Программирование на 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.
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.
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.
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:
Командная строка для работы с интерпретатором имеет следующую структуру.
PYTHONHOME\python (опции) [ -с команда | файл со сценарием | - ] {аргументы}
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.
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, 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).
В Python определены три типа коллекций для хранения наборов данных:
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.
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: 10Функция 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.
Python
- мощный и простой для изучения язык программирования. В нём предоставлены удобные высокоуровневые структуры данных и простой, но эффективный подход к объектно-ориентированному программированию. Python
интерпретируемый язык. Для запуска написанных программ требуется наличие интерпретатора CPython . Интерпретатор python и большая стандартная библиотека находятся в свободном доступе в виде исходных и бинарных файлов для всех основных платформ на официальном сайте Python
http://www.python.org и могут распространяться без ограничений. Кроме этого на сайте содержатся дистрибутивы и ссылки на многочисленные модули третьих сторон и подробная документация.
Язык обладает чётким и последовательным синтаксисом, продуманной модульностью и масштабируемостью, благодаря чему исходный код написанных на Python
программ легко читаем. Разработчики языка Python
придерживаются определённой философии программирования, называемой «The Zen of Python». Её текст выдаётся интерпретатором по команде import this:
В переводе это звучит так:
Python - активно развивающийся язык программирования, новые версии выходят примерно раз в два с половиной года. Вследствие этого и некоторых других причин на Python отсутствуют стандарт ANSI, ISO или другие официальные стандарты, их роль выполняет CPython.
Разработка языка Python была начата в конце 1980-х годов сотрудником голландского института CWI . Распределённой ОС Amoeba требовался расширяемый скриптовый язык для которой Гвидо ван Россум и создал Python. Новый язык позаимствовал некоторые наработки для языка ABC, который был ориентирован на обучение программированию. В феврале 1991 года Гвидо опубликовал исходный текст в ньюсгруппе alt.sources. Название языка произошло не от вида пресмыкающихся. Автор назвал язык в честь популярного британского комедийного телешоу 1970-х «Летающий цирк Монти Пайтона». Тем не менее эмблему языка изображают змеиные головы. После длительного тестирования, вышла первая версия Python 3.0. На сегодня поддерживаются обе ветви развития (Python 3.x и 2.x).
Python создавался под влиянием множества языков программирования: Modula-3, С, C++, Smalltalk, Lisp, Fortran, Java, Miranda, Icon. Несмотря на то, что Python обладает достаточно самобытным синтаксисом, одним из принципов дизайна этого языка является принцип наименьшего удивления.
Богатая стандартная библиотека является одной из привлекательных сторон Python. Здесь имеются средства для работы со многими сетевыми протоколами и форматами Интернета. Существуют модули для работы с регулярными выражениями, текстовыми кодировками, мультимедийными форматами, криптографическими протоколами, архивами. Помимо стандартной библиотеки существует множество библиотек, предоставляющих интерфейс ко всем системным вызовам на разных платформах.
Для Python принята спецификация программного интерфейса к базам данных DB-API 2 и разработаны соответствующие этой спецификации пакеты для доступа к различным СУБД: Oracle, MySQL, PostgreSQL, Sybase, Firebird (Interbase), Informix, Microsoft SQL Server и SQLite.
Библиотека NumPy для работы с многомерными массивами позволяет достичь производительности научных расчётов, сравнимой со специализированными пакетами. SciPy использует NumPy и предоставляет доступ к обширному спектру математических алгоритмов. Numarray специально разработан для операций с большими объёмами научных данных.
Python предоставляет простой и удобный программный интерфейс Си API для написания собственных модулей на языках Си и C++. Такой инструмент как SWIG позволяет почти автоматически получать привязки для использования C/C++ библиотек в коде на Python. Инструмент стандартной библиотеки ctypes позволяет программам Python напрямую обращаться к динамическим библиотекам, написанным на Си. Существуют модули, позволяющие встраивать код на С/C++ прямо в исходные файлы Python, создавая расширения «на лету».
