Где писать на python

Как начать писать на Python

Что такое алгоритмы и структуры данных в Python

Что должен знать Junior Python разработчик для устройства на работу

Типы данных в Python: какие они бывают и как их различать

Сергей Немчинский: Что пишут на Python? ПЛЮСЫ и МИНУСЫ Python

В мире программирования есть языки на все вкусы, но если вы только начинаете свой путь в этой области, то есть язык, который особенно подходит для новичков. Разрешите представить вам Python — язык программирования, который обладает удивительной простотой и мощью одновременно. Независимо от того, хотите ли вы создавать веб-приложения, анализировать данные или даже играть с роботами, Python обеспечивает легкий старт и возможность для воплощения самых смелых идей. Давайте разберемся, как начать писать на python, почему он стал идеальным выбором для множества начинающих программистов и как он может помочь вам воплотить ваши самые амбициозные проекты.

Установка Python и выбор среды разработки

Давайте разберемся, как установить Python на свой компьютер и выбрать среду разработки.

Для начала, вам понадобится загрузить Python с официального сайта. Просто откройте браузер, найдите сайт python.org и перейдите туда. Там вы найдете ссылку для загрузки последней версии. Нажмите на нее и следуйте инструкциям по установке. После нескольких кликов вы уже будете готовы к дальнейшей работе.

Теперь давайте подумаем о среде разработки (IDE) — это такой инструмент, который помогает писать и запускать свой код. Их есть много, и все зависит от ваших предпочтений. Предлагаем несколько популярных вариантов:

• первый вариант — PyCharm. Это мощная и полнофункциональная среда разработки от JetBrains. Она предлагает широкий набор инструментов для удобной работы и обладает множеством функций, которые помогут вам стать настоящим гуру Python;

• второй вариант — Visual Studio Code (VS Code). Это бесплатная и легкая в использовании среда разработки от Microsoft. Она имеет множество расширений для работы с Python, что делает ее очень гибкой и настраиваемой;

• третий вариант — Jupyter Notebook. Это интерактивная среда, которая позволяет писать код, запускать его по ячейкам и сразу видеть результаты. Она особенно полезна при анализе данных и создании прототипов.

Шагните в мир Python с нашим курсом Python Start! ����

Мечтаете стать программистом? У нас есть идеальный старт для вас. Наша программа включает:

�� Основы и настройку Python

�� Функции и работу с файлами

�� Занятия онлайн, свободный доступ к материалам и поддержка в чате Slack. Начните с нуля и познакомьтесь с Python за 2-4 недели. ��

Вот, пожалуй, основные варианты. Попробуйте каждый из них и выберите ту, которая больше всего вам подходит. Не бойтесь экспериментировать и менять среды разработки по своему усмотрению.

Обзор основного синтаксиса

Как только мы установили Python и выбрали среду разработки, давайте познакомимся с основным синтаксисом языка. Python использует простой и интуитивно понятный синтаксис, что делает его прекрасным выбором для начинающих программистов.

Это как основные строительные блоки, которые вы будете использовать для создания своих программ.

И начнем мы с переменных. В Python, переменные — это как контейнеры, в которых мы можем хранить значения. Название переменной может быть любым, но есть несколько правил: они должны начинаться с буквы или символа подчеркивания, не могут содержать пробелы, и нельзя использовать зарезервированные слова Python (типа «if» или «for») в качестве имен переменных. Например, мы можем создать переменную «x» и присвоить ей значение 5:

x = 5

Теперь давайте поговорим о типах данных. В Python есть различные типы данных, которые помогают нам работать с разными видами информации. Некоторые из них — это целые числа (integers), числа с плавающей точкой (floats), строки (strings) и булевы значения (booleans). Вот примеры:

age = 25 # целое число price = 19.99 # число с плавающей точкой name = "John" # строка is_student = True # булево значение

Теперь давайте поговорим об операторах. Операторы позволяют нам выполнять различные операции с переменными и значениями. Например, мы можем складывать, вычитать, умножать или делить числа с помощью арифметических операторов:

x = 10 + 5 # сложение y = 10 - 5 # вычитание z = 10 * 5 # умножение w = 10 / 5 # деление

Мы также можем использовать операторы сравнения, чтобы сравнить значения. Например:

a = 10 b = 5 is_greater = a > b # оператор "больше" is_equal = a == b # оператор "равно" is_not_equal = a != b # оператор "не равно"

Это всего лишь небольшой обзор основного синтаксиса Python. Но не волнуйтесь, изучить язык программирования python достаточно просто, а с практикой вы достаточно быстро освоите его! Python — дружелюбный язык, который позволяет писать понятный и лаконичный код.

Основы программирования на Python

Давайте поговорим об основах и о том, как начать программировать на python. Это важные концепции, которые помогут вам создавать более сложные и интересные программы.

Для начала, поговорим о циклах. Они позволяют нам выполнять определенный блок кода несколько раз. Самый распространенный тип цикла — это «for». Он позволяет нам перебирать элементы в некоторой последовательности или коллекции. Вот пример:

fruits = ["apple", "banana", "orange"] for fruit in fruits: print(fruit)

Этот код выведет каждый фрукт из списка fruits на отдельной строке.

Еще один важный концепт — условные операторы. Они позволяют нам принимать решения в зависимости от выполнения определенных условий. Самый часто используемый условный оператор — это «if». Вот пример:

age = 18 if age >= 18: print("Вы совершеннолетний") else: print("Вы несовершеннолетний")

В этом примере мы проверяем, если age больше или равно 18, то выводим сообщение «Вы совершеннолетний», в ином случае — выводим сообщение «Вы несовершеннолетний».

