Описание языка python на русском языке. Начало работы с Python. Интерактивный режим программирования

В которой, в сжатой форме,
рассказывают об основах языка Python. Я предлагаю вам перевод этой статьи. Перевод не дословный. Я постарался подробнее объяснить некоторые моменты, которые могут быть непонятны.

Если вы собрались изучать язык Python, но не можете найти подходящего руководства, то эта
статья вам очень пригодится! За короткое время, вы сможете познакомиться с
основами языка Python. Хотя эта статья часто опирается
на то, что вы уже имеете опыт программирования, но, я надеюсь, даже новичкам
этот материал будет полезен. Внимательно прочитайте каждый параграф. В связи с
сжатостью материала, некоторые темы рассмотрены поверхностно, но содержат весь
необходимый метриал.

Основные свойства

Python не требует явного объявления переменных, является регистро-зависим (переменная var не эквивалентна переменной Var или VAR - это три разные переменные) объектно-ориентированным языком.

Синтаксис

Во первых стоит отметить интересную особенность Python. Он не содержит операторных скобок (begin..end в pascal или {..}в Си), вместо этого блоки выделяются отступами : пробелами или табуляцией, а вход в блок из операторов осуществляется двоеточием. Однострочные комментарии начинаются со знака фунта «#», многострочные - начинаются и заканчиваются тремя двойными кавычками «"""».
Чтобы присвоить значение пременной используется знак «=», а для сравнения -
«==». Для увеличения значения переменной, или добавления к строке используется оператор «+=», а для уменьшения - «-=». Все эти операции могут взаимодействовать с большинством типов, в том числе со строками. Например


>>> myvar = 3
>>> myvar += 2
>>> myvar -= 1
""«Это многострочный комментарий
Строки заключенные в три двойные кавычки игнорируются»""

>>> mystring = «Hello»
>>> mystring += " world."
>>> print mystring
Hello world.
# Следующая строка меняет
значения переменных местами. (Всего одна строка!)

>>> myvar, mystring = mystring, myvar

Структуры данных

Python содержит такие структуры данных как списки (lists), кортежи (tuples) и словари (dictionaries ). Списки - похожи на одномерные массивы (но вы можете использовать Список включающий списки - многомерный массив), кортежи - неизменяемые списки, словари - тоже списки, но индексы могут быть любого типа, а не только числовыми. "Массивы" в Python могут содержать данные любого типа, то есть в одном массиве может могут находиться числовые, строковые и другие типы данных. Массивы начинаются с индекса 0, а последний элемент можно получить по индексу -1 Вы можете присваивать переменным функции и использовать их соответственно.


>>> sample = , («a» , «tuple» )] #Список состоит из целого числа, другого списка и кортежа
>>> #Этот список содержит строку, целое и дробное число
>>> mylist = «List item 1 again» #Изменяем первый (нулевой) элемент листа mylist
>>> mylist[-1 ] = 3 .14 #Изменяем последний элемент листа
>>> mydict = {«Key 1» : «Value 1» , 2 : 3 , «pi» : 3 .14 } #Создаем словарь, с числовыми и целочисленным индексами
>>> mydict[«pi» ] = 3 .15 #Изменяем элемент словаря под индексом «pi».
>>> mytuple = (1 , 2 , 3 ) #Задаем кортеж
>>> myfunction = len #Python позволяет таким образом объявлять синонимы функции
>>> print myfunction(list )
3

Вы можете использовать часть массива, задавая первый и последний индекс через двоеточие «:». В таком случае вы получите часть массива, от первого индекса до второго не включительно. Если не указан первый элемент, то отсчет начинается с начала массива, а если не указан последний - то масив считывается до последнего элемента. Отрицательные значения определяют положение элемента с конца. Например:


>>> mylist = [«List item 1» , 2 , 3 .14 ]
>>> print mylist[:] #Считываются все элементы массива
["List item 1" , 2 , 3 .1400000000000001 ]
>>> print mylist #Считываются нулевой и первый элемент массива.
["List item 1" , 2 ]
>>> print mylist[-3 :-1 ] #Считываются элементы от нулевого (-3) до второго (-1) (не включительно)
["List item 1" , 2 ]
>>> print mylist #Считываются элементы от первого, до последнего

Строки

Строки в Python обособляются кавычками двойными «"» или одинарными «"» . Внутри двойных ковычек могут присутствовать одинарные или наоборот. К примеру строка «Он сказал "привет"!» будет выведена на экран как «Он сказал "привет"!». Если нужно использовать строку из несколько строчек, то эту строку надо начинать и заканчивать тремя двойными кавычками «"""». Вы можете подставить в шаблон строки элементы из кортежа или словаря. Знак процента «%» между строкой и кортежем, заменяет в строке символы «%s» на элемент кортежа. Словари позволяют вставлять в строку элемент под заданным индексом. Для этого надо использовать в строке конструкцию «%(индекс)s». В этом случае вместо «%(индекс)s» будет подставлено значение словаря под заданным индексом.


>>>print «Name: %s\nNumber: %s\nString: %s» % (myclass .name, 3 , 3 * "-" )
Name: Poromenos
Number: 3
String: -
strString = ""«Этот текст расположен
на нескольких строках»""

>>> print «This %(verb)s a %(noun)s.» % {«noun» : «test» , «verb» : «is» }
This is a test.