Python и подавляющее большинство библиотек к нему бесплатны и поставляются в исходных кодах. Более того, в отличие от многих открытых систем, лицензия никак не ограничивает использование Python в коммерческих разработках и не налагает никаких обязательств кроме указания авторских прав.
Python - стабильный и распространённый язык. Он используется во многих проектах и в различных качествах: как основной язык программирования или для создания расширений и интеграции приложений. На Python реализовано большое количество проектов, также он активно используется для создания прототипов будущих программ. Python используется во многих крупных компаниях.
Python с пакетами NumPy, SciPy и MatPlotLib активно используется как универсальная среда для научных расчётов в качестве замены распространенным специализированным коммерческим пакетам Matlab, IDL и др.
В профессиональных программах трехмерной графики, таких как Houdini и Nuke, Python используется для расширения стандартных возможностей программ.
Подготовить сообщения:
Этот материал расчитан на тех, кто уже знаком с программированием и хочет освоить язык программирования Python. Он расчитан на то, чтобы за 10 минут показать вам особенности языка Python, особенности синтаксиса и основные принципы работы с Python на примерах. Здесь нет никакой «воды» — информации, которая не имеет непосредственного отношения к языку программирования. Начнем!
Язык программирования Python отличается сильной типизацией (Сильная типизация выделяется тем, что язык не позволяет смешивать в выражениях различные типы и не выполняет автоматические неявные преобразования, например нельзя вычесть из строки множество), используется динамическая типизация — все типы выясняются уже во время выполнения программы.
Объявление переменных необязательно, названия восприимчивы к регистру (var и VAR — две разные переменные).
Язык Python объектно-ориентирован, все в языке является объектом.
Справка (помощь) в Python всегда доступна прямо в интерпретаторе. Если вы хотите знать, как объект работает, вызовите help(
>>> help(5) Help on int object: (etc etc) >>> dir(5) ["__abs__", "__add__", ...] >>> abs.__doc__ "abs(number) -> number Return the absolute value of the argument."
В Python нет конструкций для завершения блоков (таких как описание класса или функции, например) — блоки определяются с использованием отступов. Увеоичение отступа в начале блока, уменьшение — в конце блока. Инстукции, которые предполагают наличие отступов, завершаются символом двоеточия (:). Если после инструкции начала блока у вас пока нет кода, вставьте оператор pass для прохождения синтаксической проверки.
While rangelist == 1: pass
Однострочные комментарии начинаются с символа решетки (#), многострочные используют (""") в начале и в конце комментария.
Значения присваиваются с использованием знака равенства («=») (по факту объектам присваиваются имена в процессе).
Проверка на различие выполняется с двумя символами равенства («==»).
Можно увеличить значение с помощью оператора += и уменьшить с -=, указав в левой части переменную, а в правой — значение, на которую произойдет увеличение/уменьшение. Это работает со многими типами данных в Python, включая строки.
Можно присвоить значение неспольким переменным в одной строке. Примеры:
>>> myvar = 3 >>> myvar += 2 >>> myvar 5 >>> myvar -= 1 >>> myvar 4 """This is a multiline comment. The following lines concatenate the two strings.""" >>> mystring = "Hello" >>> mystring += " world." >>> print mystring Hello world. # This swaps the variables in one line(!). # It doesn"t violate strong typing because values aren"t # actually being assigned, but new objects are bound to # the old names. >>> myvar, mystring = mystring, myvar
В Python доступны такие типы данных, как списки (lists), кортежи (tuples) и словари (dictionaries). Также доступны множества — с использованием модуля sets в версиях до Python 2.5 и встроены в язык в более поздних.
Списки похожи на одномерные массивы. При этом можно иметь список, состоящий из других списков.
Словари — это ассоциативные массивы, в которых доступ к данным осуществляется по ключу.
Кортежи — это неизменяемые одномерные массивы.
«Массивы» в Python могут быть любого типа, то есть вы можете совмещать числа, строки и другие типы данных в списках/словарях/кортежах.
Индекс первого элемента — 0. Негативное значение индекса начинает отсчет от последнего к первому, [-1] укажет на последний элемент.
Переменные могут указывать на функции.
>>> sample = , ("a", "tuple")] >>> mylist = ["List item 1", 2, 3.14] >>> mylist = "List item 1 again" # We"re changing the item. >>> mylist[-1] = 3.21 # Here, we refer to the last item. >>> mydict = {"Key 1": "Value 1", 2: 3, "pi": 3.14} >>> mydict["pi"] = 3.15 # This is how you change dictionary values. >>> mytuple = (1, 2, 3) >>> myfunction = len >>> print myfunction(mylist) 3
Вы можете получить срез массива (списка или кортежа) через использование двоеточия (:). Оставляя пустым начальное значение индекса, вы укажете начинать с первого значения, пустое значение конца индекса предполагает последний элемент массива. Негативные индексы считаются с конца массива назад (-1 — укажет на последний элемент).
Посмотрите примеры:
>>> mylist = ["List item 1", 2, 3.14] >>> print mylist[:] ["List item 1", 2, 3.1400000000000001] >>> print mylist ["List item 1", 2] >>> print mylist[-3:-1] ["List item 1", 2] >>> print mylist # Adding a third parameter, "step" will have Python step in # N item increments, rather than 1. # E.g., this will return the first item, then go to the third and # return that (so, items 0 and 2 in 0-indexing). >>> print mylist[::2] ["List item 1", 3.14]
Для обозначения строки может использоваться апостроф (‘) или двойные кавычки (double quote — «). Благодаря этому вы можете иметь кавычки внутри строки, обозначенной с помощью апострофов (например ‘He said «hello».’ — правильная строка).
Многострочные строки обозначаются с использованием тройного апострофа или кавычек ("""). Python поддерживает юникод из коробки. При этом во второй версии Python для обозначения строки, содержажей unicode, используется символ (u): u»This is a unicode string». В Python3 все строки содержат юникод. Если в Python3 вам нужна последовательность байтов, которой была по сути строка в предыдущих версиях, используется символ (b): b»This is a byte string».
Для подстановки значений параметров в строку используется оператор (%) и кортеж. Каждый %s заменяется на элемент из кортежа, слева направо. Также вы можете использовать словарь для подстановки именованнх параметров:
>>>print "Name: %s\ Number: %s\ String: %s" % (myclass.name, 3, 3 * "-") Name: Poromenos Number: 3 String: --- strString = """This is a multiline string.""" # WARNING: Watch out for the trailing s in "%(key)s". >>> print "This %(verb)s a %(noun)s." % {"noun": "test", "verb": "is"} This is a test.
Для контроля порядка выполнения программы используются инстукции if , for и while . В Python нет switch или case , вместо них используется if . For используется для прохождения по элементам списка (или кортежа). Для получения последовательности чисел, используйте range(
Синтаксис этой конструкции следующий:
Rangelist = range(10) >>> print rangelist for number in rangelist: # Check if number is one of # the numbers in the tuple. if number in (3, 4, 7, 9): # "Break" terminates a for without # executing the "else" clause. break else: # "Continue" starts the next iteration # of the loop. It"s rather useless here, # as it"s the last statement of the loop. continue else: # The "else" clause is optional and is # executed only if the loop didn"t "break". pass # Do nothing if rangelist == 2: print "The second item (lists are 0-based) is 2" elif rangelist == 3: print "The second item (lists are 0-based) is 3" else: print "Dunno" while rangelist == 1: pass
Функции объявляются с использованием ключевого слова «def». Необязательные аргументы следуют в объявлении функции после обязательных и им назначается значение по-умолчанию. При вызове функции, можно передавать аргументы через указание их имени и значения, при этом пропуская часть необязательных аргументов или располагая их в порядке, отличном от объявленном в функции.
Функции могут возвращать кортеж и используя распаковку кортежа вы можете возвращать несколько значений.
Лямбда-функции (lambda functions) — специальные фукции, обрабатывающие один аргумент.
Параметры передаются через ссылку. Добавляя элементы к переданному списку вы получите обновленный список вне функции. При этом присваивание нового значения параметрам внутри функции останется локальным действием. Поскольку при передаче передается только расположение в памяти, назначение нового объекта параметру как переменной вызовет создание нового объекта.
Примеры кода:
# Same as def funcvar(x): return x + 1 funcvar = lambda x: x + 1 >>> print funcvar(1) 2 # an_int and a_string are optional, they have default values # if one is not passed (2 and "A default string", respectively). def passing_example(a_list, an_int=2, a_string="A default string"): a_list.append("A new item") an_int = 4 return a_list, an_int, a_string >>> my_list = >>> my_int = 10 >>> print passing_example(my_list, my_int) (, 4, "A default string") >>> my_list >>> my_int 10
Python поддерживает ограниченную форму множественного наследования в классах.
Частные переменные и методы могут быть объявлены (по соглашению, это не проверяется интерпретатором) с использованием двух символов подчеркивания вначале и не более одного в конце имени (напрмер: «__spam»).
Мы также можем назначать произвольные имена экземплярам класса. Просмотрите примеры:
Class MyClass(object): common = 10 def __init__(self): self.myvariable = 3 def myfunction(self, arg1, arg2): return self.myvariable # This is the class instantiation >>> classinstance = MyClass() >>> classinstance.myfunction(1, 2) 3 # This variable is shared by all classes. >>> classinstance2 = MyClass() >>> classinstance.common 10 >>> classinstance2.common 10 # Note how we use the class name # instead of the instance. >>> MyClass.common = 30 >>> classinstance.common 30 >>> classinstance2.common 30 # This will not update the variable on the class, # instead it will bind a new object to the old # variable name. >>> classinstance.common = 10 >>> classinstance.common 10 >>> classinstance2.common 30 >>> MyClass.common = 50 # This has not changed, because "common" is # now an instance variable. >>> classinstance.common 10 >>> classinstance2.common 50 # This class inherits from MyClass. The example # class above inherits from "object", which makes # it what"s called a "new-style class". # Multiple inheritance is declared as: # class OtherClass(MyClass1, MyClass2, MyClassN) class OtherClass(MyClass): # The "self" argument is passed automatically # and refers to the class instance, so you can set # instance variables as above, but from inside the class. def __init__(self, arg1): self.myvariable = 3 print arg1 >>> classinstance = OtherClass("hello") hello >>> classinstance.myfunction(1, 2) 3 # This class doesn"t have a .test member, but # we can add one to the instance anyway. Note # that this will only be a member of classinstance. >>> classinstance.test = 10 >>> classinstance.test 10
Исключения в Python обрабатываются в блоках try-except :
Def some_function(): try: # Division by zero raises an exception 10 / 0 except ZeroDivisionError: print "Oops, invalid." else: # Exception didn"t occur, we"re good. pass finally: # This is executed after the code block is run # and all exceptions have been handled, even # if a new exception is raised while handling. print "We"re done with that." >>> some_function() Oops, invalid. We"re done with that.
Внешние библиотеки используются после импорта с использованием ключевого слова import . Вы также можете использовать from import для импорта индивидуальных функций.
Import random from time import clock randomint = random.randint(1, 100) >>> print randomint 64
Python обладает большим количеством библиотек для работы с файлами. Например, сериализация (конвертирование данных в строки с библиотекой pickle):
Import pickle mylist = ["This", "is", 4, 13327] # Open the file C:\\binary.dat for writing. The letter r before the # filename string is used to prevent backslash escaping. myfile = open(r"C:\\binary.dat", "w") pickle.dump(mylist, myfile) myfile.close() myfile = open(r"C:\\text.txt", "w") myfile.write("This is a sample string") myfile.close() myfile = open(r"C:\\text.txt") >>> print myfile.read() "This is a sample string" myfile.close() # Open the file for reading. myfile = open(r"C:\\binary.dat") loadedlist = pickle.load(myfile) myfile.close() >>> print loadedlist ["This", "is", 4, 13327]
Этот материал не претендует на исчерповающее руководство по Python. Язык программирования Python обладает огромным числом библиотек и различной функциональностью, с которыми вы познакомитесь, продолжив работать с языком и изучая дополнительные источники.
Если вам недостаточно изложенной информации — просмотрите расширенный материал с описанием языка программирования Python — — в нем сведения о языке изложены более подробно.
Среди других материалов рекомендую Learn Python The Hard Way . И, конечно The Python 2 Tutorial и The Python 3 Tutorial .
Большая благодарность Stavros Korokithakis за его отличный tutorial «Learn Python in 10 minutes» .
Если вы хотите что-то улучшить в этом материале — пожалуйста напишите в комментариях.
Пошаговая инструкция для всех, кто хочет изучить программирование на Python (или программирование вообще), но не знает, куда сделать первый шаг.
Мы просмотрели множество обучающих материалов и просто хороших статей и составили список того, что необходимо изучить, чтобы освоить этот язык программирования и развиваться в нем.
1. Первым делом изучите основы. Узнайте, что такое переменные, управляющие структуры, структуры данных. Эти знания необходимы без привязки к конкретному языку.
2. Займитесь изучением литературы. Начните с классики – Dive into Python . Эта книга вообще может стать настольной. Еще можно почитать Майкла Доусона «Программируем на Python » и Алексея Васильева «Python на примерах. Практический курс по программированию» . Доусон – опытный программист и преподаватель, а в книге учит программировать, создавая простые игры. В книге Васильева, напротив, больше внимания уделяется основам и теории.
4. Пройдите курс «Введение в компьютерные технологии и программирование на языке Python» от MIT.
5. Узнайте, какие библиотеки и и для каких целей используют другие питонисты. Найдите что-то интересное для себя.
6. Если вас интересуют веб-технологии, обратите внимание на фреймворки Flask и Django. Узнайте, для каких целей какой из них лучше подходит, начните изучать тот, что подходит вам.
7. Узнайте, как получать и анализировать массивы данных с отдельных сайтов, со всего Интернета и вообще откуда угодно – только старайтесь держаться в рамках закона.
8. Ищите информацию о методах машинного обучения.
9. Оптимизируйте работу с инструментами, автоматизируйте рутину и все, что еще не автоматизировано.
Несколько полезных ссылок на ресурсы, которые помогут чуть меньше гуглить и определиться, в каком направлении работать.
Этот инструмент помогает перейти фундаментальный барьер на пути к пониманию изучаемого языка программирования: путем визуализации кода этот ресурс даст понимание того, что происходит, когда компьютер исполняет каждую строку кода.
Если вы не знакомы с программированием, эти туториалы очень вам помогут. Они просты для понимания и охватывают все, что может пригодиться сначала, начиная с установки языка.
Дерек – программист-самоучка, и у него свой взгляд на подход к изучению языков программирования. Он делает небольшие видеообзоры на различные языки длиной в 40-60 минут, в которых рассказывает все, что нужно, чтобы в общих чертах понять назначение языка.
У Кори хорошие видео на тему форматирования строк, генераторов, программистских терминов (комбинации и перестановки, DRY, замыкания) и многого другого, что поможет понять основные концепции.
Официальная документация по веб-фреймворку Django. Покрывает все, что нужно узнать на первых порах, от установки до первого приложения.
Видеокурс на YouTube для желающих ознакомиться с Flask, понять некоторые его тонкости и узнать, зачем он вообще нужен.
Python 3 для начинающих
«Укус Питона» (англ. «A Byte of Python»)
Сколько на самом деле существует языков программирования? Их насчитывается несколько десятков. Они разработаны под различные задачи, на любой вкус, размер и цвет. Почему я выбрал именно этот язык? Python способен выполнять очень широкий круг задач, начиная от простого скрипта до создания целых сайтов. Python для начинающих достаточно прост, лаконичен и удобен в изучении.
Из этой статьи вы узнаете:
Привет, привет! На связи Гридин Семён. Наконец — то, я добрался до основной тематики этого блога, программирование интеллектуальных систем с помощью языка Python. Я долго шёл к этому, готовился. И вот, я готов писать вам интересные статьи и изучать глубоко эту тему.
Для чего мне это нужно? Для начала я ставил себе такую задачу о разработке , машинного обучения и компьютерного зрения.
Может если повезёт я попаду в число разработчиков по робототехническим сложным проектам, может стану сам организатором и открою производство персональных роботов, а может, может... Если ничего не получится, да и бог с ним, я получаю удовольствие от процесса, а не от результата.
Тогда начну свою повесть))...
Как я и писал выше, этот язык выполняет очень большую сферу функций. Всё охватить просто невозможно. Поэтому перед тем как заниматься изучением, пожалуйста, задайте себе вопрос, а для чего мне это нужно? Какие задачи я буду решать, применяя этот язык? Если вы ответили положительно, двигаемся дальше.
Чем же может быть полезен Python?
И тому подобное. Python способен выполнять львиную долю рутинных задач.
На Питоне можно собрать и резервное копирование, и работу с электронными письмами, и простейший калькулятор, и скрипт для сайта. Язык ничем не ограничен. Что самое интересное, используется в таких IT-гигантах, как Google и Yandex.
В этой статье мы рассмотрим с вами программирование Python с нуля.
Для того чтобы у вас работала программа на определённом устройстве, неважно какая ОС — windows, linux, RaspbianOS, MacOS. Важно, чтобы у вас находился интерпретатор, который будет понимать команды и выполнять.
Делаем следующим образом, скачиваем IDE python c официального источника .
Итак интерпретатор обрабатывает текстовый код программы. Существует интерактивный режим среды разработки. Можно запустить несколькими способами:
Вам откроется это окошечко:
Кстати оболочку можно использовать и в качестве обычного калькулятора. Я рассматриваю этот софт, как возможность раскрыть полный потенциал одноплатных компьютеров.
Для Arduino тоже есть своя программная оболочка . Почитайте.
С чего начать обучение python? Давайте попробуем написать первую программу?
Программа на языке Python — это обычный текстовый файл с написанным кодом. Расширение этого файла.py. Запустить программу можно, указав соответствующее имя в командной строке. Напишем с вами простейшую стандартную программу «Hello world!».
Задача такая — вывести на экран "Hello world!". Запускаем NotePad.
Пишем следующий код:
Python
print ("Hello world!!!")
print ("Hello world!!!" ) |
И сохраняем в папку соблюдая путь C:\MyScripts . Рекомендую все проекты скидывать в эту папку.
Для того, чтобы нам запустить скрипт, выберите командную строку и введите путь к вашему файлу:
По поводу книг. На самом деле, хоть язык и прост в плане создания кода, но очень много нюансов и различных библиотек для реализации гигантского спектра задач.
Лучшая книга по python для начинающих по праву считается самоучитель Майка МакГрата. Исчерпывающее руководство по составлению кода на языке Питон.
Извините за качество фото, по другому не получается. Остальные книги пока не рекомендую покупать, так как они на самом деле громоздкие и объёмные. Для базиса достаточно будет и МакГрата.
Ребят, на этом у меня всё, если у вас есть какие-то вопросы, вы всегда можете мне написать. Подписывайтесь на новости блога. Рассылайте друзьям. Спасибо за внимание.
С уважением, Гридин Семён
