Главная Интернет

Основы программирования Python. Интерактивный учебник языка Python

Пошаговая инструкция для всех, кто хочет изучить программирование на Python (или программирование вообще), но не знает, куда сделать первый шаг.

Что делать?

Мы просмотрели множество обучающих материалов и просто хороших статей и составили список того, что необходимо изучить, чтобы освоить этот язык программирования и развиваться в нем.

1. Первым делом изучите основы. Узнайте, что такое переменные, управляющие структуры, структуры данных. Эти знания необходимы без привязки к конкретному языку.

2. Займитесь изучением литературы. Начните с классики – Dive into Python . Эта книга вообще может стать настольной. Еще можно почитать Майкла Доусона «Программируем на Python » и Алексея Васильева «Python на примерах. Практический курс по программированию» . Доусон – опытный программист и преподаватель, а в книге учит программировать, создавая простые игры. В книге Васильева, напротив, больше внимания уделяется основам и теории.

4. Пройдите курс «Введение в компьютерные технологии и программирование на языке Python» от MIT.

5. Узнайте, какие библиотеки и и для каких целей используют другие питонисты. Найдите что-то интересное для себя.

6. Если вас интересуют веб-технологии, обратите внимание на фреймворки Flask и Django. Узнайте, для каких целей какой из них лучше подходит, начните изучать тот, что подходит вам.

7. Узнайте, как получать и анализировать массивы данных с отдельных сайтов, со всего Интернета и вообще откуда угодно – только старайтесь держаться в рамках закона.

8. Ищите информацию о методах машинного обучения.

9. Оптимизируйте работу с инструментами, автоматизируйте рутину и все, что еще не автоматизировано.

Куда сходить?

Несколько полезных ссылок на ресурсы, которые помогут чуть меньше гуглить и определиться, в каком направлении работать.

Полезные ресурсы

Python Tutor

Этот инструмент помогает перейти фундаментальный барьер на пути к пониманию изучаемого языка программирования: путем визуализации кода этот ресурс даст понимание того, что происходит, когда компьютер исполняет каждую строку кода.

Bucky Roberts на YouTube

Если вы не знакомы с программированием, эти туториалы очень вам помогут. Они просты для понимания и охватывают все, что может пригодиться сначала, начиная с установки языка.

Derek Banas про Python на YouTube

Дерек – программист-самоучка, и у него свой взгляд на подход к изучению языков программирования. Он делает небольшие видеообзоры на различные языки длиной в 40-60 минут, в которых рассказывает все, что нужно, чтобы в общих чертах понять назначение языка.

Corey Schafer на YouTube

У Кори хорошие видео на тему форматирования строк, генераторов, программистских терминов (комбинации и перестановки, DRY, замыкания) и многого другого, что поможет понять основные концепции.

Django Getting Started

Официальная документация по веб-фреймворку Django. Покрывает все, что нужно узнать на первых порах, от установки до первого приложения.

Введение во Flask

Видеокурс на YouTube для желающих ознакомиться с Flask, понять некоторые его тонкости и узнать, зачем он вообще нужен.

Полезные ссылки

Новичку

Python 3 для начинающих
«Укус Питона» (англ. «A Byte of Python»)

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: Добавить метки

Программа представляет собой набор алгоритмов, которые обеспечивают выполнение необходимых действий. Условно таким же образом можно запрограммировать обычного человека, написав точные команды, для того чтобы, например, он приготовил чай. Если в последнем варианте будет использоваться естественная речь (русская, украинская, английская, корейская и т. д.), то для компьютера понадобится специальный язык программирования. Python - один из таковых. Среда программирования впоследствии переведет команды в и цель человека, ради которой создавался алгоритм, будет выполнена. «Питон» имеет свой синтаксис, который будет рассмотрен ниже.

История языка

Разработка началась в 1980-х году, а завершилась она в 1991. Язык Python был создан Гвидо ван Россумом. Хоть основным символом «Питона» является змея, назван он был так в честь комедийного американского шоу.

При создании языка разработчик использовал некоторые команды, заимствованные уже у существующих Pascal, С и С++. После выхода в интернет первой официальной версии целая группа программистов присоединилась к его доработке и улучшению.

Одним из факторов, которые позволили стать «Питону» достаточно известным, является дизайн. Многими весьма успешными специалистами он признается одним из лучших.

Особенности «Питона»

Язык программирования Python для начинающих специалистов станет отличным учителем. Он имеет достаточно простой синтаксис. Понять код будет легко, ведь он не включает в себя много вспомогательных элементов, а особенная структура языка будет учить делать отступы. Конечно же, хорошо оформленная программа с небольшим количеством команд станет понятной сразу же.

Многие синтаксические системы были созданы с опорой на объектно-ориентированное программирование. Не исключением является и язык Python. Для чего же именно он появился на свет? Он облегчит обучение новичкам, поможет вспомнить некоторые элементы уже квалифицированным сотрудникам.

Синтаксис языка

Как уже было сказано, код читается достаточно легко и просто. «Питон» имеет последовательные команды, отличающиеся четкостью выполнения. В принципе, используемые операторы не покажутся даже новичкам трудными. Этим и отличается язык Python. Синтаксис его легок и прост.

Традиционные операторы:

При задавании условия следует использовать конструкцию if-else. Если таких строк слишком много, можно вписывать команду elif.
Class предназначен для понимания класса.
Один из простых операторов - pass. Он ничего не делает, вписывается для пустых блоков.
Цикловыми командами являются while и for.
Функция, метод и генератор определяется благодаря def.

Кроме одиночных слов, в качестве операторов язык программирования Python позволяет использовать и выражения. Благодаря использованию цепочек строк можно уменьшить количество отдельных команд и скобок. Используются и так называемые ленивые вычисления, т. е. те, которые выполняются лишь тогда, когда того требует условие. К ним относятся and и or.

Процесс написания программ

Интерпретатор работает на едином механизме: при написании строки (после которой ставится «Энтер») она сразу же выполняется, и человек может уже видеть какой-то результат. Это пригодится и будет достаточно удобным для новичков или тех, кто хочет протестировать небольшой кусочек кода. В компилируемых средах пришлось бы сначала написать программу целиком, лишь потом запустить ее и проверить на ошибки.

Язык программирования Python (для начинающих, как уже стало понятно, он подходит идеально) в операционной системе Linux позволяет работать непосредственно в самой консоли. Следует написать в командной строке название кода «Питон» на английском языке. Свою первую программу создать будет нетрудно. Прежде всего, стоит учитывать и то, что пользоваться интерпретатором здесь можно в качестве калькулятора. Так как с синтаксисом зачастую молодые и начинающие специалисты не дружат, то написать алгоритм можно таким образом:

После каждой строки необходимо ставить «Ентер». Ответ будет выводиться непосредственно после его нажатия.

Данные, используемые «Питоном»

Данные, которыми пользуются компьютеры (и языки программирования), представлены несколькими типами, и это вполне очевидно. Числа бывают дробными, целыми, могут состоять из множества цифр или быть весьма массивными из-за дробной части. Чтобы интерпретатору было проще работать с ними, и он мог понять, с чем имеет дело, следует задать определенный тип. Более того, он необходим, чтобы числа поместились в отведенную ячейку памяти.

Наиболее распространенные типы данных, которым пользуется язык программирования Python:

Integer. Речь идет о целых числах, имеющих как отрицательное, так и положительное значение. Ноль также входит в данный тип.
Для того чтобы интерпретатор понял, что работает с дробными частями, следует задать тип float point. Как правило, им пользуются в случае использования чисел с варьирующейся точкой. Следует помнить, что при написании программы нужно придерживаться записи «3.25», а не использовать запятую «3,25».
В случае добавления строк язык программирования Python позволяет добавить тип string. Зачастую слова или фразы заключаются в одинарные или

Недостатки и преимущества

В последние несколько десятилетий людей больше интересовало, как больше времени потратить на освоение данных и меньше - на то, чтобы они были обработаны компьютером. Язык о котором лишь положительные, является высшим кодом.

Недостатков у «Питона» практически нет. Единственный серьезный минус - медлительность при выполнении алгоритма. Да, если сравнивать его с «Си» или «Джава», он, откровенно говоря, черепашка. Объясняется это тем, что данный

Разработчик позаботился о том, чтобы добавить в «Питон» самое хорошее. Поэтому при его использовании можно заметить, что он вобрал в себя лучшие черты других высших языков программирования.

В том случае, если идея, которая реализуется интерпретатором, не впечатляет, то понять это можно будет практически сразу, после написания нескольких десятков строк. Если программа стоящая, то критический участок можно в любое время усовершенствовать.

Сейчас над улучшением «Питона» работает не одна группа программистов, поэтому не факт, что код, написанный на С++ будет лучше, чем тот, который создан при помощи Python.

С какой версией лучше работать?

Сейчас широко используются сразу две версии такой синтаксической системы, как язык Python. Для начинающих выбор между ними будет достаточно трудным. Следует заметить тот факт, что 3.х все еще находится на разработке (хотя и выпущен в массы), в то время как 2.х - полностью завершенная версия. Многие советуют использовать 2.7.8, так как она практически не лагает и не сбивается. В 3.х версии нет радикальных изменений, поэтому в любое время свой код можно перенести в среду программирования с обновлением. Чтобы скачать необходимую программу, следует зайти на официальный сайт, выбрать свою операционную систему и дождаться окончания загрузки.

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.

(Перевод)

На сайте Poromenos" Stuff была опубликована статья, 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

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

>>> mylist = ["List item 1", 2, 3.14] #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(mylist)

>>> 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)

Классы

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

>>> classinstance.myfunction(1, 2) #Метод myfunction класса Myclass возвращает значение переменной myvariable

# Переменная common объявлена во всех классах

>>> classinstance2 = Myclass()

>>> classinstance.common

>>> classinstance2.common

# Поэтому, если мы изменим ее значение в классе Myclass изменятся

# и ее значения в объектах, инициализированных классом Myclass

>>> Myclass.common = 30

>>> classinstance.common

>>> classinstance2.common

# А здесь мы не изменяем переменную класса. Вместо этого

# мы объявляем оную в объекте и присваиваем ей новое значение

>>> classinstance.common = 10

>>> classinstance.common

>>> classinstance2.common

>>> Myclass.common = 50

# Теперь изменение переменной класса не коснется

# переменных объектов этого класса

>>> classinstance.common

>>> classinstance2.common

# 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)

# Этот класс не имеет совйтсва test, но мы можем

# объявить такую переменную для объекта. Причем

# tэта переменная будет членом только classinstance.

>>> classinstance.test = 10

>>> classinstance.test

Исключения

Исключения в Python имеют структуру try -except :

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

Работа с файловой системой

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

# 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)

>>> 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

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.