Программа питон для программирования для чего нужна
Python — это язык программирования, который любят разработчики по всему миру. Его нередко советуют для изучения начинающим специалистам в качестве первого языка. В этой статье мы подробно расскажем о Python: для чего он нужен, где его используют, опишем особенности, преимущества и недостатки данного языка программирования.
Для чего нужен язык программирования Python
Python — это активно развивающийся скриптовый язык, который используют для решения большого объема самых разноплановых проблем и задач. Python пригодится в создании компьютерных и мобильных приложений, его применяют в работе с большим объемом информации, при разработке web-сайтов и других разнообразных проектов, используют в машинном обучении. Данный язык программирования используют крупные известные корпорации, такие как Spotify и Амазон (например, для анализа данных и создания алгоритма рекомендаций), YouTube и даже Walt Disney. Таким образом, Python нашел свое место в различных областях — с его помощью можно решить множество задач разной сложности.
История создания
Разработка языка Python началась в конце восьмидесятых годов двадцатого столетия. Для распределенной операционной системы «Amoeba» понадобился расширяемый скриптовый язык, и сотрудник голландского института Гвидо ван Россум начал писать такой язык в свободное время. Уже в тысяча девятьсот девяносто первом году Гвидо опубликовал первый код. Название языка, несмотря на созвучность с названием семейства неядовитых змей, произошло от другого. Разработчик назвал язык в честь известного британского юмористического телевизионного шоу семидесятых — «Летающий цирк Монти Пайтона». Среди пользователей Python часто называют просто «Питон».
Хотя логотип Python все равно основан на изображении семейства пресмыкающихся.
Возможности языка
Как мы писали ранее, Python применяют в различных сферах. Разработчики со всего мира полюбили этот язык программирования за множество возможностей.
- Объектно-ориентированное программирование (ООП). Реализация ООП в Пайтон хоть и специфична по сравнению с иными объектно-ориентированными языками, но одновременно является неплохо продуманной.
- Обобщенное и функциональное программирование.
- Модули и пакеты. Программное обеспечение (ПО) на Питоне оформляется в виде модулей, которые могут быть собраны в пакеты.
- Интроспекция. Это возможность запросить тип и структуру объекта во время выполнения программы. В Питоне для любого объекта можно узнать всю информацию о его внутренней структуре.
- Обработка исключений, итераторы и генераторы.
- Управление контекстом выполнения.
- Декораторы, регулярные выражения
Преимущества Python
- Язык характеризуется логичным синтаксисом, вследствие чего исходный код программ, написанных «на питоне», легко читается и воспринимается.
- Еще одно из преимуществ данного языка программирования — его условная легкость. Он считается наиболее подходящим для начинающих специалистов: разрабатывать несложные программы можно научиться уже спустя пару-тройку дней изучения.
- Большое интернет-сообщество. Если разработчик сталкивается с вопросами и трудностями, он всегда может спросить совета у коллег, что значительно ускоряет решение проблем.
- Гибкость и масштабируемость. Пайтон позволяет разработчикам адаптировать высокоуровневую логику приложения, что позволяет легко расширять сложные приложения по мере необходимости.
- Разработка «на питоне» идет быстрее, чем на большинстве других языках.
- Python является интерпретируемым языком программирования. Это значит, что до запуска он представляет собой обычный текстовый файл. Соответственно, программировать можно почти на всех платформах.
Недостатки Python
- Скорость работы. Высокопроизводительные проекты на чистом Пайтон написать будет затруднительно. Для этого требуется прибегать к помощи других языков.
- Безопасность, которая обеспечивается моделью памяти языка Python, сводит на нет большинство возможных процессорных оптимизаций.
Это 2 главных минуса языка программирования Python: его малое быстродействие и недостаточные возможности статического анализа кода. Эти недостатки являются связанными между собой, и решение последней проблемы автоматически откроет двери для устранения первой.
Где используют Python
Питон можно использовать в большинстве сфер, примеры которых мы приведем ниже.
- Программные приложения. С помощью данного языка программирования можно разрабатывать приложения на компьютер.
- Мобильные приложения. Мобильная разработка «на питоне» пользуется спросом во всем мире — для программирования серверной части таких приложений зачастую выбирают Python.
- Игры. Множество компьютерных игр целиком или отчасти разработано на Пайтон. Например, он использовался при создании популярной игры World of Tanks.
- Встроенные системы. На Питоне можно создавать встроенные системы для разных устройств. Например, для управления банкоматами.
- Скрипты. На Python можно написать плагины и скрипты к уже реализованным программам для создания новых модулей и автоматизации процессов.
- Машинное обучение (Machine Learning). С его помощью пишут алгоритмы для Machine Learning программ, а также многие аналитические приложения.
