Программирование на python для начинающих. Как работает Python

Когда-то давным давно, на одном закрытом форуме я пытался проводить обучение Пайтону. В общем дело там заглохло. Мне стало жалко написанных уроков, и я решил их выложить для широкой общественности. Пока самый первый, самый простой. Дальше идет интереснее, но может быть это будет не интересно. В общем, этот пост будет пробным шаром, если понравится, буду выкладывать дальше.

Python для начинающих. Глава первая. «О чем это мы»

На всякий случай, немного скучного «evangelism». Кому он надоел, можно пропустить несколько абзацев.
Python (читается как «Пайтон» а не «питон») - скриптовый язык, разработанный Гвидо ван Россумом в качестве простого языка, легкого в изучении новичку.
В наше время Пайтон – широко распространенный язык, который используется во многих областях:
- Разработка прикладного ПО (например linux-утилиты yum, pirut, system-config-*, IM-клиент Gajim и многие другие)
- Разработка web-приложений (мощнейший Application-сервер Zope и разработанная на его основе CMS Plone, на основе которой работает например сайт ЦРУ, и масса фреймворков для быстрой разработки приложений Plones, Django, TurboGears и многие другие)
- Использование в качестве встраиваемого скриптового языка во многих играх, и не только (в офисном пакете OpenOffice.org, 3d редакторе Blender, СУБД Postgre)
- Использование в научных рассчетах (с пакетами SciPy и numPy для расчетов и PyPlot для рисования графиков Пайтон становится практически сравним с пакетами типа MatLab)

И это конечно далеко не полный список проектов, использующих этот замечательный язык.

1. Сам интерпретатор, его можно взять тут (http://python.org/download/).
2. Среда разработки. Она для начала необязательна, да и идущий в дистрибутиве IDLE подойдет новичку, но для серъезных проектов нужно что-то посерьезней.
Для Windows я использую замечательный легковесный PyScripter (http://tinyurl.com/5jc63t), для Linux – Komodo IDE.

Хотя для первого урока достаточно будет просто интерактивной оболочки самого Пайтона.

Просто запустите python.exe. Приглашение ввода не заставит себя долго ждать, оно выглядит так:

Также можно записывать программы в файлы с расширением py, в вашем любимом текстовом редакторе, который не добавляет к тексту своих символов разметки (нет Word не подойдет). Также желательно чтобы этот редактор умел делать «умные табуляторы» и не заменял пробелы знаком табуляции.
Для запуска файлов на исполнение по ним можно щелкать 2 раза. Если консольное окно закрывается слишком быстро, вставьте в конце программы следующую строку:

Тогда интерпретатор будет в конце программы ждать нажатия enter.

Или ассоциируйте py-файлы в Far с Пайтоном и открывайте нажимая enter.

Наконец можно воспользоваться одной из многих удобных IDE для Пайтона, которые предоставляют и возможности отладки и подсветку синтаксиса и многие другие «удобства».

Немного теории.

Для начала, Пайтон – язык со строгой динамической типизацией. Что это означает?

Есть языки со строгой типизацией (pascal, java, c и т.п.), у которых тип переменной определяется заранее и не может быть изменен, и есть языки с динамической типизацией (python, ruby, vb), в которых тип переменной трактуется в зависимости от присвоенного значения.
Языки с динамической типизацией можно разделить еще на 2 вида. Строгие, которые не допускают неявного преобразования типа (Пайтон) и нестрогие, которые выполняют неявные преобразования типа (например VB, в котором можно легко сложить строку "123" и число 456).
Разобравшись с классификацией Пайтона, попробуем немного «поиграть» с интерпретатором.

>>> a = b = 1 >>> a, b (1, 1) >>> b = 2 >>> a, b (1, 2) >>> a, b = b, a >>> a, b (2, 1)

Таким, образом мы видим что присваивание осуществляется с помощью знака =. Присвоить значение можно сразу нескольким переменным. При указании интерпретатору имени переменной в интерактивном режиме, он выводит ее значение.

Следующее, что необходимо знать – как строятся базовые алгоритмические единицы – ветвления и циклы. Для начала, необходима небольшая справка. В Пайтоне нет специального ограничителя блоков кода, их роль выполняют отступы. То есть то что написано с одинаковым отступом – является одним командным блоком. Поначалу это может показаться странным, но после легкого привыкание, понимаешь что эта «вынужденная» мера позволяет получать очень читабельный код.
Итак условия.

Условие задается с помощью оператора if, который заканчивается «:». Альтернативные условия которые будут выполняться если первая проверка «не прошла» задаются оператором elif. Наконец else задает ветку, которая будет выполнена если ни одно из условий не подошло.
Обратите внимание, что после ввода if интерпретатор с помощью приглашения «...» показывает что он ожидает продолжения ввода. Чтобы сообщить ему что мы закончили, необходимо ввести пустую строку.

(Пример с ветвлениями почему-то рвет разметку на хабре, не смотря на танцы с тегами pre и code. Простите за неудобство, я его кинул сюда pastebin.com/f66af97ba , если кто-то подскажет что не так - буду очень признателен)

Циклы.

Простейшим случаем цикла является цикл while. В качестве параметра он принимает условие и выполняется до тех пор, пока оно истино.
Вот маленький пример.

>>> x = 0 >>> while x<=10: ... print x ... x += 1 ... 0 1 2 ........... 10

Обратите внимание что поскольку и print x и x+=1 написаны с одинаковым отступом, они считаются телом цикла (помните что я говорил про блоки? ;-)).

Второй вид циклов в Пайтон – цикл for. Он аналогичен циклу foreach других языков. Его синтаксис условно таков.

For переменная in список:
команды

Переменной будут присваиваться по очереди все значения из списка (на самом деле там может быть не только список, но и любой другой итератор, но не будем пока этим забивать голову).

Вот простой пример. В роли списка будет выступать строка, которая является ничем иным как списком символов.

>>> x = "Hello, Python!" >>> for char in x: ... print char ... H e l ........... !

Таким образом мы можем разложить строку по символам.
Что же делать если нам нужен цикл, повторяющийся определенное число раз? Очень просто, на помощь придет функция range.

На входе она принимает от одного до трех параметров, на выходе возвращает список чисел, по которому мы можем «пройтись» оператором for.

Вот несколько примеров использования функции range, которые объясняют роль ее параметров.

>>> range(10) >>> range(2, 12) >>> range(2, 12, 3) >>> range(12, 2, -2)

И маленький пример с циклом.

>>> for x in range(10): ... print x ... 0 1 2 ..... 9

Ввод-вывод

Последнее, что следует знать перед тем как начать использовать Пайтон полноценно – это как осуществляется в нем ввод-вывод.

Для вывода используется команда print, которая выводит на печать все свои аргументы в удобочитаемом виде.

Для ввода с консоли используется функция raw_input(приглашение), которая выводит на экран приглашение и ожидает ввода пользователя, возвращая то что ввел пользователь в виде своего значения.

X = int(raw_input ("Введи число:")) print "Квадрат этого числа составляет ", x * x

Внимание! Несмотря на существование функции input() схожего действия, использовать ее в программах не рекомендуется, так как интерпретатор пытается выполнить вводимые с ее помощью синтаксические выражения, что является серьезной дырой в безопасности программы.

Вот и все для первого урока.

Домашнее задание.

1. Составить программу расчета гипотенузы прямоугольного треугольника. Длина катетов запрашивается у пользователя.
2. Составить программу нахождения корней квадратного уравнения в общем виде. Коэффициенты запрашиваются у пользователя.
3. Составить программу вывода таблицы умножения на число M. Таблица составляется от M * a, до M * b, где M, a, b запрашиваются у пользователя. Вывод должен осуществляется в столбик, по одному примеру на строку в следующем виде (например):
5 х 4 = 20
5 х 5 = 25
И так далее.

В которой, в сжатой форме,
рассказывают об основах языка Python. Я предлагаю вам перевод этой статьи. Перевод не дословный. Я постарался подробнее объяснить некоторые моменты, которые могут быть непонятны.

