Мой топ книг о python

Сложные вычислительные процессы

Это та самая сфера, где Питон может потягаться в своих возможностях с FORTRAN или C++. Специальное расширение NumPy, написанное для математических расчётов, прекрасно функционирует с массивами, интерфейсами уравнений и другими данными. Как только расширение устанавливается на компьютер, Python без проблем проходит интеграцию с библиотеками формул.

Но NumPy предназначен не только для вычислений. Помимо своей основной задачи, с его помощью можно создавать анимированные элементы и прорисовывать объекты в среде 3D, производя при этом параллельные вычисления. Например, популярное дополнение ScientificPython может похвастаться собственными библиотеками, которые созданы для вычислительных процессов в сфере науки.

Помимо расчётов, Python позволяет визуализировать полученные данные, что довольно удобно.

Изучаем Python: куда дальше?

Чтобы быстро усвоить азы Питона, предоставленного в уроке материала достаточно. Конечно, этого мало, дабы стать специалистом. Поэтому придется самостоятельно дома или при помощи дополнительных курсов углублять знания. Выбор за вами, но некоторые рекомендации мы дадим.

Какие темы освоить в первую очередь? Приводим список тем и команд для новичков:

  • типы данных в Python;
  • необязательные и ключевые аргументы функций (*args, **kwargs), лямбда-выражения (lambda);
  • объекты и классы, инициализация;
  • основные встроенные модули (functools, math, string, sys, os, collections, time);
  • генераторы и итераторы (yield, iter);
  • работа с разными файлами (csv, изображения, текст);
  • исключения и ошибки (exceptions);
  • списковые включения (list comprehension);
  • работа с сетью (requests, BeautifulSoup).

В дополнительных источниках ниже приведен перечень книг и сайтов, которые помогут вам в дальнейшем развитии. Если будут трудности, можно вообще начинать с литературы, где в заголовках встречаются фразы «для детей», «для школьников», «для чайников».

Потом стоит переходить к серьезным трудам (типа М. Лутца), ознакомлению с популярными фреймворками и библиотеками (Django, flask, pandas).

Массивы

В массивах «array» хранятся однотипные данные, структурированные определенным образом. Они похожи на списки, но ограничены размером и типом входных данных. Для создания нового массива нужно импортировать библиотеку, которая может с ним работать. Ячейки массива имеют одинаковый размер.


одномерные и многомерные массивы в Python

Массивы бывают одномерными, двумерными, многомерными. Размерность массива можно изменять, поэтому предусмотрена функции, позволяющие измерить его размер. В массиве можно добавлять и удалять элементы.

В качестве примера приведу синтаксис метода для списка: spisok . append (аргумент), где аргументом могут быть данные любого типа и аргумент является обязательным. Название метода записывается после названия списка через точку «. append». Этот метод принимает только один аргумент и вставляет его в конец списка. Синтаксис других методов аналогичен.

Рекомендации по ФП на языке Python

Понятие ФП несколько различается по строгости формулировки. Одни понимают применение только функций, немутируемость и наведение мостов с периферией (вводом-выводом). Другие определяют ФП строже и наряду с немутируемостью говорят о применении только чистых функций. Но в любом случае программирование в функциональном стиле не тождественно функциональному программированию. Применение первоклассных функций, лямбд, итераторов, включений, каррирования и сопоставления с шаблонами вовсе не означает немутируемость и чистые функции.

Что делает функции нечистыми?

  • Глобальные мутации, т.е. внесение изменений в глобальное состояние,

  • Недетерминированность функций, т.е. которые для одинаковых входных значений могут возвращать разные результаты, и

  • Операции ввода-вывода.

Пример глобальной мутации:

Пример недетерминированности:

Пример операции ввода-вывода:

Из чистых функций вытекает ссылочная (референциальная) прозрачность. Говорят, что программа или математическое выражение ссылочно прозрачны, если любое подвыражение можно заменить его значением, и это не приведет к изменению значения целого, т. е. скрытые побочные эффекты отсутствуют. Математические рассуждения, преобразования и доказательства корректности могут быть справедливыми только для выражений, обладающих этим свойством. А программы, написанные на обычных императивных языках, не являются ссылочно прозрачными, так как присваивание значений глобальным переменным, в некоторых случаях и локальным, вызывает скрытые побочные эффекты.

Ссылочная прозрачность (1) улучшает тестопригодность программ, т.е. поведение подпрограмм не зависит от контекста, повторный запуск приложения дает одинаковый результаты как следствие отсутствия мутаций, (2) обеспечивается модульность, т.е. поведение функций не зависит от контекста, и чистые функции можно легко составлять в композиции, строя новые формы поведений, (3) упрощает обеспечение конкурентности из-за отсутствия необходимости в синхронизации, т.к. отсутствие совместных мутируемых данных делает синхронизацию ненужной.

Однако, ФП имеет свои недостатки, такие как новизна парадигмы и иногда ухудшение производительности программ. Но в нашем случае главный недостаток состоит в том, что язык Python, как таковой, не является языком функционального программирования. Например, в нем нет библиотеки по работе с неизменяемыми структурами данных и оптимизации стека под хвостовую рекурсию. Однако эффективное функциональное программирование на Python вполне возможно.

В отличие от объектно-ориентированного программирования, которое строит сложные формы поведения с помощью наследования, ФП опирается на композицию функций. Этот принцип перекликается с философией Unix, состоящей из 2 правил:

  • Правило композиции — строить программы так, чтобы иметь возможность легко их соединять с другими программами.

  • Правило модульности — писать простые части, которые можно соединять чистыми интерфейсами.

Указанные выше два простых правила делают ненужными архитектурные шаблоны и принципы ООП, заменяя их функциями! А что, спросите вы, и классы тоже? В Python использование классов не противоречит ФП, если в них отсутствует мутирующие интерфейсы.

Пример класса с мутирующим интерфейсом:

Пример класса без мутирующего интерфейса:

Но лучше использовать замороженные dataclasses и копирование, где необходимо. Иными словами, все классы должны быть замороженными dataclasses.

При всем при этом dataclasses могут быть вполне себе умными!

Также следует использовать сторонние функциональные библиотеки (например, toolz), которые обеспечивают более оптимальную композиционность функций.

Как вариант, использовать декларативные включения в список, включения в словарь и включения в множество в качестве замены функций и , хотя эта рекомендация является факультативной.

И применять архитектурный шаблон «немутируемое ядро — мутируемая оболочка» (aka «функциональное ядро — императивная оболочка»), который позволяет выносить мутацию во вне и производить ее на границах приложения.

Переменные в Python

Любой язык программирования оперирует переменными. Это некие значения, которым мы дали имена. Их можно использовать любое количество раз в коде.

Пример плохих или неверных наименований:

  • abswqw – не понятно, какой смысл у данной переменной;
  • 12Q – имена не могут начинаться с цифры;
  • myname – два слова, не отделенные нижним подчеркиванием;
  • nomer_telefona – не нужно транслита, следует использовать английские слова, чтобы ваш код понял программист из любой точки планеты.

Правильные переменные:

  • name – понятно и отражает суть;
  • birth_year – используем змеиную нотацию.

Реализуем простую задачу для новичков на Питоне, которая иногда встречается на собеседованиях!

Получим от пользователя следующие сведения: его имя и страну, в которой бы он хотел побывать. Выведем на печать сообщение: «Доброго дня, {ИМЯ}. {СТРАНА} – интересная страна!». А после этого продемонстрируем пользователю еще одну фразу: «Было приятно с вами поболтать, {ИМЯ}».

Данный проект показывает не только умение начинающего работать с базовыми возможностями языка, но и демонстрирует его умение пользоваться переменными.

Чтобы передать в функцию print переменную вместе с текстом, удобно пользоваться так называемыми f-строками. Синтаксис следующий: print(f’Вы передали переменную {variable}’).

Как видим, переменная может использоваться в разных участках кода после того, как ей присвоено значение.

