Питон программирование: Самоучитель Python | Python 3 для начинающих и чайников

Программирование на Python: нет смысла идти на платные курсы пока не разберетесь в бесплатных

Python ча­сто со­ве­ту­ют изу­чать тем, кто ни­ко­гда рань­ше не про­грам­ми­ро­вал. Одно из его пре­иму­ществ — уни­вер­саль­ность, за счёт ко­то­рой он ис­поль­зу­ет­ся про­фес­си­о­на­ла­ми в раз­ных об­ла­стях: от жур­на­ли­сти­ки до про­дакт-ме­недж­мен­та. Его мож­но при­ме­нять для ре­ше­ния ру­тин­ных за­дач: на­при­мер, что­бы ви­зу­а­ли­зи­ро­вать боль­шой объ­ём дан­ных или со­став­лять спис­ки дел и по­ку­пок. Ав­тор и ме­не­джер про­грам­мы «Ана­лиз дан­ных» в Ян­декс.Прак­ти­ку­ме Анна Чу­ви­ли­на рас­ска­за­ла как оп­ти­ми­зи­ро­вать свой быт и ра­бо­ту при по­мо­щи про­грам­ми­ро­ва­ния, ка­кие биб­лио­те­ки (шаб­ло­ны ре­ше­ний) мо­гут ис­поль­зо­вать но­вич­ки и как вы­брать курс по изу­че­нию Python. Ма­те­ри­ал под­го­тов­лен Ака­де­ми­ей Ян­дек­са

По­че­му Python со­ве­ту­ют но­вич­кам

Одно из глав­ных пре­иму­ществ Python — низ­кий по­рог вхо­да. Код на нём ла­ко­нич­ный и обыч­но схо­ду по­ня­тен даже тем, кто изу­чал дру­гой язык. А по­дроб­ная до­ку­мен­та­ция по­мо­жет разо­брать­ся в про­грам­ми­ро­ва­нии с нуля.

Ре­сур­сы для изу­че­ния Python:

Во­круг Python сфор­ми­ро­ва­лись со­об­ще­ства эн­ту­зи­а­стов, ко­то­рые пи­шут на этом язы­ке. На­при­мер, в Москве есть груп­па Moscow Python: они про­во­дят кон­фе­рен­ции и нефор­маль­ные встре­чи и со­труд­ни­ча­ют с круп­ны­ми ИТ-ком­па­ни­я­ми.

Для Python су­ще­ству­ет объ­ём­ная си­сте­ма биб­лио­тек — го­то­вых ре­ше­ний для тех или иных за­дач. Есть как ал­го­рит­мы для ба­зо­вых ма­те­ма­ти­че­ских опе­ра­ций, так и для слож­ных за­дач: на­при­мер, рас­по­зна­ва­ния кар­ти­нок и зву­ков.

У язы­ка мно­го по­нят­ных при­ло­же­ний: его мож­но ис­поль­зо­вать для ана­ли­за дан­ных и ма­шин­но­го обу­че­ния, бэ­кен­да, веб-раз­ра­бот­ки, си­стем­но­го ад­ми­ни­стри­ро­ва­ния и игр. Ко­неч­но, при этом ну­жен раз­ный на­бор на­вы­ков по­ми­мо про­грам­ми­ро­ва­ния, но с Python мож­но на­чать осва­и­вать по­чти лю­бую пред­мет­ную об­ласть.

Важ­но по­ни­мать, что для ана­ли­за дан­ных язык про­грам­ми­ро­ва­ния — это ин­стру­мент. Ана­лиз дан­ных мож­но про­во­дить и в Ex­cel, и на бу­маж­ке, а про­грам­ми­ро­ва­ние — толь­ко один из ва­ри­ан­тов того, как мож­но ре­шать та­кие за­да­чи.

Одно из рас­про­стра­нён­ных при­ло­же­ний Python — ра­бо­та с дан­ны­ми для про­дакт-ме­недж­мен­та. Ана­лиз дан­ных поз­во­ля­ет ме­не­дже­рам по­лу­чать ин­сай­ты о по­ве­де­нии поль­зо­ва­те­лей и при­ни­мать обос­но­ван­ные ре­ше­ния. В круп­ных ком­па­ни­ях долж­но­сти ана­ли­ти­ков и про­дакт-ме­не­дже­ров обыч­но раз­де­ле­ны, но в неболь­ших про­ек­тах про­дак­там нуж­но ра­бо­тать с дан­ны­ми са­мо­сто­я­тель­но.

Как по­нять, что вам ну­жен имен­но Python

На­зы­вать его «убий­цей Ex­cel» — некор­рект­но. Мно­гие ко­ман­ды и ком­па­нии в Рос­сии ве­дут весь учёт в обыч­ных таб­ли­цах, и им это­го до­ста­точ­но. А Python ну­жен в тот мо­мент, ко­гда речь идет про дей­стви­тель­но боль­шие объ­е­мы дан­ных. На­при­мер, у Ян­декс.Му­зы­ки мно­же­ство пла­тя­щих поль­зо­ва­те­лей, и их дей­ствия еже­днев­но ге­не­ри­ру­ют ка­кие-то со­бы­тия (лай­ки и про­слу­ши­ва­ния) — и те­ра­бай­ты дан­ных. Хра­нить их в таб­лич­ке Ex­cel — из раз­ря­да фан­та­сти­ки.

В Python про­ще де­лать ин­тер­ак­тив­ную и слож­ную ви­зу­а­ли­за­цию или про­во­дить вы­чис­ле­ния — для это­го су­ще­ству­ют биб­лио­те­ки вро­де Seaborn, mat­plot и Plotly. В Ex­cel есть встро­ен­ный ап­па­рат для ре­ше­ния ма­те­ма­ти­че­ских за­дач (на­при­мер, ра­бо­ты с дан­ны­ми), но для него нуж­но за­по­ми­нать мно­го на­зва­ний опе­ра­ций — и ра­бо­та­ет он до­воль­но непо­во­рот­ли­во. Кро­ме того, в Python мож­но быст­рее и с раз­ных сто­рон по­смот­реть на дан­ные. Ре­грес­сию мож­но по­стро­ить и в Ex­cel, но за­чем, ко­гда в Python есть для это­го го­то­вые биб­лио­те­ки?

©

Jefferson Santos / Unsplash

Для ста­ти­сти­че­ских рас­че­тов мож­но ис­поль­зо­вать R — люди с ма­те­ма­ти­че­ским об­ра­зо­ва­ни­ем обыч­но осва­и­ва­ют его быст­рее, чем Python. Од­на­ко боль­шин­ству бу­дет про­ще на­чать с Python.

Для раз­ных за­дач ана­ли­за дан­ных су­ще­ству­ют ко­ро­боч­ные ре­ше­ния. На­при­мер, Am­pli­tude (для про­дук­то­вой ана­ли­ти­ки), Mix­panel (для ана­ли­за по­ве­де­ния поль­зо­ва­те­лей) Ян­декс.Мет­ри­ка и Google An­a­lyt­ics. При этом их ис­поль­зо­ва­ние ча­сто плат­ное.

Где при­ме­нять Python, если вы не раз­ра­бот­чик

По­ми­мо ана­ли­за дан­ных у язы­ка есть и бо­лее про­стые при­ло­же­ния. Так, в учеб­ни­ках по Python ча­сто встре­ча­ет­ся за­да­ча с рас­сыл­ка­ми. В ней нуж­но соз­дать рас­сыл­ку, на­при­мер, для лю­дей, ко­то­рые не сда­ли день­ги на ре­монт — най­дя их дан­ные в Ex­cel-таб­ли­це. С по­мо­щью та­ко­го скрип­та мож­но разо­слать пись­ма по шаб­ло­ну — и име­на бу­дут под­став­ле­ны ав­то­ма­ти­че­ски.

Python — про ав­то­ма­ти­за­цию ру­тин­ных за­дач. На­при­мер, мож­но за­пу­стить скрипт, ко­то­рый под­став­ля­ет па­ро­ли — и он ав­то­ма­ти­че­ски от­кро­ет за­па­ро­лен­ные стра­ни­цы или пап­ки. Есть ал­го­рит­мы для того, что­бы ав­то­ма­ти­че­ски со­зда­вать спис­ки по­ку­пок или пе­ре­име­но­вы­вать фо­то­гра­фии опре­де­лён­ным об­ра­зом.

Люди, ко­то­рые уме­ют пи­сать код, при­ду­мы­ва­ют та­кие вещи «на ав­то­ма­те». На­при­мер, мар­ке­то­ло­ги мо­гут за­пу­стить скрипт для по­стро­е­ния во­ро­нок про­даж. А те­сти­ров­щи­ки — на­пи­сать ал­го­ритм, ко­то­рый бу­дет под­став­лять дан­ные в фор­мы и те­сти­ро­вать при­ло­же­ния.

Если го­во­рить про ана­лиз дан­ных, то мно­гие на­чи­на­ют осва­и­вать его из лю­бо­пыт­ства — что­бы най­ти ин­сай­ты в сфе­ре, ко­то­рую пока не ис­сле­до­ва­ли. На­при­мер, мож­но опре­де­лить со­ци­аль­ные про­бле­мы сво­е­го ре­ги­о­на, ана­ли­зи­руя опуб­ли­ко­ван­ную ста­ти­сти­ку. А если вы хо­ти­те че­рез ка­кое-то вре­мя по­пасть на ста­жи­ров­ку или на ра­бо­ту, где ну­жен ана­лиз дан­ных, то та­кой кейс по­мо­жет вам по­ка­зать свои на­вы­ки. На­чать мож­но с про­стых, стан­дарт­ных про­ек­тов, ко­то­рые обыч­но пред­ла­га­ют тем, кто изу­ча­ет Python.

Что нуж­но, что­бы вы­учить Python

Из ма­те­ма­ти­че­ско­го ап­па­ра­та кро­ме ба­зо­вой ариф­ме­ти­ки для про­грам­ми­ро­ва­ния ни­че­го не нуж­но. Что­бы при­ду­мать, ка­кой ал­го­ритм ис­поль­зо­вать для ре­ше­ния той или иной за­да­чи, важ­но струк­тур­ное мыш­ле­ние — но это не ма­те­ма­ти­че­ская ком­пе­тен­ция. Па­ра­докс в том, что и раз­ви­вать его нуж­но с по­мо­щью ре­гу­ляр­ной ра­бо­ты с за­да­ча­ми — важ­но быть го­то­вым про­си­деть над, ка­за­лось бы, три­ви­аль­ным за­да­ни­ем несколь­ко ча­сов и не от­ча­ять­ся.

Для ана­ли­за дан­ных, по­ми­мо школь­ной ма­те­ма­ти­ки, по­на­до­бят­ся зна­ния ма­те­ма­ти­че­ской ста­ти­сти­ки и тео­рии ве­ро­ят­но­сти. На­чи­на­ю­ще­му спе­ци­а­ли­сту важ­нее все­го осво­ить ба­зо­вые по­ня­тия: уметь про­ве­рять ги­по­те­зы, знать, что та­кое до­ве­ри­тель­ные ин­тер­ва­лы, чем от­ли­ча­ют­ся ме­ди­а­на и мода, по­ни­мать, как обо­зна­чать со­бы­тия и их ве­ро­ят­но­сти.

Ма­те­ри­а­лы по ма­те­ма­ти­ке:

Тем, кто хо­чет за­ни­мать­ся ана­ли­зом дан­ных (как про­фес­си­о­наль­но, так и для себя), важ­но раз­вить кри­ти­че­ское мыш­ле­ние. На­при­мер, нуж­но са­мо­му вы­де­лять кри­те­рии для срав­не­ния объ­ек­тов: тут нет ка­ко­го-то стан­дарт­но­го ре­ше­ния. Ещё важ­но схо­ду ви­деть за­ко­но­мер­но­сти и ано­ма­лии в дан­ных.

Изу­чать про­грам­ми­ро­ва­ние и ана­лиз дан­ных мож­но и са­мо­му — я не ре­ко­мен­дую об­ра­щать­ся к плат­ным кур­сам до тех пор, пока вы не по­смот­ре­ли бес­плат­ный кон­тент.

Во-пер­вых, он слу­жит для профори­ен­та­ции: что­бы луч­ше по­нять, ка­кие при­ло­же­ния есть у про­грам­ми­ро­ва­ния или ана­ли­за дан­ных для раз­ных про­фес­сий. Во-вто­рых, даёт по­нять, сколь­ко сил и вре­ме­ни нуж­но бу­дет при­кла­ды­вать для изу­че­ния.

Пре­иму­ще­ства обу­че­ния на кур­сах в том, что на них мож­но по­лу­чить чёт­ко сфор­му­ли­ро­ван­ные прак­ти­че­ские за­да­чи. Так­же пре­по­да­ва­те­ли мо­гут рас­ска­зать о том, как об­щать­ся с за­каз­чи­ком и уточ­нять у него необ­хо­ди­мую ин­фор­ма­цию.

©

Fatos Bytyqi / Unsplash

Как вы­брать об­ра­зо­ва­тель­ную про­грам­му

Вы­би­рая об­ра­зо­ва­тель­ную про­грам­му, важ­но об­ра­тить вни­ма­ние на пре­по­да­ва­те­лей, ко­то­рые его ве­дут или со­зда­ва­ли для него кон­тент, — мож­но по­смот­реть их про­фи­ли на Face­book и узнать про про­фес­си­о­наль­ный опыт.

Что ка­са­ет­ся цены, то по мо­е­му опы­ту, ка­че­ство кур­са не все­гда с ней кор­ре­ли­ру­ет — по­это­му ори­ен­ти­ро­вать­ся нуж­но на то, сколь­ко вам ком­форт­но по­тра­тить на обу­че­ние.

Так­же сто­ит чёт­ко сфор­му­ли­ро­вать то, что хо­чет­ся по­лу­чить в ре­зуль­та­те, — и сде­лать это клю­че­вым кри­те­ри­ем для вы­бо­ра. Бы­ва­ют слу­чаи, ко­гда сту­ден­ты при­хо­дят на курс по ана­ли­зу дан­ных для ме­не­дже­ров и ожи­да­ют за­ня­тия по про­грам­ми­ро­ва­нию — а их учат об­щать­ся с ана­ли­ти­ка­ми и рас­ска­зы­ва­ют об­щие вещи про то, как внед­рять ана­лиз дан­ных. За­ча­стую про­бле­ма не в пло­хой ор­га­ни­за­ции или пре­по­да­ва­те­лях, а в том, что че­ло­век сам не про­ве­рил, со­от­вет­ству­ет ли про­грам­ма его за­да­чам. Пра­ви­ло с по­ста­нов­кой це­лей ра­бо­та­ет не толь­ко на вы­бор про­грам­мы, но и на обу­че­ние в це­лом — не сто­ит осва­и­вать язык про­грам­ми­ро­ва­ния, что­бы по­ста­вить га­лоч­ку.

Pythonicway — Главная

Pythonicway — это образовательный портал, на котором мы будем обучаться основам языка программирования Python, делиться опытом написания программ и, конечно же, практиковаться в написании кода.

Почему именно язык программирования Python?

• Python относительно прост в изучении, поэтому он отлично подходит как первый язык программирования для начинающих.

• Python снабжен отличнейшей документацией, вызываемой простой командой help().  
• Python с легкостью можно применять в любых целях: как написание небольших скриптов, так и создание полноценных приложений, от веб-программирования до разработки игр. Так же он по праву считается отличным выбором для наработок в сфере Искусственного Интеллекта.
• Отличительной чертой этого языка программирования является его кросс-платформенность. Большинство программ, написанных на Python без изменений запускаются и работают как на OS Windows, так и на Linux или Mac Os.
• Python обладает огромной стандартной библиотекой, которая позволяет решать разнообразные задачи: работа с базами данных, веб-разработка, сложные математичиские вычисления, создание GUI, FTP-доступ и т. д.
• Python широко используется во многих серьезных проектах: поисковик Google, сервис YouTube, фреймворк Google App Engine. Такие монстры IT, как Intel, Hewlett-Packard, IBM, Cisco используют Python с целью тестирования аппаратного обеспечения. Всем известный BitTorrent также написан на питоне. Даже компания Джорджа Лукаса Industrial Light & Magic и кинопомпания Стива Джобса Pixar используют этот язык программирования
• Вокруг языка программирования Python сформировалось обширное сообщество, поэтому вы всегда сможете найти ответ в Интернете, если у вас возникли какие-либо затруднения.
• Считается, что Python уступает некоторым другим языкам программирования, если речь идет о производительности (новичка вряд ли будет волновать эта проблема, по крайней мере, на первых порах), но этот недостаток легко исправить благодаря возможности Python’а встраиваться в программы, написанные на других языках (например, С или С++) 
• Наконец, то что среда разработки этого языка программирования распространяется абсолютно бесплатно (а в некоторых операционных системах он уже предустановлен).

Все это делает язык программирования Python отличным выбором не только для новичка в программировании, но и для опытных программистов.

В чем отличие нашего портала от других сервисов обучения программированию?

Все больше и больше людей хотят научиться программированию не обладая при этом узкоспециализированными математическими знаниями. Поэтому мы будем учить Python, ориентируясь на широкий круг пользователей, возьмем в качестве примеров программ самые наглядные задачи и снабдим их максимально подробными и понятными комментариями.

Функциональное программирование на языке Python, Часть 1

Очаровательный Python

Добейтесь большего от вашего любимого языка сценариев

Девид (David) Мертц (Mertz)
Опубликовано 28. 03.2007

Серия контента:

Этот контент является частью # из серии # статей: Очаровательный Python

https://www.ibm.com/developerworks/ru/library/?series_title_by=**auto**

Следите за выходом новых статей этой серии.

Этот контент является частью серии:Очаровательный Python

Следите за выходом новых статей этой серии.