Если вы собрались изучать язык Python, но не можете найти подходящего руководства, то эта
статья вам очень пригодится! За короткое время, вы сможете познакомиться с
основами языка Python. Хотя эта статья часто опирается
на то, что вы уже имеете опыт программирования, но, я надеюсь, даже новичкам
этот материал будет полезен. Внимательно прочитайте каждый параграф. В связи с
сжатостью материала, некоторые темы рассмотрены поверхностно, но содержат весь
необходимый метриал.

Основные свойства

Python не требует явного объявления переменных, является регистро-зависим (переменная var не эквивалентна переменной Var или VAR - это три разные переменные) объектно-ориентированным языком.

Синтаксис

Во первых стоит отметить интересную особенность Python. Он не содержит операторных скобок (begin..end в pascal или {..}в Си), вместо этого блоки выделяются отступами : пробелами или табуляцией, а вход в блок из операторов осуществляется двоеточием. Однострочные комментарии начинаются со знака фунта «#», многострочные - начинаются и заканчиваются тремя двойными кавычками «"""».
Чтобы присвоить значение пременной используется знак «=», а для сравнения -
«==». Для увеличения значения переменной, или добавления к строке используется оператор «+=», а для уменьшения - «-=». Все эти операции могут взаимодействовать с большинством типов, в том числе со строками. Например

>>> myvar = 3
>>> myvar += 2
>>> myvar -= 1
""«Это многострочный комментарий
Строки заключенные в три двойные кавычки игнорируются»""
>>> mystring = «Hello»
>>> mystring += " world."
>>> print mystring
Hello world.
# Следующая строка меняет
значения переменных местами. (Всего одна строка!)
>>> myvar, mystring = mystring, myvar

Структуры данных

Python содержит такие структуры данных как списки (lists), кортежи (tuples) и словари (dictionaries ). Списки - похожи на одномерные массивы (но вы можете использовать Список включающий списки - многомерный массив), кортежи - неизменяемые списки, словари - тоже списки, но индексы могут быть любого типа, а не только числовыми. "Массивы" в Python могут содержать данные любого типа, то есть в одном массиве может могут находиться числовые, строковые и другие типы данных. Массивы начинаются с индекса 0, а последний элемент можно получить по индексу -1 Вы можете присваивать переменным функции и использовать их соответственно.

>>> sample = , («a» , «tuple» )] #Список состоит из целого числа, другого списка и кортежа
>>> #Этот список содержит строку, целое и дробное число
>>> mylist = «List item 1 again» #Изменяем первый (нулевой) элемент листа mylist
>>> mylist[-1 ] = 3 .14 #Изменяем последний элемент листа
>>> mydict = {«Key 1» : «Value 1» , 2 : 3 , «pi» : 3 .14 } #Создаем словарь, с числовыми и целочисленным индексами
>>> mydict[«pi» ] = 3 .15 #Изменяем элемент словаря под индексом «pi».
>>> mytuple = (1 , 2 , 3 ) #Задаем кортеж
>>> myfunction = len #Python позволяет таким образом объявлять синонимы функции
>>> print myfunction(list )
3

Вы можете использовать часть массива, задавая первый и последний индекс через двоеточие «:». В таком случае вы получите часть массива, от первого индекса до второго не включительно. Если не указан первый элемент, то отсчет начинается с начала массива, а если не указан последний - то масив считывается до последнего элемента. Отрицательные значения определяют положение элемента с конца. Например:

>>> mylist = [«List item 1» , 2 , 3 .14 ]
>>> print mylist[:] #Считываются все элементы массива
["List item 1" , 2 , 3 .1400000000000001 ]
>>> print mylist #Считываются нулевой и первый элемент массива.
["List item 1" , 2 ]
>>> print mylist[-3 :-1 ] #Считываются элементы от нулевого (-3) до второго (-1) (не включительно)
["List item 1" , 2 ]
>>> print mylist #Считываются элементы от первого, до последнего

Строки

Строки в Python обособляются кавычками двойными «"» или одинарными «"» . Внутри двойных ковычек могут присутствовать одинарные или наоборот. К примеру строка «Он сказал "привет"!» будет выведена на экран как «Он сказал "привет"!». Если нужно использовать строку из несколько строчек, то эту строку надо начинать и заканчивать тремя двойными кавычками «"""». Вы можете подставить в шаблон строки элементы из кортежа или словаря. Знак процента «%» между строкой и кортежем, заменяет в строке символы «%s» на элемент кортежа. Словари позволяют вставлять в строку элемент под заданным индексом. Для этого надо использовать в строке конструкцию «%(индекс)s». В этом случае вместо «%(индекс)s» будет подставлено значение словаря под заданным индексом.

