакомится .
Есть и CMS на базе Django, она так и называется DjangoCMS .
Очень часто на Python пишут и парсеры сайтов. Обычно для этого используют Requests , aiohttp , BeautifulSoup , html5lib . Есть и более высокоуровневые инструменты для парсинга сайтов: Scrapy , Grab .

Системное администрирование

Python - это отличный язык для автоматизации работы системного администратора. Он установлен по умолчанию на все Linux-сервера. Он простой, понятный. Код на Python легко читается. Некоторые любят Perl, я тоже его люблю за удобную работу с регулярными выражениями, но я ненавижу Perl за его синтаксис. Bash удобен для относительно небольших и средних скриптов, но Python мощнее и в некоторых случаях позволяет писать намного меньше кода.
Единственный пакет, который я знаю, это Fabric . Возможно есть что-то ещё, напишите мне в комментариях, если знаете.

Дополнительная информация

Python for system administrators (IBM developerWorks)
Fabric documentation. Systems Administration.

Встроенные системы (embedded systems)

Очень часто Python используется для программирования встроенных систем. Самый известный проект, который использует Python - это Raspberry Pi. Но он не единственный:
Embedded Python
Raspberry Pi
Python Embedded Tools
The Owl Embedded Python System

Разработка прикладного ПО, в том числе игр

Python часто используется как вспомогательный язык при разработке прикладного программного обеспечения. Примеры я уже приводил выше, не буду повторяться.

Научные исследования

Физики и математики очень любят Python за его простоту. Кроме того для Python существует огромное количество библиотек, облегчающих жизнь ученому. Например:

1. SciPy - это открытая библиотека высококачественных научных инструментов для языка программирования Python. SciPy содержит модули для оптимизации, интегрирования, специальных функций , обработки сигналов , обработки изображений , генетических алгоритмов , решения обыкновенных дифференциальных уравнений и других задач, обычно решаемых в науке и при инженерной разработке.
2. Matplotlib - библиотека на языке программирования Python для визуализации данных двумерной (2D) графикой (3D графика также поддерживается). Получаемые изображения могут быть использованы в качестве иллюстраций в публикациях.
3. NumPy - это расширение языка Python, добавляющее поддержку больших многомерных массивов и матриц, вместе с большой библиотекой высокоуровневых математических функций для операций с этими массивами.

Более полный список библиотек для научных вычислений на языке Python можно найти в Википедии .

Обучение

Очень часто в качестве первого языка программирования советуют именно Python.
У некоторых российских школ есть успешный опыт обучения школьников программированию на языке Python.
Кстати, Гвидо ван Россум находился под впечатлением от языка ABC , когда писал Python. А язык ABC предназначался для обучения и прототипирования.

Критика языка Python

Python один из самых медленных языков программирования

В сети Интеренет можно найти много различных тестов скорости программ, написанных на разных языках программирования. Python обычно находится в конце списков.
Обычно под Python имеют в виду CPython, эталонную реализацию языка. Существуют другие реализации языка Python, например PyPy. PyPy обгоняет по скорости CPython и многие другие скриптовые языки программирования, очень близок по скорости к Java. Но есть одна проблема - в PyPy не полностью реализован язык Python, из-за этого многие Python-программы на нем не работают.
Многие программисты пишут вставки на C/C++, чтобы ускорить работу в узких местах. Python не предназначен для вычислительных задач, для задач, которые требуют много памяти (memory bound) и подобного. Нужно уметь выбирать подходящие инструменты для стоящих перед вами задач. Гвидо ван Россум говорит об этом в интервью .

GIL мешает одновременному выполнению нескольких потоков

Global Interpreter Lock не позволяет нескольким потокам Python выполняться одновременно. Это особенности CPython. Но недостаток ли это? Нужно понимать, что всё зависит от задачи. Если ваша задача зависит от скорости ввода-вывода (IO bound task), то эффективнее использовать несколько процессов, которые будут работать в асинхронном режиме с внешними ресурсами. А потоки с общей памятью хороши для вычислительных задач (CPU-bound). Но даже если вам нужна работа с потоками, то можно отключить GIL на время, так как это сделано в математическом пакет NumPy.

Нет хороших инструментов для дистрибуции

К сожалению код на Python, который имеет множество зависимостей от системных библиотек, сложно перенести на другие системы. Эту задачу решают с помощью virtualenv. но этот инструмент очень много критикуют системные администраторы.

Дополнительная информация

Python Success Stories
You Used Python to Write WHAT?
What is Python Used For?
More proof that it"s Python"s world and we"re just living in it
AVERAGE SALARY FOR JOBS REQUIRING PYTHON
List of Python software