Ссылка на оригинал (in English)

Лучше всего начать с труднейшего вопроса — а что, собственно, такое «функциональное программирование (FP)»? Один из возможных ответов — «это когда вы пишете на языке наподобие Lisp, Scheme, Haskell, ML, OCAML, Clean, Mercury или Erlang (или еще на некоторых других)». Этот ответ, безусловно, верен, но не сильно проясняет суть. К сожалению, получить четкое мнение о том, что же такое FP, оказывается очень трудно даже среди собственно функциональных программистов. Вспоминается притча о трех слепцах и слоне. Возможно также определить FP, противопоставив его «императивному программированию» (тому, что вы делаете на языках наподобие C, Pascal, C++, Java, Perl, Awk, TCL и на многих других — по крайнее мере, большей частью).

Хотя автор всеми силами приветствует советы со стороны тех, кто лучше него знает предмет, он мог бы приблизительно охарактеризовать функциональное программирование как обладающее как минимум несколькими из следующих свойств. В языках, называемых функциональными, хорошо поддерживаются нижеперечисленные подходы, а все прочие подходы поддерживаются плохо или не поддерживаются вовсе:

• Функции — объекты первого класса. Т.е., все, что можно делать с «данными», можно делать и с функциями (вроде передачи функции другой функции в качестве параметра).
• Использование рекурсии в качестве основной структуры контроля потока управления. В некоторых языках не существует иной конструкции цикла, кроме рекурсии.
• Акцент на обработке списков (lists, отсюда название Lisp — LISt Processing). Списки с рекурсивным обходом подсписков часто используются в качестве замены циклов.
• «Чистые» функциональные языки избегают побочных эффектов. Это исключает почти повсеместно распространенный в императивных языках подход, при котором одной и той же переменной последовательно присваиваются различные значения для отслеживания состояния программы.
• FP не одобряет или совершенно запрещает утверждения (statements), используя вместо этого вычисление выражений (т.е. функций с аргументами). В предельном случае, одна программа есть одно выражение (плюс дополнительные определения).
• FP акцентируется на том, что должно быть вычислено, а не как.
• Большая часть FP использует функции «высокого порядка» (функции, оперирующие функциями, оперирующими функциями)

Защитники функционального программирования доказывают, что все эти характеристики приводят к более быстрой разработке более короткого и безошибочного кода. Более того, высокие теоретики от компьютерной науки, логики и математики находят, что процесс доказательства формальных свойств для функциональных языков и программ много проще, чем для императивных.

Функциональные возможности, присущие Python

Python поддерживает большую часть характеристик функционального программирования, начиная с версии Python 1.0. Но, как большинство возможностей Python, они присутствуют в очень смешанном языке. Так же как и с объектно-ориентированными возможностями Python, вы можете использовать то, что вам нужно, и игнорировать все остальное (пока оно вам не понадобится). В Python 2.0 было добавлено очень удачное «синтаксическое украшение» — списочные встраивания (list comprehensions). Хотя и не добавляя принципиально новых возможностей, списочные встраивания делают использование многих старых возможностей значительно приятнее.

Базовые элементы FP в Python — функции map(),
reduce(), filter() и оператор lambda. В Python 1.x введена также функция apply(), удобная для прямого применения функции к списку, возвращаемому другой. Python 2.0 предоставляет для этого улучшенный синтаксис. Несколько неожиданно, но этих функций и всего нескольких базовых операторов почти достаточно для написания любой программы на Python; в частности, все управляющие утверждения ((if, elif, else, assert, try, except, finally,
for, break, continue, while, def) можно представить в функциональном стиле, используя исключительно функции и операторы. Несмотря на то, что задача реального удаления всех команд управления потоком, возможно, полезна только для представления на конкурс «невразумительный Python» (с кодом, выглядящим как программа на Lisp’е), стоит уяснить, как FP выражает управляющие структуры через вызовы функций и рекурсию.

Исключение команд управления потоком

Первое, о чем стоит вспомнить в нашем упражнении — то, что Python «замыкает накоротко» вычисление логических выражений. 1 Оказывается, это предоставляет эквивалент блока if/ elif/ else в виде выражения. Итак:

Листинг 1. «Короткозамкнутые» условные вызовы в Python

# Normal statement-based flow controlif <cond1>: func1()
elif <cond2>: func2()
else: func3()

# Equivalent "short circuit" expression
(<cond1> and func1()) or (<cond2> and func2()) or (func3())

# Example "short circuit" expression
>>> x = 3
>>> def pr(s): return s
>>> (x==1 and pr('one')) or (x==2 and pr('two')) or (pr('other'))
'other'
>>> x = 2
>>> (x==1 and pr('one')) or (x==2 and pr('two')) or (pr('other'))
'two'

Казалось бы, наша версия условных вызовов с помощью выражений — не более, чем салонный фокус; однако все становится гораздо интересней, если учесть, что оператор lambda может содержать только выражения! Раз, как мы только что показали, выражения могут содержать условные блоки, используя короткое замыкание, выражение lambda позволяет в общей форме представить условные возвращаемые значения. Базируясь на предыдущем примере:

Листинг 2. Lambda с короткозамкнутыми условными выражениями в Python


>>> pr = lambda s:s
>>> namenum = lambda x: (x==1 and pr("one")) \
.... or (x==2 and pr("two")) \
.... or (pr("other"))
>>> namenum(1)
'one'
>>> namenum(2)
'two'
>>> namenum(3)
'other'

Функции как объекты первого класса

Приведенные примеры уже засвидетельствовали, хотя и неочевидным образом, статус функций как объектов первого класса в Python. Дело в том, что, создав объект функции оператором lambda, мы произвели чрезвычайно общее действие. Мы имели возможность привязать наш объект к именам pr и namenum в точности тем же способом, как могли бы привязать к этим именам число 23 или строку «spam». Но точно так же, как число 23 можно использовать, не привязывая ни к какому имени (например, как аргумент функции), мы можем использовать объект функции, созданный lambda, не привязывая ни к какому имени. Функция в Python — всего лишь еще одно значение, с которым можно что-то сделать.

Главное, что мы делаем с нашими объектами первого класса — передаем их во встроенные функции map(), reduce() и filter(). Каждая из этих функций принимает объект функции в качестве первого аргумента.

• map() применяет переданную функцию к каждому элементу в переданном списке (списках) и возвращает список результатов.
• reduce() применяет переданную функцию к каждому значению в списке и ко внутреннему накопителю результата; например, reduce(lambda n,m:n*m, range(1,10)) означает 10! (факториал 10 — умножить каждый элемент на результат предыдущего умножения).
• filter() применяет переданную функцию к каждому элементу списка и возвращает список тех элементов исходного списка, для которых переданная функция вернула значение истинности.

Мы также часто передаем функциональные объекты нашим собственным функциям, но чаще некоторым комбинациям вышеупомянутых встроенных функций.

Комбинируя три этих встроенных FP-функции, можно реализовать неожиданно широкий диапазон операций потока управления, не прибегая к утверждениям (statements), а используя лишь выражения.

Функциональные циклы в Python

Замена циклов на выражения так же проста, как и замена условных блоков. for может быть впрямую переведено в map(). Так же, как и с условным выполнением, нам понадобится упростить блок утверждений до одного вызова функции (мы близки к тому, чтобы научиться делать это в общем случае):

for e in lst:  func(e)      # statement-based loop
map(func,lst)           # map()-based loop

Кстати, похожая техника применяется для реализации последовательного выполнения программы, используя функциональный подход. Т.е., императивное программирование по большей части состоит из утверждений, требующих «сделать это, затем сделать то, затем сделать что-то еще». map() позволяет это выразить так:

# let's create an execution utility function
do_it = lambda f: f()

# let f1, f2, f3 (etc) be functions that perform actions

map(do_it, [f1,f2,f3])   # map()-based action sequence

В общем случае, вся главная программа может быть вызовом ‘map()’ со списком функций, которые надо последовательно вызвать, чтобы выполнить программу. Еще одно удобное свойство функций как объектов — то, что вы можете поместить их в список.

Перевести while впрямую немного сложнее, но вполне получается:

Листинг 5. Функциональный цикл ‘while’ в Python

# statement-based while loopwhile <cond>:
<pre-suite>
if <break_condition>:
breakelse:
<suite>

# FP-style recursive while looppdef while_block():
<pre-suite>
if <break_condition>:
return 1
else:
<suite>
return 0

while_FP = lambda: (<cond> and while_block()) or while_FP()
while_FP()


Наш вариант while все еще требует функцию while_block(), которая сама по себе может содержать не только выражения, но и утверждения (statements). Но мы могли бы продолжить дальнейшее исключение утверждений в этой функции (как, например, замену блока if/else в вышеописанном шаблоне на короткозамкнутое выражение). К тому же, обычная проверка на месте <cond> (наподобие while myvar==7) вряд ли окажется полезной, поскольку тело цикла (в представленном виде) не может изменить какие-либо переменные (хотя глобальные переменные могут быть изменены в while_block()). Один из способов применить более полезное условие — заставить while_block() возвращать более осмысленное значение и сравнивать его с условием завершения. Стоит взглянуть на реальный пример исключения утверждений:

Листинг 6. Функциональный цикл ‘echo’ в Python

# imperative version of "echo()"def echo_IMP():while 1:
x = raw_input("IMP -- ")
if x == 'quit':
breakelseprint x
echo_IMP()

# utility function for "identity with side-effect"def monadic_print(x):print x
return x

# FP version of "echo()"
echo_FP = lambda: monadic_print(raw_input("FP -- "))=='quit'or echo_FP()
echo_FP()


Мы достигли того, что выразили небольшую программу, включающую ввод/вывод, циклы и условия в виде чистого выражения с рекурсией (фактически — в виде функционального объекта, который при необходимости может быть передан куда угодно). Мы все еще используем служебную функцию monadic_print(), но эта функция совершенно общая и может использоваться в любых функциональных выражениях , которые мы создадим позже (это однократные затраты). Заметьте, что любое выражение, содержащее monadic_print(x) вычисляется так же, как если бы оно содержало просто x. В FP (в частности, в Haskell) есть понятие «монады» для функции, которая «не делает ничего, и вызывает побочный эффект при выполнении».

Исключение побочных эффектов

После всей проделанной работы по избавлению от совершенно осмысленных конструкций и замене их на невразумительные вложенные выражения, возникает естественный вопрос — «Зачем?!». Перечитывая мои описания характеристик FP, мы можем видеть, что все они достигнуты в Python. Но важнейшая (и, скорее всего, в наибольшей степени реально используемая) характеристика — исключение побочных эффектов или, по крайней мере, ограничение их применения специальными областями наподобие монад. Огромный процент программных ошибок и главная проблема, требующая применения отладчиков, случается из-за того, что переменные получают неверные значения в процессе выполнения программы. Функциональное программирование обходит эту проблему, просто вовсе не присваивая значения переменным.

Взглянем на совершенно обычный участок императивного кода. Его цель — распечатать список пар чисел, чье произведение больше 25. Числа, составляющие пары, сами берутся из двух других списков. Все это весьма напоминает то, что программисты реально делают во многих участках своих программ. Императивный подход к этой задаче мог бы выглядеть так:

Листинг 7. Императивный код для «печати произведений»

# Nested loop procedural style for finding big products
xs = (1,2,3,4)
ys = (10,15,3,22)
bigmuls = []
# ...more stuff...for x in xs:
for y in ys:
# ...more stuff...if x*y > 25:
bigmuls. append((x,y))
# ...more stuff...# ...more stuff...print bigmuls


Этот проект слишком мал для того, чтобы что-нибудь пошло не так. Но, возможно, он встроен в код, предназначенный для достижения множества других целей в то же самое время. Секции, комментированные как «#…прочий код…» — места, где побочные эффекты с наибольшей вероятностью могут привести к ошибкам. В любой из этих точек переменные xs, ys, bigmuls, x, y могут приобрести неожиданные значения в гипотетическом коде. Далее, после завершения этого куска кода все переменные могут иметь значения, которые могут ожидаются, а могут и не ожидаться посдедующим кодом. Очевидно, что инкапсуляция в функциях/объектах и тщательное управление областью видимости могут использоваться, чтобы защититься от этого рода проблем. Вы также можете всегда удалять (del) ваши переменные после использования. Но, на практике, указанный тип ошибок весьма обычен.

Функциональный подход к нашей задаче полностью исключает ошибки, связанные с побочными эффектами. Возможное решение могло бы быть таким:

bigmuls = lambda xs,ys: filter(lambda (x,y):x*y > 25, combine(xs,ys))
combine = lambda xs,ys: map(None, xs*len(ys), dupelms(ys,len(xs)))
dupelms = lambda lst,n: reduce(lambda s,t:s+t, map(lambda l,n=n: [l]*n, lst))
print bigmuls((1,2,3,4),(10,15,3,22))

Мы связываем в примере анонимные (lambda) функции с именами, но это не необходимо. Вместо этого мы могли просто вложить определения. Мы использовали имена как ради большей читаемости, так и потому, что combine() — в любом случае отличная служебная функция (генерирует список всех возможных пар элементов из двух списков). В свою очередь, dupelms() в основном лишь вспомогательная часть combine(). Хотя этот функциональный пример более многословен, чем императивный, при повторном использовании служебных функций код в собственно bigmuls() окажется, вероятно, более лаконичным, чем в императивном варианте.

Реальное преимущество этого функционального примера в том, что в нем абсолютно ни одна переменная не меняет своего значения. Какое-либо неожиданное побочное влияние на последующий код (или со стороны предыдущего кода) просто невозможно. Конечно, само по себе отсутствие побочных эффектов не гарантирует безошибочность кода, но в любом случае это преимущество. Однако заметьте, что Python, в отличие от многих функциональных языков, не предотвращает повторное привязывание имен bigmuls, combine и dupelms. Если дальше в процессе выполнения программы combine() начнет значить что-нибудь другое — увы! Можно было бы разработать класс-одиночку (Singleton) для поддержки однократного связывания такого типа (напр. s.bigmuls и т.д..), но это выходит за рамки настоящей статьи.

Еще стоит отметить, что задача, которую мы только что решили, скроена в точности под новые возможности Python 2.0. Вместо вышеприведенных примеров — императивного или функционального — наилучшая (и функциональная) техника выглядит следующим образом:

print [(x,y) for x in (1,2,3,4) for y in (10,15,3,22) if x*y > 25]

Заключение

Эта статья продемонстрировала способы замены практически любой конструкции управления потоком в Python на функциональный эквивалент (избавляясь при этом от побочных эффектов). Эффективный перевод конкретной программы требует дополнительного обдумывания, но мы увидели, что встроенные функциональные примитивы являются полными и общими. В последующих статьях мы рассмотрим более мощные подходы к функциональному программированию; и, я надеюсь, сможем подробнее рассмотреть «pro» и «contra» функционального подхода.

Ресурсы для скачивания

Похожие темы

• Оригинал статьи Charming Python: Functional programming in Python, Part 1
• Библиотека «xoltar toolkit» Брина Келлера (Bryn Keller), включающий модуль [functional], добавляет множество полезных FP-расширений к Python. Поскольку сам модуль [functional] написан на чистом Python, то, что он делает, можно сделать и без него. Но Келлер создал замечательно интегрированный набор расширений, предоставляющий высокую мощность в компактном определении. Пакет можно найти по адресу:»xoltar toolkit»
• Питер Норвиг (Peter Norvig) написал интересную статью, «Питон для программистов на Лиспе» Python for
  Lisp Programmers. Отличной исходной точкой для изучения функционального программирования может служить FAQ для comp.lang.functional: Frequently Asked Questions for comp.lang.functional. Автор нашел, что понять суть функционального программирования много проще через язык Haskell, нежели через Lisp (несмотря на то, что последний, вероятно, используется шире — хотя бы в Emacs). Возможно, другим программистам на Python тоже окажется легче жить без такого количества скобок и префиксной (польской) записи.
  Блестящее введение в язык:Haskell: The Craft of Functional Programming (2nd Edition),
  Simon Thompson (Addison-Wesley, 1999).

Размышления о Питоне

Я программирую на Питоне шесть лет. За это время назрели некоторые мысли насчет
языка и его роли в ай-ти. Я решил, что следующим погружением на несколько лет
будет что-то функциональное. Зафиксирую соображения, пока не утратил контекст.

Ниже – попытка обозначить слабые и сильные стороны Питона. Постараюсь, чтоб не
было банальщины в духе “много библиотек и широкое комьюнити”. Все сказанное –
исключительно личное мнение, которое не навязываю никому.

Итак, преимущества:

Питон – коммерчески успешный язык

Приятно осознавать, что Питон используют не только в академических и
любительских кругах, но и в бизнесе. Компании доверяют ему деньги. Много фирм
используют Питон – Гугл, Пейпал, Инстаграм, НАСА.

Питон создает рабочие места. Вакансий много, в том числе и в России. Питон –
промышленный язык. Он стоит в одном ряду с Плюсами и Джавой по
востребованности. Разработчик на Питоне имеет шанс попасть в настоящую
разработку продукта. Это не суррогат местного потребления вроде 1С.

Питон – очень легкий язык

Вместе с тем, Питон чрезвычайно легко освоить. Основы учатся за неделю. Еще
неделю займут пакеты и подготовка окружения. В итоге, меньше чем за месяц можно
добиться места в проекте.

В Питоне мало сложных тем. Так я называю разелы языка, на изучении которых
останавливаешься отдельно. В Лиспе один сложный момент – макросы. В Скале
больше – трейты, импликты, составные объекты. В Питоне два – декораторы и
метаклассы. В повседневной работе метаклассы не нужны, пожтому остатется только
одна сложность. Разобравшись с декораторами, вы не встретите в языке других
препятствий.

Питон сильно приблизил програмирование к людям

Я ни разу не видел, чтобы этот пункт кем-то упоминался. Питон стал языком, с
которым любой инженер, ученый или технарь без навыков программирования могут
решить задачи промышленного уровня. Питон – инструмент решения проблем.

Появились специальные проекты и книги, например,
Python For Engineers,
A Primer on Scientific Programming with Python и другие. На
работе я видел скрипты на Питоне, написанные людьми, у которых все знание
программирования сводилось к школьной программе. Но скрипты работали,
автоматизировали труд, а значит, экономили время и деньги.

С Питоном управлять машиной стало проще. На каждую задачу найдется копипаста со
Стек-Оверфлоу. Что бы ни загуглили – разбить строку, построить график,
перемножить матрицы – в первых трех ссылках выдачи обязательно будет решение.

Конечно, подобный стиль простителен только не-программистам, когда важно
получить результат, а не надежный поддерживаемый код.

Питон – легкий способ попасть в промышленную разработку

Напоминает тезис о том, как попасть в шоу-бизнес через постель. Если вы
занимаетесь чем-то около-айтишным, например, администрированием, сетями,
поддержкой, 1С или старыми языками вроде Дельфи, то Питон – счастливый
билет. Из пунктов выше мы выяснили, это что легкий язык промышленного
уровня. Возможно, он станет той подножкой уходящего поезда, на которую успеете
вскочить, прежде чем расхочется что-то менять и превозмогать.

Абзацем выше я фактически рассказал свою историю. До знакомства с Питоном я
занимался сайтами на CMS, Дельфями и 1С. Конечно, и с этим можно найти
работу. Однако, именно за счет Питона я продвинулся на старой работе, потом
переехал в другой город за 6000 км и попал в Датаарт. Позже нашел удаленку в
Европе.

Питон поддерживает все парадигмы программирования

Питон удивидельно гибок. Его дизайн и синтаксис в равной степени поддерживают
большинство парадигм. Стандартное ООП, императивный подход,
процедурно-модульный, функциональный.

Каждая парадигма реализована в неполной манере. Так, в ООП нет приватных
переменных и интерфейсов. Двойное подчеркивание – хак и обходится на
раз. Интерфейсы пишут миксинами, но точное следование интерфейсу отследить
невозможно.

Для полноценного ФП не хватает полноценных лямбд и неизменяемых коллекций. В
тройке функцию reduce запрятали в недра стандартной библиотеки.

Ленивые вычисления, декораторы и перегрузка операторов открывают пространство
для интересных маневров. Питон мимикрирует под самые разные языки, например:

• Fake Lisp – псевдо-Лисп, забавная попытка писать питонячий код
  S-выражениями.

• Hask – закос под синтаксис Хаскела. Питонщикам очень полезно
  посмотреть, на какие ухищрения пошел автор, чтобы добиться столь точного
  сходства.

• fn.py – функциональные ништяки из Скалы. Аналогично, очень интересно
  взглянуть, что под капотом.

Резонный вопрос, зачем такая гибкость? Мой ответ – чтобы оттачивать паттерны и
подходы, расширять кругозор, принимать на вооружение лучшие практики из других
языков и платформ.

Например, одна функция из Кложи, портированная в Питон, сэкономит много строк
кода и избавит от досадных багов. Или, встретив новый паттерн, я пробую
реализовать его в Питоне, чтобы оценить, насколько он уживается в рамках
большого проекта.

Закончим с преимуществами. Питон не идеален. Вижу следующие недостатки:

Мелкие огрехи с синтаксисом

У Питона лаконичный синтаксис без лишних скобок, точек с запятой и прочей
мишуры, нужной машине, а не человеку. Все же, остаются способы отстрелить ногу и
проверсти час в дебаге, не понимая в чем дело.

Формирование кортежа. Может, кто-то не знает, что круглые скобки вокруг

Язык программирования Python | ИТ Блог. Администрирование серверов на основе Linux (Ubuntu, Debian, CentOS, openSUSE)

Python (МФА: [ˈpʌɪθ(ə)n]; в русском языке распространено название пито́н) — высокоуровневый язык программирования общего назначения, ориентированный на повышение производительности разработчика и читаемости кода. Синтаксис ядра Python минималистичен. В то же время стандартная библиотека включает большой объём полезных функций.

Python поддерживает несколько парадигм программирования, в том числе структурное, объектно-ориентированное, функциональное, императивное и аспектно-ориентированное. Основные архитектурные черты — динамическая типизация, автоматическое управление памятью, полная интроспекция, механизм обработки исключений, поддержка многопоточных вычислений и удобные высокоуровневые структуры данных. Код в Python организовывается в функции и классы, которые могут объединяться в модули (они в свою очередь могут быть объединены в пакеты).

Эталонной реализацией Python является интерпретатор CPython, поддерживающий большинство активно используемых платформ. Он распространяется под свободной лицензией Python Software Foundation License, позволяющей использовать его без ограничений в любых приложениях, включая проприетарные. Есть реализации интерпретаторов для JVM (с возможностью компиляции), MSIL (с возможностью компиляции), LLVM и других. Проект PyPy предлагает реализацию Python с использованием JIT-компиляции, которая значительно увеличивает скорость выполнения Python-программ.

Python — активно развивающийся язык программирования, новые версии (с добавлением/изменением языковых свойств) выходят примерно раз в два с половиной года. Вследствие этого и некоторых других причин на Python отсутствуют стандарт ANSI, ISO или другие официальные стандарты, их роль выполняет CPython.

По материалам Wiki 

Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.

Язык программирования Python | Изучение Python с примерами

Язык программирования Python — это интерпретируемый язык программирования высокого уровня, который был создан Гвидо Ван Россумом в 1989 году и выпущен в 1991 году.

Для чего используется язык программирования Python?

Python — отличный универсальный язык высокого уровня, который можно использовать для создания настольных приложений с графическим интерфейсом, веб-приложений и веб-фреймворков.

Python также является языком сценариев?

Python — это как язык сценариев, так и язык программирования.Язык сценариев работает на основе автоматизации повторяющейся задачи, такой как выполнение процедуры или программы.

Для тех из вас, кто знаком с Java или C ++, Python сломает шаблон, который вы построили для типичного языка программирования. Приготовьтесь влюбиться в Python!

В этом блоге мы будем изучать язык программирования Python в следующей последовательности:

1. Зачем изучать программирование на Python?
2. Установка Python
3. Основы Python
   3.1 Типы данных
   3.2 Управление потоком
   3.3 Функции
4. Обработка файлов
5. Объект и класс

Зачем изучать программирование на Python?

Python — это язык динамического программирования высокого уровня. Он довольно прост в освоении и обеспечивает эффективный набор текста. Код Python имеет очень «естественный» стиль, поскольку его легко читать и понимать (благодаря отсутствию точек с запятой и фигурных скобок). Язык программирования Python работает на любой платформе, от Windows до Linux, Macintosh, Solaris и т. Д.

Можно ли использовать Python бесплатно?

Да. Python — это язык программирования с открытым исходным кодом, который доступен всем бесплатно. Он также поддерживается растущей экосистемой пакетов и библиотек с открытым исходным кодом. Любой, кто хочет работать над Python, может бесплатно скачать и установить его с официального сайта: https://www.python.org/

Легко ли выучить Python?

Python — это простой язык для изучения, и в идеале он должен быть вашим первым языком программирования, потому что вы быстро научитесь думать как программист.Простота Python — вот что делает его таким популярным. Ниже приведены основные моменты его эстетики:

• Легко читаемый язык
• Чистый визуальный макет
• Меньше синтаксических исключений
• Превосходное манипулирование строками
• Элегантный и динамичный набор текста
• Интерпретируемый характер
• Идеально подходит для создания сценариев и быстрого применения
• Подходит для многих платформ

Подождите! Python может больше.

Это очень популярный язык во многих областях, таких как автоматизация, большие данные, искусственный интеллект и т. Д.Вы можете сослаться на весь этот блог, чтобы узнать о 10 основных причинах изучения Python.
Вы также будете впечатлены тем, как им пользуется огромное количество компаний по всему миру.

Вы можете пройти через запись веб-семинара по языку программирования Python, где наш эксперт Python подробно объяснил темы с примерами, которые помогут вам лучше понять язык программирования Python.

Изучение программирования на Python | Python для начинающих | Edureka

Это видео Edureka «Программирование Python» познакомит вас с различными основами Python наряду с практической демонстрацией различных библиотек, таких как Numpy, Pandas, Matplotlib и Seaborn.

Установка Python

Давайте теперь перейдем к установке Python в системах Windows.

1. Перейдите по ссылке: https://www.python.org/downloads/ и установите последнюю версию на свои машины.

Рисунок: Загрузка языка программирования Python

2. Загрузите и установите PyCharm IDE.

Рисунок: Загрузка PyCharm

PyCharm — это интегрированная среда разработки (IDE), используемая в компьютерном программировании, особенно для языка программирования Python.Он обеспечивает анализ кода, графический отладчик, интегрированный тестер модулей, интеграцию с системами контроля версий (VCSes) и поддерживает веб-разработку с помощью Django.