>>>print «Name: %s\nNumber: %s\nString: %s» % (myclass .name, 3 , 3 * "-" )
Name: Poromenos
Number: 3
String: -
strString = ""«Этот текст расположен
на нескольких строках»""

>>> print «This %(verb)s a %(noun)s.» % {«noun» : «test» , «verb» : «is» }
This is a test.

Операторы

Операторы while, if , for составляют операторы перемещения. Здесь нет аналога оператора select, так что придется обходиться if . В операторе for происходит сравнение переменной и списка . Чтобы получить список цифр до числа - используйте функцию range(). Вот пример использования операторов

rangelist = range (10 ) #Получаем список из десяти цифр (от 0 до 9)
>>> print rangelist
for number in rangelist: #Пока переменная number (которая каждый раз увеличивается на единицу) входит в список…
# Проверяем входит ли переменная
# numbers в кортеж чисел (3 , 4 , 7 , 9 )
if number in (3 , 4 , 7 , 9 ): #Если переменная number входит в кортеж (3, 4, 7, 9)...
# Операция «break » обеспечивает
# выход из цикла в любой момент
break
else :
# «continue » осуществляет «прокрутку»
# цикла. Здесь это не требуется, так как после этой операции
# в любом случае программа переходит опять к обработке цикла
continue
else :
# «else » указывать необязательно. Условие выполняется
# если цикл не был прерван при помощи «break ».
pass # Ничего не делать

if rangelist == 2 :
print «The second item (lists are 0-based) is 2»
elif rangelist == 3 :
print «The second item (lists are 0-based) is 3»
else :
print «Dunno»

while rangelist == 1 :
pass

Функции

Для объявления функции служит ключевое слово «def » . Аргументы функции задаются в скобках после названия функции. Можно задавать необязательные аргументы, присваивая им значение по умолчанию. Функции могут возвращать кортежи, в таком случае надо писать возвращаемые значения через запятую. Ключевое слово «lambda » служит для объявления элементарных функций.

# arg2 и arg3 - необязательые аргументы, принимают значение объявленное по умолчни,
# если не задать им другое значение при вызове функци.
def myfunction(arg1, arg2 = 100 , arg3 = «test» ):
return arg3, arg2, arg1
#Функция вызывается со значением первого аргумента - "Argument 1", второго - по умолчанию, и третьего - "Named argument" .
>>>ret1, ret2, ret3 = myfunction(«Argument 1» , arg3 = «Named argument» )
# ret1, ret2 и ret3 принимают значения "Named argument", 100, "Argument 1" соответственно
>>> print ret1, ret2, ret3
Named argument 100 Argument 1

# Следующая запись эквивалентна def f(x): return x + 1
functionvar = lambda x: x + 1
>>> print functionvar(1 )
2

Классы

Язык Python ограничен в множественном наследовании в классах. Внутренние переменные и внутренние методы классов начинаются с двух знаков нижнего подчеркивания «__» (например «__myprivatevar»). Мы можем также присвоить значение переменной класса извне. Пример:

class Myclass :
common = 10
def __init__(self ):
self .myvariable = 3
def myfunction(self , arg1, arg2):
return self .myvariable

# Здесь мы объявили класс Myclass . Функция __init__ вызывается автоматически при инициализации классов.
>>> classinstance = Myclass () # Мы инициализировали класс и переменная myvariable приобрела значение 3 как заявлено в методе инициализации
>>> #Метод myfunction класса Myclass возвращает значение переменной myvariable
3
# Переменная common объявлена во всех классах
>>> classinstance2 = Myclass ()
>>> classinstance.common
10
>>> classinstance2.common
10
# Поэтому, если мы изменим ее значение в классе Myclass изменятся
# и ее значения в объектах, инициализированных классом Myclass
>>> Myclass.common = 30
>>> classinstance.common
30
>>> classinstance2.common
30
# А здесь мы не изменяем переменную класса. Вместо этого
# мы объявляем оную в объекте и присваиваем ей новое значение
>>> classinstance.common = 10
>>> classinstance.common
10
>>> classinstance2.common
30
>>> Myclass.common = 50
# Теперь изменение переменной класса не коснется
# переменных объектов этого класса
>>> classinstance.common
10
>>> classinstance2.common
50

# Следующий класс является наследником класса Myclass
# наследуя его свойства и методы, ктому же класс может
# наследоваться из нескольких классов, в этом случае запись
# такая: class Otherclass(Myclass1, Myclass2, MyclassN)
class Otherclass(Myclass):
def __init__(self , arg1):
self .myvariable = 3
print arg1

>>> classinstance = Otherclass(«hello» )
hello
>>> classinstance.myfunction(1 , 2 )
3
# Этот класс не имеет совйтсва test, но мы можем
# объявить такую переменную для объекта. Причем
# tэта переменная будет членом только class instance.
>>> classinstance.test = 10
>>> classinstance.test
10

Исключения

Исключения в Python имеют структуру try -except [except ionname]:

def somefunction():
try :
# Деление на ноль вызывает ошибку
10 / 0
except ZeroDivisionError :
# Но программа не "Выполняет недопустимую операцию"
# А обрабатывает блок исключения соответствующий ошибке «ZeroDivisionError»
print «Oops, invalid.»

>>> fnexcept ()
Oops, invalid.

Импорт

Внешние библиотеки можно подключить процедурой «import », где - название подключаемой библиотеки. Вы так же можете использовать команду «from import », чтобы вы могли использовать функцию из библиотеки

import random #Импортируем библиотеку «random»
from time import clock #И заодно функцию «clock» из библиотеки «time»

Randomint = random .randint(1 , 100 )
>>> print randomint
64

Работа с файловой системой

Python имеет много встроенных библиотек. В этом примере мы попробуем сохранить в бинарном файле структуру списка, прочитать ее и сохраним строку в текстовом файле. Для преобразования структуры данных мы будем использовать стандартную библиотеку «pickle»

import pickle
mylist = [«This» , «is» , 4 , 13327 ]
# Откроем файл C:\binary.dat для записи. Символ «r»
# предотвращает замену специальных сиволов (таких как \n, \t, \b и др.).
myfile = file (r«C:\binary.dat» , «w» )
pickle .dump(mylist, myfile)
myfile.close()

Myfile = file (r«C:\text.txt» , «w» )
myfile.write(«This is a sample string» )
myfile.close()

Myfile = file (r«C:\text.txt» )
>>> print myfile.read()
"This is a sample string"
myfile.close()

# Открываем файл для чтения
myfile = file (r«C:\binary.dat» )
loadedlist = pickle .load(myfile)
myfile.close()
>>> print loadedlist
["This" , "is" , 4 , 13327 ]

Особенности

• Условия могут комбинироваться. 1 < a < 3 выполняется тогда, когда а больше 1, но меньше 3.
• Используйте операцию «del » чтобы очищать переменные или элементы массива .
• Python предлагает большие возможности для работы со списками . Вы можете использовать операторы объявлении структуры списка. Оператор for позволяет задавать элементы списка в определенной последовательности, а if - позволяет выбирать элементы по условию.

>>> lst1 =
>>> lst2 =
>>> print
>>> print
# Оператор «any» возвращает true, если хотя
# бы одно из условий, входящих в него, выполняется.
>>> any(i % 3 for i in )
True
# Следующая процедура подсчитывает количество
# подходящих элементов в списке
>>> sum (1 for i in if i == 3 )
3
>>> del lst1
>>> print lst1
>>> del lst1

• Глобальные переменные объявляются вне функций и могут быть прочитанны без каких либо объявлений. Но если вам необходимо изменить значение глобальной переменной из функции, то вам необходимо объявить ее в начале функции ключевым словом «global », если вы этого не сделаете, то Python объявит переменную, доступную только для этой функции.

