Известные программы на python: 100+ крутых проектов, созданных с помощью Python

Содержание

100+ крутых проектов, созданных с помощью Python

Хотите проверить, насколько могуч Python? Мы собрали подборку проектов, созданных с помощью Python, которые докажут, что этот язык способен на многое.

  • Canto − RSS-демон и Canto Curses клиент
  • Deluge − популярный, легкий, кросс-платформенный клиент BitTorrent
  • gPodder − простой медиа-агрегатор и проигрыватель подкастов
  • Pi-Hole − приложение для блокировки интернет-трекинга
  • Planet − агрегатор каналов RSS и Atom, предназначенный для сбора сообщений из блогов и отображения их на одной странице
  • Qute Browser − vim-looked бразуер на PyQt5
  • Tribler − конфиденциальный клиент BitTorrent с поддержкой P2P-контента

  • Beets − менеджер музыкальных библиотек c поиском копий, поддержкой транскодирования и тегов, интеграцией с MusicBrainz, Discogs и другими
  • Exaile − аудиоплеер, редактор тегов и органайзер библиотеки
  • Friture − сервис для визуализации и анализа данных в режиме реального времени
  • GNU Solfege − программа для тренировки слуха музыкантов
  • MusicBrainz Picard − идентификация и маркировка аудиозаписей
  • SoundConverter − транскодер аудиофайлов на основе GNOME

  • Flowblade − программа для редактирования видео на Linux
  • OpenShot − видеоредактор для FreeBSD, Linux, macOS и Windows
  • Pitivi − видеоредактор для Linux, построенный на GStreamer

  • FreeCAD − 3D CAD Modeler и ПО для моделирования зданий с поддержкой метода конечных элементов
  • MakeHuman − программа для создания 3D-моделей гуманоидов
  • MyPaint − растровый графический редактор для художников
  • OCRopus − система анализа документов и распознавания символов
  • SK1 − многофункциональная программа для иллюстрации


Frets on Fire X − приложение с поддержкой игры на гитаре, басу, ударных и вокала
Lucas Chess − шахматный клиент для Windows
PyChess − продвинутый шахматный клиент
PySolFC − коллекция карточных игр
Unknown Horizons − 2D-симулятор стратегии про экономику и городское строительство

  • Attic − система резервного копирования с дополнительным шифрованием
  • Autokey − автоматизация рабочего стола для Linux и X11
  • Bleachbit − программа для очистки диска
  • Bup − система резервного копирования на основе git packfile
  • Excalibur − веб-интерфейс для извлечения табличных данных из PDF-файлов
  • gmvault − инструмент для резервного копирования учетных записей gmail
  • Metamorphose − программа для массового переименования файлов и папок
  • nvda − Non-Visual Desktop Access − программа для чтения с экрана для Windows
  • Ranger − консольный файловый менеджер, вдохновленный vim


Calibre − менеджер электронных книг, предназначенный для просмотра, конвертации, редактирования
CherryTree − личный блокнот, похожий на вики, с подсветкой текста и синтаксиса

Gramps − ПО для любителей генеалогии
Invenio − платформа для запуска доверенного цифрового хранилища
PyMedusa − менеджер видео-библиотеки для ТВ-шоу, с автозагрузкой
Radicale − простой CalDAV (календарь) и CardDAV (контакт) сервер
WiKID Pad − блокнот для записи мыслей
Zim Wiki − вики для ведения заметок, составления списков и черчения

  • Askbot − веб-платформа, похожая на StackOverflow, с тегами, репутацией, значками
  • Gajim − легкий клиент для обмена мгновенными сообщениями с использованием протокола XMPP
  • GlobaLeaks − веб-приложение для безопасной и анонимной рассылки оповещений
  • Mailman − веб-приложение и почтовый сервер для управления подписками и архивами
  • Mailpile − почтовый клиент с функциями шифрования и конфиденциальности
  • Modoboa − почтовый хостинг и платформа для управления с интерфейсом на основе Django. Интегрируется с Postfix и Dovecot
  • MoinMoin − собственная веб-программа Python для создания вики
  • OfflineIMAP − считыватель и синхронизатор IMAP
  • Pootle − веб-приложение для совместного перевода
  • RapidSMS − платформа для обмена текстовыми SMS-сообщениями
  • Seafile − система хранения и синхронизации файлов
  • TahoeLAFS − облачная система хранения для надежного распределенного хранения данных
  • Virtaal − графический интерфейс для выполнения перевода с поддержкой различных форматов
  • Zulip − мощный чат-сервер и веб-клиент с поддержкой потоковых диалогов

  • Anki − настольное приложение для запоминания с помощью флеш-карт
  • Mnemosyne − программа с интервальным повторением для эффективного запоминания
  • NBGrader − приложение на основе Jupyter, которое позволяет преподавателям создавать и оценивать задания
  • Open edX Platform − платформа для создания онлайн-курсов

  • ASCEND − система математического моделирования химических процессов
  • CellProfiler − интерактивное исследование данных, анализ и классификация наборов биологических изображений
  • CoCalc − совместные вычисления в облаке с поддержкой научного стека Python, SageMath, R, LaTeX, Markdown. Также имеется чат, управление курсами и другие функции
  • Dissem.in − веб-платформа, помогающая исследователям загружать свои статьи в репозитории открытого доступа
  • Mayavi − универсальный инструмент для визуализации научных данных
  • Veusz − научные 2D и 3D графики, предназначенные для создания готовых к публикации PDF или SVG-графиков

  • Abilian SBE − ПО с открытым исходным кодом, для управления бизнесом компании
  • Django-CMS − система управления контентом на основе инфраструктуры Django с контролем версий, поддержкой нескольких сайтов и многим другим
  • Ella − основанная на Django система управления контентом с упором на мировые новостные сайты и интернет-журналы
  • Mezzanine − гибкая платформа управления контентом, построенная на платформе Django
  • Plone − расширяемая система управления корпоративным контентом, основанная на Zope
  • Plumi − система управления контентом для обмена видео на основе Plone
  • Saleor − модульная e-commerce площадка на базе Django, GraphQL и ReactJS
  • Wagtail − система управления контентом, ориентированная на гибкость и удобство использования

  • ERP5 − веб-система ERP, CRM, DMS и Big Data с сотнями встроенных модулей, разработанная для масштабируемости
  • ERPNext − веб-система ERP с учетом, инвентаризацией, CRM, продажами, закупками, управлением проектами и HR. Построен на Frappe и MariaDB.
  • Odoo − ERP и CRM со множеством встроенных модулей
  • Tryton − модульная веб-ERP, предназначенная для компаний всех размеров

  • Cactus − генератор страниц с использованием шаблонов Django
  • Chert − генератор со встроенной поддержкой списков
  • Lektor − генератор статических страниц со встроенной консолью администратора
  • Nikola − настраиваемый генератор с поддержкой Markdown, reST, Jupyter и HTML
  • Pelican − генератор с поддержкой синтаксисов Markdown и reST

SCM

  • Git Cola − кросс-платформенная оболочка для GUI git
  • GNU Bazaar − распределенная и клиент-серверная система контроля версий
  • Patchwork − система отслеживания исправлений в коде
  • RhodeCode − платформа для управления исходным кодом
  • Roundup − система отслеживания проблем с интерфейсами, сетью и электронной почтой
  • ViewVC − браузерный интерфейс для CVS и контроля субверсий

Обзор кода

  • Meld − средство визуального сравнения файлов и каталогов, поддерживающее многие системы контроля версий, включая Git, Mercurial, Bazaar и Subversion
  • Review Board − инструмент для проверки кода проектов
  • Rietveld − основанный на Django инструмент для совместного анализа кода для Subversion

Ops

  • Ansible − автоматизация на основе playbook
  • Barman − удаленное резервное копирование и аварийное восстановление для PostgreSQL
  • Cobbler − установочный сервер Linux, который позволяет быстро настроить среды сетевой установки
  • fail2ban − демон для запрета хостов, которые вызывают ошибки аутентификации на серверах Linux
  • Ganeti − инструмент управления виртуальными машинами, основанный на существующих технологиях виртуализации, таких, как Xen и KVM
  • Gunicorn − разветвленный WSGI-сервер, запущенный как аналог Unicorn
  • Iris − автоматизированная система оповещения о происшествиях, разработанная и используемая в LinkedIn
  • NColony − менеджер процессов
  • OpenStack − облачная операционная система, которая управляет пулами вычислительных ресурсов, хранилищ и сетевых ресурсов в центре обработки данных
  • pgcli − интерактивный клиент PostgreSQL, выполняющий автозаполнение и подсветку синтаксиса
  • WAL-E − архивирование файлов PostgreSQL WAL и резервных копий

Безопасность

  • Cowrie − ПО для фиксирования хакерских атак и выявления их источников
  • MITMproxy − интерактивный протокол TLS с возможностью перехвата HTTP-прокси для тестеров на проникновение и разработчиков программного обеспечения
  • PyEW − инструмент для анализа вредоносных программ
  • XSStrike − пакет обнаружения XSS, оснащенный рукописными анализаторами, механизмом фаззинга и сканером производительности

  • Eric IDE − редактор Python и IDE, основанные на Qt, с интегрированным управлением Scintilla
  • Gedit − текстовый редактор GNOME
  • Jupyter Notebook − веб-среда для интерактивных вычислений
  • Komodo Edit − многоязычный редактор кода, написанный на JS, Python и C ++, основанный на платформе Mozilla
  • Leo Editor − менеджер персональной информации
  • mu − небольшой, простой редактор, разработанный для начинающих программистов на Python
  • Ninja IDE − кросс-платформенная IDE Python с управлением проектами, линтингом, расширениями
  • Pluma − UTF-8 редактор для MATE
  • Spyder IDE − научная среда для ученых, инженеров и аналитиков данных с использованием Python
  • Thonny − среда разработки Python для начинающих, предназначенная для обучения программированию

Пакетные менеджеры

  • Conda − независимый от ОС системный менеджер двоичных пакетов и экосистема, с акцентом на Python
  • dnf − Dandified YUM (DNF) − преемник yum
  • pip − менеджер пакетов Python
  • pipenv − обертка вокруг pip, virtualenv и pip-tools для более комфортного процесса управления пакетами
  • Poetry − независимый подход к управлению зависимостями и пакетированию в Python
  • Portage − система управления пакетами, созданная и используемая Gentoo Linux, а также Chrome OS, Sabayon и Funtoo Linux
  • yum − автоматическое средство обновления и установки/удаления пакетов для систем на основе RPM (Fedora, RHEL)

  • Bandersnatch − зеркальный клиент PyPI, соответствующий PEP 381
  • devpi − промежуточный сервер PyPI, а также инструмент для упаковки, тестирования, выпуска, с веб-интерфейсом и интерфейсом поиска − как PyPI
  • Warehouse − серверное программное обеспечение, поддерживающее PyPI, откуда загружается большинство библиотек Python

Создание

  • bitbake − механизм выполнения задач, позволяющий эффективно и параллельно выполнять задачи оболочки и Python при работе в рамках сложных ограничений зависимости между задачами
  • buildbot − система планирования с учетом потребностей непрерывной интеграции и упаковки программного обеспечения
  • Buildout − инструмент автоматизации развертывания
  • GYP − AKA ‘Generate Your Projects’, система сборки, которая генерирует другие системы сборки
  • Meson − система сборки, рассчитанная на скорость и удобство использования
  • Pants − сборка системы, предназначенной для монолитных хранилищ

Shell

  • Oil − новая оболочка, совместимая с bash и dash, с улучшенным собственным языком
  • Xonsh − кросс-платформенный язык оболочки и командная строка. Язык является расширенным набором Python 3.4+ с дополнительными примитивами оболочки.

Источник: Подборка проектов, созданных с помощью Python GitHub

TOП-50 Python-проектов в 2018: самые востребованные инструменты

Мы составили список из 50 самых популярных Python-проектов для машинного обучения, веб-разработки, моделирования и других задач.

Отбор лучших Python-проектов

В список вошли только open-source продукты, бесплатные и доступные всем. Эти библиотеки, фреймворки и утилиты стали самыми востребованными среди программистов в текущем году. Их репозитории активно развиваются и улучшаются. Каждый уважающий себя питонист должен с ними познакомиться, тем более, что они затрагивают почти все популярные направления разработки.

Каждый, кто интересуется машинным обучением, точно слышал о TensorFlow.

TensorFlow Models – это репозиторий с открытым исходным кодом, в котором можно найти множество библиотек и моделей глубокого обучения.

Статьи по теме:
Introduction and usage of TensorFlow in Python

Keras – это высокоуровневый API нейронных сетей, написанный на Python и способный работать поверх TensorFlow, CNTK или Theano. Он был разработан специально для постановки быстрых экспериментов.

Статьи по теме:
Introduction and usage of Keras

Один из самых легких фреймворков для веб-разработки по стандарту WSGI. Он предназначен для быстрого запуска приложений с возможностью масштабирования.

Flask стартовал как простая обертка для Werkzeug и Jinja, но стал одним из самых востребованных Python-проектов.

Статьи по теме:
Introduction and usage of Flask
Введение в создание веб-приложений на Python

scikit-learn – это модуль для машинного обучения, созданный поверх SciPy и распространяемый по лицензии BSD 3-Clause.

Статьи по теме:
Introduction and usage of SciKits

Мощный групповой чат, сочетающий скорость обработки в реальном времени и производительность потокового режима. Приложение используется компаниями из списка Fortune 500, крупными организациями стандартизации и всеми, кому нужен надежный чат в режиме реального времени, способный обрабатывать тысячи сообщений в день. Zulip является одним из самых крупных и активно развивающихся открытых Python-проектов. В его репозитории больше 400 участников, делающих по 500 и более коммитов в месяц.

Статьи по теме:
Introduction and usage of Zulip

Django – высокоуровневый веб-фреймворк, способствующий быстрой разработке в чистом, прагматичном стиле.

Статьи по теме:
Django articles
10 лучших материалов для изучения Django

Хотите сэкономить время на дебаггинге? Когда в процессе разработки компилятор выдает ошибку, больше не нужно отправляться за подсказкой на просторы Stack Overflow. Один из самых полезных Python-проектов для командной строки Rebound мгновенно извлекает с сервиса релевантные ответы.

Статьи по теме:
Отладка программы: 3 типа ошибок

Утилита командной строки, которая позволяет искать изображения в Google Images по ключевым словам или фразам и загружать их на компьютер.
Скрипт также можно запускать из любого python-файла.

Статьи по теме:
How to use Google API in Python

Используется для загрузки видео с youtube.com или других платформ.

Статьи по теме:
How to use Youtube in python

В этом репозитории собрана целая коллекция ресурсов, которая поможет научиться построению масштабируемых систем.

Статьи по теме:
Introduction and usage of System Design Primer

Библиотека Mask R-CNN предназначена для обнаружения объектов и сегментации изображений. Она реализована на Python 3, Keras и TensorFlow. Для каждого объекта на картинке программа генерирует ограничивающие контейнеры и маски сегментации. Работа проекта основана на Feature Pyramid Network (FPN) и ResNet101.

Статьи по теме:
Introduction and usage of R-cnn in python

Распознавайте и управляйте лицами из python-скриптов или из терминала с помощью самой простой в мире библиотеки распознавания лиц. Она также предоставляет консольную команду face_recognition, которая позволяет распознавать лица в папке изображений!

Статьи по теме:
How to use Face Recognition in python
Как работает FaceID в iPhone X: алгоритм на языке Python

Инструмент для просмотра защищенных файлов на HTTP-серверах.

Статьи по теме:
Introducing Snallygaster — a Tool to Scan for Secrets on Web Servers

Ansible – это радикально простая система автоматизации. Она обеспечивает управление конфигурацией, развертывание приложений, создание облаков, выполнение специальных задач и многоуровневое управление, включая обновление с нулевым временем простоя и балансировщики нагрузки.

Статьи по теме:
Introduction and usage of Ansible

Detectron входит в систему Facebook AI Research, которая реализует самые современные алгоритмы обнаружения объектов, включая Mask R-CNN. Это один из Python-проектов, основанных на системе глубокого обучения Caffe2.

Статьи по теме:
Introduction and usage of Detectron

Средство для записи сеансов работы в командной строке. Отлично сочетается с asciinema.org.

Статьи по теме:
Introduction and usage of Ascinema in python

Консольный HTTP-клиент, упрощающий общение с веб-сервисами. Позволяет отправлять любые HTTP-запросы и отображать результат с подсветкой синтаксиса. Проект идеально подходит для тестирования, отладки и общего взаимодействия с серверами.

You-Get – это крошечная консольная утилита, предназначенная для загрузки медиа-контента (видео, аудио, изображений) из Интернета, если нет другого удобного способа сделать это.

Sentry – это сервис, который помогает отслеживать и исправлять сбои в реальном времени. Проект написан на Python, но содержит полноценный API для отправки событий с любого языка в любом приложении.

Один из самых популярных Python-проектов для веб-разработки с асинхронной сетевой библиотекой, разработанный FriendFeed. Благодаря неблокирующим операциям ввода-вывода, фреймворк может поддерживать десятки тысяч открытых подключений одновременно. Это позволяет использовать длинные опросы, веб-сокеты и другие технологии, которые требуют долговременной связи с каждым пользователем.

Magenta – исследовательский проект, посвященный роли машинного обучения в искусстве и музыке. В первую очередь он связан с разработкой новых алгоритмов глубокого обучения с подкреплением для генерации песен, изображений, рисунков и других материалов. С другой стороны, это также исследование в области создания интеллектуальных инструментов и интерфейсов, которые позволяют художникам и музыкантам расширять диапазон своего творчества.

Создавайте распределенные веб-сайты с использованием Bitcoin и сети BitTorrent.

OpenAI Gym – это инструментарий для разработки и сравнения алгоритмов обучения с подкреплением. Это библиотека с открытым исходным кодом, которая дает доступ к стандартизованному набору сред.

Статьи по теме:
Введение в обучение с подкреплением в Python

Pandas – это пакет Python, предоставляющий быстрые, гибкие и понятные структуры, предназначенные для простой и интуитивно понятной работы с «реляционными» или «помеченными» данными. Этот развивающийся инструмент может в будущем стать один из самых мощных и гибких Python-проектов для практического анализа данных с поддержкой других языков.

Статьи по теме:
Python для Data Science: 8 понятий, которые важно помнить

Luigi помогает создавать сложные конвейеры пакетных заданий. Среди его возможностей разрешение зависимостей, управление рабочим процессом, визуализация, обработка сбоев, интеграция с командной строкой и многое другое.

spaCy – это библиотека для продвинутой обработки естественного языка в Python и Cython. Она создана на базе самых последних исследований и изначально разрабатывалась для использования в реальных продуктах. spaCy поставляется с заранее подготовленными статистическими моделями и векторами слов. В настоящее время она поддерживает токенизацию для более чем 20 языков. Проект имеет самый быстрый в мире синтаксический анализатор, сверточные модели нейронных сетей для тегов, разбора и распознавания имен объектов и легкой интеграции с глубоким обучением.

Theano – это библиотека Python, которая позволяет эффективно определять, оптимизировать и оценивать математические выражения, содержащие многомерные массивы. Она может использовать графические процессоры и выполнять эффективную символическую дифференциацию.

TFlearn – это модульная и прозрачная библиотека глубокого обучения, построенная на основе TensorFlow. Она изначально была разработана для предоставления API более высокого уровня, чем TensorFlow, чтобы облегчить и ускорить эксперименты, оставаясь полностью прозрачным и совместимым с ним.

Kivy – это кросс-платформенный проект для разработки приложений с инновационными пользовательскими multi-touch интерфейсами. Цель программы состоит в том, чтобы обеспечить быстрый и легкий дизайн и прототипирование, а также переиспользуемость и развертываемость кода.

Mailpile – это современный, быстрый почтовый клиент с удобными функциями шифрования и конфиденциальности. Это один из самых активных Python-проектов, его разработка финансируется большим сообществом сторонников. Весь код, связанный с проектом, будет выпущен под лицензией Free Software, утвержденной OSI.

Matplotlib – это кросс-платформенная библиотека построения высококачественных 2D графиков в различных печатных форматах и интерактивных средах. Ее можно запускать в скриптах, командных оболочках Python и IPython, на веб-серверах и в различных графических интерфейсах.

YAPF переформатирует код в соответствии с заданными стилевыми правилами.

Утилита командной строки, которая создает проекты из шаблонов.

Http Prompt – это интерактивный консольный HTTP-клиент, поддерживающий автодополнение и подсветку синтаксиса. Программа основана на других python-проектах: HTTPie и prompt_toolkit.

Интерфейс командной строки для тестирования пропускной способности интернета с помощью speedtest.net.

Pattern – это модуль веб-майнинга. Он имеет инструменты для интеллектуального анализа данных, обработки естественного языка, машинного обучения и сетевого анализа.

Превратите почти любую консольную программу, написанную на Python 2 или Python 3, в графическое приложение с помощью одной строки.

Wagtail – это система управления контентом, построенная на Django. Она ориентирована на взаимодействие с пользователем и обеспечивает полный контроль над проектом для дизайнеров и разработчиков.

Bottle – легкий WSGI веб-фреймворк, состоящий всего из одного файлового модуля и не имеющий сторонних зависимостей.

Prophet предназначен для анализа и прогнозирования временных рядов. Он основан на аддитивной модели, в которой нелинейные тренды соответствуют годовой и недельной сезонности, а также праздникам. Программа лучше всего работает, если имеется, по крайней мере, один год исторических данных. Prophet устойчив к отсутствующим данным, сдвигам в тренде и большим выбросам.

Falcon – это надежный высокопроизводительный веб-фреймворк, предназначенный для создания крупномасштабных бэкэндов приложений и микросервисов. Он поддерживает архитектурный стиль REST, и старается производить минимум действий, сохраняя высокую эффективность.

Mopidy – это расширяемый музыкальный сервер, написанный на Python. Он может воспроизводить музыку с локального диска, Spotify, SoundCloud, Google Play Music и многих других ресурсов. Список воспроизведения можно редактировать с любого телефона, планшета или компьютера, используя ряд MPD и веб-клиентов.

Hug стремится сделать разработку Python driven API как можно более простой, но не примитивной, значительно облегчая разработку API.

Библиотека Python для символьной математики.

Dash – это Платформа Python для создания аналитических веб-приложений. Не требует использования JavaScript.

Гибкий инструмент для создания, обработки и публикации визуализаций живых, богатых данных. Поддерживает Torch и Numpy.

Luminoth – инструмент компьютерного зрения с открытым исходным кодом. В настоящее время он поддерживает обнаружение объектов, но стремится к большему. Программа основана на других python-проектах: TensorFlow и Sonnet.

Pygame – это кросс-платформенная библиотека, предназначенная для упрощения написания мультимедийного программного обеспечения, например, игр.

Requests – это библиотека Python, которая позволяет отправлять запросы HTTP / 1.1, добавлять заголовки, данные форм, составные файлы и параметры с помощью простых словарей. Она также позволяет получить доступ к данным ответа.

Statsmodels – это дополнение к scipy для статистических вычислений, включающее описательную статистику и вывод для статистических моделей.

Надеемся, что вы нашли что-нибудь интересное в списке 50 лучших Python-проектов 2018 года.

Перевод статьи Bily809: 50 Most Popular Python Projects in 2018

11 проектов, которые должен разработать каждый питонист

Уверены, что хорошо знаете Python? Проверьте, сможете ли вы разработать эти проекты на Python. Если нет − бегом читать наши туториалы.

Агрегатор контента

Контент помогает нам принимать решения − весь поток информации, публикуемый в блогах, соцсетях, на экране, является контентом. Единственный способ оставаться в курсе событий, не терять компетенцию − постоянно потреблять контента. Но поиск утомителен.

Для этого создают агрегаторы контента. Их суть в том, чтобы собирать разные, релевантные вам статьи, посты в соцсетях и собирать всё в одном месте.

Примеры реализации

Техническая реализация

Определитесь, с каких сайтов контент-агрегатор будет загружать информацию. Можно использовать библиотеки Requests для отправки HTTP-запросов, BeautifulSoup для анализа материалов и выделения наиболее подходящей информации.

Чтобы агрегация контента происходила в фоновом режиме, стоит обратить внимание на библиотеки Celery или Apscheduler.

А еще подумайте о базе данных, в которой будет храниться собранная информация.

Все мы читаем тексты. И когда у них плохая структура, нам не нравится. Из-за этого мы не всегда можем найти нужную информацию.

С помощью инструмента Regex Query Tool пользователи могут быстро проверить правильность своих строк регулярных выражений в интернете.

Было бы неплохо добавить функцию замены совпадений.

Примеры реализации

Техническая реализация

Такие проекты на Python нужны, чтобы сообщать пользователю, правильно ли он ввёл данные. Можно сделать так, чтобы сервис давал положительный или отрицательный ответ, вроде Query String Is Valid, выделяя положительный ответ зеленым цветом, а отрицательный − красным.

Реализовывать инструмент запросов с нуля необязательно. Можно обратиться к стандартной библиотеке Re. Она будет возвращать None при отсутствии совпадений или возвращать совпавшие строки.

Не все понимают, как работают регулярные выражения, поэтому стоит создать раздел с объяснением принципов их работы.

URL Shortener

URL-адреса бывают очень длинными, это неудобно. Когда люди делятся ссылками в мессенджерах или даже пытаются запомнить URL, неаккуратные ссылки раздражают.

Вот как это работает: URL Shortener уменьшает количество символов в URL. xyz.com/wwryb78&svnhkn%sghq?sfiyh может быть сокращено до xyz.com/piojwr.

Будет ещё круче , если вы позволите юзерам самостоятельно настраивать сгенерированные URL-адреса. URL xyz.com/mysite выглядит на порядок лучше, чем случайно сгенерированный xyz.com/piojwr.

А еще Google прекратил поддержку своего сервиса goo.gl, так что у вас есть шанс сделать свой продукт популярнее.

Примеры реализации

Техническая реализация

Основная задача, которую будет выполнять приложение, заключается в сокращении URL-адресов с последующей переадресацией на исходный URL-адрес.

В приложении пользователи будут вводить исходный URL-адрес и в результате получат новый сокращенный URL-адрес. Для этого стоит использовать комбинацию random и string.

Поскольку пользователи будут посещать сокращенные URL-адреса через несколько дней, месяцев или даже лет, вам необходимо сохранить сокращенные URL-адреса в базе данных. При поступлении запроса приложение проверит, существует ли URL-адрес, и перенаправит его на оригинал или страницу 404.

Post-It Note

Мы постоянно о чём-то думаем, а ещё постоянно забываем. Один из способов запомнить − записать, чтобы обдумать позднее.

Вживую люди пишут на стикерах, приклеивают их к своим компьютерам. Но такую задачу вполне мог бы выполнять онлайн-сервис, тем более что в отличие от живых записей информация в веб-приложении доступна в любой момент, а ещё её не потеряешь.

Было бы неплохо добавить напоминания о заметках, если вдруг пользователь забудет о них.

Примеры реализации

Техническая реализация

У каждого пользователя будут свои заметки, поэтому в приложении должна быть функция создания учетной записи. Это гарантирует приватность информации.

Django поставляется с системой аутентификации пользователя, так что это может быть одним из способов реализации идеи. Можно также использовать другие фреймворки, например, Bottle или Flask. Но вы должны самостоятельно внедрить систему аутентификации пользователей.

Юзерам может потребоваться разделить заметки по разным разделам: полезно реализовать классификацию. Например, кому-то могут понадобиться заметки об алгоритмах и структурах данных, поэтому нужно дать возможность быстро найти информацию по теме, а не листать веб-страницу.

Опять же, вам нужно где-то хранить поступающую информацию. Для MySQL можно использовать MySQLdb, а для PostgreSQL − Psycopg2.

Викторина

Викторины и тесты помогают проверить и углубить знания в разных областях. Например, вам не нужно знать о языке Python всё. Зато тестирование поможет узнать что-нибудь новое или разобраться в том, что вы не понимаете.

Администраторы будут выкладывать викторины и тесты, а простые пользователи проверять себя. Ещё лучше, если сделать ограниченное время на прохождение, рейтинг пользователей и возможность делиться результатами тестов с друзьями.

Примеры реализации

Техническая реализация

Чтобы пользователи могли сохранять результаты пройденных тестов, придется реализовать создание учетной записи.

В идеале, администраторы должны создавать тесты с вопросами и ответами, просто загружая текстовый файл. Тогда нужно настроить обработку текстового файла приложением, чтобы тест формировался автоматически.

Сигнализация

Идея в том, чтобы имитировать звук сигнализации при каком-либо условии. Этим условием может быть наступление какого-то времени или разрядка ноутбука до 10%.

Примеры реализации

Техническая реализация

В приложении должна быть возможность устанавливать и редактировать условия запуска сигнализации, возможность просмотреть активные и неактивные задания.

Для воспроизведения аудио можно использовать библиотеку Pygame.

Файловый менеджер

Для удобства есть файловые менеджеры, которые помогают упорядочить информацию.

Понятно, что управлять файлами можно с помощью командной строки, но для большинства это тяжело. Лучше, когда есть графический интерфейс. Важно, чтобы ваш файловый менеджер позволял копировать, сортировать и переименовывать файлы и папки.

Кстати, неплохо бы добавить разные варианты просмотра и сортировки файлов, поиск.

Примеры реализации

Техническая реализация

Для создания уникальных пользовательских интерфейсов стоит использовать библиотеку PySimpleGUI.

Стоит также подумать о реализации таких функций, как создание новых папок или пустых текстовых файлов, их перемещения.

При реализации проекта стоит обратить внимание на библиотеки Sys, OS и Shutil. Они позволяют выполнять процессы в фоновом режиме, пока пользователь занимается чем-то другим.

Контроль расходов

Каждый день мы совершаем по несколько платёжных операций. Если их не контролировать, можно не заметить, как деньги уходят впустую. Чтобы избежать ненужных трат, придумали приложения для отслеживания расходов.

Наиболее продвинутые из них не просто показывают список трат за определённы период, но и подсказывают, какие категории расходов стоит сократить.

Пользователи смогут устанавливать бюджет и отслеживать свои расходы, чтобы принимать более ответственные финансовые решения.

Было бы неплохо добавить напоминания о необходимости анализа расходов.

Примеры реализации

Техническая реализация

Для построения системы отслеживания расходов могут пригодиться Pandas и Matplotlib.

Pandas − для анализа данных, а Matplotlib − для построения графиков. Графики дают пользователям визуальное представление о своих расходах, а визуальное представление обычно легче понять.

Что касается хранения информации, то стоит обратиться к SQLite и её модулю SQlite3.

Контакты

Вы еще записываете контакты на бумагу? Странная затея: блокнот может потеряться, и его нужно носить с собой.

Лучше использовать приложения для управления контактами: они позволяют хранить имя, адрес, номер телефона и адрес электронной почты. Плюс в большом списке можно быстро найти нужный контакт с помощью поиска.

Можно попробовать сделать резервную копию такой базы контактов, чтобы она синхронизировалась с данными на телефоне.

Примеры реализации

Обычно это реализуется в виде веб-сервисов или мобильных приложений, но программистам, которые чувствуют себя комфортно при работе с командной строкой, это пригодится.

Техническая реализация

Основная цель проекта − сохранить контактные данные. Важно настроить команды, которые пользователи могут использовать для ввода контактных данных. Вы можете использовать Argparse или Click командную строку базу. Они абстрагируют много сложных вещей, поэтому вам нужно сосредоточиться только на логике, которая будет выполняться при выполнении команд.

Значительную часть работы будут выполнять Argparse и Click. Вам остаётся только подумать о логике выполнения команд. Вам также нужно реализовать удаления контактов, обновление информации и вывод списка сохранённых. Идеально, если они будут сортироваться по алфавиту или дате создания.

Проверка подключения к сайту

При переходе по ссылке, веб-страницы загружаются не всегда. Но обычно непонятно, в чем проблема: недоступен сам сайт или проблема на вашей стороне.

Здесь на помощь приходит приложение для проверки подключения к сайту. Сервис анализирует статус URL-адреса и сообщает его. Так можно не обновлять страницу N раз в ожидании загрузки сайта.

Но! Если отображать результаты в командной строке, пользователю нужно будет обновлять её вручную. Лучше потратить больше времени и реализовать уведомления о появлении доступа к сайту.

Примеры реализации

Техническая реализация

Для подключений можно использовать TCP или ICMP. Один из модулей, которые нужно проверить − Socket.

Фреймворки Docopt, Click или Argparse позволят изменять список сайтов для проверки. Ещё подумайте о введении интервалов для проверки, чтобы не перегружать систему.

Изменение имени файлов

Иногда все файлы в папке должны называться примерно одинаково. Например, File0001.jpg, где номера увеличиваются в зависимости от количества файлов в каталоге. Делать это вручную утомительно.

Наш сервис позволит пользователям автоматически переименовать большое количество файлов и не допустить случайных ошибок.

Кстати, иногда нужно переименовать лишь часть файлов в папке. Хорошо, если такая функция тоже будет.

Примеры реализации

Техническая реализация

Для манипуляций с файлами пригодятся библиотеки OS, Sys и Shutil.

Чтобы сервис понял, по какой системе нужно менять названия файлов, дайте ему шаблон. Если вы понимаете, как работают регулярные выражения, воспользуйтесь модулем Regex.

Банальная задача − назвать файлы по списку или привести их в общий вид путем изменения MyfilesXYZ, где XYZ − число. Это должно быть базовой функцией, чтобы не усложнять пользователям жизнь.

Понравилось разрабатывать подобные проекты на Python? Вам понравится:

Источник: Проекты на Python, которые сможет разработать любой Middle Python Developer на Realpython.

А у вас есть свой проект на Python? Расскажите о нем.

Высоконагруженные сайты и приложения на Python / Django (29 проектов)

Наша компания довольно давно занимается разработкой больших веб-приложений на Python / Django. В рунете крайне мало информации об этом замечательном языке программирования и фремворке на его основе. Мы решили исправить эту ошибку и рассказать о популярных высоконагруженных сайтах на этой технологии, а также дать много интересных технических подробностей. Для удобства сравнения сайтов между собой мы приводим еще и немного статистики к каждому из проектов. В целом сайтов на Python / Django, конечно, очень много в мире, мы охватим только наиболее интересные по нашему мнению.

Небольшая таблица известных проектов (на основе данных http://builtwith.com/), кликабельно:

Большой вариант таблицы тут: http://seclgroup.ru/article_vysokonagruzhennyye_sayty_i_prilozheniya_na_python_django.html

Pinterest (cоциальная сеть)

Использованные технологии:

Python как язык программирования и в качестве фреймворка был выбран Django. Хостинг – Amazon. За основную систему управления базами данных взята MySQL, кэширование объектов выполняет memcached, а коллекций объектов – Redis. Solr используется как поисковая платформа, а Hadoop – для реализации поисковых и контекстных механизмов, анализа данных.

Немного о статистике:

В штате работают более чем 140 сотрудников по последним данным. Около 11-ти миллионов уникальных посетителей в неделю на декабрь 2011. 500 виртуальных машин в EC2, 410 Терабайт пользовательских данных или 80 миллионов различных объектов хранится в Amazon S3. На июль 2013 года Pinterest имеет около 70 миллионов пользователей, согласно французскому агентству Semiocast. Итого, Pinterest становится 4-ой по популярности социальной сетью в США после Facebook, Twitter и LinkedIn.

(http://en.wikipedia.org/wiki/Pinterest)

(оригинал http://www.businessinsider.com/how-we-scaled-pinterest-2013-4?op=1, http://highscalability.com/blog/2012/5/21/pinterest-architecture-update-18-million-visitors-10x-growth.html)

Disqus (сервис)

Использованные технологии:

Python как язык программирования и в качестве фреймворка был выбран Django. Операционная система – Linux. За основную систему управления базами данных взята PostgreSQL, кэширование объектов выполняет memcached, как и в случае с Pinterest. За балансировку нагрузки отвечает HAProxy, за репликацию данных – Slony.

Немного о статистике:

В штате работают 33 человека. Число зарегистрированных пользователей растет и на данный момент составляет 50 миллионов человек. Сайт получает примерно 17 тысяч запросов в секунду. Более 144 миллионов уникальных посещений в месяц только с территории США. Около 750 000 сайтов и блогов.

(источник http://www.insight-it.ru/masshtabiruemost/arkhitektura-disqus/, оригинал http://highscalability.com/blog/2010/10/26/scaling-disqus-to-75-million-comments-and-17000-rps.html, http://en.wikipedia.org/wiki/Disqus)

Instagram (фото- и видео-приложение)

Использованные технологии:

За основную операционную систему взят Ubuntu Linux 11.04. Python как язык программирования в качестве фреймворка был выбран Django. За основную систему управления базами данных взята PostgreSQL, кэширование объектов выполняет опять же memcached, а Redis выступает в качестве дополнительного хранилища данных. За балансировку нагрузки отвечает HAProxy. Проект использует инфраструктуру Amazon, в частности EC2, ELB, Route, S3 и CloudFront. За поисковую платформу взят Solr. Для работы с задачами используется Gearman.

Немного о статистике:

Все начиналось с одного небольшого и слабого сервера и двоих разработчиков. В первый же день было зарегистрировано около 25 000 пользователей. Сегодня же Instagram пользуются более 200 миллионов человек — более 7 миллионов пользователей ежедневно. Около 20 миллиардов фотографий было опубликовано, и 60 миллионов публикуется ежедневно. Facebook приобрел сервис за 1 миллиард долларов в апреле 2012 года.

(источник http://expandedramblings.com/index.php/important-instagram-stats/, http://en.wikipedia.org/wiki/Instagram)

Reddit (новостной сайт)

Использованные технологии:

Python как язык программирования в качестве фреймворка был выбран Pylons. За основную систему управления базами данных взята также PostgreSQL, кэширование объектов выполняет memcached. RabbitMQ используется для автономной обработки данных. За балансировку нагрузки отвечает HAProxy. За поисковую платформу взят Amazon CloudSearch.

(источник http://en.wikipedia.org/wiki/Reddit)

Немного о статистике:

Около 112 миллионов уникальных посещений в месяц. 5,46 миллиардов просмотров страниц в месяц. Reddit пользуются 2,89 миллиона человек. И все это обслуживает команда, состоящая из 28 человек.

(источник http://expandedramblings.com/index.php/reddit-stats/)

Dropbox (облачное хранилище данных)

Использованные технологии:

И Dropbox сервер и клиентское приложение написаны на Python. Клиент использует средства разработки GUI, такие как wxWidgets и Cocoa и другие важные библиотеки Python такие как Twisted, ctypes и pywin32. Dropbox зависит от librsync библиотеки, которая написана на C. Информация о файлах содержится в хранилище, реализованном на базе MySQL. Для хранения самих файлов используется Amazon S3.

(источник http://en.wikipedia.org/wiki/Dropbox_(service))

Немного о статистике:

Штат состоит из 110 сотрудников. Более 50 миллионов зарегистрированных пользователей. Каждые 3 минуты более чем миллион файлов сохраняются с использованием сервиса. 500 миллионов файлов сохраняются ежедневно.

(источник https://www.dropbox.com/static/docs/DropboxFactSheet.pdf)

Pitchfork (музыкальный электронный журнал)

Использованные технологии:

Python как язык программирования в качестве фреймворка был выбран Django. Хостинг – Amazon. Основной системой управления базами данных была выбрана MySQL. В дополнение используется PostgreSQL. За кэширование объектов отвечает Redis. В качестве поисковой платформы используется ElasticSearch и Solr. Также используются сервисы Amazon (EC2, RDS, SES).

(источник http://www.siteclass.com/www/pitchfork.com)

Немного о статистике:

Проект имеет более 14,5 миллионов посещений в месяц (580 тысяч в день), из них 5,5 уникальных (410 тысяч в день). Просмотр страниц составляет 38,5 миллионов в месяц (1,6 миллиона в день). На март-апрель 2014 года количество зарегистрированных пользователей составляет 4,3 миллиона.

(источник https://www.quantcast.com/pitchfork.com)

Lanyrd (портал)

Использованные технологии:

Python как язык программирования и в качестве фреймворка был выбран Django. За основную систему управления базами данных взята PostgreSQL, кэширование объектов выполняет memcached. Redis используется в связке с Celery для хранения промежуточных результатов задач, которые выполняет Celery в асинхроном режиме. За балансировку нагрузки отвечает HAProxy. Проект использует инфраструктуру Amazon, в частности S3. За поисковую платформу взят Solr.

(источник http://www.slideshare.net/InfoQ/inside-lanyrds-architecture)

Немного о статистике:

Команда разработчиков состоит из всего 6 человек, как заявляет Andrew Godwin в своей презентации. Около 900 000 уникальных посетителей в месяц на март 2014 года, максимальное значение было в октябре 2013го и составляло немногим более миллиона посетителей (http://www.trafficestimate.com/lanyrd.com). Ежедневный просмотр страниц составляет около 55 000.

(источник http://www.slideshare.net/InfoQ/inside-lanyrds-architecture)

Mozilla (программное обеспечение)

Использованные технологии:

Компания Mozilla использует различные языки программирования, в том числе и Python, который используется широко: от написания сборочных скриптов до сайта компании, Webmaker и других компонентов, а также сервера синхронизации – минималистичное WSGI приложение использующее Paste для разворачивания на хостинге и Sqlite3 в качестве базы данных.

Немного о статистике:

На сегодняшний день проектами Mozilla пользуются более 500 миллионов человек. Это весьма большой показатель, если учесть конкуренцию. Проектами Mozilla занимаются более тысячи разработчиков.

(источник http://expandedramblings.com/index.php/internet-browser-stats/)

Yelp (портал с элементами социальной сети)

Использованные технологии:

За основную операционную систему взят Ubuntu Linux. Python как язык программирования и в качестве фреймворка был выбран Django. За основную систему управления базами данных взята MySQL. Также Yelp использует сервисы Amazon, в частности S3 для хранения логов и фотографий, и EMR. В качестве поисковой платформы используется Solr/Lucene. За балансировку нагрузки отвечает HAProxy и LVS.

(источник http://engineeringblog.yelp.com/, http://aws.amazon.com/solutions/case-studies/yelp/)

Немного о статистике:

Посещаемость сайта составляет около 200 миллионов человек в месяц, из них порядка 120 миллионов уникальных посещений. (https://www.quantcast.com/yelp.com). За все время работы проекта написано более 53 миллионов отзывов пользователями по всему миру.

(источник http://expandedramblings.com/index.php/yelp-statistics/)

Foursquare (социальная сеть с функцией геопозиционирования)

Использованные технологии:

Проект написан на нескольких языках, в том числе и Python, который используется для автоматизации операционных задач и других процессов. CentOS Linux является основной операционной системой. HAProxy отвечает за распределение нагрузки и API-запросов. За основную систему управления базами данных взята MongoDB, кэширование вычислительных процессов выполняет Memcache. Часть информации, а именно пользовательские фотографии, хранится в Amazon S3. Анализом занимается Hadoop. За поисковую платформу взяты Solr и Elasticsearch. Для поиска по гео-индексам используется библиотека s2 от Google в связке с PostGIS. Kestrel отвечает за обработку асинхронных задач.

(источник https://foursquare.com/about)

Немного о статистике:

Штат состоит примерно из 140 сотрудников. По данным за 2013 год проектом занимались около 40 тысяч разработчиков. Пользователей около 45 миллионов. Общее количество чек-инов по всему миру 5 миллиардов, и примерно 3 миллиона добавляется каждый день.

Rdio (музыкальный сервис)

Использованные технологии:

Rdio использует несколько языков программирования. В частности, часть Бэкенда написана на Python и в качестве фреймворка выбран Django. Для хранения информации используется несколько баз данных – MongoDB и MySQL. Redis был выбран в качестве альтернативы memcached.

Немного о статистике:

Каталог из более чем 20 миллионов песен. Ежедневно около 200 тысяч просмотров страниц. На территории Соединенных Штатов около 300 тысяч людей пользуются сервисами проекта в течение месяца.

Google (поисковая система)

Использованные технологии:

Google использует множество языков программирования. Так как создатель Python работал одно время в Google, легко предположить, что и этот язык программирования используется. Так и есть. На Python написана часть YouTube и поискового движка, а также много других компонентов. Вкратце, используется LevelDB как основная система управления базами данных. Также используется Closure для работы с JavaScript, это своего рода набор инструментов, созданный разработчиками Google.

Немного о статистике:

Статистика Google известна всем и везде, но приведем несколько цифр. Ежемесячно через поиск проходит 12,477 миллиардов запросов. Google занимает около 67% поискового рынка Соединенных Штатов. Уникальных посещений за месяц – 191 миллион человек. Штат компании составляет 53,891 человек.

(источник http://expandedramblings.com/index.php/by-the-numbers-a-gigantic-list-of-google-stats-and-facts/)

Quora (социальный сервис «Вопросы и ответы»)

Использованные технологии:

Python как язык программирования. Хостинг – Amazon. За основную систему управления базами данных взята MySQL, кэширование объектов выполняет memcached. За балансировку нагрузки отвечает HAProxy.

Немного о статистике:

Штат состоит из 72 сотрудников. Число уникальных посещений за февраль 2014 года составляет более одного миллиона. Ежемесячно сервисом Quora пользуются 1,126,00 людей (данные за 2013).

(источник http://www.quora.com/How-much-traffic-does-Quora-get, http://techcrunch.com/2013/11/12/quora-confirms-its-favoring-search-ads-for-eventual-monetization-launches-author-stats-tool/)

Подведем итог

Как видите, довольно много известных проектов использует Python / Django и это вполне оправданно. Python – очень интересный современный язык программирование, который сейчас очень быстро набирает популярность, как на западе, так и в рунете. Про преимущества Python / Django мы уже писали ранее небольшую заметку. На данный момент мы наблюдаем большой спрос на программирование на Python / Django, ведь это качество! Спрос на проекты рождает и спрос на специалистов.

Если Вы хотите разработать высоконагруженный проект, то мы рекомендуем рассмотреть Python / Django в качестве технической платформы. Ну а для коллег, если Вы хотите стать программистом или освоить новый язык программирования – Python будет одним из наилучших вариантов.

Курсы Python. В нашей школе стартует пятимесячный курс обучения «Разработка веб-приложений на Python / Django» — еще есть несколько мест. Чтобы записаться пишите на [email protected]

Новые статьи Чтобы получать наши новые статьи раньше других или просто не пропустить новые публикации — подписывайтесь на нас в Facebook, VK и Twitter.

Курсы по программированию Совсем скоро в нашей бизнес-школе Digitov стартуют курсы: Хочу стать Junior PHP Developer!, Symfony 2. Гибкая разработка и Ruby on Rails. По рельсам к профессиональной разработке. Подписывайтесь на курсы сейчас и сможете купить их со скидкой.

Оригинал статьи: http://seclgroup.ru/article_vysokonagruzhennyye_sayty_i_prilozheniya_na_python_django.html

Авторы:
Андрей Астафьев, Middle Project Manager, Компания «SECL GROUP» / «Internet Sales Technologies»
Никита Семенов, президент, Компания «SECL GROUP» / «Internet Sales Technologies»

34 open source библиотеки Python (2019) / Блог компании Edison / Хабр


Мы просмотрели и сравнили 10 000 open source библиотек для Python и выбрали 34 самые полезные.
Мы сгруппировали эти библиотеки в 8 категорий.


Статья переведена при поддержке компании EDISON Software, которая поисковой оптимизацией и SEO, а также занимается разработкой мобильных приложений Android и iOS.

Python Toolkit


1. Pipenv: Python Development Workflow for Humans.
2. Pyxel: Разработка ретро-игр на Python.
3. PyTest v3.5: Фреймворк, помогающий писать короткие тесты, и масштабируется для сложных функциональных тестов.

4. Poetry: Упрощает dependency management и packaging.


5. Loguru: Упрощает логи.
6. Faust: библиотека для стриминговых/потоковых приложений.
7. Pampy: The Pattern Matching о котором вы мечтали.
8. Pyre-check: Performant type-checking.
9. Delorean, библиотека для работы со временем и датами.
10. Cirq: библиотека для работы с схемами Noisy Intermediate Scale Quantum (NISQ).
11. Python-nubia: Фреймворк для работы с командной строкой.

Web


12. Requests-HTML: HTML Parsing for Humans.
13. Bokeh: интерактивная визуализация данных в современных браузерах.
14. Vibora: быстро, клёво, асинхронно.
15. Pywebview v2.0: Отображаем HTML-контент в отдельном окне.
16. WhatWaf: Обнаружение и обход брандмауэров и систем защиты веб-приложений.
17. Molten: минималистичный и быстрый фреймворк для создания HTTP API.

Terminal


18. Termtosvg: записываем сессии работы с терминалом как SVG-анимацию.
19. Asciinema v2.0: записываем терминальные сессии.
20. Termgraph: инструменты для командной строки, рисует графики.

Code Editor


21. Black: бескомпромиссный code formatter.
22. Algojammer: экспериментальный редактор кода для написания алгоритмов.
23. Bowler: инструмент рефакторинга на уровне синтаксического дерева.

Debugging


24. Py-spy: позволяет визуализировать, на что ваша программа тратит время, не перезапуская программу.
25. Birdseye: графический дебаггер, использующий AST.
26. Icecream: няшный дебаггер.

Compiler


27. Transcrypt: транслятор Python 3.7 to JavaScript.
28. Pyodide: datascience-стек в браузере.

Data Related


29. Voluptuous: валидация данных.
30. Botflow: Data driven programming framework for Data pipeline work (Web Crawler, Machine Learning, Quantitative Trading.etc).
31. Fast-Pandas: сравнительные тесты производительности в Pandas операциях.

Chart


32. A Tour in the Wonderland of Math with Python: коллекция скриптов для рисования красивых фигур и анимации алгоритмов.
33. Chartify: помогает data scientists создавать графики.
34. Hypertools v0.5: A инструмент для геометрического представления многомерных данных.

P.S.


Поделитесь своим опытом использования данных библиотек или расскажите о ваших находках за 2019 год.

Почему будущее не за Python / Блог компании Edison / Хабр

Хотя, безусловно, этот язык программирования будет востребован ещё много лет.

Сообществу программистов понадобились десятилетия, чтобы по достоинству оценить Python. С начала 2010-х годов он переживает бум — и в итоге превосходит C++, C#, Java и JavaScript по популярности.

Но до каких пор эта тенденция будет сохраняться? Когда Python в конечном итоге будет заменён другими языками и почему это неизбежно произойдёт?


Перевод сделан при поддержке компании EDISON.

Мы занимаемся разработкой приложений на Python, а также делаем тестирование программного обеспечения.

Мы очень любим и широко используем Python! 😉

Что делает Python популярным сегодня


О популярности Python можно судить по StackOverflow, если смотреть на количество тегов в сообщениях. Учитывая масштаб StackOverflow, это довольно-таки объективный показатель популярности языка.
Упоминаемость на StackOverflow некоторых популярных языков программирования — динамика изменений по годам. Показатели Python неуклонно растут, у конкурентов — снижаются.

В то время как R в течение последних нескольких лет находился на плато, а показатели многих других языков неуклонно снижаются, рост Python кажется неудержимым. Почти 14% всех вопросов StackOverflow помечены как «python», и эта тенденция только растёт. И тому есть ряд причин.

Проверен временем


Python существует ещё с девяностых. Речь не только о том, что у него было предостаточно времени для роста. А также о том, что сформировалось большое и поддерживающее сообщество.

Поэтому, если у вас возникнут какие-либо проблемы во время написания кода на Python, высока вероятность того, что вы сможете быстро решить их с помощью гуглопоиска. Просто потому, что кто-то уже сталкивался с аналогичной проблемой и написал что-нибудь полезное по этому поводу.

Дружелюбен к новичкам


И дело не только в том, что язык существует уже несколько десятилетий, за которые программисты написали ряд блестящих учебников. Синтаксис Python ещё и очень удобочитаем.

Во-первых, нет необходимости указывать тип данных. Вы просто объявляете переменную — из контекста Python поймет, является ли она целым числом, значением с плавающей запятой, логическим значением или чем-то ещё. Это огромное подспорье для начинающих. Если вам когда-либо приходилось программировать на C++, то вы знаете, как это грустно, когда программа не компилируется только из-за того, что где-то вместо числа с плавающей запятой подставлено целое.

И если вам когда-либо приходилось сравнивать код на Python и C++, то знаете, насколько более понятным выглядит Python. Несмотря на то, что C++ спроектирован с учётом английского языка, это весьма сложное чтение по сравнению с питоновским кодом.

Универсален


Python существует уже долгое время, за которое разработчики создали много библиотек на все случаи жизни. В наши дни практически для всего можно найти требуемый инструмент.

Много чисел, векторов и матриц? NumPy в помощь.
Техническо-инженерные расчёты? Используйте SciPy.
Анализ больших данных? Pandas разберётся.
Машинное обучение, нейронные сети, ИИ? Почему бы не Scikit-Learn?

С какой бы вычислительной задачей вы ни столкнулись, есть вероятность, что для неё есть пакет Python. Это позволяет языку держаться в тренде, что заметно по набирающей популярности машинного обучения за последние несколько лет.

Недостатки Python — и могут ли они похоронить язык


Воодушевившись текущим положением дел, можно вообразить, что Python — это всерьёз и надолго. Но, как и у любой технологии, у Python есть свои слабые стороны. Рассмотрим по порядку самые важные недостатки, и оценим, являются ли они фатальными или нет.

Скорость


Питон медленный. Не, ну реально медленный. В среднем задача выполняется в 2–10 раз дольше чем на языках-конкурентах.

Тому есть причины. Во-первых, динамическая типизация — помните, выше мы говорили, что очень удобно, когда не нужно указывать типы данных, как в других языках? Обратной стороной медали является необходимость в использовании большого количества памяти, потому что программе необходимо резервировать достаточно места для каждой переменной, чтобы она работала в любом случае. И память «с запасом» приводит к большему расходованию вычислительного времени.

Во-вторых, Python может одновременно выполнять только одну задачу. Это тоже является следствием гибких типов данных — Python должен убедиться, что каждой переменной соответствует только один тип данных, и параллельные процессы могут этому помешать.

Но, по большому счёту, скорость не имеет решающего значения. Производительные компьютеры и серверы настолько доступны, что речь разве что идёт о долях секунды. Конечному пользователю все равно, загружается его приложение за 0,001 или же за 0,01 секунды.

Область видимости


Изначально Python был динамически ограничен. Это в основном означает, что для оценки выражения компилятор сначала ищет текущий блок, а затем последовательно все вызывающие функции.

Проблема с динамической областью видимости заключается в том, что каждое выражение необходимо проверять во всех возможных контекстах, что утомительно. Вот почему большинство современных языков программирования используют статическую область видимости.

Python попытался перейти к статической области видимости, но неудачно. Обычно внутренние области видимости, например функции внутри функций, могут видеть и изменять внешние области видимости. В Python внутренние области могут только видеть внешние области, но не изменять их. Это приводит к большой путанице.

Лямбда-функции


Несмотря на всю гибкость Python, использование лямбда довольно ограничено. Они могут быть только выражениями в Python, но не операторами.

С другой стороны, объявления переменных и операторы всегда являются операторами. Это означает, что лямбды не могут быть использованы для них.

Это различие между выражениями и утверждениями довольно произвольно и не встречается в других языках.


Строгие отступы делают код читабельнее, но их обязательность ухудшает поддерживаемость.

Пробелы и табуляция


В Python пробелы и табуляция используется для обозначения разных уровней кода. Это делает его визуально привлекательным и интуитивно понятным.

В других языках, например в C++, для вложенных структур используются фигурные скобки с точкой с запятой. Хотя это может не так красиво и неудобно для начинающих, это делает код более удобным для сопровождения. С ростом проекта значение такого подхода тоже возрастает.

Новые (относительно) языки, вроде Haskell, решают эту проблему: они полагаются на пробелы, но предлагают альтернативный синтаксис для тех, кто хочет обойтись без них.

Мобильная разработка


Поскольку наблюдается массовый переход от настольных ПК к смартфонам, очевидно, что возрастает потребность в надежных языках для создания мобильного ПО.

Но мобильных приложений на Python раз два и обчёлся. Это не значит, что это вообще невозможно — для этого есть пакет под названием Kivy.

Python не был создан для мобильных устройств. Даже если он и может дать приемлемые результаты для решения базовых задач в этой области, лучше всего использовать язык, заточенный под разработку мобильных приложений. Некоторые широко используемые платформы программирования для мобильных устройств включают в себя React Native, Flutter, Iconic и Cordova.

Конечно, ноутбуки и настольные ПК ещё будут использоваться долгие годы. Однако мобильные устройства уже давно превосходят настольный трафик. Можно уверенно утверждать, что изучение Python недостаточно, чтобы считаться опытным всесторонним разработчиком.

Ошибки времени выполнения


Сначала отдельно компиляция, затем выполнение — так в каких-то других языках, но не в Python. Вместо этого код компилируется всякий раз, когда исполняется, поэтому любая ошибка в коде проявляется во время выполнения программы. Это приводит к снижению производительности, лишнему расходу времени и необходимости большого количества тестов. Больше тестов богу тестов!

Это отлично подходит для начинающих, так как тестирование само по себе многому учит. Но для опытных разработчиков необходимость отладки сложной программы в Python заставляет их ошибаться. Эта нехватка производительности — самый серьёзный фактор, свидетельствующий о том, что время Python в обозримом будущем пройдёт.

Что может заменить Python в будущем — и когда


На рынке языков программирования появилось несколько новых конкурентов:
  • Rust предлагает тот же протокол безопасности, что и Python — никакая переменная не может быть случайно перезаписана. При этом решена проблема производительности наряду с реализацией концепции владения и заимствования. Согласно StackOverflow Insights, он также входит в число самых любимых языков программирования последних лет.
  • Go отлично подходит для начинающих, как и Python. Это так просто, а поддерживать код еще проще. Интересный момент: разработчики Go — одни из самых высокооплачиваемых программистов на рынке.
  • Julia это очень новый язык, который напрямую конкурирует с Python. Он заполняет пробел в крупномасштабных технических вычислениях: обычно можно было использовать Python или Matlab, выполняя часть задач (подчас — весьма значительную часть) с помощью библиотек C++. Теперь вместо жонглирования двумя языками можно просто использовать Julia.

Хотя на рынке есть и другие языки, Rust, Go и Julia исправляют слабые места Python. Все эти языки превосходны в будущих технологиях, особенно в искусственном интеллекте. Хотя их доля на рынке все ещё невелика (что отражается в количестве тегов StackOverflow), тенденция для каждого из них очевидна: наверх и только наверх.
Упоминаемость на StackOverflow для Go/Rust/Julia — динамика изменений по годам. Показатели пока скромные, но у этих языков устойчивый восходящий тренд.

Учитывая повсеместную популярность Python в настоящее время, потребуется полдесятилетия, может быть, даже целое, чтобы любой из этих новых языков заменил его.

Какой из языков это будет — Rust, Go, Julia или ещё какой-то новый язык будущего — трудно сказать на данный момент. Но, учитывая проблемы с производительностью, которые являются фундаментальными для Python из-за его архитектуры, рано или поздно неизбежное случится.

Разработка чрезвычайно быстрых программ на Python / Блог компании RUVDS.com / Хабр

Ненавистники Python всегда говорят, что одной из причин того, что они не хотят использовать этот язык, является то, что Python — это медленно. Но то, что некая программа, независимо от используемого языка программирования, может считаться быстрой или медленной, очень сильно зависит от разработчика, который её написал, от его знаний и от умения создавать оптимизированный и высокопроизводительный код.

Автор статьи, перевод которой мы сегодня публикуем, предлагает доказать то, что те, кто называет Python медленным, неправы. Он хочет рассказать о том, как улучшить производительность Python-программ и сделать их по-настоящему быстрыми.

Измерение времени и профилирование


Прежде чем приступить к оптимизации какого-либо кода, сначала надо выяснить то, какие его части замедляют всю программу. Иногда узкое место программы может быть очевидным, но если программист не знает, где оно находится, он может воспользоваться некоторыми возможностями по его выявлению.

Ниже представлен код программы, который я буду использовать в демонстрационных целях. Он взят из документации к Python. Этот код возводит e в степень x:

# slow_program.py
from decimal import *

def exp(x):
    getcontext().prec += 2
    i, lasts, s, fact, num = 0, 0, 1, 1, 1
    while s != lasts:
        lasts = s
        i += 1
        fact *= i
        num *= x
        s += num / fact
    getcontext().prec -= 2
    return +s

exp(Decimal(150))
exp(Decimal(400))
exp(Decimal(3000))

Самый лёгкий способ «профилирования» кода


Для начала рассмотрим самый простой способ профилирования кода. Так сказать, «профилирование для ленивых». Он заключается в использовании команды Unix time:
~ $ time python3.8 slow_program.py

real 0m11,058s
user 0m11,050s
sys  0m0,008s

Такое профилирование вполне может дать программисту некие полезные сведения — в том случае, если ему нужно замерить время выполнения всей программы. Но обычно этого недостаточно.

Самый точный способ профилирования


На другом конце спектра методов профилирования кода лежит инструмент cProfile, который даёт программисту, надо признать, слишком много сведений:
~ $ python3.8 -m cProfile -s time slow_program.py
         1297 function calls (1272 primitive calls) in 11.081 seconds

   Ordered by: internal time

   ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
        3   11.079    3.693   11.079    3.693 slow_program.py:4(exp)
        1    0.000    0.000    0.002    0.002 {built-in method _imp.create_dynamic}
      4/1    0.000    0.000   11.081   11.081 {built-in method builtins.exec}
        6    0.000    0.000    0.000    0.000 {built-in method __new__ of type object at 0x9d12c0}
        6    0.000    0.000    0.000    0.000 abc.py:132(__new__)
       23    0.000    0.000    0.000    0.000 _weakrefset.py:36(__init__)
      245    0.000    0.000    0.000    0.000 {built-in method builtins.getattr}
        2    0.000    0.000    0.000    0.000 {built-in method marshal.loads}
       10    0.000    0.000    0.000    0.000 <frozen importlib._bootstrap_external>:1233(find_spec)
      8/4    0.000    0.000    0.000    0.000 abc.py:196(__subclasscheck__)
       15    0.000    0.000    0.000    0.000 {built-in method posix.stat}
        6    0.000    0.000    0.000    0.000 {built-in method builtins.__build_class__}
        1    0.000    0.000    0.000    0.000 __init__.py:357(namedtuple)
       48    0.000    0.000    0.000    0.000 <frozen importlib._bootstrap_external>:57(_path_join)
       48    0.000    0.000    0.000    0.000 <frozen importlib._bootstrap_external>:59(<listcomp>)
        1    0.000    0.000   11.081   11.081 slow_program.py:1(<module>)

Тут мы запускаем исследуемый скрипт с использованием модуля cProfile и применяем аргумент time. В результате строки вывода упорядочены по внутреннему времени (cumtime). Это даёт нам очень много информации. На самом деле то, что показано выше, это лишь около 10% вывода cProfile.

Проанализировав эти данные, мы можем увидеть, что причиной медленной работы программы является функция exp (вот уж неожиданность!). После этого мы можем заняться профилированием кода, используя более точные инструменты.

Исследование временных показателей выполнения конкретной функции


Теперь мы знаем о том месте программы, куда нужно направить наше внимание. Поэтому мы можем решить заняться исследованием медленной функции, не профилируя другой код программы. Для этого можно воспользоваться простым декоратором:
def timeit_wrapper(func):
    @wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start = time.perf_counter()  # В качестве альтернативы тут можно использовать time.process_time()
        func_return_val = func(*args, **kwargs)
        end = time.perf_counter()
        print('{0:<10}.{1:<8} : {2:<8}'.format(func.__module__, func.__name__, end - start))
        return func_return_val
    return wrapper

Этот декоратор можно применить к функции, которую нужно исследовать:
@timeit_wrapper
def exp(x):
    ...


print('{0:<10} {1:<8} {2:^8}'.format('module', 'function', 'time'))
exp(Decimal(150))
exp(Decimal(400))
exp(Decimal(3000))

Теперь после запуска программы мы получим следующие сведения:
~ $ python3.8 slow_program.py
module     function   time
__main__  .exp      : 0.003267502994276583
__main__  .exp      : 0.038535295985639095
__main__  .exp      : 11.728486061969306

Тут стоит обратить внимание на то, какое именно время мы планируем измерять. Соответствующий пакет предоставляет нам такие показатели, как time.perf_counter и time.process_time. Разница между ними заключается в том, что perf_counter возвращает абсолютное значение, в которое входит и то время, в течение которого процесс Python-программы не выполняется. Это значит, что на этот показатель может повлиять нагрузка на компьютер, создаваемая другими программами. Показатель process_time возвращает только пользовательское время (user time). В него не входит системное время (system time). Это даёт нам только сведения о времени выполнения нашего процесса.

Ускорение кода


А теперь переходим к самому интересному. Поработаем над ускорением программы. Я (по большей части) не собираюсь показывать тут всякие хаки, трюки и таинственные фрагменты кода, которые волшебным образом решают проблемы производительности. Я, в основном, хочу поговорить об общих идеях и стратегиях, которые, если ими пользоваться, могут очень сильно повлиять на производительность. В некоторых случаях речь идёт о 30% повышении скорости выполнения кода.

▍Используйте встроенные типы данных


Использование встроенных типов данных — это совершенно очевидный подход к ускорению кода. Встроенные типы данных чрезвычайно быстры, в особенности — если сравнить их с пользовательскими типами, вроде деревьев или связных списков. Дело тут, в основном, в том, что встроенные механизмы языка реализованы средствами C. Если описывать нечто средствами Python — нельзя добиться того же уровня производительности.

▍Применяйте кэширование (мемоизацию) с помощью lru_cache


Кэширование — популярный подход к повышению производительности кода. О нём я уже писал, но полагаю, что о нём стоит рассказать и здесь:
import functools
import time

# кэширование до 12 различных результатов
@functools.lru_cache(maxsize=12)
def slow_func(x):
    time.sleep(2)  # Имитируем длительные вычисления
    return x

slow_func(1)  # ... ждём 2 секунды до возврата результата
slow_func(1)  # результат уже кэширован - он возвращается немедленно!

slow_func(3)  # ... опять ждём 2 секунды до возврата результата

Вышеприведённая функция имитирует сложные вычисления, используя time.sleep. Когда её в первый раз вызывают с параметром 1 — она ждёт 2 секунды и возвращает результат только после этого. Когда же её снова вызывают с тем же параметром, оказывается, что результат её работы уже кэширован. Тело функции в такой ситуации не выполняется, а результат возвращается немедленно. Здесь можно найти примеры применения кэширования, более близкие к реальности.

▍Используйте локальные переменные


Применяя локальные переменные, мы учитываем скорость поиска переменной в каждой области видимости. Я говорю именно о «каждой области видимости», так как тут я имею в виду не только сопоставление скорости работы с локальными и глобальными переменными. На самом деле, разница в работе с переменными наблюдается даже, скажем, между локальными переменными в функции (самая высокая скорость), атрибутами уровня класса (например — self.name, это уже медленнее), и глобальными импортированными сущностями наподобие time.time (самый медленный из этих трёх механизмов).

Улучшить производительность можно, используя следующие подходы к присваиванию значений, которые несведущему человеку могут показаться совершенно ненужными и бесполезными:

#  Пример #1
class FastClass:

    def do_stuff(self):
        temp = self.value  # это ускорит цикл
        for i in range(10000):
            ...  # Выполняем тут некие операции с `temp`

#  Пример #2
import random

def fast_function():
    r = random.random
    for i in range(10000):
        print(r())  # здесь вызов `r()` быстрее, чем был бы вызов random.random()

▍Оборачивайте код в функции


Этот совет может показаться противоречащим здравому смыслу, так как при вызове функции в стек попадают некие данные и система испытывает дополнительную нагрузку, обрабатывая операцию возврата из функции. Однако эта рекомендация связана с предыдущей. Если вы просто поместите весь свой код в один файл, не оформив в виде функции, он будет выполняться гораздо медленнее из-за использования глобальных переменных. Это значит, что код можно ускорить, просто обернув его в функцию main() и один раз её вызвав:
def main():
    ...  # Весь код, который раньше был глобальным

main()

▍Не обращайтесь к атрибутам


Ещё один механизм, способный замедлить программу — это оператор точка (.), который используется для доступа к атрибутам объектов. Этот оператор вызывает выполнение процедуры поиска по словарю с использованием __getattribute__, что создаёт дополнительную нагрузку на систему. Как ограничить влияние этой особенности Python на производительность?
#  Медленно:
import re

def slow_func():
    for i in range(10000):
        re.findall(regex, line)  # Медленно!

#  Быстро:
from re import findall

def fast_func():
    for i in range(10000):
        findall(regex, line)  # Быстрее!

▍Остерегайтесь строк


Операции на строках могут сильно замедлить программу в том случае, если выполняются в циклах. В частности, речь идёт о форматировании строк с использованием %s и .format(). Можно ли их чем-то заменить? Если взглянуть на недавний твит Раймонда Хеттингера, то можно понять, что единственный механизм, который надо использовать в подобных ситуациях — это f-строки. Это — самый читабельный, лаконичный и самый быстрый метод форматирования строк. Вот, в соответствии с тем твитом, список методов, которые можно использовать для работы со строками — от самого быстрого к самому медленному:
f'{s} {t}'  # Быстро!
s + '  ' + t
' '.join((s, t))
'%s %s' % (s, t)
'{} {}'.format(s, t)
Template('$s $t').substitute(s=s, t=t)  # Медленно!

▍Знайте о том, что и генераторы могут работать быстро


Генераторы — это не те механизмы, которые, по своей природе, являются быстрыми. Дело в том, что они были созданы для выполнения «ленивых» вычислений, что экономит не время, а память. Однако экономия памяти может привести к тому, что программы будут выполняться быстрее. Как это возможно? Дело в том, что при обработке большого набора данных без использования генераторов (итераторов) данные могут привести к переполнению L1-кэша процессора, что значительно замедлит операции по поиску значений в памяти.

Если речь идёт о производительности, очень важно стремиться к тому, чтобы процессор мог бы быстро обращаться к обрабатываемым им данным, чтобы они находились бы как можно ближе к нему. А это значит, что такие данные должны помещаться в процессорном кэше. Этот вопрос затрагивается в данном выступлении Раймонда Хеттингера.

Итоги


Первое правило оптимизации заключается в том, что оптимизацией заниматься не нужно. Но если без оптимизации никак не обойтись, тогда я надеюсь, что советы, которыми я поделился, вам в этом помогут.

Уважаемые читатели! Как вы подходите к оптимизации производительности своего Python-кода?

программ Python | Фундаментальные программы на Python

Технологические достижения привели к сокращению усилий. Это делает язык программирования Python одним из самых востребованных языков программирования благодаря простоте доступа и удобочитаемости. Это также означает рост числа людей, экспериментирующих с кодами Python. В этом блоге мы рассмотрим несколько наиболее востребованных фундаментальных программ на Python. Вот их список:

Программа палиндрома в Python

Палиндром — это число, строка или последовательность, которые будут одинаковыми даже после того, как мы изменим порядок.Например: MADAM, если писать наоборот, будет таким же, как MADAM.

Ниже приведена программа на Python, которая проверяет, является ли входная строка палиндромом.
def pal (число):
     x1 = число [:: - 1]
     если x1 == x:
       печать ('палиндром')
    еще:
       print ('не палиндром')

печать (приятель ('edureka'))
 

Факториальная программа на Python

Факториал числа — это произведение всех положительных чисел, меньших или равных числу. Факториал числа n обозначается n !.

Ниже приводится программа для нахождения факториала числа.

def fact (число):
    если num == 0:
       вернуть номер
    еще:
       вернуть число * факт (число - 1)
печать (факт (5))
 

Ряд Фибоначчи

Ряд, в котором следующий член является суммой двух предыдущих членов, называется рядом Фибоначчи. Ряд Фибоначчи часто задают в интервью.

Ниже приводится программа для печати ряда Фибоначчи.

a = int (input ('введите первый элемент'))
b = int (input ('введите второй элемент'))
n = int (input ('введите количество элементов'))
print (a, b, end = "")

а п-2:
       с = а + Ь
       а = б
       б = с
       print (c, end = "")
       п = п-1
 

Программа чисел Армстронга на Python

Это особое число. Если мы суммируем куб каждой цифры в числе Армстронга, он будет равен самому числу.

Ниже приводится программа, которая проверяет, является ли число числом Армстронга.

num = int (input ('введите число'))
s = 0
temp = число
в то время как temp & amp; amp; amp; amp; amp; amp; amp; amp; amp; amp; amp; amp; amp; amp; amp; amp; amp; amp; amp; amp; amp; amp; amp; amp; amp; amp; amp; amp; amp; amp; amp; amp; amp; amp; amp; amp; amp; amp; amp; amp; amp; amp; amp; amp; amp; amp; amp; amp; amp; amp; amp; amp; gt; 0:
c = темп% 10
s + = c ** 3
темп // = 10
если s == число:
print ('число Армстронга')
еще:
print ('не число Армстронга')
 

Программа калькулятора на Python

Когда мы думаем о калькуляторе, на ум приходят такие операции, как сложение, вычитание, умножение и деление.Мы попробуем построить калькулятор на Python. Мы добавим в программу еще несколько операций для лучшего понимания.

Ниже представлена ​​программа для создания калькулятора

def add (a, b):
     вернуть a + b

def sub (a, b):
     вернуть а-б

def prod (a, b):
     вернуть а * б

def div (a, b):
     вернуть а / б

def si (p, r, t):
    возврат (п * р * т) / 100

def ci (p, r, t):
    возврат p * pow ((1 + r / 100), t)

def sqr (число):
    вернуть число ** 2

def sqrt (число)
    вернуть число ** 0,5

печать (добавить (10,15))
# чтобы сложить два числа, аналогично вы можете использовать другие функции для других операций.

Программа шаблонов

Мы можем использовать цикл for для печати различных шаблонов в Python. Мы напечатаем пирамиду и половину пирамиды с помощью звездочки в программе.

Ниже приводится программа для выкройки.

число = 5
а = (2 * число) - 2
для i в диапазоне (0, число):
     для j в диапазоне (0, a):
         печать (конец = "")
     для j в диапазоне (0, i + 1)
     print ('*', конец = "")
Распечатать(" ")
 

Программа високосного года

Високосный год состоит из 366 дней с дополнительным днем ​​в феврале.Это происходит каждые четыре года. Сделаем программу, чтобы проверять, високосный год или нет?

Ниже приводится программа проверки того, является ли год високосным

year = int (input ('введите год'))
если год% 400 == 0:
  print ('это високосный год')
elif год% 4 == 0:
  print ('это високосный год')
elif год% 100 == 0:
  print ('не високосный год')
еще:
  print ('не високосный год')
 

Программа простых чисел

Простое число имеет только два делителя: 1 и само число.Мы сделаем программу, которая проверяет, является ли число простым или нет.

Ниже приводится программа для проверки того, является ли число простым или нет.

num = int (input ('введите число'))
для диапазона i (2, число):
    если & amp; amp; amp; amp; amp; amp; amp; amp; amp; amp; amp; amp; amp; amp; amp; amp; amp; nbsp; число% i == 0:
       print ('не простое число ")
       сломать
   еще:
       print ('простое число')
       сломать
 

Программа для печати областей

Мы возьмем следующие формы и попытаемся вычислить площади всех этих фигур в Python.

Ниже приводится программа для расчета площадей

импорт математики
пи = math.pi
def окружность (радиус):
     return pi * radius ** 2

def cube (сбоку):
     обратная сторона ** 3

def цилиндр (радиус, высота):
     вернуть 2 * пи * радиус + 2 * пи * высота

сфера def (радиус):
     return 2 * pi * (радиус ** 2)

печать (круг (10))
# Вы можете использовать другие функции для вычисления площадей других форм.

 
Программа для переворота списка

Ниже приводится программа для переворота списка

а = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
print (a [:: -1])
# это напечатает список в обратном порядке.

В этом блоге мы рассмотрели довольно много логических тем о Python. Это достаточно очевидно, чтобы доказать, чем Python отличается от других языков и предоставляет гораздо более эффективную и удобную для чтения платформу кодирования.

На этом мы подошли к концу этого блога о программах на Python. Чтобы улучшить свои навыки владения этим языком и начать обучение, зарегистрируйтесь в программе сертификации Python и откройте для себя безграничные возможности и приложения языка программирования Python.

есть вопросы? упомяните их в комментариях, мы свяжемся с вами.

.

10 лучших библиотек Python, которые вы должны знать в 2020 году

10 лучших библиотек Python:

Python — это океан библиотек, которые служат различным целям, и как разработчик Python вы должны хорошо знать лучшие из них. Чтобы помочь вам в этом, вот статья, которая представляет вам 10 лучших библиотек Python для машинного обучения, а именно:


Введение

Python — один из самых популярных и широко используемых языков программирования, который заменил многие языки программирования. языки в отрасли.

Есть много причин, по которым Python популярен среди разработчиков, и одна из них заключается в том, что он имеет удивительно большую коллекцию библиотек, с которыми пользователи могут работать.

Вот несколько важных причин популярности Python:

  • Python имеет огромную коллекцию библиотек.
  • Python — это язык программирования для начинающих из-за его простоты и легкости.
  • От разработки до развертывания и сопровождения Python хочет, чтобы их разработчики были более продуктивными.
  • Переносимость — еще одна причина огромной популярности Python.
  • Синтаксис программирования Python прост для изучения и находится на высоком уровне, если сравнивать его с C, Java и C ++.

Следовательно, только несколько строк кода позволяют создавать новые приложения.

Простота Python привлекла многих разработчиков к созданию новых библиотек для машинного обучения. Из-за огромной коллекции библиотек Python становится чрезвычайно популярным среди экспертов по машинному обучению.

Итак, первая библиотека в нашем блоге о 10 лучших библиотеках Python — это TensorFlow.


TensorFlow

Что такое TensorFlow?

Если вы в настоящее время работаете над проектом машинного обучения на Python, возможно, вы слышали об этой популярной библиотеке с открытым исходным кодом, известной как TensorFlow.

Эта библиотека была разработана Google в сотрудничестве с Brain Team. TensorFlow является частью почти каждого приложения Google для машинного обучения.

TensorFlow работает как вычислительная библиотека для написания новых алгоритмов, включающих большое количество тензорных операций, поскольку нейронные сети можно легко выразить в виде вычислительных графов, их можно реализовать с помощью TensorFlow в виде серии операций над тензорами.Кроме того, тензоры — это N-мерные матрицы, которые представляют ваши данные.

Особенности TensorFlow

TensorFlow оптимизирован для скорости, он использует такие методы, как XLA, для быстрых операций линейной алгебры.

1. Адаптивная конструкция

С помощью TensorFlow мы можем легко визуализировать каждую часть графика, что невозможно при использовании Numpy или SciKit .

2. Гибкость

Одна из очень важных функций Tensorflow заключается в том, что он гибок в своей работоспособности, то есть имеет модульность и те части, которые вы хотите сделать автономными, предлагает вам этот вариант.

3. Легко обучается

Легко обучается на CPU, а также на GPU для распределенных вычислений.

4. Параллельное обучение нейронной сети

TensorFlow предлагает конвейерную обработку в том смысле, что вы можете обучать несколько нейронных сетей , и несколько графических процессоров, что делает модели очень эффективными в крупномасштабных системах.

Излишне говорить, что если он был разработан Google, уже есть большая команда инженеров-программистов, которые постоянно работают над улучшением стабильности.

6. Открытый исходный код

Самое лучшее в этой библиотеке машинного обучения — это то, что она имеет открытый исходный код, поэтому любой может использовать ее при наличии подключения к Интернету.

Использует TensorFlow?

Вы используете TensorFlow ежедневно, но косвенно с такими приложениями, как Google Voice Search или Google Фото. Это приложения TensorFlow.

Все библиотеки, созданные в TensorFlow, написаны на C и C ++. Однако у него сложный интерфейс для Python.Ваш код Python будет скомпилирован, а затем выполнен на механизме распределенного выполнения TensorFlow, созданном с использованием C и C ++.

Количество приложений TensorFlow буквально неограниченно, и в этом вся прелесть TensorFlow.

Итак, в следующем блоге «10 лучших библиотек Python» у нас есть Scikit-Learn!


Scikit-Learn

Что такое Scikit-learn?

Это библиотека Python, связанная с NumPy и SciPy.Считается одной из лучших библиотек для работы со сложными данными.

В эту библиотеку внесено много изменений. Одна из модификаций — это функция перекрестной проверки, предоставляющая возможность использовать более одной метрики. Многие методы обучения, такие как логистическая регрессия и ближайшие соседи, были немного улучшены.

Особенности Scikit-Learn

1. Перекрестная проверка: Существуют различные методы проверки точности контролируемых моделей на невидимых данных.

2. Алгоритмы неконтролируемого обучения: Опять же, в предложении большой разброс алгоритмов — от кластеризации, факторного анализа, анализа главных компонентов до неконтролируемых нейронных сетей.

3. Извлечение признаков: Полезно для извлечения признаков из изображений и текста (например, мешок слов)

Где мы используем Scikit-Learn?

Он содержит множество алгоритмов для реализации стандартных задач машинного обучения и интеллектуального анализа данных, таких как уменьшение размерности, классификация, регрессия, кластеризация и выбор модели.

Итак, следующий в этом блоге «10 лучших библиотек Python», у нас есть Numpy!


Numpy

Что такое Numpy?

Numpy считается одной из самых популярных библиотек машинного обучения в Python.

TensorFlow и другие библиотеки внутренне используют Numpy для выполнения нескольких операций с тензорами. Интерфейс массива — лучшая и самая важная особенность Numpy.

Особенности Numpy

  1. Интерактивный: Numpy очень интерактивен и прост в использовании.
  2. Mathematics: Делает сложные математические реализации очень простыми.
  3. Интуитивно: Облегчает программирование и упрощает понимание концепций.
  4. Количество взаимодействий: Широко используется, следовательно, много открытого исходного кода.

Использует Numpy?

Этот интерфейс можно использовать для выражения изображений, звуковых волн и других двоичных необработанных потоков в виде массива действительных чисел в N-мерном формате.

Для реализации этой библиотеки для машинного обучения знание Numpy важно для разработчиков полного стека.

Итак, следующий в этом блоге «10 лучших библиотек Python» у нас есть Keras!


Керас

Что такое Керас?

Keras считается одной из самых крутых библиотек машинного обучения в Python. Он обеспечивает более простой механизм выражения нейронных сетей. Keras также предоставляет одни из лучших утилит для компиляции моделей, обработки наборов данных, визуализации графиков и многого другого.

В бэкэнде Keras внутренне использует Theano или TensorFlow.Также можно использовать некоторые из самых популярных нейронных сетей, такие как CNTK. Keras сравнительно медленный, если сравнивать его с другими библиотеками машинного обучения. Потому что он создает вычислительный граф, используя внутреннюю инфраструктуру, а затем использует его для выполнения операций. Все модели в городе Керас портативные.

Особенности Keras

  • Он плавно работает как на процессоре, так и на графическом процессоре.
  • Keras поддерживает практически все модели нейронной сети — полносвязные, сверточные, объединенные, рекуррентные, встраиваемые и т. Д.Кроме того, эти модели можно комбинировать для построения более сложных моделей.
  • Keras, будучи модульным по своей природе, невероятно выразителен, гибок и подходит для инновационных исследований.
  • Keras — это полностью основанный на Python фреймворк, который упрощает отладку и изучение.

Где мы используем Керас?

Вы уже постоянно взаимодействуете с функциями, созданными с помощью Keras — он используется в Netflix, Uber, Yelp, Instacart, Zocdoc, Square и многих других.Он особенно популярен среди стартапов, которые ставят глубокое обучение в основу своих продуктов.

Keras содержит множество реализаций часто используемых строительных блоков нейронных сетей, таких как слои, цели, функции активации, оптимизаторы и множество инструментов, упрощающих работу с изображениями и текстовыми данными.

Plus, он предоставляет множество предварительно обработанных наборов данных и предварительно обученных моделей, таких как MNIST, VGG, Inception, SqueezeNet, ResNet и т. Д.

Keras также является фаворитом среди исследователей глубокого обучения, занимая второе место.Керас также был принят исследователями крупных научных организаций, в частности, ЦЕРН и НАСА.

Итак, следующий в этом блоге «10 лучших библиотек Python» — это PyTorch!


PyTorch

Что такое PyTorch?

PyTorch — это крупнейшая библиотека машинного обучения, которая позволяет разработчикам выполнять тензорные вычисления с ускорением графического процессора, создавать динамические вычислительные графики и автоматически вычислять градиенты.Помимо этого, PyTorch предлагает богатые API-интерфейсы для решения проблем приложений, связанных с нейронными сетями.

Эта библиотека машинного обучения основана на Torch, машинной библиотеке с открытым исходным кодом, реализованной на C с оболочкой в ​​Lua.

Эта машинная библиотека на Python была представлена ​​в 2017 году, и с момента ее создания библиотека набирает популярность и привлекает все большее количество разработчиков машинного обучения.

Особенности PyTorch

Гибридный интерфейс

Новый гибридный интерфейс обеспечивает простоту использования и гибкость в активном режиме с плавным переходом в графический режим для скорости, оптимизации и функциональности на C ++ среды выполнения.

Распределенное обучение

Оптимизируйте производительность как в исследованиях, так и в производстве, используя преимущества встроенной поддержки асинхронного выполнения коллективных операций и однорангового взаимодействия, доступного из Python и C ++.

Python First

PyTorch не является привязкой Python к монолитной среде C ++. Он построен для глубокой интеграции в Python, поэтому его можно использовать с популярными библиотеками и пакетами, такими как Cython и Numba.

Библиотеки и инструменты

Активное сообщество исследователей и разработчиков создало обширную экосистему инструментов и библиотек для расширения PyTorch и поддержки разработки в областях от компьютерного зрения до обучения с подкреплением.

Приложения PyTorch?

PyTorch в основном используется для таких приложений, как обработка естественного языка.

Он в первую очередь разработан исследовательской группой Facebook по искусственному интеллекту, и на нем построено программное обеспечение Uber «Pyro» для вероятностного программирования.

PyTorch превосходит TensorFlow по многим параметрам, и в последние дни он привлекает к себе много внимания.

Вы можете проверить этот блог PyTorch или TensorFlow , чтобы узнать, что лучше для вас.

Итак, следующий в этом блоге «10 лучших библиотек Python» — LightGBM!


LightGBM

Что такое LightGBM?

Gradient Boosting — одна из лучших и самых популярных библиотек машинного обучения, которая помогает разработчикам создавать новые алгоритмы с использованием переопределенных элементарных моделей, а именно деревьев решений.Поэтому существуют специальные библиотеки, которые позволяют быстро и эффективно реализовать этот метод.

Это библиотеки LightGBM, XGBoost и CatBoost. Все эти библиотеки являются конкурентами, что помогает в решении общей проблемы и может использоваться почти одинаковым образом.

Особенности LightGBM

Очень быстрые вычисления обеспечивают высокую эффективность производства.

Интуитивно понятный, а значит, удобный.

Более быстрое обучение, чем во многих других библиотеках глубокого обучения.

Не приведет к ошибкам при рассмотрении значений NaN и других канонических значений.

Каковы применения LightGBM?

Эта библиотека предоставляет масштабируемые, оптимизированные и быстрые реализации повышения градиента, что делает ее популярной среди разработчиков машинного обучения. Потому что большинство разработчиков полного стека машинного обучения выиграли соревнования по машинному обучению, используя эти алгоритмы.

Итак, следующий в этом блоге «10 лучших библиотек Python» — это Eli5!


Eli5

Что такое Eli5?

Чаще всего результаты прогнозов модели машинного обучения неточны, и библиотека машинного обучения Eli5, встроенная в Python, помогает решить эту проблему.Это комбинация визуализации и отладки всех моделей машинного обучения и отслеживания всех рабочих шагов алгоритма.

Возможности Eli5

Более того, Eli5 поддерживает другие библиотеки: XGBoost, lightning, scikit-learn и sklearn-crfsuite.

Какие приложения Eli5?

Математические приложения, требующие большого объема вычислений за короткое время.

Eli5 играет жизненно важную роль там, где есть зависимости с другими пакетами Python.

Устаревшие приложения и внедрение новых методологий в различных областях.

Итак, следующий в этом блоге «10 лучших библиотек Python» — SciPy!


SciPy

Что такое SciPy?

SciPy — это библиотека машинного обучения для разработчиков приложений и инженеров. Однако вам все равно нужно знать разницу между библиотекой SciPy и стеком SciPy. Библиотека SciPy содержит модули для оптимизации, линейной алгебры, интеграции и статистики.

Особенности SciPy

Основная особенность библиотеки SciPy заключается в том, что она разработана с использованием NumPy, а ее массив максимально использует NumPy.

Кроме того, SciPy предоставляет все эффективные числовые процедуры, такие как оптимизация, численное интегрирование и многие другие, с использованием своих специальных подмодулей.

Все функции во всех подмодулях SciPy хорошо документированы.

Приложения SciPy?