Django: практика создания Web-сайтов на Python (2018)

Книга посвящена разработке Web-сайтов на популярном языке программирования Python с использованием библиотеки Django. Описывается создание моделей, контроллеров и шаблонов, применение форм для ввода данных и выгрузки на сайт файлов, реализация разграничения доступа, комментирование кода, работа со статичными страницами, применение сторонних библиотек для вывода миниатюр. Рассказывается о форматировании текста тегами BBCode, привязке к позициям тегов и выполнении поиска по тегам. Рассматриваются инструменты для генерирования каналов новостей RSS и Atom, рассылки электронной почты и настройка встроенного административного сайта Django под свои нужды. Детально описывается процесс разработки и публикации полнофункционального коммерческого Web-сайта, использующего, в том числе, технологию AJAX. Все исходные коды доступны для загрузки с сайта издательства.

Major new features of the 3.9 series, compared to 3.8

Some of the new major new features and changes in Python 3.9 are:

  • PEP 573, Module State Access from C Extension Methods
  • PEP 584, Union Operators in
  • PEP 585, Type Hinting Generics In Standard Collections
  • PEP 593, Flexible function and variable annotations
  • PEP 602, Python adopts a stable annual release cadence
  • PEP 614, Relaxing Grammar Restrictions On Decorators
  • PEP 615, Support for the IANA Time Zone Database in the Standard Library
  • PEP 616, String methods to remove prefixes and suffixes
  • PEP 617, New PEG parser for CPython
  • BPO 38379, garbage collection does not block on resurrected objects;
  • BPO 38692, os.pidfd_open added that allows process management without races and signals;
  • BPO 39926, Unicode support updated to version 13.0.0;
  • BPO 1635741, when Python is initialized multiple times in the same process, it does not leak memory anymore;
  • A number of Python builtins (range, tuple, set, frozenset, list, dict) are now sped up using PEP 590 vectorcall;
  • A number of Python modules (_abc, audioop, _bz2, _codecs, _contextvars, _crypt, _functools, _json, _locale, operator, resource, time, _weakref) now use multiphase initialization as defined by PEP 489;
  • A number of standard library modules (audioop, ast, grp, _hashlib, pwd, _posixsubprocess, random, select, struct, termios, zlib) are now using the stable ABI defined by PEP 384.

You can find a more comprehensive list in this release’s «What’s New» document.

Major new features of the 3.9 series, compared to 3.8

Some of the new major new features and changes in Python 3.9 are:

  • PEP 573, Module State Access from C Extension Methods
  • PEP 584, Union Operators in
  • PEP 585, Type Hinting Generics In Standard Collections
  • PEP 593, Flexible function and variable annotations
  • PEP 602, Python adopts a stable annual release cadence
  • PEP 614, Relaxing Grammar Restrictions On Decorators
  • PEP 615, Support for the IANA Time Zone Database in the Standard Library
  • PEP 616, String methods to remove prefixes and suffixes
  • PEP 617, New PEG parser for CPython
  • BPO 38379, garbage collection does not block on resurrected objects;
  • BPO 38692, os.pidfd_open added that allows process management without races and signals;
  • BPO 39926, Unicode support updated to version 13.0.0;
  • BPO 1635741, when Python is initialized multiple times in the same process, it does not leak memory anymore;
  • A number of Python builtins (range, tuple, set, frozenset, list, dict) are now sped up using PEP 590 vectorcall;
  • A number of Python modules (_abc, audioop, _bz2, _codecs, _contextvars, _crypt, _functools, _json, _locale, operator, resource, time, _weakref) now use multiphase initialization as defined by PEP 489;
  • A number of standard library modules (audioop, ast, grp, _hashlib, pwd, _posixsubprocess, random, select, struct, termios, zlib) are now using the stable ABI defined by PEP 384.

You can find a more comprehensive list in this release’s «What’s New» document.