number = 5

def myfunc():
# Выводит 5
print number

def anotherfunc():
# Это вызывает исключение, поскольку глобальная апеременная
# не была вызванна из функции. Python в этом случае создает
# одноименную переменную внутри этой функции и доступную
# только для операторов этой функции.
print number
number = 3

def yetanotherfunc():
global number
# И только из этой функции значение переменной изменяется.
number = 3

Эпилог

Разумеется в этой статье не описываются все возможности Python. Я надеюсь что эта статья поможет вам, если вы захотите и в дальнейшем изучать этот язык программирования.

Преимущества Python

• Скорость выполнения программ написанных на Python очень высока. Это связанно с тем, что основные библиотеки Python
  написаны на C++ и выполнение задач занимает меньше времени, чем на других языках высокого уровня.
• В связи с этим вы можете писать свои собственные модули для Python на C или C++
• В стандартныx библиотеках Python вы можете найти средства для работы с электронной почтой, протоколами
  Интернета, FTP, HTTP, базами данных, и пр.
• Скрипты, написанные при помощи Python выполняются на большинстве современных ОС. Такая переносимость обеспечивает Python применение в самых различных областях.
• Python подходит для любых решений в области программирования, будь то офисные программы, вэб-приложения, GUI-приложения и т.д.
• Над разработкой Python трудились тысячи энтузиастов со всего мира. Поддержкой современных технологий в стандартных библиотеках мы можем быть обязаны именно тому, что Python был открыт для всех желающих.

Теги:

• Python
• программирование
• урок

Добавить метки

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!

Будучи удачно спроектированным языком программирования Python прекрасно подходит для решения реальных задач из разряда тех, которые разработчикам приходится решать ежедневно. Он используется в самом широком спектре применений - и как инструмент управления другими программными компонентами, и для реализации самостоятельных программ. Фактически круг ролей, которые может играть Python как многоцелевой язык программирования, практически не ограничен: он может использоваться для реализации

всего, что угодно, - от веб-сайтов и игровых программ до управления роботами и космическими кораблями.

Однако сферу использования Python в настоящее время можно разбить на несколько широких категорий. Следующие несколько разделов описывают наиболее типичные области применения Python в наши дни, а также инструментальные средства, используемые в каждой из областей. У нас не будет возможности заняться исследованием инструментов, упоминаемых здесь. Если какие-то из них заинтересуют вас, обращайтесь на веб-сайт проекта Python за более

Системное программирование

Встроенные в Python интерфейсы доступа к службам операционных систем делают его идеальным инструментом для создания переносимых программ и утилит системного администрирования (иногда они называются инструментами командной оболочки). Программы на языке Python могут отыскивать файлы и каталоги, запускать другие программы, производить параллельные вычисления с использованием нескольких процессов и потоков и делать

многое другое.

Стандартная библиотека Python полностью отвечает требованиям стандартов POSIX и поддерживает все типичные инструменты операционных систем: переменные окружения, файлы, сокеты, каналы, процессы, многопоточную модель выполнения, поиск по шаблону с использованием регулярных выражений, аргументы командной строки, стандартные интерфейсы доступа к потокам данных, запуск команд оболочки, дополнение имен файлов и многое

Кроме того, системные интерфейсы в языке Python созданы переносимыми, например сценарий копирования дерева каталогов не требует внесения изменений, в какой бы операционной системе он ни использовался. Система Stackless Python, используемая компанией EVE Online, также предлагает улучшенные решения, применяемые для параллельной обработки данных.

Графический интерфейс

Простота Python и высокая скорость разработки делают его отличным средством разработки графического интерфейса. В состав Python входит стандартный объектно-ориентированный интерфейс к Tk GUI API, который называется tkinter(B Python 2.6 он называется Tkinter)t позволяющий программам на языке Python реализовать переносимый графический интерфейс с внешним видом, присущим операционной системе. Графические интерфейсы на базе Python/

tkinter без изменений могут использоваться в MS Windows, X Window (в one-рационных системах UNIX и Linux) и Mac OS (как в классической версии, так и в OS X). Свободно распространяемый пакет расширения PMW содержит дополнительные визуальные компоненты для набора tkinter. Кроме того, существует прикладной интерфейс wxPython GUI API, основанный на библиотеке C++, который предлагает альтернативный набор инструментальных средств построения переносимых графических интерфейсов на языке Python.

