пишем код на python

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

Лучшие IDE и редакторы кода для Python

Писать на Python, используя IDLE или Python Shell, вполне удобно, если речь идёт о простых вещах, однако с ростом размеров проектов программирование превращается в мучение. С помощью IDE или даже хорошего редактора кода можно значительно упростить себе жизнь. Но вот вопрос — что выбрать?

В этой статье мы пройдёмся по основным инструментам, позволяющим писать на Python. Мы не выберем за вас лучший вариант, но рассмотрим «за» и «против» каждого и поможем сделать взвешенное решение.

Что такое IDE и редактор кода?

IDE (или интегрированная среда разработки) — это программа, предназначенная для разработки программного обеспечения. Как следует из названия, IDE объединяет несколько инструментов, специально предназначенных для разработки. Эти инструменты обычно включают редактор, предназначенный для работы с кодом (например, подсветка синтаксиса и автодополнение); инструменты сборки, выполнения и отладки; и определённую форму системы управления версиями.

Большинство IDE поддерживают множество языков программирования и имеют много функций, из-за чего могут быть большими, занимать много времени для загрузки и установки и требуют глубоких знаний для правильного использования.

13 сентября – 9 октября, Санкт-Петербург и онлайн, Беcплатно

С другой стороны, есть редакторы кода, которые представляют собой текстовый редактор с подсветкой синтаксиса и возможностями форматирования кода. Большинство хороших редакторов кода могут выполнять код и использовать отладчик, а лучшие даже могут взаимодействовать с системами управления версиями. По сравнению с IDE, хороший редактор кода, как правило, легковесней и быстрее, но зачастую ценой меньшей функциональности.

Требования для хорошей среды разработки

Итак, что нам нужно от среды разработки? Набор функций разных сред может отличаться, но есть набор базовых вещей, упрощающих программирование:

Разумеется, есть множество других функций, от которых вы бы не отказались, но приведённые выше — основные функции, которыми должна обладать хорошая среда разработки.

А теперь давайте взглянем на некоторые инструменты общего назначения, которые можно использовать для разработки на Python.

Редакторы и IDE с поддержкой Python

Eclipse + PyDev

Если вы близки с open-source сообществом, то вы наверняка слышали об Eclipse. Будучи доступным для Linux, Windows и OS X, Eclipse де-факто является open-source IDE для разработки на Java. Существует множество расширений и аддонов, которые делают Eclipse полезным для разного рода задач.

Одним из таких расширений является PyDev, предоставляющий интерактивную консоль Python и возможности для отладки и автодополнения кода. Установить его просто: запустите Eclipse, выберите Help → Eclipse Marketplace, затем найдите PyDev. Нажмите «Install» и при необходимости перезапустите Eclipse.

Преимущества: если у вас уже был установлен Eclipse, то установка PyDev пройдёт быстро и гладко. У опытного пользователя Eclipse не возникнет проблем с изучением этого расширения.

Недостатки: если вы только начинаете изучать Python или разработку в целом, Eclipse может стать непосильной ношей. Помните, мы говорили, что IDE большие и требуют больше опыта для полноценного использования? Всё это можно сказать об Eclipse.

Sublime Text

Sublime Text, написанный инженером из Google с мечтой о лучшем текстовом редакторе, является весьма популярным редактором кода. Доступный на всех платформах, Sublime Text имеет встроенную поддержку редактирования Python-кода, а также богатый набор расширений, называемых пакетами, которые расширяют возможности синтаксиса и редактирования.

Установить дополнительный Python-пакет может быть непросто — все пакеты Sublime Text написаны на Python, поэтому для установки пакетов сообщества зачастую может потребоваться выполнить Python-скрипт непосредственно в редакторе.

Преимущества:у Sublime Text большое количество поклонников. Как редактор кода, Sublime Text быстрый, лёгкий и имеет хорошую поддержку.

Недостатки: Sublime Text не является бесплатным, хотя вы можете использовать пробный период сколько угодно. Установка расширений может превратиться в тот ещё квест. Кроме того, в редакторе нет поддержки отладки и запуска кода.

Доступный на всех платформах Atom называют «хакабельным текстовым редактором 21 века». Atom написан с использованием Electron — фреймворка для создания кроссплатформенных приложений для десктопа средствами JavaScript, HTML и CSS — и имеет множество расширений. Поддержку Python можно также можно подключить с помощью расширения, которое можно установить прямо в Atom.

Преимущества: поддержка на всех платформах благодаря Electron. Atom лёгкий и быстро скачивается и загружается.

Недостатки: поддержка сборки и отладки не встроенная, а добавляется с помощью расширений. Поскольку Atom написан с помощью Electron, он всегда работает как JavaScript-процесс, а не как нативное приложение.

GNU Emacs

Задолго до войны iPhone с Android, до войны Linux с Windows, даже до войны PC с Mac была война редакторов с GNU Emacs в качестве одного из участников военных действий. Описываемый как «расширяемый, настраиваемый, самодокументированный текстовый редактор», GNU Emacs существует почти столь же долго, сколько и UNIX, и успел завоевать немало поклонников.

Доступный бесплатно на каждой платформе (в той или иной форме) GNU Emacs использует язык Lisp для кастомизации. Само собой, для Python тоже найдутся скрипты кастомизации.

Преимущества: вы знакомы с Emacs, вы используете Emacs, вы любите Emacs. Lisp — ваш второй язык, и вы знаете, что с ним вы способны на всё.

Недостатки: кастомизация подразумевает написание (или копипасту) Lisp-кода в различные скрипты. Если таковых не имеется, то вам, возможно, придётся изучить Lisp, чтобы со всем разобраться.

Vi / Vim

По другую сторону баррикад в войне редакторов находится VI/VIM. Доступный по умолчанию на почти каждой UNIX-системе и Mac OS X, VI завоевал не меньшее количество поклонников. VI и VIM — модальные редакторы, которые отделяют просмотр файла от его редактирования. VIM включает в себя всё, что есть в VI, плюс некоторые усовершенствования вроде доступности расширений. Для разного рода Python-задач можно воспользоваться VIMScripts.

Преимущества: вы знакомы с VI, вы используете VI, вы любите VI. VIMScripts вас не пугают, и вы знаете, как подчинить их своей воле.

Недостатки: как и в случае с Emacs, вам не очень удобно искать или писать скрипты для добавления возможности разработки под Python, и вы не имеете ни малейшего понятия, как вообще должен работать модальный редактор.

Visual Studio

Тип: IDE
Сайт: https://www.visualstudio.com/vs/
Python-расширение: Python Tools for Visual Studio, aka PTVS

Visual Studio — полнофункциональная IDE от Microsoft, которая во многом сопоставима с Eclipse. Доступная на Windows и Mac OS, Visual Studio представлена как в бесплатном (Community), так и в платном (Professional и Enterprise) вариантах. Visual Studio позволяет разрабатывать приложения для разных платформ и предоставляет свой собственный набор расширений.

Python Tools for Visual Studio (PTVS) позволяет писать на Python в Visual Studio и включает в себя Intellisense для Python, отладку и другие инструменты.

Преимущества: как и в случае с Eclipse, если у вас уже установлена Visual Studio для других задач, установка PTVS пройдёт без проблем.

Недостатки: как и в случае с Eclipse, Visual Studio будет многовато, если вам нужен только Python. Кроме того, если вы пользуетесь Linux, то вы в пролёте — Visual Studio для этой платформы нет.

Visual Studio Code

Visual Studio Code (не путать с Visual Studio) — полнофункциональный редактор кода, доступный на Windows, Linux и Mac OS X. VS Code является расширяемым open-source редактором, который можно настроить под любую задачу. Как и Atom, VS Code построен на Electron, поэтому у него есть те же преимущества и недостатки.

Добавить поддержку Python в VS Code проще простого — выполните поиск по запросу «Python» в Marketplace, нажмите «Install» и перезапустите редактор, если потребуется. VS Code автоматически определит интерпретатор Python и установленные библиотеки.

Преимущества: благодаря Electron, VS Code доступен на всех платформах с удивительно большой функциональностью. Кроме того, исходники можно найти в открытом доступе.

Недостатки: раз замешан Electron, значит VS Code не нативное приложение. Кроме того, некоторым людям религия не позволяет пользоваться продуктами Microsoft.

Редакторы и IDE, разработанные для Python

PyCharm

Одной из лучших полнофункциональных IDE, предназначенных именно для Python, является PyCharm. Существует как бесплатный open-source (Community), так и платный (Professional) варианты IDE. PyCharm доступен на Windows, Mac OS X и Linux.

PyCharm «из коробки» поддерживает разработку на Python напрямую — откройте новый файл и начинайте писать код. Вы можете запускать и отлаживать код прямо из PyCharm. Кроме того, в IDE есть поддержка проектов и системы управления версиями.

Преимущества: это среда разработки для Python с поддержкой всего и вся и хорошим коммьюнити. В ней «из коробки» можно редактировать, запускать и отлаживать Python-код.

Недостатки: PyCharm может медленно загружаться, а настройки по умолчанию, возможно, придётся подкорректировать для существующих проектов.

Spyder

Spyder — open-source IDE для Python, оптимизированная для data science. Spyder идёт в комплекте с менеджером пакетов Anaconda, поэтому вполне возможно, что он у вас уже установлен.

Что в Spyder интересно, так это то, что его целевой аудиторией являются data scientist’ы, использующие Python. Например, Spyder хорошо взаимодействует с такими библиотеками для data science, как SciPy, NumPy и Matplotlib.

Spyder обладает той функциональностью, которую вы можете ожидать от стандартной IDE, вроде редактора кода с подсветкой синтаксиса, автодополнения кода и даже встроенного обозревателя документации.

Отличительной особенностью Spyder является наличие проводника переменных. Он позволяет просмотреть значения переменных в форме таблицы прямо внутри IDE. Также хорошо работает интеграция с IPython/Jupyter.

Про Spyder можно сказать, что он более «приземлённый», чем другие IDE. Его можно рассматривать как инструмент для определённой цели, а не как основную среду разработки. Что в нём хорошо, так это, что он бесплатный, open-source и доступный на Windows, macOS и Linux.

Преимущества: вы data scientist, который пользуется Anaconda.

Недостатки: более опытные разработчики на Python могут найти Spyder недостаточно функциональным для повседневной работы и сделают свой выбор в пользу более функциональной IDE или редактора.

Thonny

Thonny называют IDE для новичков. Написанный и поддерживаемый Институтом информатики Тартуского университета в Эстонии, Thonny доступен на всех основных платформах.

По умолчанию Tonny устанавливается с версией Python, идущей в комплекте, поэтому вам не понадобится устанавливать ещё что-нибудь. Продвинутым пользователям, возможно, придётся изменить эту настройку, чтобы IDE нашла и использовала уже установленные библиотеки.

Преимущества: вы начинающий Python-программист и вам нужна IDE, с которой можно сразу идти в бой.

Недостатки: продвинутым пользователям будет недостаточно функциональности, а встроенный интерпретатор они заменят. Кроме того, учитывая новизну IDE, могут возникнуть проблемы, решения которых на данный момент нет.

Так что из этого выбрать?

Решать только вам, но вот пара рекомендаций:

Интересуетесь ещё и вебом? Тогда загляните в нашу аналогичную подборку IDE для веб-разработки.

Хинт для программистов: если зарегистрируетесь на соревнования Huawei Cup, то бесплатно получите доступ к онлайн-школе для участников. Можно прокачаться по разным навыкам и выиграть призы в самом соревновании.

Перейти к регистрации

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

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

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