Основы Python

Ниже приведены пять основных принципов, необходимых для освоения Python:

1. Типы данных
2. Управление потоком
3. Функции
4. Обработка файлов
5. Объект и класс

Рисунок: Язык программирования Python — Основы

Типы данных

Все значения данных в Python представлены объектами, и каждый объект или значение имеет тип данных.

Рисунок: Язык программирования Python — Возможности типов данных

В Python есть восемь собственных типов данных.

1. Логическое значение
2. Числа
3. Строки
4. Байты и массивы байтов
5. Списки
6. Кортежи
7. Наборы
8. Словари

На следующем изображении будет дано описание того же.

Рисунок: Язык программирования Python — Собственные типы данных

Давайте посмотрим, как реализовать эти типы данных в Python.

#Boolean
число = [1,2,3,4,5]
boolean = 3 в количестве
печать (логическое)

# Числа
число1 = 5 ** 3
num2 = 32 // 3
число3 = 32/3
print ('число1 равно', число1)
print ('число2 равно', число2)
print ('число3 равно', число3)

#Strings
str1 = "Добро пожаловать"
str2 = "в блог программирования Python Edureka"
str3 = str1 + str2
print ('str3 is', str3)
печать (str3 [0:10])
печать (str3 [-5:])
печать (str3 [: - 5])

# Списки
country = ['Индия', 'Австралия', 'США', 'Канада', 'Сингапур']
печать (len (страны))
печать (страны)
country.append ('Бразилия')
печать (страны)
страны.insert (2, 'Соединенное Королевство')
печать (страны)

# Пары
sports_tuple = ('Крикет', 'Баскетбол', 'Футбол')
sports_list = список (sports_tuple)
sports_list.append ('Бейсбол')
печать (sports_list)
печать (sports_tuple)

#Толковый словарь
# Правительство Индии
Правительство = {'Законодательная власть': 'Парламент', 'Исполнительная власть': 'Премьер-министр и Кабинет', 'Судебная власть': 'Верховный суд'}
print ('Правительство Индии', Правительство)
# Модификация для США
Правительство ['Legislature'] = 'Конгресс'
Правительство ['Исполнительная власть'] = 'Президент и Кабинет'
print ('Правительство США', Правительство)
 

Вывод вышеуказанного кода выглядит следующим образом:

 True

num1 - 125
num2 равно 10
num3 равно 10.666666666666666

str3 - это добро пожаловать в блог Edureka по программированию на Python
Добро пожаловать в
 Блог
Добро пожаловать в Программирование на Python от Edureka

5
["Индия", "Австралия", "США", "Канада", "Сингапур"]
["Индия", "Австралия", "США", "Канада", "Сингапур", "Бразилия"]
["Индия", "Австралия", "Великобритания", "США", "Канада", "Сингапур", "Бразилия"]

[«Крикет», «Баскетбол», «Футбол», «Бейсбол»]
(«Крикет», «Баскетбол», «Футбол»)

Правительство Индии имеет {'Законодательная власть': 'Парламент', 'Судебная власть': 'Верховный суд', 'Исполнительная власть': 'Премьер-министр и Кабинет министров'}
Правительство США имеет {'Законодательный орган': 'Конгресс', 'Судебная власть': 'Верховный суд', 'Исполнительный': 'Президент и Кабинет'} 

Управление потоком

Управление потоком позволяет нам определять поток выполнения наших программ .Чтобы имитировать реальный мир, вам нужно преобразовать ситуации реального мира в свою программу. Для этого вам необходимо контролировать выполнение операторов вашей программы с помощью Flow Controls.

Рисунок: Язык программирования Python — Управление потоком

В программировании на Python используются шесть основных элементов управления потоком:

1. , если
2. , для
3. , тогда как
4. перерыв
5. продолжить
6. пройти

Оператор If

Составной оператор Python if позволяет условно выполнять блоки операторов.

Синтаксис Если оператор :

если выражение:
     заявления)
выражение elif:
     заявления)
выражение elif:
     заявления)
...
еще:
     заявления)

 

Рисунок: Язык программирования Python — If — Пример входа в Facebook

На изображении выше поясняется использование оператора «if» на примере входа в систему Facebook.

1. Страница входа в Facebook направит вас на две страницы в зависимости от того, совпадают ли ваше имя пользователя и пароль с вашей учетной записью.
2. Если пароль введен неверно, вы перейдете на страницу слева.
3. Если введен правильный пароль, вы будете перенаправлены на вашу домашнюю страницу.

Давайте теперь посмотрим, как Facebook будет использовать оператор If.

пароль = facebook_hash (input_password)
если пароль == hash_password
   print ('Успешный вход.')
еще
   print ('Ошибка входа. Неверный пароль.')
 

Приведенный выше код просто дает высокоуровневую реализацию оператора If в используемом примере входа в систему Facebook.Функция Facebook_hash () принимает input_password в качестве параметра и сравнивает его с хеш-значением, сохраненным для этого конкретного пользователя.

For Statement

Оператор for поддерживает повторное выполнение оператора или блока операторов, которые управляются повторяющимся выражением.

Синтаксис Для оператора :

для цели в итерации:
     заявления)
 

Рисунок: Язык программирования Python — для — Пример друзей в Facebook

Оператор for можно понять из приведенного выше примера.

• В списке «Друзья» в вашем профиле будут отображаться имена и фотографии всех ваших друзей.
• Для этого Facebook получает список «друзей», содержащий все профили ваших друзей.
• Facebook затем начинает отображать HTML-код все профили, пока индекс списка не достигнет NULL
• Действие по заполнению всех профилей на вашей странице контролируется оператором for

Давайте теперь посмотрим на пример программы на Python, чтобы продемонстрировать оператор For.

travel = input ("Вы путешествуете? Да или Нет:")
во время путешествия == 'да':
   num = int (input ("Введите количество путешествующих людей:"))
   для числа в диапазоне (1, число + 1):
      name = input ("Введите детали
 Название:")
      age = input ("Возраст:")
      sex = input ("Мужчина или женщина:")
      print ("Детали сохранены
",название)
      печать (возраст)
      печать (секс)
   print («Спасибо!»)
   travel = input ("Вы путешествуете? Да или Нет:")
print ("Пожалуйста, вернись снова.")
 

Результат следующий:

 Вы путешествуете? Да или нет: да
Введите количество путешествующих людей: 1
Введите детали
Имя: Гарри
Возраст: 20
Мужчина или женщина: мужчина
Детали сохранены
Гарри
20
мужчина
Спасибо
Вы путешествуете? Да или нет: нет
Пожалуйста, вернись еще раз.

Оператор while

Оператор while в программировании Python поддерживает повторное выполнение оператора или блока операторов, которые управляются условным выражением.

Синтаксис оператора while:

а выражение:
     заявления)
 

Рисунок: Язык программирования Python — Пока — Пример канала новостей Facebook

Мы будем использовать вышеупомянутый канал новостей Facebook, чтобы понять использование цикла while.

• Когда мы входим на нашу домашнюю страницу в Facebook, в нашу ленту новостей загружается около 10 историй
• Как только мы дойдем до конца страницы, Facebook загрузит еще 10 историй в нашу ленту новостей
• Это демонстрирует, как «пока» Для этого можно использовать цикл

Давайте теперь посмотрим на пример программы на Python, чтобы продемонстрировать оператор While.

count = 0
print ('Печать чисел от 0 до 9')
в то время как (count <10):
   print ('Количество равно', count)
   count = count + 1
print ('До свидания')
 

Эта программа печатает числа от 0 до 9, используя оператор while, чтобы ограничить цикл до достижения 9.Результат следующий:

 Счетчик 0.
Количество равно 1
Счетчик 2
Количество - 3
Счет 4
Количество 5
Количество 6
Счет 7
Количество 8
Счетчик равен 9 

Оператор Break

Оператор break разрешен только внутри тела цикла. Когда выполняется break, цикл завершается. Если цикл вложен внутрь других циклов, break завершает только самый внутренний вложенный цикл.

Синтаксис оператора Break:

в то время как True:
     х = get_next ()
     у = препроцесс (х)
     если не keep_looking (x, y): break
     процесс (x, y)
 

Рисунок: Python Programming Language - Break - Alarm and Incoming Call

Оператор управления потоком break можно понять из приведенного выше примера.

• Рассмотрим случай срабатывания будильника на мобильном телефоне в определенное время.
• Предположим, что на телефон поступает входящий вызов во время звонка будильника, будильник немедленно останавливается, и телефонный звонок начинает звонить.
• Вот как по сути работает перерыв.

Давайте теперь посмотрим на пример программы на Python, чтобы продемонстрировать оператор Break.

для письма в «Быстрая коричневая лисица. Прыжки, над ленивым псом »:
   если буква == '.':
      перемена
   print ('Текущая буква:', буква)
 

Эта программа печатает все буквы в заданной строке. Он прерывается всякий раз, когда встречается "." Или точка. Мы сделали это с помощью оператора Break. Результат такой, как показано ниже.