Инструменты высокого уровня, такие как PythonCard и Dabot построены на основе таких API, как wxPython и tkinter. При выборе соответствующей библиотеки вы также сможете использовать другие инструменты создания графического интерфейса, такие как Qt (с помощью PyQt), GTK (с помощью PyGtk), MFC (с помощью PyWin32), .NET (с помощью IronPython), Swing (с помощью Jython - реализации языка Python на Java, которая описывается в главе 2, или JPype). Для разработки приложений с веб-интерфейсом или не предъявляющих высоких требований к интерфейсу можно использовать Jython, веб-фреймворки на языке Python и CGI-сценарии, которые описываются в следующем разделе и обеспечивают дополнительные возможности по созданию пользовательского интерфейса.

Веб-сценарии

Интерпретатор Python поставляется вместе со стандартными интернет-модулями, которые позволяют программам выполнять разнообразные сетевые операции как в режиме клиента, так и в режиме сервера. Сценарии могут производить взаимодействия через сокеты, извлекать информацию из форм, отправленных серверным CGI-сценариям; передавать файлы по протоколу FTP; обрабатывать файлы XML; передавать, принимать, создавать и производить разбор

писем электронной почты; загружать веб-страницы с указанных адресов URL; производить разбор разметки HTML и XML полученных веб-страниц; производить взаимодействия по протоколам XML-RPC, SOAP и Telnet и многое другое.

Библиотеки, входящие в состав Python, делают реализацию подобных задач удивительно простым делом.

Кроме того, существует огромная коллекция сторонних инструментов для создания сетевых программ на языке Python, которые можно найти в Интернете. Например, система HTMLGen позволяет создавать HTML-страницы на основе описаний классов Python. Пакет mod_python предназначен для запуска сценариев на языке Python под управлением веб-сервера Apache и поддерживает шаблоны механизма Python Server Pages. Система Jython обеспечивает

бесшовную интеграцию Python/Java и поддерживает серверные апплеты, которые выполняются на стороне клиента.

Помимо этого для Python существуют полноценные пакеты веб-разработки, такие как Django, TurboGears, web2py, Pylons, Zope и WebWare, поддерживающие возможность быстрого создания полнофункциональных высококачественных веб-сайтов на языке Python. Многие из них включают такие возможности, как объектно-реляционные отображения, архитектура Модель/Представление/Контроллер (Model/View/Controller), создание сценариев, выполняющихся на стороне сервера, поддержка шаблонов и технологии AJAX, предоставляя

законченные и надежные решения для разработки веб-приложений.

Интеграция компонентов

Возможность интеграции программных компонентов в единое приложение с помощью Python уже обсуждалась выше, когда мы говорили о Python как о языке управления. Возможность Python расширяться и встраиваться в

системы на языке С и C++ делает его удобным и гибким языком для описания поведения других систем и компонентов. Например, интеграция с библиотекой на языке С позволяет Python проверять наличие и запускать библиотечные компоненты, а встраивание Python в программные продукты позволяет производить настройку программных продуктов без необходимости пересобирать эти продукты или поставлять их с исходными текстами.

Такие инструменты, как Swing и SIP, автоматически генерирующие программный код, могут автоматизировать действия по связыванию скомпилированных компонентов в Python для последующего их использования в сценариях, а система Cython позволяет программистам смешивать программный код на Python и С. Такие огромные платформы на Python, как поддержка СОМ

в MS Windows, Jython - реализация на языке Java, IronPython - реализация на базе.NET и разнообразные реализации CORBA, предоставляют альтернативные способы организации взаимодействий с программными компонентами. Например, в операционной системе Windows сценарии на языке Python могут использовать платформы управления такими приложениями, как MS Word и Excel.

