Программирование на python: особенности обучения, перспективы, ситуация на рынке труда

FAQ

Как вы выбираете на какие образовательные платформы онлайн курсов сделать обзор?

Мы выбираем платформы для онлайн обучения по размеру их рынка, популярности и самое главное, запросов наших пользователей или общего интереса найти честные MOOC обзоры про определённые платформы для онлайн обучения.

Как много вы изучаете перед написанием обзора на платформы для онлайн обучения?

Наши эксперты по MOOC проводят исследования неделями — только после этого они могут сказать, что их оценки различных аспектов финальные и завершённые. Даже несмотря на то, что это занимает много времени, это единственный способ гарантировать, что все основные особенности платформы для онлайн обучения протестированы и проверены, а вердикт основан на реальных данных.

Какой аспект самый важный при выборе того, какая платформа для онлайн курсов лучшая?

Было бы не правильно уделять внимание только лишь одному аспекту из выборки: приоритеты зависят от определённого человека, его ценностей, пожеланий и целей

То, что важно для одного человека, может быть совершенно безразлично для другого. В любом случае, все пользователи согласятся, что хорошее качество обучающего материала является необходимостью, если это платформа для онлайн курсов

В любом случае, все пользователи согласятся, что хорошее качество обучающего материала является необходимостью, если это платформа для онлайн курсов.

Как этот сайт для обзоров платформ онлайн обучения отличается от других?

Каждая платформа для обзора MOOC уникальна и имеет свои цели и ценности. Наши обзоры онлайн обучения на 100% честные и написаны после проведения тщательного анализа. Это цель, которой недостаёт многим платформам по обзору сайтов онлайн обучения, поэтому мы считаем это нашей суперсилой!

Ответы на вопросы читателей

Насколько сложно выучить Python? Азы Питона изучаются достаточно просто. Чтобы стать экспертом и высококлассным специалистом потребуется практика и решение реальных задач. Быстро выучить можно, было бы желание.

Какие программы можно создавать, овладев Питоном? Перечень программ органичен лишь фантазией. Разработчики создают порталы и многофункциональные сайты, парсеры, менеджеры баз данных, системы управления ресурсами, чат-боты, программные интерфейсы, сервисы анализа данных, графические оболочки.

Сколько времени потребуется на изучение Питона? Стандартных временных рамок не существует. Однако уже через 1-2 месяца при интенсивной самостоятельной работе с языком можно создавать простые парсеры, небольшие игры, автоматизаторы рутинных задач. А вообще, есть правило 10 тыс. часов – именно столько времени практики потребуется, чтобы посчитать себя специалистом хорошего уровня.

Есть ли слабые стороны у Питона? У любого языка программирования они имеются. Во-первых, скорость работы несколько ниже, чем у компилируемых языков (С++, Java), но ее обычно хватает. Во-вторых, работа с 3d-графикой ограничена. В-третьих, отсутствует проверка типа переменной в момент компиляции.

Какая зарплата у Python-разработчика начинающего уровня? В зависимости от региона она варьируется, но даже Junior-разработчик вполне может рассчитывать на 30-50 тыс. руб. в первые месяцы работы. По мере роста количества навыков лимиты повышаются в разы, а то и десятки раз.

Как лучше учить Python? В наше время методик обучения бесчисленное количество: видеокурсы, книги, игровые платформы, буткампы и пр. Поэтому можно выбрать тот способ, что подходит именно вам. Главное помнить: постоянная практика закрепляет пройденный материал. Простая зубрежка материала не даст никаких видимых результатов.

Где можно посмотреть задачи для новичков, простые проекты? Чтобы попрактиковаться в навыках, необходимо решать разные задачи и сравнивать результаты с другими программистами. Для этого подойдут следующие ресурсы: https://www.codingame.com/, https://www.codewars.com/, https://www.hackerrank.com/. Здесь имеются задания для специалистов любого уровня.

«Python» от «Лекториума»

Продолжительность: около 12 часов.

Форма обучения: видеозаписи лекций.

Программа обучения:

1. Вступление.
2. Управляющие конструкции и основы синтаксиса.
3. Встроенные и пользовательские функции.
4. Основы ООП.
5. Обработка исключений.
6. Дополнительные сведения о языке.
7. Типизация и метапрограммирование.
8. Секреты языка Python. Отличия версий.
9. Многопоточное программирование, работа с библиотеками.
10. Работа с интернетом.
11. Научные модули.
12. Расширение функционала.

Чему научитесь:

• освоите синтаксис языка Python;
• изучите принципы ООП;
• научитесь работать с необходимыми библиотеками;
• научитесь работать в Web при помощи языка Python;
• разберётесь с разработкой многопоточных приложений.

• лекции от профессионального преподавателя и практикующего программиста;
• подробное описание без воды;
• в ходе курса студенты научатся разрабатывать полноценные приложения;
• возможность обучения в любое время.

Как используется Python

Его можно встретить в вебе и на мобильных устройствах, в приложениях и решениях, связанных с машинным обучением (нейросети и искусственный интеллект), а также в качестве встроенной системы.

Веб-разработка

Чаще всего Python используется в веб-разработке. Для работы с ним подключают фреймворки: Pyramid, Pylons, TurboGears, Flask, CherryPy и — самый популярный — Django.

Существуют и движки для создания сайтов на Python:

• Abilian SBE;
• Ella;
• Saleor;
• Wagtail;
• Django-CMS.

Также на Python пишут парсеры для сбора информации в интернете.

Программы

Хоть язык не компилируется, с помощью него создают десктопные программы. Вот, к примеру, что было разработано на Python:

• GIMP — визуальный редактор на Linux;
• Ubuntu Software Center — центр приложений в ОС Ubuntu (один из дистрибутивов Linux);
• BitTorrent до 6 версии — менеджер торрент-закачек (позже программу переписали на C++, но сети peer-to-peer всё ещё работают на Python);
• Blender — программа для создания 3D-графики.

Мобильные приложения

Мобильная разработка на Python менее популярна. Для Android чаще пишут на Java, C#, C++ или Kotlin, а для iOS — на Swift или Objective-C. На Python обычно программируют серверную часть приложения. Например, клиент Instagram для iOS написан на Objective-C, а сервер — на Python.

Игры

Многие компьютерные игры были полностью или частично написаны на Python. Существует заблуждение, что этот язык не подходит для серьёзных проектов, но на самом деле он использовался в разработке таких хитов, как:

• Battlefield 2;
• World of Tanks;
• Civilization IV;
• EVE Online.

Несмотря на возможность реализации пользовательского интерфейса и работы с графикой, на Python в основном пишут скрипты — например, взаимодействия персонажей, запуска сцен, а также обработки событий.

Встроенные системы (embedded systems)

На Python разрабатывают встроенные системы для различных устройств. Например, язык прижился в Raspberry Pi (компьютер размером с карту памяти) и в «Сбербанке» для управления банкоматами.

Еще проекты со встроенной системой на Python:

• The Owl Embedded Python System;
• Python Embedded Tools;
• Embedded Python.

Язык применяется во встроенных системах станков с ЧПУ, средствах автоматического регулирования (температуры, расхода жидкостей, давления и так далее) и в телекоммуникационном оборудовании.

Станьте Junior Python разработчиком

В начале пути программирование кажется сложным предметом, но Python проще, чем вы думаете. Развивайте привычку учиться и не бойтесь ошибок. Используйте pythonru.com, ютуб и онлайн курсы — вы научитесь программировать, не выходя из дома!

Если вы новичок в Python и хотите сделать карьеру разработчика, попробуйте годовую программу Профессия Python-разработчик от SkillBox. Научитесь писать программы и разрабатывать веб-приложения, понимать код, разбираться в документации — и за 12 месяцев станете востребованным разработчиком.

Учитесь вместе с отраслевыми экспертами и приобретайте навыки, необходимые работодателям. SkillBox предлагает оплату в рассрочку и гарантирует трудоустройство по окончанию обучения.

Почему Python так популярен?

Одна из самых привлекательных черт Python – интерпретируемость. Интерпретируемый язык программирования — тот, который не требует компиляции программы перед запуском.

Интерпретатор может запускать код Python на любом компьютере. Это же значит, что программист способен быстро увидеть результат. С другой стороны, это значит, что Python медленнее компилируемых языков, таких как C. Причина в том, что Python работает не прямо на ПК.

• Из-за того что Python является интерпретируемым языком программирования, тестирование маленьких блоков кода и перемещение их между разными платформами — простая задача. А из-за совместимости с большинством операционных систем язык еще и универсален.
• для начинающих. Это высокоуровневый язык программирования, с которым разработчик может сосредоточиться на том, что нужно сделать, а не на том, как именно. Это одна из основных причин, почему занимает меньше времени по сравнению с остальными языками.
• Python похож на английский, поэтому его проще учить в сравнении с другими языками. Также разработчикам проще читать и запоминать синтаксис этого языка.
• Python поддерживает написание скриптов, но также может быть использован для создания крупных коммерческих приложений. Основной залог популярности Python – это надежность. Будучи высокоуровневым языком программирования, он позволяет сосредоточиться на основных возможностях приложений. А остальными задачами занимается сам язык.

Теперь должно быть понятно, почему Python – один из самых любимых языков программирования среди разработчиков, специалистов в сфере Data Science и хакеров.

Ключевой фактор — гибкость и объектно-ориентированные особенности. Это одна из причин, почему Python используется в таких отраслях, как машинное обучение и Data Science.

Начало работы в Python

Чтобы начать программировать, нужно скачать и установить дистрибутив. Для новичков хорошо подойдёт Anaconda.

Чем он хорош: в нём есть всё, что понадобится в работе.

В Anaconda уже встроены:

• все библиотеки машинного обучения и библиотеки для работы с данными (например, NumPy и Pandas);
• библиотека для визуализации (Matplotlib);
• надстройка Jupyter, чтобы программировать прямо в браузере.

После того как вы установили и открыли Anaconda, у вас появится вот такое окно:

Кнопкой Launch запустим «тетрадку» Jupyter, которая откроет ваш дефолтный браузер. После этого ваше рабочее пространство будет выглядеть так:

Или так:

По функциональности они абсолютно одинаковые.

Важная особенность: комментарии в Python делаются с помощью решетки, вот так:

Комментарии — это часть кода, которая не будет выполняться. Для чего используется комментирование?

Во-первых, чтобы написать небольшое пояснение (например, к какой-то функции).

Во-вторых, можно закомментировать часть кода, чтобы посмотреть, как остальной код работает без этой части.

Выполнение кода. Для этого используется Shift+Enter, Ctrl+Enter или значок «Пуск».

В чём разница?

Если нажать Shift+Enter, то курсор перескочит на следующую ячейку.

Если нажать Ctrl+Enter — останется в той, где вы работали.

Лучшие онлайн-курсы Python

Если хотите получить профессию или тесно связанную с этим языком — сейчас лучшее время. Вот 7 курсов программирования для начинающих, которые помогут вам быстрее получить первую работу или зарабатывать на фрилансе:

1. Профессия Python-разработчик

Годовая программа для изучения python с нуля. Вы начнете с основ: складывать числа, выводить текст на экран. Научитесь создавать простые и сложные модульные программы: от консольных скриптов до чат-ботов.

В конце курса соберете портфолио своих работ, а Центр карьеры поможет в составлении конкурентного резюме и подготовит к собеседованиям.

Краткая программа:

• Python
• Python Advanced
• Веб-верстка
• Python-фреймворк Django
• Универсальные знания программиста
• Английский для IT-специалистов
• Система контроля версий Git

+ 2 месяца английского языка в подарок!

Подробнее

2. Профессия Data Scientist

На этом курсе вы получите базовые навыки по программированию, аналитике, статистике и математике, которые примените для анализа данных и машинного обучения. Например, при написании дипломных проектов:

• Рекомендательная система для онлайн-гипермаркета Instacart
• Система по распознаванию эмоций

После обучения вы сможете претендовать на позицию Junior Data Scientist. Школа Skillbox поможет в подборе вакансий, составлении резюме и прохождении собеседования.

Краткая программа:

• Введение в анализ данных и машинное обучение
  • Аналитика. Начальный уровень
  • Статистика и теория вероятностей
  • Основы математики для Data Science
  • Машинное обучение. Начальный уровень
• Специализация 
  • Аналитика. Средний уровень
  • Машинное обучение. Средний уровень
• Бонусные курсы
  • Универсальные знания программиста
  • Английский для IT-специалистов 

+ 2 месяца английского языка в подарок!

Подробнее

3. Профессия Fullstack-разработчик на Python

Этот курс для тех, кто хочет заниматься веб-разработкой на python. Изучив html, css, javascript, вы сможете создавать лендинги, интернет магазины, сервисы, самостоятельно писать backend- и frontend-часть.

По окончанию курса у вас будет 4 проекта в портфолио. Эти будут проверять преподаватели курса — практикующие разработчики.

Краткая программа:

• Основные курсы
  • Веб-вёрстка
  • JavaScript
  • Python-разработчик с нуля
  • Python Advanced 
• Курс на выбор
  • Курс на выбор. Фреймворк Vue
  • Курс на выбор. Фреймворк React
  • Курс на выбор. Фреймворк Angular
• Бонусные курсы
  • Курс по слепому методу печати
  • Основы Photoshop
  • Figma
  • Универсальные знания программиста
  • Работа в командной строке Bash
  • Система контроля версий Git
  • Английский для IT-специалистов
  • Карьера и развитие программиста
  • Soft skills для программиста
  • Алгоритмы и структуры данных

+ 2 месяца английского языка в подарок!

Подробнее

4. Python-фреймворк Django

Django — популярный фреймворк для создания веб-приложений и API. Если вы уже освоили python и видите себя в разработке сайтов, это курс подойдет для старта. За 6 месяцев вы научитесь верстать веб-страницы, писать и оптимизировать веб-приложения на Django.

Краткая программа:

• Веб-вёрстка для начинающих
• Python-фреймворк Django

Подробнее

5. Курс Python-разработчик

Это альтернатива первому курсу «Профессия Python-разработчик». Программа рассчитана на 6 месяцев, и продвинутому использованию. В курс входит практический проект, который буде преимуществом при трудоустройстве.

Краткая программа:

• Настройка окружения
• Базовые структуры данных
• Основные операторы
• Функции подробнее
• Модули и пакеты
• Пространства имён и области видимости
• Классы и объекты
• Наследование классов
• Работа с файлами и форматированный вывод
• Исключения
• Инструменты функционального программирования
• Мультипоточность
• Стандартные и сторонние библиотеки Python
• Поддержание цикла разработки
• Библиотеки для работы с данными
• Библиотеки для работы с ресурсами
• Бонусный модуль Python Advanced. Flask: начало
• Бонусный модуль Python Advanced. Основы работы в Linux
• Бонусный модуль Python Advanced. Основы культуры CI

Подробнее

«Язык программирования PYTHON для начинающих» от egoroff_channel

Пройти курс

Продолжительность: 80 уроков.

Форма обучения: видеоуроки.

Программа обучения:

1. Установка нужного программного обеспечения.
2. Программирование на языке Python.
3. Объекты. Арифметические операции.
4. Переменные в Python. Основные операторы.
5. Операции ввода-вывода.
6. Способы деления.
7. Логические операторы.
8. Строковый тип и работа с ним.
9. Использование списков.
10. Условный оператор if.
11. Функция range и итераторы.
12. Циклы.
13. Установка и применение дополнительных библиотек.
14. Методы сортировки.
15. Вложенные циклы.
16. Вложенные списки.
17. Треугольник Паскаля. Коэффициенты для Бинома Ньютона.
18. Словари и работа с ними.
19. Кортежи и способы их обработки.
20. Пользовательские функции и их вызов.
21. Область видимости.
22. Рекурсивные функции.
23. Лямбда-функция и лямбда-выражение.
24. Генераторы и итераторы.
25. Коллекции и их сортировка.
26. Спецсимволы.
27. Установка дополнительных модулей в Python.
28. Разновидности вызываемых объектов.
29. Работа с каталогами и файлами.
30. Замыкания.
31. Декораторы функций.
32. Подготовка данных к передаче.
33. Работа со сторонними программами.

Чему научитесь:

• освоите основы синтаксиса языка Python;
• познакомитесь с принципами ООП;
• научитесь взаимодействовать с другими приложениями;

• подробный разбор каждой темы;
• курс подойдёт как новичкам, так и опытным разработчикам;
• возможность изучения в любое время;
• не требуется регистрация.

Обучение Python с нуля

Начать обучение питону с нуля можно при помощи книг таких как «Программируем на Python» Майкла Доусона, «Изучаем Python» Марка Лутца и других. Но обычно книги используются как справочная информация или руководство по питону.

Книга «Программируем на Python» Майкла Доусона

Кроме книг в интернете представлено большое количество сайтов с обучающими материалами. Их можно найти, сделав запрос в поисковике. Есть много бесплатных и платных обучающих видеокурсов, в которых бывают материалы различного качества.

Но более качественно изучать Python лучше в высшем учебном заведении с уже хорошо отработанной методикой преподавания программирования. Хорошему программисту можно быстро перейти с одного языка программирования на другой за короткое время.

Как учить Python

Правильный настрой

Чтобы одержать успех в долгосрочной перспективе, нужно иметь образ мышления инженера. Для этого требуется адаптироваться и изучать, как эффективно решать проблемы. Изучения основ будет недостаточно.

Развивайте навыки решения проблем

Есть масса путей, с помощью которых можно развивать навыки решения проблем и стратегического мышления. Один из них — использования mind map или дневника для запуска процесса креативного мышления. Эти техники помогают генерировать больше идей и решений.

Главное — это последовательность

Опытные программисты рекомендуют упражняться в написании кода каждый день. Это не только улучшит знание Python, но позволит изучать новые техники решения проблем. Чем последовательнее вы, тем быстрее сможете начать заниматься программированием профессионально.

Работа с циклами и условиями

Теперь посмотрим, как в Python устроены условия и циклы, которые позволяют направить вычисления в ту или иную сторону.

Для условий используются классические структуры if — else. Давайте с их помощью проверим число на чётность:

Важная особенность синтаксиса (хорошо видна в примере выше): для создания иерархии в Python используется отступ, а не фигурные скобки, как в некоторых других языках. Сначала это непривычно, но не пугайтесь: вы быстро привыкнете.

Циклы позволяют выполнять какое-то действие больше чем один раз. Виды циклов:

• while: действие будет выполняться до тех пор, пока выполняется условие;
• for: действие будет выполнено определённое количество раз.

Посмотрим на примерах, как это работает.

ПРИМЕР 1

Такой код выведет нам последовательность чисел от 10 до 0, а потом остановится.

ПРИМЕР 2

Здесь мы получим последовательность от 10 до 1 и напечатанное «Hurray!» в конце.

Перед работой с For-циклом надо узнать, что такое массив.

Массив — это набор информации, который представляется так:

В одном массиве можно хранить переменные разных типов. Например, в нашем массиве array хранится один int, два float и один str. Индексы в Python начинаются с нуля, поэтому чтобы получить информацию с первого места (в нашем случае цифру 1), напишем вот так:

С элементом массива можно работать как с обычным числом, то есть если написать array +1, мы получим 2.

Напишем простенький цикл:

Основы

1. Переменные

Вы можете думать о переменных, как о словах, что держат в себе какое-то значение. Очень просто.

В Python нет ничего проще, чем определить переменную и присвоить ей какое-то значение. Представьте, что мы ходим сохранить число 1 в переменной, которую назовём «one». Это будет выглядеть следующим образом

one = 1

Что может быть проще? И при этом вы только что присвоили значение 1 для переменной «one».

two = 2
some_number = 10000

И таким образом вы можете присвоить любое значение любой переменной. И как видно в примере кода повыше, переменная «two» хранит числовое значение 2, а переменная «some_number» хранит значение 10,000.

Помимо числовых значений, мы также можем использовать логические (true/false, в переводе истинно/ложно), строки, десятичные числа и много других типов.

# логические
true_boolean = True
false_boolean = False

# строки
my_name = "Leandro Tk"

# десятичные
book_price = 15.80

2. Контролирование потока: условные состояния

Ключевое слово «if» используется для ситуаций, когда нам нужно выполнить разные действия при положительных или отрицательных условиях. При значении «истинно» будет выполняться описанный после слова «if» блок, например:

if True:
  print("Hello Python If")

if 2 > 1:
  print("2 is greater than 1")

2 больше, чем 1, поэтому выполняется «print»-команда.

Блок «else» выполнится при условии, если условие «if» ложно.

if 1 > 2:
  print("1 is greater than 2")
else:
  print("1 is not greater than 2")

Так как 1 не больше 2, то выполняется в блоке «else».

Также можно использовать «elif» условие:

if 1 > 2:
  print("1 is greater than 2"
elif 2 > 1:
  print("1 is not greater than 2")
else:
  print("1 is equal to 2")

3. Циклы / итерации

В Python, можно создавать циклы различными способами. Мы расскажем о двух: while и for.

Цикл While: до тех пор, пока условие истинно, код внутри цикла будет выполняться. Таким образом, следующий код напишет числа от 1 до 10.

num = 1

while num <= 10:
  print(num)
  num += 1

Циклу while нужно «условие повтора». Если оно остаётся истинным, итерации продолжаются. В приведённом примере, когда значение num становится 11, условие цикла становится ложным.