- Тестирование. Python активно применяется для автоматизации тестирования.
Изучение Python: с чего начать
Во-первых, изучите туториал на официальном сайте Python. В нем есть множество полезной информации, однако новичку могут быть непонятны некоторые моменты. Поэтому такой с такого метода рекомендуем начинать изучение специалистам с опытом программирования на других языках.
Во-вторых, пройдите курсы. Начните с бесплатных видеоуроков на YouTube. Множество специалистов безвозмездно делятся знаниями и простыми уроками. Для глубокого изучения языка можете приобрести и платные курсы, которые длятся несколько месяцев, а в конце вам будет доступна стажировка в реальной компании.
В-третьих, больше практикуйтесь. Начните писать простые программы. Теория и практика — это совершенно разные вещи в программировании.
Таким образом, Пайтон отлично подойдет для начинающих специалистов. С помощью этого языка вы сможете реализовать практически любой проект. Надеемся, наша статья была для вас полезной. Если у вас возникли вопросы, задавайте их в комментариях — специалисты постараются ответить на них как можно быстрее.
В прошлой статье мы уже обсудили с вами причины, по которой Python нельзя назвать идеальным языком для новичков, хотя на том же Хабре бытует мнение, что Python – это выбор номер один и вообще топчик.
В этой статье мы с вами обсудим тот перечень направлений Питона, который я выделяю наиболее перспективными для приложения своих сил и времени для молодых специалистов. Данный вывод делается на основе моего анализа – изучение областей и инструментов питона и сравнивать их эффективность с аналогами на других платформах.
Что ты можешь сделать на Питоне
Хотя питон является языком общего назначения, и как говорится, все двери перед тобой открыты, на самом деле использование языка сильно ограничивается теми инструментами и технологиями, которые были в нем разработаны в ходе эволюционной борьбы с другими технологиями. Поэтому приступаем к обзору.
Микроконтроллеры (весьма сомнительно)
Хотя Андрей Власовских на прошедшем PYCON Russia 2017 в своей фирменной манере с энтузиазмом рассказывал о том, как программировать микроконтроллеры на таком инструменте, как MicroPython, а Кирилл Борисов даже предлагал изучить некоторую зарубежную литературу, ситуация в общем никакая.
Список микроконтроллеров, которые поддерживаются Python, стремится к нулю, коммерческая эффективность и наличие предложений по работе практическая нулевая. С учетом того, что есть более традиционные способы инструменты программирования, пока какая-то большая компания не вложится в этом направление, тут делать нечего.
Девопс (адекватно)
Анализ рынка показывает, что примерно треть всех вакансий, где упоминается Python, относятся к сфере DevOpsa. Однако Python идет не основным инструментом, а той технологией, которую знать желательно. Это связано с тем, что Python практичности полностью сместил Perl для Linux, и неплохо так подвинул Bash в области написания крупных скрипов и более крупных серверных компонентов. Также к этому добавляется то, что интерфейс многих тулзов принимает Python в качестве языка сценариев.
Если вы хотите развиваться в сфере Девопса, то знание Питон вам будет большим плюсом, все остальные проходят эту сферу стороной.
Что касается коммерческой перспективы (стартапа) данного направления, то сложно представить человека, который бы смог написать и монетизировать какой-то инструмент, не имея опыта 5+ лет в области девопса.
Тестирование (адекватно)
Хотя главным инструментом автоматизации тестирования является кровавая Java, которая имеет огромный набор фреймворков и готовых решений, порой небольшие компании используют Python для полноценного тестирования, либо написания сценариев для тулзов, типа Яндекс.Танк с его BFG.
Вакансий под тестирование примерно также треть от общей массы, часто в вакансиях указывают знание и Python и Java одновременно.
Desktop development (сомнительно)
В настоящий момент язык Python имеет 5 кросc-платформенных инструментов, которые позволяют писать «полноценные» приложения под Windows/Linux/Mac
- Tkinter
- PyQt
- PyGTK
- WxPython
- Kivy (Условно)
Поэтому можно с уверенностью сказать, что писать коммерческий Desktop на питон – это весьма сомнительная затея, и компании этим редко занимаются (либо переписывают при первой же возможности, как это сделал DropBox).
Что касается внутренних инструментов, то использование небольших GUI-приложений применяется, но искать целенаправленно Desktop Python разработчиков не будут.
Кто же хочется заняться этой сферой более полно, прошу к Игорю Новикову, который нашел неплохой способ сшить Франкенштейна с помощью абстракционного слоя – ссылка
Mobile Development (весьма сомнительно)
Все плохо, в качестве pet проектов можно использовать Kivy, для реальной разработки весьма сомнительно, вакансий на Kivy нет.