Операторы

Операторы while, if , for составляют операторы перемещения. Здесь нет аналога оператора select, так что придется обходиться if . В операторе for происходит сравнение переменной и списка . Чтобы получить список цифр до числа - используйте функцию range(). Вот пример использования операторов


rangelist = range (10 ) #Получаем список из десяти цифр (от 0 до 9)
>>> print rangelist
for number in rangelist: #Пока переменная number (которая каждый раз увеличивается на единицу) входит в список…
# Проверяем входит ли переменная
# numbers в кортеж чисел (3 , 4 , 7 , 9 )
if number in (3 , 4 , 7 , 9 ): #Если переменная number входит в кортеж (3, 4, 7, 9)...
# Операция «break » обеспечивает
# выход из цикла в любой момент
break
else :
# «continue » осуществляет «прокрутку»
# цикла. Здесь это не требуется, так как после этой операции
# в любом случае программа переходит опять к обработке цикла
continue
else :
# «else » указывать необязательно. Условие выполняется
# если цикл не был прерван при помощи «break ».
pass # Ничего не делать

if rangelist == 2 :
print «The second item (lists are 0-based) is 2»
elif rangelist == 3 :
print «The second item (lists are 0-based) is 3»
else :
print «Dunno»

while rangelist == 1 :
pass

Функции

Для объявления функции служит ключевое слово «def » . Аргументы функции задаются в скобках после названия функции. Можно задавать необязательные аргументы, присваивая им значение по умолчанию. Функции могут возвращать кортежи, в таком случае надо писать возвращаемые значения через запятую. Ключевое слово «lambda » служит для объявления элементарных функций.


# arg2 и arg3 - необязательые аргументы, принимают значение объявленное по умолчни,
# если не задать им другое значение при вызове функци.
def myfunction(arg1, arg2 = 100 , arg3 = «test» ):
return arg3, arg2, arg1
#Функция вызывается со значением первого аргумента - "Argument 1", второго - по умолчанию, и третьего - "Named argument" .
>>>ret1, ret2, ret3 = myfunction(«Argument 1» , arg3 = «Named argument» )
# ret1, ret2 и ret3 принимают значения "Named argument", 100, "Argument 1" соответственно
>>> print ret1, ret2, ret3
Named argument 100 Argument 1

# Следующая запись эквивалентна def f(x): return x + 1
functionvar = lambda x: x + 1
>>> print functionvar(1 )
2

Классы

Язык Python ограничен в множественном наследовании в классах. Внутренние переменные и внутренние методы классов начинаются с двух знаков нижнего подчеркивания «__» (например «__myprivatevar»). Мы можем также присвоить значение переменной класса извне. Пример:


class Myclass :
common = 10
def __init__(self ):
self .myvariable = 3
def myfunction(self , arg1, arg2):
return self .myvariable

# Здесь мы объявили класс Myclass . Функция __init__ вызывается автоматически при инициализации классов.
>>> classinstance = Myclass () # Мы инициализировали класс и переменная myvariable приобрела значение 3 как заявлено в методе инициализации
>>> #Метод myfunction класса Myclass возвращает значение переменной myvariable
3
# Переменная common объявлена во всех классах
>>> classinstance2 = Myclass ()
>>> classinstance.common
10
>>> classinstance2.common
10
# Поэтому, если мы изменим ее значение в классе Myclass изменятся
# и ее значения в объектах, инициализированных классом Myclass
>>> Myclass.common = 30
>>> classinstance.common
30
>>> classinstance2.common
30
# А здесь мы не изменяем переменную класса. Вместо этого
# мы объявляем оную в объекте и присваиваем ей новое значение
>>> classinstance.common = 10
>>> classinstance.common
10
>>> classinstance2.common
30
>>> Myclass.common = 50
# Теперь изменение переменной класса не коснется
# переменных объектов этого класса
>>> classinstance.common
10
>>> classinstance2.common
50

# Следующий класс является наследником класса Myclass
# наследуя его свойства и методы, ктому же класс может
# наследоваться из нескольких классов, в этом случае запись
# такая: class Otherclass(Myclass1, Myclass2, MyclassN)
class Otherclass(Myclass):
def __init__(self , arg1):
self .myvariable = 3
print arg1

>>> classinstance = Otherclass(«hello» )
hello
>>> classinstance.myfunction(1 , 2 )
3
# Этот класс не имеет совйтсва test, но мы можем
# объявить такую переменную для объекта. Причем
# tэта переменная будет членом только class instance.
>>> classinstance.test = 10
>>> classinstance.test
10

Исключения

Исключения в Python имеют структуру try -except [except ionname]:


def somefunction():
try :
# Деление на ноль вызывает ошибку
10 / 0
except ZeroDivisionError :
# Но программа не "Выполняет недопустимую операцию"
# А обрабатывает блок исключения соответствующий ошибке «ZeroDivisionError»
print «Oops, invalid.»

>>> fnexcept ()
Oops, invalid.

