Раз вы открыли эту статью, значит, настал тот момент, когда вы хотите быть не читателем и посетителем сайта, а его создателем. Если вы новичок в сфере IT, то будет интересно узнать, какой язык программирования следует выбрать в качестве первого и почему.

В нашей статье мы расскажем, как выучить Python, почему Python так популярен среди начинающих программистов, историю его возникновения и развития. Мы также поделимся секретами изучения и развенчаем мифы о сложности его "покорения".

Python: что это такое

Этой технологии еще далеко до бальзаковского возраста, ей нет и 30-ти. Отправной точкой считается 1991 год. Python появился благодаря стараниям голландского программиста Гвидо Ван Россума, который занимался разработкой языка для начинающих под названием ABC. Однажды ему пришла мысль: "А почему бы не создать такую среду, которую можно было бы расширить?".

Так и родился простой, но мощный язык, который может все. Это громкое заявление подтверждается тем, что Питон позволяет работать со многими типами программирования: от объектно-ориентированного (ООП) до динамического.

Еще одно подтверждение его всемогущества - специально разработанная философия "Дзен Питон", которая обеспечивает максимально понятную и рабочую схему. Вот, например, один из принципов: «Должен существовать один и, желательно, только один очевидный способ сделать это».

Это заповеди "Дзен Питона", при переводе которых становится понятно, что эта технология создавалась людьми для людей Все ассоциируют название Python с известным пресмыкающимся, но автор не настолько любил больших змей. В названии этой технологии Гвидо Ван Россум делает отсылку к своему любимому шоу - Монти Пайтон. Но в народе прижилась "пресмыкающаяся" ассоциация.

Python: почему стоит изучать

Первое , что хотелось бы уточнить, пайтон для начинающих не является чем-то недосягаемым и сложным. Уже через неделю плотного ознакомления можно создать простую программку, которая будет функционировать не хуже, чем многоуровневые приложения.

Второе - его простота. Пайтон гораздо проще, чем все остальные языки программирования. Проще Python только Паскаль. Но несмотря на простоту, это очень мощный язык, который подходит для разработки:

• десктопных приложений;
• веб-приложений;
• пакетов системного администрирования;
• встроенных систем;
• прикладного ПО (BitTorrent, Blender и другие );
• игр (Civilization Ι∨, World of Tanks, Battlefield 2 );
• научных исследований и библиотек для научных сотрудников.

Кроме того, Яндекс, Google, Mail.ru, Instagram, IBM, Dropbox, Pinterest, Facebook используют Пайтон в качестве основного языка программирования. Список таких компаний-гигантов лишь подтверждает востребованность этого языка.

Кстати! Не хватает времени на учебу, потому что надо кодить? Даем 10% скидки на

Третье - это его мощность. В арсенале Python находится около 20 мощных библиотек, которые дают возможность работать с любой сферой. Хотите написать драйвер для операционной системы или программу для графического редактора? А может вам необходимо наладить работу с многими данными? Python может все и даже больше.

Четвертое - возможности и расширяемость. Если умело использовать фреймворки, то работа на Пайтон будет сродни походу в парк развлечений: позитив, адреналин и экстаз. Например, при использовании framework Django, можно написать полноценный сайт на Python, а если применить Kiwi, то можно создать мобильное приложение.

Расширяемость подтверждается тем, что Пайтон поможет создать среду, которая подойдет любой профессии. Физикам будет интересна библиотека QuTiP, которая создает имитацию динамики квантовых систем. Для биолога будет полезна библиотека PlyCluster и так далее.

Изучение Python: с чего начать

Чтобы выучить Питон с нуля, не нужно быть семи пядей во лбу. Достаточно вашего желания, мотивации и упорства.

Обучение можно начать с официального сайта , на котором размещена документация (она вся на английском, но вы справитесь), литература и прочие "плюшки". Почему-то все забывают о существовании такого источника информации, как сайт, и продолжают метаться по интернету в поисках подходящих книг.

К слову о подходящих книгах. Здесь можно выделить творение Г. Россума, Ф. Л. Дж. Дрейка и Д. С. Откидача "Язык программирования Python" . Просто, доступно, понятно. Описано все, что нужно знать об этой технологии и ее синтаксисе.

Качественным и годным контентом для новичка можно назвать книгу Марка Лутца "Изучаем Python". Настоятельно рекомендуем использовать ее в качестве настольной.

Бесплатные курсы, которые заслуживают внимания и времени, - codeacademy.com . Спойлер: нужен английский!

В качестве шпаргалки можно использовать ресурс pythonworld.ru . Полное собрание сочинений - все, что касается Пайтон в одном месте.

А дальше, скачивайте Python на свой компьютер и тренируйтесь! А чтобы на тренировки хватало времени, пользуйтесь студенческим сервисом , где опытные специалисты решат за вас другие важные задачи.

Python 3 - это современный язык, на котором просто и приятно писать программы.

Для печати значений в Питоне есть функция print(). Внутри круглых скобок через запятую мы пишем то, что хотим вывести. Вот программа, которая делает несколько вычислений:

Print(5 + 10) print(3 * 7, (17 - 2) * 8) print(2 ** 16) # две звёздочки означают возведение в степень print(37 / 3) # один слэш - это деление с ответом-дробью print(37 // 3) # два слэша считают частное от деления нацело # это как операция div в других языках print(37 % 3) # процент считает остаток от деления нацело # это как операция mod в других языках

Для ввода данных в программу мы используем функцию input() . Она считывает одну строку.

Вот программа, которая считывает имя пользователя и приветствует его:

Пётр print("Как вас зовут?") name = input() # считываем строку и кладём её в переменную name print("Здравствуйте, " + name + "!")

Мы будем писать программы, которые считывают данные, перерабатывают их и выводят какой-то результат. При запуске на компьютере такие программы считывают данные, которые пользователь вводит с клавиатуры, а результат выводят на экран.

Попробуем написать программу, которая считывает два числа и выводит их сумму. Для этого считаем два числа и сохраним их в переменные a и b , пользуясь оператором присваивания = . Слева от оператора присваивания в программах на Питоне ставится имя переменной - например, строка из латинских букв. Справа от оператора присваивания ставится любое выражение. Имя станет указывать на результат вычисления выражения. Проиграйте эту программу и посмотрите на результаты её работы:

5 7 a = input() b = input() s = a + b print(s)

Мы видим, что программа выводит 57 , хотя в реальной жизни 5 + 7 будет 12 . Это произошло потому, что Питон в третьей строчке «сложил» две строки, а не два числа. В Питоне две строки складываются так: к первой строке приписывается вторая.

Обратите внимание, что в визуализаторе содержимое переменных a и b заключено в кавычки. Это означает, что в a и b лежат строки, а не числа.

В Питоне все данные называются объектами. Число 2 представляется объектом «число 2», строка "hello" – это объект «строка "hello" ».

Каждый объект относится к какому-то типу. Строки хранятся в объектах типа str , целые числа хранятся в объектах типа int , дробные числа (вещественные числа) - в объектах типа float . Тип объекта определяет, какие действия можно делать с объектами этого типа. Например, если в переменных first и second лежат объекты типа int , то их можно перемножить, а если в них лежат объекты типа str , то их перемножить нельзя:

First = 5 second = 7 print(first * second) first = "5" second = "7" print(first * second)

Чтобы преобразовать строку из цифр в целое число, воспользуемся функцией int() . Например, int("23") вернет число 23 .

Вот пример правильной программы, которая считывает два числа и выводит их сумму:

5 7 a = int(input()) b = int(input()) s = a + b print(s)

Введение

В связи с наблюдаемым в настоящее время стремительным развитием персональной вычислительной техники, происходит постепенное изменение требований, предъявляемых к языкам программирования. Все большую роль начинают играть интерпретируемые языки, поскольку возрастающая мощь персональных компьютеров начинает обеспечивать достаточную скорость выполнения интерпретируемых программ. А единственным существенным преимуществом компилируемых языков программирования является создаваемый ими высокоскоростной код. Когда скорость выполнения программы не является критичной величиной, наиболее правильным выбором будет интерпретируемый язык, как более простой и гибкий инструмент программирования.

В связи с этим, определенный интерес представляет рассмотрение сравнительно нового языка программирования Python (пайтон), который был создан его автором Гвидо ван Россумом (Guido van Rossum) в начале 90-х годов.

Общие сведения о Python. Достоинства и недостатки

Python является интерпретируемым, изначально объектно-ориентированным языком программирования. Он чрезвычайно прост и содержит небольшое число ключевых слов, вместе с тем очень гибок и выразителен. Это язык более высокого уровня нежели Pascal, C++ и, естественно C, что достигается, в основном, за счет встроенных высокоуровневых структур данных (списки, словари, тьюплы).

Достоинства языка.
Несомненным достоинством является то, что интерпретатор Python реализован практически на всех платформах и операционных системах. Первым таким языком был C, однако его типы данных на разных машинах могли занимать разное количество памяти и это служило некоторым препятствием при написании действительно переносимой программы. Python же таким недостатком не обладает.

Следующая немаловажная черта - расширяемость языка, этому придается большое значение и, как пишет сам автор, язык был задуман именно как расширяемый. Это означает, что имеется возможность совершенствования языка всеми всеми заинтересованными программистами. Интерпретатор написан на С и исходный код доступен для любых манипуляций. В случае необходимости, можно вставить его в свою программу и использовать как встроенную оболочку. Или же, написав на C свои дополнения к Python и скомпилировав программу, получить "расширенный" интерпретатор с новыми возможностями.

Следующее достоинство - наличие большого числа подключаемых к программе модулей, обеспечивающих различные дополнительные возможности. Такие модули пишутся на С и на самом Python и могут быть разработаны всеми достаточно квалифицированными программистами. В качестве примера можно привести следующие модули:

• Numerical Python - расширенные математические возможности, такие как манипуляции с целыми векторами и матрицами;
• Tkinter - построение приложений с использованием графического пользовательского интерфейса (GUI) на основе широко распространенного на X-Windows Tk-интерфейса;
• OpenGL - использование обширной библиотеки графического моделирования двух- и трехмерных объектов Open Graphics Library фирмы Silicon Graphics Inc. Данный стандарт поддерживается, в том числе, в таких распространенных операционных системах как Microsoft Windows 95 OSR 2, 98 и Windows NT 4.0.

Недостатки языка.
Единственным недостатком, замеченным автором, является сравнительно невысокая скорость выполнения Python-программы, что обусловлено ее интерпретируемостью. Однако, на наш взгляд, это с лихвой окупается достоинствами языка при написании программ не очень критичных к скорости выполнения.

Обзор особенностей

1. Python, в отличие от многих языков (Pascal, C++, Java, и т.д.), не требует описания переменных. Они создаются в месте их инициализации, т.е. при первом присваивании переменной какого-либо значения. Значит, тип переменной определяется типом присваиваемого значения. В этом отношении Python напоминает Basic.
Тип переменной не является неизменным. Любое присваивание для нее корректно и это приводит лишь к тому, что типом переменной становится тип нового присваиваемого значения.

2. В таких языках как Pascal, C, C++ организация списков представляла некоторые трудности. Для их реализации приходилось хорошо изучать принципы работы с указателями и динамической памятью. И даже имея хорошую квалификацию, программист, каждый раз заново реализуя механизмы создания, работы и уничтожения списков, мог легко допустить трудноуловимые ошибки. Ввиду этого были созданы некоторые средства для работы со списками. Например, в Delphi Pascal имеется класс TList, реализующий списки; для С++ разработана библиотека STL (Standard Template Library), содержащая такие структуры как векторы, списки, множества, словари, стеки и очереди. Однако, такие средства имеются не во всех языках и их реализациях.

Одной из отличительных черт Python является наличие таких встроенных в сам язык структур как тьюплы (tuple), списки (list) и словари (dictionary), которые иногда называют картами (map). Рассмотрим их поподробней.

1. Тьюпл . Он чем-то напоминает массив: состоит из элементов и имеет строго определенную длину. Элементами могут быть любые значения - простые константы или объекты. В отличие от массива, элементы тьюпла не обязательно однородны. А тем, что отличает тьюпл от списка (list) является то, что тьюпл не может быть изменен, т.е. мы не можем i-тому элементу тьюпла присвоить что-то новое и не можем добавлять новые элементы. Таким образом, тьюпл можно назвать списком-константой. Синтаксически тьюпл задается путем перечисления через запятую всех элементов, и все это заключено в круглые скобки:

(1, 2, 5, 8)
(3.14, ‘ string ’, -4)
Все элементы индексируются с нуля. Для получения i-го элемента необходимо указать имя тьюпла затем индекс i в квадратных скобках. Пример:
t = (0, 1, 2, 3, 4)
print t, t[-1], t[-3]
Результат : 0 4 2
Таким образом, тьюпл можно было назвать вектором-константой, если бы его элементы всегда были однородными.
2. Список . Хорошим, частным примером списка может служить строка (string) языка Turbo Pascal. Элементами строки являются одиночные символы, ее длина не фиксирована, имеется возможность удалять элементы или, напротив, вставлять их в любом месте строки. Элементами же списка могут быть произвольные объекты не обязательно одного и того же типа. Чтобы создать список, достаточно перечислить его элементы через запятую, заключив все это в квадратные скобки:


[‘string’, (0,1,8), ]
В отличие от тьюпла, списки можно модифицировать по своему желанию. Доступ к элементам осуществляется также как и в тьюплах. Пример:
l = ]
print l, l, l[-2], l[-1]
Результат : 1 s (2,8) 0
3. Словарь . Напоминает тип запись (record) в Pascal или структуры (structure) в С. Однако, вместо схемы "поле записи"-"значение" здесь применяется "ключ"-"значение". Словарь представляет собой набор пар "ключ"-"значение". Здесь "ключ" - константа любого типа (но преимущественно применяются строки), он служит для именования (индексирования) некоторого соответствующего ему значения (которое можно менять).

Словарь создается путем перечисления его элементов (пар "ключ"-"значение", разделенных двоеточием), через запятую и заключения всего этого в фигурные скобки. Для получения доступа к некоторому значению необходимо, после имени словаря, в квадратных скобках записать соответствующий ключ. Пример:
d = {"a": 1, "b": 3, 5: 3.14, "name": "John"}
d["b"] = d
print d["a"], d["b"], d, d["name"]
Результат : 1 3.14 3.14 John
Для добавления новой пары "ключ"-"значение" достаточно присвоить элементу с новым ключом соответствующее значение:
d["new"] = "new value"
print d
Результат : {"a":1, "b":3, 5:3.14, "name":"John", "new":"new value"}

3. Python в отличие от Pascal, C, C++ не поддерживает работу с указателями, динамической памятью и адресную арифметику. В этом он похож на Java. Как известно, указатели служат источником трудноуловимых ошибок и работа с ними относится больше к программированию на низком уровне. Для обеспечения большей надежности и простоты они небыли включены в Python.

4. Одним из особенностей Python является то, как происходит присваивание одной переменной другой, т.е. когда по обе стороны от оператора "= " стоят переменные.

Следуя Тимоти Бадду (), будем называть семантикой указателей случай, когда присваивание приводит лишь к присваиванию ссылки (указателя), т.е. новая переменная становится лишь другим именем, обозначающим тот же участок памяти, что и старая переменная. При этом изменение значения, обозначаемого новой переменной, приведет к изменению значения старой, т.к. они, фактически, означают одно и то же.

Когда же присваивание приводит к созданию нового объекта (здесь объект - в смысле участка памяти для хранения значения какого-либо типа) и копированию в него содержимого присваиваемой переменной, этот случай назовем семантикой копирования . Таким образом, если при копировании действует семантика копирования, то переменные по обе стороны от знака "=" будут означать два независимых объекта с одинаковым содержанием. И здесь последующее изменение одной переменной никак не скажется на другой.

Присваивание в Python происходит следующим образом: если присваеваемый объект является экземпляром таких типов как числа или строки, то действует семантика копирования, если же в правой части стоит экземпляр класса, список, словарь или тьюпл, то действует семантика указателей. Пример:
a = 2; b = a; b = 3
print " семантика копирования: a=", a, "b=", b
a = ; b = a; b = 3
print " семантика указателей: a=", a, "b=", b
Результат :
семантика копирования: a= 2 b= 3
семантика указателей: a= b=

Для тех из вас, кто хочет знать в чем тут дело, я приведу другой взгляд на присваивание в Python. Если в таких языках как Basic, Pascal, C/C++ мы имели дело с переменными-"емкостями", и хранимыми в них константами (числовыми, символьными, строковыми - не суть важно), а операция присваивания означала "занесение" константы в присваиваемую переменную, то в Python мы уже должны работать с переменными-"именами" и именуемыми ими объектами. (Замечаете некоторую аналогию с языком Prolog?) Что же такое объект в Python? Это все то, чему можно дать имя: числа, строки, списки, словари, экземпляры классов (которые в Object Pascal и называются объектами), сами классы (!), функции, модули и т.д. Так вот, при присваивании переменной некоторого объекта, переменная становится его "именем", причем таких "имен" объект может иметь сколько угодно и все они никак не зависят друг от друга.

Теперь, объекты делятся на модифицируемые (мутируемые) и неизменные. Мутируемые - те, которые могут изменить свое "внутреннее содержание", например, списки, словари, экземпляры классов. А неизменные - такие как числа, тьюплы, строки (да, строки тоже; можно переменной присвоить новую строку, полученную из старой, но саму старую строку модифицировать не получится).

Так вот, если мы пишем a = ; b = a; b = 3 , Python это интерпретирует так:

дать объекту "список " имя a ;

дать этому объекту еще одно имя - b ;

модифицировать нулевой элемент объекта.

Вот и получилась "псевдо" семантика указателей.

И последнее, что стоит сказать насчет этого: хотя нет возможности изменения структуры тьюпла, но содержащиеся в нем мутируемые компоненты по-прежнему доступны для модификации:

T = (1, 2, , "string") t = 6 # так нельзя del t # тоже ошибка t = 0 # допустимо, теперь третья компонента - список t = "S" # ошибка: строки не мутируемы

5. Весьма оригинальным является то, как в Python группируются операторы. В Pascal для этого служат операторные скобки begin-end , в C, C++, Java - фигурные скобки {}, в Basic применяются закрывающие окончания конструкций языка (NEXT, WEND, END IF, END SUB).
В языке Python все гораздо проще: выделение блока операторов осуществляется путем сдвига выделяемой группы на один или более пробелов или символов табуляции вправо относительно заголовка конструкции к которой и будет относиться данный блок. Например:

if x > 0: print ‘ x > 0 ’ x = x - 8 else: print ‘ x <= 0 ’ x = 0 Тем самым, хороший стиль записи программ, к которому призывают преподаватели языков Pascal, C++, Java и т.д., здесь приобретается с самого начала, поскольку, по-другому просто не получится.

Описание языка. Управляющие конструкции

Обработка исключительных ситуаций

try: <оператор1> [ except [<исключение> [, <переменная>] ]: <оператор2>] [ else <оператор3>]	Выполняется <оператор1>, если при этом возникла исключительная ситуация <исключение>, то выполняется <оператор2>. Если <исключение> имеет значение, то оно присваивается <переменной>. В случае успешного завершения <оператора1>, выполняется <оператор3>.
try: <оператор1> finally: <оператор2>	Выполняется <оператор1>. Если не возникло исключений, то выполняется <оператор2>. Иначе выполняется <оператор2> и немедленно инициируется исключительная ситуация.
raise <исключение> [<значение>]	Инициирует исключительную ситуацию <исключение> с параметром <значение>.

Исключения - это просто строки (string). Пример:

My_ex = ‘bad index’ try: if bad: raise my_ex, bad except my_ex, value: print ‘ Error ’, value

Объявление функций

Объявление классов

Class cMyClass: def __init__(self, val): self.value = val # def printVal (self): print ‘ value = ’, self.value # # end cMyClass obj = cMyClass (3.14) obj.printVal () obj.value = " string now " obj.printVal () Результат:
value = 3.14
value = string now

Операторы для всех типов последовательностей (списки, тьюплы, строки)

Операторы для списков (list)

s[i] = x	i-тый элемент s заменяется на x.
s = t	часть элементов s от i до j-1 заменяется на t (t может быть также списком).
del s	удаляет часть s (также как и s = ).
s.append (x)	добавляет элемент x к концу s.
s.count (x)	возвращает количество элементов s равных x.
s.index (x)	возвращает наименьший i, такой, что s[i]==x.
s.insert (i,j)	часть s, начиная с i-го элемента, сдвигается вправо, и s[i] присваивается x.
s.remove (x)	то же, что и del s[ s.index(x) ] - удаляет первый элемент s, равный x.
s.reverse ()	записывает строку в обратном порядке
s.sort ()	сортирует список по возрастанию.

Операторы для словарей (dictionary)

Файловые объекты

Создаются встроенной функцией open() (ее описание смотрите ниже). Например: f = open (‘mydan.dat’,‘r’) .
Методы:

Другие элементы языка и встроенные функции

=	присваивание.
print [ < c1 > [, < c2 >]* [, ] ]	выводит значения < c1 >, < c2 > в стандартный вывод. Ставит пробел между аргументами. Если запятая в конце перечня аргументов отсутствует, то осуществляет переход на новую строку.
abs (x)	возвращает абсолютное значение x.
apply (f, <аргументы>)	вызывает функцию (или метод) f с < аргументами >.
chr (i)	возвращает односимвольную строку с ASCII кодом i.
cmp (x, y)	возвращает отрицательное, ноль, или положительное значение, если, соответственно, x <, ==, или > чем y.
divmod (a, b)	возвращает тьюпл (a/b, a%b), где a/b - это a div b (целая часть результата деления), a%b - это a mod b (остаток от деления).
eval (s)	возвращает объект, заданный в s как строка (string). S может содержать любую структуру языка. S также может быть кодовым объектом, например: x = 1 ; incr_x = eval ("x+1") .
float (x)	возвращает вещественное значение равное числу x.
hex (x)	возвращает строку, содержащую шестнадцатеричное представление числа x.
input (<строка>)	выводит <строку>, считывает и возвращает значение со стандартного ввода.
int (x)	возвращает целое значение числа x.
len (s)	возвращает длину (количество элементов) объекта.
long (x)	возвращает значение типа длинного целого числа x.
max (s) , min (s)	возвращают наибольший и наименьший из элементов последовательности s (т.е. s - строка, список или тьюпл).
oct (x)	возвращает строку, содержащую представление числа x.
open (<имя файла>, <режим>=‘r’)	возвращает файловый объект, открытый для чтения. <режим> = ‘w’ - открытие для записи.
ord (c)	возвращает ASCII код символа (строки длины 1) c.
pow (x, y)	возвращает значение x в степени y.
range (<начало>, <конец>, <шаг>)	возвращает список целых чисел, больших либо равных <начало> и меньших чем <конец>, сгенерированных с заданным <шагом>.
raw_input ( [ <текст> ] )	выводит <текст> на стандартный вывод и считывает строку (string) со стандартного ввода.
round (x, n=0)	возвращает вещественное x, округленное до n-го разряда после запятой.
str (<объект>)	возвращает строковое представление <объекта>.
type (<объект>)	возвращает тип объекта. Например: if type(x) == type(‘’): print ‘ это строка ’
xrange (<начало>, <конец>, <шаг>)	аналогичен range, но лишь имитирует список, не создавая его. Используется в цикле for.

Cпециальные функции для работы со списками

filter (<функция>, <список>)	возвращает список из тех элементов <спиcка>, для которых <функция> принимает значение "истина".
map (<функция>, <список>)	применяет <функцию> к каждому элементу <списка> и возвращает список результатов.
reduce (f, <список>, [, <начальное значение> ] )	возвращает значение полученное "редуцированием" <списка> функцией f. Это значит, что имеется некая внутренняя переменная p, которая инициализируется <начальным значением>, затем, для каждого элемента <списка>, вызывается функция f с двумя параметрами: p и элементом <списка>. Возвращаемый f результат присваивается p. После перебора всего <списка> reduce возвращает p. С помощью данной функции можно, к примеру, вычислить сумму элементов списка: def func (red, el): return red+el sum = reduce (func, , 0) # теперь sum == 15
lambda [<список параметров>] : <выражение>	"анонимная" функция, не имеющая своего имени и записываемая в месте своего вызова. Принимает параметры, заданные в <списке параметров>, и возвращает значение <выражения>. Используется для filter, reduce, map. Например: >>>print filter (lambda x: x>3, ) >>>print map (lambda x: x*2, ) >>>p=reduce (lambda r, x: r*x, , 1) >>>print p 24

Импортирование модулей

Стандартный модуль math

Переменные: pi , e .
Функции (аналогичны функциям языка C):

acos(x)	cosh(x)	ldexp(x,y)	sqrt(x)
asin(x)	exp(x)	log(x)	tan(x)
atan(x)	fabs(x)	sinh(x)	frexp(x)
atan2(x,y)	floor(x)	pow(x,y)	modf(x)
ceil(x)	fmod(x,y)	sin(x)
cos(x)	log10(x)	tanh(x)

Модуль string

Функции:

Заключение

Благодаря простоте и гибкости языка Python, его можно рекомендовать пользователям (математикам, физикам, экономистам и т.д.) не являющимся программистами, но использующими вычислительную технику и программирование в своей работе.
Программы на Python разрабатываются в среднем в полтора-два (а порой и в два-три) раза быстрее нежели на компилируемых языках (С, С++, Pascal). Поэтому, язык может представлять не малый интерес и для профессиональных программистов, разрабатывающих приложения, не критичные к скорости выполнения, а также программы, использующие сложные структуры данных. В частности, Python хорошо зарекомендовал себя при разработке программ работы с графами, генерации деревьев.

Литература

1. Бадд Т. Объектно-ориентированное программирование. - СПб.: Питер, 1997.
2. Guido van Rossum . Python Tutorial. (www.python.org)
3. Chris Hoffman . A Python Quick Reference. (www.python.org)
4. Guido van Rossum . Python Library Reference. (www.python.org)
5. Guido van Rossum . Python Reference Manual. (www.python.org)
6. Гвидо ван Россум . Семинар по программированию на Python. (http://sultan.da.ru)

В этой подборке мы собрали самые полезные книги о языке программирования Python, которые помогут в изучении как начинающим, так и опытным программистам.
Здесь вы найдете материалы для создания приложений, а также учебные пособия, которые помогут вам ознакомиться с инструментарием, освоить базы данных и повысить свои профессиональные навыки.

Разделы:

Для начинающих

Пособие представляет собой отличное и признанное во всем мире введение в язык Python. Она быстро научит вас писать эффективный высококачественный код. Подойдёт как начинающим программистам, так и тем, у кого уже есть опыт использования других языков. Помимо теории в книге есть тесты, упражнения и полезные иллюстрации - всё, что нужно для изучения Python 2 и 3. Кроме того, вы познакомитесь с некоторыми продвинутыми фичами языка, которые освоены еще не многими специалистами.

Python является мультипарадигменным кроссплатформенным языком программирования, который в последнее время стал особенно популярен на Западе и в таких крупных компаниях, как Google, Apple и Microsoft. Благодаря своему минималистичному синтаксису и мощному ядру он является одним из наиболее производительных и хорошо читаемых ЯП в мире.

Прочитав эту книгу, вы быстро и в увлекательной форме изучите основы языка, затем перейдете к обработке исключений, веб-разработке, работе с SQL, обработке данных и Google App Engine. Также вы узнаете, как писать приложения под Android и многое другое о силе, которую дарует вам Python.

Еще одна признанная книга по Python, в которой вы найдёте 52 специально подобранных упражнения для изучения языка. Разобрав их, вы поймёте, как устроен язык, как правильно писать программы и как исправлять свои собственные ошибки. Рассматриваются следующие темы:

• Установка окружения;
• Организация кода;
• Базовая математика;
• Переменные;
• Строки и текст;
• Взаимодействие с пользователями;
• Работа с файлами;
• Циклы и логика;
• Структуры данных;
• Разработка программ;
• Наследование и композиция;
• Модули, классы и объекты;
• Пакеты;
• Отладка;
• Автоматизация тестирования;
• Разработка игр;
• Веб-разработка.

Эта книга предназначена для начинающих изучать программирование. В ней используется весьма стандартный подход к обучению, но нестандартный язык 🙂 Стоит отметить, что это скорее книга об основах программирования, чем о Python.

Книга «Программирование на Python для начинающих» - отличный вариант для старта. Она является подробным руководством, написанным специально для новичков, желающих освоить данный язык. Познакомившись с основами, вы перейдете к объектно-ориентированному программированию и созданию CGI-сценариев для обработки данных веб-форм, научитесь создавать графические приложения с оконным интерфейсом и распространять их на другие устройства.

С помощью данного учебника вы сможете пройти все ступени от установки интерпретатора до запуска и отладки полноценных приложений.

«Python Crash Course» - это емкое повествование о языке Python. В первой половине книги вы познакомитесь с основными понятиями языка, такими как списки, словари, классы и циклы, и научитесь писать чистый и хорошо читаемый код. Кроме того, вы узнаете, как тестировать свои программы. Во второй половине книги вам будет предложено применить знания на практике, написав 3 проекта: аркадную игру наподобие Space Invaders, приложение для визуализации данных и простое веб-приложение.

Это очень удобная карманная шпаргалка, созданная для Python 3.4 и 2.7. В ней вы найдёте самую необходимую информацию по различным аспектам языка. Затронутые темы:

• Встроенные типы объектов;
• Выражения и синтаксис создания и обработки объектов;
• Функции и модули;
• ООП (у нас есть отдельная );
• Встроенные функции, исключения и атрибуты;
• Методы перегрузки операторов;
• Популярные модули и расширения;
• Опции командной строки и инструменты для разработки;
• Подсказки;
• Python SQL Database API.

Книга для изучения Python с кучей практических примеров.

Практические примеры можно почерпнуть и в нашей рубрике . Например, читайте наше по самостоятельной реализации функции zip.

Цель данной книги - познакомить читателя с популярными инструментами и принятыми в open source сообществе различными рекомендациями по написанию кода. Основы языка Python в этой книге не рассматриваются, ведь она совсем не про это.

Первая часть книги содержит описание различных текстовых редакторов и сред разработки, которые можно использовать для написания Python-программ, а также множества видов интерпретаторов для различных систем. Во второй части книги рассказывается о принятом в сообществе, работающем с открытым исходным кодом, стиле написания кода. Третья часть книги содержит краткий обзор множества библиотек для Python, которые используются в большинстве open source проектов.

Главное отличие данной книги от всех других пособий для начинающих изучать Python в том, что параллельно с изучением теоретического материала читатель знакомится с реализацией проектов различных игр. Таким образом будущий программист сможет лучше понять, как те или иные возможности языка используются в реальных проектах.

В книге рассматриваются основы как языка Python, так и программирования в целом. Отличная книга для первого знакомства с этим языком.

Для продвинутых

Если вы хотите перейти на Python 3 или правильно обновить старый код, написанный на Python 2, то эта книга для вас. А еще для вас - по переводу проекта с Python 2 на Python 3 без боли.

В книге вы найдёте много практических примеров на Python 3.3, каждый из которых подробно разобран. Рассматриваются следующие темы:

• • Структуры данных и алгоритмы;
  • Строки и текст;
  • Числа, даты и время;
  • Итераторы и генераторы;
  • Файлы и операции чтения / записи;
  • Кодирование и обработка данных;
  • Функции;
  • Классы и объекты;
  • Метапрограммирование;
  • Модули и пакеты;
  • Веб-программирование;
  • Конкурентность;
  • Системное администрирование;
  • Тестирование и отладка;
  • Си-расширения.

В ходе чтения этой книги вы разработаете веб-приложение, параллельно изучив практические преимущества разработки через тестирование. Вы разберёте такие темы, как интеграция баз данных, JS-инструменты для автоматизации, NoSQL, веб-сокеты и асинхронное программирование.

В книге подробно рассматривается Python 3: типы данных, операторы, условия, циклы, регулярные выражения, функции, инструменты объектно-ориентированного программирования, работа с файлами и каталогами, часто используемые модули стандартной библиотеки. Кроме того, в книге также уделено внимание базе данных SQLite, интерфейсу доступа к базе и способам получения данных из Интернета.

Вторая часть книги целиком посвящена библиотеке PyQt 5, позволяющей создавать приложения с графическим интерфейсом на языке Python. Здесь рассмотрены средства для обработки сигналов и событий, управления свойствами окна, разработки многопоточных приложений, описаны основные компоненты (кнопки, текстовые поля, списки, таблицы, меню, панели инструментов и др.), варианты их размещения внутри окна, инструменты для работы с базами данных, мультимедиа, печати документов и экспорта их в формате Adobe PDF.

Может, ваши программы на Pyhton и работают, но они могут работать быстрее. Это практическое руководство поможет вам лучше понять устройство языка, и вы научитесь находить в коде узкие места и повышать скорость работы программ, работающих с большими объёмами данных.

Как понятно из названия, цель данной книги - дать наиболее полное понятие фреймворку для разработки веб-приложений Django. Из-за того, что книга была выпущена на русском языке в далеком 2010 году, в ней рассматривается устаревшая версия фреймворка, Django 1.1. Но все равно книга рекомендуется к прочтению, поскольку в ней можно почерпнуть основы Django. А хороших книг по этому фреймворку на русском языке, кроме этой, практически нет.

Авторы Адриан Головатый и Джейкоб Каплан-Мосс подробно рассматривают компоненты фреймворка. В книге достаточно много материала по разработке интернет-ресурсов на Django – от основ до таких специальных тем, как генерация PDF и RSS, безопасность, кэширование и интернационализация. Перед прочтением книги рекомендуется освоить базовые понятия веб-разработки.

Разработка игр

«Making Games with Python & Pygame» - это книга, которая посвящена библиотеке для разработки игр Pygame. В каждой главе даются полный исходный код новой игры и подробные объяснения использованных принципов разработки

Книга «Invent Your Own Computer Games with Python» научит вас программировать на Python на примере разработки игр. В поздних игр рассматривается создание двумерных игр при помощи библиотеки Pygame. Вы научитесь:

• использовать циклы, переменные и логические выражения;
• использовать такие структуры данных, как списки, словари и кортежи;
• отлаживать программы и искать ошибки;
• писать простой ИИ для игр;
• создавать простую графику и анимации для ваших игр.

Анализ данных и машинное обучение

Прокачайте свои навыки, поработав со структурами данных и алгоритмами в новом ключе - научном. Изучите примеры сложных систем с понятными объяснениями. В книге предлагается:

• изучить такие понятия, как массивы NumPy, методы SciPy, обработка сигналов, быстрые преобразования Фурье и хеш-таблицы;
• познакомиться с абстрактными моделями сложных физических систем, фракталами и машинами Тьюринга;
• исследовать научные законы и теории;
• разобрать примеры сложных задач.

В данной книге язык Python рассматривается как инструмент для решения задач, требующих вычислений с обработкой больших объемов данных. Цель данной книги - научить читателя применять стек инструментов исследования данных языка Python для эффективного хранения, манипуляции и понимания данных.

Каждая глава книги посвящена определенной библиотеке для работы с большими данными. В первой главе рассматривается IPython и Jupyter, во второй - NumPy, в третьей - Pandas. Четвертая глава содержит материал о Matplotlib, пятая - о Scikit-Learn.

«Python for Data Analysis» повествует о всевозможных способах обработки данных. Книга является отличным вводным материалом в области научных вычислений. Вот с чем вы познакомитесь:

• интерактивная оболочка IPython;
• библиотека для численных расчётов NumPy:
• библиотека для анализа данных pandas;
• библиотека для пострения графиков matplotlib.

Вы также научитесь измерять данные на временных промежутках и решать аналитические задачи во многих сферах науки.

В этой книге предлагается изучить различные методы анализа данных при помощи Python. Вот чему вы научитесь после прочтения:

• управлять данными;
• решать задачи науки о данных;
• создавать высококлассные визуализации;
• применять линейные регрессии для оценки связей между переменными;
• создавать рекомендательные системы;
• обрабатывать большие данные.

Это пособие понятным языком объясняет принципы обработки естественных языков. Вы научитесь писать программы, способные обрабатывать большие наборы неструктурированных текстов, получите доступ к обширным наборам данных и познакомитесь с основными алгоритмами.

Прочее

Если вы когда-нибудь часами переименовывали файлы или обновляли сотни ячеек таблицы, то знаете, как это выматывает. Хотите научиться автоматизировать такие процессы? В книге «Automate the Boring Stuff with Python» рассказывается о том, как создавать программы, которые будут решать различные рутинные задачи за минуты. После прочтения вы научитесь автоматизировать следующие процессы:

• поиск заданного текста в файлах;
• создание, обновление, перемещение и переименование файлов и папок;
• поиск и скачивание данных в Сети;
• обновление и форматирование данных в Excel-таблицах;
• разделение, слияние и шифрование PDF-файлов;
• рассылка писем и уведомлений;
• заполнение онлайн-форм.

Отличная книга с минимальным порогом вхождения. Рассказывает больше о биологии, нежели о языке, но всем работающим в этой сфере она точно пригодится. Снабжена большим количеством разобранных примеров различной сложности.

В этой книге рассказывается об основах программирования системы Raspberry Pi. Автор уже составил для вас множество скриптов, а также предоставил доходчивое и подробное руководство по созданию своих. Помимо обычных упражнений вам предлагается реализовать три проекта: игру «Виселица», LED-часы и программно управляемого робота.

«Hacking Secret Ciphers with Python» не только рассказывает об истории существующих шифров, но и учит создавать собственные программы для шифрования и взлома шифров. Отличная книга для изучения основ криптографии.

Делитесь полезными книгами по Python в комментариях!

Будучи удачно спроектированным языком программирования Python прекрасно подходит для решения реальных задач из разряда тех, которые разработчикам приходится решать ежедневно. Он используется в самом широком спектре применений - и как инструмент управления другими программными компонентами, и для реализации самостоятельных программ. Фактически круг ролей, которые может играть Python как многоцелевой язык программирования, практически не ограничен: он может использоваться для реализации

всего, что угодно, - от веб-сайтов и игровых программ до управления роботами и космическими кораблями.

Однако сферу использования Python в настоящее время можно разбить на несколько широких категорий. Следующие несколько разделов описывают наиболее типичные области применения Python в наши дни, а также инструментальные средства, используемые в каждой из областей. У нас не будет возможности заняться исследованием инструментов, упоминаемых здесь. Если какие-то из них заинтересуют вас, обращайтесь на веб-сайт проекта Python за более

Системное программирование

Встроенные в Python интерфейсы доступа к службам операционных систем делают его идеальным инструментом для создания переносимых программ и утилит системного администрирования (иногда они называются инструментами командной оболочки). Программы на языке Python могут отыскивать файлы и каталоги, запускать другие программы, производить параллельные вычисления с использованием нескольких процессов и потоков и делать

многое другое.

Стандартная библиотека Python полностью отвечает требованиям стандартов POSIX и поддерживает все типичные инструменты операционных систем: переменные окружения, файлы, сокеты, каналы, процессы, многопоточную модель выполнения, поиск по шаблону с использованием регулярных выражений, аргументы командной строки, стандартные интерфейсы доступа к потокам данных, запуск команд оболочки, дополнение имен файлов и многое

Кроме того, системные интерфейсы в языке Python созданы переносимыми, например сценарий копирования дерева каталогов не требует внесения изменений, в какой бы операционной системе он ни использовался. Система Stackless Python, используемая компанией EVE Online, также предлагает улучшенные решения, применяемые для параллельной обработки данных.

Графический интерфейс

Простота Python и высокая скорость разработки делают его отличным средством разработки графического интерфейса. В состав Python входит стандартный объектно-ориентированный интерфейс к Tk GUI API, который называется tkinter(B Python 2.6 он называется Tkinter)t позволяющий программам на языке Python реализовать переносимый графический интерфейс с внешним видом, присущим операционной системе. Графические интерфейсы на базе Python/

tkinter без изменений могут использоваться в MS Windows, X Window (в one-рационных системах UNIX и Linux) и Mac OS (как в классической версии, так и в OS X). Свободно распространяемый пакет расширения PMW содержит дополнительные визуальные компоненты для набора tkinter. Кроме того, существует прикладной интерфейс wxPython GUI API, основанный на библиотеке C++, который предлагает альтернативный набор инструментальных средств построения переносимых графических интерфейсов на языке Python.

Инструменты высокого уровня, такие как PythonCard и Dabot построены на основе таких API, как wxPython и tkinter. При выборе соответствующей библиотеки вы также сможете использовать другие инструменты создания графического интерфейса, такие как Qt (с помощью PyQt), GTK (с помощью PyGtk), MFC (с помощью PyWin32), .NET (с помощью IronPython), Swing (с помощью Jython - реализации языка Python на Java, которая описывается в главе 2, или JPype). Для разработки приложений с веб-интерфейсом или не предъявляющих высоких требований к интерфейсу можно использовать Jython, веб-фреймворки на языке Python и CGI-сценарии, которые описываются в следующем разделе и обеспечивают дополнительные возможности по созданию пользовательского интерфейса.

Веб-сценарии

Интерпретатор Python поставляется вместе со стандартными интернет-модулями, которые позволяют программам выполнять разнообразные сетевые операции как в режиме клиента, так и в режиме сервера. Сценарии могут производить взаимодействия через сокеты, извлекать информацию из форм, отправленных серверным CGI-сценариям; передавать файлы по протоколу FTP; обрабатывать файлы XML; передавать, принимать, создавать и производить разбор

писем электронной почты; загружать веб-страницы с указанных адресов URL; производить разбор разметки HTML и XML полученных веб-страниц; производить взаимодействия по протоколам XML-RPC, SOAP и Telnet и многое другое.

Библиотеки, входящие в состав Python, делают реализацию подобных задач удивительно простым делом.

Кроме того, существует огромная коллекция сторонних инструментов для создания сетевых программ на языке Python, которые можно найти в Интернете. Например, система HTMLGen позволяет создавать HTML-страницы на основе описаний классов Python. Пакет mod_python предназначен для запуска сценариев на языке Python под управлением веб-сервера Apache и поддерживает шаблоны механизма Python Server Pages. Система Jython обеспечивает

бесшовную интеграцию Python/Java и поддерживает серверные апплеты, которые выполняются на стороне клиента.

Помимо этого для Python существуют полноценные пакеты веб-разработки, такие как Django, TurboGears, web2py, Pylons, Zope и WebWare, поддерживающие возможность быстрого создания полнофункциональных высококачественных веб-сайтов на языке Python. Многие из них включают такие возможности, как объектно-реляционные отображения, архитектура Модель/Представление/Контроллер (Model/View/Controller), создание сценариев, выполняющихся на стороне сервера, поддержка шаблонов и технологии AJAX, предоставляя

законченные и надежные решения для разработки веб-приложений.

Интеграция компонентов

Возможность интеграции программных компонентов в единое приложение с помощью Python уже обсуждалась выше, когда мы говорили о Python как о языке управления. Возможность Python расширяться и встраиваться в

системы на языке С и C++ делает его удобным и гибким языком для описания поведения других систем и компонентов. Например, интеграция с библиотекой на языке С позволяет Python проверять наличие и запускать библиотечные компоненты, а встраивание Python в программные продукты позволяет производить настройку программных продуктов без необходимости пересобирать эти продукты или поставлять их с исходными текстами.

Такие инструменты, как Swing и SIP, автоматически генерирующие программный код, могут автоматизировать действия по связыванию скомпилированных компонентов в Python для последующего их использования в сценариях, а система Cython позволяет программистам смешивать программный код на Python и С. Такие огромные платформы на Python, как поддержка СОМ

в MS Windows, Jython - реализация на языке Java, IronPython - реализация на базе.NET и разнообразные реализации CORBA, предоставляют альтернативные способы организации взаимодействий с программными компонентами. Например, в операционной системе Windows сценарии на языке Python могут использовать платформы управления такими приложениями, как MS Word и Excel.

Приложения баз данных

В языке Python имеются интерфейсы доступа ко всем основным реляционным базам данных - Sybase, Oracle, Informix, ODBC, MySQL, PostgreSQL, SQLite и многим другим. В мире Python существует также переносимый прикладной программный интерфейс баз данных, предназначенный для доступа к базам данных SQL из сценариев на языке Python, который унифицирует доступ к различным базам данных. Например, при использовании переносимого API сценарий, предназначенный для работы со свободной базой данных MySQL, практически без изменений сможет работать с другими системами баз данных (такими как Oracle). Все, что потребуется сделать для этого, - заменить используемый низкоуровневый интерфейс.

Стандартный модуль pickle реализует простую систему хранения объектов, что позволяет программам сохранять и восстанавливать объекты Python в файлах или в специализированных объектах. В Сети можно также найти систему, созданную сторонними разработчиками, которая называется ZODB.

Она представляет собой полностью объектно-ориентированную базу данных

для использования в сценариях на языке Python. Существуют также

инструменты, такие как SQLObject и SQLAlchemy, которые отображают

реляционные таблицы в модель классов языка Python. Начиная с версии Python 2.5,

стандартной частью Python стала база данных SQLite.

Быстрое создание прототипов

В программах на языке Python компоненты, написанные на Python и на С, выглядят одинаково. Благодаря этому можно сначала создавать прототипы систем на языке Python, а затем переносить выбранные компоненты на компили-рующие языки, такие как С и C++. В отличие от ряда других инструментов разработки прототипов, язык Python не требует, чтобы система была полностью переписана, как только прототип будет отлажен. Части системы, которые не требуют такой эффективности выполнения, какую обеспечивает C++, можно

оставить на языке Python, что существенно упростит сопровождение и использование такой системы.

Программирование математических

и научных вычислений

Расширение NumPy для математических вычислений, упоминавшееся выше, включает такие мощные элементы, как объекты массивов, интерфейсы к стандартным математическим библиотекам, и многое другое. Расширение NumPy - за счет интеграции с математическими библиотеками, написанными на компилирующих языках программирования - превращает Python в сложный, но удобный инструмент программирования математических вычислений, который зачастую может заменить существующий программный код, написанный на традиционных компилирующих языках, таких как FORTRAN и C++.

Дополнительные инструменты математических вычислений для Python поддерживают возможность создания анимационных эффектов и трехмерных объектов, позволяют организовать параллельные вычисления и так далее. Например, популярные расширения SciPy и ScientificPython предоставляют дополнительные библиотеки для научных вычислений и используют возможности расширения NumPy.

Игры, изображения, искусственный интеллект,

XML роботы и многое другое

Язык программирования Python можно использовать для решения более широкого круга задач, чем может быть упомянуто здесь. Например:

Создавать игровые программы и анимационные ролики с помощью

системы pygame

Обмениваться данными с другими компьютерами через последовательный

порт с помощью расширения PySerial

Обрабатывать изображения с помощью расширений PIL, PyOpenGL,

Blender, Maya и других

Управлять роботом с помощью инструмента PyRo

Производить разбор XML-документов с помощью пакета xml, модуля xmlrp-

clib и расширений сторонних разработчиков

Программировать искусственный интеллект с помощью эмулятора нейро-

сетей и оболочек экспертных систем

Анализировать фразы на естественном языке с помощью пакета NLTK.

Можно даже разложить пасьянс с помощью программы PySol. Поддержку многих других прикладных областей можно найти на веб-сайте PyPI или с помощью поисковых систем (ищите ссылки с помощью Google или на сайте http://www.python.org).

Вообще говоря, многие из этих областей применения Python - всего лишь разновидности одной и той же роли под названием «интеграция компонентов». Использование Python в качестве интерфейса к библиотекам компонентов, написанных на языке С, делает возможным создание сценариев на языке Python для решения задач в самых разных прикладных областях. Как универсальный, многоцелевой язык программирования, поддерживающий возможность интеграции, Python может применяться очень широко.

Кстати, у вас проблемы с блоком питания ноутбука? Советуем вам купить блоки питания для ноутбука по очень доступным ценам. На сайте компании darrom.com.ua вы найдете блоки питания для любого ноутбука.