Язык программирования Python является универсальным языком высокого уровня. Он может быть встроен и расширен. Например, он входит в некоторые приложения в виде инструмента для написания макросов. Такая особенность делает язык программирования Python разумным выбором для осуществления многих задач программирования. Где лучше его использовать? Python прекрасно подойдет для проектов, которые требуют быстрой разработки. Данный язык программирования поддерживает несколько парадигм. Это особенно хорошо для программ, которые требуют гибкости. Наличие множества модулей и пакетов экономит время и обеспечивает универсальность. Создателем языка Python является Гвидо ван Россум. В свое время сообщество удостоило его званием «великодушный пожизненный диктатор». Гвидо в конце 80-х годов нравились особенности нескольких языков программирования. Однако ни один из этих языков не обладал теми возможностями, которые ему хотелось бы иметь. Так, например, язык должен был обладать следующими возможностями:

— язык сценариев. Сценарий представляет собой программу, которая используется для управления другими программами. Языки сценариев могут использоваться для прототипирования и быстрой разработки. По этой причине они прекрасно справляются с передачей данных от одного компонента к другому и избавляют программистов от таких сложных вещей, как управление памятью. Программисты называют Python динамическим языком программирования.

— отступ для группирования операторов. Язык программирования Python определяет принадлежность выражений к одной группе при помощи отступов. Данная группа называется блоком кода. В других языках программирования используются другие знаки препинания и синтаксис. Так, например, в языке С символ «{» означает начало последовательности команд. Наличие отступов является хорошей практикой в других языках программирования. Однако один из первых языков программирования, в котором принудительно обеспечивается соблюдение отступов, является Python. Что же это дает? Прежде всего отступы делают код более удобным для чтения. Кодовые блоки требуют меньше обозначения начала и конца. А это значит, то в коде будет меньше знаков препинания, которые так просто можно пропустить. Это все ведет к уменьшению количества ошибок в коде.

— типы данных высокого уровня. Персональные компьютеры хранят данные в нулях и единицах. Однако люди нуждаются в более сложных формах хранения информации, таких как текст. Если язык поддерживает сложные данные, про него говорят, что он поддерживает типы данных высокого уровня. Оперировать такими типами данных легко. В Python, например, строки можно объединять или разделять, переводить в нижней или верхний регистр, осуществлять поиск и т.п. Типы данных высокого уровня, такие как словари и списка, которые могут хранить в себе другие данные, имеют более широкие функциональные возможности.

— расширяемость. Расширяемость означает, что язык программирования может быть дополнен. Расширяемые языки программирования являются очень мощными. Дополнения делают их пригодными для огромного количества операционных систем и применений. Расширения могут добавлять новые типы данных, плагины и модули. Для расширения в языке Python предусмотрено несколько способов. Главная группа программистов работает над его улучшением и изменением. Сотни других пишут модули для выполнения конкретных целей.

— интерпретация. Выполняются интерпретируемые языки непосредственно из исходного кода, который был написан людьми. Программы, написанные на компилируемых языках, типа C++, должны быть переведены в машинный код. Как правило, интерпретируемые языки программирования работают более медленно, поскольку трансляция осуществляется не мгновенно. Однако отладка и написание самих программ осуществляется заметно быстрее, поскольку нет необходимости ожидать завершения работы компилятора. Интерпретируемые языки программирования легче переносятся на различные платформы. Можно долго спорить, является ли Python компилируемым или интерпретируемым языком. Несмотря на то, что во многих отношениях данный язык программирования работает как интерпретируемый, его код перед выполнением компилируется. Многие его компоненты работают на полной скорости компьютера, поскольку написаны они на С.

Писать язык Python Гвидо начал во время каникул в 1989 году. Весь следующий год он дорабатывал язык, ориентируясь на отзывы коллег. Перед широкой публикой результат предстал в 1991 году. Именно тогда он был размещен в одной из новостных групп Usenet.