Импорт

Внешние библиотеки можно подключить процедурой «import », где - название подключаемой библиотеки. Вы так же можете использовать команду «from import », чтобы вы могли использовать функцию из библиотеки


import random #Импортируем библиотеку «random»
from time import clock #И заодно функцию «clock» из библиотеки «time»

Randomint = random .randint(1 , 100 )
>>> print randomint
64

Работа с файловой системой

Python имеет много встроенных библиотек. В этом примере мы попробуем сохранить в бинарном файле структуру списка, прочитать ее и сохраним строку в текстовом файле. Для преобразования структуры данных мы будем использовать стандартную библиотеку «pickle»


import pickle
mylist = [«This» , «is» , 4 , 13327 ]
# Откроем файл C:\binary.dat для записи. Символ «r»
# предотвращает замену специальных сиволов (таких как \n, \t, \b и др.).
myfile = file (r«C:\binary.dat» , «w» )
pickle .dump(mylist, myfile)
myfile.close()

Myfile = file (r«C:\text.txt» , «w» )
myfile.write(«This is a sample string» )
myfile.close()

Myfile = file (r«C:\text.txt» )
>>> print myfile.read()
"This is a sample string"
myfile.close()

# Открываем файл для чтения
myfile = file (r«C:\binary.dat» )
loadedlist = pickle .load(myfile)
myfile.close()
>>> print loadedlist
["This" , "is" , 4 , 13327 ]

Особенности

  • Условия могут комбинироваться. 1 < a < 3 выполняется тогда, когда а больше 1, но меньше 3.
  • Используйте операцию «del » чтобы очищать переменные или элементы массива .
  • Python предлагает большие возможности для работы со списками . Вы можете использовать операторы объявлении структуры списка. Оператор for позволяет задавать элементы списка в определенной последовательности, а if - позволяет выбирать элементы по условию.
>>> lst1 =
>>> lst2 =
>>> print
>>> print
# Оператор «any» возвращает true, если хотя
# бы одно из условий, входящих в него, выполняется.
>>> any(i % 3 for i in )
True
# Следующая процедура подсчитывает количество
# подходящих элементов в списке
>>> sum (1 for i in if i == 3 )
3
>>> del lst1
>>> print lst1
>>> del lst1
  • Глобальные переменные объявляются вне функций и могут быть прочитанны без каких либо объявлений. Но если вам необходимо изменить значение глобальной переменной из функции, то вам необходимо объявить ее в начале функции ключевым словом «global », если вы этого не сделаете, то Python объявит переменную, доступную только для этой функции.
number = 5

def myfunc():
# Выводит 5
print number

def anotherfunc():
# Это вызывает исключение, поскольку глобальная апеременная
# не была вызванна из функции. Python в этом случае создает
# одноименную переменную внутри этой функции и доступную
# только для операторов этой функции.
print number
number = 3

def yetanotherfunc():
global number
# И только из этой функции значение переменной изменяется.
number = 3

Эпилог

Разумеется в этой статье не описываются все возможности Python. Я надеюсь что эта статья поможет вам, если вы захотите и в дальнейшем изучать этот язык программирования.

Преимущества Python

  • Скорость выполнения программ написанных на Python очень высока. Это связанно с тем, что основные библиотеки Python
    написаны на C++ и выполнение задач занимает меньше времени, чем на других языках высокого уровня.
  • В связи с этим вы можете писать свои собственные модули для Python на C или C++
  • В стандартныx библиотеках Python вы можете найти средства для работы с электронной почтой, протоколами
    Интернета, FTP, HTTP, базами данных, и пр.
  • Скрипты, написанные при помощи Python выполняются на большинстве современных ОС. Такая переносимость обеспечивает Python применение в самых различных областях.
  • Python подходит для любых решений в области программирования, будь то офисные программы, вэб-приложения, GUI-приложения и т.д.
  • Над разработкой Python трудились тысячи энтузиастов со всего мира. Поддержкой современных технологий в стандартных библиотеках мы можем быть обязаны именно тому, что Python был открыт для всех желающих.

Теги:

  • Python
  • программирование
  • урок
Добавить метки

Этот материал расчитан на тех, кто уже знаком с программированием и хочет освоить язык программирования Python. Он расчитан на то, чтобы за 10 минут показать вам особенности языка Python, особенности синтаксиса и основные принципы работы с Python на примерах. Здесь нет никакой «воды» — информации, которая не имеет непосредственного отношения к языку программирования. Начнем!

Язык программирования Python отличается сильной типизацией (Сильная типизация выделяется тем, что язык не позволяет смешивать в выражениях различные типы и не выполняет автоматические неявные преобразования, например нельзя вычесть из строки множество), используется динамическая типизация — все типы выясняются уже во время выполнения программы.

Объявление переменных необязательно, названия восприимчивы к регистру (var и VAR — две разные переменные).

Язык Python объектно-ориентирован, все в языке является объектом.

Получение справки

Справка (помощь) в Python всегда доступна прямо в интерпретаторе. Если вы хотите знать, как объект работает, вызовите help(). Также полезной инструкцией является dir() , которая показывает все методы объекта, и свойство объектов .__doc__ , которая покажет вам строку документации:

>>> help(5) Help on int object: (etc etc) >>> dir(5) ["__abs__", "__add__", ...] >>> abs.__doc__ "abs(number) -> number Return the absolute value of the argument."

Синтаксис языка Python

В Python нет конструкций для завершения блоков (таких как описание класса или функции, например) — блоки определяются с использованием отступов. Увеоичение отступа в начале блока, уменьшение — в конце блока. Инстукции, которые предполагают наличие отступов, завершаются символом двоеточия (:). Если после инструкции начала блока у вас пока нет кода, вставьте оператор pass для прохождения синтаксической проверки.

While rangelist == 1: pass

Однострочные комментарии начинаются с символа решетки (#), многострочные используют (""") в начале и в конце комментария.

Значения присваиваются с использованием знака равенства («=») (по факту объектам присваиваются имена в процессе).

Проверка на различие выполняется с двумя символами равенства («==»).

Можно увеличить значение с помощью оператора += и уменьшить с -=, указав в левой части переменную, а в правой — значение, на которую произойдет увеличение/уменьшение. Это работает со многими типами данных в Python, включая строки.

Можно присвоить значение неспольким переменным в одной строке. Примеры:

>>> myvar = 3 >>> myvar += 2 >>> myvar 5 >>> myvar -= 1 >>> myvar 4 """This is a multiline comment. The following lines concatenate the two strings.""" >>> mystring = "Hello" >>> mystring += " world." >>> print mystring Hello world. # This swaps the variables in one line(!). # It doesn"t violate strong typing because values aren"t # actually being assigned, but new objects are bound to # the old names. >>> myvar, mystring = mystring, myvar

Типы данных в Python

В Python доступны такие типы данных, как списки (lists), кортежи (tuples) и словари (dictionaries). Также доступны множества — с использованием модуля sets в версиях до Python 2.5 и встроены в язык в более поздних.

Списки похожи на одномерные массивы. При этом можно иметь список, состоящий из других списков.

Словари — это ассоциативные массивы, в которых доступ к данным осуществляется по ключу.

Кортежи — это неизменяемые одномерные массивы.

«Массивы» в Python могут быть любого типа, то есть вы можете совмещать числа, строки и другие типы данных в списках/словарях/кортежах.

Индекс первого элемента — 0. Негативное значение индекса начинает отсчет от последнего к первому, [-1] укажет на последний элемент.

Переменные могут указывать на функции.

>>> sample = , ("a", "tuple")] >>> mylist = ["List item 1", 2, 3.14] >>> mylist = "List item 1 again" # We"re changing the item. >>> mylist[-1] = 3.21 # Here, we refer to the last item. >>> mydict = {"Key 1": "Value 1", 2: 3, "pi": 3.14} >>> mydict["pi"] = 3.15 # This is how you change dictionary values. >>> mytuple = (1, 2, 3) >>> myfunction = len >>> print myfunction(mylist) 3

Вы можете получить срез массива (списка или кортежа) через использование двоеточия (:). Оставляя пустым начальное значение индекса, вы укажете начинать с первого значения, пустое значение конца индекса предполагает последний элемент массива. Негативные индексы считаются с конца массива назад (-1 — укажет на последний элемент).

Посмотрите примеры:

>>> mylist = ["List item 1", 2, 3.14] >>> print mylist[:] ["List item 1", 2, 3.1400000000000001] >>> print mylist ["List item 1", 2] >>> print mylist[-3:-1] ["List item 1", 2] >>> print mylist # Adding a third parameter, "step" will have Python step in # N item increments, rather than 1. # E.g., this will return the first item, then go to the third and # return that (so, items 0 and 2 in 0-indexing). >>> print mylist[::2] ["List item 1", 3.14]

Строки в Python

Для обозначения строки может использоваться апостроф (‘) или двойные кавычки (double quote — «). Благодаря этому вы можете иметь кавычки внутри строки, обозначенной с помощью апострофов (например ‘He said «hello».’ — правильная строка).

Многострочные строки обозначаются с использованием тройного апострофа или кавычек ("""). Python поддерживает юникод из коробки. При этом во второй версии Python для обозначения строки, содержажей unicode, используется символ (u): u»This is a unicode string». В Python3 все строки содержат юникод. Если в Python3 вам нужна последовательность байтов, которой была по сути строка в предыдущих версиях, используется символ (b): b»This is a byte string».

Для подстановки значений параметров в строку используется оператор (%) и кортеж. Каждый %s заменяется на элемент из кортежа, слева направо. Также вы можете использовать словарь для подстановки именованнх параметров:

>>>print "Name: %s\ Number: %s\ String: %s" % (myclass.name, 3, 3 * "-") Name: Poromenos Number: 3 String: --- strString = """This is a multiline string.""" # WARNING: Watch out for the trailing s in "%(key)s". >>> print "This %(verb)s a %(noun)s." % {"noun": "test", "verb": "is"} This is a test.

Инструкции для контроля потока — if, for, while

Для контроля порядка выполнения программы используются инстукции if , for и while . В Python нет switch или case , вместо них используется if . For используется для прохождения по элементам списка (или кортежа). Для получения последовательности чисел, используйте range() . Для прерывания выполнение цикла используется break .

Синтаксис этой конструкции следующий:

Rangelist = range(10) >>> print rangelist for number in rangelist: # Check if number is one of # the numbers in the tuple. if number in (3, 4, 7, 9): # "Break" terminates a for without # executing the "else" clause. break else: # "Continue" starts the next iteration # of the loop. It"s rather useless here, # as it"s the last statement of the loop. continue else: # The "else" clause is optional and is # executed only if the loop didn"t "break". pass # Do nothing if rangelist == 2: print "The second item (lists are 0-based) is 2" elif rangelist == 3: print "The second item (lists are 0-based) is 3" else: print "Dunno" while rangelist == 1: pass

Функции в Python

Функции объявляются с использованием ключевого слова «def». Необязательные аргументы следуют в объявлении функции после обязательных и им назначается значение по-умолчанию. При вызове функции, можно передавать аргументы через указание их имени и значения, при этом пропуская часть необязательных аргументов или располагая их в порядке, отличном от объявленном в функции.

Функции могут возвращать кортеж и используя распаковку кортежа вы можете возвращать несколько значений.

Лямбда-функции (lambda functions) — специальные фукции, обрабатывающие один аргумент.

Параметры передаются через ссылку. Добавляя элементы к переданному списку вы получите обновленный список вне функции. При этом присваивание нового значения параметрам внутри функции останется локальным действием. Поскольку при передаче передается только расположение в памяти, назначение нового объекта параметру как переменной вызовет создание нового объекта.

Примеры кода:

# Same as def funcvar(x): return x + 1 funcvar = lambda x: x + 1 >>> print funcvar(1) 2 # an_int and a_string are optional, they have default values # if one is not passed (2 and "A default string", respectively). def passing_example(a_list, an_int=2, a_string="A default string"): a_list.append("A new item") an_int = 4 return a_list, an_int, a_string >>> my_list = >>> my_int = 10 >>> print passing_example(my_list, my_int) (, 4, "A default string") >>> my_list >>> my_int 10

Классы Python

Python поддерживает ограниченную форму множественного наследования в классах.

Частные переменные и методы могут быть объявлены (по соглашению, это не проверяется интерпретатором) с использованием двух символов подчеркивания вначале и не более одного в конце имени (напрмер: «__spam»).

Мы также можем назначать произвольные имена экземплярам класса. Просмотрите примеры:

Class MyClass(object): common = 10 def __init__(self): self.myvariable = 3 def myfunction(self, arg1, arg2): return self.myvariable # This is the class instantiation >>> classinstance = MyClass() >>> classinstance.myfunction(1, 2) 3 # This variable is shared by all classes. >>> classinstance2 = MyClass() >>> classinstance.common 10 >>> classinstance2.common 10 # Note how we use the class name # instead of the instance. >>> MyClass.common = 30 >>> classinstance.common 30 >>> classinstance2.common 30 # This will not update the variable on the class, # instead it will bind a new object to the old # variable name. >>> classinstance.common = 10 >>> classinstance.common 10 >>> classinstance2.common 30 >>> MyClass.common = 50 # This has not changed, because "common" is # now an instance variable. >>> classinstance.common 10 >>> classinstance2.common 50 # This class inherits from MyClass. The example # class above inherits from "object", which makes # it what"s called a "new-style class". # Multiple inheritance is declared as: # class OtherClass(MyClass1, MyClass2, MyClassN) class OtherClass(MyClass): # The "self" argument is passed automatically # and refers to the class instance, so you can set # instance variables as above, but from inside the class. def __init__(self, arg1): self.myvariable = 3 print arg1 >>> classinstance = OtherClass("hello") hello >>> classinstance.myfunction(1, 2) 3 # This class doesn"t have a .test member, but # we can add one to the instance anyway. Note # that this will only be a member of classinstance. >>> classinstance.test = 10 >>> classinstance.test 10

Исключения в Python

Исключения в Python обрабатываются в блоках try-except :

Def some_function(): try: # Division by zero raises an exception 10 / 0 except ZeroDivisionError: print "Oops, invalid." else: # Exception didn"t occur, we"re good. pass finally: # This is executed after the code block is run # and all exceptions have been handled, even # if a new exception is raised while handling. print "We"re done with that." >>> some_function() Oops, invalid. We"re done with that.

Импорт модулей в Python

Внешние библиотеки используются после импорта с использованием ключевого слова import . Вы также можете использовать from import для импорта индивидуальных функций.

Import random from time import clock randomint = random.randint(1, 100) >>> print randomint 64

Работа с файлами в Python

Python обладает большим количеством библиотек для работы с файлами. Например, сериализация (конвертирование данных в строки с библиотекой pickle):

Import pickle mylist = ["This", "is", 4, 13327] # Open the file C:\\binary.dat for writing. The letter r before the # filename string is used to prevent backslash escaping. myfile = open(r"C:\\binary.dat", "w") pickle.dump(mylist, myfile) myfile.close() myfile = open(r"C:\\text.txt", "w") myfile.write("This is a sample string") myfile.close() myfile = open(r"C:\\text.txt") >>> print myfile.read() "This is a sample string" myfile.close() # Open the file for reading. myfile = open(r"C:\\binary.dat") loadedlist = pickle.load(myfile) myfile.close() >>> print loadedlist ["This", "is", 4, 13327]

Разное

  • Условия могут склеиваться, например 1 < a < 3 проверит, что a одновременно меньше 3 и больше 1.
  • Вы можете использовать del для удаления переменных или элементов в массивах.
  • Списки дают очень сильные возможности для манипуляции данными. Вы можете составить выражение с использованием for и последующими инструкциями if или for:
>>> lst1 = >>> lst2 = >>> print >>> print # Check if a condition is true for any items. # "any" returns true if any item in the list is true. >>> any(]) True # This is because 4 % 3 = 1, and 1 is true, so any() # returns True. # Check for how many items a condition is true. >>> sum(1 for i in if i == 4) 2 >>> del lst1 >>> print lst1 >>> del lst1
  • Глобальные переменные объявляются вне функций и могут читаться без специальных объявлений внутри, но если вы хотите записывать их, вы должны объявить из в начале функции с использованием специального ключевого слова «global», иначе Python назначит новое значение локальной переменной:
number = 5 def myfunc(): # This will print 5. print number def anotherfunc(): # This raises an exception because the variable has not # been bound before printing. Python knows that it an # object will be bound to it later and creates a new, local # object instead of accessing the global one. print number number = 3 def yetanotherfunc(): global number # This will correctly change the global. number = 3

Как выучить язык программирования Python

Этот материал не претендует на исчерповающее руководство по Python. Язык программирования Python обладает огромным числом библиотек и различной функциональностью, с которыми вы познакомитесь, продолжив работать с языком и изучая дополнительные источники.

