14 python-пакетов, про которые вы скорее всего не знали

Выполнение программного кода

В интерактивном режиме результаты выполнения инструкций выводятся сразу после их ввода. То есть вводится первая инструкция, которая сразу выполняется, потом вводится вторая инструкция и т. д. Интерактивный режим целесообразно использовать на этапе изучения синтаксиса языка, когда нужно убедиться в правильности выполнения отдельных инструкций после их введения. А также для тестирования участков кода и отдельных команд программы.

Интерактивный режим работы является достаточно удобным для обучения. Но программный код, который вводится в интерактивном режиме, не сохраняется: он исчезает сразу после того, как интерпретатор языка Python его выполнит. Для повторного выполнения программного кода нужно ввести код заново, что является существенным недостатком интерактивного режима.

Чтобы постоянного использования программы, коды необходимо сохранять в файлах, которые, как ранее отмечалось, называют модулями. Файлы модулей — это программы, которые называют также сценариям, хотя между ними есть небольшая разница. Имя файла может не содержать расширения. Но если предполагается импортировать программный код из других файлов, то имя файла должно содержать расширение .py.

Файл программного кода интерпретатор может выполнять неограниченное количество раз. После запуска кода на выполнение интерпретатор выполняет последовательно одну инструкцию за другой в порядке их расположения и выдает результат на экран монитора. Если в программном коде будет обнаружена синтаксическая ошибка, соответствующее сообщение выводится на экран.

Установка Python 3 на openSuse

Мы нашли несколько сайтов, в которых описывается, как получить zipper для установки последней версии Python, однако предоставленная информация либо не работает, либо устарела. У нас не вышло довести какой-либо из предоставленных способов до рабочего состояния, так что мы возвращаемся к установке Python из источника. Чтобы сделать это, вам нужно будет установить инструменты разработки, что можно сделать при помощи YaST (в меню), или используя zipper:

Shell

$ sudu zypper install -t pattern devel_C_C++

1	$sudu zypper install-tpattern devel_C_C++

Этот шаг займет какое-то время и включает в себя установку 154-х пакетов, однако по окончанию, мы можем скомпилировать Python из исходников, как показано в разделе ниже.

Установка Python 3 на Fedora

Fedora включает в себя инструкцию, в которой указано, как сделать Python 3 версией Python по умолчанию. Она показывает, что нынешняя, и последующие несколько версий будут предоставлены вместе с Pyhton 2 по умолчанию, но тем не менее, Python 3 будет также установлен. Если версия установленного python3 не является 3.6, вы можете выполнить следующую команду для установки последней версии:

Shell

$ sudo dnf install python36

1	$sudo dnf install python36

Изменяемые и неизменяемые типы данных

Только почему операторы is и == одинаково сравнивают неименованные значения intи string (например, 5 и «example»). Но при этом не ведут себя так же с неименованными списками (например, )?

В Python есть две разновидности типа данных:

• Изменяемые — те, которые можно изменять
• Неизменяемые – остаются неизменными (имеют одинаковое расположение в памяти, что is и проверяет) после их создания.

Изменяемые типы данных: list, dictionary, set и определяемые пользователем классы. Неизменяемые типы данных: int, float, decimal, bool, string, tuple, и range.

Python обрабатывает неизменяемые типы данных иначе. То есть сохраняет их в памяти только один раз.

Применим Python-функцию id(), которая вызывает уникальный идентификатор для каждого объекта:

s = "example"
print("Id of s: " + str(id(s)))
print("Id of the String 'example': " + str(id("example")) + " (note that it's the same as the variable s)")
print("s is 'example': " + str(s is "example"))

print("Change s to something else, then back to 'example'.")
s = "something else"
s = "example"
print("Id of s: " + str(id(s)))
print("s is 'example': " + str(s is "example"))
print()

list1 = 
list2 = list1
print("Id of list1: " + str(id(list1)))
print("Id of list2: " + str(id(list2)))
print("Id of : " + str(id()) + " (note that it's not the same as list1!)")
print("list1 == list2: " + str(list1 == list2))
print("list1 is list2: " + str(list1 is list2))

print("Change list1 to something else, then back to the original () value.")
list1 = 
list1 = 
print("Id of list1: " + str(id(list1)))
print("list1 == list2: " + str(list1 == list2))
print("list1 is list2: " + str(list1 is list2))