Наконец, поговорим о функциях. Это блоки кода, которые могут быть вызваны и выполнены в любой момент. Они позволяют нам организовать и структурировать наш код, делая его более понятным и повторно используемым. Вот пример:

def greet(name): print("Привет, " + name + "!") greet("Ольга")

В этом примере мы создаем функцию greet, которая принимает аргумент name и выводит приветствие с использованием этого имени. Затем мы вызываем функцию, передавая ей аргумент «Ольга».

Это всего лишь небольшой обзор основ программирования на Python. Используя циклы, условные операторы и функции, вы сможете управлять потоком своего кода и создавать удивительные программы!

Ресурсы для изучения

Когда начинаешь изучать новый язык программирования, всегда полезно обратиться к ресурсам, которые помогут в этом. Предлагаем несколько ресурсов, которые могут быть вам полезны:

• Официальная документация Python. Здесь вы найдете подробную информацию о языке, его стандартной библиотеке и других важных аспектах. Официальная документация доступна на сайте python.org и может быть очень полезной для разъяснения конкретных вопросов.

• Учебники и онлайн-курсы. Существует множество рекомендованных учебников, которые покрывают диапазон от начального до более продвинутого уровня в изучении Python. Предлагаем несколько вариантов:
  • «Python Crash Course» by Eric Matthes — книга идеально подходит для начинающих. Понятное введение в Python, множество практических упражнений и проектов, которые помогут закрепить полученные знания;
  • «Automate the Boring Stuff with Python» by Al Sweigart — идеальная книга для тех, кого интересует автоматизация задач и создание полезных программ. Она объясняет основы Python и дает примеры использования для автоматизации повседневных задач;
  • «Fluent Python» by Luciano Ramalho — для большего углубления знаний. Она покрывает различные аспекты языка и обобщенные концепции программирования;
  • «Python Cookbook» by David Beazley and Brian K. Jones — книга рассматривает различные практические задачи и предлагает эффективные решения с использованием Python. Она подходит для тех, кто уже знаком с основами Python и хочет расширить свои знания.

Если говорить об онлайн курсах, то изучить python программирование для начинающих отлично поможет курс от FoxmindEd, который называется Python Start (https://foxminded.ua/python-start-1/).

• YouTube-каналы и видеоуроки, подкасты. Отличный вариант для тех, кто предпочитает обучаться в аудио- и видеоформате. Есть множество каналов, посвященных программированию на Python, с множеством практических примеров.

• Форумы и сообщества. Это может быть полезным для общения с другими людьми, изучающими Python, и получения помощи или советов. Некоторые популярные ресурсы включают Stack Overflow и Reddit, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от опытных разработчиков.

Важно помнить, что каждый учебный ресурс имеет свои особенности, поэтому не стесняйтесь и экспериментируйте с разными источниками, чтобы найти тот, который лучше всего соответствует вашему стилю обучения и потребностям.

Как начать писать на Python

Предлагаем пошаговый процесс, который поможет начать и научиться программировать на этом языке.

1. Установка Python. В первую очередь нужно установить Python на свой компьютер (на официальном сайте python.org выберите последнюю стабильную версию и скачайте установщик для своей ОС, потом запустите его и следуйте инструкциям).

1. Теперь, когда Python установлен, нужно выбрать среду разработки или текстовый редактор, в котором вы будете писать свой код. Некоторые популярные варианты включают PyCharm, Visual Studio Code, Sublime Text и Atom. Выбор зависит от ваших предпочтений, но убедитесь, что выбранная среда поддерживает Python.

1. Теперь настало время изучить основные концепции языка. Начните с основного синтаксиса, такого как переменные, типы данных и операторы, о которых мы говорили ранее. Понимание этих основных концепций поможет вам строить более сложные программы.

1. Практика — ключевой момент в изучении Python. Начните с написания простых программ, используя изученные концепции. Например, попробуйте написать программу, которая приветствует пользователя или складывает два числа. Постепенно усложняйте задачи и создавайте более сложные проекты по мере развития своих навыков.

1. Создание простых проектов помогает применить полученные знания на практике и усвоить их более глубоко. Разработайте небольшие проекты, которые вам будут интересны, например, игру «Угадай число» или программу для автоматической генерации паролей. Это поможет применить основные концепции Python и лучше понять, как они работают в реальных проектах.

1. Постепенно расширяйте свои знания, изучая более продвинутые концепции, такие как функции, классы, модули и работа с файлами. Используйте дополнительные ресурсы (книги, онлайн-курсы или документацию Python), чтобы углубить свои знания и навыки.

�� Подпишись на наш Ютуб-канал! ��Полезные видео для программистов уже ждут тебя!

�� Выбери свой курс программирования! �� Путь к карьере программиста начинается здесь!

Лучшие IDE и редакторы Python для Mac

Изучаем и сравниваем инструменты для программирования на Python

Денис Расулев · Sep 17, 2023 ·

Инструменты Python программиста для Mac

“Орудия труда — это навыки, инструменты и любые другие средства, необходимые для качественного выполнения своей работы.” — из определения в Collins Dictionary.

Есть несколько основных орудий труда (приложений), которые программист использует постоянно — это браузер, терминал и редактор кода или интегрированная среда разработки (IDE). Выбор правильного приложения всегда важен, поскольку время, которое ты проводишь, пользуясь этими инструментами, оправдывает время, потраченное на их выбор.

Сейчас прекрасная пора, чтобы быть разработчиком, поскольку существует широкий выбор доступных приложений. Давай посмотрим на лучшие текстовые редакторы и полнофункциональные IDE для Python разработчика, работающего на Apple Mac.