Особенности «Пайтона»

Многие специалисты считают, что «Пайтон» действительно упрощает написание кода, а также увеличивает скорость разработки. Да, можно программировать проще и быстрее, но это стало возможным благодаря следующим особенностям:

динамической типизации. Разработчику нет необходимости указывать тип переменных — язык его сам присвоит, а операнды различных типов, которые участвуют в одной операции, приведутся к нужному типу автоматически, но по определенным правилам;

удобному возврату функцией нескольких значений. Значения разработчик может перечислить через запятую, в результате чего они преобразуются в список, причем автоматически. К примеру, для возврата массива из функции, достаточно просто написать ““. То есть нет необходимости выделять память, передавать указатели в функцию;

автоматическому выделению памяти. Разработчику не надо самому выделять память под что-нибудь. Да, это снижает контроль над программой, однако есть и плюс: разработка реально ускоряется;

сборщику мусора. Когда объект становится бесполезным, то есть на него больше ничего не ссылается, такой объект удаляется сборщиком мусора, причем опять автоматически. То есть сборщик мусора дает возможность оптимально задействовать память, плюс отпадает необходимость вручную удалять бесполезные объекты;

a, b = b, a. Мы только что изменили значения переменных с помощью этой простейшей строки. Что было в а, стало в b и наоборот. Такой способ удобен и позволяет обменивать значения трех, пяти и более переменных;

привязка типа данных. Тип данных в «Питоне» привязан ко значению, а не к переменной. Значение является каким-нибудь объектом с атрибутами, определяющими тип и иные характеристики этого объекта, а переменная является лишь ссылкой на данный объект

Чего позволяет достичь такой подход? Нет необходимости в явном определении типов, что существенно упрощает повторное присваивание значения переменной (что особенно важно, когда тип нового значения отличается от начального);

циклу for. В «Пайтоне» довольно удобно работать со списками, массивами и иными контейнерами

Если надо перебрать все его элементы, то конструкция кодового блока выглядит следующим образом: “” (то есть перебор осуществляется с нуля до последнего элемента; индекс можно обозначить как -1). Когда необходимо, чтобы выполнилось некоторое число циклов, пишут “” (циклический блок станет выполняться со значениями у от 1 до 7);

интерпретируемости. Эта особенность хороша вдвойне: код, который написан, компилировать не надо — вполне достаточно его запустить и получить результат. А еще есть возможность работать интерактивно, получая результат практически после каждой операции.

Python. Подробный справочник. 4-е издание (2010)

«Python. Подробный справочник» – это авторитетное руководство и детальный путеводитель по языку программирования Python. Книга предназначена для практикующих программистов; она компактна, нацелена на суть дела и написана очень доступным языком. Она детально описывает не только ядро языка, но и наиболее важные части стандартной библиотеки Python. Дополнительно освещается ряд тем, которые не рассматриваются ни в официальной документации, ни в каких-либо других источниках.

Читателю предлагается практическое знакомство с особенностями Python, включая генераторы, сопрограммы, замыкания, метаклассы и декораторы. Подробно описаны новые модули, имеющие отношение к разработке многозадачных программ, использующих потоки управления и дочерние процессы, а также предназначенные для работы с системными службами и организации сетевых взаимодействий.

Резюмируем

Python — быстро развивающийся язык с большим количеством библиотек, фреймворков. Он хорошо подходит для начинающих благодаря простому синтаксису и минималистичности. Главные минусы — низкая скорость и слабая мобильная разработка.

Python — замечательный выбор, если вы хотите заниматься веб-разработкой, Data Science, машинным обучением, нейросетями или автоматизацией, а ещё если вы новичок в программировании и пока не знаете, с чего начать.

Если вы хотите выучить Python с нуля, вам поможет наш курс «Python-разработчик». Там вас научат не только основам программирования на Python, но и работе с данными, классами, объектами и разными библиотеками.

Какие у Python конкуренты

Стоит ли учить именно Python? И чем он отличается от других языков? Давайте сравним его с Java — ещё одним кроссплатформенным объектно-ориентированным языком, с которым Python соревнуется в рейтингах, и с JavaScript — популярным скриптовым языком для веб-разработки.

Python vs. Java

Python и Java — соседи по рейтингу, и у них есть общие черты: например, поддержка объектно-ориентированного программирования и кроссплатформенность.

Но много и различий.

Типизация

Начнём с формальных различий: в Java, в отличие от Python, типизация статическая. Это значит, что типы переменных прописываются в коде и считываются на этапе компиляции, а некорректная программа просто не запустится. В Python вы сэкономите время разработки (типы переменных не надо обозначать), но об ошибках узнаете уже после запуска программы.