 Текущее письмо: T
Текущее письмо: h
Текущее письмо: e
Текущее письмо:
Текущая буква: Q
Текущее письмо: u
Текущее письмо: i
Текущее письмо: c
Текущая буква: k
Текущее письмо:
Текущее письмо: B
Текущее письмо: r
Текущее письмо: o
Текущее письмо: w
Текущая буква: n
Текущее письмо:
Текущая буква: F
Текущее письмо: o
Текущее письмо: x 

Заявление продолжения

Оператор продолжения разрешен только внутри тела цикла.Когда выполняется continue, текущая итерация тела цикла завершается, и выполнение продолжается со следующей итерации цикла.

Синтаксис Продолжить оператор :

для x в some_container:
    если не кажется_ок (х): продолжить
    lowbound, highbound = bounds_to_test ()
    если x  = highbound: продолжить
    если final_check (x):
        do_processing (х)
 

Рисунок: Язык программирования Python - Продолжить - Пример входящего вызова и сигнала тревоги

Пример: Оператор «Продолжить» можно понять, используя входящий вызов и сигнал тревоги.

• Предположим, мы разговариваем, и будильник запланирован на время разговора, тогда триггер будильника распознает событие вызова
• После того, как событие вызова отмечено, телефон продолжает звонить будильник в следующий период повтора

Давайте теперь посмотрим на пример программы на Python, чтобы продемонстрировать оператор Continue.

для числа в диапазоне (10, 21):
   если число% 5 == 0:
      print ("Найдено кратное 5")
      проходят
      число = число + 1
      Продолжать
   print ("Найдено число:", число)
 

Эта программа печатает все числа, кроме кратных 5, от 10 до 20.Результат выглядит следующим образом.

 Найдено кратное 5
Найдено номер: 11
Найдено номер: 12
Найдено номер: 13
Найдено номер: 14
Найдено кратное 5
Найдено номер: 16
Найдено номер: 17
Найдено номер: 18
Найдено номер: 19
Найдено кратное 5 

Оператор передачи

Оператор передачи, не выполняющий никаких действий, может использоваться в качестве заполнителя, когда оператор синтаксически требуется, но вам нечего делать.

Синтаксис инструкции Pass:

если condition1 (x):
    process1 (x)
elif x> 23 или condition2 (x) и x <5:
    проходят
elif condition3 (x):
    process3 (x)
еще:
    process_default (x)
 

Теперь давайте посмотрим на пример программы на Python, чтобы продемонстрировать инструкцию Pass.

для числа в диапазоне (10, 21):
   если число% 5 == 0:
      print ("Найдено число, кратное 5:")
      проходят
      число ++
   print ("Найдено число:", число)
 

Эта программа печатает числа, кратные 5, с отдельным предложением. Результат выглядит следующим образом.

 Найдено кратное 5: 10
Найдено номер: 11
Найдено номер: 12
Найдено номер: 13
Найдено номер: 14
Найдено кратное 5: 15
Найдено номер: 16
Найдено номер: 17
Найдено номер: 18
Найдено номер: 19
Найдено кратное 5: 20 

Изучив шесть приведенных выше операторов управления потоком, давайте теперь узнаем, что такое функции.

Функции

Функции в программировании на Python - это группа связанных операторов, которые выполняют определенную задачу. Функции делают нашу программу более организованной и помогают повторно использовать код.

Рисунок: Язык программирования Python - понимание функций

Использование функций:

1. Функции помогают в повторном использовании кода
2. Функции обеспечивают организацию кода
3. Функции обеспечивают абстракцию
4. Функции помогают в расширяемости

Рисунок: Язык программирования Python - демонстрация использования функций

В приведенном выше примере используется следующий код:

# Определение функции для переворота строки

def reverse_a_string ():
    # Чтение ввода с консоли
    a_string = input ("Введите строку")
    new_strings = []

    # Сохранение длины входной строки
    индекс = len (a_string)

    # Обращение строки с помощью цикла while
    пока индекс:
        индекс - = 1
        новые_строки.добавить (a_string [индекс])

    # Печать перевернутой строки
    print (''. join (новые_строки))

reverse_a_string ()
 

Таким образом, мы продемонстрировали возможности использования функций в Python.

Обработка файлов

Обработка файлов относится к операциям, которые используются для чтения или записи файла.

Чтобы выполнить обработку файлов, нам необходимо выполнить следующие шаги:

1. Открыть файл
2. Чтение / запись файла
3. Закрыть файл

Рисунок: Язык программирования Python - Обработка файлов в Python

Открытие Файл

• Python имеет встроенную функцию open () для открытия файла
• Эта функция возвращает объект файла, также называемый дескриптором, поскольку он используется для чтения или изменения файла соответственно

Пример программы :

file = open ("C: / Users / Edureka / Привет.txt "," r ")
для строки в файле:
   печать (строка)
 

Результат следующий:

 Один
Два
Три 

Запись в файл

• Для записи в файл нам нужно открыть его в режиме записи 'w', добавить 'a' или исключить создание 'x'.
• Нам нужно быть осторожными с Режим 'w', так как он будет перезаписан в файл, если он уже существует. Все предыдущие данные стираются
• Запись строки или последовательности байтов (для двоичных файлов) выполняется с помощью метода write ()

Пример программы:

с открытым ("C: / Users / Edureka / Writing_Into_File.txt "," w ") как f
f.write ("Первая строка
")
f.write ("Вторая строка
")

file = open ("D: /Writing_Into_File.txt", "r")
для строки в файле:
   печать (строка)
 

Результат следующий:

 Первая строка
Вторая строка 

Чтение из файла

• Чтобы прочитать содержимое файла, мы должны открыть файл в режиме чтения
• Мы можем использовать метод чтения (размера) для чтения количества данных размером
• Если параметр размера не указан, выполняется чтение и возврат до конца файла

Пример программы:

file = open ("C: / Users / Edureka / Writing_Into_File.txt "," r ")
печать (file.read (5))
печать (file.read (4))
печать (file.read ())
 

Результат следующий:

 Первая строка
Вторая строка 

Закрытие файла

• Когда мы закончили операции с файлом, нам нужно как следует закрыть его.
• Закрытие файла высвободит ресурсы, которые были связаны с файлом, и выполняется с помощью метода close ().

Пример программы:

file = open ("C: /Users/Edureka/Hello.txt", "r")
текст = файл.readlines ()
печать (текст)
file.close ()
 

Результат следующий:

 ['Один
', 'Два
',' Three '] 

Object & Class

Python - это объектно-ориентированный язык программирования. Объект - это просто набор данных (переменных) и методов (функций), которые воздействуют на эти данные. Класс - это план объекта.

Определение класса A

Мы определяем класс, используя ключевое слово «Class». Первая строка называется docstring и содержит краткое описание класса.

класс MyNewClass:
'' 'Это строка документации. Я создал новый класс ''
проходят
 

Создание объекта

Объект Class может использоваться для создания новых экземпляров объекта (создания экземпляров) этого класса. Процедура создания объекта аналогична вызову функции.

ob = MyNewClass
 

Таким образом, мы узнали, как создать объект из заданного класса.

На этом мы завершаем наш блог по программированию на Python. Надеюсь, вам понравилось читать этот блог и он оказался информативным.К настоящему времени вы, должно быть, хорошо понимаете, что такое язык программирования Python. Теперь продолжайте практиковать все примеры.

Есть к нам вопрос? Пожалуйста, укажите это в разделе комментариев блога «Язык программирования Python», и мы свяжемся с вами в ближайшее время.

Чтобы получить глубокие знания о языке программирования Python и его различных приложениях, вы можете записаться сюда для онлайн-обучения с круглосуточной поддержкой и пожизненным доступом.

Программирование на Python - Викиучебники, открытые книги для открытого мира

В этой книге описывается Python, интерпретируемый язык программирования общего назначения с открытым исходным кодом, доступный для наиболее популярных операционных систем. Текущие версии - 3.x, а 2.x больше не поддерживается с 2020 года. В этой книге в основном описывается неподдерживаемая версия 2 (хотя часто тот же код работает в версии 3), но иногда упоминаются изменения в версии 3.

Существует несколько реализаций Python 3 (и старше): стандартная реализация, написанная на C, и PyPy, JIT-скомпилированная версия, написанная на RPython - подмножестве Python.Только для Python 2 есть Jython, написанный на Java, и IronPython, написанный на C # для среды .NET.