SciPy — это библиотека, которая использует NumPy для решения математических функций.SciPy использует массивы NumPy в качестве базовой структуры данных и поставляется с модулями для различных часто используемых задач в научном программировании.

Задачи, включая линейную алгебру, интегрирование (исчисление), решение обыкновенных дифференциальных уравнений и обработку сигналов, легко выполняются SciPy.

Итак, следующий в этом блоге «10 лучших библиотек Python» у нас есть Theano!


Theano

Что такое Theano?

Theano — это вычислительная библиотека машинного обучения на Python для вычисления многомерных массивов.Theano работает аналогично TensorFlow, но не так эффективно, как TensorFlow. Из-за его неспособности вписаться в производственную среду.

Более того, Theano также можно использовать в распределенных или параллельных средах, как и TensorFlow.

Особенности Theano

  • Тесная интеграция с NumPy — Возможность полностью использовать массивы NumPy в функциях, скомпилированных Theano.
  • Прозрачное использование GPU — Выполняйте вычисления с большим объемом данных намного быстрее, чем на CPU.
  • Эффективное символьное дифференцирование — Theano выполняет ваши производные для функций с одним или несколькими входами.
  • Оптимизация скорости и стабильности — Получите правильный ответ для log (1 + x) , даже если x очень маленькие. Это лишь один из примеров, демонстрирующих стабильность Theano.
  • Генерация динамического кода C — Вычисляйте выражения быстрее, чем когда-либо прежде, тем самым значительно повышая эффективность.
  • Обширное модульное тестирование и самопроверка — Выявление и диагностика нескольких типов ошибок и неоднозначностей в модели.

Где мы используем Theano?

Фактический синтаксис выражений Theano является символическим, что может отпугнуть новичков, привыкших к обычной разработке программного обеспечения. В частности, выражения определяются в абстрактном смысле, компилируются и позже фактически используются для выполнения вычислений.

Он специально обрабатывает типы вычислений для алгоритмов больших нейронных сетей в глубоком обучении. Это была одна из первых библиотек в своем роде (разработка началась в 2007 году) и является отраслевым стандартом для исследований и разработок в области глубокого обучения.

Theano — это сила множества проектов нейронных сетей сегодня, и популярность Theano со временем только растет.

И, наконец, в блоге «10 лучших библиотек Python» у нас есть Pandas!


Панды

Что такое панды?

Pandas — это библиотека машинного обучения на Python, которая предоставляет структуры данных высокого уровня и широкий спектр инструментов для анализа. Одна из замечательных особенностей этой библиотеки — возможность переводить сложные операции с данными с помощью одной или двух команд.В Pandas так много встроенных методов для группировки, объединения данных и фильтрации, а также функций временных рядов.

Features Of Pandas

Pandas убедитесь, что весь процесс управления данными будет проще. Поддержка таких операций, как повторное индексирование, итерация, сортировка, агрегирование, конкатенации и визуализации, являются одними из основных функций Pandas.

Приложения панд?

В настоящее время существует меньше выпусков библиотеки pandas, которая включает сотни новых функций, исправлений ошибок, улучшений и изменений в API.Улучшения в pandas касаются его способности группировать и сортировать данные, выбирать наиболее подходящий вывод для метода применения и обеспечивать поддержку для выполнения операций с настраиваемыми типами.

Анализ данных среди всего прочего выделяется, когда дело доходит до использования Pandas. Но Pandas при использовании с другими библиотеками и инструментами обеспечивает высокую функциональность и хорошую гибкость.


Заключение

Я надеюсь, что этот блог о 10 лучших библиотеках Python помог вам начать изучение библиотек, доступных в Python.Зная о 10 лучших библиотеках Python, я уверен, что вы хотите узнать больше о Python. Чтобы узнать больше о Python, вы можете обратиться к следующим блогам:

  1. Python Tutorial — Python Programming for Beginners
  2. Python for Data Science
  3. 10 главных причин, по которым вы должны изучать Python

Я думаю, что Следующие блоги о концепциях Python также вас заинтересуют. Проверьте это:

Если у вас есть какие-либо вопросы относительно этого руководства, дайте мне знать в комментариях.

Разрабатывайте что-нибудь из библиотек и дайте мне знать в разделе комментариев ниже, я хотел бы участвовать в этом разговоре!

8 лучших фреймворков глубокого обучения | Какую структуру глубокого обучения вам следует изучить? | Edureka

Это видео Edureka о «Фреймворках глубокого обучения» дает вам представление о 8 основных фреймворках глубокого обучения, которые вам следует рассмотреть.

.

Что такое Python? Введение в язык программирования Python

Что такое Python? Что ж, сюда вас привело любопытство. Большинство из вас, читающих этот блог, либо совершенно не знакомы с программированием, либо просто хотят знать о том шумихе, которую он создал по всему миру. Итак, давайте продолжим и точно поймем, что такое Python.

Эта статья включает:

Что такое Python?

Итак, позвольте мне прояснить ситуацию, официально представив вам, что такое Python.Python — это высокоуровневый , интерпретируемый язык , который имеет синтаксис easy и динамическую семантику . Python намного проще, чем другие языки программирования, и помогает создавать красивые приложения с меньшими усилиями и гораздо проще.

Почему Python?

Вы спросите, зачем вообще использовать Python? Позвольте мне помочь вам разобраться в использовании ключевых слов в формальном определении Python.

  • Высокий уровень

    Python наследует компоненты из естественного языка , который мы, люди, используем для общения друг с другом.Это упрощает для всех попытки объяснить, что именно могло происходить, без необходимости перебирать тонны машинного кода .

  • Интерпретируемый

    Коды Python компилируются построчно , что делает отладку ошибок намного проще и эффективнее. Но за это приходится платить, так как он намного медленнее, чем другие языки программирования.

  • Easy Syntax

    Python использует отступы вместо фигурных скобок, чтобы различать, какие блоки кода относятся к какому классу или функции.Это делает код хорошо выглядящим распределен и упрощает его чтение для всех.

  • Динамическая семантика

    Если вы программист старой школы, вы должны знать, что перед тем, как что-либо использовать, вам нужно будет инициализировать . Он выполняет все это динамически, .

Как используется Python?

Понимая, что такое Python и почему его следует использовать, вы задаетесь вопросом, что вы можете делать, когда овладеете им.Что ж, список на удивление длинный. Например,

  • Создание веб-приложений с помощью платформ Python, таких как Django и Flask
  • Вы можете создавать рабочие процессы для программного обеспечения, над которым вы работаете
  • Используйте Python для изменения файлов и данных, хранящихся в базах данных
  • Scientific , Analytic и сложные вычисления можно легко выполнить.
  • Вы можете создавать программное обеспечение намного быстрее с помощью Python, который готов к развертыванию.

Список можно продолжать и продолжать.Вы можете сделать действительно хорошую карьеру, используя Python в качестве основного языка для решения проблем. Позвольте мне назвать несколько титулов, которыми вы можете заниматься.

  • Data Scientist

    Data Scientist — это тот, кто решает сложных задач , относящихся к области математики, статистики, и предлагает решение этих проблем логическим способом.

  • Инженер-программист

    Инженеры-программисты проектируют, разрабатывают, тестируют и обслуживают программные приложения, которые они создают для своих клиентов в соответствии с требованиями.

  • Веб-разработчик

    Веб-разработчики создают веб-приложения для обслуживания своих пользователей, используя модель клиент-сервер . Есть такие приложения, как обмен информацией, платформы социальных сетей, развлечения, и это лишь некоторые из них.


Возможности Python

Python медленный . Тем не менее, его популярность не перестает расти, поскольку он может достичь лучшей производительности с меньшим кодом , что делает Python одним из самых популярных языков.У Python есть список функций, которые привлекают практически любого, чтобы начать писать с его помощью.

  • Простота

    Python — это своего рода простота. Все, что вам нужно знать, это то, как работают отступы , и вы можете кодировать самые сложные проблемы с помощью меньшего количества строк кода.

  • Открытый исходный код

    Python — это бесплатно для всех. У вас даже есть свобода изменять код Python в соответствии с вашими потребностями без каких-либо последствий.

  • Переносимость

    Написание кода можно выполнить один раз, и запустить в разных системах без каких-либо изменений . Это делает его очень полезным, когда над проектом работает команда.

  • Свойства внедрения

    Python позволяет встраивать код других языков, таких как C, C ++, что делает его более мощным и универсальным.

  • Интерпретация

    Как вы знаете, Python компилируется построчно, что упрощает отладку и значительно повышает эффективность управления памятью

  • Поддержка библиотек

    Python поддерживает библиотеки которые вы можете использовать и приступить к работе, чтобы получить свои решения намного быстрее и проще.Сообщество этих библиотек очень активно и полезно.

  • OOPS

    Объектно-ориентированные концепции помогают вам воспроизвести реальные сценарии в вашем коде, а также обеспечить им безопасность , чтобы вы могли получить хорошо сделанное приложение

Исследования и статистические данные доказали, что Python является самым быстрорастущим языком всех времен. Используя пакет TIOBE, который отслеживает рост популярности, мы получаем следующие данные.

C % .NET
Рейтинг на март 2018 г. Рейтинг на март 2019 г. Язык Рейтинг
1 1 Java 14,8%
2
4 3 Python 8,2%
3 4 C ++ 8,1%
6 5 6.4%

Основы Python

В заключение, давайте напишем небольшую программу. Вы можете следовать этому пошаговому руководству, чтобы настроить себя.

 print («Привет, мир. Добро пожаловать в Эдуреку!») 

Вывод: Привет, мир. Добро пожаловать в Эдурека!

Если вам интересно, как это работает, позвольте мне дать вам основы, которые вам понадобятся. У вас есть разные типы данных, такие как списки, словари и многое другое. Такие операторы, как арифметические, логические и так далее.

Вы также можете читать и записывать данные из файлов, иметь в них функции, а также управлять потоком программы с помощью циклов и условий. Если они вам интересны, прочтите следующее.

Вы можете видеть, насколько просто написать что угодно на Python. Надеюсь, теперь у вас есть четкое представление о том, что такое Python. Возможности, которые он имеет, и то, как вы можете использовать его практически для всего, что вы хотите кодировать, и, подытоживая, можно сказать, что карьера , которую вы преследуете, находится на постоянном подъеме и также приносит свои плоды.

Теперь, когда вы поняли, что такое Python, ознакомьтесь с сертификатом программирования Python от Edureka, надежной компании онлайн-обучения с сетью из более чем 250 000 довольных учеников по всему миру.

Учебный курс Edureka по сертификации программирования на Python предназначен для студентов и профессионалов, которые хотят стать программистом на Python. Курс разработан, чтобы дать вам фору в программировании на Python и обучить как основным, так и продвинутым концепциям.

Есть к нам вопрос? Пожалуйста, укажите это в комментариях к статье «Что такое Python? Легко ли учиться? » блог, и мы свяжемся с вами в ближайшее время.

.

принципов Python | Изучите программирование на Python в Интернете

Принципы Python | Изучите программирование на Python онлайн

Учитесь, делая

Изучите программирование с помощью на самом деле программирования. С Принципами Python вы изучаете концепции через практические уроки, а затем осваивать их с практикой и проблемы.

«Это лучшая платформа для получения основы Python вниз.»

Кристофер изучил Python, чтобы автоматизировать свою повседневную задачи в качестве системного администратора.

Эффективное обучение с обратной связью

Самый быстрый способ освоить любой навык — это оперативная обратная связь. В идеале это обеспечит опытный программист. обратная связь, сразу сообщая вам, верен ли ваш код, а если нет, то как исправить. Наша автоматизированная система берет на себя место этого программиста, анализируя ваш код, проверяя его на корректность и мгновенная обратная связь.

1

Учиться

Получите знания с помощью примеров, определений и практические эксперименты.

2

Практика

Освойте свои новые знания с помощью практических упражнений.

3

Вызов

Проверьте свои недавно приобретенные навыки с интригующими проблемы с кодированием.

Кто угодно может научиться кодировать

С четкими инструкциями, практическими упражнениями и немедленным обратная связь, любой может перейти от нетехнического к знанию того, как программа.

«Вы определенно можете прыгнуть и просто получить начал писать код, учусь на ходу «.

Эмма использует Python для анализа данных от своего пользователя испытания опыта.

Что думают наши учащиеся

«

Мне нравится быстрая обратная связь!
Кодировать таким образом весело.Я пробовал взять в руки питон несколько раз и всегда сдавался. Но мне очень нравилось учиться таким образом. Отличная работа. Вся эта практика действительно помогает. Я наконец могу писать код без рук.

Кевин изучил Python, чтобы помочь ему получить работу в качестве веб-разработчик. Лаура взяла за основу принципы Python для проникновения в биоинформатику. Дэвид использует свои навыки Python для очистки и форматировать данные физических экспериментов.

Готовы к запуску?

Присоединяйтесь к тысячам изучающих Python сегодня!

© 2020 Принципы Python

.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Theme: Overlay by Kaira Extra Text
Cape Town, South Africa