Компиляция

Python — интерпретируемый язык (об этом мы чуть подробнее рассказали выше), а Java использует и компиляцию, и интерпретацию. Благодаря этому Java получает выгоду обоих способов — кроссплатформенность и скорость.

Скорость

Здесь выигрывает Java. Скорость — её большое преимущество, в то время как у Python это одна из слабостей. Например, простое двоичное дерево выполняется в Java в 10 раз быстрее.

Синтаксис и читаемость

Синтаксис Java похож на синтаксисы C и С++. У всех этих языков достаточно строгий и «многословный» синтаксис, и для новичков это минус: вместо того чтобы сосредоточиться на том, что писать, приходится больше думать о том, как писать. Впрочем, от витиеватости языка страдают не только новички. Большая часть работы программиста — это работа с уже написанным кодом, поэтому читаемость очень важна.

В Python синтаксис очень лаконичный, а код минималистичный и хорошо читается.

Применение

Java — лидер в разработке мобильных приложений, а ещё хорошо подходит для десктопных приложений, промышленных программ и программ для корпораций.

Что такое виртуальные среды или окружения языка Python?

Иногда при написании приложений возникают трудности, которые связаны с применением разных версий библиотек. Могут различаться требуемые версии, бывает нельзя изменять и обновлять библиотеки, также библиотеки могут быть недоступны.

Для того, чтобы эти проблемы не возникали были придуманы виртуальные среды или окружения. В каждой виртуальной среде можно запускать свое приложение с набором библиотек. Изменение или обновление этих библиотек не влияет на остальные приложения также использующие эти библиотеки.

Существует программное обеспечение, позволяющее формировать виртуальное окружение. Оно бывает встроенное в Python и внешнее. В стандартную библиотеку Python 3 входит модуль venv.

Циклы

Циклом называется многократное повторение каких-либо операций, которое зависит от заданных условий. Циклы значительно упрощают написание программ, и в цикле присутствует условие и тело цикла.

Итерация «iteration» — однократное повторение тела цикла. Итерируемый объект – повторяемый объект «iterable». Он отдает один результат за итерацию. «Iterator» итератор — это объект, который позволяет получить следующий элемент цикла.

В Python можно использовать два цикла while и for.

Цикл while записывается как:

while <условие>:        <блок кода>

Блок кода выделяется табуляцией, которая обычно составляет 4 пробела. В цикле могут быть опции «else», «elif» принудительная остановка, пропуск остатка цикла «continue». Цикл может быть бесконечным.

Цикл «for» записывается как

for <переменная> in <список>:     <блок кода>

В цикле «for» происходит поочередный перебор последовательности нужное количество раз. Все операторы «else», «break», «continue» аналогичны операторам в цикле «while». Для исполнения скрипта определенное количество раз используется функция «range».

Шаг 3: Собираем Python

Выполнив предварительные условия и получив файл tar, вы можете распаковать исходник в папку

Обратите внимание на то, что следующая команда создаст новую папку Python-3.6.5 под той, в которой вы в данный момент находитесь:. Shell

$ wget https://www.python.org/ftp/python/3.6.5/Python-3.6.5.tgz
$ tar xvf Python-3.6.5.tgz
$ cd Python-3.6.5

Shell

$ wget https://www.python.org/ftp/python/3.6.5/Python-3.6.5.tgz
$ tar xvf Python-3.6.5.tgz
$ cd Python-3.6.5

1
2
3

$wget httpswww.python.orgftppython3.6.5Python-3.6.5.tgz

$tar xvf Python-3.6.5.tgz

$cdPython-3.6.5

Теперь вам нужно запустить инструмент ./configure для подготовке к построению Python:

Shell

$ ./configure —enable-optimizations —with-ensurepip=install

1 $.configure—enable-optimizations—with-ensurepip=install

Далее, мы скомпилируем Python при помощи make. Опция –j просто делит компиляцию на параллельные шаги для ускорения компиляции. Даже с параллельным компилированием, этот шаг может занять несколько минут:

Shell

$ make -j 8

1 $make-j8

Далее, вам может понадобиться установить новую версию Python. Используем таргет altinstall, чтобы не перезаписать системную версию Python. Так как вы устанавливаете Python в /usr/bin, вам нужно запустить команду от имени администратора:

Shell

$ sudo make altinstall

1 $sudo makealtinstall

Где используется Python и почему

В последние 5 лет Питон непрерывно находится в тройке самых популярных языков программирования. У него есть ряд сильных сторон, которые привлекают разработчиков со всего мира.

К типичным областям использования Python относят:

  • Веб-разработка (сайты любой сложности и функциональности без проблем создаются при помощи данного языка);
  • Работа с базами данных (можно работать как с «встроенной» sqlite3, так и любыми другими – реляционными и нереляционными);
  • Графические приложения (реально не просто писать исполняемые скрипты, но и разрабатывать полноценные графические интерфейсы под свои нужды);
  • Научные задачи (сложные вычисления, машинное обучение, нейронные сети);
  • Сетевое программирование (включает не только взаимодействие с сайтами, но и почтовыми сервисами, JSON-объектами, Интернет-протоколами);
  • Бизнес-приложения и игровая индустрия (ERP-системы, непрерывная разработка и тестирование, простые игры).

Озвученный спектр направлений показывает, что Питон имеет определенные преимущества по сравнению с другими языками, раз он пригоден для такого широкого класса задач.

Основные показаны ниже (рис. 1).

Сильные стороны языка Python

Простота подразумевает легкость освоения и высокий уровень абстракции (минимум кода при максимальном эффекте).

Выразительность связана с минимальным количеством кода для достижения результата (некоторые особенности Питона сокращают объем кода чуть ли не до одной строки, если сравнивать с другими языками).

Скрипты на Python’e легко читать: нет лишних символов, нагромождения скобок, дополнительных уточнений.

Полнота демонстрирует масштаб встроенных и сторонних библиотек под специфичные нужды (не нужно с нуля создавать функционал, ведь его уже кто-то реализовал).

Немаловажно и то, что исходный код Python свободно распространяется. Любая редакция языка доступна каждому как для личных, так и коммерческих нужд

Кроссплатформенность в дополнение ко всему гарантирует достижение идентичных результатов что на Windows, Linux, MacOS, так и на мобильных системах.

Отметим, также, ключевые плюсы и минуса Питона (таблица 1).

Плюсы Минусы
Легко изучать, писать и читать код Относительно медленный
Интерпретируемый (исполняет код на лету) Не всегда эффективно расходует память
Динамически типизированный Ограничен в мобильной разработке
С открытым исходным кодом При исполнении могут возникать ошибки, что требует тщательного тестирования
Имеет широкую поддержку  

Таблица 1 – Сильные и слабые стороны Python’a

Python для чайников

Отличная книга для тех, кто решается учить Python с нуля. Для начала автор познакомит вас со средой Python (установка в разных операционных системах, работа с Anaconda). Затем вы перейдете к изучению самых базовых понятий языка (использование переменных, работа со строками, управление данными, функции и т. п.). Конечно же, есть отдельная глава, посвященная циклам.

Помимо чисто образовательного, в этой
книге вы найдете и справочный материал,
как то: ресурсы для Python-программистов,
список утилит для улучшения работы с
Python, список самых нужных библиотек.

Автор книги — опытный технический
писатель и редактор, выпустивший более
100 книг. Не удивительно, что его произведение
так легко читается. Джон Пол Мюллер
объясняет сложные концепции на самых
простых примерах, а для еще лучшего
понимания в книге имеются иллюстрации.

История создания языка Python

Разработка осуществлялась в конце 80-х программистом Гвидо ван Россумом, который на момент создания работал в голландском центре информатики и математики. Разработка велась в свободное от работы время, в качестве основы был взят язык ABC.

Возникновение Python можно разделить на 3 этапа:

  1. Февраль 1991. Исходный код публикуется на alt.sources, условно назовем его Python 1. Уже в тот момент «Пайтон» поддерживал ООП, был способен работать с классами, функциями, наследованием, обработкой исключений, а также поддерживал все основные структуры данных.
  2. 2000 год. Создана 2-я версия Python. Добавили важные инструменты, такие как сборщик мусора и поддержку Юникода.
  3. 3 декабря 2008. Выходит Python 3. Эта версия до сих пор основная. Ряд особенностей переделали, что привело к несовместимости с прошлыми версиями. Говоря о функциональности, скажем, что 3-я версия в этом плане не уступает 2-й, однако развитие языка уже тогда разделилось на 2 ветки. Некоторые продолжили использовать Python 2, что было необходимо для поддержки старых проектов, некоторые полностью перешли на 3-ю версию, опасаясь, что вторую поддерживать перестанут, хотя надо добавить, что дату «смерти» Python 2 с тех пор неоднократно переносили, продлевая поддержку все снова и снова.  

Работа с базовыми функциями

Разберём, как устроены базовые функции в Python.

Чтобы записать в переменную V сумму 1 и 1, мы напишем так:

Если мы захотим напечатать переменную V, мы используем функцию:

Напоминаем, что в Python мы не пишем тип переменных.

При спуске этот код выведет нам 2.

Если вы забыли, что делает функция, или нашли новую, вам поможет команда help (): она выпишет основную информацию о функции. Если мы используем ее на функцию print (), это будет выглядеть так:

В программировании мы будем много работать с числами. Все основные математические операции записываются в Python привычным образом, примерно как в калькуляторе:

Есть и операции поинтереснее, менее очевидные:

Иногда в Python можно встретить артефакты вроде такого:

В конце получившегося числа мы неожиданно видим 4. Это просто особенность компьютерного представления данных, и бояться этого не стоит, в большинстве случаев это не имеет значения. Но не забывайте об этой особенности, если вам важны точные числа (как, например, в астрофизике).

Вывод текста. Уже сложилась традиция, что первые слова, которые человек выписывает кодом, это «Hello, World!». Сделаем это и мы.

Мы уже выводили выше переменную, теперь выведем текст. Сделать это в Python очень просто:

Иногда (например, в цикле) надо выводить одно и то же с небольшим изменением. Для этого используется форматированный вывод. Это делается так: заменим часть, которая будет меняться, фигурными скобками, а за фразой напишем .format (). В скобки вставим переменную с нужным значением. Вот как это выглядит:

В некоторых версиях Python можно сделать то же самое и другим способом:

Результат будет один и тот же. Если у вас работают обе версии, то делайте так, как вам больше нравится.

Как устроены операции сравнения в Python

  1. Операции сравнения будут возвращать ответ в виде правда/неправда: True/False.
  2. Для проверки на равенство используются два знака «равно».
  3. Для проверки на неравенство используется восклицательный знак (знак отрицания) со знаком «равно».

Например:

Начинаем программировать на Python

На различных форумах об этой книге как об учебнике для начинающих отзываются ну очень хорошо. Может, даже лучше, чем обо всех остальных книгах в нашем списке. По мнению читателей, она и не слишком растянута (в этом часто упрекают книгу Лутца), и достаточно глубока. К тому же, в ней используется свежая версия языка (Python 3.6.4).

Книга ориентирована на людей, в принципе
не имеющих опыта в программировании
(первая глава — «Введение в компьютеры
и программирование»). Как и во всех
остальных книгах для начинающих, здесь
разбирается весь базовый синтаксис
языка. Также затрагиваются темы
объектно-ориентированного и функционального
программирования. Для наглядности
материал проиллюстрирован.

Подсистема Windows для Linux (WSL)

Если вы используете Windows 10 Creators или Anniversary Update, существует другой способ установки Python. Эти версии Windows 10 включают в себя функцию под названием Windows Subsystem for Linux, которая позволяет вам запустить среду Linux прямо в Windows без изменений и без дополнительных нагрузок в виртуальном компьютере.

  • Для дополнительной информации, вы можете ознакомиться с документацией подсистемы Windows для Linux на сайте Microsoft;
  • Для инструкций по подключению подсистемы в Windows 10 и установки дистрибутива Linux, вы можете ознакомиться с руководством Windows 10;
  • Также, вы можете посмотреть презентацию Сары Кули на YouTube, одной из участников команды разработчиков WSL.

После установки подходящего дистрибутива Linux, вы можете установить Python 3 в консольном окне Bash, как если бы вы запускали дистрибутив Linux напрямую (смотреть ниже).

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Adblock
detector