Содержание [править]

Intro [править]

Обзор

Получение Python

Настройка

Интерактивный режим

Самопомощь

Основы [править]

Создание программ Python

Переменные и строки

Базовый синтаксис

Последовательности (строки, списки, кортежи, словари, наборы)

Типы данных

Номера

Струны

Списки

Кортежи

Словари

Наборы

Базовая математика - дублирует «Операторы»

Операторы

Поток управления

Контроль принятия решений

Условные выражения

Петли

Функции

Объем

Вход и выход

Файлы

Текст

Модули

Классы

Исключения

Ошибки

Исходная документация и комментарии

Идиомы

Управление пакетами

Python 2 vs.Python 3

Продвинутый [править]

Декораторы

Менеджеры контекста

Отражение

Метаклассы

Пространство имен

Производительность

PyPy

Cython

Однострочные символы командной строки

Советы и хитрости

Модули [править]

Стандартные библиотечные модули [править]

Стандартная библиотека

Регулярное выражение

Внешние команды

Инструменты XML

Электронная почта

Нарезание резьбы

Розетки

Программирование с графическим интерфейсом пользователя

Tkinter

Интерфейс CGI

Веб-программирование WSGI

Извлечение информации с веб-страниц

Интернет

Сети

Math

Сторонние модули [править]

Базы данных - следует объединить со следующей главой

Программирование баз данных

число

Программирование игр на Python

Qt4

Dbus

pyFormex

matplotlib

Сортированные типы контейнеров

Excel

MS Word

Написание модулей расширения [править]

Удлинение с помощью C

Расширение с помощью C ++

Расширение с помощью Pyrex

Расширение ctypes

Расширение с помощью Perl

Приложения [править]

Популярность

Ссылки

Авторы

Библиотечные модули

Соглашения об именах

См. Также [править]

• Учебное пособие для не программистов по Python 2.6
• Руководство для не программистов по Python 3
• Python как язык сценариев в GIMP

Изучите программирование на Python в 2020 году

Python Programming - один из самых популярных языков программирования в 2020 году. Это простой, красивый и очень мощный многоцелевой язык программирования , созданный Гвидо ван Россумом.

Хотя язык в целом простой, наши учебники по программированию на Python сделают освоение Python еще проще для начинающих в программировании.Наше обучение программированию на Python - это исчерпывающий набор простых для понимания руководств по Python для начинающих.

Если вы хотите заработать на Python , чтобы стать лучшим программистом , тогда приступайте прямо сейчас. Кроме того, мы настоятельно рекомендуем вам следовать той же схеме, что и приведенная ниже, чтобы испытать плавную кривую обучения Python.

1. Введение в Python

2. Основы Python

3.Входные данные Python

4. Переменные Python

5. Типы данных Python

6. Операторы Python

65 Типы операторов 00 7. Циклические операторы

8. Функции

9. Модули

10.Файлы

11. Исключения

12. Аргументы командной строки

13. ООП

3 9002 9000 Comwesome

9000 ! Следите за обновлениями, чтобы изучать Python вместе с нами!

Если у вас есть отзывы об этом
статью и хотите улучшить ее, напишите на запрос @ faceprep.в

Программирование Python, 4-е издание

Программирование Python, 4-е издание

Указатели покупки [Январь 2011] Новое, 4-е издание этой книги - руководство по приложениям и классическая версия Python - теперь доступно. Впервые он был выпущен компанией O'Reilly в форме электронной книги 15 декабря 2010 года и стал более широко доступны в бумажной и других формах в розничных магазинах 5 января 2011 г. Эта редакция была существенно обновлена ​​с учетом передового опыта Python и новых инструментов.Он использует Python 3.X, в частности версию 3.2, хотя большая часть его кода должна относиться к читателям. с использованием других выпусков 2.X и 3.X (по состоянию на 2019 год его основные примеры были проверены для работы на Pythons С 3.3 по 3.7). Несмотря на новый охват, это издание по-прежнему служит постепенным руководством, которое учит, как использовать Python в общие домены приложений, а также продолжение Learning Python . Подробнее о содержании и объеме этой книги ниже, но для краткого описания см. предварительный просмотр предисловия к раннему черновику книги, а также обсуждение Python 3.Значение X для этой книги о Изучение Python страница заметок. Среди прочего, широкое распространение Unicode в 3.X влияет как на это издание, так и на программистов Python в целом. Программирование Python, 4-е издание доступно в печати, электронные книги и онлайн-формы от продавцов книг со всего мира, в том числе Амазонка и О'Рейли. Варианты покупки и ссылки см. Страница указателей покупок. Обратите внимание: все рисунки и изображения в PDF и других электронных книгах имеют цвет и . на этот раз - приятная особенность для книги с 302 скриншотами. FAQ : в настоящее время нет планов по выпуску 5-го издания этой книги, как уже отмечалось здесь и здесь.

Ресурсы

Дополнительные ресурсы

Анонсы

Содержание

Короче говоря, основные части этого издания отражают основные области применения:

Начало	Быстрый первый переход по темам, которые необходимо охватить, на примере
Системное программирование	Системное программирование и администрирование, параллельная обработка
Программирование графического интерфейса пользователя	Углубленное покрытие пользовательского интерфейса с помощью набора инструментов Python tkinter
Интернет-программирование	Сеть, клиентские и серверные сценарии, веб-сайты
Инструменты и методы	Базы данных, структуры данных, текст и язык, интеграция с C
Конец	Заключение о роли Python в разработке в целом

Для получения дополнительных сведений ознакомьтесь с выдержкой из Предисловия,
и полное содержание в
Пробоотборник О'Рейли.

Примеры программ

Помимо руководств, большая часть содержания этой книги заключается в коде примеров. Каждый
часть включает существенные рабочие примеры, в том числе полные главы, посвященные более крупным
программы в частях "Системы", "GUI" и "Интернет". Хотя меньше и автономен
примеры тоже появляются, объем и размер этой книги позволяют также представить более полные
проекты и программы - самые крупные из которых охватывают несколько глав и частей, а максимальная
тысячи строк кода.Среди этих примеров: просмотрщики фотографий, калькуляторы,
почтовые клиенты, сайты веб-почты и текстовые редакторы с поддержкой Unicode служат для обучения
полнофункциональные приложения работают, а также для демонстрации полезности Python как общей системы
инструмент разработки. Здесь можно найти примеры из книги,
и посмотреть некоторые из их скриншотов здесь.

Связанные книги

В этой книге сохранена направленность прикладного программирования предыдущих изданий:
о том, что вы можете сделать с Python после изучения основного языка.Он фокусируется на библиотеках, инструментах и ​​методах, используемых в реалистичных приложениях.
опытно-конструкторские работы.

Попутно эта книга предоставляет постепенные учебные пособия и развивает нетривиальные
Программы на Python в самых разных областях: Интернет и Интернет, графические интерфейсы, системы.
администрирование, базы данных, обработка текста, работа в сети, параллельное программирование,
Интеграция Python / C и многое другое. Хотя новые и появляющиеся технологии также
Обсуждаемый, основная цель этой книги - обучение основам приложений Python.
которые лежат в основе и охватывают системы, а не передовые переходные процессы.

Таким образом, это издание лучше всего работает как второе в двухтомном наборе:
он задуман как естественное продолжение книги по основам языка
Learning Python и дополнен
Справочник Python Pocket Справочник .
Эти другие книги не обязательно читать, но их темы и материал
предполагаются предпосылки. Программирование на Python основано на
Изучение Python База знаний , чтобы рассказать остальную историю Python.

Список проектов - основы программирования на Python

1	Предварительный просмотр конечной цели	Открытый разум	Что такое программирование?
2	Вождение черепахи	Основы графики Turtle	Ваша первая программа
3	Сколько рукопожатий?	Утверждения и выражения	Устранение проблемы
4	Рисование круга с черепахой	🐢 Черепаха Графика | Повтор
5	Создание пароля в стиле XKCD	Последовательности | Повтор	Работа со строками
6	Статистика вычислений с помощью Kiva	Итерация | [Необязательно] Функции 12.1-12,5	Вычислительная статистика табличных данных
7	Графическое изображение данных Kiva с черепахой	Условия | [Необязательно] Функции 12.1-12.5	Практика работы с графикой Turtle, основы построения графиков
8	Отображение данных Kiva с помощью Altair	Условия | [Необязательно] Функции 12.1-12.5	Преобразование данных, декларативное построение графиков
9	Замещающий шифр	Преобразование последовательностей | [Необязательно] Функции 12.1-12.5	Манипуляции со струнами
10	Обработка изображений	Вложенная итерация | [Необязательно] 12.1-12.5	Вложенная итерация, функциональная практика
11	Изучение общих слов и SETI	Файлы	Чтение данных из файлов
12	Моделирование Монте-Карло	Файлы	Работа с файлами CSV
13	Преобразование римских цифр	Словари	Практика со словарными операциями
14	Опрос разработчиков по переполнению стека	Словари	Выучить шаблон "разделить-применить-объединить"
15	Новый взгляд на обработку изображений	Функции	Использование функций
16	Черепахи и струны и L-системы	Функции	Использование функций
17	Прогнозирование цен на пиццу - линейная регрессия	Функции	Функции и статистика
18	Создайте свой собственный Google	Функции	Функции, словарь, HTML, веб-API
19	Лучшие прогнозы на пиццу	Подробнее Итерация	Множественная регрессия
20	Кластеризация K-средних	Расширенные функции	Кластеризация, Наука о данных
21	Анализ настроений в отношении изменения климата Твиты	Расширенные функции	Обработка текста, байесовский, функции

.

No related posts.