Приложения баз данных

В языке Python имеются интерфейсы доступа ко всем основным реляционным базам данных - Sybase, Oracle, Informix, ODBC, MySQL, PostgreSQL, SQLite и многим другим. В мире Python существует также переносимый прикладной программный интерфейс баз данных, предназначенный для доступа к базам данных SQL из сценариев на языке Python, который унифицирует доступ к различным базам данных. Например, при использовании переносимого API сценарий, предназначенный для работы со свободной базой данных MySQL, практически без изменений сможет работать с другими системами баз данных (такими как Oracle). Все, что потребуется сделать для этого, - заменить используемый низкоуровневый интерфейс.

Стандартный модуль pickle реализует простую систему хранения объектов, что позволяет программам сохранять и восстанавливать объекты Python в файлах или в специализированных объектах. В Сети можно также найти систему, созданную сторонними разработчиками, которая называется ZODB.

Она представляет собой полностью объектно-ориентированную базу данных

для использования в сценариях на языке Python. Существуют также

инструменты, такие как SQLObject и SQLAlchemy, которые отображают

реляционные таблицы в модель классов языка Python. Начиная с версии Python 2.5,

стандартной частью Python стала база данных SQLite.

Быстрое создание прототипов

В программах на языке Python компоненты, написанные на Python и на С, выглядят одинаково. Благодаря этому можно сначала создавать прототипы систем на языке Python, а затем переносить выбранные компоненты на компили-рующие языки, такие как С и C++. В отличие от ряда других инструментов разработки прототипов, язык Python не требует, чтобы система была полностью переписана, как только прототип будет отлажен. Части системы, которые не требуют такой эффективности выполнения, какую обеспечивает C++, можно

оставить на языке Python, что существенно упростит сопровождение и использование такой системы.

Программирование математических

и научных вычислений

Расширение NumPy для математических вычислений, упоминавшееся выше, включает такие мощные элементы, как объекты массивов, интерфейсы к стандартным математическим библиотекам, и многое другое. Расширение NumPy - за счет интеграции с математическими библиотеками, написанными на компилирующих языках программирования - превращает Python в сложный, но удобный инструмент программирования математических вычислений, который зачастую может заменить существующий программный код, написанный на традиционных компилирующих языках, таких как FORTRAN и C++.

Дополнительные инструменты математических вычислений для Python поддерживают возможность создания анимационных эффектов и трехмерных объектов, позволяют организовать параллельные вычисления и так далее. Например, популярные расширения SciPy и ScientificPython предоставляют дополнительные библиотеки для научных вычислений и используют возможности расширения NumPy.

Игры, изображения, искусственный интеллект,

XML роботы и многое другое

Язык программирования Python можно использовать для решения более широкого круга задач, чем может быть упомянуто здесь. Например:

Создавать игровые программы и анимационные ролики с помощью

системы pygame

Обмениваться данными с другими компьютерами через последовательный

порт с помощью расширения PySerial

Обрабатывать изображения с помощью расширений PIL, PyOpenGL,

Blender, Maya и других

Управлять роботом с помощью инструмента PyRo

Производить разбор XML-документов с помощью пакета xml, модуля xmlrp-

clib и расширений сторонних разработчиков

Программировать искусственный интеллект с помощью эмулятора нейро-

сетей и оболочек экспертных систем

Анализировать фразы на естественном языке с помощью пакета NLTK.

Можно даже разложить пасьянс с помощью программы PySol. Поддержку многих других прикладных областей можно найти на веб-сайте PyPI или с помощью поисковых систем (ищите ссылки с помощью Google или на сайте http://www.python.org).

Вообще говоря, многие из этих областей применения Python - всего лишь разновидности одной и той же роли под названием «интеграция компонентов». Использование Python в качестве интерфейса к библиотекам компонентов, написанных на языке С, делает возможным создание сценариев на языке Python для решения задач в самых разных прикладных областях. Как универсальный, многоцелевой язык программирования, поддерживающий возможность интеграции, Python может применяться очень широко.

Кстати, у вас проблемы с блоком питания ноутбука? Советуем вам купить блоки питания для ноутбука по очень доступным ценам. На сайте компании darrom.com.ua вы найдете блоки питания для любого ноутбука.

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.