Быстрый старт python: быстрый старт — Анализ данных в социально-экономических системах

Содержание

быстрый старт — Анализ данных в социально-экономических системах

«Программирование — вторая грамотность»
(академик А.П. Ершов)

По просьбе студентов стал записывать видеоуроки о программировании на языке Python. Страница с уроками и презентациями доступна по ссылке.

Учебник ОСНОВЫ ПРОГРАММИРОВАНИЯ НА ПРИМЕРЕ ЯЗЫКА PYTHON

С ЧЕГО НАЧАТЬ ИЗУЧЕНИЕ ПРОГРАММИРОВАНИЯ?

«Программирование — вторая грамотность» — так называлось одно из самых известных выступлений академика А. П. Ершова, которое прозвучало на Третьей всемирной конференции ИФИП и ЮНЕСКО по применению ЭВМ в обучении в 1981 году.

Приведу отрывки из текста доклада, оригинал можно прочесть по ссылке.

«Во-первых, нам будет легче сравнивать программирование с грамотностью, если мы вспомним, что грамотность — это историческая категория, имеющая свое предначало, возникновение и развитие. СССР — страна практически сплошной грамотности: уже 10 лет назад грамотные в ней составляли 99,7 % общего числа населения в возрасте от 9 лет и старше. 100 лет назад этот процент был чуть выше 20. Еще сейчас на Земле насчитывается порядка 800 млн неграмотных.

Во-вторых, как в основе грамотности, так и в основе программирования лежит техническое изобретение: печатный станок и ЭВМ соответственно. Если развитие и распространение книгопечатания привело к всеобщей грамотности, то развитие и распространение ЭВМ приведет ко всеобщему умению программировать.

В-третьих, как грамотность, так и программирование являются выражением органической способности человека, т. е. способности, подготовленной организацией его нервной системы и присущей человеку во всех его социальных функциях: в общении друг с другом, в труде, в созерцании природы и в борьбе с ней.

В-четвертых, и это, пожалуй, самое главное: грамотность и программирование не только выстраиваются в параллель, соединяясь мостиками аналогий, но и дополняют друг друга, формируя новое представление о гармонии человеческого ума.

Этот тезис заслуживает того, чтобы, хотя и без подробностей, но быть раскрытым немедленно.

Мы привычно понимаем грамотность как способность человека воспринять и выразить знание в текстовой форме. С детства мы слышим простые и емкие слова Максима Горького: «Любите книгу, источник знания». Однако остается проблема: как перейти от знания к действию. «Сообразуйте действие со словом, а слово с действием», — говорит один из героев Шекспира. Вот здесь и возникает программирование.

В докнижный период единство слова и дела осуществлялось естественно и постоянно. Накопление опыта и знания было совмещено с прямым и постоянным контактом старшего учителя и младшего ученика.

Конечно, это была не оптимальная схема обучения, так как при этом сужалась база для формирования общих понятий и построения теории предмета обучения, но зато и не возникало проблемы перехода от знания к действию, поскольку момент истины ощущался не умственным озарением, а достижением цели. Как мы сказали бы сейчас, обучение было предметным.

Появление книги нанесло сильнейший удар единству слова и дела, отделило процесс накопления знаний от их применения, создало новые формы жажды и знаний и новые ощущения постижения истины.

Во всех языках появились специальные определения для людей, которые в своем стремлении к знанию отдавали предпочтение книге. Во всех этих выражениях, от «книжного ума» до «яйцеголовых», был оттенок пренебрежения, в целом несправедливого, но иногда и заслуженного.

Как сказал Монтень уже в XVI веке: «Ученость чисто книжного происхождения — жалкая ученость!» Действительно, обнаружилось, что книжное накопление знаний требует новых подходов к формированию исполнительных механизмов человека. Это означает, что задача программирования появилась задолго до появления ЭВМ. ЭВМ актуализировало проблему программирования так же, как книгопечатание актуализировало проблему грамотности.

Если вторая проблема привела к появлению Яна Амоса Каменского и его «Великой дидактики» и «Материнской школы», заложивших основы современной школы, то первая проблема — это вызов нашей аудитории, и я горячо надеюсь, что она выдвинет великого учителя, который вооружит поколение, вступающее в XXI век, видением школы будущего.

Грамотность и способность к действию сами по себе еще ничего не значат. Развитие только одной из них еще не решает проблемы. В этом противопоставлении трудно сказать, от чего мы страдаем больше: от невежества или бездеятельности. Еще Гете предупреждал: «Нет ничего страшнее деятельного невежества», однако наш опыт подсказывает, что оно произрастает только при дефиците активной жизненной позиции образованных и культурных людей. Мы знаем, что грамотность — это не только умение читать, но и воспитание интеллигентного человека.

Похоже, теперь нам нужно потребовать от образования большего. Вот почему я позволю себе закончить введение дополнительным тезисом о том, что вторая грамотность — это не только умение писать команды для машин, но и воспитание человека, решительного и предусмотрительного вместе.

Мир книги

Вернемся снова к отправной точке раскрытия нашей метафоры, книгопечатанию, более точно, к ее продукту — книге. Я позволю себе сделать небольшую выдержку из энциклопедического словаря, поскольку лаконичность его текстов придает им особую выразительность:

«Книга, печатное произведение (в старое время также и рукопись) в форме сброшюрованных и переплетенных вместе печатных листов… В средние века книги переписывались в монастырях монахами и имели, главным образом, религиозный характер. С развитием городов сменившие монахов городские писцы переписывали и светские книги. Настоящий поворот в книжном деле произведен книгопечатанием, изобретенным в середине 15-го века… Отливка шрифтов, изобретение скоропечатающей машины, стереотипы, применение наборной и ротационной машин превратили книгу в могучее средство распространения знаний и подъема культуры»

(Малый энциклопедический словарь, Москва: Советская энциклопедия, 1936 г.)

Мне бы хотелось верить, что наше трудное дело создания ЭВМ и их программирования когда-нибудь будет подытожено далеким потомком в столь лапидарных и эпических строчках. Мне довелось прочитать несколько сочинений, посвященных истории книги и развитию грамотности. Это в высшей степени интересная глава в истории нашей цивилизации. Несмотря на то, что становления книгопечатания и вычислительной техники разделены периодом в пять столетий, их сопоставление, особенно если выровнять временные масштабы с учетом разницы скоростей и пропускной способности коммуникационных каналов, обнаружит много сходства и технического, и социального характера. В способах книгопечатания мы найдем смену поколений, основанную на изменениях производственной базы и технологических процессов. Так же, как и в вычислительном деле, мы познакомимся с историей становления больших производящих компаний со всеми типичными компонентами массового производства: неустанная ассимиляция технических новшеств и их переплавка в общепринятые технические стандарты, организация рынка и сбыта, драматические столкновения в сочетании с неотъемлемостью сосуществования большого и малого бизнеса, появление вторичной индустрии исходных материалов и компонент.

Приведем лишь некоторые данные, которые характеризуют темп, размах и взаимообусловленность развития книгопечатания и грамотности.

Появление первых изданий изобретателя печатного станка Иоганна Гутенберга датируется 1445 годом (латинская грамматика «О восьми частях речи» Элия Доната и знаменитая «42-строчная» Библия). Еще не истек XV век, а уже в мире работало свыше тысячи типографий, выпустивших около 10 млн экземпляров книг, почти мгновенно превысив наличный фонд рукописных книг. В 1962 г. во всем мире было напечатано 10 млрд книг. Характерным является то, что не видно никаких реальных признаков насыщения книжного рынка.

Данные 1962 г. говорят, что каждый житель Земли приобрел в среднем две книги. Средняя семья в СССР покупает в год около 30 книг и готова покупать больше. Простая экстраполяция этих цифр дает оценку потенциального книжного потребления для нынешнего населения в 40 млрд книг в год.

Есть, как мне кажется, глубокие аналогии между книгой и ЭВМ как продуктом и их общие отличия от остальных изделий. Все остальные изделия носят специализированный характер, рассчитаны на некоторую функцию. Отношение объема производства такого продукта к числу потребителей выражается малой константой. С книгами и ЭВМ дело обстоит по-другому. И книги, и вычислительные машины являются носителями информационной модели внешнего мира во всем его разнообразии и изменчивости. Здесь не приходится рассчитывать на то, что пытливость и любознательность человека найдут свой предел.

Мир ЭВМ

Средства массовой информации, научно-популярные издания и рекламные проспекты, несмотря на короткий век ЭВМ, уже создали у нас некоторое клише, привычное видение вычислительной машины. Его атрибуты — экран и клавиатура дисплея, бобины магнитных лент, кружево перфоленты, полотно длинных выдач с АЦПУ, мигающие огоньки инженерного пульта, угловатые шкафы, забитые электронными деталями. На техническом языке все это объединяется одним термином: установка (mainframe). Если, однако, думать о месте ЭВМ в мире человека на основе этого представления, это будет не только поверхностно, но и ошибочно. Машина будущего — это не только и не столько гигантский электронный мозг, заполняющий охраняемое здание планирующего центра, промышленной дирекции, банка или командного пункта, а прежде всего, крошечный срез кристалла кремния в миниатюрной рамке, опутанной паутиной тончайших проводов, вставленный в укромное место практически любого промышленного изделия.

Естественно, вы поняли, что речь идет о микропроцессорах, которые, хотя и появились всего чуть больше десяти лет тому назад, но уже производятся десятками миллионов штук в год. Первое наиболее очевидное их применение — выпуск разнообразных карманных калькуляторов. Но это только надводная часть айсберга. Появление и развитие микропроцессоров, по моему глубокому убеждению, самое революционное техническое новшество ХХ века. Вот некоторые аспекты и последствия, которые в наибольшей степени соответствуют линии нашего анализа.

Информационно-вычислительная мощность с показателями: по скорости — 100 тыс. операций в секунду, по емкости оперативной памяти — 5 тыс. чисел (слов) и по емкости внешней памяти в число знаков, образующих книгу средней величины, помещается в объем величиной со спичечный коробок, стоит примерно один человекодень труда и может производиться практически в неограниченных количествах.

Время не позволяет мне раскрывать подробно эти положения, хотя, возможно, это и была бы наиболее увлекательная часть моего выступления. Специальная литература полна анализом новых проблем, лавиной обрушивающихся на специалистов по организации производства, проектантов рабочих мест, инженерных психологов, конструкторов, собственно говоря, всех инженерно-технических работников. Тысячи профессий меняют свое лицо. Миллионы людей — операторов производства, наладчиков, машинисток, банковских служащих, продавцов-контролеров, библиотекарей, монтажников, секретарей, сборщиков на конвейере — садятся за полностью переоборудованные рабочие места, на которых ЭВМ становится их партнером и собеседником. И если даже этот партнер дружествен и надежен, у работника должна произойти глубокая психологическая и квалификационная перестройка для того, чтобы сохранить свою целостность и достоинство в этой новой обстановке. Мы уже сейчас говорим о миллионах людей, вовлеченных в этот процесс (в одной Западной Европе число терминалов ЭВМ и линий передачи данных приближается к миллиону), а через пару поколений это коснется практически каждого человека, вовлеченного в общественное производство.

На пути этого экспоненциального развития, подстегиваемого самыми разнообразными факторами, возникает, однако, одно принципиальное препятствие. В настоящее время способность человека к передаче знаний машине безнадежно отстает от способности создать эту машину. Если затраты общественного труда на создание микропроцессора исчисляются в человекочасах, то затраты на создание программного обеспечения до сих пор выражаются в человекомесяцах, даже с учетом тиражирования программ. Логистическая кривая Барри Боэма, показывающая динамику соотношения затрат на оборудование и программы при проектировании системы обработки информации, стала благодаря бесчисленным повторениям настолько привычной, что уже не вызывает никакого беспокойства. Конечно, специалисты по программированию трудятся вовсю, чтобы сделать труд программиста более производительным. Однако даже если мы примем гипотезу десятикратного увеличения производительности труда при производстве программ, элементарные расчеты показывают, что для того чтобы через двадцать лет запрограммировать все производимые микропроцессоры, нам надо будет посадить за программирование все взрослое население земного шара.

К сожалению, в настоящее время значительная часть перегруженных заботами организаторов промышленности отмахнется от подобных расчетов как от еще одного парадокса, к которым в нашем сложном мире не привыкать. До сих пор сохранилось еще немало самоуверенных руководителей, привыкших к тому, что спрос порождает предложение и на хорошие деньги профессионалы всегда найдутся. И опять параллели с грамотностью помогут нам в разрешении этого парадокса. Артур Кларк, уже побывавший силой своего предвидения в XXI веке, сказал:

«В будущем всякий человек, полностью несведущий в естественных науках, окажется, честно говоря, необразованным. И если он будет, как делают это сейчас некоторые, кичиться своей неосведомленностью, он окажется точно в таком положении, как неграмотные средневековые бароны, гордо заявлявшие, что счетом и письмом у них занимаются секретари…»

Средневековые бароны и их потомки ушли в небытие, считать и писать научился каждый, а у секретарей появились новые хозяева и новые обязанности.

То же должно произойти и с программированием: руководители, не имеющие представления об ЭВМ и программировании, уйдут в небытие, профессиональные программисты станут системными аналитиками и системными программистами, а программировать сумеет каждый, что я и называю второй грамотностью.

Таким образом, мы переходим от мира машин к миру программ.

Мир программ

Герой Мольера, месье Журден, был в высшей степени удивлен, когда узнал, что всю жизнь говорил прозой, не подозревая этого. Благодаря появлению ЭВМ и вызванному этим появлением возникновению вычислительной науки, или информатики, человечество оказывается в положении месье Журдена, с удивлением обнаруживая, что оно живет в мире программ и что продуктивность информационных моделей внешнего мира придает новый смысл библейскому высказыванию «В начале было слово».

Да, мы живем в мире программ, и сами постоянно программируем, не сознавая этого.

Можно спорить о том, что является самым выдающимся открытием ХХ века. Но если взять первую пятерку, даже первую тройку открытий, то, думаю, можно будет уговорить каждого, что в этот узкий круг входит открытие того, что развитие организма есть выполнение генетической программы, записанной в его генном наборе. Не имея возможности говорить об этом подробно, хотел бы только заметить, что использование программистских терминов является не метафорой, а выражает суть внутриклеточных процессов роста и развития, по отношению к которым молекулярные структуры и химические процессы являются своего рода элементной базой и способом реализации микрокоманд.

Программами буквально напичкан наш организм. Все без исключения физиологические процессы — это огромная, тщательно отлаженная и сложно устроенная библиотека программ, в которой анализ структуры программ (программисты сказали бы «граф вызовов») и информационных связей позволяет делать далеко идущие выводы и прогнозы о поведении организма.

Практически вся область производственных отношений, особенно непосредственно в производственном процессе, — это работа по программам. Устойчивый производственный процесс всегда внутренне формализован, его эффективность зависит от степени отлаженности программ, выполняемых людьми. Даже если процесс стохастичен (например, охота или вождение автомашины), случайность и непредсказуемость сказывается лишь на выстраивании цепочки ситуаций, но не на реакциях на эти ситуации, которые осуществляются по программе, почти всегда выполняемой в автоматическом режиме.

Даже обучение, то есть приобретение знаний или, скорее, способности что-то сделать, — это программирование. Лет десять назад профессор Массачусетсского технологического института Сеймур Пейперт, один из первых психологов и педагогов, взявший на вооружение концепции программирования, в серии своих работ убедительно показал, что ребенок научается что-то делать только после того, как он поймет, как это делается. Только после выработки такого понимания повторная тренировка достигает успеха. Заметим, что это касается не только программ, представляющих собой цепочки логических реакций на заранее известные стимулы, но и программ реального поведения, включая всяческую моторику (спорт, музыка, игры и т. п.).

Повседневная жизнь человека, особенно городская, — это деятельность по программам. Каждый человек, придерживающийся режима, с гордостью почувствует себя программистом, если вспомнит свои заполненные до предела утренние процедуры, начиная от звонка будильника и кончая началом работы. Поразмышляйте над процедурой уборки в квартире, и вы увидите, что разработка этой программы сделает честь любому профессиональному программисту — составителю пакетов прикладных программ.

Мы жалуемся на социальные болезни века, в частности абсентеизм, пассивность, ратуем за формирование активной жизненной позиции. Что это такое? Попросту говоря, это способность выработать программу действия и следовать ей.

Таким образом, мир программ — это далеко не только начинка памяти ЭВМ. Это прежде всего огромный запас операционного знания, накопленный человечеством и теперь лишь актуализируемый вычислительными машинами, роботами, автоматическими устройствами. Еще более огромный запас программ хранится в генофонде всего живого: его расшифровка и использование в значительной степени составляют предмет биологии и ее новых разделов, включая генную инженерию. Психология развития и теория поведения тоже в значительной степени формируют новые представления, сближающиеся с понятиями программирования.

Но если это так, то мы естественно приходим к проблеме фундаментализации программирования, выделению в нем некоторых «натуральных» сущностей, позволяющих сблизить мир машин и мир живого, программы природы и программы, составленные человеком. Если же мы хотим сделать эти натуральные сущности осознанным достоянием человека, то у нас нет иного пути, как отразить их в структуре и содержании всеобщего образования.

Хотелось бы подчеркнуть, что речь идет не о том, чтобы навязать детям новые, несвойственные им навыки и знания, а о том, чтобы проявить и сформулировать те стороны мышления и поведения, которые реально существуют, но формируются стихийно, неосознанно.

Рассмотрим, каковы же предпосылки и препятствия к осуществлению этого плана?

Общая задача обучения программированию

Итак, мы хотим учить детей законам программирования. Еще не зная их, мы понимаем, что они неизбежно будут выражены в сумме некоторых достаточно специфических приемов. Нам еще предстоит разбираться, в какой мере они посильны детям, но общие наблюдения таковы, что интеллектуальный и операционный потенциал детей далеко не исчерпан. Посмотрите, как помолодели за последние годы технические виды спорта, в особенности, плавание, гимнастика. Не знаю, как на Западе, но у нас автомашины еще дороги и люди зачастую накапливают деньги для их покупки, когда уже, как говорится, лучшие годы позади. Многие с горечью спрашивают, сколько жизней, потерянных из-за дорожных происшествий, мы сберегли бы, если бы все без исключения научились водить машину в 14—15 лет.

Нет, однако, никакой возможности нагружать детей конденсатом всего жизненного опыта, которым обогащено человечество. В этих попытках нас подстерегают и другие опасности. Каждый человек в СССР знает детскую песенку, которую поет Алла Пугачева, о горестной жизни школьника:

Нагружать все больше нас
Стали почему-то.
Нынче в школе первый класс
Вроде института.
Не бываю я нигде,
Не дышу озоном,
Занимаюсь на труде
Синхрофазотроном.
То ли еще будет,
То ли еще будет,
То ли еще будет, ой-ой-ой.

Все также знают романтическую историю Р. Киплинга о Маугли, мальчике, выросшем у волков, а потом вернувшемся к людям. В теплых странах похожие вещи иногда случались, но с гораздо более печальным исходом, и психологи называют «эффектом или синдромом Маугли» невозможность для ребенка восстановить свои позитивные возможности, погубленные чужеродной средой или перенапряжением душевных сил в раннем детском возрасте.

Этот импринтинг детских лет происходит, естественно, со всеми; можно сказать, что каждый из нас является Маугли своего детства, все дело в том, что с нами происходит и чему нас учат в эти годы.

В последние десятилетия психологи развития сделали немало важных наблюдений, подчеркивающих критическую важность раннего возраста в процессе обучения. Вопрос о том, как учить детей способности планировать свои действия и их последствия, какая операционная обстановка при этом нужна, очень далек от тех методических альтернатив, которые мы обсуждаем, например, при профессиональном обучении программированию. С одной стороны, мы должны сделать эту обстановку естественной для ребенка, с другой стороны, она должна быть достаточно богатой для того, чтобы он мог, как говорят психологи, сам создавать теорию познаваемого явления.

Законы программирования, законы обработки информации, по моему убеждению, существуют. С одной стороны, они появляются в форме операционных правил, отражающих непосредственный опыт человечества. Все мы знаем знаменитое римское изречение «Разделяй и властвуй», воспринимая его, главным образом, как образец политического цинизма. Однако лишь только современная математика и программирование придали ему (в виде метода ветвей и границ) совершенное выражение мощного по своей силе и продуктивности эвристического принципа решения задач. Каким бы случайным этот пример ни оказался, он иллюстрирует важное положение о глубокой и нерасторжимой связи операционного знания и алгоритмического мышления с другими компонентами образования.

Таким образом, с другой стороны, законы программирования смыкаются с математическим образованием, образуя единый, но еще не построенный фундамент воспитания операционного и комбинаторного мышления, способности к абстракции, рассуждению и действию.

ЭВМ в школе

Сейчас, после появления микропроцессоров, вопрос о том, быть или не быть ЭВМ в школе, становится схоластикой. ЭВМ уже есть в школах и будут приходить туда в нарастающих количествах. От нас требуется активная интеллектуальная и организационная работа, чтобы придать этому процессу управляемый и педагогически мотивированный характер.

Есть, конечно, очень активно высказываемое мнение, что ЭВМ с программой это то же самое, что и задача с известным решением, и появление электронного помощника воспитает леность ума и ничего больше. Одна из лучших, на мой взгляд, юмористических картинок последних лет (журнал «Нью-Йоркер») изображает бедного Джонни, уныло глядящего на кучку карманных калькуляторов перед ним, и не менее измученную маму, терпеливо повторяющую свой вопрос: «Ну, посмотри, если у тебя пять карманных калькуляторов, и я возьму два, то сколько у тебя останется?..»

Предостережения от опасности «кнопочного образования» раздавались и раньше, однако обширный опыт, подкрепляемый и нашими экспериментами работы с детьми разных возрастов, подтверждает обратное: активность, пытливость, а с ними и способность ребенка сильно возрастают. Но очень важна организация операционной обстановки, которая должна быть побудительной.

Методы и приемы активизации обучения с помощью ЭВМ неисчислимы: они ограничиваются только пределами нашей фантазии и степенью конкретного знания детской психологии.

В школе № 130 Новосибирска половина класса выучила исторические даты назубок, когда один из юных программистов спроектировал для ЭВМ базу данных по историческим датам и загрузил ее, а другой, подвергнув учительницу экзамену с помощью ЭВМ, поймал ее несколько раз на неточностях.

Какая-то компания выпустила на рынок игру-компьютер, которая проверяет спеллинг английских слов. С помощью синтезатора речи слово произносится, ребенок набирает это слово по буквам, машина проверяет и реагирует. В карманную игру трудно вложить хороший синтезатор речи, но авторы обратили его недостаток в достоинство, сделав его очень похожим на голос Буратино. Представляете себе восторг детей, когда игрушка пищит им голосом Буратино: «Пробуй снова, пробуй снова, ты не знаешь это слово!».

Еще одно очень интересное наблюдение. На конкурсных вступительных экзаменах в вуз для абитуриентов установили консультационную информационную систему, реализованную на ЭВМ. Около терминалов всегда толпилась очередь. В интересах ребят рядом посадили двух преподавателей, чтобы разгрузить машину. Преподаватели сидели без дела, а у терминала по-прежнему была очередь. Почему? «А мы не стесняемся перед машиной обнаружить свое незнание, а перед преподавателем стесняемся», — объяснили ребята. Действительно, по многим показателям ЭВМ является гораздо более удобным для детей источником и контролером знаний. С одной стороны, это всезнающий партнер, а с другой — всего лишь орудие, вещь. ЭВМ создает игровую обстановку, которая в обучении гораздо ценней реальной жизни тем, что из игры можно выйти, не утратив достоинства. Примеры подобного рода можно было бы умножить.

Есть и более серьезные предпосылки к продвижению ЭВМ в школу. Я уже упоминал о работах профессора Сеймура Пейперта, работающего в Лаборатории искусственного интеллекта Массачусетсского технологического института. На недавнем конгрессе ИФИП-80, состоявшемся в Японии и Австралии, профессор Пейперт выступил с докладом «Детство по-новому: присутствие ЭВМ как эксперимент в психологии развития». Этот доклад привлек всеобщее внимание.

Профессор Пейперт предсказывает всестороннее вторжение ЭВМ в мир ребенка, когда машина станет интеллектуальным орудием, применяемым ребенком с той же непосредственностью, с какой он использует перо и карандаш, но с гораздо большим разнообразием. Интерпретируя наблюдения Ж. Пиаже над тем, что ребенок совершает большинство своих интеллектуальных открытий самостоятельно при условии, что окружающий его фон достаточно богат, — профессор Пейперт показал, что компьютеризация этого фона создаст новую, невиданную ранее операционную обстановку, которая потребует новых представлений в психологии развития. В качестве примеров им было приведено значительное ускорение овладения алфавитным языком и более раннее развитие комбинаторных способностей, что позволяет детям овладеть этими фундаментальными умениями практически до вступления в подростковый возраст. Одним из положительных последствий этого изменения может стать преодоление инфантилизма и чувства зависимости, столь характерных для современного городского общества.

Собственно говоря, этот позитивный вывод профессора Пейперта может быть взят в качестве кульминации нашего анализа. Не нужно большого воображения, чтобы понять, к каким большим сдвигам в образовании приведет реализация подобной педагогической задачи.

Заключение

Я начал свое выступление с метафоры. Сейчас мы можем раскрыть ее конкретное содержание. Мы стоим на пороге практически беспредельного развития и распространения электронной вычислительной техники в обществе. Машина становится интеллектуальным орудием и партнером практически во всех сферах жизни и деятельности человека. Необходимость актуализировать в виде программ информационную модель мира, постоянное усложнение окружающей среды требуют и одновременно делают возможным существенно повысить интеллектуальную силу человечества. Значительное место в этом поступательном развитии человеческого интеллекта должны занимать законы обработки информации, способы перехода от знания к действию, способность строить программы, рассуждать о них и предвидеть результаты их выполнения. Сумма знаний по этим вопросам должна подвергнуться тщательному концептуальному анализу и в объединении с математическими и лингвистическими концепциями стать фундаментальной компонентой общего образования.

Вычислительная машина станет не только техническим орудием учебного процесса. Она приведет к формированию нового интеллектуального фона, новой операционной обстановки, органически и естественно используемой ребенком в его развитии в школе и дома. Возможности, предоставляемые машиной, и новые задачи образования неизбежно окажут заметное влияние на основные положения психологии развития, сложившиеся дидактические принципы и формы обучения.

Их реализация ускорит интеллектуальное созревание ребенка, повысит его активность, сделает его лучше подготовленным к профессиональной деятельности, в частности, к осуществлению второй индустриальной революции, вызванной появлением ЭВМ и новых форм автоматизации.

Другими словами, программирование — это вторая грамотность. Это по-прежнему метафора, но которая, как мне кажется, наилучшим образом фокусирует цели и содержание нашей конференции».

Пять важных понятий, необходимых для быстрого старта в Python ООП

ООП расшифровывается как объектно-ориентированное программирование. Эта концепция представляет собой стиль решения задач программирования, когда свойства и поведение реального объекта упакованы в код как единое целое.

Этот стиль программирования обеспечивает модульность и масштабирование при наименьшем количестве проблем.

Недавно мы рассмотрели 30 вопросов с собеседований по теме ООП, а сегодня попробуем разобраться с этим немного глубже.

Python — это динамически типизированный интерпретируемый язык программирования высокого уровня. Python поддерживает несколько понятий ООП, включая следующие:

Классы и Объекты
Инкапсуляция
Наследование
Полиморфизм

1. Классы в Python

Класс — это план реальной сущности. В Python он создается с использованием ключевого слова class, как показано в следующем фрагменте кода.

class Person:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

В приведенном выше примере:

class — это класс с именем Person.
Конструкторы по умолчанию называются __init__. Это функции, которые неявно вызываются при создании объекта класса.
Все методы экземпляра, включая конструктор, принимают своим первым параметром self.
self ссылается на экземпляр, через который вызывается метод.
name и age являются переменными экземпляра.

2. Объекты в Python

Как только класс Person определен, вы можете использовать его для создания экземпляра, передавая значения, как показано ниже.

class Person:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

if __name__ == "__main__":
    p = Person("Инокент", 23)
    print(p.name)

В приведенном выше примере:

p — это имя объекта, который мы создаем на основе класса Person
Даже учитывая, что у класса есть три параметра (self, name, age), мы все равно передадим только name и age при создании объекта, поскольку нам не нужно ссылаться на self. Это происходит неявно.
Как только объект создан, вы можете ссылаться на атрибуты объекта, используя точку. Например, p.name относится к атрибуту name этого конкретного объекта

3. Наследование в Python

Как следует из названия, это концепция о наследовании свойств от существующего объекта. Наследование увеличивает возможность повторного использования кода. Одиночное, множественное и многоуровневое наследование — это лишь немногие из большого числа типов, поддерживаемых Python.

В следующем примере показано, как использовать наследование в Python:

class Person:
  def __init__(self):
    pass

# Одноуровневое наследование
class Employee(Person):
  def __init__(self):
    pass

# Многоуровневое наследование
class Manager(Employee):
  def __init__(self):
    pass

# Множественное наследование
class Enterprenaur(Person, Employee):
  def __init__(self):
    pass

При множественном наследовании классы наследуются слева направо в круглых скобках, в зависимости от алгоритма Method Resolution Order (MRO).

4. Инкапсуляция в Python

Это концепция упаковки данных так, что внешний мир имеет доступ только к открытым свойствам. Некоторые свойства могут быть скрыты, чтобы уменьшить уязвимость. Это так называемая реализация сокрытия данных. Например, вы хотите купить брюки с интернет-сайта. Данные, которые вам нужны, это их стоимость и доступность. Количество предметов и их расположение — это информация, которая вас не беспокоит. Следовательно, эта информация скрыта.

В Python это реализуется путем создания private, protected и public переменных и методов экземпляра.

Private свойства имеют двойное подчеркивание (__) в начале, в то время как protected имеют одиночное подчеркивание (_). По умолчанию, все остальные переменные и методы являются public.

Private атрибуты доступны только внутри класса и недоступны для дочернего класса (если он унаследован). Protected доступны внутри класса, но доступны и дочернему классу. Все эти ограничения сняты для public атрибутов.

Следующие фрагменты кода являются примером этой концепции:

class Person:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age
    def _protected_method(self):
        print("protected method")
    def __private_method(self):
        print("privated method")

if __name__ == "__main__":
    p = Person("mohan", 23)
    p._protected_method() # покажет предупреждение
    p.__private_method()  # вбросит Attribute error указав, что этот метод не существует

5. Полиморфизм в Python

Это концепция, при которой функция может принимать несколько форм в зависимости от количества аргументов или типа аргументов, переданных функции.

class Person:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age
    def show_salary(self):
        print("Зарплата неизвестна")

class Employee(Person):
    def __init__(self, name, age, salary):
        super().__init__(name, age)
        self.salary = salary
    def show_salary(self):
        print("Зарплата составляет ", self.salary)

if __name__ == "__main__":
    p = Person("y", 23)
    x = Employee("x", 20, 100000)
    p.show_salary() # Зарплата неизвестна
    x.show_salary() # Зарплата составляет 100000

В приведенном выше примере ключевое слово super используется для вызова метода родительского класса. Оба класса имеют метод show_salary. В зависимости от типа объекта, который выполняет вызов этой функции, выходные данные различаются.

Python также имеет встроенные функции, работающие с полиморфизмом. Одним из самых простых примеров является функция print в Python.

print("Привет!", end=" ")
print("Я Инокент")
print(len([1, 2, 3, 4, 5]))

Вывод будет таким:

Привет! Я Инокент
5

В приведенном выше фрагменте кода:

Параметр конечного ключевого слова изменил работу функции print. Следовательно, «Привет!» не заканчивалось концом строки.
len ([1, 2, 3, 4, 5]) в третьей строке возвращает int. Печать распознает тип данных и неявно преобразует его в строку и выводит его на консоль.

Урок по установке Python для начинающих ~ PythonRu

Предыдущий урок: Введение

На многих ПК и Mac уже установлен Python. Чтобы это проверить, выполните поиск по “Python” или введите в командной строке (cmd.exe) следующее:

python --version

Чтобы выполнить проверку на Linux или Mac, откройте командную строку в Linux или откройте терминал на Mac и введите:

python --version

В случае, если вы обнаружили, что python не установлен на вашем компьютере, вы можете скачать и установить его с помощью инструкции в этом разделе:

Скачать и установить Python

Быстрый запуск Python

Python — интерпретируемый язык программирования, что означает, что в разработке вы создаете файлы Python (.py) в текстовом редакторе, а затем помещаете эти файлы в интерпретатор python для выполнения кода. Способ запуска файла python аналогичен командной строке:

C:\Users\YourName>python helloworld.py

Где “helloworld.py” — это название вашего файла python.

Давайте создадим наш первый файл Python, который называется helloworld.py и запишем туда код:

print("Hello, World!")

Сохраните файл. Откройте свою командную строку, перейдите в каталог, в котором вы сохранили файл, и запустите:

C:\path\to\folder>python helloworld.py

Подписывайтесь на телеграм каналы

В результате, вы должны получить:

Hello, World!

Поздравляем, вы написали и выполнили свою первую программу на Python.

Командная строка Python

Для проверки небольшого количества кода на python иногда проще и быстрее не писать код в файл. Это стало возможным благодаря тому, что Python может запускаться как сама командная строка.
Введите следующую команду в командной строке Windows, Mac или Linux:

python

Оттуда вы можете написать любой код python, в том числе наш пример приветствия:

C:\Users\_Your Name_>python  
Python 3.6.4 (v3.6.4:d48eceb, Dec 19 2017, 06:04:45) [MSC v.1900 32 bit (Intel)] on win32  
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.  
>>> print("Привет, Мир!")

В командной строке которого вы увидите «Привет, Мир!».

C:\Users\_Your Name_>python  
Python 3.6.4 (v3.6.4:d48eceb, Dec 19 2017, 06:04:45) [MSC v.1900 32 bit (Intel)] on win32  
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.  
>>> print("Привет, Мир!")  
Привет, Мир!

Когда вы закончите работу в командной строке python, вы можете просто ввести следующее, чтобы выйти из интерфейса командной строки python:

exit()

Далее: Синтаксис Python

Быстрый старт / Блог компании OTUS. Онлайн-образование / Хабр

Перевод статьи подготовлен специально для студентов курса «Python QA Engineer».

Юнит-тестирование кода является неотъемлемой частью жизненного цикла разработки программного обеспечения. Юнит-тесты также формируют основу для проведения регрессионного тестирования, то есть они гарантируют, что система будет вести себя согласно сценарию, когда добавятся новые функциональные возможности или изменятся существующие.

В этой статье я продемонстрирую основную идею юнит-тестирования на одном классе. На практике вам придется писать множество тестовых случаев, добавлять их в тестовый набор и запускать все вместе. Управление тест-кейсами мы рассмотрим в следующей статье.

Сегодня мы сосредоточимся на тестировании бэкенда. То есть разработчик реализовал некоторый проект согласно спецификациям (например, Calculator.py), а ваша задача состоит в том, чтобы убедиться, что разработанный код действительно им соответствует (например, с помощью TestCalculator.py).

Предположим, что вы написали класс Calculator для выполнения основных вычислительных функций: сложения, вычитания, умножения и деления.

Код для этого здесь (Calculator.py):

#A simple calculator
class Calculator:
  #empty constructor
  def __init__(self):
    pass
  #add method - given two numbers, return the addition
  def add(self, x1, x2):
    return x1 + x2
  #multiply method - given two numbers, return the 
  #multiplication of the two
  def multiply(self, x1, x2):
    return x1 * x2
  #subtract method - given two numbers, return the value
  #of first value minus the second
  def subtract(self, x1, x2):
    return x1 - x2
  #divide method - given two numbers, return the value
  #of first value divided by the second
  def divide(self, x1, x2):
    if x2 != 0:
      return x1/x2

Теперь я хочу запустить юнит-тест, чтобы понять, что функциональность в приведенном выше классе работает, как запланировано.

Обычно Python поставляется уже с пакетом unittest. Если в вашей системе его нет, используйте pip для его установки.

Юнит-тест имеет следующую структуру:

setUp() и tearDown() – это стандартные методы, которые поставляются с фреймворком unittest (они определены в классе unittest.TestCase). В зависимости от вашего тестового случая вы можете переопределять или не переопределять два этих метода по умолчанию.

Пришло время посмотреть на код тест-кейса. Вот файл TestCalculator.py.

import unittest
from Calculator import Calculator
#Test cases to test Calulator methods
#You always create  a child class derived from unittest.TestCase
class TestCalculator(unittest.TestCase):
  #setUp method is overridden from the parent class TestCase
  def setUp(self):
    self.calculator = Calculator()
  #Each test method starts with the keyword test_
  def test_add(self):
    self.assertEqual(self.calculator.add(4,7), 11)
  def test_subtract(self):
    self.assertEqual(self.calculator.subtract(10,5), 5)
  def test_multiply(self):
    self.assertEqual(self.calculator.multiply(3,7), 21)
  def test_divide(self):
    self.assertEqual(self.calculator.divide(10,2), 5)
# Executing the tests in the above test case class
if __name__ == "__main__":
  unittest.main()

Хотя это и не обязательно, но как правило я называю тестовый класс с префиксом Test (в нашем случае TestCalculator). Ключевым требованием в этом классе является наличие надкласса unittest.TestCase.

Всякий раз, когда выполняется этот тест-кейс, сначала выполняется метод setUp(). В нашем случае мы просто создаем объект класса Calculator и сохраняем его как атрибут класса. В родительском классе есть несколько других методов по умолчанию, которые мы рассмотрим позже.

На данный момент все, что вы будете делать, это писать методы test_xxx для тестирования каждого метода в классе Calculator. Обратите внимание, что все тестовые методы начинаются с префикса test_. Это говорит Python с помощью фреймворка unittest, что это методы тестирования.

В каждом из методов тестирования я использовал встроенный метод assertEqual, чтобы проверить, возвращают ли методы калькулятора ожидаемое значение. Если возвращаемое значение равно ожидаемому значению, то тест проходит успешно, в противном случае он завершается неудачей.

Есть множество встроенных методов assert, о которых мы будем говорить позже.

Последняя строка в приведенном выше коде просто запускает тестовый случай TestCalculator. Он выполняет каждый тестовый метод, определенный внутри класса, и выдает результат.

python TestCalculator.py -v

Вы увидите вывод, сходный со следующим:

test_add (__main__.TestCalculator) ... ok
test_divide (__main__.TestCalculator) ... ok
test_multiply (__main__.TestCalculator) ... ok
test_subtract (__main__.TestCalculator) ... ok

--------------------------------------------------------------------
Ran 4 tests in 0.000s

OK

Что делать, если что-то не работает, как ожидалось? Давайте изменим ожидаемое значение test_divide с 5 на 6 (5 – правильное значение, сейчас мы посмотрим, что случится при сбое. Это не ошибка в исходном коде, а ошибка в тестовом наборе, у вас тоже могут быть ошибки в тестовых наборах, поэтому всегда проверяйте тестовые сценарии на наличие ошибок!)

import unittest
from Calculator import Calculator
#Test cases to test Calulator methods
#You always create  a child class derived from unittest.TestCase class
class TestCalculator(unittest.TestCase):
#setUp method overridden from the parent class TestCase
 def setUp(self):
  self.calculator = Calculator()
...
 def test_divide(self):
  self.assertEqual(self.calculator.divide(10,2), 6)
# Executing the tests in the above test case class
if __name__ == "__main__":
 unittest.main()

При запуске этого тест-кейса, вы получите следующий результат:

test_add (__main__.TestCalculator) ... ok
test_divide (__main__.TestCalculator) ... FAIL
test_multiply (__main__.TestCalculator) ... ok
test_subtract (__main__.TestCalculator) ... ok

====================================================================
FAIL: test_divide (__main__.TestCalculator)
--------------------------------------------------------------------
Traceback (most recent call last):
  File "TestCalculator.py", line 23, in test_divide
    self.assertEqual(self.calculator.divide(10,2), 6)
AssertionError: 5.0 != 6

--------------------------------------------------------------------
Ran 4 tests in 0.001s

FAILED (failures=1)

Здесь написано, что 3 из 4 тестов прошли успешно, а один не удался. В реальном сценарии, предполагается, что ваш тестовый случай является верным, то есть таким образом он помогает определять неправильно реализованную функцию.

Быстрый старт на Django и объяснение всего важного

Автор статьи: admin

В этой стать вы увидите быстрый старт на Django, как установить его и что для чего нужно, также, перед этим прочитайте о том как установить Python, если вы этого не знаете.

Как установить Django:

Первым делом посмотрим как установить python Django, для этого нужно вписать вот эту команду.

После этого можно создать проект Django, тут уже всё зависит от операционной системы которой вы пользуетесь.

Linux и MacOS:

django-admin startproject mysite

Windows:

django-admin.exe startproject mysite

После того как создали проект, у вас появится пака с названием этого проекта, внутри будет файл «manage.py», который нужен для запуска и вызова различных команд Django.

Ещё будет одна папка, с точно таким же названием как у проекта, там есть четыре файла, но нужные только два, это «urls.py» и «settings.py», если с первым всё понятно, там хоронятся url к страницам, то со вторым всё интереснее, там находится настройки сайта,их и рассмотрим.

Первое что нам попадается, это DEBUG = True, то есть режим дебаггенга фвлючин, но он должен работать пока проект находится в разработке, после же, обязательно нужно отключить его, ради безопасности.

Дальше идёт ряд списков, но я расскажу только о важных:

ALLOWED_HOSTS — Хранит список хостов и доменов для которых может работать сайт;
INSTALLED_APPS — Хранит список подключенных приложений к Django, которые вы создали или сторонние;
TEMPLATES — Хранит настройки для шаблонизатора Django;
DATABASES — Настройки базы данных;

Это вот все списки которые стоит знать для начала, ещё есть парк переменных.

LANGUAGE_CODE — Это настройка для языка вашего сайта, по умолчанию «en-us»;
TIME_ZONE — Настройка часового пояса;

Больше для старта про файл «settings.py» вам не надо знать.

Django создать приложение:

Теперь нужно в Django создать приложение, для этого нужно ввести одну команду.

python3 manage.py startapp firstsite

Тут вы создаёте приложение Django, сначала пишите команду «startapp», потом название приложения и у вас появляется папка с название приложения, в ней есть несколько файлов и папка.

Первое, это папка с названием «migrations», в ней хоронятся миграции, для тех кот не знает, это грубо говоря настройки базы данных, также вот список файлов.

admin.py — Настройка админ меню для этого приложения, в основном настраивается вывод баз данных;
apps.py — Хранится конфигурация приложения;
models.py — Хранит модели баз данных;
tests.py — Файл для тестов;
views.py — Хранит функции для вывода клиенту;

Это все файлы которые есть в этой папку, наиболее часто используемые это для модели и отправки данных клиенту, остальные уже не так часто используются.

Запуск Django:

Последние что стоит рассмотреть в django это как запустить сайт, для этого просто вводите не большую команду.

python3 manage.py runserver

После в терминале появится ссылка на страницу, переходим на неё и у вас должно быть это:

На этом всё закончилось.

Вывод:

В этой статье вы посмотрели в Django быстрый старт, и узнали какой файл, для чего нужен.

Подписываетесь на соц-сети:

Оценка:

(Пока оценок нет)

Загрузка…

Также рекомендую:

20 простых советов по настройке производительности Python. Часть I

Python является гибким и мощным высокоуровневым языком программирования. Разрабатываете ли вы веб-приложение или решаете задачи машинного обучения, этого языка вам будет достаточно.

Python также хорош в отношении производительности труда разработчика. Вы можете очень быстро написать приложение, решающее бизнес-задачу, да и любую другую проблему. Но быстро написанное приложение не всегда бывает оптимальным в том, что касается производительности работы самой программы.

Когда вы пытаетесь сэкономить секунды или даже минуты в работе вашего ПО, полезно иметь под рукой готовые стратегии для этого. Рецепты из нашего списка помогут вам сделать ваши программы максимально производительными.

Не все наши советы одинаковы. Что-то вы можете уже знать, и тогда это покажется вам очевидным. Зато другие вещи, ранее вам незнакомые, могут очень пригодиться в дальнейшей работе. При этом одни практики могут сильно увеличить производительность, другие — в меньшей степени. Поэтому пройдитесь по нашему списку и добавьте эту страницу в ваши закладки.

1. Используйте представления списков

Работая в Python, вы часто сталкиваетесь с циклами. И, вероятно, вы уже встречались с представлениями списков. Это лаконичный и быстрый способ для создания новых списков.