Т.е. как, я лично разговаривал с рядом людей, которые имели свой веб-проект на Python и для захвата большой аудитории писали приложения на Kivy, и у них его даже использовали, но это имеет вид «Программист пишет то, на чем хочет».
Машинное обучение и Data science (адекватно и перспективно)
Это одна из самых хайповы областей современного IT-мира, где используется Python в качестве инструмента апробации. Python имеет ряд удобных библиотек машинного обучения и научных расчетов: Pandas, NumPy, SciPy, Scikit-Learn, которые позволяют достаточно быстро построить рабочие модели. И они на самом деле неплохо работают.
Что касается использования, то Python используется в качестве инструмента апробации, либо на небольших задачах. Если проект большой, то обычно модель пишут на Java/Scala/C++, а специалист по обучению уже выступает в качестве консультанта/аналитика.
Сложность этого направления заключается в том, что у вас должны быть высокие знания в области математики и статистики, практически всегда будет спрашиваться высшее технические, математическое образование.
По вакансиям все довольно неплохо, но в таких вакансиях требуется не знание Python, а ваша голова.
Тем, кто хочет быстренько пощупать данное направление, советую прочитать книгу: «Vvedenie_v_mashinnoe_obuchenie_s_pomoschyu_Python_-_A_Myuller_S_Gvido_2017» — есть на торрентах, читается быстро, представление дает хорошее.
Веб-скрапинг (возможно, но сомнительно)
Питон имеет три вещи, которые делают его весьма эффективными в области веб-скраппинга, бибиотеку Requests, beautifulsoup и АПИ для Selenium. Если сюда подключиться библиотеки для компьютерного зрения и Машинное обучение, то получаются весьма эффективные инструменты.
Проблема заключается в том, что вакансий в этой сфере мало, основные клиенты сидят на фрилансе, которые предлагают за фикс написать им скрипты парсинга для их говно-сайтов, спам-машин, и изредка генераторов отзывов.
Область интересная, но денег в ней мало.
Компьютерное зрение (сомнительно)
В питоне есть ряд инструментов, которые позволяют писать инструменты компьютерного зрения, они даже используются местами в коммерческих продуктах, либо в качестве компонентов, например, для веб-скраппинга. Однако Питон явно нельзя назвать подходящим инструментов, поэтому использование крайне ограничено, вакансий практически нет.
GameDev (сомнительно)
Практически в каждом обсуждении разработки игры на Python приводят в качестве примера eve online и WarGaming. Однако в первом случае используется stateless python, а во втором случае все ограничивается языком написания сценариев.
Что же касается реального использования, то у вас появляется три движка Kivy, PyGame, Panda3D, если первые два больше подходят для пет-проектов, то третий реально использовался на боевых проектах неплохого качества, правда эти проекты были 2004 года. Что как бы намекает, что использование проверенных движков на других языках типа Unity или Game Maker выглядит более убедительно.
Однако незаметно сюда крадется движок Ren’Py, который внезапно стал лучшим движков для написания визуальных романов (страдальческих историй для девочек), которые неплохо окупаются даже в рамках РФ. Серия «7 демонологов Петра Великого», тому доказательство.
Вакансий в GameDev для питона естественно нет, но деньги на «стартапе» поднять можно при должной сноровке. Но надежней взять другой язык и проверенные движки.
Веб-разработка (адекватно и перспективно)
Сила Python заключается в том, что он позволяет быстро разрабатывать комплексные веб-приложения, имеет огромное число качественных модулей, прекрасно подходит для сервисов статистики и аналитики (где, в общем, и идет для него большая часть вакансий). Данное направление занимает оставшуюся треть всех вакансий.
Отдельно хочется отметить написание ГИС сервисов на Python, которые хотя и имеют вполне адекватный инструментарий для работы с геоданными, но все же использование Java для этих целей выглядит перспективней.
Выводы об использовании питона
1) Что касается сферы девопса и тестирования, то Питон является ключевым инструментом профессии, который обязателен для каждого адекватного специалиста. Питон в данном случае не учат, к нему приходят по необходимости.
2) Наиболее перспективными выглядят сферы веб-разработки и машинного обучения (аналитики), которые явно выделяют питон на фоне его конкурентов в виде PHP и Ruby. И если вы хотите изучить питон, то вам желательно сосредоточится именно на этих сферах и не тратить свое время на что-то другое. Под это есть вакансии, на этом можно построить стартап.
3) Все остальные сферы, хотя и предлагают определенные инструменты для решения проблем, но перспективность использования этих инструментов выглядит весьма сомнительно. И главное, найти оплачиваемую работу на эти сферы практически невозможно.