Python для новичков

Прежде чем приступать к написанию программ на Python, его необходимо установить. У версий Python 3.5 и Python 2.7 имеются существенные отличия. Из-за них программы, которые на них написаны, несовместимы. Данный язык предустановлен на компьютеры «Макинтош». Его версия будет зависеть от возраста операционной системы. Если вы работаете с Windows, то вам придется самостоятельно устанавливать Python на свой компьютер. Выбрать файлы инсталляционного пакета можно непосредственно на сайте Python.org

Способы взаимодействия

Одна из причин простоты, которая проявляется при программировании на Python, заключается в том, что он поставляется в комплекте с инструментами, которые могут писать, разрабатывать и отлаживать программы. Команды в интерактивном режиме вводятся по одной строке за раз. Этот процесс аналогичен тому, как операционная система воспринимает команды из командной строки. Можно также создавать и короткие многострочные программы или импортировать код из текстовых файлов или модулей Python. Начинающим наверняка будет полезно узнать о том, что интерактивный режим включает в себя обширную справочную систему. Для изучения возможностей языка программирования такой способ является очень удобным. В среду разработки IDLE входят инструменты для написания и запуска программ, система отслеживания имен. Данная среда написана на языке программирования Python. Она демонстрирует обширные возможности данного языка.

Интерактивный режим

В интерактивном режиме можно делать практически все то же самое, что и в программе. Здесь можно даже писать многострочные коды. Этот режим может использоваться в качестве песочницы для безопасных экспериментов. Кроме того, интерактивный режим может выступать в качестве среды, позволяющей изучать программирование на Python. Также он может использоваться как инструмент для поиска и исправления ошибок. Стоит учитывать, что сохранить информацию, которая была введена в интерактивном режиме невозможно. Для этого следует записать копию кода и полученный результат в отдельный файл. Можно использовать интерактивный режим в качестве калькулятора. Здесь также можно манипулировать текстом или присваивать значения переменным. Также имеется возможность импортирования модулей, функций или частей программ для их тестирования. Все это дает возможность экспериментировать с объектами Python без необходимости написания длинных программ. Также нет необходимости и в отладке программ путем импортирования их частей по одной за раз.

Работа в интерактивном режиме

После того, как Python будет запущен, в окне терминала отобразиться информация об используемой версии программы, ее дате выпуска. Также здесь будет приведено несколько подсказок для осуществления дальнейших действий и приглашение ввода: >>>. Чтобы начать работать в интерактивном режиме необходимо ввести выражение и команду и нажать на кнопку ввода. Python после этого должен интерпретировать введенную команду или отреагировать должным образом, если набранное не требует ответа. Приведем команду, которая печатает строку. Так как место печати в команде не указано, вывод информации будет осуществляться на экран.

>>> print «Hello World!»

Трудно поверить, но эта единственная строка является программой. Python в интерактивном режиме обрабатывает каждую строку введенного кода после того, как будет нажата клавиша Enter. Результат появится ниже.

Просмотр информации об объекте

В интерактивном режиме существует два способа, которые могут быть использованы для просмотра информации об объекте:

— ввести имя объекта и нажать на клавишу ввода;

— ввести команду Print, имя объекта и нажать на Enter.

Результат будет зависеть от выбранного вами объекта. При использовании определенных типов данных два этих метода могут дать совершенно одинаковый результат.

>>> x=

>>> print x

Результат набора команды «print имя» будет немного отличаться от результата, который был получен для ввода имени. Значение в первом случае заключается в кавычки, а во втором нет.

>>> x= «MySrting»

В тех случаях, когда имя относится к целому блоку кода, ввод имени даст информацию о виде данных, их имени и месте хранения.

В следующем примере приведена команда создания класса, имеющего имя Message и выводится информация о нем:

>>> class Message:

>>> Message

>>> print Message

Строки в Python

В языке программирования Python строки представляют собой последовательности символов. Создается строковый литерал путем заключения символов в одинарные, двойные или тройные кавычки. Переменной в приведенном примере присваивается значение x.

>>>x= «My String»

У строки Python имеется несколько встроенных возможностей. Одной из таких возможностей является способность вернуть копию строки со строчными буквами. Известны эти возможности как методы. Для того чтобы вызвать метод объекта, необходимо использовать точечный синтаксис. Это означает, что после ввода имени переменной, которая является в данном случае ссылкой на объект строки, необходимо поставить оператор точку – (.). Затем следует название метода с последующим открытием или закрытием скобки.

>>>x.lower ()

При помощи оператора индексирования s[i] можно получить только часть строки. В данном случае индексация будет начинаться с нуля. S возвращает первый символ в строке, s – второй, и так далее.

Строковые методы могут работать как обычными кодами, так и с «Юникодом». Они позволяют выполнять следующие операции:

— изменение кодировки (decode, encode);

— изменение регистра (lower, swapcase, upper, capitalize, title);

— подсчет (count);

— замену и поиск (replace, find, rfind, rindex, index, translate);

— объединение и разделение (partition, join, split, rpartition, splitlines);

— проверка выполнения условий (endswith, startwith, isalnum, isdigit, isalpha, isspace, istitle, isupper);

— форматирование (ljust, center, rstring, strip, expandtabs, rjust).

Python: работа со списками

Если в языке программирования Python строки ограничены символами, то списки не имеют каких-либо ограничений. Списки представляют собой упорядоченные последовательности произвольных объектов, в которые также могут входить и другие списки. Также существует возможность удалять, добавлять или изменять их элементы. Далее приведены примеры выполнения данных операций со списками:

>>> bases = [‘A’, ‘C’, ‘G’, ‘D’]

[‘A’, ‘C’, ‘G’, ‘D’]

>>> bases.append(‘T’)

>>> bases [‘A’, ‘C’, ‘G’, ‘D’, ‘T’]

>>> bases.reverse()

>>> bases [‘T’, ‘D’, ‘G’, ‘C’, ‘A’]

‘T’ >>>

>>> bases.remove(‘T’)

>>> bases [‘D’, ‘G’, ‘C’, ‘A’]

>>> bases.sort()

[‘A’, ‘C’, ‘G’, ‘D’]

В приведенном примере был создан список символов. После этого в один конец списка был добавлен элемент. Затем порядок элементов был обращен. Также элементы извлекались по позиции их индекса. Элемент со значение «T» был удален, после чего была выполнена сортировка элементов. Пример команды по удалению элемента из списка иллюстрирует ситуацию, в которой методу remove () нужно предоставить дополнительную информацию. В данном случае это было то значение, которое требуется удалить. Кроме методов вроде remove (), язык программирования Python также обладает еще одной похожей возможностью, которая называется функцией. Основное отличие между методом и функцией состоит в том, что функция не связана с каким-то конкретным объектом.

Функции в языке программирования Python

В языке программирования Python функции используются для выполнения действий над одним или несколькими значениями. После этого они возвращают результат. В Python имеется большое количество встроенных функций. Рассмотрим некоторые примеры встроенных функций:

— len () – возвращает количество элементов в последовательности;

— list () – возвращает новый список, который инициализирован из какой-либо другой последовательности;

— dir () – возвращает список строк, которые представляют атрибуты объекта.

Также в Python есть возможность определения собственных функций.

Прежде чем начать изучать тот или иной язык программирования, люди обычно задумываются, как потом смогут применить свои знания и навыки на практике. Что касается Python, этот язык общего назначения пригодится во множестве различных сфер. Разработчик и основатель стартапа CS Dojo Ек Суги рассказал о трёх самых частых способах использования Python.

1. Веб-разработка

Фреймворки, основанные на Python, такие как Django и Flask , в последнее время приобрели широкую популярность среди веб-разработчиков. Эти фреймворки позволяют создавать серверный код (backend-код) на Python, который выполняется на сервере, в отличие от frontend-кода, исполняемого на пользовательских устройствах и в браузерах.

Для чего нужны веб-фреймворки

Веб-фреймворки упрощают разработку серверной логики: обработку URL, обращение к базам данных, создание HTML-файлов, которые видят в браузерах пользователи.

Какие фреймворки для веб-разработки лучше использовать

Два наиболее популярных веб-фреймворка для Python — Django и Flask. Их рекомендуется использовать начинающим разработчикам.

В чём разница между Django и Flask

Отличную статью в ответ на этот вопрос подготовил Гарет Дуайер .

Основные различия:

• Flask — простой и гибкий фреймворк с очень подробными настройками. Пользователь может сам решать, как реализовывать те или иные вещи.
• Django предоставляет полный функционал для разработки приложений прямо «из коробки»: встроенный интерфейс администратора, API доступа к базам данных, ORM, и структуру каталогов для приложений и проектов.

Лучше воспользоваться:

• Flask, если цель разработчика — опыт и возможности обучения, или же если ему нужно самостоятельно выбирать, какие компоненты использовать (например, какие применять базы данных или как взаимодействовать с ними).
• Django, если главное — конечный продукт. Особенно, если нужно построить интуитивное приложение, например, новостной сайт, онлайн-магазин, блог, в котором пользователь сможет легко ориентироваться.

Таким образом, Flask предпочтительнее использовать новичкам, потому что этот фреймворк имеет не настолько богатый функционал, а также тем, кому важна возможность настроить его по своему усмотрению. Кроме того, благодаря своей гибкости Flask больше, чем Django, подойдёт для разработки REST API. С другой стороны, если требуется создать простой продукт, быстрее это получится сделать на Django.

2. Обработка данных (включая машинное обучение, анализ и визуализацию данных)

Что такое машинное обучение

Машинное обучении лучше объяснять на наглядном примере. Пусть нужно разработать программу, которая автоматически распознаёт изображённые на картинках объекты. На первой картинке программа должна опознать собаку.

На второй она должна распознать стол.

Первый путь — написать для этого специальный код. Например, если на картинке много светло-коричневых пикселей, значит, на ней нарисована собака. Или можно найти способ распознавать границы предметов: если на рисунке много прямых линий, то это — стол.

Очевидно, что такое решение будет бесполезным, если на картинке показана, например, собака светлого окраса, у которой вообще нет коричневой шерсти, или только круглая столешница без ножек. Именно здесь раскрываются перспективы машинного обучения.

В машинном обучении обычно используют алгоритм, который автоматически ищет заданный образ во входных данных. Например, можно ввести тысячу картинок с собаками и тысячу — со столами. Далее алгоритм машинного обучения выявит разницу между собакой и столом. Когда алгоритм получит новое изображение собаки или стола, то сможет идентифицировать объект.

То есть систему обучают на конкретных примерах: ей не указывают отдельные признаки того или иного предмета, а показывают множество изображений и говорят, что на всех из них нарисован этот предмет. Аналогичным образом обучаются

• системы распознавания лиц,
• системы распознавания голоса,
• рекомендательные системы сайтов вроде YouTube, Amazon или Netflix.

Самые широко известные алгоритмы машинного обучения:

• нейронные сети,
• глубокое обучение,
• метод опорных векторов,
• «случайный лес».

Любой из этих алгоритмов можно использовать для решения задачи с маркированием изображений выше.

Python для машинного обучения

Для Python есть популярные библиотеки и фреймворки машинного обучения. Две самые крупные из них — scikit-learn и TensorFlow . В scikit-learn встроены некоторые общеизвестные алгоритмы машинного обучения, о которых шла речь выше. TensorFlow — более низкоуровневая библиотека, которая позволяет строить пользовательские алгоритмы.

Как изучать машинное обучение

Чтобы изучить основы этой технологии, можно пройти курсы Стэнфордского университета или . Но для понимания некоторого материала понадобятся базовые знания матанализа и линейной алгебры.

Далее полученную информацию нужно закрепить на сайте Kaggle . Здесь можно соревноваться с другими разработчиками в создании лучшего алгоритма машинного обучения для различных задач. Сайт также предлагает полезные самоучители для начинающих.

Анализ данных и визуализация данных

В качестве примера можно взять аналитика данных воображаемой компании, занимающейся продажей товаров через интернет. Аналитик может представить результаты продаж в виде столбчатой диаграммы.

На диаграмме видно, что в заданное воскресенье покупатели мужского пола приобрели более 400 единиц товара, а женского — около 350. У специалиста может быть несколько предположений, почему возник этот разрыв.

Одно из очевидных объяснений — продукт более востребован среди мужчин, чем женщин. Другая возможная причина — недостаточно большая выборка, а разницу можно списать на случайность. Третий вариант — по какой-то причине мужчины склонны больше покупать этот продукт только в воскресенье. Чтобы понять, какое из объяснений истинно, можно нарисовать ещё одну диаграмму.

Необходимо принять во внимание статистику продаж не только в воскресенье, но и за всю неделю. Как видно из диаграммы, такая динамика прослеживается по всем дням. Этот небольшой анализ позволяет сделать вывод, что наиболее правдоподобная причина различия в продажах в том, что продукт просто более популярен среди мужчин, чем среди женщин.

Но если бы диаграмма выглядела так,

можно было бы заключить, что по той или иной причине мужчины активнее покупают этот товар только по воскресеньям.

Это очень простой пример анализа данных. И для этого компании используют в том числе Python, а для визуализации данных — библиотеку Matplotlib .

Анализ и визуализация данных на Python

Matplotlib — одна из наиболее распространённых библиотек для визуализации данных. Начинать лучше с неё потому, что она проста, а также потому, что на ней основаны некоторые другие библиотеки, например, seaborn . Поэтому знание Matplotlib поможет в будущем освоить и их.

Как изучать анализ и визуализацию данных на Python

В первую очередь нужно выучить основы. Ек Суги предлагает собственное вводное видео в анализ и визуализацию данных на Python и Matplotlib на YouTube, а также полный практический курс на образовательной платформе Pluralsight, который можно получить бесплатно после подписки на 10-дневный пробный период на сайте. После этого полезно изучить основы статистики, например, на Coursera и Khan Academy.

3. Написание скриптов

Что такое написание скриптов

Обычно под этим понимают создание небольших программ для автоматизации простых задач. Например, компании используют различные системы поддержки клиентов по электронной почте. Чтобы анализировать полученные сообщения, компаниям нужно подсчитать, какой их количество содержит определённые ключевые слова.

Это можно либо делать вручную, либо написать незамысловатую программу (скрипт) для автоматической обработки сообщений. Для подобных задач отлично подходит Python, главным образом благодаря относительно простому синтаксису и потому, что на нём можно легко и быстро писать и тестировать небольшие проекты.

Python и встраиваемые приложения

На этом языке ведут программирование многие разработчики для Raspberry Pi и других аппаратных основ.

Python и компьютерные игры

Для разработки игр можно использовать библиотеку PyGame, хотя существуют и более популярные игровые движки. На ней можно создавать любительские проекты, но для разработки серьёзных игр стоит поискать что-то получше.

Например, можно начинать с Unity на C# — это одна из самых общеизвестных сред разработки компьютерных игр. Она позволяет создавать межплатформенные игры для Windows, Mac, iOS и Android.

Python и десктопные приложения

Десктопные приложения можно разрабатывать на Python с помощью Tkinter, но это также не самый частый выбор: разработчики приложений для ПК предпочитают языки Java, C#, и C++. В последнее время некоторые компании для этого начали применять и JavaScript. Например, десктопное приложение Slack построено во фреймворке Electron, использующем JavaScript. Этот язык даёт возможность повторно использовать код из веб-версии приложения, если такая имеется.

Python 3 или Python 2

Лучше выбрать Python 3, потому что на сегодняшний день это более современная и более востребованная версия языка.

Синтаксис языка Python, как и сам язык, очень прост.

Синтаксис

Конец строки является концом инструкции (точка с запятой не требуется).

Вложенные инструкции объединяются в блоки по величине отступов. Отступ может быть любым, главное, чтобы в пределах одного вложенного блока отступ был одинаков. И про читаемость кода не забывайте. Отступ в 1 пробел, к примеру, не лучшее решение. Используйте 4 пробела (или знак табуляции, на худой конец).

Вложенные инструкции в Python записываются в соответствии с одним и тем же шаблоном, когда основная инструкция завершается двоеточием, вслед за которым располагается вложенный блок кода, обычно с отступом под строкой основной инструкции.

Основная инструкция : Вложенный блок инструкций

Несколько специальных случаев

• Иногда возможно записать несколько инструкций в одной строке, разделяя их точкой с запятой:

  a = 1 ; b = 2 ; print (a , b )

  Но не делайте это слишком часто! Помните об удобочитаемости. А лучше вообще так не делайте.

  Допустимо записывать одну инструкцию в нескольких строках. Достаточно ее заключить в пару круглых, квадратных или фигурных скобок:

  if (a == 1 and b == 2 and c == 3 and d == 4 ): # Не забываем про двоеточие print ("spam" * 3 )

• Тело составной инструкции может располагаться в той же строке, что и тело основной, если тело составной инструкции не содержит составных инструкций. Ну я думаю, вы поняли:). Давайте лучше пример приведу.

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

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.