Например, представьте, что вы хотите найти кубы всех нечетных чисел в определенном диапазоне. С использованием цикла for решение такой задачи выглядит следующим образом:

cube_numbers = []
    for n in range(0,10):
        if n % 2 == 1:
            cube_numbers.append(n**3)

А с использованием представления списков мы уложимся в одну строчку:

cube_numbers = [n**3 for n in range(1,10) if n%2 == 1]

Очевидно, что преставления списков гораздо короче и компактней. Но, что гораздо важней, они и работают заметно быстрее. Конечно, при малых диапазонах чисел разница будет незаметна, но в ряде случаев вы сможете существенно сэкономить время.

2. Не забывайте про встроенные функции

Python идет в комплекте с кучей готовых инструментов. Вы можете писать очень качественный и эффективный код, но ему ни за что не превзойти встроенные библиотеки. Они уже всесторонне оптимизированы и всячески протестированы. Ознакомьтесь с их списком и проверьте, нет ли в вашем коде чего-то из данного функционала.

3. Используйте `xrange()` вместо `range()` (совет для работы с Python 2)

Для последовательного перебора при помощи циклов Python 2 использует функции range() и xrange(). Первая из этих функций сохраняет все числа из заданного диапазона непосредственно в память, в результате чего потребление памяти линейно возрастает. Вторая функция, xrange(), возвращает объект типа генератор. При итерации данного объекта числа из данного диапазона попадают в память последовательно, только по мере необходимости.

import sys
numbers = range(1, 1000000)
print(sys.getsizeof(numbers))

Данный код вернет значение 8000064, в то время как тот же код с функцией xrange() вернет 40. Если ваше приложение написано на Python 2, то замена range() на xrange() вызовет ощутимую экономию памяти. Правда, в Python 3 функционал xrange() полностью реализован в функции range(), а функция xrange() отсутствует вовсе.

4. Рассмотрите возможность написания собственного генератора

Предыдущий совет наводит нас на мысль об общем шаблоне оптимизации: при возможности надо использовать генераторы. Они позволяют возвращать значения итерируемой последовательности по одному, а не все разом. Как уже говорилось, в Python 2 генератором является функция xrange(), а в Python 3 — range().

Если вы работаете со списками, то подумайте о написании своего собственного генератора, чтобы воспользоваться его ленивой загрузкой для эффективного использования памяти. Особенно полезны генераторы при работе с большим количеством больших файлов. Благодаря им становится возможным разбивать процесс на части, не беспокоясь о размерах файлов.

Вот пример, который вы можете использовать при работе с веб-страницами:

import requests
import re

def get_pages(link):
    pages_to_visit = []
    pages_to_visit.append(link)
    pattern = re.compile('https?')
    while pages_to_visit:
        current_page = pages_to_visit.pop(0)
        page = requests.get(current_page)
        for url in re.findall('<a href="([^"]+)">', str(page.content)):
            if url[0] == '/':
                url = current_page + url[1:]
            if pattern.match(url):
                pages_to_visit.append(url)
        yield current_page
webpage = get_pages('http://www.example.com')
for result in webpage:
  print(result)

Код в данном примере просто возвращает веб-страницы по одной и производит с ними определенные действия. В нашем случае — просто распечатывает ссылку на эту страницу. Без генератора вам бы пришлось загрузить все ссылки сразу и затем начать их обрабатывать. Данный коды чище, быстрее и его легче тестировать.

5. Используйте по возможности ключевое слово `in`

Для проверки вхождения элемента в список как правило быстрее использовать ключевое слово in.

for name in member_list:
    print('{} is a member'.format(name))

Не торопитесь загружать модули

В начале изучения Python вы вероятно получили совет сразу, в начале программы импортировать все модули, которые вы в дальнейшем будете использовать. Возможно, вы их даже сортируете по алфавиту.

Такой подход помогает отслеживать все имеющиеся в вашей программе зависимости. Но у такого подхода есть и недостаток: все загружается при старте программы.

Почему бы не попробовать другой подход? Загружайте модули только по мере необходимости, перед их использованием. Такая техника поможет равномерно распределить время загрузки модулей и снизит использование памяти.

7. Используйте множества и их объединения

Мы уже несколько раз в нашей статье упоминали использование циклов. Большинство экспертов сходятся во мнении, что чрезмерное использование циклов создает ненужную нагрузку на ваш сервер. Но иногда возможен более эффективный подход.

Допустим, вам нужно найти пересекающиеся значения в двух списках. Вы конечно можете это сделать, используя вложенные списки, например вот так:

a = [1,2,3,4,5]
b = [2,3,4,5,6]

overlaps = []
for x in a:
    for y in b:
        if x==y:
            overlaps.append(x)

print(overlaps)

В результате мы получим следующий список: [2, 3, 4, 5]. Количество сравнений здесь будет очень большое и оно будет расти очень быстро.

Другой подход может быть следующим:

a = [1,2,3,4,5]
b = [2,3,4,5,6]

overlaps = set(a) & set(b)

print(overlaps)

Результатом будет множество {2, 3, 4, 5}. Опираясь на встроенные функции, вы получаете выигрыш в скорости и экономию памяти.

8. Не забывайте использовать множественные присваивания

В Python есть элегантный способ присваивать значения многим переменным.

first_name, last_name, city = "Kevin", "Cunningham", "Brighton"

Это можно использовать, чтобы поменять переменные местами:

x, y = y, x

Это гораздо быстрей и чище, чем такой способ:

temp = x 
x = y
y = temp

9. Старайтесь не использовать глобальные переменные

Использование малого числа глобальных переменных — это хороший шаблон проектирования, так как помогает отслеживать границы использования переменной и уменьшает ненужный расход памяти. Кроме того, Python быстрей извлекает локальную переменную, нежели глобальную. Таким образом, избегайте глобальных переменных насколько это возможно.

10. Для конкатенации строк используйте `join()`

В Python вы можете конкатенировать строки при помощи оператора "+". Однако, строки в Python являются неизменяемым объектом, и операция сложения ("+") влечет за собой создание нового объекта и копирование в него старого содержимого. Более эффективный подход связан с использованием массива, чтобы модифицировать отдельные символы и потом заново создать строку при помощи функции join().

new = "This" + "is" + "going" + "to" + "require" + "a" + "new" + "string" + "for" + "every" + "word"
print(new)

Данный код выведет следующую строку:

Thisisgoingtorequireanewstringforeveryword

С другой стороны, этот код

new = " ".join(["This", "will", "only", "create", "one", "string", "and", "we", "can", "add", "spaces."])
print(new)

выведет:

This will only create one string and we can add spaces.

Это чище, элегантней и быстрей.

Смотрите продолжение в следующей статье.

Краткое руководство: создание приложения Python — Служба приложений Azure

22.09.2020
7 минут на чтение

В этой статье

В этом кратком руководстве вы развертываете веб-приложение Python в службе приложений в Linux, высокомасштабируемой службе веб-хостинга Azure с автоматическими исправлениями.Вы используете локальный интерфейс командной строки Azure (CLI) на компьютере Mac, Linux или Windows для развертывания образца с помощью фреймворков Flask или Django. Настраиваемое веб-приложение использует бесплатный уровень службы приложений, поэтому вы не несете никаких затрат в ходе изучения этой статьи.

Настройте исходную среду

Иметь учетную запись Azure с активной подпиской. Создайте учетную запись бесплатно.
Установите Python 3.6 или выше.
Установите Azure CLI 2.0.80 или более поздней версии, с помощью которого вы запускаете команды в любой оболочке для подготовки и настройки ресурсов Azure.

Откройте окно терминала и убедитесь, что ваша версия Python — 3.6 или выше:

  python3 - версия

  py -3 - версия

  py -3 - версия

Убедитесь, что версия Azure CLI 2.0.80 или выше:

  az - версия

Затем войдите в Azure через интерфейс командной строки:

  az войти

Эта команда открывает браузер для сбора ваших учетных данных.Когда команда завершится, она покажет вывод JSON, содержащий информацию о ваших подписках.

После входа в систему вы можете запускать команды Azure с помощью Azure CLI для работы с ресурсами в вашей подписке.

Возникли проблемы? Дайте нам знать.

Клонировать образец

Клонируйте репозиторий образцов с помощью следующей команды и перейдите в папку образцов. (Установите git, если у вас его еще нет.)

  git clone https://github.com/Azure-Samples/python-docs-hello-world

Затем перейдите в эту папку:

  компакт-диск python-docs-hello-world

  git clone https: // github.com / Azure-образцы / python-docs-hello-django

Затем перейдите в эту папку:

  компакт-диск python-docs-hello-django

Образец содержит специфичный для платформы код, который служба приложений Azure распознает при запуске приложения. Для получения дополнительной информации см. Процесс запуска контейнера.

Возникли проблемы? Дайте нам знать.

Запустить образец

Убедитесь, что вы находитесь в папке python-docs-hello-world .
Создать виртуальную среду и установить зависимости:
```
  python3 -m venv venv
источник venv / bin / активировать
pip install -r требования.текст
  
```
```
  py -3 -m venv env
env \ scripts \ активировать
pip install -r requirements.txt
  
```
```
  py -3 -m venv env
env \ scripts \ активировать
pip install -r requirements.txt
  
```
Если вы столкнулись с сообщением «[Errno 2] Нет такого файла или каталога: ‘requirements.txt’.», Убедитесь, что вы находитесь в папке python-docs-hello-world .
Запустите сервер разработки.
```
  колба пробег
  
```
По умолчанию сервер предполагает, что модуль входа приложения находится в приложении .py , использованный в образце. (Если вы используете другое имя модуля, установите для переменной среды FLASK_APP это имя.)
Откройте веб-браузер и перейдите к образцу приложения по адресу http: // localhost: 5000/. Приложение отображает сообщение Hello, World! .
В окне терминала нажмите Ctrl + C , чтобы выйти из сервера разработки.

Убедитесь, что вы находитесь в папке python-docs-hello-django .

Создать виртуальную среду и установить зависимости:

  python3 -m venv venv
источник venv / bin / активировать
pip install -r requirements.txt

  py -3 -m venv env
env \ scripts \ активировать
pip install -r requirements.txt

  py -3 -m venv env
env \ scripts \ активировать
pip install -r requirements.txt

Если вы обнаружите «[Errno 2] Нет такого файла или каталога: ‘requirements.txt’.», Убедитесь, что вы находитесь в папке python-docs-hello-django .

Запустите сервер разработки.

Python: краткое руководство — PlayFab | Документы Microsoft

12.04.2019
3 минуты на чтение

В этой статье

Это краткое руководство разработано, чтобы помочь вам сделать первый вызов API в Python 3.

Собственный проект Python можно использовать несколькими способами:

В качестве автономного инструмента администрирования консоли для поддержки вашей игры.
Интеграция с существующим игровым движком на Python.

Предварительные требования

Примечание

Эта бета-версия Python SDK поддерживает только синхронные вызовы API, и ваш игровой цикл может быть заблокирован при выполнении вызовов API PlayFab. Вам может потребоваться создать свою собственную асинхронную / поточную модель, чтобы избежать этой проблемы.

Если у вас возникли проблемы с отладкой проблемы, а предоставленной информации об ошибке недостаточно, посетите наш форум PlayFab.

Настройка проекта Python

Из командной строки установите пакет PlayFab, используя следующую команду.

  pip install playfab

Если pip не находится на вашем пути, используйте вместо этого следующую команду.

  python -m pip install playfab

В каталоге проекта создайте сценарий python с именем playfab_test.py.

Настройте свой первый вызов API

В этом кратком руководстве представлены минимальные шаги для выполнения первого вызова API PlayFab без какого-либо графического интерфейса или обратной связи на экране.Подтверждение осуществляется консольным оператором печати.

Замените содержимое файла playfab_test.py на содержимое, показанное ниже.

  из playfab import PlayFabClientAPI, PlayFabSettings

PlayFabSettings.TitleId = "144"

request = {
    "CustomId": "Руководство по началу работы",
    «CreateAccount»: True
}

def callback (успех, неудача):
    в случае успеха:
        print («Поздравляем, вы сделали свой первый успешный вызов API!»)
    еще:
        print ("Что-то пошло не так с вашим первым вызовом API.:( ")
        в случае неудачи:
            print ("Вот некоторая отладочная информация:")
            print (failure.GenerateErrorReport ())
PlayFabClientAPI.LoginWithCustomID (запрос, обратный вызов)

Завершить и выполнить

Запустите сценарий Python, используя команду, показанную ниже.

  питон playfab_test.py

По завершении вы должны увидеть следующий текст: «Поздравляем, вы выполнили свой первый успешный вызов API!»

На этом этапе вы можете начать выполнять другие вызовы API и создавать свою игру.Список всех доступных вызовов клиентского API см. В нашей документации по API PlayFab.

Удачного кодирования!

Расшифровка кода

Этот необязательный последний раздел подробно описывает каждую часть playfab_test.py.

Импорт
- Импорт PlayFab дает вам доступ к API.
PlayFabSettings.TitleId = "144"
- Каждый разработчик PlayFab создает заголовок в Game Manager.Когда вы публикуете свою игру, вы должны указать этот titleId в своей игре. Это позволяет клиенту узнать, как получить доступ к правильным данным в PlayFab. Для большинства пользователей это просто обязательный шаг, который заставляет PlayFab работать.
запрос
- Для большинства методов API PlayFab требуются входные параметры, и эти входные параметры упаковываются в объект словаря.
  - LoginWithCustomIDRequest принимает обязательный параметр CustomId , который однозначно идентифицирует игрока и возвращает связанный токен объекта, и CreateAccount , который позволяет создать новую учетную запись с помощью этого вызова.
  - Для входа в систему большинство разработчиков захотят использовать более подходящий метод входа в систему.
Обратный звонок
- Успех
  - Если вызов API был успешным, успех будет содержать запрошенную информацию, а ошибка будет Нет .
  - Для запросов входа в систему успех будет содержать основную информацию о плеере, но для большинства пользователей вход в систему является просто обязательным шагом перед вызовом других API.
- Отказ
  - Если вызов API не был успешным, ошибка будет содержать некоторую информацию об ошибке, и успех будет Нет .
  - может завершиться ошибкой по многим причинам, и вы всегда должны пытаться справиться с ошибкой.
  - Почему вызовы API терпят неудачу (в порядке вероятности)
    - PlayFabSettings.TitleId не задан. Если вы забудете установить для заголовка titleId , ничего не получится.
    - Параметры запроса. Если вы не предоставили правильную или необходимую информацию для конкретного вызова API, он завершится ошибкой.
    - Проблема с подключением устройства. Сотовые телефоны постоянно теряют / восстанавливают связь, поэтому любой вызов API в любое время может случайно выйти из строя, а затем сразу же сработать.Вход в туннель может полностью отключить вас.
    - Проблема с сервером PlayFab. Как и со всем программным обеспечением, могут быть проблемы. Смотрите наши примечания к выпуску для получения обновлений.
    - Интернет не на 100% надежен. Иногда сообщение повреждено или не доходит до сервера PlayFab.
PlayFabClientAPI.LoginWithCustomID
- Синхронно запускает вызов API. По завершении будет активирован обратный вызов.

Краткое руководство: использование Python для вызова API аналитики текста — Azure Cognitive Services

20.07.2020
5 минут на чтение

В этой статье

Используйте это краткое руководство, чтобы начать анализировать язык с помощью REST API текстовой аналитики и Python. В этой статье показано, как определять язык, анализировать тональность, извлекать ключевые фразы и определять связанные объекты.

Подсказка

Чтобы получить подробную техническую документацию по API и увидеть ее в действии, воспользуйтесь следующими ссылками. Вы также можете отправлять запросы POST из встроенной тестовой консоли API. Настройка не требуется, просто вставьте свой ресурсный ключ и документы JSON в запрос:

Предварительные требования

Python 3.x
Библиотека запросов Python
Вы можете установить библиотеку с помощью этой команды:
```
  pip install - запросы на обновление
  
```

Ключ и конечная точка для ресурса Text Analytics.Когнитивные службы Azure представлены ресурсами Azure, на которые вы подписаны. Создайте ресурс для текстовой аналитики с помощью портала Azure или Azure CLI на локальном компьютере. Вы также можете просмотреть свой ресурс на портале Azure

Создать новое приложение Python

Создайте новое приложение Python в своем любимом редакторе или IDE. Добавьте в файл следующие импортированные файлы.

  запросов на импорт
# pprint используется для форматирования ответа JSON
из pprint импорт pprint

Создайте переменные для конечной точки Azure и ключа подписки вашего ресурса.

  импорт ОС

subscription_key = ""
endpoint = ""

В следующих разделах описывается, как вызывать каждую из функций API.

Обнаружение языков

Добавьте /text/analytics/v3.0/languages к базовой конечной точке Text Analytics, чтобы сформировать URL-адрес определения языка. Например:
https: // <ваш-пользовательский-поддомен> .cognitiveservices.azure.ru / text / analytics / v3.0 / languages

  language_api_url = endpoint + "/text/analytics/v3.0/languages"

Полезная нагрузка для API состоит из списка документов , которые представляют собой кортежи, содержащие id и текстовый атрибут . В атрибуте text хранится анализируемый текст, а идентификатор id может иметь любое значение.

  documents = {"документы": [
    {"id": "1", "text": "Это документ, написанный на английском языке."},
    {"id": "2", "text": "Este es un document escrito en Español."},
    {"id": "3", "text": "这 是 一个 用 中文 写 的 文件"}
]}

Используйте библиотеку запросов для отправки документов в API. Добавьте ключ подписки в заголовок Ocp-Apim-Subscription-Key и отправьте запрос с requests.post () .

  заголовки = {"Ocp-Apim-Subscription-Key": subscription_key}
response = requests.post (language_api_url, заголовки = заголовки, json = документы)
языки = ответ.json ()
pprint (языки)

Выход

  {
    "документы": [
        {
            "id": "1",
            "detectLanguage": {
                "name": "английский",
                "iso6391Name": "ru",
                «trustScore»: 1.0
            },
            "предупреждения": []
        },
        {
            "id": "2",
            "detectLanguage": {
                "name": "Испанский",
                "iso6391Name": "es",
                «trustScore»: 1.0
            },
            "предупреждения": []
        },
        {
            "id": "3",
            "detectLanguage": {
                "name": "Упрощенный китайский",
                "iso6391Name": "ж_чс",
                «trustScore»: 1.0
            },
            "предупреждения": []
        }
    ],
    "ошибки": [],
    "modelVersion": "2019-10-01"
}

Проанализировать настроение

Чтобы определить тональность (от положительной до отрицательной) набора документов, добавьте / text / analytics / v3.0 / sentiment в базовую конечную точку Text Analytics для формирования URL-адреса определения языка. Например:
https: // .cognitiveservices.azure.com / text / analytics / v3.0 / sentiment

  sentiment_url = endpoint + "/text/analytics/v3.0/sentiment"

Как и в примере с определением языка, создайте словарь с ключом документов , который состоит из списка документов. Каждый документ представляет собой кортеж, состоящий из id , текста для анализа и языка текста.

  documents = {"документы": [
    {"id": "1", "language": "en",
        "text": "Мне очень нравится новый XBox One S. Он чистый, имеет разрешение 4K / HDR и доступен по цене."},
    {"id": "2", "language": "es",
        "text": "Este ha sido un dia ужасный, llegué tarde al trabajo debido a un accidente automobilistico."}
]}

Используйте библиотеку запросов для отправки документов в API. Добавьте свой ключ подписки в заголовок Ocp-Apim-Subscription-Key и отправьте запрос с запросами.сообщение () .

  заголовки = {"Ocp-Apim-Subscription-Key": subscription_key}
response = requests.post (sentiment_url, заголовки = заголовки, json = документы)
настроения = response.json ()
pprint (настроения)

Выход

Оценка тональности документа составляет от 0,0 до 1,0, причем более высокая оценка указывает на более позитивное настроение.

  {
    "документы": [
        {
            "id": "1",
            "настроение": "положительное",
            "trustScores": {
                «положительный»: 1.0,
                «нейтральный»: 0,0,
                «отрицательный»: 0,0
            },
            "приговоры": [
                {
                    "настроение": "положительное",
                    "trustScores": {
                        «положительный»: 1,0,
                        «нейтральный»: 0,0,
                        «отрицательный»: 0,0
                    },
                    "смещение": 0,
                    «длина»: 102,
                    "text": "Мне очень нравится новый XBox One S. Он чистый, имеет разрешение 4K / HDR и доступен по цене."
                }
            ],
            "предупреждения": []
        },
        {
            "id": "2",
            "настроение": "отрицательное",
            "trustScores": {
                «положительный»: 0,02,
                & q

MinIO | Руководство по быстрому запуску клиента Python

Клиентский SDK MinIO Python предоставляет простые API для доступа к любому серверу хранилища объектов, совместимому с Amazon S3.

Это краткое руководство покажет вам, как установить клиентский SDK и выполнить пример программы на Python. Полный список API-интерфейсов и примеров можно найти в справочной документации по API клиента Python.

В этом документе предполагается, что у вас есть работающая установка Python.

Минимальные требования

Скачать из пункта

  pip install minio

Скачать с pip3

  pip3 установить minio

Скачать из источника

  git clone https: // github.com / minio / minio-py
cd minio-py
установка python setup.py

Инициализировать клиент MinIO

Для подключения к серверу хранилища объектов MinIO необходимо четыре элемента.

Параметры	Описание
конечная точка	URL-адрес службы хранилища объектов.
access_key	Ключ доступа подобен идентификатору пользователя, который однозначно идентифицирует вашу учетную запись.
secret_key	Секретный ключ — это пароль к вашей учетной записи.
защищенный	Установите для этого значения значение «True», чтобы разрешить безопасный (HTTPS) доступ.

  из minio import Minio
из minio.error import ResponseError

minioClient = Minio ('play.min.io',
                  access_key = 'Q3AM3UQ867SPQQA43P2F',
                  secret_key = 'zuf + tfteSlswRu7BJ86wekitnifILbZam1KYY3TG',
                  secure = True)

ПРИМЕЧАНИЕ о параллельном использовании: Объект Minio является потокобезопасным при использовании библиотеки Python threading .В частности, НЕ безопасно использовать для совместного использования несколькими процессами, например, при использовании multiprocessing.Pool . Решение состоит в том, чтобы просто создавать новый объект Minio в каждом процессе, а не совместно использовать его между процессами.

Пример быстрого запуска — программа загрузки файлов

Этот пример программы подключается к серверу хранилища объектов MinIO, создает на сервере сегмент, а затем загружает в него файл.

Мы будем использовать сервер MinIO, работающий по адресу https: // play.min.io в этом примере. Не стесняйтесь использовать этот сервис для тестирования и разработки. Учетные данные для доступа, показанные в этом примере, открыты для всех.

file-uploader.py

  # Импортировать библиотеку MinIO.
из minio импорт Minio
из импорта minio.error (ResponseError, BucketAlreadyOwnedByYou,
                         BucketAlreadyExists)

# Инициализировать minioClient конечной точкой и ключами доступа / секретными ключами.
minioClient = Minio ('play.min.io',
                    access_key = 'Q3AM3UQ867SPQQA43P2F',
                    secret_key = 'zuf + tfteSlswRu7BJ86wekitnifILbZam1KYY3TG',
                    secure = True)

# Создайте ведро с помощью вызова API make_bucket.пытаться:
       minioClient.make_bucket ("maylogs", location = "us-east-1")
кроме BucketAlreadyOwnedByYou как err:
       проходить
кроме BucketAlreadyExists как err:
       проходить
кроме ResponseError как ошибки:
       поднять

# Поместите объект pumaserver_debug.log с содержимым из pumaserver_debug.log.
пытаться:
       minioClient.fput_object ('maylogs', 'pumaserver_debug.log', '/tmp/pumaserver_debug.log')
кроме ResponseError как ошибки:
       печать (ошибка)

Запустить загрузчик файлов

  python file_uploader.ру

mc ls play / maylogs /
[2016-05-27 16:41:37 PDT] 12 МБ pumaserver_debug.log

Ссылка API

Полный справочник API доступен здесь.

Октябрь 2024
Пн	Вт	Ср	Чт	Пт	Сб	Вс
	1	2	3	4	5	6
7	8	9	10	11	12	13
14	15	16	17	18	19	20
21	22	23	24	25	26	27
28	29	30	31

Быстрый старт python: быстрый старт — Анализ данных в социально-экономических системах

быстрый старт — Анализ данных в социально-экономических системах

Мир книги

Мир ЭВМ

Мир программ

Общая задача обучения программированию

ЭВМ в школе

Заключение

Пять важных понятий, необходимых для быстрого старта в Python ООП

1. Классы в Python

2. Объекты в Python

3. Наследование в Python

4. Инкапсуляция в Python

5. Полиморфизм в Python

Урок по установке Python для начинающих ~ PythonRu

Быстрый запуск Python

Подписывайтесь на телеграм каналы

Командная строка Python

Быстрый старт / Блог компании OTUS. Онлайн-образование / Хабр

Быстрый старт на Django и объяснение всего важного

Как установить Django:

Linux и MacOS:

Windows:

Django создать приложение:

Запуск Django:

Вывод:

Подписываетесь на соц-сети:

Оценка:

Также рекомендую:

20 простых советов по настройке производительности Python. Часть I

1. Используйте представления списков

2. Не забывайте про встроенные функции

3. Используйте xrange() вместо range() (совет для работы с Python 2)

4. Рассмотрите возможность написания собственного генератора

5. Используйте по возможности ключевое слово in

Не торопитесь загружать модули

7. Используйте множества и их объединения

8. Не забывайте использовать множественные присваивания

9. Старайтесь не использовать глобальные переменные

10. Для конкатенации строк используйте join()

Краткое руководство: создание приложения Python — Служба приложений Azure

В этой статье

Настройте исходную среду

Клонировать образец

Запустить образец

Python: краткое руководство — PlayFab | Документы Microsoft

В этой статье

Предварительные требования

Настройка проекта Python

Настройте свой первый вызов API

Завершить и выполнить

Расшифровка кода

Краткое руководство: использование Python для вызова API аналитики текста — Azure Cognitive Services

В этой статье

Предварительные требования

Создать новое приложение Python

Обнаружение языков

Выход

Проанализировать настроение

Выход

MinIO | Руководство по быстрому запуску клиента Python

Минимальные требования

Скачать из пункта

Скачать с pip3

Скачать из источника

Инициализировать клиент MinIO

Пример быстрого запуска — программа загрузки файлов

file-uploader.py

Запустить загрузчик файлов

Ссылка API

Справочник по API: Операции с ведрами

Справочник по API: Операции политики сегмента

Справочник по API: Операции уведомления корзины

Справочник по API: Конфигурация шифрования корзины по умолчанию. Операции

Справочник по API: операции с файловым объектом

Справочник по API: операции с объектами

Ссылка API: Предписанные операции

Полные примеры

Полные примеры: операции с ведрами

Полные примеры: Операции политики сегмента

3. Используйте `xrange()` вместо `range()` (совет для работы с Python 2)

5. Используйте по возможности ключевое слово `in`

10. Для конкатенации строк используйте `join()`