На сайте Poromenos' Stuff была
опубликована статья, в которой, в сжатой форме,
рассказывают об основах языка Python. Я предлагаю вам перевод этой статьи. Перевод не дословный. Я постарался подробнее объяснить некоторые моменты, которые могут быть непонятны.
Если вы собрались изучать язык Python, но не можете найти подходящего руководства, то эта
статья вам очень пригодится! За короткое время, вы сможете познакомиться с
основами языка Python. Хотя эта статья часто опирается
на то, что вы уже имеете опыт программирования, но, я надеюсь, даже новичкам
этот материал будет полезен. Внимательно прочитайте каждый параграф. В связи с
сжатостью материала, некоторые темы рассмотрены поверхностно, но содержат весь
необходимый метриал.
Основные свойства
Python не требует явного объявления переменных, является регистро-зависим (переменная var не эквивалентна переменной Var или VAR — это три разные переменные) объектно-ориентированным языком.
Синтаксис
Структуры данных
Python содержит такие структуры данных как списки (lists), кортежи (tuples) и словари (dictionaries). Списки — похожи на одномерные массивы (но вы можете использовать Список включающий списки — многомерный массив), кортежи — неизменяемые списки, словари — тоже списки, но индексы могут быть любого типа, а не только числовыми. "Массивы" в Python могут содержать данные любого типа, то есть в одном массиве может могут находиться числовые, строковые и другие типы данных. Массивы начинаются с индекса 0, а последний элемент можно получить по индексу -1 Вы можете присваивать переменным функции и использовать их соответственно.
Вы можете использовать часть массива, задавая первый и последний индекс через двоеточие «:». В таком случае вы получите часть массива, от первого индекса до второго не включительно. Если не указан первый элемент, то отсчет начинается с начала массива, а если не указан последний — то масив считывается до последнего элемента. Отрицательные значения определяют положение элемента с конца. Например:
Строки
Строки в Python обособляются кавычками двойными «"» или одинарными «'». Внутри двойных ковычек могут присутствовать одинарные или наоборот. К примеру строка «Он сказал 'привет'!» будет выведена на экран как «Он сказал 'привет'!». Если нужно использовать строку из несколько строчек, то эту строку надо начинать и заканчивать тремя двойными кавычками «"""». Вы можете подставить в шаблон строки элементы из кортежа или словаря. Знак процента «%» между строкой и кортежем, заменяет в строке символы «%s» на элемент кортежа. Словари позволяют вставлять в строку элемент под заданным индексом. Для этого надо использовать в строке конструкцию «%(индекс)s». В этом случае вместо «%(индекс)s» будет подставлено значение словаря под заданным индексом.
>>>print «Name: %s\nNumber: %s\nString: %s» % (myclass.name, 3 , 3 * "-" )
Name: Poromenos
Number: 3
String: —
strString = ""«Этот текст расположен
на нескольких строках»""
Операторы
Операторы while, if, for составляют операторы перемещения. Здесь нет аналога оператора select, так что придется обходиться if. В операторе for происходит сравнение переменной и списка. Чтобы получить список цифр до числа — используйте функцию range(). Вот пример использования операторов
if rangelist[ 1 ] == 2 :
print «The second item (lists are 0-based) is 2»
elif rangelist[ 1 ] == 3 :
print «The second item (lists are 0-based) is 3»
else :
print «Dunno»
while rangelist[ 1 ] == 1 :
pass
Функции
Для объявления функции служит ключевое слово «def». Аргументы функции задаются в скобках после названия функции. Можно задавать необязательные аргументы, присваивая им значение по умолчанию. Функции могут возвращать кортежи, в таком случае надо писать возвращаемые значения через запятую. Ключевое слово «lambda» служит для объявления элементарных функций .
Классы
Язык Python ограничен в множественном наследовании в классах. Внутренние переменные и внутренние методы классов начинаются с двух знаков нижнего подчеркивания «__» (например «__myprivatevar»). Мы можем также присвоить значение переменной класса извне. Пример:
class Myclass:
common = 10
def __init__( self ):
self .myvariable = 3
def myfunction( self , arg1, arg2):
return self .myvariable
Исключения
Исключения в Python имеют структуру try-except [exceptionname]:
Импорт
Внешние библиотеки можно подключить процедурой «import [libname]», где [libname] — название подключаемой библиотеки. Вы так же можете использовать команду «from [libname] import [funcname]», чтобы вы могли использовать функцию [funcname] из библиотеки [libname]
randomint = random .randint( 1 , 100 )
>>> print randomint
64
Работа с файловой системой
Python имеет много встроенных библиотек. В этом примере мы попробуем сохранить в бинарном файле структуру списка, прочитать ее и сохраним строку в текстовом файле. Для преобразования структуры данных мы будем использовать стандартную библиотеку «pickle»
myfile = file (r «C:\text.txt» , «w» )
myfile.write( «This is a sample string» )
myfile.close()
myfile = file (r «C:\text.txt» )
>>> print myfile.read()
'This is a sample string'
myfile.close()
Особенности
- Условия могут комбинироваться. 1 < a < 3 выполняется тогда, когда а больше 1, но меньше 3.
- Используйте операцию «del» чтобы очищать переменные или элементы массива.
- Python предлагает большие возможности для работы со списками. Вы можете использовать операторы объявлении структуры списка. Оператор for позволяет задавать элементы списка в определенной последовательности, а if — позволяет выбирать элементы по условию.
- Глобальные переменные объявляются вне функций и могут быть прочитанны без каких либо объявлений. Но если вам необходимо изменить значение глобальной переменной из функции, то вам необходимо объявить ее в начале функции ключевым словом «global», если вы этого не сделаете, то Python объявит переменную, доступную только для этой функции.
Эпилог
Разумеется в этой статье не описываются все возможности Python. Я надеюсь что эта статья поможет вам, если вы захотите и в дальнейшем изучать этот язык программирования.
В данной статье мы затронем основы Python. Мы все ближе и ближе к цели, в общем, скоро приступим к работе с основными библиотеками для Data Science и будем использовать TensorFlow (для написания и развертывания нейросетей, тобишь Deep Learning).
Установка
Если вы не используете дистрибутив Anaconda, то не забудьте установить менеджер пакетов pip, позволяющий легко устанавливать сторонние пакеты, поскольку некоторые из них нам понадобятся. Стоит также установить намного более удобную для работы интерактивную оболочку IPython. Следует учитывать, что дистрибутив Anaconda идет вместе с pip и IPython.
Пробельные символы
Во многих языках программирования для разграничения блоков кода используются
фигурные скобки. В Python используются отступы:
Это делает код легко читаемым, но в то же время заставляет следить за форматированием. Пробел внутри круглых и квадратных скобок игнорируется, что облегчает написание многословных выражений:
и легко читаемого кода:
Для продолжения оператора на следующей строке используется обратная косая черта, впрочем, такая запись будет применяться редко:
В следствие форматирования кода пробельными символами возникают трудности при копировании и вставке кода в оболочку Python. Например, попытка скопировать следующий код:
в стандартную оболочку Python вызовет ошибку:
потому что для интерпретатора пустая строка свидетельствует об окончании блока кода с циклом for.
Оболочка IPython располагает «волшебной» функцией %paste, которая правильно вставляет все то, что находится в буфере обмена, включая пробельные символы.
Модули (Импортирование библиотек)
Некоторые библиотеки среды программирования на основе Python не загружаются по умолчанию. Для того чтобы эти инструменты можно было использовать, необходимо импортировать модули, которые их содержат.
Один из подходов заключается в том, чтобы просто импортировать сам модуль:
Здесь re — это название модуля, содержащего функции и константы для' работы с регулярными выражениями. Импортировав таким способом весь модуль, можно обращаться к функциям, предваряя их префиксом re.
Если в коде переменная с именем re уже есть, то можно воспользоваться псевдонимом модуля:
Псевдоним используют также в тех случаях, когда импортируемый модуль имеет громоздкое имя или когда в коде происходит частое обращение к модулю.
Например, при визуализации данных на основе модуля matplotlib для него обычно
используют следующий стандартный псевдоним:
Если из модуля нужно получить несколько конкретных значений, то их можно импортировать в явном виде и использовать без ограничений:
Функции
Функция — это правило, принимающее ноль или несколько входящих аргументов и возвращающее соответствующий результат. В Python функции обычно определяются при помощи оператора def:
Функции в Python рассматриваются как объекты первого класса. Это означает, что их можно присваивать переменным и передавать в другие функции так же, как любые другие аргументы:
Кроме того, можно легко создавать короткие анонимные функции или лямбда выражения:
Лямбда-выражения можно присваивать переменным. Однако рекомендуют пользоваться оператором def:
Параметрам функции, помимо этого, можно передавать аргументы по умолчанию, которые следует указывать только тогда, когда ожидается значение, отличающееся от значения по умолчанию:
Иногда целесообразно указывать аргументы по имени:
В дальнейшем функции будут использоваться очень часто.