Если вам недостаточно изложенной информации — просмотрите расширенный материал с описанием языка программирования Python — — в нем сведения о языке изложены более подробно.

Среди других материалов рекомендую Learn Python The Hard Way . И, конечно The Python 2 Tutorial и The Python 3 Tutorial .

Большая благодарность Stavros Korokithakis за его отличный tutorial «Learn Python in 10 minutes» .

Если вы хотите что-то улучшить в этом материале — пожалуйста напишите в комментариях.

27 августа 2012 в 15:18

Учим Python качественно

  • Python

Здравствуйте всем!

Удобочитаемый синтаксис, прост в обучении, высокоуровневый язык, Объектно-Ориентированый язык программирования (ООП) , мощный, интерактивный режим, масса библиотек. Множество иных плюсов… И это всё в одном языке.
Для начала окунёмся в возможности и узнаем, что же умеет Python?

А зачем мне твой Python?

Много начинающих программистов задают подобные вопросы. Это как с покупкой телефона, скажите, почему я должен купить этот телефон, а не этот?
Качество программного обеспечения
Для многих, в том числе и для меня, основные преимущества - это удобочитаемый синтаксис. Не много языков могут похвастаться им. Программный код на Python читается легче, что значит, многократное его использование и обслуживание выполняется гораздо проще, чем использование программного кода на других языках сценариев. Python содержит самые современные механизмы многократного использования программного кода, каким является ООП .
Библиотеки поддержки
В составе Python поставляется большое число собранных и переносимых функциональных возможностей, известных как стандартная библиотека. Эта библиотека предоставляет Вам массу возможностей, востребованных в прикладных программах, начиная от поиска текста по шаблону и заканчивая сетевыми функциями. Python допускает расширение как за счёт ваших собственных библиотек, так и за счёт библиотек, созданных другими разработчиками.
Переносимость программ
Большая часть программ на языке Python выполняется без изменений на всех основных платформах. Перенос программного кода из Linux в Windows заключается в простом копировании файлов программ с одной машины на другую. Также Python предоставляет Вам массу возможностей по созданию переносимых графических интерфейсов .
Скорость разработки
По сравнению с компилирующим, или строго типизированными языками, такими как С, С++ или Java, Python во много раз повышает производительность труда разработчика. Объем программного кода на языке Python обычно составляет треть, или даже пятую часть эквивалентного программного кода на языке С++ или Java, что означает меньший объем ввода с клавиатуры, меньшее количество времени на откладку и меньший объем трудозатрат на сопровождение. Кроме того, программы на языке Python запускаются сразу же, минуя длительные этапы компиляции и связывания, необходимые в некоторых других языках программирования, что еще больше увеличивает производительность труда программиста.

Где используется Python?

  • Компания Google использует Python в своей поисковой системе и оплачивает труд создателя Python - Гвидо ван Россума
  • Такие компании, как Intel, Cisco, Hewlett-Packard, Seagate, Qualcomm и IBM, используют Python для тестирования аппаратного обеспечения
  • Служба коллективного использования видеоматериалов YouTube в значительной степени реализована на Python
  • NSA использует Python для шифрования и анализа разведданных
  • Компании JPMorgan Chase, UBS, Getco и Citadel применяют Python для прогнозирования финансового рынка
  • Популярная программа BitTorrent для обмена файлами в пиринговых сетях написана на языке Python
  • Популярный веб-фреймворк App Engine от компании Google использует Python в качестве прикладного языка программирования
  • NASA, Los Alamos, JPL и Fermilab используют Python для научных вычислений.
и другие компании также используют этот язык.

Литература

Вот мы и познакомились поближе с языком программирования Python. Можно сказать отдельно, что плюсы Python состоят еще в том, что у него есть масса качественной литературы. Не каждый язык этим может похвастаться. К примеру язык программирования JavaScript не может порадовать пользователей множеством литературы, хотя язык действительно неплохой.

Вот источники, которые помогут Вам познакомиться ближе с Python, а может и стать будущим Гвидо ван Россумом.
* Некоторые источники могут быть на английском. Не стоит этому удивляться, сейчас масса отличной литературы пишется именно на английском языке. Да и для самого программирования надо знать хотя бы базовые знания английского.

Настоятельно рекомендую прочитать первым делом книгу - Марк Лутц. Изучаем Python, 4-е издание . Книга переведена на русский язык, так что бояться не стоит, если Вы вдруг не знаете английский. Но именно четвёртое издание.

Для тех, кто знает английский, можно прочитать документацию на официальном сайте Python . Там всё довольно понятно описано.

А если же Вы более принимаете информацию по видео, то могу посоветовать уроки от компании Google, которые ведёт Ник Парланте - ученик из Стэнфорда. Шесть видеолекций на YouTube . Но в бочке мёда тут есть капля дёгтя… Ведёт он на английском языке с английскими субтитрами. Но надеюсь, что остановит это немногих.

Что делать, если я прочитал книги, но не знаю как применять знания?

Без паники!
Советую почитать книгу Марк Лутц. Программирование на Python (4-е издание) . Ранее было «изучаем», а тут «Программирование». В «Изучаем» - Вы получаете знания Python, в «Программирование» - Марк Вас учит как их применять в Ваши будущие программы. Книга очень полезная. И думаю одной её Вам хватит.

