как написать код на python

С чего начать программирование на Python

Python это мощный и высокоуровневый объектно-ориентированный язык программирования, созданный Гвидо ван Россумом. Отличается простым в использовании синтаксисом, что делает его идеальным языком для тех, кто решил впервые научиться программированию.

Перед вами подробное руководство по началу работы с Python, в котором также найдете ответы на вопросы о том, почему нужно изучить его и как его учить. Однако, если вы знаете другие языки программирования и хотите максимально быстро начать работу с Python, посмотрите уроки Python для начинающих.

Что такое программирование на Python?

Перед началом познакомиться с самим языком.
Python — язык общего назначения. Имеет приложения разных направлений: веб-разработки (например, Django и Bottle ), научных и математических вычислений ( Orange, SymPy, NumPy ) для настольных графических пользовательских интерфейсов ( Pygame, Panda3D ).

Синтаксис языка простой, а длина кода относительно короткая. Работать на Python приятно, потому что он позволяет решать задачу, а не фокусироваться на сложном синтаксисе.

История Python

Python старый язык, созданный Гвидо Ван Россумом. Разработка началась в конце 1980-х., и в феврале 1991 года вышла первая версия.

Зачем создан Python?
В конце 1980-ых, Гвидо Ван Россум работал над группой операционных систем Amoeba. Он хотел использовать интерпретируемый язык, такой как ABC (у ABC простой и доступный в понимании синтаксис), который мог бы получить доступ к системным вызовам Amoeba. Поэтому он решил создать масштабируемый язык. Это привело к созданию нового языка, у которого позже появилось название Python.

Почему выбрали Python
Нет. Он не назван в честь опасной змеи. Россум был фанатом комедийного сериала в конце 70-х. Название “Python” было взято из этого же сериала “Monty Python’s Flying Circus” (Летающий цирк Монти Пайтона).

Дата выпуска версий языка

Версия	Дата выпуска
Python 1.0 (первый стандартный выпуск) Python 1.6 (последняя выпущенная версия)	Январь 1994 Сентябрь 5, 2000
Python 2.0 (представлены списки) Python 2.7 (последняя выпущенная версия)	Октябрь 16, 2000 Июль 3, 2010
Python 3.0 (Сделан акцент на удаление дублирующих конструкций и модулей). Python 3.10 (Последняя обновленная версия)	Апрель 4, 2021 настоящее время

Особенности программирования на Python

Приложения на Python

Сайты, такие как Mozilla, Reddit, Instagram и PBS написаны на Python.

Научные и цифровые вычисления
У Python много библиотек для научных и математических вычислений. Есть библиотеки, такие как: SciPy и NumPy которые используются для общих вычислений. И специальные библиотеки, такие как: EarthPy для науки о Земле, AstroPy для астрономии и так далее.

Также, язык часто используется в машинном обучении, анализе и сборе данных.

Создание прототипов программного обеспечения
Python медленный, в сравнении с компилированными языками, такими как C++ и Java. Это не очень практичный выбор, если ресурсы ограничены и при этом нужна максимальная эффективность.

Тем не менее, Python — прекрасный язык для создания прототипов. Используйте Pygame (библиотека для создания игр), чтобы создать для начала прототип игры. Если прототип понравился, используйте язык C++ для создания реальной игры.

Простой язык для изучения программирования
Python используется для обучения программированию детей и новичков.

Это хороший язык с множеством функций и возможностей. Тем не менее это один из самых простых языков для изучения из-за простого в использовании синтаксиса.

4 причины выбрать Python в качестве первого языка

Первая программа на Python

Часто программа, которая называется “Hello, World!” используется для демонстрации языка программирования новичкам. “Hello, World!” это простая программа, которая выводит “Hello, World!”

Программа сложения двух чисел

Как работает эта программа?

Строка 1: # Сложите два числа
Строка, начинающаяся с # в программировании на Python — комментарий.
Комментарии используются для описания цели строки кода. Это поможет вам, так же как и другим программистам понять смысл кода. Они игнорируются компиляторами и интерпретаторами.

Строка 2: num1 = 3
Здесь, num1 — переменная. Вы можете сохранять значение в переменной. В этом случае, 3 сохраняется в переменной.

Строка 5: print(sum)
Функция print() выводит результат на экран. В нашем случае, она выводит на экран 8.

Важные вещи, о которых следует помнить.

Для представления инструкции в Python, используется новая строка (enter). Использование “;” в конце утверждения не требуется (в отличии C/C++, JavaScript, PHP ).

Вместо фигурных скобок < >, используются отступы (4 пробела) для перехода на новый блок.

Научитесь самостоятельно программировать на Python

Изучите Python с помощью PythonRU.com

PythonRu предлагает уроки и примеры, которые помогут в обучении программированию с нуля.

Наши материалы предназначены для начинающих программистов, которые владеют базовыми знаниями о программировании в целом. В каждом учебном пособии описаны примеры и подробное объяснение.

Также рекомендуем посмотреть наши примеры кода. Как только вы поймете как работает библиотека, попробуйте написать что-то новое. Это лучший способ научиться программированию.

Рекомендуемые книги

Если вы настроены серьезно обучаться программированию, следует обзавестись хорошей книгой.

Чтение книги по программированию требует много терпения и времени. Но вы получите общую картину концепций программирования в книге, которую, возможно, не найдете в другом месте.

Обложка	Описание
	Изучаем Python купить и скачать Третье издание «Изучаем Python» – это учебник, написанный доступным языком, рассчитанный на индивидуальную скорость обучения. В книге представлены основные типы объектов в языке Python, порядок их создания и работы с ними, а также функции как основной процедурный элемент языка.
	Программирование на Python 3 купить и скачать Автор начинает с описания ключевых элементов Python, знание которых необходимо в качестве базовых понятий. Затем обсуждаются более сложные темы, поданные так, чтобы читатель мог постепенно наращивать свой опыт: распределение вычислительной нагрузки между несколькими процессами и потоками, использование сложных типов данных, управляющих структур и функций, создание приложений для работы с базами данных SQL и с файлами DBM.
	Python и анализ данных купить и скачать Книгу можно рассматривать как современное практическое введение в разработку научных приложений на Python, ориентированных на обработку данных. Описаны те части языка Python и библиотеки для него, которые необходимы для эффективного решения широкого круга аналитических задач: интерактивная оболочка IPython, библиотеки NumPy и pandas, библиотека для визуализации данных matplotlib и др.
	Python для детей и родителей купить и скачать Научите своих детей программировать уже сейчас с помощью этой книги! В книге представлен язык Python, один из самых популярных и простых. Вы найдете здесь много упражнений – полезных, интересных и забавных, поэтому ваш ребенок не заскучает. Материал написан доступно и просто, поэтому ему не составит труда освоить азы программирования.

Python — потрясающий язык. Синтаксис настолько прост, и длина кода настолько коротка, что делает его понятным и легким в написании.

Если вы только начинаете программировать, Python— отличный выбор. Вы будете удивлены тому, сколько задач решает Python как только изучите его основы.

Легко упустить из виду факт, что Python — мощный язык. Хорош для обучения программированию. Воплотите свою идею, создайте игру или начните с Data Science, Python поможет во всем, чтобы вы не затеяли.

Источник

Путеводитель по Python. Пишем великолепный код

Kenneth Reitz на PyCon в Австралии (2012)

Структурируйте свой проект

Под структурой мы подразумеваем решения, которые Вы приняли в отношении того, как Ваш проект сможет достичь поставленных целей. Мы должны рассмотреть как лучше использовать функциональные особенности языка Python, чтобы писать чистый и эффективный код. С практической точки зрения, понятие «структура» означает создание (написание) чистого когда в котором, логика и зависимости так же ясны как организация файлов и папок в файловой системе.

Какие функции должны быть перемещены в какие модули? Как пойдет поток данных через проект? Какие особенности и функции могут быть сгруппированы вместе и изолированы? Отвечая на подобные вопросы, Вы можете начать планировать как будет выглядеть готовый продукт.

В данном разделе мы внимательнее посмотрим на систему модулей и импортов в Python, т.к. они являются центральным элементом в обеспечении структурирования Вашего проекта. Затем, мы обсудим различные точки зрения о том, как построить код, который может быть расширен и надежно протестирован.

Структура решает

Благодаря тому, что импорты и модули обрабатываются в Python, сравнительно просто структурировать проект написанный на этом языке. Слово «просто», в данном контексте означает, что Вы не будете создавать лишних ограничений, и то, что модель импортируемого модуля легко понять. Таким образом, Вам остается сконцентрироваться на чисто архитектурной задаче, а именно трудиться над созданием различных частей Вашего проекта и их взаимодействии.

Модули

Модули в Python являются одним из основных слоев абстракции которые доступны, и, вероятно, являются наиболее нативными для языка. Уровни абстракции позволяют разделить код на части обрабатывающие соответствующие данные и содержащие какой-либо функционал.

Чтобы придерживаться стиля руководства, старайтесь давать модулям короткие имена, содержащие только буквы нижнего регистра и уверяться, что Вы не используете специальные символы, такие как точка (.) или знак вопроса (?). Так как имя файла подобное my.spam.py, Вы должны избегать. Именование таким образом будет мешать Python искать модули.

В данном примере Python ожидает найти » spam.py » в папке по имени » my «, которой не существует. Существует пример того, как точечная нотация должна быть использована в документах Python.

Помимо некоторых ограничений именования, ничего больше не требуется файлу чтобы стать Python-модулем, но механизм импорта необходимо понимать для того, чтобы использовать эту концепцию должным образом и избежать некоторых проблем.

После того, как module.py будет найден, интерпретатор Python выполнит модуль в изолированной области видимости. Любое объявление верхнего уровня в файле module.py будет выполнено, включая вложенные импорты, если таковые имеются. Объявления функций и классов сохранятся в словарь модуля.

Затем переменные модуля, функции и классы будут доступны для вызова через пространство имен модуля — центральное понятие в программировании, которое особенно мощно и полезно в языке Python.

Во многих языках, файл включается напрямую используя препроцессор чтобы найти весь код в файле и «скопировать» его в код вызывающего модуля. Это отличается от поведения языка Python, в котором подключаемый код изолирован в области видимости своего модуля, что означает, что Вы можете не беспокоиться о том, что включение кода может иметь нежелательные последствия, например, переопределение существующих функций с тем же именем.

Использование from module import func это способ точно указать функцию, которую вы хотите импортировать и поместить в глобальную область видимости. А так же это менее вредно для кода нежели » import * «, т.к. тут ясно видно что импортируется в глобальную область видимости, преимущество более простой записи import module заключается в экономии нажатий клавиш.

Источник

Python с абсолютного нуля. Учимся кодить без скучных книжек

Содержание статьи

От редакции

Не­дав­но мы про­води­ли опрос о том, какой курс по Python был бы инте­рес­нее читате­лям. Две пер­вые строч­ки с боль­шим отры­вом в нем заняли вари­анты «для хакера» и «Python с нуля». Узнав о таком положе­нии дел, мы немед­ленно заказа­ли статью о том, как начать прог­рамми­ровать на Python. Если она будет иметь успех, то может прев­ратить­ся в целую серию. Отли­чие нашего под­хода — в том, что мы объ­ясня­ем все живым язы­ком и даем нес­кучные при­меры. В общем, обу­чение в фир­менном сти­ле «Хакера»!

И, пос­коль­ку это экспе­римент, статья дос­тупна без плат­ной под­писки.

Ес­ли у тебя на ком­пе есть сов­ремен­ный дис­три­бутив Linux, то в него уже вхо­дит Python 3, а писать пер­вые прог­раммы будет удоб­но в IDLE — прос­том редак­торе кода, который при­лага­ется к Python. В Ubuntu, что­бы уста­новить его, набери в кон­соли

В Windows при уста­нов­ке Python обя­затель­но отметь на пер­вом экра­не уста­нов­щика галоч­ку Add to Path, что­бы мож­но было запус­кать python3 из коман­дной стро­ки в любом удоб­ном мес­те.

За­пус­тив IDLE, зай­ди в Options → Configure IDLE, перей­ди на вклад­ку General и пос­тавь галоч­ку на пун­кте Open Edit Window, наж­ми ОK и переза­пус­ти IDLE. Теперь мож­но писать прог­раммы, сох­ранять их и запус­кать кла­вишей F5. Ну что, пог­нали?

Переменные

А если изна­чаль­но неиз­вес­тно, какие чис­ла надо скла­дывать? Тог­да приш­лось бы спер­ва поп­росить юзе­ра ввес­ти их в кон­соли и нажать Enter. Давай так и сде­лаем:

Внут­ри ско­бочек у input ты пишешь пояс­нение для юзе­ра, что кон­крет­но его про­сят ввес­ти. Но вот беда, по умол­чанию все, что вво­дит­ся через input, счи­тает­ся не чис­лом, а стро­кой, поэто­му, преж­де чем скла­дывать количес­тво лит­ров пива, нуж­но сна­чала пре­обра­зовать вве­ден­ные стро­ки в чис­ла с помощью фун­кции int().

Во­обще, типов перемен­ных мно­го, но суть ты уло­вил — что­бы про­изво­дить с перемен­ными какие‑то дей­ствия, нуж­но их сна­чала при­вес­ти к одно­му типу — к стро­ково­му, или к чис­ловому, или еще к какому‑нибудь. Если с этим не замора­чивать­ся, Python сло­жит не чис­ла, а стро­ки и вве­ден­ные 2 и 3 лит­ра пива в сум­ме дадут не 5, а целых 23. Хорошо бы так было в реаль­нос­ти!

Вот еще при­мер­чик, рас­счи­тыва­ющий, сколь­ко тебе еще пить пиво, исхо­дя из сред­ней про­дол­житель­нос­ти жиз­ни в Рос­сии:

Условия

В осно­ве любой прог­раммы лежат усло­вия. В зависи­мос­ти от того, выпол­няют­ся они или не выпол­няют­ся, прог­рамма может пой­ти по одно­му или дру­гому пути. Пред­ставь, ты едешь на машине и смот­ришь на часы: если уже есть десять вечера, то повора­чива­ешь домой, если нет, то мож­но заехать в гос­ти. Точ­но так же работа­ет и прог­рамма: про­веря­ет какое‑то зна­чение и сво­рачи­вает туда или сюда и выпол­няет соот­ветс­тву­ющий кусочек кода.

Бло­ки кода в Python отде­лают­ся отсту­пами. Отступ на самом деле может быть любым, нап­ример некото­рые пред­почита­ют исполь­зовать вмес­то четырех про­белов кла­вишу Tab. Глав­ное — не сме­шивать в одной прог­рамме отсту­пы раз­ного типа. Если уж начал исполь­зовать четыре про­бела, то исполь­зуй по всей прог­рамме, а то Python будет на тебя ругать­ся и уни­жать.

Еще один важ­ный момент здесь — это знак равенс­тва в усло­вии. Он пишет­ся как двой­ное «рав­но» ( == ) и этим отли­чает­ся от прис­воения — оди­нар­ного «рав­но».

Фун­кция lower(), преж­де чем срав­нивать усло­вие, дела­ет все бук­вы в стро­ке малень­кими, потому что глу­пый юзер может ввес­ти сло­во YES с горящим Caps Lock, и это надо пре­дус­мотреть заранее.

На самом деле lower( ) — не прос­то фун­кция, а метод клас­са string (стро­ка). Имен­но поэто­му он вызыва­ется через точ­ку пос­ле перемен­ной, которая содер­жит стро­ку. О клас­сах и методах мы погово­рим как‑нибудь в дру­гой раз, а пока прос­то запом­ни, что некото­рые фун­кции вызыва­ются таким обра­зом.

Источник

Начинаем программировать на Python

Рассказываем, зачем учить Python и как это поможет при работе в Data Science. Идём пошагово: от установки дистрибутива до первых практических опытов.

Статья подготовлена на основе нашего вебинара с Валентином Пановским.

В бэкграунде — программирование, французский язык, академическое рисование, капоэйра. Сейчас учит финский. Любит путешествия и Балтийское море.

Python — высокоуровневый язык программирования, названный так в честь британского комедийного телешоу «Летающий цирк Монти Пайтона».

Зачем учить Python, где и кому он нужен

Почему именно Python? Причин много:

Data Science, или наука о данных, сочетает в себе математику, статистику, IT и знания о бизнесе. Python фактически стал отраслевым стандартом в Data Science: чаще всего разработка ведётся именно на нём. Специалисты в этой области занимаются анализом данных и работают над их визуализацией. Data Science сейчас быстро развивается, поэтому разработчики нужны компаниям всё чаще.

Особенности Python

Плюсы:

Минусы:

Важная особенность: в Python не указывается тип переменных. Это даёт большую гибкость, потому что в одну переменную можно записать сначала int (целое число), а потом float (число с плавающей точкой) или str (строка, текст), и тип поменяется сам. За эту гибкость, к сожалению, приходится расплачиваться скоростью.

По Python много мануалов как на английском, так и на русском языке. Однако знание английского вам сильно поможет: во-первых, большинство команд переводится с английского буквально (если вы знаете язык, вам не придётся их зубрить), а во-вторых, подсказки к командам и описания ошибок выводятся тоже на английском.

Начало работы в Python

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

Источник

Пишем на Питоне сразу хорошо

Сегодня я сниму костюм аниматора и вместо развлечений расскажу вам немного за питон.

Я довольно посредственный программист, но иногда мне удаётся усыпить чью-нибудь бдительность, и меня считают сеньором. И вот как-то так получилось, что я стал делать много код ревью. Просматривая файл за файлом, я вдруг увидел, что люди и проекты меняются, а вот моменты, к которым я, зануда такая, придираюсь, остаются теми же. Поэтому я решил собрать самые частые паттерны в эту сумбурную статью и надеюсь, что они помогут вам писать более чистый и эффективный питон-код.

Early quit

Это точно на первом месте, потому что везде, у всех я это вижу:

Мы могли бы поменять условия местами:

Это легче читается, так как случай not a мы уже рассмотрели и выкинули из головы в самом начале. Но если присмотреться, то else вообще не нужен:

Вот синтетический пример для какого-то парсинга:

Функция полностью «линейна», и в момент собственно парсинга данных я ничего не должен держать в голове и знаю наверняка, что всё хорошо, данные есть, ошибок нет.

One-line assignment

Поговорим о присваивании переменных. Часто я вижу такое:

не факт, что вы не забыли рассмотреть ещё какой-то случай

можно банально опечататься при копи-пасте (если вы копируете случаи и заменяете значения), и в разных случаях присвоить одно и то же значение

Какой же выход? Старайтесь определять переменные один раз. В идеале любое объявление переменной должно выглядеть так:

И не более того. Я намеренно пишу «в идеале», потому что не всегда это возможно сделать, а где-то от этого страдает читаемость кода, так что нужно делать с умом.

В случае выше я бы заменил код на

Definition close to usage

Ещё один способ разгрузить память программиста. Часто вижу такое:

С этой проблемой и борется этот паттерн: мы определяем переменные наиболее близко к тому месту, где мы их будем использовать. Как только вы хотите создать переменную, спросите себя: «нужна ли эта переменная в следующем сниппете кода»? Если нет, то, возможно, её следует определить позднее. Таким образом при анализе кода вы сможете бросить взгляд на соседние строчки кода и понять, откуда взялись эти переменные и что в них.

В примере выше мы просто двигаем fields именно туда, где они используются, и даже можем заинлайнить их прям в for :

Too many indents

Питон хорош тем, что в нём есть отступы. Отступы хороши тем, что они показывают вам уровень вложенности вашей логики. Чем больше отступов, тем сложнее логика, и, соответственно, голове сложнее парсить код и держать текущий стек условий.

Частным случаем этого являются двойные, тройные и т.д. циклы, вроде

Такие штуки часто можно упростить при помощи itertools и функций, например

Dangerous loops

Поэтому просто что-нибудь, что кончается:

Решается в каждом случае индивидуально, но можно, например, исключить какие-то случаи из обработки, где это применимо:

Copy-paste more than twice

Interconnected lines of code

Type hints

Тут всё просто: всегда используйте type hints. Когда вы пишете код, вам весело и приятно, но когда ваш код читают (а может это будете и вы сами через год), очень тяжело понять, что это за аргументы у функции и какого они типа. В этом плане type hints хотя бы немного помогут.

Quick «in» check

Вот это прям всем, всегда. Итак: всегда пишите код сразу для миллиона объектов, даже если у вас их сейчас два.

Загружаете файлы в облачное хранилище? Делайте в несколько потоков, как будто вам надо загрузить миллион файлов.

Пишете SQL запрос? Делайте джойны, как будто у вас миллион записей в каждой таблице.

Пишете view для Джанго? Пишите его так, как будто его будут вызывать миллионы пользователей.

Пишете код для загрузки данных? Пишите так, как будто будете загружать миллионы строк.

Concurrency safety

Однажды ваш код запустят не в вашем любимом терминале, а в потоках. Или в процессах. На разных машинах. Что случится, когда вы будете обрабатывать одновременно одни и те же данные? Делать одни и те же запросы к внешним API? Обращаться к одним и тем же файлам на диске?

Возможно, ничего. Возможно, ничего хорошего.

Asserts everywhere

Ожидаете определённые данные с внешнего сервиса? Ставьте ассерт:

Написали код, который сами не понимаете? Ставьте ассерт:

К чему всё это

Источник