Строки
Символьные строки (или последовательности символов) с обеих сторон ограничиваются одинарными или двойными кавычками (они должны совпадать):
Обратная косая черта используется для кодирования специальных символов. Например:
Если требуется непосредственно сама обратная косая черта, которая встречается
в именах каталогов в операционной системе Windows, то при помощи r '"' можно создать неформатированную строку:
Многострочные блоки текста создаются при помощи тройных одинарных (или
двойных) кавычек:
Исключения
Когда что-то идет не так, Python вызывает исключение. Необработанные исключения приводят к непредвиденной остановке программы. Исключения обрабатываются при помощи операторов try и except:
Хотя во многих языках программирования использование исключений считается плохим стилем программирования, в Python нет ничего страшного, если он используется с целью сделать код чище, и мы будем иногда поступать именно так.
Списки
Наверное, наиважнейшей структурой данных в Python является список. Это просто упорядоченная совокупность (или коллекция), похожая на массив в других языках программирования, но с дополнительными функциональными возможностями.
Устанавливать значение и получать доступ к n-му элементу списка можно при помощи квадратных скобок:
Помимо этого, квадратные скобки применяются для «нарезки» списков:
В Python имеется оператор ln, который проверяет принадлежность элемента списку:
Проверка заключается в поочередном просмотре всех элементов, поэтому пользоваться им стоит только тогда, когда точно известно, что список небольшой или неважно, сколько времени уйдет на проверку.
Списки легко сцеплять друг с другом:
Если нужно оставить список х без изменений, то можно воспользоваться сложением списков:
Обычно к спискам добавляют по одному элементу за одну операцию:
Нередко бывает удобно распаковать список, если известно, сколько элементов в нем содержится:
Для отбрасываемого значения обычно используется символ подчеркивания:
Кортежи
Кортежи — это неизменяемые (или иммутабельные) двоюродные братья списков.
Практически все, что можно делать со списком, не внося в него изменения, можно делать и с кортежем. Вместо квадратных скобок кортеж оформляют круглымискобками, или вообще обходятся без них:
Кортежи обеспечивают удобный способ для возвращения из функций нескольких значений:
Кортежи (и списки) также используются во множественном присваивании:
Словари
Словарь или ассоциативный список — это еще одна основная структура данных.
В нем значения связаны с ключами, что позволяет быстро извлекать значение, соответствующее конкретному ключу:
Доступ к значению по ключу можно получить при помощи квадратных скобок:
Проверить наличие ключа можно при помощи оператора in:
Словари имеют метод get(), который при поиске отсутствующего ключа вместо вызова исключения возвращает значение по умолчанию:
Присваивание значения по ключу выполняется при помощи тех же квадратных скобок:
Словари часто используются в качестве простого способа представить структурные
данные:
Помимо поиска отдельных ключей можно обратиться ко всем сразу:
Ключи должны быть неизменяемыми; в частности, в качестве ключей нельзя использовать списки. Если нужен составной ключ, то лучше воспользоваться кортежем или же найти способ, как преобразовать ключ в строку.
Словарь defaultdict
Пусть в документе необходимо подсчитать слова. Очевидным решением задачи является создание словаря, в котором ключи — это слова, а значения — частотности слов (или количества вхождений слов в текст). Во время проверки слов в случае, если текущее слово уже есть в словаре, то его частотность увеличивается, а если отсутствует, то оно добавляется в словарь:
Кроме этого, можно воспользоваться nриемом под названием «лучше просить прощения, чем разрешения» и перехватывать ошибку при попытке обратиться к отсутствующему ключу:
Третий прием — использовать метод get(), который изящно выходит из ситуации с отсутствующими ключами:
Все перечисленные приемы немного громоздкие, и по этой причине целесообразно использовать словарь defaultdict (который еще называют словарем со: значением по умолчанию). Он похож на обычный словарь за исключением одной особенности — при попытке обратиться к ключу, которого в нем нет, он сперва добавляет для него значение, используя функцию без аргументов, которая предоставляется при его создании. Чтобы воспользоваться словарями defaultdict, их необходимо импортировать из модуля collections:
Кроме того, использование словарей defaultdict имеет практическую пользу во время работы со списками, словарями и даже с пользовательскими функциями:
Эти возможности понадобятся, когда словари будут использоваться для «сбора»
результатов по некоторому ключу и когда необходимо избежать повторяющихся
проверок на присутствие ключа в словаре.
Словарь Counter
Подкласс словарей counter трансформирует последовательность значений в похожий на словарь defaultdict(int) объект, где ключам поставлены в соответствие частотности или, выражаясь более точно, ключи отображаются (map) в частотности.