Консольные редакторы

Начнем с самого базового инструмента, доступного на любой платформе и в любое время — консоли. Можно использовать любую стандартную, но я предпочитаю лучшую, на мой взгляд, реализацию — это стабильное, быстрое и удобное приложение iTerm2. Программа полностью бесплатна и ее исходный код можно найти на GitHub, а функциональные особенности и скриншоты смотри здесь.

Как вариант можно использовать другое бесплатное приложение — Alacritty, довольно быстрый, кросс-платформенный эмулятор терминала, использующий GPU для ускорения своей работы (OpenGL на Rust). Alacritty поддерживает macOS, Linux, BSD и Windows.

Когда определился с консолью, осталось только добавить любой из нижеперечисленных редакторов, чтобы начать работу над кодом своего гениального проекта:

Nano

Название расшифровывается как Nano’s ANOther редактор. Его разработали в качестве бесплатной замены текстовому редактору Pico. Последний был частью известного в свое время почтового пакета Pine, созданного в Университете Вашингтона.

Nano — это очень простой, с базовой функциональностью, но тем не менее вполне работоспособный инструмент для редактирования кода. Большую и серьезную работу делать в нём будет сложно, но для написания простеньких скриптов и программ вполне может подойти.

• Сайт: https://www.nano-editor.org/

Micro

Cовременный и интуитивно понятный текстовый редактор, который полностью использует все возможности современных терминалов. Micro призван стать преемником редактора Nano, будучи простым в установке и использовании, но в то же время приятным, мощным и расширяемым за счет плагинов.

Micro прекрасно настраивается, поддерживает многооконный интерфейс, работу с мышью и горячими клавишами. Это уже довольно продвинутый инструмент, в котором можно делать нормальные проекты.

• Сайт: https://micro-editor.github.io/

Vi/Vim

Классика всех времен, Vim — это мегаконфигурируемый текстовый редактор, созданный для эффективного создания и редактирования любых текстов — от простых документов до кода сложных проектов. Он по умолчанию установлен в большинстве UNIX систем, в т.ч. и в macOS. Vim очень стабилен и постоянно дорабатывается.

На основе Vim можно при желании можно построить полноценную среду разработки (IDE). Единственный минус — на первоначальном этапе от тебя потребуется значительное время и усилия, чтобы научиться его эффективно использовать.

• Сайт: https://www.vim.org/

Сравнение Vim и Neovim
Читай здесь: https://denshub.com/ru/compare-vim-vs-neovim/

Neovim

Если ты предпочитаешь современные технологии, попробуй этот гиперрасширяемый текстовый редактор на базе Vim. Он практически полностью совместим с Vim и языком Vimscript. Neovim возник как попытка сделать Vim более доступным и открытым для новых технологий.

Краткое сравнение, чтобы понять, какая из версий (Vim или Neovim) тебе подходит лучше, ты найдешь здесь. Как Vim, так и Neovim потребуют от тебя некоторых усилий на изучение и настройку (опции, темы, плагины) на первоначальном этапе.

• Сайт: https://neovim.io/

Текстовые редакторы

Сегодня существует много отличных текстовых редакторов, которые, помимо очевидных возможностей для редактирования текста, позволят тебе создать полноценную систему разработки на Python с использованием внешних плагинов.

GNU Emacs

Emacs является одним из старейших текстовых редакторов. Его первая версия была написана еще в середине 70-х Ричардом Столманом. Emacs — это по сути целая среда, которую можно настроить под любые задачи — редактирование текста, почту, музыку, веб браузинг и т.д., благодаря встроенному интерпретатору языка Lisp.

В качестве текстового редактора он когда-то соперничал с Vim по популярности, однако сейчас это скорее выбор для энтузиастов. Дебаты “Emacs или Vim” были одной из первых “священных войн”, которые велись в группах Usenet. Сравнений очень много, но если хочешь коротко, то почитай этот дельный ответ на StackOverflow.

Настройка Emacs для разработки на Python — это отдельная и очень увлекательная тема. Поскольку она довольно объемная, то я лишь порекомендую хорошую статью — Emacs: Лучший редактор Python и видео — Emacs IDE: Конфигурация для разработки на Python.

• Цена: Бесплатно
• Платформы: Mac, Windows, Linux
• Сайт: https://www.gnu.org/software/emacs/

TextMate

Довольно мощный и настраиваемый текстовый редактор с поддержкой большого числа различных языков программирования и открытым исходным кодом. TextMate использует пакеты (бандлы) для настройки и работы с различными языками, системами разметки, рабочими процессами и многим другим. Он поддерживает контроль версий, сниппеты, макросы и прочие удобства.

Поддержка Python в TextMate включена по умолчанию. Чтобы проконтролировать это, просто открой настройки приложения и в закладке Bundles найди пакет Python. Он должен быть включен. Также в блоге разработчиков можно найти несколько советов для macOS.

• Цена: Бесплатно
• Платформы: Только macOS 10.12 или более поздняя версия
• Сайт: https://macromates.com/

Atom

Atom был текстовым редактором, разработанным GitHub, на базе специализированной версии Chromium.

Он встретил свой официальный закат 15 декабря 2022 года.

Kate

Kate или KDE Advanced Text Editor — это довольно мощный текстовый редактор, который позволяет успешно работать даже над сложными проектами. Поддерживает более 300 языков, подсветку синтаксиса, имеет развитые средства для работы с файлами, поиска и замены текста, поддержку плагинов. Буквально недавно (в марте 2022) он существенно обновил свой пользовательский интерфейс в лучшую сторону.

• Цена: Бесплатно
• Платформы: Mac, Windows, Linux
• Сайт: https://kate-editor.org/

Nova

Редактор для программистов, созданный с использованием технологий Apple и только для macOS. Он относительно новый, быстрый и гибкий. Включает практически все необходимые инструменты — автодополнение, множественный курсор, встроенную поддержку языков, включая Python. Функциональность Nova можно расширять, используя API и плагины.

Есть встроенный менеджер локальных и удаленных файлов, ftp клиент, поиск по проекту, отчеты и прочие современные технологии, включая версионность (Git). Nova поддерживает скрипты, с помощью которых можно прописать часто используемые сценарии — запуск локального сервера, открытие нужного адреса в браузере и т.п.

Интерфейс покажется очень привычным всем, кто работает на macOS. Тему оформления легко настроить по своему вкусу.

• Цена: $99 за первый год; $49 за каждый следующий.
• Платформы: Только Mac
• Сайт: https://nova.app/

Sublime Text

Функциональный и кроссплатформенный текстовый редактор, разработанный для тех, кому нужен минималистичный и эффективный инструмент. Работает быстро и стабильно, даже с очень большими текстами и проектами. Это приложение с целой экосистемой плагинов, которая позволяет создать могучую среду разработки.

Настройка Sublime Text для специфической цели может быть довольно увлекательным занятием. Поэтому пока просто порекомендую отличную статью на эту тему — Настройка Sublime Text 3 для разработки на Python.

Из всех вышеперечисленных вариантов я предпочитаю именно Sublime Text за его стабильную работу и идеальный баланс между простотой использования, возможностями и производительностью.

• Цена: $99 один раз
• Платформы: Mac, Windows, Linux
• Сайт: https://www.sublimetext.com/

Jupyter Notebooks

Это интерактивная вычислительная среда, в которой можно сочетать выполнение кода, насыщенный текст, математику, графики и насыщенные медиа. Существует несколько приложений, позволяющих разрабатывать полноценные проекты в интерактивном режиме.

Jupyter

Проект Jupyter существует для разработки программного обеспечения с открытым исходным кодом, открытых стандартов и сервисов для интерактивных вычислений на десятках языков программирования, включая Python. Вы можете установить либо полный JupyterLab — интерактивную веб-среду разработки для блокнотов Jupyter, кода и данных, либо только Jupyter Notebook, который позволяет создавать и обмениваться документами с живым кодом, уравнениями, визуализациями и повествовательным текстом. Есть даже Voilà, который помогает передавать информацию, превращая Jupyter Notebook в отдельное веб-приложение, которым можно поделиться.

• Цена: Бесплатно
• Платформы: Mac, Windows, Linux
• Сайт: https://jupyter.org/

Pineapple

Pineapple — это автономное приложение для IPython для Mac, которое не требует других компонентов для работы. Достаточно мощное для новичков, достаточно простое для опытных пользователей. Минимальная версия содержит такие необходимые компоненты, как numpy и matplotlib, а также полную стандартную библиотеку Python. Полная версия включает scipy, pandas, bokeh, ggplot, Pillow и многое другое, всего 63 пакета.

• Цена: Бесплатно
• Платформы: Mac, Windows, Linux
• Сайт: https://nwhitehead.github.io/pineapple/

Nteract

Приложение nteract desktop application позволяет просматривать, редактировать и публиковать блокноты с рабочего стола. Оно кроссплатформенное, поэтому вы можете использовать его в своей любимой операционной системе. Настольное приложение — отличный инструмент как для начинающих, так и для опытных пользователей блокнотов.

Хотя Jupiter Notebook остается самым популярным выбором, я предпочитаю автономный nteract, потому что было много случаев, когда веб-блокнот Jupyter Notebook зависал/замерзал из-за огромного объема вычислений или ошибки в коде, и мне приходилось принудительно выходить из всего приложения Chrome с несколькими вкладками в нем. Когда nteract зависает по тем же причинам, я перезагружаю только его, сохраняя открытыми все мои драгоценные вкладки с документами и ответами StackOverflow.

• Цена: Бесплатно
• Платформы: Mac, Windows, Linux
• Сайт: https://nteract.io/desktop

Полнофункциональные IDE

IDE расшифровывается как интегрированная среда разработки.

По сути, это набор различных инструментов в одном пакете, которые помогают разработчику выполнять и/или автоматизировать многие стандартные задачи. Они могут включать в себя анализ и предварительную обработку данных, интеграцию различных источников, тестирование, проверку, сравнительный анализ и оценку производительности кода, обновление библиотек и пакетов, используемых в проекте, и т.д. IDE была разработана для упрощения процесса разработки, уменьшения объема кодирования и повторяющихся ручных задач.

Ниже перечислены наиболее популярные IDE, используемые разработчиками Python, работающими на macOS.

Thonny

Thonny — это IDE для изучения и преподавания программирования, специально разработанная для начинающих среда сценариев Pythonista. В Thonny вы можете увидеть, как ваш код влияет, например, на переменные Python. В ней также есть очень простой отладчик. Он разработан в Тартуском университете, и его можно скачать для Windows, Linux и Mac.

• Цена: Бесплатно
• Платформы: Mac, Windows, Linux
• Сайт: https://thonny.org/

CodeRunner

Легкий многоязычный редактор программирования для macOS. CodeRunner может выполнять код на 25 языках, включая Python, “из коробки”. Он также может работать с многофайловыми проектами. В нем есть все основные функции обычной среды разработки: завершение кода для большинства языков, в том числе нечеткий поиск, вкладки-выделители и фрагменты документации. CodeRunner имеет встроенный отладчик, вы просто устанавливаете точки останова и просматриваете свой код.

• Цена: Бесплатно
• Платформы: Mac, Windows, Linux
• Сайт: https://coderunnerapp.com/

�� Самое приятное: CodeRunner является частью крутой коллекции приложений Setapp. Ты можешь пользоваться любым или всеми 230+ приложениями из этой коллекции, включая CodeRunner, за небольшую фиксированную ежемесячную плату. Полные рабочие версии. Все твои.

Spyder

Spyder — это IDE с открытым исходным кодом, обычно используемая для научных разработок. Самый простой способ начать работу со Spyder — установить дистрибутив Anaconda. Если вы не знаете, Anaconda — это популярный дистрибутив для науки о данных и машинного обучения. Дистрибутив Anaconda включает сотни пакетов, в том числе NumPy, Pandas, scikit-learn, matplotlib и так далее. Spyder обладает некоторыми значительными возможностями, такими как автозавершение, отладка и оболочка iPython. Однако ему не хватает возможностей по сравнению с PyCharm.

• Цена: Бесплатно
• Платформы: Mac, Windows, Linux
• Сайт: https://www.spyder-ide.org

VS Code

Visual Studio Code (VS Code) — это бесплатная IDE с открытым исходным кодом, созданная Microsoft, которая может быть использована для разработки на Python. Вы можете добавить расширения для создания среды разработки Python в соответствии с вашими потребностями в VS Code.

Она предоставляет такие возможности, как интеллектуальное завершение кода, линтинг для выявления потенциальных ошибок, отладка, модульное тестирование и так далее. VS Code — легкий и мощный инструмент. Именно поэтому он становится популярным среди разработчиков Python.

Существует также проект VSCodium — свободно лицензируемый дистрибутив редактора VSCode от Microsoft без встроенной телеметрии. Более подробно можешь почитать об этом здесь.

• Цена: Бесплатно
• Платформы: Mac, Windows, Linux
• Сайт: https://code.visualstudio.com/

PyCharm

PyCharm — это IDE для профессиональных разработчиков. Она создана компанией JetBrains, известной созданием многих других замечательных инструментов для разработки программного обеспечения. Существует две версии PyCharm:

• Community — бесплатная версия с открытым исходным кодом, легкая, хороша, если вы только начинаете.
• Professional — платная версия, полнофункциональная IDE с поддержкой удаленной разработки (вы можете редактировать код непосредственно на удаленном сервере), сложной отладки и профилирования и многими другими функциями. PyCharm предоставляет все, что должна предоставлять хорошая IDE: завершение кода, инспекция кода, подсветка и исправление ошибок, отладка, система контроля версий и рефакторинг кода. Все эти функции поставляются из коробки.
• Цена: Бесплатно
• Платформы: Mac, Windows, Linux
• Сайт: https://www.jetbrains.com/pycharm/

Надеюсь, этот обзор поможет вам выбрать наиболее подходящий вариант и помнить, что инструмент — это всего лишь инструмент 😉

Желаю вам удачи с вашими проектами!

Что такое Python?

Python — это язык программирования, который широко используется в интернет-приложениях, разработке программного обеспечения, науке о данных и машинном обучении (ML). Разработчики используют Python, потому что он эффективен, прост в изучении и работает на разных платформах. Программы на языке Python можно скачать бесплатно, они совместимы со всеми типами систем и повышают скорость разработки.

В чем заключаются преимущества языка Python?

Язык Python имеет следующие преимущества:

• Разработчики могут легко читать и понимать программы на Python, поскольку язык имеет базовый синтаксис, похожий на синтаксис английского.
• Python помогает разработчикам быть более продуктивными, поскольку они могут писать программы на Python, используя меньше строк кода, чем в других языках.
• Python имеет большую стандартную библиотеку, содержащую многократно используемые коды практически для любой задачи. В результате разработчикам не требуется писать код с нуля.
• Разработчики могут легко сочетать Python с другими популярными языками программирования: Java, C и C++.
• Активное сообщество Python состоит из миллионов поддерживающих разработчиков со всего мира. При возникновении проблем сообщество поможет в их решении.
• Кроме того, в Интернете доступно множество полезных ресурсов для изучения Python. Например, вы можете легко найти видеоролики, учебные пособия, документацию и руководства для разработчиков.
• Python можно переносить на различные операционные системы: Windows, macOS, Linux и Unix.

Где применяется Python?

Язык Python имеет несколько стандартных примеров использования при разработке приложений, в числе которых:

Веб-разработка на стороне сервера

Веб-разработка на стороне сервера включает в себя сложные серверные функции, с помощью которых веб-сайты отображают информацию для пользователя. Например, веб-сайты должны взаимодействовать с базами данных и другими веб-сайтами, а также защищать данные при их отправке по сети.

Python полезен при написании серверного кода, поскольку он предлагает множество библиотек, состоящих из предварительно написанного кода для сложных серверных функций. Также разработчики используют широкий спектр платформ Python, которые предоставляют все необходимые инструменты для более быстрого и простого создания интернет-приложений. Например, разработчики могут создать «скелет» интернет-приложения за считанные секунды, потому что им не нужно писать код с нуля. Затем его можно протестировать с помощью инструментов тестирования платформы независимо от внешних инструментов тестирования.

Автоматизация с помощью скриптов Python

Язык скриптов — это язык программирования, который автоматизирует задачи, обычно выполняемые людьми. Программисты широко используют скрипты Python для автоматизации многих повседневных задач, среди которых:

• Одновременное переименование большого количества файлов
• Преобразование файла в другой тип файла
• Удаление повторяющихся слов в текстовом файле
• Выполнение базовых математических операций
• Отправка сообщений электронной почты
• Загрузка контента
• Выполнение базового анализа журналов
• Поиск ошибок в нескольких файлах

Наука о данных и машинное обучение

Наука о данных извлекает ценную информацию из данных, а машинное обучение (ML) позволяет компьютерам автоматически учиться на данных и делать точные прогнозы. Специалисты по работе с данными используют Python для решения следующих задач:

• Исправление и удаление неверных данных (очистка данных)
• Извлечение и выбор различных характеристик данных
• Разметка данных добавляет данным значимые имена
• Поиск статистической информации в данных
• Визуализация данных с помощью диаграмм и графиков: линейных диаграмм, столбчатых диаграмм, гистограмм и круговых диаграмм

Специалисты по работе с данными используют библиотеки Python ML для моделей машинного обучения и создания классификаторов, которые точно классифицируют данные. Классификаторы на основе Python используются в различных областях и применяются для выполнения таких задач, как классификация изображений, текста и сетевого трафика, распознавание речи и распознавание лиц. Специалисты по работе с данными также используют Python для глубокого обучения — передовой техники машинного обучения.

Разработка программного обеспечения

Разработчики программного обеспечения часто используют Python для различных задач разработки и программных приложений, среди которых:

• Отслеживание ошибок в программном коде
• Автоматическая сборка программного обеспечения
• Управление программными проектами
• Разработка прототипов программного обеспечения
• Разработка настольных приложений с использованием библиотек графического пользовательского интерфейса (ГПИ)
• Разработка игр: от простых текстовых игр до сложных видеоигр

Автоматизация тестирования программного обеспечения

Тестирование программного обеспечения — это процесс проверки соответствия фактических результатов программного обеспечения ожидаемым результатам, который позволяет убедиться, что программное обеспечение не содержит ошибок.

• Разработчики используют среды модульного тестирования Python (Unittest, Robot и PyUnit) для тестирования написанных функций.
• Тестировщики программного обеспечения используют Python для написания тестовых примеров для различных сценариев. Например, язык применяется для тестирования пользовательского интерфейса интернет-приложения, нескольких программных компонентов и новых функций.

Разработчики могут использовать несколько инструментов для автоматического запуска тестовых скриптов. Эти инструменты известны как инструменты непрерывной интеграции / непрерывного развертывания (CI/CD). Тестировщики и разработчики программного обеспечения используют инструменты CI/CD (Travis CI и Jenkins) для автоматизации процесса тестирования. Инструмент CI/CD автоматически запускает тестовые скрипты Python и сообщает о результатах тестирования всякий раз, когда разработчики вносят новые изменения в код.

Как развивался Python?

Python разработан Гвидо Ван Россумом (Guido Van Rossum), программистом из Нидерландов. Он начал работу над языком в 1989 году в центре Centrum Wiskunde & Informatica (CWI). Изначально язык был полностью любительским проектом: Ван Россум просто хотел чем-то занять себя на рождественских каникулах. Название языка было взято из телешоу BBC «Летающий цирк Монти Пайтона», большим поклонником которого являлся программист.

История версий Python

• Гвидо Ван Россум опубликовал первую версию кода Python (версия 0.9.0) в 1991 году. Он уже включал в себя ряд полезных возможностей. Например, различные типы данных и функции для обработки ошибок.
• В версии Python 1.0, выпущенной в 1994 году, были реализованы новые функции для простой обработки списка данных: сопоставление, фильтрация и сокращение.
• Python 2.0 был выпущен 16 октября 2000 года с новыми полезными функциями для программистов, такими как поддержка символов Unicode и упрощенный способ циклического просмотра списка.
• 3 декабря 2008 года вышел Python 3.0. Эта версия включала функцию печати и дополнительную поддержку деления чисел и обработки ошибок.

Каковы особенности Python?

Язык Python уникален благодаря следующим особенностям:

Интерпретируемый язык

Python является интерпретируемым языком, то есть он выполняет код построчно. Если в коде программы присутствуют ошибки, она перестает работать. Это позволяет программистам быстро найти ошибки в коде.

Простой в использовании язык

Python использует слова, подобные словам английского языка. В отличие от других языков программирования, в Python не используются фигурные скобки. Вместо них применяется отступ.

Язык с динамической типизацией

Программистам не нужно объявлять типы переменных при написании кода, потому что Python определяет их во время выполнения. Эта функция позволяет писать программы на Python значительно быстрее.

Язык высокого уровня

Python ближе к естественным языкам, чем ряд других языков программирования. Благодаря этому программистам не нужно беспокоиться о его базовой функциональности, например об архитектуре и управлении памятью.

Объектно-ориентированный язык

Python рассматривает все элементы как объекты, но также поддерживает другие типы программирования (например, структурное и функциональное программирование).

Что такое библиотеки Python?

Библиотека — это набор часто используемых кодов, которые разработчики могут включать в свои программы Python, чтобы не писать код с нуля. По умолчанию в Python доступна стандартная библиотека, которая содержит большое количество многократно используемых функций. Кроме того, доступно более 137 000 библиотек Python для различных задач, в числе которых интернет-разработка, наука о данных и машинное обучение (ML).

Какие библиотеки Python наиболее популярны?

Matplotlib

Разработчики используют Matplotlib для отображения данных в высококачественной двух- и трехмерной (2D и 3D) графике. Данная библиотека распространена при решении научных задач. С помощью Matplotlib данные можно визуализировать в виде различных диаграмм (например, столбчатых и линейных). Также можно строить несколько диаграмм сразу, а графику — переносить на любые платформы.

Pandas

Pandas содержит оптимизированные и гибкие структуры данных, которые можно использовать для управления данными временных рядов и структурированными данными, такими как таблицы и массивы. Например, Pandas можно использовать для чтения, записи, объединения, фильтрации и группировки данных. Также данная библиотека широко применяется в науке о данных, анализе данных и задачах машинного обучения.

NumPy

NumPy — это популярная библиотека, используемая разработчиками для простого создания массивов и управления ими, а также управления логическими фигурами и выполнения операций линейной алгебры. NumPy поддерживает интеграцию со многими языками. Например, C и C++.

Requests

Библиотека Requests содержит полезные функции, необходимые для веб-разработки. Их можно использовать для отправки HTTP-запросов, добавления заголовков, добавления параметров URL, добавления данных и выполнения многих других задач, связанных с интернет-приложениями.

OpenCV-Python

OpenCV-Python — это библиотека, используемая для обработки изображений при работе с машинным зрением. Она содержит множество функций обработки изображений, таких как одновременное чтение и запись изображений, преобразование двухмерной среды в трехмерную, а также захват и анализ изображений из видео.

Keras

Keras – это библиотека глубокой нейронной сети Python с отличными функциями обработки данных, визуализации и многого другого. Keras поддерживает множество нейронных сетей. Библиотека имеет модульную структуру, обеспечивающую гибкость при написании инновационных приложений.

Что такое платформы Python?

Платформы Python — это наборы пакетов и модулей. Модуль — это набор связанного кода, а пакет — это набор модулей. Разработчики могут использовать платформы Python для более быстрого создания приложений Python, поскольку им не нужно беспокоиться о низкоуровневых деталях (например, скорости обмена данных в веб-приложении) или том, как Python ускоряет работу программы. Python имеет два типа платформ:

• Платформа с полным стеком включает почти все, что требуется для создания крупного приложения.
• Микроплатформа – это базовая платформа, предоставляющая минимальные функциональные возможности для создания простых приложений Python. Также она предоставляет расширения, если приложениям требуются более сложные функции.

Какие платформы Python наиболее популярны?

Чтобы сделать свою разработку более эффективной, можно использовать несколько платформ Python сразу. В их числе:

Django

Django — одна из наиболее популярных платформ с полным стеком Python, которая используется для разработки крупных интернет-приложений. Она содержит несколько полезных функций, в числе которых веб-сервер для разработки и тестирования, движок шаблонов для frontend-разработки и различные механизмы безопасности.

Flask

Flask – это микроплатформа для разработки небольших интернет-приложений. К ее особенностям относятся сильная поддержка со стороны сообщества, качественно составленная документация, движок шаблонов, модульное тестирование и встроенный веб-сервер. Также платформа содержит расширения для поддержки валидации, уровни отображения базы данных и веб-безопасность.

TurboGears

TurboGears – это платформа, предназначенная для более быстрого и простого создания интернет-приложений. Ниже представлены ее основные возможности:

• Определенная структура таблиц базы данных
• Инструменты для создания и управления проектами
• Движок шаблонов для создания баз данных
• Движок шаблонов для frontend-разработки
• Механизмы обеспечения веб-безопасности

Apache MXNet

Apache MXNet – это быстрая, гибкая и масштабируемая платформа глубокого обучения для создания исследовательских прототипов и приложений глубокого обучения. Она поддерживает несколько языков программирования, включая Java, C++, R и Perl. Платформа содержит богатый набор инструментов и библиотек для разработчиков. Например, на ней можно найти книгу по интерактивному машинному обучению (ML), наборы инструментов машинного зрения и модели глубокого обучения для обработки естественного языка (NLP), в том числе текста и речи.

PyTorch

PyTorch – это платформа для машинного обучения, созданная на основе библиотеки Torch, еще одной библиотеки машинного обучения с открытым исходным кодом. Разработчики используют ее в NLP, робототехнике и машинном зрении для поиска важной информации в изображениях и видео. Также платформа используется для запуска этих приложений на процессорах и графических процессорах.

Что такое Python IDE?

Интегрированная среда разработки (IDE) — это программное обеспечение, которое предоставляет разработчикам инструменты для написания, редактирования, тестирования и отладки кода.

Какие Python IDE наиболее популярны?

PyCharm

PyCharm – результат трудов JetBrains, чешской компании по разработке программных инструментов. У программы имеется как бесплатная версия для небольших приложений, так и платная профессиональная версия, подходящая для создания крупных приложений Python со следующим набором функций:

• Автоматическое завершение и проверка кода
• Обработка и быстрое устранение ошибок
• Чистка кода без изменения функциональных возможностей
• Поддержка платформ интернет-приложений, таких как Django и Flask
• Поддержка других языков программирования, таких как JavaScript, CoffeeScript, TypeScript, AngularJS и Node
• Научные инструменты и библиотеки, такие как Matplotlib и NumPy
• Возможность запуска, отладки, тестирования и развертывания приложений на удаленных виртуальных машинах
• Отладчик для поиска ошибок в коде, профилировщик для выявления проблем с производительностью и средство запуска модульных тестов
• Поддержка баз данных

IDLE

Интегрированная среда разработки и обучения (IDLE) – это интегрированная среда разработки Python, установленная по умолчанию. Среда разработана только на Python с использованием набора инструментов Tkinter GUI и имеет следующие особенности:

• Совместимость со множеством операционных систем, таких как Windows, Unix и macOS
• Командное окно для запуска команд и отображения вывода
• Многооконный текстовый редактор с подсветкой синтаксиса кода и автозавершением
• Встроенный отладчик

Spyder

Spyder – это IDE с открытым исходным кодом, которую используют многие специалисты и аналитики данных. Она применяется для всесторонней разработки с использованием функций расширенного анализа данных, визуализации и отладки. Среда имеет следующие особенности:

• Редактор кода, поддерживающий несколько языков
• Интерактивная консоль IPython
• Базовый отладчик
• Научные библиотеки, такие как Matplotlib, SciPy и NumPy
• Возможность исследования переменных в коде
• Возможность просмотра документации в режиме реального времени

Atom

Atom – это бесплатный редактор, разработанный GitHub, который поддерживает кодирование на многих языках программирования, в том числе Python. Atom позволяет напрямую работать с GitHub — веб-сайтом, на котором можно централизованно хранить свой код. Atom имеет следующие особенности:

• Совместимость со многими операционными системами
• Простая установка или создание новых пакетов
• Ускоренное автозавершение кода
• Возможность поиска файлов и проектов
• Простая настройка интерфейса

Что такое Python SDK?

Пакет средств разработки ПО (SDK) — это набор программных инструментов, который позволяет создавать программные приложения на определенном языке. Большинство SDK предназначены для разных аппаратных платформ и операционных систем. Python SDK включает в себя множество инструментов, таких как библиотеки, примеры кода и руководства для разработчиков, которые помогают при написании приложений.

Что такое AWS PyCharm?

Набор инструментов AWS для PyCharm – это подключаемый модуль для PyCharm IDE, упрощающий создание, отладку и развертывание приложений Python на AWS. AWS Toolkit for PyCharm значительно упрощает начало разработки на Python. Он имеет ряд полезных особенностей для разработчиков, в числе которых руководства по началу работы, пошаговая отладка и развертывание IDE.

Что такое Boto3 в Python?

Boto3 — это SDK AWS для Python. Его можно использовать для создания, и настройки сервисов AWS –Amazon Elastic Compute Cloud (EC2), Amazon Simple Storage Service (S3) и Amazon DynamoDB – а также управления ими. Boto3 имеет два типа API-интерфейсов: низкоуровневые API-интерфейсы и API-интерфейсы ресурсов для разработчиков.

Как писать код на Python лучше: 6 рекомендаций

В среде разработчиков Python считается одним из самых популярных языков программирования. Он используется везде — от веб-разработки до машинного обучения.

Причин такой популярности много. Это и поддержка сообщества, и замечательные библиотеки, и широкое использование в машинном обучении и больших данных, а также простой синтаксис.

Несмотря на такое большое количество достоинств, у Python есть один недостаток — низкая скорость. Python — это интерпретируемый язык, и он медленнее других языков программирования. Но попробуем нейтрализовать этот недостаток, воспользовавшись приемами, способными сделать код на Python более быстрым, чем обычно. Итак, начнем!

Правильный алгоритм и структура данных

На время выполнения большое влияние оказывает структура данных. В Python много встроенных структур данных, например списки, кортежи, множества и словари. Большинство людей во всех случаях используют такую структуру данных, как список.

В Python у множеств и словарей скорость поиска O(1), так как они задействуют хеш-таблицы. Множества и словари используются вместо списков, когда в коллекции:

• нет повторяющихся элементов;
• нужно проводить многократный поиск элементов;
• большое количество элементов.

Временная сложность различных структур данных в Python описана здесь.

Использование встроенных функций и библиотек

Один из лучших способов ускорения кода — это встроенные функции Python. Их нужно использовать при любой возможности. Эти встроенные функции хорошо протестированы и оптимизированы.

Почему они такие быстрые? Потому что реализованы на языке C. Это относится к таким встроенным функциям Python, как min , max , all , map и другим.

Поэтому в целях более быстрого выполнения кода стоит отдать предпочтение им, а не писать функции вручную.

Например, вместо такого кода:

newlist = []for word in wordlist: 
newlist.append(word.upper())

Лучше написать вот такой:

newlist = list(map(str.upper, wordlist))

newlist = [word.upper() for word in wordlist]

Здесь используется встроенная функция map , которая написана на C. А значит, код выполнится намного быстрее, чем с циклом.

Использование множественных присваиваний

Когда нужно присвоить значения нескольким переменным, не стоит делать это строчка за строчкой.

firstName = "John"
lastName = "Henry"
city = "Manchester"

В Python для этого есть способ получше:

firstName, lastName, city = "John", "Henry", "Manchester"

Такое присваивание значений переменным будет гораздо более четким и элегантным.

Использование генераторов списков вместо циклов

Генераторы списков позволяют всего в одной строке кода создать новый список на основе элементов существующего списка.

В этом снова проявляется элегантность Python. Ведь именно такой способ создания нового списка (а не определение пустого списка и добавление в него элементов) считается более характерным для Python.

Еще одно преимущество генераторов списков: при добавлении элементов в список Python они быстрее, чем метод append .

Например, вот как используется здесь метод append :

newlist = []
for i in range(1, 100): 
if i % 2 == 0: 
newlist.append(i**2)

Но лучше задействовать генератор списка:

newlist = [i**2 for i in range(1, 100) if i%2==0]

Код обычно выглядит чище при использовании генераторов списков.

Правильный импорт

Следует избегать импорта ненужных модулей и библиотек до тех пор, пока они действительно не понадобятся. Лучше указать имя модуля вместо того, чтобы импортировать полную библиотеку.

Импорт ненужных библиотек приведет к замедлению скорости выполнения кода.

Пример: предположим, нужно найти квадратный корень числа. Вместо вот этого:

import math
value = math.sqrt(50)

from math import sqrt
value = sqrt(50)

Конкатенация строк

В Python для конкатенации строк используется оператор + . Но есть и другой способ — метод join , который более характерен для Python. С ним конкатенация строк выполняется быстрее, чем с оператором + .

Почему? Потому что оператор + создает новую строку, а затем копирует старую на каждом шаге.

Например, вот так:

output = "Programming " + "is " + "fun"

В то время как метод join() работает по-другому:

output = " ".join(["Programming" , "is", "fun"])

Вывод обоих методов будет одинаковым. Единственное отличие: метод join() работает быстрее, чем оператор + .

Заключение

Вот и все. В статье мы рассказали о нескольких приемах для ускорения кода. Эти рекомендации особенно пригодятся на соревнованиях по программированию с ограничением по времени.

Спасибо за внимание!

• 3 способа локального хранения и чтения учетных данных в Python
• Что нового в Python 3.10?
• Как отслеживать события файловой системы в Python