Выполнение кода выдаст следующий результат:

Id of s: 22531456
Id of the String 'example': 22531456 (note that it's the same as the variable s)
s is 'example': True
Change s to something else, then back to 'example'.
Id of s: 22531456
s is 'example': True

Id of list1: 22103504
Id of list2: 22103504
Id of : 22104664 (note that it's not the same as list1!)
list1 == list2: True
list1 is list2: True
Change list1 to something else, then back to the original () value.
Id of list1: 22591368
list1 == list2: True
list1 is list2: False

В первой части примера переменная возвратит тот же объект , которым она была инициализирована в начале, даже если мы изменим ее значение.

Но не возвращает тот же объект, значение которого равно . При этом создается новый объект, даже если он имеет то же значение, что и первый .

При выполнении кода вы получите разные идентификаторы для объектов, но они будут одинаковыми.

Python. К вершинам мастерства (2016)

Язык Python настолько прост, что научиться продуктивно писать на нем программы можно быстро, но зачастую вы при этом используете не все имеющиеся в нем возможности. Данная книга покажет, как создавать эффективный идиоматичный код на Python, задействуя его лучшие – и иногда несправедливо игнорируемые – черты. Автор, Лучано Рамальо, рассказывает о базовых средствах и библиотеках Python и демонстрирует, как сделать код одновременно короче, быстрее и понятнее. Многие опытные программисты стараются подогнать Python под приемы, знакомые им по работе с другими языками. Эта книга покажет, как достичь истинного профессионализма в программировании на Python 3.

Разработка геоприложений на языке Python (2017)

Написание геопространственных программ предполагает решение таких задач, как группирование данных по географическому положению, хранение и анализ больших массивов информации, выполнение сложных расчетов и построение красочных интерактивных карт.

Книга предоставляет обзор главных геопространственных понятий, источников геоданных и наборов инструментов для геообработки. Рассмотрены приемы хранения и доступа к пространственным данным. Показано создание собственного интерфейса со скользящей картой в рамках веб-приложения. Подробно описано создание редактора геоданных на основе географического модуля GeoDjango для веб-платформы Django.

Installing multiple versions

On Unix and Mac systems if you intend to install multiple versions of Python
using the same installation prefix ( argument to the configure
script) you must take care that your primary python executable is not
overwritten by the installation of a different version. All files and
directories installed using contain the major and minor
version and can thus live side-by-side. also creates
which refers to . If you
intend to install multiple versions using the same prefix you must decide which
version (if any) is your «primary» version. Install that version using . Install all other versions using .

For example, if you want to install Python 2.7, 3.6, and 3.10 with 3.10 being the
primary version, you would execute in your 3.10 build directory
and in the others.

Major new features of the 3.9 series, compared to 3.8

Some of the new major new features and changes in Python 3.9 are:

• PEP 573, Module State Access from C Extension Methods
• PEP 584, Union Operators in
• PEP 585, Type Hinting Generics In Standard Collections
• PEP 593, Flexible function and variable annotations
• PEP 602, Python adopts a stable annual release cadence
• PEP 614, Relaxing Grammar Restrictions On Decorators
• PEP 615, Support for the IANA Time Zone Database in the Standard Library
• PEP 616, String methods to remove prefixes and suffixes
• PEP 617, New PEG parser for CPython
• BPO 38379, garbage collection does not block on resurrected objects;
• BPO 38692, os.pidfd_open added that allows process management without races and signals;
• BPO 39926, Unicode support updated to version 13.0.0;
• BPO 1635741, when Python is initialized multiple times in the same process, it does not leak memory anymore;
• A number of Python builtins (range, tuple, set, frozenset, list, dict) are now sped up using PEP 590 vectorcall;
• A number of Python modules (_abc, audioop, _bz2, _codecs, _contextvars, _crypt, _functools, _json, _locale, operator, resource, time, _weakref) now use multiphase initialization as defined by PEP 489;
• A number of standard library modules (audioop, ast, grp, _hashlib, pwd, _posixsubprocess, random, select, struct, termios, zlib) are now using the stable ABI defined by PEP 384.