Он в основном будет применяться при создании гистограмм:
Его функционал позволяет достаточно легко решить задачу подсчета частотностей слов:
Словарь counter располагает методом most_common( ), который нередко бывает полезен:
Множества
Структура данных set или множество представляет собой совокупность неупорядоченных элементов без повторов:
Множества будут использоваться по двум причинам. Во-первых, операция in на множествах очень быстрая. Если необходимо проверить большую совокупность элементов на принадлежность некоторой последовательности, то структура данных set подходит для этого лучше, чем список:
Вторая причина — получение уникальных элементов в наборе данных:
Множества будут применяться намного реже словарей и списков.
Управляющие конструкции
Как и в большинстве других языков программирования, действия можно выполнять по условию, применяя оператор if:
Кроме того, можно воспользоваться однострочным трехместным оператором if-then-else, который будет иногда использоваться в дальнейшем:
В Python имеется цикл whlle:
Однако чаще будет использоваться цикл for совместно с оператором in:
Если требуется более сложная логика управления циклом, то можно воспользоваться операторами
В результате будет напечатано 0, 1, 2 и 4.
Истинность
Булевы переменные в Python работают так же, как и в большинстве других языков программирования лишь с одним исключением — они пишутся с заглавной буквы:
Для обозначения несуществующего значения применяется специальный объект None, который соответствует значению null в других языках:
В Python может использоваться любое значение там, где ожидается логический тип Boolean. Все следующие элементы имеют логическое значение False:
- False; .
- None;
- set() (множество):
- [] (пустой список);
- <> (пустой словарь);
Вот более простой способ сделать то же самое:
поскольку логический оператор and возвращает второе значение, в случае если первое истинное, и первое значение, в случае если оно ложное. Аналогичным образом, если х в следующем ниже выражении является либо числом, либо, возможно, None, то результат так или иначе будет числом:
Встроенная функция all языка Python берет список и возвращает True только тогда, когда каждый элемент списка истинен, а встроенная функция any возвращает тrue, когда истинен хотя бы один элемент:
Более 7 лет работы в IT-сфере. Системное администрирование, frontend разработка, написание скриптов на Python.
С помощью Python профессиональные разработчики и любители решают множество задач. В Netflix он применяется для трансляции видео, поддерживает обмен фотографиями в Instagram и помогает НАСА в освоении космоса.
Преимущества
Python – интерпретируемый язык. Он не преобразует сразу весь текст программы в машинный код, но годится для создания поразительных вещей. Это сделало Python популярным среди разработчиков и породило множество впечатляющих проектов в самых разных областях.
Научные вычисления и анализ данных
Данные играют решающую роль в современном мире – это ключ к пониманию людей и их вкусов путем сбора и анализа важнейших сведений.
Научные библиотеки
Благодаря обширной библиотечной базе, Python стал важным инструментом в различных исследованиях. На нем часто пишут приложения для обработки научных данных.
Некоторые из наиболее полезных пакетов Python для научных вычислений:
-
– библиотека, используемая учеными, аналитиками и инженерами, занимающимися научными и техническими вычислениями. Она содержит модули для решения задач оптимизации, линейной алгебры, интерполяции специальных функций, а также обработки сигналов и изображений. – это модуль для обработки и статистического анализа графиков. – библиотека Python для построения 2D-графиков, которая позволяет получать изображения в интерактивных кроссплатформенных средах. С ее помощью создают графики, гистограммы, спектры мощности, диаграммы ошибок и диаграммы разброса.
Python – первое, чему должны научиться специалисты по данным. Это обязательно для получения должности Data Scientist в исследовательских и технологических компаниях.
Netflix
Netflix использует Python для анализа данных на стороне сервера. На нем написан центральный шлюз оповещений, который обрабатывает предупреждения, а затем направляет их инженерам и разработчикам. Шлюз также подавляет повторяющиеся предупреждения и автоматически выполняет действия, вроде перезагрузки или завершения нестабильного процесса. Это позволяет освободить сотрудников от избыточных вызовов.
FreeCAD
FreeCAD – бесплатная программа для параметрического трехмерного компьютерного проектирования с поддержкой метода конечных элементов. Она предназначена для машиностроения, но расширяется до более широкого круга применений, включая архитектуру или электротехнику. Python используется в качестве языка сценариев внутри FreeCAD. Пользователи могут самостоятельно расширять с его помощью функции приложения.
Экран FreeCAD версии 0.19
Из консоли Python или пользовательских скриптов можно выполнять во FreeCAD довольно сложные операции :
- создавать новые объекты;
- изменять существующие;
- изменять трехмерное представление объектов;
- изменять интерфейс FreeCAD.
Машинное обучение
Вероятно, наиболее интересное практическое использование Python – задачи искусственного интеллекта и машинного обучения.
Python имеет обширную коллекцию библиотек для приложений машинного обучения. К ним относятся Scikit-learn, Keras, TensorFlow и т.д.
Skyscanner
Гигант туристической индустрии использует реализованный на Python алгоритм машинного обучения без учителя для оценки авиамаршрутов. Они сравнивают тысячи пунктов отправления и назначения, оценивая каждое из них по 30 различным критериям, чтобы определить потребности пассажиров. Результаты отображаются на панели управления , где можно выбрать любой город вылета и увидеть группы пунктов назначения с их характеристиками.
Панель управления Skyscanner
Это внедрение искусственного интеллекта помогает сервису предлагать пользователям направления, планировать бюджет, а также определять начальную цену для новых маршрутов.
AiCure
Это финансируемый Национальными институтами здравоохранения и венчурным капиталом медицинский стартап из Нью-Йорка, который объединил искусственный интеллект с мобильными технологиями. AiCure помогает пациентам своевременно принимать назначенные лекарства, используя распознавание лиц, действий и препаратов. Приложение может анализировать состояние пациента, чтобы определить, действует ли лечение.
Генеративный предварительно обученный трансформатор (GPT-2) – это искусственный интеллект с открытым исходным кодом, созданный компанией OpenAI. GPT-2 переводит и резюмирует текст, отвечает на вопросы и генерирует текст для вывода. Проще говоря, это нейросеть, которая умеет работать с естественным языком, полностью написанная на Python.
Веб-разработка
Поскольку для Python есть множество библиотек и специальных фреймворков, он особенно хорош для веб-программирования. В частности, возможности динамической разработки с Django сделали его исключительно полезным инструментом для создания веб-приложений. Фреймворк предлагает стандартные библиотеки, которые существенно упрощают труд программиста.
Google поддерживает Python почти с самого начала: «Python там, где мы можем, C ++, где должны». Это означает, что C ++ используется только там, где нужен императивный контроль памяти и требуется низкая задержка.
В 2016 году команда инженеров Instagram хвасталась, что они провели крупнейшее в мире развертывание фреймворка Django. Вероятно, это справедливо и сегодня. С тех пор компания потратила немало времени и ресурсов на поддержку Python.
Визуальные эффекты и gamedev
В Python доступен целый арсенал инструментов и библиотек для разработки игр и визуальных эффектов. С его помощью были созданы, например, Battlefield 2, World of Tanks и Civilization-IV.
Python также используется при создании программного обеспечения для обработки изображений и видео, вроде Inkscape, GIMP, Blender и Lightwave.
Blender
Blender – сложный инструмент для создания трехмерных графических моделей. Используя встроенный интерпретатор Python, в нем можно создавать 3D-игры. Blender поддерживает запись скриптов Python для скульптурных работ с помощью сетки, а также сценарии для создания пользовательских инструментов, прототипирования, игровой логики, импорта/экспорта из других форматов и автоматизации задач. Это позволяет интегрировать с приложением внешние механизмы рендеринга. Выражения Python также можно писать непосредственно в поля ввода чисел.
DeepFaceLab
DeepFaceLab может создавать поддельные изображения и видео, меняя возраст и лица. Чтобы сделать ролики более убедительными, DeepFaceLab позволяет изменить в них речь, хотя для этого требуется знание программного обеспечения для редактирования видео.
Разработчик утверждает, что более 95% фейковых видео в Интернете были созданы с помощью этого инструмента. Вы можете найти руководства по настройке и несколько наборов лиц, чтобы начать работу.
Заключение
Это далеко не полный список отраслей и примеров применения Python. Можно, например, вспомнить з наменитый BitTorrent, первая реализация которого была написана именно на Python, а также множество других проектов. Мы надеемся, что эта статья даст читателям некоторое представление о возможностях одного из самых популярных языков программирования. В его изучении всегда помогут статьи «Библиотеки программиста». Удачи!
На Python создают прикладные приложения, пишут тесты и бэкенд веб-приложений, автоматизируют задачи в системном администрировании, его используют в нейронных сетях и анализе больших данных. Язык можно изучить самостоятельно, но на это придется потратить немало времени. Если вы хотите быстро понять основы программирования на Python, обратите внимание на онлайн-курс «Библиотеки программиста». За 30 уроков (15 теоретических и 15 практических занятий) под руководством практикующих экспертов вы не только изучите основы синтаксиса, но и освоите две интегрированные среды разработки (PyCharm и Jupyter Notebook), работу со словарями, парсинг веб-страниц, создание ботов для Telegram и Instagram, тестирование кода и даже анализ данных. Чтобы процесс обучения стал более интересным и комфортным, студенты получат от нас обратную связь. Кураторы и преподаватели курса ответят на все вопросы по теме лекций и практических занятий.
Читайте также: