Язык программирования Python умирает? Программирование на Python: от новичка до профессионала

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!

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.

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

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.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Изучи MIX, чтобы понимать Knuth.

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

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

Изучи LISP, чтобы укрепить свое понимание рекурсии.

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

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

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

1. Его легко изучить

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

2. Полный функционал

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

3. Серьезные библиотеки научных данных

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

Эрнан Сулаж, прагматичный программист

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

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

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

Магнус Лычка, разработчик программного обеспечения и консультант в Гетеборге

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

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

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