Хочу практики!

Легко.
Выше я писал о видеолекциях от Ника Парланте на YouTube, но у них есть также некие

Подборка подготовлена с учетом личного опыта практикующих программистов. Здесь книги, которые подойдут как для новичков, так и для владеющих определенной базой разработчиков. Правда тем, кто совсем ноль в знании языка, советуем сначала пройтись по WikiBooks , вникнуть в азы , а потом выбирать из списка.

Learning Python , Mark Lutz (5th Edition)

Наиболее частый ответ на вопрос: «что почитать про Python?». Отличная книга, практически полное руководство по языку (и частично стандартной библиотеке). Из минусов - много воды, и последнее издание вышло 2 года назад (уже почти 3) и поэтому не включает последние изменения. Но для начинающих книга все еще актуальна.

Programming Python (4th Edition) , Mark Lutz

Переход от изучения к практике. Учимся применять полученные знания для написания будущих программ.

Think Python: How to Think Like a Computer Scientist , Allen B. Downey

Введение в Python для начинающих. Книга последовательно раскрывает особенности языка. Объемные темы, такие как рекурсия и объектно-ориентированное программирование для облегчения усвоения разбиты на небольшие шаги. На сайте книги встроены интерактивные модули, где можно запустить свой код.

Dive Into Python / , Mark Pilgrim

Краткое руководство с большим количеством примеров кода и использованием стандартной библиотеки. Эта книга охарактеризована многими обозревателями, как отличное введение в Python.

Перейдем к теоретически-практической части и начнем с того что из себя представляет интерпретатор.

Интерпретатор

Интерпретатор - это такая программа, которая выполняет другие программы. Когда вы пишете программу на языке Python, интерпретатор читает вашу программу и выполняет содержащиеся в ней инструкции. В действительности, интерпретатор - это слой программной логики между вашим программным кодом и аппаратурой вашего компьютера.

В зависимости от используемой версии Python сам интерпретатор может быть реализован как программа на языке C, как набор классов Java и в каком-либо другом виде, но об этом позже.

Запуск сценария в консоли

Давайте запустите в консоле интерпретатор:

Теперь он ожидает ввода комманд, введите туда следующую инструкцию:

Print "hello world!"

ура, наша первая программа! :D

Запуск сценария из файла

Создайте файл "test.py", с содержимым:

# вывести "hello world" print "hello world" # вывести 2 в 10 степени print 2 ** 10

и выполните этот файл:

# python /path/to/test.py

Динамическая компиляция и байт-код

После того, как запустите сценарий, сначала компилирует исходный текст сценария в байт-код для виртуальной машины. Компиляция - это просто этап перевода, а байт-код это низкоуровневое платформонезависимое представление исходного текста программы. Python транслирует каждую инструкцию в исходном коде сценария в группы инструкций байт-кода для повышения скорости выполнения программы, так как байт-код выполняется намного быстрее. После компиляции в байт-код, создается файл с расширением ".pyc" по соседству с исходным текстом сценария.

В следующий раз, когда вы запустите свою программу интерпретатор минует этап компиляции и отдаст на выполнение откомпилированный файл с расширением ".pyc". Однако, если вы изменили исходные тексты вашей программы, то снова произойдет этап компиляции в байт-код, так как Python автоматически следит за датой изменения файла с исходным кодом.

Если Python окажется не в состоянии записать файл с байт-кодом, например из-за отсутствия прав на запись на диск, то программа не пострадает, просто байт-код будет собран в памяти и при завершении программы оттуда удален.

Виртуальная машина Python (PVM)

После того как пройдет процесс компиляции, байт-код передается механизму под названием виртуальная машина , которая и выполнит инструкции из байт-кода. Виртуальная машина - это механизм времени выполнения, она всегда присутствует в составе системы Python и это крайняя составляющая системы под названием "Интерпретатор Python".

Для закрепления пройденного еще раз проясним ситуацию, компиляция в байт-код производится автоматически, а PVM - это всего лишь часть системы Python, которую вы установили вместе с интерпретатором и компилятором. Все происходит прозрачно для программиста, и вам не надо выполнять эти операции вручную.

Производительность

Программисты имеющие опыт работы с такими языками как C и C++, могут заметить некоторые отличия в модели выполнения Python. Первое - это отсутствие этапа сборки или вызова утилиты "make", программы на Python могут быть сразу же запущены после написания исходного кода. Второе отличие - байт-код не является двоичным машинным кодом (например инструкции для микропроцессора Intel), он является внутренним представлением программы на языке Python.

По этим причинам программы на Python не могут выполняться также быстро как на C/C++. Обход инструкций выполняет виртуальная система, а не микропроцессор, и чтобы выполнить байт-код, необходима дополнительная интерпретация, инструкции которой требуют большего времени, чем машинные инструкции микропроцессора.

Однако, с другой стороны, в отличии от традиционных интерпретаторов, например как в PHP, здесь присутствует дополнительный этап компиляции - интерпретатору не требуется каждый раз анализировать исходный текст программы.

В итоге, Python по производительности находится между традиционными компилирующими и традиционными интерпретирующими языками программирования.

Альтернативные реализации Python

То что было сказано выше о компиляторе и виртуальной машине, характерно для стандартной реализации Python, так называемой CPython (реализации на ANSI C). Однако также существует альтернативные реализации, такие как Jython и IronPython, о которых пойдет сейчас речь.

Это стандартная и оригинальная реализация Python, названа так, потому что написана на ANSI C. Именно ее мы установили, когда выбрали пакет ActivePython или установили из FreeBSD портов. Поскольку это эталонная реализация, она как правило работает быстрее, устойчивее и лучше , чем альтернативные реализации.

Jython

Первоначальное название JPython, основная цель - тесная интеграция с языком программирования Java . Реализация Jython состоит из Java-классов, которые выполняют компиляцию программного кода на языке Python в байт-код Java и затем передают полученный байт-код виртуальной машине Java (JVM) .

Цель Jython состоит в том, чтобы позволить программам на языке Python управлять Java-приложениями, точно также как CPython может управлять компонентами на языках C/C++. Эта реализация имеет беcшовную интеграцию с Java. Поскольку программный код на Python транслируется в байт-код Java, во время выполнения он ведет себя точно также, как настоящая программа на языке Java. Программы на Jython могут выступать в качестве апплетов и сервлетов, создавать графический интерфейс с использованием механизмов Java и т.д. Более того, Jython обеспечивает поддержку возможности импортировать и использовать Java-классы в программном коде Python.

Тем не менее, поскольку реализация Jython обеспечивает более низкую скорость выполнения и менее устойчива по сравнению с CPython, она представляет интерес скорее для разработчиков программ на языке Java, которым необходим язык сценариев в качестве интерфейса к Java-коду.

Реализация предназначена для обеспечения интеграции программ Python с приложениями, созданными для работы в среде Microsoft .NET Framework операционной системы Windows, а также в Mono - открытом эквиваленте для Linux. Платформа.NET и среда выполнения языка C# предназначены для обеспечения взаимодействия между программными объектами - независимо от используемого языка программирования, в духе более ранней модели COM компании Microsoft.

IronPython позволяет программам на языке Python играть роль как клиентских, так и серверных компонентов, доступных из других языков программирования.NET. Поскольку разработка ведется компанией Microsoft , от IronPython, помимо прочего, можно было бы ожидать существенной оптимизации производительности.

Средства оптимизации скорости выполнения

Существуют и другие реализации, включая динамический компилятор Psyco и транслятор Shedskin C++, которые пытаются оптимизировать основную модель выполнения.

Динамический компилятор Psyco

Система Psyco - это компонент, расширяющий модель выполнения байт-кода, что позволяет программам выполняться быстрее. Psyco является расширением PVM , которое собирает и использует информацию о типах, чтобы транслировать части байт-кода программы в истинный двоичный машинный код, который выполняется гораздо быстрее. Для такой трансляции не требуется вносить изменения в исходный код или производить дополнительную компиляцию в ходе разработки.

Во время выполнения программы, Psyco собирает информацию о типах объектов, и затем эта информация используется для генерации высокоэффективного машинного кода, оптимизированного для объектов этого типа. После этого произведенный машинный код заменяет соответствующие участки байт-кода, тем самым увеличивается скорость выполнения.

В идеале некоторые участки программного кода под управление Psyco могут выполняться также быстро, как скомпилированный код на языке Си .

Psyco обеспечивает увеличение скорости от 2 до 100 раз, но обычно в 4 раза, при использовании немодифицированного интерпретатора Python. Единственный минус у Psyco, это то обстоятельство, что в настоящее время он способен генерировать машинный код только для архитектуры Intel x86 .

Psyco не идет в стандартной поставке, его надо скачать и установить отдельно. Еще есть проект PyPy , который представляет собой попытку переписать PVM с целью оптимизации кода как в Psyco , проект PyPy собирается поглотить в большей мере проект Psyco .

Транслятор Shedskin C++

Shedskin - это система, которая преобразует исходный код на языке Python в исходный код на языке C++, который затем может быть скомпилирован в машинный код. Кроме того, система реализует платформонезависемый подход к выполнению программного кода Python.

Фиксированные двоичные файлы (frozen binaries)

Иногда необходимо из своих программ на Python создавать самостоятельные исполняемые файлы. Это необходимо скорее для упаковки и распространения программ.

Фиксированные двоичные файлы объединяют в единый файл пакета байт-код программ, PVM и файлы поддержки, необходимые программам. В результате получается единственный исполняемый файл, например файл с расширение ".exe" для Windows.

На сегодняшний день существует три основных инструмента создания "frozen binaries":

  • py2exe - он может создавать автономные программы для Windows, использующие библиотеки Tkinter, PMW, wxPython и PyGTK для создания графического интерфейса, программы использующие программные средства создания игр PyGame, клиентские программы win32com и многие другие;
  • PyInstaller - напоминает py2exe, но также работает в Linux и UNIX и способен производить самоустанавливающиеся исполняемые файлы;
  • freeze - оригинальная версия.

Вам надо загружать эти инструменты отдельно от Python, они распространяются бесплатно.

Фиксированные двоичные файлы имеют немалый размер, ибо они содержат в себе PVM, но по современным меркам из все же нельзя назвать необычно большими. Так как интерпретатор Python встроен непосредственно в фиксированные двоичные файлы, его установка не является обязательным требованием для запуска программ на принимающей стороне.

Резюме

На сегодня всё, в следующей статье расскажу о стандартных типах данные в Python, ну и в последующих статьях рассмотрим каждый тип в отдельности, а также функции и операторы для работы с этими типами.



Понравилась статья? Поделиться с друзьями: