Программирование на питоне: Самоучитель Python | Python 3 для начинающих и чайников
Программирование для НЕпрограммистов / Блог компании SkillFactory / Хабр
Предлагаем вашему вниманию подборку материалов от python.org о том, с чего начать первые шаги в программировании.
Если Вы никогда не занимались программированием раньше, эти материалы для вас. Данные туториалы не предполагают, что у вас есть какой-то опыт. (Если у вас уже есть опыт программирования, посетите Beginners Guide).
Книги
Каждую из этих книг можно купить онлайн или скачать.
Интерактивные курсы
На этих сайтах вы можете получить мгновенную обратную связь по проблемам, возникающим, в процессе обучения.
- CheckiO — это геймифицированный веб-сайт, содержащий задачи по программированию, которые можно решить на Python 3.
- Python on Codecademy — портал для обучения.
- Code the blocks объединяет программирование на Python с трехмерной средой, в которой вы можете «размещать блоки» и строить структуры. Также вы найдете там учебные пособия, которые постепенно научат Вас создавать сложные 3D-структуры.
- Computer Science Circles содержит 30 уроков, 100 упражнений. На сайте есть встроенный чат, куда ученик может обратиться за помощью к учителю. Общение в чате происходит на голландском, французском, немецком и литовском языках.
- DataCamp Python Tutorial. В отличие от большинства других учебных пособий по Python, этот 4-х часовой учебный курс от DataCamp фокусируется на Python для Data Science. Он содержит 57 интерактивных упражнений и 11 видеоуроков.
- Finxter. Насколько хороши Ваши навыки Python? Более 300 отобранных головоломок на Python для тестов и тренировок.
- How to Think Like a Computer Scientist: Interactive Edition — это интерактивное переосмысление книги Элкнера, Дауни и Майера с визуализацией и звуковыми пояснениями.
Ресурсы для младших школьников
- Build a «Pypet». Изучите основы программирования на Python, создавая тамагочи в стиле «Pypet» от Татьяны Тилоски.
- Guido van Robot Учебный инструмент, в котором учащиеся пишут простые программы с использованием языка, похожего на Python, для управления моделируемым роботом. Проект включает план обучения, так как прошел испытания в средней школе Йорктауна.
- Python for Kids от Джейсона Р. Бриггса. Книга с примерами кода и головоломками.
- PythonTurtle обучающая среда на Python, подходящая для начинающих и детей. Ресурс ориентирован в преимущественно на детей, но, как известно, успешно используется взрослыми.
- Young Coders tutorial Это полный текст учебника, который ежегодно преподается в PyCon (Северная Америка), с примерами и упражнениями. Это учебное пособие дает базовые навыки и выстраивает работу со сложной логикой и играми. Подходит детям от 10 лет и начинающим взрослым.
- Webucator’s self-paced Python 3 course свободно могут использовать для домашнего обучения школьники и студенты старше 13 лет. Исходя из нашего опыта, обучающиеся этого возраста усваивают материал так же быстро, как и взрослые новички в программировании.
Учебники и сайты
- Byte of Python от К. Сварупа подойдет для людей, не имеющих опыта программирования.
Читать Укус питона (на русском). - After Hours Programming Python 3 Tutorial . Этот учебник создан для того, чтобы научить основам языка программирования на Python и объяснить, как создавать веб-приложения.
- Ask Python Учебник по Python для совсем начинающих.
- Classpert — Python — большая коллекция бесплатных и платных онлайн-курсов Python от разных авторов.
- Hackr.io — лучшие уроки и курсы Python от сообщества программистов.
- Hands-on Python Tutorial — основы Python, графика и простые клиент/серверные взаимодействия (с видеоуроками).
- Learning to Program Введение в программирование для тех, кто никогда раньше не программировал, от Алана Голда. В руководстве представлено несколько языков программирования, но особое внимание уделено Python (Python 2 и 3).
- Letsfindcourse ` Python: лучшие учебники и курсы по Python, рекомендованные экспертами.
- The Wikibooks Non-Programmer’s Tutorial for Python руководство по Python для НЕпрограммистов от Джоша Кольяти.
- Изучите Python Вводное руководство для начинающих о Python (с последующим углубленным изучением).
- Обучение программированию Алана Голда
- Python tips — это блог, который включает в себя советы по Python и учебники для начинающих и профессиональных программистов.
- Python Tutorial in Python’s documentation set. Написано не для НЕрограммистов, но дает представление о вкусе и стиле языка.
- The Python-Course.eu’s extensive tutorial for complete beginners — учебник для начинающих с большим количеством иллюстраций.
- Pythonspot Tutorials учебники по Python для разных уровней.
- The Python Guru — руководство для начинающих программистов.
- Top Courses to Learn Python—руководства по Python, представленные и оцененные разработчиками Python (с топом лучших).
Учебники для научной аудитории
Эти сайты созданы для помощи научным курсам, но представленная информация достаточно общая, потому может пригодиться и для новичков.
Видео
- Python 3 видео уроки для начинающих
- Руководства по программированию на Python для начинающих: установка, ИСР(IDE), переменные, функции, строки, списки, ООП(OOP).
- Young Programmers Podcast содержит видео уроки на Python, Pygame, Jython, Scratch, Alice, Java и Scala.
Инструменты
- Thonny — интегрированная среда разработки для новичков.
Узнайте подробности, как получить востребованную профессию с нуля или Level Up по навыкам и зарплате, пройдя онлайн-курсы SkillFactory:
Читать еще
Python. Введение в программирование. Курс для начинающих
Курс «Python. Введение в программирование» рассчитан на старшеклассников и всех желающих познакомиться с программированием. В курсе рассматриваются основные типы данных, принципы и понятия структурного программирования. Используется версия языка Python ветки 3.x.
Выбор Python обусловлен такими его преимуществами как ясность кода и быстрота реализации на нем программ.
Курс рассчитан примерно на 25 часов.
Основной целью курса является знакомство с программированием, формирование базовых понятий структурного программирования, подготовка к последующему изучению объектно-ориентированного программирования.
Текущая версия курса: сентябрь 2020 г.
Вы можете приобрести android-приложение или pdf-версию курса с ответами и пояснениями к практическим работам, а также дополнительными уроками — «Генераторы списков», «Матрицы», «Множества», «Особенности работы операторов and и or в Python», «Lambda-выражения».
Программа курса
- 1. Краткая история языков программирования
- История программирования в кратком и понятном изложении. Что такое машинный язык, почему появились ассемблеры, языки высокого уровня и объектно-ориентированные. Зачем нужен транслятор, и почему он может быть либо компилятором, либо интерпретатором.
- 2. Знакомство с Python
- Особенности языка Python, работа в интерактивном режиме и подготовка файлов с исходным кодом.
- 3. Типы данных. Переменные
- Базовые типы данных в Python: целое, вещественное числа, строки. Изменение типа данных с помощью встроенных функций. Понятие об операциях и переменных. Присваивание значения переменной.
- 4. Ввод и вывод данных
- Для вывода на экран в Python 3.x используется функция print(). Вывод может быть предварительно отформатирован. Для ввода данных с клавиатуры используется функция input(), которая возвращает в программу строку.
- 5. Логические выражения и операторы
- Логические выражения. Логические операторы языка Python: == (равно), != (не равно), (больше), = (больше или равно), and (логическое И), or (логическое ИЛИ), not (отрицание).
- 6. Ветвление. Условный оператор
- Ветвление в Python реализуется с помощью условный оператора if-else. Ветка if выполняется если условие верно, необязательная ветка else — в остальных случаях.
- 7. Ошибки и исключения. Обработка исключений
- Общее представление об ошибках и исключениях в языке программирования Python. SyntaxError, NameError, TypeError, ValueError, ZeroDivisionError. Обработка исключений с помощью инструкции try-except.
- 8. Множественное ветвление: if-elif-else
- Оператор множественного ветвления языка Python позволяет организовать более двух веток выполнения программы без необходимости вложения условных операторов друг в друга. Конструкция включает одну ветку if, произвольное количество elif и необязательную ветку else.
- 9. Циклы в программировании. Цикл while
- С помощью циклов в программировании организуется многократное следующее друг за другом выполнение одних и тех же участков кода. Бывают циклы с условием и со счетчиком. К первым относится цикл while, или цикл «пока».
- 10. Функции в программировании
- Функции — важный элемент структурного программирования. Они позволяют обособить участок кода, выполняющий определенную задачу. В дальнейшем к нему можно обращаться из разных мест программы по имени, которым он назван. В языке Python функции определяются с помощью оператора def.
- 11. Локальные и глобальные переменные
- В программировании важное значение имеет представление о локальных и глобальных переменных. Локальные переменные существуют внутри функций и не доступны за ее пределами. Глобальные переменные видны во всей программе.
- 12. Возврат значений из функции. Оператор return
- С помощью оператора return можно вернуть значение из тела функции в основную программу. В языке программирования Python можно вернуть несколько значений, перечислив их через запятую после оператора return. Также в функции может быть несколько return, но всегда выполняется только один из них.
- 13. Параметры и аргументы функции
- Если функция имеет параметры, то при вызове в нее можно передавать данные в виде аргументов-значений или аргументов-ссылок. Параметры перечисляются в заголовке функции в скобках после имени, представляют собой локальные переменные. В Python тип параметров не указывается, хотя в других языках это может быть обязательным требованием.
- 14. Встроенные функции
- Язык программирования Python включает множество встроенных функций. В предыдущих уроках мы использовали такие функции как print() и input(), а также функции преобразования типов данных. В этом уроке рассматриваются встроенные функции для работы с символами и числами.
- 15. Модули
- Использование модулей в программировании позволяет изолировать код, выполняющий частные задачи, в отдельные файлы. После чего обращаться к нему из разных программ. Создание модулей — следующий шаг после функций, когда участок кода обособляется внутри одного файла-программы. Для языка Python есть множество встроенных и сторонних модулей.
- 16. Генератор псевдослучайных чисел – random
- Для генерации псевдослучайных чисел в языке программирования Python используются функции модуля random. Функция random() генерирует вещественное число от 0 до 1. Функции randint() и randrange() производят целые псевдослучайные числа в указанных диапазонах.
- 17. Списки
- Списки в Python — это аналог массивов в других языках программирования. Однако список может содержать элементы разных типов. В терминологии Python список — это изменяемая упорядоченная структура данных. Можно заменять его элементы, добавлять и удалять их, брать срезы. В язык встроены методы для работы со списками.
- 18. Цикл for
- Цикл for в языке программирования Python предназначен для перебора элементов структур данных (списков, словарей, кортежей, множеств) и многих других объектов. Это не цикл со счетчиком, каковым является for во многих других языках. Нередко цикл for используется совместно с функцией range(), генерирующей объекты-диапазоны.
- 19. Строки
- В Python строки — это неизменяемые последовательности символов или подстрок. Из них, так же как из списков, можно извлекать отдельные символы с помощью индексов или подстроки с помощью взятия срезов. В языке Python есть множество встроенных строковых методов, позволяющих упростить обработку строк.
- 20. Кортежи
- Кортежи в Python — это неизменяемые структуры данных, состоящие из элементов одного или разных типов. Кортежи подобны спискам и обычно используются для защиты последних от изменений. Преобразование одного в другой выполняется с помощью встроенных функций tuple() и list().
- 21. Словари
- Словарь в Python — это изменяемая неупорядоченная структура данных, элементами которой являются пары «ключ:значение». В словари можно добавлять и удалять элементы, изменять значения ключей. В Python словари имеют ряд методов, упрощающих работу с ними.
- 22. Файлы
- В языке программирования Python открытие файлов выполняется с помощью функции open(), которой передается два аргумента — имя файла и режим. Файл может быть открыт в режиме чтения, записи, добавления. Также может быть указан тип файла — текстовый или бинарный. Для файлов есть ряд встроенных методов чтения, записи и др.
- Итоги курса «Python. Введение в программирование»
- В этом курсе были изучены основы структурного программирования, в качестве инструмента использовался язык Python. Были рассмотрены встроенные типы данных, ветвления и циклы, обработчик исключений, функции, работа с модулями. Одной из целей курса является подготовка к изучению объектно-ориентированного программирования.
Примеры решения и дополнительные уроки в android-приложении и pdf-версии курса
Как создать язык программирования на Python? / Хабр
Пишем свой «Язык программирования» на Python3
В этой статье мы сделаем, так сказать python2, создание переменных, вывод их в консоль
Если вам зайдёт, то сделаю 2 часть поста 😀
Для начала, определимся с названием языка — к примеру «xnn»
Теперь создадим файл xnn.py и запишем туда основной код:
import sys #Импортируем библиотеку sys
import os #Импортируем библиотеку os
dir = os.path.abspath(os.curdir) #Узнаём откуда запущен компилятор
p = str(dir) + '\\' + str(sys.argv[1]) #sys.argv[1] - определяем 1 аргумент
print(p) # Выводим ддиректорию + файл
modules = ['if', 'else', 'while', 'for', '=', '==', '{', '}', '[', ']', '(', ')', '//'] #Создаём все зарезервированные слова
var = [] #Создаём список для лексера
vars_ = {} #Создаём список для переменных
with open(p, 'r', encoding="UTF-8") as f: #Отрываем файл из аргумента
for ex in f.read().split(): #Распределяем все слова
var.append(ex) #Записываем все слова в список var
print(var) # $ Выводим список $
Что мы делаем:
- Импортируем библиотеки os и sys
- С помощью os определяем откуда запущен компилятор, (в будущем раскажу зачем)
- Создаём путь к файлу + берём сам файл из аргумента — получаем его через sys.argv
- Дальше выводим сам путь, с файлом (в будущем это надо будет удалить)
- Создаём все зарезервированные слова — пока, нам это не надо, но в будещем понядобиться дял вывода ошибок
- Создаём списки для лексера и переменных
- Создаём сам лексер, для этого открываем файл, в режиме чтения, обязательно в
encoding=«UTF-8»
если этого не сделать, то вместо русских букв, будут иероглифы!
- С помощью for ex in read().split() распределяем весь текст на слова и помещаем каждое слово отдельно в ex
- Дальше записываем каждое слово в список var
- И выведим сам список — в будущем нужно будет удалить вывод :/
Теперь создадим сам файл который будем парсить, а также изменим способ открытия
Откроем его и запишем туда:
pr = Привет
rprint pr
Теперь создадим компилятор!
Для этого дополним наш файл кодом, чтобы получилось вот так:
import sys #Импортируем библиотеку sys
import os #Импортируем библиотеку os
dir = os.path.abspath(os.curdir) #Узнаём откуда запущен компилятор
p = str(dir) + '\\' + str(sys.argv[1]) #sys.argv[1] - определяем 1 аргумент
print(p) # Выводим ддиректорию + файл
modules = ['if', 'else', 'while', 'for', '=', '==', '{', '}', '[', ']', '(', ')', '//'] #Создаём все зарезервированные слова
var = [] #Создаём список для лексера
vars_ = {} #Создаём список для переменных
try:
with open(p, 'r', encoding="UTF-8") as f: #Отрываем файл из аргумента
for ex in f.read().split(): #Распределяем все слова
var.append(ex) #Записываем все слова в список var
print(var) # $ Выводим список $
a = -1 #Устанавливаем значение на каком сейчас var
for i in var: #Перебираем все значения
a = a + 1 #Добавляем что это значение просмотренно
if i == '=': #Если находим совпадение с "="
vars_[var[a-1]] = var[a+1] #в список vars_ добавляем занчение до и после "="
if i == 'rprint':
let = var[a+1]
for key, value in vars_.items():
if key == let:
print(value)
except FileNotFoundError:
print('Error! Файл не найден!')
Что мы делаем?
Мы перебираем все значения в var и при нахождении того или инного зарезервировонного слова, делаем определённые действия
Присваивание переменных
При совпадении i с «=» добавляем в список vars_ значение, до «=» как key, а после «=», как value — таким образом образуя переменную
Вывод переменных
При совпадении i с «rprint» ищем в списке vars_ совпадение для этой переменной, которое получаем через нашего друга, списка var
После нахождение выводим значение переменной
Для того чтобы скомпилировать файл, вводим данные команды в cmd:
cd path/to/files
python xnn.py prog.xnn
На выход получаем:
C:\Users\Hoopengo\Desktop\xnn\prog.xnn
['pr', '=', 'Привет', 'rprint', 'pr']
Привет
Создадим копию папки с файлами и отредактируем файл xnn.py
import sys #Импортируем библиотеку sys
import os #Импортируем библиотеку os
dir = os.path.abspath(os.curdir) #Узнаём откуда запущен компилятор
p = str(dir) + '\\' + str(sys.argv[1]) #sys.argv[1] - определяем 1 аргумент
modules = ['if', 'else', 'while', 'for', '=', '==', '{', '}', '[', ']', '(', ')', '//'] #Создаём все зарезервированные слова
var = [] #Создаём список для лексера
vars_ = {} #Создаём список для переменных
try:
with open(p, 'r', encoding="UTF-8") as f: #Отрываем файл из аргумента
for ex in f.read().split(): #Распределяем все слова
var.append(ex) #Записываем все слова в список var
a = -1 #Устанавливаем значение на каком сейчас var
for i in var: #Перебираем все значения
a = a + 1 #Добавляем что это значение просмотренно
if i == '=': #Если находим совпадение с "="
vars_[var[a-1]] = var[a+1] #в список vars_ добавляем занчение до и после "="
if i == 'rprint':
let = var[a+1]
for key, value in vars_.items():
if key == let:
print(value)
except FileNotFoundError:
print('Error! Файл не найден!')
Установим auto-py-to-exe
Полная информация по установке есть по этой ссылке
Введём в консоль:
auto-py-to-exe
pip install auto-py-to-exe
auto-py-to-exe
Запустится браузер. Выбираем там путь к файлу и One File
Мои Предустоновка
В копированной папке создадим файл bat.py:
import os
with open('path\\xnn.exe', 'r', encoding='UTF-8') as f:
lean = f.read()
directory_folder = r"C:\\Windows\\System32\\xnn.exe"
folder_path = os.path.dirname(directory_folder) # Путь к папке с файлом
if not os.path.exists(folder_path): #Если пути не существует создаем его
os.makedirs(folder_path)
with open(directory_folder, 'w', encoding='UTF-8') as file: # Открываем фаил и пишем
file.write(lean)
После этого компилируем его в .exe и бросаем в туже директорию, должно получится так:
Теперь установим
Для этого отроем файл bat.exe, после чего произведотся установка
Перезапустим консоль и введём:
cd path/to/file
xnn prog.xnn
И получим:
Привет
Если пишет что «xnn не является внутренней командой», то самостоятельно добавьте файл xnn.exe в папку «C:\Windows\System32\».
Введение в функциональное программирование на Python / Хабр
Рассуждая о функциональном программировании, люди часто начинают выдавать кучу «функциональных» характеристик. Неизменяемые данные, функции первого класса и оптимизация хвостовой рекурсии. Это свойства языка, помогающие писать функциональные программы. Они упоминают мапирование, каррирование и использование функций высшего порядка. Это приёмы программирования, использующиеся для написания функционального кода. Они упоминают распараллеливание, ленивые вычисления и детерменизм. Это преимущества функциональных программ.
Забейте. Функциональный код отличается одним свойством: отсутствием побочных эффектов. Он не полагается на данные вне текущей функции, и не меняет данные, находящиеся вне функции. Все остальные «свойства» можно вывести из этого.
Нефункциональная функция:
a = 0
def increment1():
global a
a += 1
Функциональная функция:
def increment2(a):
return a + 1
Вместо проходов по списку используйте map и reduce
Map
Принимает функцию и набор данных. Создаёт новую коллекцию, выполняет функцию на каждой позиции данных и добавляет возвращаемое значение в новую коллекцию. Возвращает новую коллекцию.
Простой map, принимающий список имён и возвращающий список длин:
name_lengths = map(len, ['Маша', 'Петя', 'Вася'])
print name_lengths
# => [4, 4, 3]
Этот map возводит в квадрат каждый элемент:
squares = map(lambda x: x * x, [0, 1, 2, 3, 4])
print squares
# => [0, 1, 4, 9, 16]
Он не принимает именованную функцию, а берёт анонимную, определённую через lambda. Параметры lambda определены слева от двоеточия. Тело функции – справа. Результат возвращается неявным образом.
Нефункциональный код в следующем примере принимает список имён и заменяет их случайными прозвищами.
import random
names = ['Маша', 'Петя', 'Вася']
code_names = ['Шпунтик', 'Винтик', 'Фунтик']
for i in range(len(names)):
names[i] = random.choice(code_names)
print names
# => ['Шпунтик', 'Винтик', 'Шпунтик']
Алгоритм может присвоить одинаковые прозвища разным секретным агентам. Будем надеяться, что это не послужит источником проблем во время секретной миссии.
Перепишем это через map:
import random
names = ['Маша', 'Петя', 'Вася']
secret_names = map(lambda x: random.choice(['Шпунтик', 'Винтик', 'Фунтик']), names)
Упражнение 1. Попробуйте переписать следующий код через map. Он принимает список реальных имён и заменяет их прозвищами, используя более надёжный метод.
names = ['Маша', 'Петя', 'Вася']
for i in range(len(names)):
names[i] = hash(names[i])
print names
# => [6306819796133686941, 8135353348168144921, -1228887169324443034]
Моё решение:
names = ['Маша', 'Петя', 'Вася']
secret_names = map(hash, names)
Reduce
Reduce принимает функцию и набор пунктов. Возвращает значение, получаемое комбинированием всех пунктов.
Пример простого reduce. Возвращает сумму всех пунктов в наборе:
sum = reduce(lambda a, x: a + x, [0, 1, 2, 3, 4])
print sum
# => 10
x – текущий пункт, а – аккумулятор. Это значение, которое возвращает выполнение lambda на предыдущем пункте. reduce() перебирает все значения, и запускает для каждого lambda на текущих значениях а и х, и возвращает результат в а для следующей итерации.
А чему равно а в первой итерации? Оно равно первому элементу коллекции, и reduce() начинает работать со второго элемента. То есть, первый х будет равен второму предмету набора.
Следующий пример считает, как часто слово «капитан» встречается в списке строк:
sentences = ['капитан джек воробей',
'капитан дальнего плавания',
'ваша лодка готова, капитан']
cap_count = 0
for sentence in sentences:
cap_count += sentence.count('капитан')
print cap_count
# => 3
Тот же код с использованием reduce:
sentences = ['капитан джек воробей',
'капитан дальнего плавания',
'ваша лодка готова, капитан']
cap_count = reduce(lambda a, x: a + x.count('капитан'),
sentences,
0)
А откуда здесь берётся начальное значение а? Оно не может быть вычислено из количества повторений в первой строке. Поэтому оно задаётся как третий аргумент функции reduce().
Почему map и reduce лучше?
Во-первых, они обычно укладываются в одну строку.
Во-вторых, важные части итерации,– коллекция, операция и возвращаемое значение,– всегда находятся в одном месте map и reduce.
В-третьих, код в цикле может изменить значение ранее определённых переменных, или влиять на код, находящийся после него. По соглашению, map и reduce – функциональны.
В-четвёртых, map и reduce – элементарные операции. Вместо построчного чтения циклов читателю проще воспринимать map и reduce, встроенные в сложные алгоритмы.
В-пятых, у них есть много друзей, позволяющих полезное, слегка изменённое поведение этих функций. Например, filter, all, any и find.
Упражнение 2: перепишите следующий код, используя map, reduce и filter. Filter принимает функцию и коллекцию. Возвращает коллекцию тех вещей, для которых функция возвращает True.
people = [{'имя': 'Маша', 'рост': 160},
{' рост ': 'Саша', ' рост ': 80},
{'name': 'Паша'}]
height_total = 0
height_count = 0
for person in people:
if 'рост' in person:
height_total += person[' рост ']
height_count += 1
if height_count > 0:
average_height = height_total / height_count
print average_height
# => 120
Моё решение:
people = [{'имя': 'Маша', 'рост': 160},
{' рост ': 'Саша', ' рост ': 80},
{'name': 'Паша'}]
heights = map(lambda x: x['рост'],
filter(lambda x: 'рост' in x, people))
if len(heights) > 0:
from operator import add
average_height = reduce(add, heights) / len(heights)
Пишите декларативно, а не императивно
Следующая программа эмулирует гонку трёх автомобилей. В каждый момент времени машина либо двигается вперёд, либо нет. Каждый раз программа выводит пройденный автомобилями путь. Через пять промежутков времени гонка заканчивается.
Примеры вывода:
-
- -
- -
- -
- -
- - -
- - -
- -
- - -
- - - -
- - -
- - - -
- - - -
- - - -
- - - - -
Текст программы:
from random import random
time = 5
car_positions = [1, 1, 1]
while time:
# decrease time
time -= 1
print ''
for i in range(len(car_positions)):
# move car
if random() > 0.3:
car_positions[i] += 1
# draw car
print '-' * car_positions[i]
Код императивен. Функциональная версия была бы декларативной – она бы описывала, что нужно сделать, а не то, как это надо сделать.
Используем функции
Декларативности можно достичь, вставляя код в функции:
from random import random
def move_cars():
for i, _ in enumerate(car_positions):
if random() > 0.3:
car_positions[i] += 1
def draw_car(car_position):
print '-' * car_position
def run_step_of_race():
global time
time -= 1
move_cars()
def draw():
print ''
for car_position in car_positions:
draw_car(car_position)
time = 5
car_positions = [1, 1, 1]
while time:
run_step_of_race()
draw()
Для понимания программы читатель просматривает основной цикл. «Если осталось время, пройдём один шаг гонки и выведем результат. Снова проверим время». Если читателю надо будет разобраться, как работает шаг гонки, он сможет прочесть его код отдельно.
Комментарии не нужны, код объясняет сам себя.
Разбиение кода на функции делает код более читаемым. Этот приём использует функции, но лишь как подпрограммы. Они упаковывают код, но не делают его функциональным. Функции влияют на окружающий их код и меняют глобальные переменные, а не возвращают значения. Если читатель встречает переменную, ему потребуется найти, откуда она взялась.
Вот функциональная версия этой программы:
from random import random
def move_cars(car_positions):
return map(lambda x: x + 1 if random() > 0.3 else x,
car_positions)
def output_car(car_position):
return '-' * car_position
def run_step_of_race(state):
return {'time': state['time'] - 1,
'car_positions': move_cars(state['car_positions'])}
def draw(state):
print ''
print '\n'.join(map(output_car, state['car_positions']))
def race(state):
draw(state)
if state['time']:
race(run_step_of_race(state))
race({'time': 5,
'car_positions': [1, 1, 1]})
Теперь код разбит на функциональные функции. Тому есть три признака. Первый – нет расшаренных переменных. time и car_positions передаются прямиком в race(). Второе – функции принимают параметры. Третье – переменные не меняются внутри функций, все значения возвращаются. Каждый раз, когда run_step_of_race() проделывает следующий шаг, он передаётся опять в следующий.
Вот вам две функции zero() и one():
def zero(s):
if s[0] == "0":
return s[1:]
def one(s):
if s[0] == "1":
return s[1:]
zero() принимает строку s. Если первый символ – 0, то возвращает остаток строки. Если нет – тогда None. one() делает то же самое, если первый символ – 1.
Представим функцию rule_sequence(). Она принимает строку и список из функций-правил, состоящий из функций zero и one. Она вызывает первое правило, передавая ему строку. Если не возвращено None, то берёт возвращённое значение и вызывает следующее правило. И так далее. Если возвращается None, rule_sequence() останавливается и возвращает None. Иначе – значение последнего правила.
Примеры входных и выходных данных:
print rule_sequence('0101', [zero, one, zero])
# => 1
print rule_sequence('0101', [zero, zero])
# => None
Императивная версия rule_sequence():
def rule_sequence(s, rules):
for rule in rules:
s = rule(s)
if s == None:
break
return s
Упражнение 3. Этот код использует цикл. Перепишите его в декларативном виде с использованием рекурсии.
Моё решение:
def rule_sequence(s, rules):
if s == None or not rules:
return s
else:
return rule_sequence(rules[0](s), rules[1:])
Используйте конвейеры (pipelines)
Теперь перепишем другой вид циклов при помощи приёма под названием конвейер.
Следующий цикл изменяет словари, содержащие имя, неправильную страну происхождения и статус некоторых групп.
bands = [{'name': 'sunset rubdown', 'country': 'UK', 'active': False},
{'name': 'women', 'country': 'Germany', 'active': False},
{'name': 'a silver mt. zion', 'country': 'Spain', 'active': True}]
def format_bands(bands):
for band in bands:
band['country'] = 'Canada'
band['name'] = band['name'].replace('.', '')
band['name'] = band['name'].title()
format_bands(bands)
print bands
# => [{'name': 'Sunset Rubdown', 'active': False, 'country': 'Canada'},
# {'name': 'Women', 'active': False, 'country': 'Canada' },
# {'name': 'A Silver Mt Zion', 'active': True, 'country': 'Canada'}]
Название функции «format» слишком общее. И вообще, код вызывает некоторое беспокойство. В одном цикле происходят три разные вещи. Значение ключа ‘country’ меняется на ‘Canada’. Убираются точки и первая буква имени меняется на заглавную. Сложно понять, что код должен делать, и сложно сказать, делает ли он это. Его тяжело использовать, тестировать и распараллеливать.
Сравните:
print pipeline_each(bands, [set_canada_as_country,
strip_punctuation_from_name,
capitalize_names])
Всё просто. Вспомогательные функции выглядят функциональными, потому что они связаны в цепочку. Выход предыдущей – вход следующей. Их просто проверить, использовать повторно, проверять и распараллеливать.
pipeline_each() перебирает группы по одной, и передаёт их функциям преобразования, вроде set_canada_as_country(). После применения функции ко всем группам, pipeline_each() делает из них список и передаёт следующей.
Посмотрим на функции преобразования.
def assoc(_d, key, value):
from copy import deepcopy
d = deepcopy(_d)
d[key] = value
return d
def set_canada_as_country(band):
return assoc(band, 'country', "Canada")
def strip_punctuation_from_name(band):
return assoc(band, 'name', band['name'].replace('.', ''))
def capitalize_names(band):
return assoc(band, 'name', band['name'].title())
Каждая связывает ключ группы с новым значением. Без изменения оригинальных данных это тяжело сделать, поэтому мы решаем это с помощью assoc(). Она использует deepcopy() для создания копии переданного словаря. Каждая функция преобразовывает копию и возвращает эту копию.
Всё вроде как нормально. Оригиналы данных защищены от изменений. Но в коде есть два потенциальных места для изменений данных. В strip_punctuation_from_name() создаётся имя без точек через вызов calling replace() с оригинальным именем. В capitalize_names() создаётся имя с первой прописной буквой на основе title() и оригинального имени. Если replace и time не функциональны, то и strip_punctuation_from_name() с capitalize_names() не функциональны.
К счастью, они функциональны. В Python строки неизменяемы. Эти функции работают с копиями строк. Уфф, слава богу.
Такой контраст между строками и словарями (их изменяемостью) в Python демонстрирует преимущества языков типа Clojure. Там программисту не надо думать, не изменит ли он данные. Не изменит.
Упражнение 4. Попробуйте сделать функцию pipeline_each. Задумайтесь над последовательностью операций. Группы – в массиве, передаются по одной для первой функции преобразования. Затем полученный массив передаётся по одной штучке для второй функции, и так далее.
Моё решение:
def pipeline_each(data, fns):
return reduce(lambda a, x: map(x, a),
fns,
data)
Все три функции преобразования в результате меняют конкретное поле у группы. call() можно использовать, чтобы создать абстракцию для этого. Она принимает функцию и ключ, к которому она будет применена.
set_canada_as_country = call(lambda x: 'Canada', 'country')
strip_punctuation_from_name = call(lambda x: x.replace('.', ''), 'name')
capitalize_names = call(str.title, 'name')
print pipeline_each(bands, [set_canada_as_country,
strip_punctuation_from_name,
capitalize_names])
Или, жертвуя читаемостью:
print pipeline_each(bands, [call(lambda x: 'Canada', 'country'),
call(lambda x: x.replace('.', ''), 'name'),
call(str.title, 'name')])
Код для call():
def assoc(_d, key, value):
from copy import deepcopy
d = deepcopy(_d)
d[key] = value
return d
def call(fn, key):
def apply_fn(record):
return assoc(record, key, fn(record.get(key)))
return apply_fn
Что тут у нас происходит.
Один. call – функция высшего порядка, т.к. принимает другую функцию как аргумент и возвращает функцию.
Два. apply_fn() похожа на функции преобразования. Получает запись (группу). Ищет значение record[key]. Вызывает fn. Присваивает результат в копию записи и возвращает её.
Три. call сам ничего не делает. Всю работу делает apply_fn(). В примере использования pipeline_each(), один экземпляр apply_fn() задаёт ‘country’ значение ‘Canada’. Другой – делает первую букву прописной.
Четыре. При выполнении экземпляра apply_fn() функции fn и key не будут доступны в области видимости. Это не аргументы apply_fn() и не локальные переменные. Но доступ к ним будет. При определении функции она сохраняет ссылки на переменные, которые она замыкает – те, что были определены снаружи функции, и используются внутри. При запуске функции переменные ищутся среди локальных, затем среди аргументов, а затем среди ссылок на замкнутые. Там и найдутся fn и key.
Пять. В call нет упоминания групп. Это оттого, что call можно использовать для создания любых конвейеров, независимо от их содержимого. Функциональное программирование, в частности, строит библиотеку общих функций, пригодных для композиций и для повторного использования.
Молодцом. Замыкания, функции высшего порядка и область видимости – всё в нескольких параграфах. Можно и чайку с печеньками выпить.
Остаётся ещё одна обработка данных групп. Убрать всё, кроме имени и страны. Функция extract_name_and_country():
def extract_name_and_country(band):
plucked_band = {}
plucked_band['name'] = band['name']
plucked_band['country'] = band['country']
return plucked_band
print pipeline_each(bands, [call(lambda x: 'Canada', 'country'),
call(lambda x: x.replace('.', ''), 'name'),
call(str.title, 'name'),
extract_name_and_country])
# => [{'name': 'Sunset Rubdown', 'country': 'Canada'},
# {'name': 'Women', 'country': 'Canada'},
# {'name': 'A Silver Mt Zion', 'country': 'Canada'}]
extract_name_and_country() можно было бы написать в обобщённом виде под названием pluck(). Использовалась бы она так:
print pipeline_each(bands, [call(lambda x: 'Canada', 'country'),
call(lambda x: x.replace('.', ''), 'name'),
call(str.title, 'name'),
pluck(['name', 'country'])])
Упражнение 5. pluck принимает список ключей, которые надо извлечь из записей. Попробуйте её написать. Это буде функция высшего порядка.
Моё решение:
def pluck(keys):
def pluck_fn(record):
return reduce(lambda a, x: assoc(a, x, record[x]),
keys,
{})
return pluck_fn
И что теперь?
Функциональный код хорошо сочетается с традиционным. Преобразования из этой статьи можно использовать в любом языке. Попробуйте и вы для своего кода.
Вспомните про Машу, Петю и Васю. Превратите итерации по спискам в map и reduces.
Вспомните гонки. Разбейте код на функции, и сделайте их функциональными. Превратите цикл в рекурсию.
Вспомните про группы. Превратите последовательность операций в конвейер.
Руководств по программированию на Python
Введение в программирование на Python 3
Что вам понадобится для этой серии руководств:
- Либо ActivePython , который является предварительно скомпилированным дистрибутивом Python, который поставляется с большинством пакетов, которые вам понадобятся сразу, либо ванильный Python 3+, загруженный с Python.org
- Готовность учиться!
Скорее всего, если вы просматриваете эту страницу, вы новичок в Python.
Возможно, вы даже новичок в программировании в целом. Так или иначе,
вы пришли в нужное место и выбрали правильный язык!
Почему Python?
Python очень удобен для новичков. Синтаксис (слова и структура) чрезвычайно прост для чтения и следования, большинство из которых можно понять, даже если вы не разбираетесь в программировании. Позвольте показать вам:
Гараж = «Феррари», «Хонда», «Порше», «Тойота» для each_car в Гараже: печать (каждый_кар)
print () — это встроенная функция Python, которая выводит текст на консоль .
Когда кто-то говорит «печатать на консоль», они имеют в виду, откуда выводится информация из вашей программы. Это может быть командная строка (CMD.exe), терминал для пользователей Mac / Linux или интерактивная подсказка в IDLE. Ниже вы увидите пример вывода на консоль.
Глядя на код машин в гараже, вы догадываетесь, что будет? У вас, наверное, есть общее представление. Для каждого_машина в гараже мы собираемся что-то сделать. Что мы делаем? Печатаем каждую машину.
Так как «печать» выводит текст на «консоль», вы, вероятно, можете догадаться, что консоль скажет что-то вроде «Ferrari, Honda, Porsche, Toyota».
Что умеет Python?
Python — это полнофункциональный язык программирования, который может делать все, что может делать почти любой другой язык, со сравнимой скоростью.
Python, как и любой другой язык, поддерживает многопоточность и обработку графическим процессором. Большинство модулей обработки данных на самом деле представляют собой просто оболочки Python вокруг кода C / C ++.
«Модули» - это предварительно написанный код Python, который вы «импортируете» в свою программу Python. Поскольку существует множество задач, которые обычно выполняются людьми, у нас есть написанные людьми модули, которые выполняют эти задачи за вас, и обычно они выполняют их наиболее чистым и эффективным методом. Иногда вы увидите, что люди ссылаются на «СУХОЙ». Это расшифровывается как «Не повторяй себя», что часто также переводится как «Не повторяй кого-то еще».
Фраза «оболочка» означает, что кто-то разместил, как оболочку, код Python поверх другого языка.Итак, когда у вас есть оболочка Python для кода C ++, кто-то написал код Python, который взаимодействует с языком C ++. Это позволяет вам использовать различные аспекты оборачиваемого языка, в данном случае C ++, без необходимости знать или понимать этот язык.
Таким образом, Python можно использовать для создания игр, анализа данных, управления роботом и оборудованием, создания GUI или даже для создания веб-сайтов.
«GUI» означает графический интерфейс пользователя и используется для описания программы, которая включает графику, чтобы сделать программу более интерактивной для пользователя.
99% кода, который открывает вам эту страницу, на самом деле является кодом Python!
Если вам интересно увидеть несколько примеров того, что можно делать с кодом Python, просмотрите разделы на домашней странице .
Домашняя страница - это набор тем и руководств, предлагаемых здесь, на PythonProgramming.net, а также отслеживание прогресса и предложения для вошедших в систему пользователей. Гости по-прежнему могут перемещаться по панели инструментов.
Хорошо, а что дальше?
Поздравляем, вы закончили первый из многих руководств по теме Python.Я рекомендую вам зарегистрироваться, прежде чем продолжить, чтобы эта страница была отмечена как завершенная.
Использование кнопки для перехода к следующему руководству успешно пометит его как "завершенное", если вы вошли в систему.
Чтобы установить Python, вам нужно зайти на Python.org или просмотреть обучающее видео по установке Python.
Вы можете либо перейти к
, либо перейти на панель управления для других тем.
.
Руководств по программированию на Python
Словари Python
В этом руководстве по программированию на Python 3 мы рассмотрим словари Python. Словари - это структура данных в Python, которая очень похожа на ассоциативные массивы. Они неупорядочены и содержат «ключи» и «значения». Каждый ключ уникален, и значения могут быть практически любыми, но обычно это строка, int или float или список этих вещей.
Словари определены с помощью фигурных скобок {}.
Вот пример кода, который прилагается к видео на YouTube выше:
''
Один из самых полезных типов данных в python - это python.
Словарь.
Если вы знакомы с другими языками, воспринимайте это как ассоциативный
массив.
Идея словаря состоит в том, чтобы иметь так называемые ключи и значения. Несмотря
заказывается, если вы распечатываете словарь, нет фактического
заказать словари.
Все ключи уникальны
Итак, прежде чем мы использовали два списка и предположили их связь, выполняли поиск индекса,
и нашел информацию об 1 элементе в 1 списке из другого.Теперь здесь все содержится в одном месте и имеет больше смысла.
Приведем пример:
'' '
# Словарь имен и возрастов.
exDict = {'Джек': 15, 'Боб': 22, 'Алиса': 12, 'Кевин': 17}
печать (exDict)
Сколько лет Джеку?
print (exDict ['Джек'])
Мы находим нового человека, которого хотим вставить:
exDict ['Tim'] = 14 печать (exDict)
У Тима только что был день рождения!
exDict ['Tim'] = 15 печать (exDict)
Тогда Тим умер.
del exDict ['Тим'] печать (exDict)
Далее мы хотим отслеживать цвет волос
exDict = {'Джек': [15, 'блондинка'], 'Боб': [22, 'коричневый'], 'Алиса': [12, 'черный'], 'Кевин': [17, 'красный'] }
print (exDict ['Джек'] [1])
Существует 1 викторин / вопросов для этого руководства. Зарегистрируйтесь до + = 1 , чтобы получить доступ к ним, загрузке видео и без рекламы.
Следующее руководство: Встроенные функции Python Tutorial
.
Руководств по программированию на Python
Введение в язык программирования Go
Здравствуйте и добро пожаловать в учебник по программированию на языке Go Language . В этой серии мы рассмотрим настройку и основы использования Go на практике. Go - это язык программирования, на котором вы можете легко изучить основы, а затем полностью потеряться, когда дело доходит до фактического применения его к какой-либо реальной задаче. Из-за этого мы будем изучать и сразу же применять эти концепции одновременно с изучением этих концепций.
Во-первых, почему нас может заинтересовать язык программирования Go? Что касается меня, поскольку я в основном программирую на Python, я собираюсь сравнить его с таким языком высокого уровня. Go был разработан Google для решения стоящих перед ними задач и создавался с нуля. Такой язык, как Python, отлично подходит для быстрой разработки и решения многих задач, но из-за GIL и динамической типизации иногда он может работать медленно. Если вы масштабируете Python до миллионов экземпляров, вы платите довольно высокую цену за производительность и стоимость, в отличие от того, если бы вы написали ту же программу на C ++.Проблема, однако, в том, что C ++ - не самый приятный язык для программирования и не самый удобный для изучения.
Go - это язык со статической типизацией (в отличие от динамической типизации с помощью чего-то вроде Python), и в нем с самого начала заложены такие концепции, как параллелизм. Лично меня больше всего интересует Go для веб-разработки, но я вижу, что он полезен для множества задач большого объема и просто для систем в целом. В Go есть не только веб-фреймворки, но и сам язык выходит из ворот с полной веб-поддержкой, встроенным веб-сервером и может считаться уже низкоуровневым веб-фреймворком.
Для начала нам понадобится Go. Вы можете скачать Перейти сюда . В Windows вы можете просто загрузить простой установщик, .pkg для Mac или tarball для Linux. Если вы работаете в Linux, убедитесь, что вы добавили Go в свой путь. Вы можете сделать это по:
нано ~ /. Профиль
А затем добавьте в конец файла:
экспорт PATH = $ PATH: / usr / local / go / bin
Сохраните, выйдите и выполните:
$ источник ~ / .profile
Простая программа Go будет состоять из одного .перейти файл. Вы можете создавать и редактировать этот файл, как хотите. Я лично буду использовать Sublime Text . В Windows это простой установщик .exe , в Linux вы можете получить Sublime с помощью:
$ sudo add-apt-репозиторий ppa: webupd8team / sublime-text-3 $ sudo apt-get update $ sudo apt-get install возвышенный текст-установщик
Для запуска файлов используйте свой терминал / cmd.exe и используйте синтаксис: go run YOURFILE.go
Давайте напишем простую базовую программу Go, чтобы посмотреть, все ли у нас настроено и готово к работе:
gointro.идти
пакет основной
импорт "fmt"
func main () {
fmt.Println ("Добро пожаловать!")
} Чтобы запустить это, мы можем сделать , запустить gointro.go , и вы должны увидеть:
Добро пожаловать!
Если вы зашли так далеко, поздравляем с вашей первой программой Go! Давайте кратко рассмотрим, что делает каждая строка. Я сделаю это, прокомментировав выше или рядом с строками, что они делают. Если вы не знаете, что такое комментарии в программировании, это способы написания заметок и тому подобного в вашем коде, которые не будут выполняться как фактический код при запуске вашей программы.В Go однострочные комментарии можно делать с помощью // , а для многострочных комментариев можно использовать / * и заканчивать с помощью * /
.
package main // программы go состоят из пакетов и начинаются с main
// импортируем библиотеку / пакет. В этом случае мы импортируем fmt, что приводит к
// стандартные форматированные строки ввода-вывода из C
импорт "fmt"
// синтаксис функции в Go.
// определение, имя, параметры и ваш код заключен в фигурные скобки.
func main () {
// строка печати просто выводит то, что вы массово.// Println - это функция из библиотеки fmt
// мы можем ссылаться на другие пакеты из fmt с помощью.
fmt.Println ("Добро пожаловать!")
}
// мы поговорим о некоторых других особенностях в следующем руководстве, например, как и почему эта функция main вообще запускается. Следующий учебник: Синтаксис языка Go
.
Руководств по программированию на Python
X1 , X2 , X3 - это «особенности» ваших данных. Это могут быть значения пикселей изображения или другие числовые характеристики, описывающие ваши данные.
В ваших скрытых слоях («скрытый» обычно относится к тому факту, что программист на самом деле не устанавливает и не управляет значениями этих слоев, как это делает машина), это нейроны, нумерация которых может быть любой, сколько вы хотите (вы контролируют их количество, а не значение этих нейронов), а затем они приводят к выходному слою.На выходе обычно бывает либо один нейрон для задач регрессии, либо столько нейронов, сколько у вас классов. В приведенном выше случае есть 3 выходных нейрона, поэтому, возможно, эта нейронная сеть классифицирует собак, кошек и людей. Значение каждого нейрона можно рассматривать как показатель достоверности, если нейронная сеть считает, что это этот класс.
Какой бы нейрон ни имел наивысшее значение, это предсказанный класс! Так что, возможно, верхний из трех выходных нейронов - это «человек», затем «собака» в середине, а затем «кошка» внизу.Если человеческая ценность является самой большой, то это будет предсказание нейронной сети.
Эти линии соединяют все нейроны. Каждый из них - это вес, а возможно, и уклон. Таким образом, входные данные умножаются на веса, смещения добавляются, затем они суммируются на следующем нейроне, переданном через функцию активации, чтобы быть следующим входным значением для следующего!
Выше приведен пример этого «увеличенного изображения», так сказать, чтобы показать механизм только для одного нейрона.Вы можете видеть, как поступают входные данные от других нейронов, они умножаются на веса, а затем суммируются. После этого суммирования они проходят через функцию активации . Задача функции активации - вычислить, «срабатывает» ли нейрон и в какой степени. Нейрон может выводить 0 или 1, чтобы быть выключенным или включенным, но также, чаще, вместо этого может выводить диапазон между 0 и 1, например, который служит входными данными для следующего слоя.
Как нейронная сеть «учится»?
Сейчас мы просто рассмотрим подход «контролируемого обучения», когда программист показывает нейронной сети входные данные, а затем также сообщает машине, какими должны быть выходные данные.
Затем работа машины заключается в том, чтобы выяснить, как отрегулировать веса (каждая линия - это вес) так, чтобы выходные данные модели были как можно ближе к классификациям, которые программист сообщает машине, что все в порядке. Машина предназначена не только для одного образца, но и для миллионов или более образцов! ... охота с помощью медленной настройки веса, например поворота и настройки узлов в системе, таким образом, чтобы приближаться к цели / желаемому результату.
Хорошо, теперь вы в основном эксперт. Перейдем к Pytorch. Если вы все еще не уверены в некоторых вещах, это нормально. Большинство, если не все, следует уладить, работая с этим материалом. Однако, если вы в какой-то момент запутались, просто зайдите на канал Discord: discord.gg/sentdex и задайте свой вопрос в одном из каналов помощи.
.