You can find a more comprehensive list in this release’s «What’s New» document.

У Python много готовых библиотек для решения задач

Библиотеками в программировании называют инструменты для решения конкретных типов задач. Вот несколько примеров популярных библиотек для Python:

Pygame. Библиотека для создания небольших игр и мультимедийных приложений.

NumPy. Библиотека для работы с искусственным интеллектом и машинным обучением. Используется для сложных математических вычислений.

Pandas. Библиотека для работы с большими данными.

SQLAlchemy. Библиотека для работы с базами данных.

Django, Flask. Библиотеки для разработки серверной части приложений.

Наличие библиотек значит, что под каждую задачу есть свой инструмент. Придумывать что-то сложное с нуля не придется.

Подсистема Windows для Linux (WSL)

Если вы используете Windows 10 Creators или Anniversary Update, существует другой способ установки Python. Эти версии Windows 10 включают в себя функцию под названием Windows Subsystem for Linux, которая позволяет вам запустить среду Linux прямо в Windows без изменений и без дополнительных нагрузок в виртуальном компьютере.

• Для дополнительной информации, вы можете ознакомиться с документацией подсистемы Windows для Linux на сайте Microsoft;
• Для инструкций по подключению подсистемы в Windows 10 и установки дистрибутива Linux, вы можете ознакомиться с руководством Windows 10;
• Также, вы можете посмотреть презентацию Сары Кули на YouTube, одной из участников команды разработчиков WSL.

После установки подходящего дистрибутива Linux, вы можете установить Python 3 в консольном окне Bash, как если бы вы запускали дистрибутив Linux напрямую (смотреть ниже).

Шаг 3: Собираем Python

Выполнив предварительные условия и получив файл tar, вы можете распаковать исходник в папку

Обратите внимание на то, что следующая команда создаст новую папку Python-3.6.5 под той, в которой вы в данный момент находитесь:. Shell

$ wget https://www.python.org/ftp/python/3.6.5/Python-3.6.5.tgz
$ tar xvf Python-3.6.5.tgz
$ cd Python-3.6.5

Shell

$ wget https://www.python.org/ftp/python/3.6.5/Python-3.6.5.tgz
$ tar xvf Python-3.6.5.tgz
$ cd Python-3.6.5

1 2 3

$wget httpswww.python.orgftppython3.6.5Python-3.6.5.tgz $tar xvf Python-3.6.5.tgz $cdPython-3.6.5

Теперь вам нужно запустить инструмент ./configure для подготовке к построению Python:

Shell

$ ./configure —enable-optimizations —with-ensurepip=install

1	$.configure—enable-optimizations—with-ensurepip=install

Далее, мы скомпилируем Python при помощи make. Опция –j просто делит компиляцию на параллельные шаги для ускорения компиляции. Даже с параллельным компилированием, этот шаг может занять несколько минут:

Shell

$ make -j 8

1

$make-j8

Далее, вам может понадобиться установить новую версию Python. Используем таргет altinstall, чтобы не перезаписать системную версию Python. Так как вы устанавливаете Python в /usr/bin, вам нужно запустить команду от имени администратора:

Shell

$ sudo make altinstall

1	$sudo makealtinstall

История создания языка Python

Разработка осуществлялась в конце 80-х программистом Гвидо ван Россумом, который на момент создания работал в голландском центре информатики и математики. Разработка велась в свободное от работы время, в качестве основы был взят язык ABC.

Возникновение Python можно разделить на 3 этапа:

1. Февраль 1991. Исходный код публикуется на alt.sources, условно назовем его Python 1. Уже в тот момент «Пайтон» поддерживал ООП, был способен работать с классами, функциями, наследованием, обработкой исключений, а также поддерживал все основные структуры данных.
2. 2000 год. Создана 2-я версия Python. Добавили важные инструменты, такие как сборщик мусора и поддержку Юникода.
3. 3 декабря 2008. Выходит Python 3. Эта версия до сих пор основная. Ряд особенностей переделали, что привело к несовместимости с прошлыми версиями. Говоря о функциональности, скажем, что 3-я версия в этом плане не уступает 2-й, однако развитие языка уже тогда разделилось на 2 ветки. Некоторые продолжили использовать Python 2, что было необходимо для поддержки старых проектов, некоторые полностью перешли на 3-ю версию, опасаясь, что вторую поддерживать перестанут, хотя надо добавить, что дату «смерти» Python 2 с тех пор неоднократно переносили, продлевая поддержку все снова и снова.  

Изучаем Python. 4-е издание (2011)

Такие известные компании, как Google и Intel, Cisco и Hewlett-Packard, используют язык Python, выбрав его за гибкость, простоту использования и обеспечиваемую им высокую скорость разработки. Он позволяет создавать эффективные и надежные проекты, которые легко интегрируются с программами и инструментами, написанными на других языках.

Четвертое издание «Изучаем Python» – это учебник, написанный доступным языком, рассчитанный на индивидуальную скорость обучения и основанный на материалах учебных курсов, которые автор, Марк Лутц, ведет уже на протяжении десяти лет. Издание значительно расширено и дополнено в соответствии с изменениями, появившимися в новой версии 3.0. В книге представлены основные типы объектов в языке Python, порядок их создания и работы с ними, а также функции как основной процедурный элемент языка. Рассматриваются методы работы с модулями и дополнительными объектно-ориентированными инструментами языка Python – классами. Включены описания моделей и инструкций обработки исключений, а также обзор инструментов разработки, используемых при создании крупных программ.

Списки, кортежи, множества и словари

Списки, кортежи, множества и словари – еще 4 типа данных в Питоне, включающие в себя несколько значений и являющиеся итерируемыми (перебираемыми, как строки).

Особенности показаны в таблице 3.

Список (list)	Кортеж (tuple)	Множество (set)	Словарь (dict)
Изменяемый	Неизменяемый	Изменяемое	Изменяемый
Значения могут дублироваться	Значения могут дублироваться	Значения не могут дублироваться	Ключи не могут дублироваться
Доступ по индексу возможен	Доступ по индексу возможен	Доступ по индексу невозможен	Есть доступ к ключам и значениям

Таблица 3 – Коллекции данных в Python

Список – последовательность произвольных элементов, разделенных запятой. Обозначается квадратными скобками. Можно доставать отдельные составляющие через индекс, добавить в начало списка или конец те или иные значения, удалить элементы, узнать длину, отсортировать.

Рассмотрим часть функционала.

Результат работы скрипта:

Когда необходимо запретить изменение коллекции, ее удобно представлять в виде кортежа. Более того, он занимает меньшее количество в памяти. Записывается в круглых скобках.

На их основании также возможны срезы, доступ по индексу, нахождение максимума или минимума (если элементы представлены числами), поиск количества вхождений значений.

Результат работы скрипта:

Множества хороши в ситуациях, когда нужна гарантия уникальности всех элементов. Задаются фигурными скобками. При добавлении дубликата размер сета никак не меняется

Важно и то, что порядок объектов внутри множества не гарантирован, что исключает доступ по индексу

Результат работы скрипта:

Словарь – особый тип коллекций. Все его элементы состоят из пар «ключ: значение». Ключ должен быть уникальным, а значения могут повторяться. Обозначается фигурными скобками.

Рассмотрим некоторые операции со словарями.

Результат работы скрипта:

Таким образом, в зависимости от ситуации применяется тот или иной тип коллекций. Чаще всего это списки и словари.

And Now For Something Completely Different

trong>Mr. Praline (John Cleese): ‘ELLO POLLY!!! Testing! Testing! This is your nine o’clock alarm call!
(Takes parrot out of the cage , throws it up in the air and watches it plummet to the floor.)
Mr. Praline: Now that’s what I call a dead parrot.
Owner (Michael Palin): No, no… No, he’s stunned!
Mr. Praline: STUNNED?!
Owner: Yeah! You stunned him, just as he was wakin’ up! Norwegian Blues stun easily, major.
Mr. Praline: Um… now look, mate. I’ve definitely ‘ad enough of this. That parrot is definitely deceased, and when I purchased it not ‘alf an hour ago, you assured me that its total lack of movement was due to it bein’ tired and shagged out following a prolonged squawk.
Owner: Well, he’s… he’s, ah… probably pining for the fjords.

Version	Operating System	Description	MD5 Sum	File Size	GPG
Gzipped source tarball	Source release		83d71c304acab6c678e86e239b42fa7e	24720640	SIG
XZ compressed source tarball	Source release		d9eee4b20155553830a2025e4dcaa7b3	18433456	SIG
macOS 64-bit Intel installer	Mac OS X	for macOS 10.9 and later	690ddb1be403a7efb202e93f3a994a49	29896827	SIG
macOS 64-bit universal2 installer	Mac OS X	experimental, for macOS 11 Big Sur and later; recommended on Apple Silicon	ae8a1ae082074b260381c058d0336d05	37300939	SIG
Windows embeddable package (32-bit)	Windows		659adf421e90fba0f56a9631f79e70fb	7348969	SIG
Windows embeddable package (64-bit)	Windows		3acb1d7d9bde5a79f840167b166bb633	8211403	SIG
Windows help file	Windows		a06af1ff933a13f6901a75e59247cf95	8597086	SIG
Windows installer (32-bit)	Windows		b355cfc84b681ace8908ae50908e8761	27204536	SIG
Windows installer (64-bit)	Windows	Recommended	62cf1a12a5276b0259e8761d4cf4fe42	28296784	SIG

Major new features of the 3.9 series, compared to 3.8

Some of the new major new features and changes in Python 3.9 are:

• PEP 573, Module State Access from C Extension Methods
• PEP 584, Union Operators in
• PEP 585, Type Hinting Generics In Standard Collections
• PEP 593, Flexible function and variable annotations
• PEP 602, Python adopts a stable annual release cadence
• PEP 614, Relaxing Grammar Restrictions On Decorators
• PEP 615, Support for the IANA Time Zone Database in the Standard Library
• PEP 616, String methods to remove prefixes and suffixes
• PEP 617, New PEG parser for CPython
• BPO 38379, garbage collection does not block on resurrected objects;
• BPO 38692, os.pidfd_open added that allows process management without races and signals;
• BPO 39926, Unicode support updated to version 13.0.0;
• BPO 1635741, when Python is initialized multiple times in the same process, it does not leak memory anymore;
• A number of Python builtins (range, tuple, set, frozenset, list, dict) are now sped up using PEP 590 vectorcall;
• A number of Python modules (_abc, audioop, _bz2, _codecs, _contextvars, _crypt, _functools, _json, _locale, operator, resource, time, _weakref) now use multiphase initialization as defined by PEP 489;
• A number of standard library modules (audioop, ast, grp, _hashlib, pwd, _posixsubprocess, random, select, struct, termios, zlib) are now using the stable ABI defined by PEP 384.

You can find a more comprehensive list in this release’s «What’s New» document.

Какие у Python конкуренты

Стоит ли учить именно Python? И чем он отличается от других языков? Давайте сравним его с Java — ещё одним кроссплатформенным объектно-ориентированным языком, с которым Python соревнуется в рейтингах, и с JavaScript — популярным скриптовым языком для веб-разработки.

Python vs. Java

Python и Java — соседи по рейтингу, и у них есть общие черты: например, поддержка объектно-ориентированного программирования и кроссплатформенность.

Но много и различий.

Типизация

Начнём с формальных различий: в Java, в отличие от Python, типизация статическая. Это значит, что типы переменных прописываются в коде и считываются на этапе компиляции, а некорректная программа просто не запустится. В Python вы сэкономите время разработки (типы переменных не надо обозначать), но об ошибках узнаете уже после запуска программы.

Компиляция

Python — интерпретируемый язык (об этом мы чуть подробнее рассказали выше), а Java использует и компиляцию, и интерпретацию. Благодаря этому Java получает выгоду обоих способов — кроссплатформенность и скорость.

Скорость

Здесь выигрывает Java. Скорость — её большое преимущество, в то время как у Python это одна из слабостей. Например, простое двоичное дерево выполняется в Java в 10 раз быстрее.

Синтаксис и читаемость

Синтаксис Java похож на синтаксисы C и С++. У всех этих языков достаточно строгий и «многословный» синтаксис, и для новичков это минус: вместо того чтобы сосредоточиться на том, что писать, приходится больше думать о том, как писать. Впрочем, от витиеватости языка страдают не только новички. Большая часть работы программиста — это работа с уже написанным кодом, поэтому читаемость очень важна.

В Python синтаксис очень лаконичный, а код минималистичный и хорошо читается.

Применение

Java — лидер в разработке мобильных приложений, а ещё хорошо подходит для десктопных приложений, промышленных программ и программ для корпораций.

Что нужно знать Python-разработчику?

Пласт базовых знаний и навыков включает в себя:

• основные навыки пользования терминалом;
• понимание принципа работы IDE;
• навыки работы с Git;
• менеджер пакетов pip;
• базы данных (ORM, CRUD-операции);
• принципы ООП;
• синтаксис языка Python;
• алгоритмы и структуры данных;
• составление документации;
• модульное тестирование.

Разумеется, недостаточно реализовать вывод «Hello World», чтобы разобраться в языке программирования Python, но для более глубокого понимания сперва стоит определиться с направлением, в котором вы хотите работать. Исходя из этого, подбираются дополнительные инструменты для изучения.

Веб-разработка

Здесь особенно популярны такие Python-фреймворки, как Django и Flask: с их помощью можно быстро создать логику бэкенда. Для начала работы хватит и одного, но не помешает знать несколько, понимать, в каких случаях они используются, где предпочесть Django, а с какой задачей лучше справится Flask, Tornado или Pyramid.

Для построения веб-приложений также пригодится знание протоколов, HTML, CSS и JavaScript.

Django — популярный Python-фреймворк для написания веб-приложений. Многие начинающие разработчики выбирают его из-за относительной простоты и лёгкости в развитии. Однако это совсем не означает, что фреймворк не справится с профессиональными высоконагруженными системами.

В рамках этого курса вы поэтапно изучите процесс создания полноценного приложения на Django. Помимо работы с основными компонентами фреймворка, вы научитесь грамотно подбирать и интегрировать сторонние библиотеки. Эта книга лишена непонятных, скучных и абстрактных задач — в ней только то, что вам действительно пригодится на практике.

В процессе обучения вы получите не только знания о принципах работы Django, но и опыт в разработке веб-приложений, которые в перспективе планируется расширять дополнительными инструментами.

Полезно как для начинающих разработчиков, так и для специалистов.

В данном издании вы изучите Python-фреймворк Flask. Он относится к категории микрофреймворков — простых каркасов для веб-приложений, обладающих только базовыми возможностями. Благодаря пошаговым примерам вы сможете создать полноценное веб-приложение для социального блогинга.

Благодаря этой книге вы освоите возможности фреймворка и ознакомитесь с различными прикладными технологиями, такими как взаимодействие веб-служб и миграции баз данных.

На фоне других Flask выделяется полной свободой в разработке. Если вы уже имеете опыт работы с Python, то изучение этого фреймворка не составит никакого труда.

Data Science

Основы программирования на Python в разрезе Data Science следует продолжить изучением таких библиотек и фреймворков:

• NumPy
• TensorFlow
• Keras
• Pandas
• PyTorch
• Matplotlib
• scikit-learn

Для погружения в Machine Learning на Python, обучение стоит начать с основных разделов, а именно:

• обучение с учителем;
• обучение без учителя;
• обучение с подкреплением.

Книги по теме

Хороша та книга, которая учит использовать мощные алгоритмы в машинном обучении без интеграции затратных решений или массивных вычислительных систем. Данное издание как раз об этом.

Благодаря этой книге вы познакомитесь с Scikit-Learn и научитесь работать с нейросетями с помощью библиотек Theano, TensorFlow и H2O. В процессе вы рассмотрите классификационные и регрессионные деревья, а также способы обучения нейросетей без учителя.

В книге рассмотрены принципы машинного обучения в модели MapReduce на Hadoop и Spark.

В данной книге описаны самые различные вычислительные методы и статистические алгоритмы. Без их использования невозможна какая-либо интенсивная обработка данных и проведение исследований.

Данное пособие будет полезно тем читателям, которые уже имеют какой-либо опыт в программировании и хотят научиться правильно использовать Python в Data Science. Например, как преобразовывать определённый формат данных в файл скрипта? Как сформировать и отфильтровать эти данные и работать с ними? Как благодаря полученной информации проанализировать ситуацию, составить статистическую модель и организовать машинное обучение.

Конечно, можно изучать Python для программирования игр, написания десктопных и мобильных приложений, но несмотря на наличие соответствующих для этого инструментов, язык наиболее востребован именно в Data Science и бэкенд-разработке.

Python. Подробный справочник. 4-е издание (2010)

«Python. Подробный справочник» – это авторитетное руководство и детальный путеводитель по языку программирования Python. Книга предназначена для практикующих программистов; она компактна, нацелена на суть дела и написана очень доступным языком. Она детально описывает не только ядро языка, но и наиболее важные части стандартной библиотеки Python. Дополнительно освещается ряд тем, которые не рассматриваются ни в официальной документации, ни в каких-либо других источниках.

Читателю предлагается практическое знакомство с особенностями Python, включая генераторы, сопрограммы, замыкания, метаклассы и декораторы. Подробно описаны новые модули, имеющие отношение к разработке многозадачных программ, использующих потоки управления и дочерние процессы, а также предназначенные для работы с системными службами и организации сетевых взаимодействий.

Где используется язык Python?

Мировой размах применения обусловлен не только синтаксисом и мощью, но и философией языка. Принципы Python доступны каждому – достаточно ввести в любом интерпретаторе код и узнать основные положения, которые лежат в основе «Питона».

Возможности Python опробованы десятками организаций.

Python используют в крупные мировые бренды

Мощь и гибкость языка находит применение у следующих мировых брендов:

• – скраппинг поиска и улучшение работы YouTube;
• Netflix – анализ данных на серверной стороне, аллертинг;
• BitTorrent – реализация сетей peer-to-peer;
• Pixar, Industrial Light & Magic, Disney – анимационные фильмы;
• Intel, Cisco, IBM – тестирование;
• JPMorgan, UBS, Citadel – прогнозирование финансовых рынков;
• iRobot – создание роботизированных устройств.

Как видно, возможности Python используются в решении разносторонних задач. Рядовые пользователи Всемирной сети обожают YouTube, который частично написан на языке Python, в то время как гиганты информационных технологий Intel или IBM активно используют «змею» для тестирования и исследований.

Помимо указанных организаций, алгоритмы Python также используются в следующих брендах:

Возможности Python активно внедряются и в отечественны проекты. Mail.ru и Яндекс используют алгоритмы, которые написаны на данном языке программирования.

Перечисленные бренды – лишь вершина айсберга. Достаточно сказать, что Python – это основной инструмент для исследовательских работ в NASA. Для инновационных космических проектов требовался практичный и простой язык программирования с большим функционалом, и «Питон» стал любимцем специалистов.

Как создавать новые функции в Python

Дефолтных функций бывает недостаточно, и часто случается, что один и тот же набор операций надо выполнить много раз, причём с разными переменными. Чтобы сохранить время и избежать огромного кода, который сложно понять, мы можем создавать собственные функции.

Давайте напишем функцию, которая увеличит значение числа, которое мы ей передадим, на единицу:

Команда def (от англ. define — определить) означает, что мы определяем собственную функцию, increase_by_ 1 — это её название, а x — это переменная, с которой она работает.

Иногда функция уже существует, но её нет в базовой версии Python. Тогда её можно импортировать из библиотеки. Например, чтобы работать с более сложными математическими функциями, чем те, о которых мы говорили, нам понадобится библиотека math. Подключить можно всю библиотеку или только одну-две команды, в зависимости от того, что вам нужно. Для этого используется функция import. Это выглядит так:

Внимание!

Будьте осторожны с названиями функций! Если вы напишете свою функцию, а потом импортируете функцию с таким же названием, вы сможете использовать только импортированную.

Работа с базовыми функциями

Разберём, как устроены базовые функции в Python.

Чтобы записать в переменную V сумму 1 и 1, мы напишем так:

Если мы захотим напечатать переменную V, мы используем функцию:

Напоминаем, что в Python мы не пишем тип переменных.

При спуске этот код выведет нам 2.

Если вы забыли, что делает функция, или нашли новую, вам поможет команда help (): она выпишет основную информацию о функции. Если мы используем ее на функцию print (), это будет выглядеть так:

В программировании мы будем много работать с числами. Все основные математические операции записываются в Python привычным образом, примерно как в калькуляторе:

Есть и операции поинтереснее, менее очевидные:

Иногда в Python можно встретить артефакты вроде такого:

В конце получившегося числа мы неожиданно видим 4. Это просто особенность компьютерного представления данных, и бояться этого не стоит, в большинстве случаев это не имеет значения. Но не забывайте об этой особенности, если вам важны точные числа (как, например, в астрофизике).

Вывод текста. Уже сложилась традиция, что первые слова, которые человек выписывает кодом, это «Hello, World!». Сделаем это и мы.

Мы уже выводили выше переменную, теперь выведем текст. Сделать это в Python очень просто:

Иногда (например, в цикле) надо выводить одно и то же с небольшим изменением. Для этого используется форматированный вывод. Это делается так: заменим часть, которая будет меняться, фигурными скобками, а за фразой напишем .format (). В скобки вставим переменную с нужным значением. Вот как это выглядит:

В некоторых версиях Python можно сделать то же самое и другим способом:

Результат будет один и тот же. Если у вас работают обе версии, то делайте так, как вам больше нравится.

Как устроены операции сравнения в Python

1. Операции сравнения будут возвращать ответ в виде правда/неправда: True/False.
2. Для проверки на равенство используются два знака «равно».
3. Для проверки на неравенство используется восклицательный знак (знак отрицания) со знаком «равно».

Например:

Резюмируем

Python — быстро развивающийся язык с большим количеством библиотек, фреймворков. Он хорошо подходит для начинающих благодаря простому синтаксису и минималистичности. Главные минусы — низкая скорость и слабая мобильная разработка.

Python — замечательный выбор, если вы хотите заниматься веб-разработкой, Data Science, машинным обучением, нейросетями или автоматизацией, а ещё если вы новичок в программировании и пока не знаете, с чего начать.

Если вы хотите выучить Python с нуля, вам поможет наш курс «Python-разработчик». Там вас научат не только основам программирования на Python, но и работе с данными, классами, объектами и разными библиотеками.