Ещё один небольшой пример, чтобы лучше понять цикл while:

loop_condition = True

while loop_condition:
  print("Loop Condition keeps: %s" %(loop_condition))
  loop_condition = False

Условие цикла(loop condition) установлено в True, поэтому цикл будет выполняться до тех пор, пока мы не переключим его в значение False.

Цикл for: в цилке for мы назначаем переменную «num» для самого цикла, который в свою очередь будет увеличивать значение этой переменной. Следующий код напишет числа от 1 до 10 точно так же, как и цикл while:

for i in range(1, 11):
  print(i)

Видите? Очень просто. Цикл начинается с 1 и продолжается до 11 элемента.

Python в системном администрировании UNIX и Linux (2009)

Книга «Python в системном администрировании UNIX и Linux» демонстрирует, как эффективно решать разнообразные задачи управления серверами UNIX и Linux с помощью языка программирования Python. Каждая глава посвящена определенной задаче, например многозадачности, резервному копированию данных или созданию собственных инструментов командной строки, и предлагает практические методы ее решения на языке Python. Среди рассматриваемых тем: организация ветвления процессов и передача информации между ними с использованием сетевых механизмов, создание интерактивных утилит с графическим интерфейсом, организация взаимодействия с базами данных и создание приложений для Google App Engine. Кроме того, авторы книги создали доступную для загрузки и свободно распространяемую виртуальную машину на базе Ubuntu, включающую исходные тексты примеров из книги и способную выполнять примеры, использующие SNMP, IPython, SQLAlchemy и многие другие утилиты.

Коллекции в Python

Python не реализует массивы так, как это делают другие языки, такие как C и Java. Вместо этого используются списки с переменной длиной и смешанными типами данных. Тем не менее, вы можете определить массивоподобные структуры для числовых типов данных:

import array as python_array

a = python_array.array('d', )

К элементам можно получить доступ, используя их индекс:

print(a)
print(a)

a = 2222

Просто помните, что индексы начинаются с нуля. Вы можете использовать len(), чтобы получить длину массива:

print(len(a)) # вывести длину массива

Как упоминалось выше, массивы в Python отличаются от других языков. Массивы Python не имеют фиксированной длины. Вы всегда можете динамически удалять и добавлять элементы:

# Add three elements to the end of the array
# Добавление элементов в конец массива
a.append(10)
a.append(20)
a.append(30)

# Remove the first three element
# Удаляем первые три элемента
a.pop(0)

Полный список функций смотрите в официальной документации Python.

Массив, упомянутый выше, представляет собой оптимизированную специальную форму списка, которая принимает только числовые значения того же типа. Поэтому список может использоваться точно так же, как массив, но вы не ограничены использованием одного типа данных:

li = ]

Как видите, «li» может содержать что угодно в любое время. Все остальные функции, упомянутые выше, работают точно так же, как и для массивов.

Другой тип коллекции — это кортеж. В отличие от элементов в списке, элементы в кортеже не могут быть изменены при инициализации:

# Note the round brackets instead of the square ones
# Обратите внимание на круглые скобки вместо квадратных
tu = (1, 2, 3, «cat», «dog», «parrot»)

Операции вставки, обновления и удаления не будут работать, но элементы по-прежнему будут доступны с помощью их индекса.

Следующая важная структура данных — это множество. Элементы, содержащиеся в нем, не могут быть проиндексированы, как раньше, но вы всегда можете добавить новые элементы и удалить существующие из него. Вы также можете проверить, является ли значение элементом множества:

s = {"pie", "bread", "steak"}

print(s.pop())

s.add(30)

print(len(s))

s.pop()

print(len(s))

Функция pop() здесь не принимает никаких параметров и возвращает удаленный элемент. Вы можете вставить новые элементы с помощью метода add(). Опять же, полный список функций смотрите в .

Последняя структура данных — это словарь. Эта коллекция связывает два значения вместе в отношении ключ-значение, где на каждое значение можно ссылаться, используя уникальный ключ:

telephone_book = {
	"Peter":9238172,
	"Laura":1119823,
	"Mark":9952174,
	"Liz":8009822
}

print("Laura\'s phone number is:")
print(telephone_book)

Значения могут быть изменены таким же образом, и len() даст вам длину структуры. Вы можете добавлять элементы, используя новый ключ в качестве индекса и присваивая ему значение:

telephone_book = 5557281

print("Ben\'s phone number is:")
print(telephone_book)

Вы можете использовать pop() вместе с ключом, чтобы удалить объект, как со списками.

Другие встроенные функции

abs(x) — Возвращает абсолютную величину (модуль числа).

all(последовательность) — Возвращает True, если все элементы истинные (или, если последовательность пуста).

any(последовательность) — Возвращает True, если хотя бы один элемент — истина. Для пустой последовательности возвращает False.

ascii(object) — Как repr(), возвращает строку, содержащую представление объекта, но заменяет не-ASCII символы на экранированные последовательности.

bin(x) — Преобразование целого числа в двоичную строку.

callable(x) — Возвращает True для объекта, поддерживающего вызов (как функции).

chr(x) — Возвращает односимвольную строку, код символа которой равен x.

classmethod(x) — Представляет указанную функцию методом класса.

compile(source, filename, mode, flags=0, dont_inherit=False) — Компиляция в программный код, который впоследствии может выполниться функцией eval или exec. Строка не должна содержать символов возврата каретки или нулевые байты.

delattr(object, name) — Удаляет атрибут с именем ‘name’.

dir() — Список имен объекта, а если объект не указан, список имен в текущей локальной области видимости.

divmod(a, b) — Возвращает частное и остаток от деления a на b.

enumerate(iterable, start=0) — Возвращает итератор, при каждом проходе предоставляющем кортеж из номера и соответствующего члена последовательности.

eval(expression, globals=None, locals=None) — Выполняет строку программного кода.

exec(object]) — Выполняет программный код на Python.

filter(function, iterable) — Возвращает итератор из тех элементов, для которых function возвращает истину.

format(value) — Форматирование (обычно форматирование строки).

getattr(object, name ,) — извлекает атрибут объекта или default.

globals() — Словарь глобальных имен.

hasattr(object, name) — Имеет ли объект атрибут с именем ‘name’.

hash(x) — Возвращает хеш указанного объекта.

help() — Вызов встроенной справочной системы.

hex(х) — Преобразование целого числа в шестнадцатеричную строку.

id(object) — Возвращает «адрес» объекта. Это целое число, которое гарантированно будет уникальным и постоянным для данного объекта в течение срока его существования.

input() — Возвращает введенную пользователем строку. Prompt — подсказка пользователю.

isinstance(object, ClassInfo) — Истина, если объект является экземпляром ClassInfo или его подклассом. Если объект не является объектом данного типа, функция всегда возвращает ложь.

issubclass(класс, ClassInfo) — Истина, если класс является подклассом ClassInfo. Класс считается подклассом себя.

iter(x) — Возвращает объект итератора.

len(x) — Возвращает число элементов в указанном объекте.

locals() — Словарь локальных имен.

map(function, iterator) — Итератор, получившийся после применения к каждому элементу последовательности функции function.

max(iter, * ) — Максимальный элемент последовательности.

min(iter, * ) — Минимальный элемент последовательности.

next(x) — Возвращает следующий элемент итератора.

oct(х) — Преобразование целого числа в восьмеричную строку.

open(file, mode=’r’, buffering=None, encoding=None, errors=None, newline=None, closefd=True) — Открывает файл и возвращает соответствующий поток.

ord(с) — Код символа.

pow(x, y) — ( x ** y ) % r.

reversed(object) — Итератор из развернутого объекта.

repr(obj) — Представление объекта.

print(, *, sep=» «, end=’\n’, file=sys.stdout) — Печать.

property(fget=None, fset=None, fdel=None, doc=None)

round(X ) — Округление до N знаков после запятой.

setattr(объект, имя, значение) — Устанавливает атрибут объекта.

sorted(iterable) — Отсортированный список.

staticmethod(function) — Статический метод для функции.

sum(iter, start=0) — Сумма членов последовательности.

super(]) — Доступ к родительскому классу.

type(object) — Возвращает тип объекта.

type(name, bases, dict) — Возвращает новый экземпляр класса name.

vars() — Словарь из атрибутов объекта. По умолчанию — словарь локальных имен.

zip(*iters) — Итератор, возвращающий кортежи, состоящие из соответствующих элементов аргументов-последовательностей.