Программирование на python

Программирование на Python — синтаксис, методы, алгоритмы, примеры, программы, книги, справочники бесплатно

Литература ⇒ Программирование ⇒ Python

Python или питон — высокоуровневый язык программирования общего назначения, ориентированный на повышение производительности разработчика и читаемости кода. Синтаксис ядра Python минималистичен. В то же время стандартная библиотека включает большой объём полезных функций. Программирование на Python, в том числе python 3, разработка Web-сайтов при помощи библиотеки Django, приложений, в том числе и многопоточных, на Python, PyQt., модели, контроллеры и шаблоны, синтаксис, методы, алгоритмы, примеры, программы — эти и другие книги, справочники, руководства и самоучители можно найти и скачать бесплатно в этом разделе.

Извините, данный раздел находится в разработкеYou have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near » at line 1

Самоучитель Python

.

Программирования на Python

.

.

Почему Python?

22 Июнь 2016, Python, 34626 просмотров

С некоторого времени в голове крутилась мысль о том, а не написать ли мне небольшую заметку на тему почему язык программирования Python стоит изучать, и более того, создавать на нём программные проекты.

Некоторые из вас знают, что совсем недавно я посетил крупнейшее событие в сообществе Python программистов — PyCon US 2016. Полностью все расходы были покрыты мною самостоятельно без привлечения спонсоров и работодателей. Пожалуй, чтобы посетить такое мероприятие, нужно иметь некоторую эмоциональную привязанность к предмету, и это правда.

Что такое Python?

Python это язык программирования общего назначения, нацеленный в первую очередь на повышение продуктивности самого программиста, нежели кода, который он пишет. Говоря простым человеческим языком, на Python можно написать практически что угодно (веб-/настольные приложения, игры, скрипты по автоматизации, комплексные системы расчёта, системы управления жизнеобеспечением и многое многое другое) без ощутимых проблем. Более того, порог вхождения низкий, а код во многом лаконичный и понятный даже тому, кто никогда на нём не писал. За счёт простоты кода, дальнейшее сопровождение программ, написанных на Python, становится легче и приятнее по сравнению с Java или C++. А с точки зрения бизнеса это влечёт за собой сокращение расходов и увеличение производительности труда сотрудников.

Для демонстрации лаконичности рассмотрим код на Python и Java, который открывает файл и сохраняет его содержимое в переменную:

Python:

Java:

Код на Java использует обновлённый интерфейс для работы с системой ввода-вывода. Старый способ выглядел бы ещё ужаснее 🙂

Кто использует Python?

Грош цена даже самому продвинутому языку программирования, если до него никому нет дела. Одним из составляющих успеха любой технологии является сообщество, созданное вокруг неё. Именно оно предопределяет будущий вектор развития путём совместных усилий. Сообщество вокруг Python одно из самых сильных в мире IT. Это сложный хорошо организованный и постоянно развивающийся организм. Помимо сотни тысяч индивидуальных разработчиков и небольших софтверных компаний, Python поддерживают такие гиганты IT как:

  • Google
  • Dropbox
  • Mozilla
  • Facebook
  • Yandex
  • Red Hat
  • Microsoft (с недавних пор очень активно, в частности с Visual Studio)
  • Intel (активно ведёт исследовательскую работу в области параллельных вычислений на Python)

… и многие многие другие. Впечатляет, не правда ли? Что же касается крупных и популярных проектов, написанных на Python то это такие монстры как:

  • YouTube (большая часть кодовой базы полностью на Python)
  • Первая версия поискового паука Google была написана на Python, а позже, из-за чрезвычайно высокой нагрузки и требований к скорости, была переписана на C++.
  • Десктопный клиент Dropbox
  • Reddit
  • Instagram (500M юзеров на Python)
  • Bitbucket (Python 2.7 и Django 1.7.11)
  • EVE Online MMOPG
  • Quora
  • Spotify
  • Критические сервисы PayPal, обрабатывающие до 2 миллиардов запросов в сутки. Подробнее можно узнать в подкасте от TalkPython, выпуск #54
  • Сервисы Mozilla
  • Популярный сервис идей Pinterest
  • Сервис комментариев Disqus (использую в этом блоге, сервис реализован на Django)
  • Внутренние сервисы Facebook (см. постер в моей заметке о PyCon)
  • Система контроля версий Mercurial (до некоторых пор разработчики Python использовали её в своей работе)
  • Сервисы Wargaming

и я уверен ещё множество других интересных и популярных приложений, которые я забыл здесь перечислить (велком в комментарии).

О чём это может говорить? О многом. А самое главное о том, что крупные корпорации не боятся строить свой бизнес вокруг Python, они уверены в том, что технология будет жить, а следовательно проблем с поиском специалистов ждать не стоит. Более того, разнообразие приложений также радует, что свидетельствует о широком круге задач, которые Python решает мастерски.

В заметке про книгу «Структура и Интерпретация Компьютерных Программ«, я писал о том, что она была взята за основу в качестве учебного материала для вводного курса по программированию в MIT, компьютерным языком на тот момент выступал диалект Lisp — Scheme. Времена меняются, сейчас в качестве цифрового lingua franca лидирует что…? Правильно, Python. Именно его используют в качестве надёжного инструмента в столь удивительном ремесле.

Недостатки Python

У читателя незнакомого с Python может сложиться впечатление, что он панацея от всех бед, серебряная пуля и лекарство от рака.

Но не всё так радужно и прекрасно. Как и у всего, у Python есть ряд своих недостатков, которые порой могут быть критическими и влиять на выбор не в пользу змеи.

Скорость

Одним из главных недостатков является его относительно низкая скорость выполнения. Python является языком с полной динамической типизацией, автоматическим управлением памятью. Если на первый взгляд это может казаться преимуществом, то при разработке программ с повышенным требованием к эффективности, Python может значительно проигрывать по скорости своим статическим братьям (C/C++, Java, Go). Что касается динамических собратьев (PHP, Ruby, JavaScript), то здесь дела обстоят намного лучше, Python в большинстве случаев выполняет код быстрее за счет предварительной компиляции в байт-код и значительной части стандартной библиотеки, написанной на Си. На конференциях мне довелось пообщаться с ребятами из крупных компаний вроде Wargaming, у многих из них наблюдается тренд перехода в сторону статики, и чаще всего это Go, Rust.

Интересный доклад про скорость и оптимизацию CPython (родная реализация языка на Си) был прочитан на PiterPy 2015 в Санкт-Петербурге:

Динамическая типизация

Для начинающих программистов, язык программирования с динамической типизацией на первый взгляд (и на второй и даже на третий) может казаться отдушиной, райским наслаждением, особенно для тех, кто ранее имел дело со «статикой». Но есть и обратная сторона луны.

Программирование на Python: от новичка до профессионала

С ростом кодовой базы (а это часто неизбежный процесс в успешных проектах), следить за типом передаваемых друг другу данных бывает очень сложно (а при отсутствии внятных доков и тестов практически невозможно), отсюда появляются проблемы, когда, например, у None пытаются вызвать метод или обратиться к атрибуту в процессе выполнения кода. Для решения такого рода проблем динамические языки обрастают всевозможными костылями, свистелками и перделками в виде type annotations, проектов mypy по статическому анализу кода и так далее. Это же в свою очередь накладывает негативный оттенок на эстетическую сторону кода.

В связи с ограничениями языка, появляются альтернативные реализации интерпретаторов: PyPy, Pyston, Jython, Cython и многие другие. Сейчас тренд хорошо заметен именно в эту сторону, например Pyston разрабатывается в стенах т.н. Мекки Python программистов — компании Dropbox 🙂

Заключение

Несмотря на ряд проблем исторически присущих Python, он продолжает оставаться лидирующим инструментом в ряде ниш:

  • Разработка веб-приложений (тут у нас бесусловный лидер в виде Django).
  • Анализ данных и машинное обучение (пакеты scipy, scikit-learn, pandas, numpy признанные мировым ученым сообществом).
  • Введение в программирование (pygame, turtle хорошо помогают мотивировать детей начинать кодить).
  • Быстрое прототипирование идей в бизнесе за счёт обилия готовых библиотек, низкого порога вхождения в язык и высокой продуктивности программистов, пишущих на Python.
  • Написание скриптов (сценариев) для автоматизации задач. Python по-умолчанию поставляется со всеми дистрибутивами unix-like систем и является отличной заменой Bash во всех смыслах.

Наверняка я ещё что-то забыл. В общем, Python рулит!

Ссылки

Чтобы понять, что нужно для bool(), нужно сначала понять концепцию булева.

Логическая переменная представлена ​​либо 0, либо 1 в двоичном формате на большинстве языков программирования. A 1 представляет «True» , а 0 означает «False»

Число 1 отличается от булевского значения True в некоторых отношениях. Например, введите следующий код:

Обратите внимание, что 1 отличается от True в соответствии с Python.

Программирование на Python

Однако:

Когда мы используем здесь функцию bool(), мы конвертируем 1 в логическое. Это преобразование называется «литье». Кастинг 1 в boolean возвращает значение «True» .

Большинство объектов могут быть добавлены к логическому значению. По моему опыту, вы должны ожидать, что каждый стандартный объект будет оценивать True, если он не равен 0, None, False или пустой итерабельный (например: «», [] или {}). Итак, пример:

Наконец, boolean печатает как «True» или «False»

ответ дан mgoldwasser 21 июля '14 в 18:51

источникподелиться

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *