Простой питон: Книга «Простой Python. Современный стиль программирования»

Содержание

Книга «Простой Python. Современный стиль программирования»

Привет, Хаброжители! Наконец-то у нас вышла книга Билла Любановича:

Эта книга идеально подходит как для начинающих программистов, так и для тех, кто только собирается осваивать Python, но уже имеет опыт программирования на других языках. В ней подробно рассматриваются самые современные пакеты и библиотеки Python.

Стилистически издание напоминает руководство с вкраплениями кода, подробно объясняя различные концепции Python 3. Под обложкой вы найдете обширный материал от самых основ языка до сравнительно сложных и узких тем.

Прочитав эту книгу, вы не только убедитесь, что Python — это вкусно, но и освоите искусство тестирования, отладки, многократного использования кода, а также научитесь применять Python в различных предметных областях.

Введение


Эта книга познакомит вас с языком программирования Python. Она предназначена для начинающих программистов, но даже если вы уже писали программы и хотите лишь добавить Python к списку доступных вам языков, издание «Простой Python. Современный стиль программирования» поможет в этом.

Книга представляет собой неторопливое введение, которое постепенно проведет вас от основ к множеству более углубленных тем. Я использовал смесь стилей учебника и поваренной книги, чтобы по очереди объяснить новые термины и идеи. Код, написанный на языке Python, включен даже в самые первые главы.

Несмотря на то что книга ориентирована на начинающих читателей, я включил в нее темы, которые могут показаться сложными, вроде баз данных NoSQL или библиотек передачи сообщений. Я выбрал их потому, что они помогут решить многие проблемы лучше, чем стандартные приемы. Вы загрузите и установите те внешние пакеты Python, которые пригодятся, когда «встроенные батарейки» не подойдут для вашего приложения. Пробовать что-то новое весело.

Я также включил в книгу несколько примеров того, чего делать не нужно, особенно если вы уже работали с другими языками программирования и пытаетесь адаптировать их стиль для Python. Не буду утверждать, что язык программирования Python идеален, — просто покажу вам, чего следует избегать.

Краткое описание


В первых семи главах объясняются основы языка программирования Python, их нужно читать по порядку. В последующих главах показывается, как язык программирования Python используется в определенных областях, таких как Интернет, базы данных, сети и т.д., их можно читать в любом порядке. В первых трех приложениях демонстрируется применение языка программирования Python в искусстве, бизнесе и науке. Далее вы узнаете, как установить Python 3, если у вас его нет. После этого идут ответы к упражнениям, расположенным в конце каждой главы, а затем несколько полезных списков.

Глава 1. Программы похожи на руководства по вязанию носков или жарке картошки. С помощью реальных программ, написанных на языке Python, демонстрируются синтаксис языка, его возможности и способы применения в реальном мире. При сравнении Python не проигрывает другим языкам, но он не идеален. Более старая версия Python (Python 2) уступает место более новой (Python 3). Если у вас установлен Python 2, установите на свой компьютер Python 3. Воспользуйтесь интерактивным интерпретатором, чтобы самостоятельно запустить примеры из этой книги.

Глава 2. В этой главе показываются простейшие типы данных, применяемые в языке программирования Python: булевы переменные, целые числа, числа с плавающей точкой и текстовые строки. Вы также изучите простейшую математику и текстовые операции.

Глава 3. Мы рассмотрим встроенные структуры данных более высокого уровня: списки, кортежи, словари и наборы. Вы будете пользоваться этими типами данных, как конструктором Lego, чтобы создавать более сложные структуры. Вы научитесь проходить по ним с помощью итераторов и списковых включений.

Глава 4. Здесь вы будете сплетать структуры данных из предыдущих глав со структурами кода, чтобы выполнять сравнение, выборку или повторение операций. Вы узнаете, как упаковывать код в функции и обрабатывать ошибки с помощью исключений.

Глава 5. В этой главе показывается, как перейти к более крупным структурам данных: модулям, пакетам и программам. Вы узнаете, где можно разместить код и данные, ввести и вывести данные, обработать различные варианты и исследуете стандартную библиотеку Python.

Глава 6. Если вы уже занимались объектно-ориентированным программированием на других языках, Python по сравнению с ними покажется вам более простым. В главе 6 объясняется, когда следует использовать объекты и классы, а когда лучше применить модули, списки или словари.

Глава 7. Научитесь профессионально управлять данными. Эта глава полностью посвящена текстовым и двоичным данным, особенностям использования символов стандарта Unicode, а также вопросам ввода-вывода.

Глава 8. Данные нужно где-то размещать. В этой главе вы начнете работать с простыми файлами, каталогами и файловыми системами. Далее узнаете, как управляться с простыми файловыми форматами вроде CSV, JSON и XML. Вы также научитесь сохранять и получать данные из реляционных баз данных и из современных хранилищ данных NoSQL.

Глава 9. Всемирной сети посвящена отдельная глава, где рассматриваются клиенты, серверы, извлечение данных, API и фреймворки. В главе 9 вы разработаете реальный сайт, используя параметры запроса и шаблоны.

Глава 10. Эта глава посвящена системному программированию. Здесь вы научитесь управлять программами, процессами и потоками, поработаете с датой и временем, автоматизируете выполнение некоторых задач системного администрирования.

Глава 11. Тема этой главы — сети, а именно: службы, протоколы и API. В качестве примеров рассматриваются как низкоуровневые сокеты, библиотеки обмена сообщениями и системы массового обслуживания, так и развертывание на облачных системах.

Глава 12. В этой главе содержатся советы для разработчиков, пишущих на языке программирования Python. Они касаются установки, использования IDE, тестирования, отладки, журналирования, контроля исходного кода и документации. Глава 12 также поможет вам найти и установить полезные пакеты сторонних разработчиков, упаковать свой код для повторного использования, а также узнать, где получить более подробную информацию.

Приложение А. В первом приложении рассматривается, что люди делают с помощью языка программирования Python в искусстве: графике, музыке, анимации и играх.

Приложение Б. Некоторые особенности языка программирования Python можно применить и для бизнеса: визуализацию данных (графики, графы и карты), безопасность и регулирование.

Приложение В. Язык программирования Python широко используется в научной деятельности: математике и статистике, физике, биологии и медицине. В приложении демонстрируются возможности инструментов NumPy, SciPy и Pandas.

Приложение Г. Если вы еще не установили Python 3 на свой компьютер, в этом приложении вы найдете информацию о том, как это сделать, независимо от того, какая операционная система у вас установлена: Windows, Mac OS/X, Linux или Unix.

Приложение Д. Здесь содержатся ответы на упражнения, приведенные в конце каждой главы. Не подглядывайте туда, пока не попробуете решить задачи самостоятельно.

Приложение Е. В этом приложении содержатся справочные данные.

Версии Python


Языки программирования со временем меняются — разработчики добавляют в них новые возможности, а также исправляют ошибки. Примеры этой книги написаны и протестированы для версии Python 3.3. Версия 3.4 вышла в то же время, когда и эта книга, и я расскажу вам о некоторых нововведениях. Если хотите узнать, что и когда было добавлено в язык программирования Python, посетите страницу. Там представлена техническая информация. Она, возможно, покажется трудной для понимания, если вы только начинаете изучать Python, но может пригодиться в будущем, если вам нужно будет писать программы для компьютеров, на которых установлены другие версии Python.

Об авторе


Билл Любанович программировал в операционной системе Unix с 1977 года, разрабатывал GUI с 1981 года, базы данных с 1990 года, а веб-разработкой занимался с 1993 года.

В 1982 году, работая на стартапе Intran, он создал MetaForm — один из первых коммерчески успешных GUI (до Mac или Windows) для использования на одной из первых графических рабочих станций. В 1990 году он написал для компании Northwest Airlines визуальную систему управления доходами, которая дала миллионы долларов выручки. Кроме того, Любанович создал «витрину» компании в Интернете и написал для нее первый тест для анализа маркетинга в Сети. Позже, в 1994 году, он выступил сооснователем интернет-провайдера Tela, а в 1999 году участвовал в создании интернет-компании Mad Scheme.

Впоследствии Билл Любанович разрабатывал службы ядра и распределенные системы в составе команды, работающей на стартап с Манхэттена. В настоящее время автор этой книги занимается интеграцией сервисов OpenStack в суперкомпьютерной компании.

Билл счастливо живет в штате Миннесота со своей чудесной женой Мэри, сыном Томом и дочерью Карин, ухаживает за кошками Ингой и Люси и котом Честером.

Более подробно с книгой можно ознакомиться на сайте издательства
Оглавление
Отрывок

Для Хаброжителей скидка 25% по купону — Python.

Простой интерпретатор с нуля на Python (перевод) #1 / Хабр

Вещь, которая привлекла меня изучать компьютерную науку была компилятором. Я думал, что это все магия, как они могут читать даже мой плохо написанный код и компилировать его. Когда я прошел курс компиляторов, я стал находить этот процесс очень простым и понятным.


В этом цикле статей я попытаюсь захватить часть этой простоты путем написания простого интерпретатора для обычного императивного языка IMP (IMperative Language). Интерпретатор будет написан на Питоне, потому что это простой и широко известный язык. Также, питон-код похож на псевдокод, и даже если вы не знаете его [питон], у вас получится понять код. Парсинг будет выполнен с помощью простого набора комбинаторов, написанных с нуля (подробнее расскажу в следующей части). Никаких дополнительных библиотек не будет использовано, кроме
sys
(для I/O), re (регулярные выражения в лексере) и unittest (для проверки работоспособности нашей поделки).

Сущность языка IMP

Прежде всего, давайте обсудим, для чего мы будем писать интерпретатор. IMP есть нереально простой язык со следующими конструкциями:

Присвоения (все переменные являются глобальные и принимают только integer):

x := 1

Условия:

if x = 1 then 
  y := 2 
else 
  y := 3
end

Цикл while:

while x < 10 do 
  x := x + 1
end

Составные операторы (разделенные ;):

x := 1; 
y := 2

Это всего-лишь игрушечный язык. Но вы можете расширить его до уровня полезности как у Python или Lua. Я лишь хотел сохранить его настолько простым, насколько смогу.

А вот тут пример программы, которая вычисляет факториал:

n := 5;
p := 1;
while n > 0 do
  p := p * n;
  n := n - 1
end

Язык IMP не умеет читать входные данные (input), т.е. в начале программы нужно создать все нужные переменные и присвоить им значения. Также, язык не умеет выводить что-либо: интерпретатор выведет результат в конце.

Структура интерпретатора

Ядро интерпретатора является ничем иным, как промежуточным представлением (intermediate representation, IR). Оно будет представлять наши IMP-программы в памяти. Так как IMP простой как 3 рубля, IR будет напрямую соответствовать синтаксису языка; мы создадим по классу для каждой единицы синтаксиса. Конечно, в более сложном языке вы хотели бы использовать еще и семантическую представление, которое намного легче для анализа или исполнения.

Всего три стадии интерпретации:

  • Разобрать символы исходного кода на токены.
  • Собрать все токены в абстрактное синтаксическое дерево (abstract syntax tree, AST). AST и есть наша IR.
  • Исполнить AST и вывести результат в конце.

Процессом разделения символов на токены называется лексинг (lexing), а занимается этим лексер (lexer). Токены являют собой короткие, удобоваримые строки, содержащие самые основные части программы, такие как числа, идентификаторы, ключевые слова и операторы. Лексер будет пропускать пробелы и комментарии, так как они игнорируются интерпретатором.

Процесс сборки токенов в AST называется парсингом. Парсер извлекает структуру нашей программы в форму, которую мы можем исполнить.

Эта статься будет сосредоточена исключительно на лексере. Сначала мы напишем общую лекс-библиотеку а затем уже лексер для IMP. Следующие части будут сфокусированы на парсере и исполнителе.

Лексер

По правде говоря, лексические операции очень просты и основываются на регулярных выражениях. Если вы с ними не знакомы, то можете прочитать официальную документацию.

Входными данными для лексера будет простой поток символов. Для простоты мы прочитаем инпут в память. А вот выходящими данными будет список токенов. Каждый токен включает в себя значение и метку (тег, для идентификации вида токена). Парсер будет использовать это для построения дерева (AST).

Итак, давайте сделаем обычнейший лексер, который будет брать список регэкспов и разбирать на теги код. Для каждого выражения он будет проверять, соответствует ли инпут текущей позиции. Если совпадение найдено, то соответствующий текст извлекается в токен, наряду с тегом регулярного выражения. Если регулярное выражение ни к чему не подходит, то текст отбрасывается. Это позволяет нам избавиться от таких вещей как комментарии и пробелы. Если вообще ничего не совпало, то мы рапортуем об ошибке и скрипт становится героем. Этот процесс повторяется, пока мы не разберем весь поток кода.

Вот код из библиотеки лексера:

import sys
import re

def lex(characters, token_exprs):
	pos = 0
	tokens = []
	while pos < len(characters):
		match = None
		for token_expr in token_exprs:
			pattern, tag = token_expr
			regex = re.compile(pattern)
			match = regex.match(characters, pos)
			if match:
				text = match.group(0)
				if tag:
					token = (text, tag)
					tokens.append(token)
				break
		if not match:
			sys.stderr.write('Illegal character: %s\n' % characters[pos])
			sys.exit(1)
		else:
			pos = match.end(0)
	return tokens

Отметим, что порядок передачи в регулярные выражения является значительным. Функция lex будет перебирать все выражения и примет только первое найденное совпадение. Это значит, что при использовании этой функции, первым делом нам следует передавать специфичные выражения (соответствующие операторам и ключевым словам), а затем уже обычные выражения (идентификаторы и числа).

Лексер IMP

С учетом кода выше, создание лексера для нашего языка становится очень простым. Для начала определим серию тегов для токенов. Для языка нужно всего лишь 3 тега. RESERVED для зарезервированных слов или операторов, INT для чисел, ID для идентификаторов.
import lexer

RESERVED = 'RESERVED'
INT      = 'INT'
ID       = 'ID'

Теперь мы определим выражения для токенов, которые будут использованы в лексере. Первые два выражения соответствуют пробелам и комментариям. Так как у них нету тегов, лексер их пропустит.

token_exprs = [
    (r'[ \n\t]+',              None),
    (r'#[^\n]*',               None),

После этого следуют все наши операторы и зарезервированные слова.

    (r'\:=',                   RESERVED),
    (r'\(',                    RESERVED),
    (r'\)',                    RESERVED),
    (r';',                     RESERVED),
    (r'\+',                    RESERVED),
    (r'-',                     RESERVED),
    (r'\*',                    RESERVED),
    (r'/',                     RESERVED),
    (r'<=', RESERVED),
    (r'<', RESERVED),
    (r'>=', RESERVED),
    (r'>', RESERVED),
    (r'=',                     RESERVED),
    (r'!=',                    RESERVED),
    (r'and',                   RESERVED),
    (r'or',                    RESERVED),
    (r'not',                   RESERVED),
    (r'if',                    RESERVED),
    (r'then',                  RESERVED),
    (r'else',                  RESERVED),
    (r'while',                 RESERVED),
    (r'do',                    RESERVED),
    (r'end',                   RESERVED),

Наконец, нам нужны выражения для чисел и идентификаторов. Обратите внимание, что регулярным выражениям для идентификаторов будут соответствовать все зарезервированные слова выше, поэтому очень важно, чтобы эти две строчки шли последними.

    (r'[0-9]+',                INT),
    (r'[A-Za-z][A-Za-z0-9_]*', ID),
]

Когда наши регэкспы определены, мы можем создать обертку над функцией lex:

def imp_lex(characters):
    return lexer.lex(characters, token_exprs)

Если вы дочитали до этих слов, то вам, скорее всего, будет интересно как работает наше чудо. Вот код для теста:

import sys
from imp_lexer import *

if __name__ == '__main__':
    filename = sys.argv[1]
    file = open(filename)
    characters = file.read()
    file.close()
    tokens = imp_lex(characters)
    for token in tokens:
        print token
$ python imp.py hello.imp

Скачать полный исходный код: imp-interpreter.tar.gz
Автор оригинальной статьи — Jay Conrod.

UPD: Спасибо пользователю zeLark за исправление бага, связанного с порядком определения шаблонов.

Пример программы на Python. Особенности, описание и рекомендации

Язык программирования Python является мощным инструментом, славится красивым синтаксисом и легкостью в обучении. Буквально любой пользователь сможет за короткое время изучить азы этого языка и написать свою первую программу. В этой статье мы рассмотрим примеры программ для начинающих на Python.

Почему Python?

У многих возникают сложности при выборе первого языка программирования. Вот несколько основных причин, почему стоит остановить свой выбор именно на нем:

  • Легкость в изучении. Действительно, Python является очень легким языком. Освоить основы можно буквально за неделю. Некоторые придерживаются мнения, что если человек первым своим языком для изучения выбирает Python, то ему в будущем будет сложно изучать другие языки. Но если человек совсем не понимает в программировании, не знает, как все работает, ему очень сложно будет изучать Java, например. Для начала пользователь должен понять основы программирования, узнать, что такое ООП, как с этим работать.
  • Перспектива. На сегодняшний день множество IT-компаний переходят на Python. Пишутся сайты, делаются расчеты, создаются боты. «Питон» справляется со всеми задачами. И хороший специалист в этой области точно не пропадет. Раньше об этом языке мало говорили, но сейчас даже в школах заменяют Pascal на Python. При сдаче ЕГЭ можно решать задачи на «Питоне».
  • Много обучающего материала. Разные курсы, книги, уроки, примеры программ. Даже можно найти примеры программ на Python для Raspberry Pi. Это такой микрокомпьютер, который часто используют для построения умных домов, автоматических систем.

Какую версию Python выбрать

Существует две версии Python — 2 и 3. Начинающие при скачивании Python задаются вопросом о том, какую же версию стоит скачивать. Вторая версия уже устарела, и мало кто ею пользуется. Большинство уроков и примеры программ на Python — 3 версия. И в этой статье также используется Python 3 в примерах. Синтаксис не особо отличается, но некоторые библиотеки не поддерживают старую версию, в некоторых отличается немного синтаксис. Поэтому не стоит тратить время на вторую версию, нужно сразу скачивать и изучать третью.

Самая первая программа

Такая традиция сложилась у программистов, что первой программой на любом языке программирования служит вывод текста Hello World!, что переводится с английского как «Привет, Мир!». Для осуществления этой задачи необходимо прописать лишь один оператор — print. И в скобках написать в кавычках текст, который нужно вывести на экран. Таким образом, первый наш пример программы на Python выглядит следующим образом:

print('Hello World!')

Любая программа работает по определенному алгоритму. Основными являются: линейный, разветвляющийся, циклический. Самый первый пример программы на Python, который был рассмотрен, то есть вывод текста, относится к линейному алгоритму. Зачастую в программах используются все виды алгоритмов. Ниже рассмотрим примеры простых программ на Python, относящихся к другим алгоритмам.

Ветвление

Ветвление, или же разветвляющийся алгоритм должен содержать хотя бы одну проверку условия. Для проверки условий в Python есть оператор if, что переводится как «если».

a=0
print('Введите число: ')
input(a)
if a==0:
	print('Вы ввели число 0')

В примере выше можно увидеть пример работы с оператором IF в Python. Сначала программа просит ввести число, далее пользователь вводит число (оператор input). Это число записывается в переменную a. Следующим идет условие, если переменная «a» равна нулю, то переменная выводит на экран текст, после чего работа программы прекращается. Также есть оператор else переводится как «иначе». Дополним нашу программу таким образом, что, если человек введет число, отличное от нуля, она оповестит пользователя об этом при помощи вывода текста. Итак, готовая программа выглядит следующим образом:

a=0
print('Введите число: ')
input(a)
if a==0:
	print('Вы ввели число 0')
else:
	print('Вы ввели число отличное от нуля')

Циклы в Python

Циклы служат для многократного повторения каких-либо действий. В Python для этого есть операторы for и while. Рассмотрим оба этих оператора.

Оператор While

Это циклы с условием, то есть тело цикла будет исполняться до того момента, пока условие истинно. Например, пока a = 0, прибавлять к переменной b переменную c.

Синтаксис выглядит следующим образом:

while условие:
	тело цикла

Пример программы на Python с использованием цикла While:

a = 1
while a <= 10:
    print(a ** 2)
    a += 1

Эта программа выводит квадраты чисел от 1 до 10. В теле цикла можно увидеть, что программа выводит каждый раз переменную a в квадрате, затем прибавляет к этой же переменной 1. Цикл выполняется до тех пор, пока переменная a не будет равна или больше 10. Чтобы программа выглядела более законченно и красиво, можно воспользоваться оператором else. Пример использования:

a = 1
while a <= 10:
    print(a ** 2)
    a += 1
else:
	print('Цикл завершен')

То есть если переменная a становится больше или равна 10, то на экран выводится сообщение «Цикл завершен». Добавили всего 2 строчки кода, а программа выглядит уже более красиво. Да и к тому же в будущем легче будет ориентироваться, если возникнет какая-нибудь ошибка, не придется долго искать.

Оператор For

Цикл For является менее универсальным, чем цикл While, но зато он работает быстрее. В основном при помощи for перебирают какие-либо данные. Например, строки и словари. Пример программы на Python:

for i in 'Hello world!':
	print(i * 2, end='')

В этом примере можно увидеть, что цикл for перебирает строку Hello World! и каждый символ строки повторяет два раза.

Операторы break и continue

Операторы break и continue используются в циклах для выхода из цикла или пропуска до следующей итерации. Пример использования оператора continue:

a = 1
while a <= 10:
    if a==5:
    	a += 1
    	continue
    
    print(a ** 2)
    a += 1
else:
	print('Цикл завершен')

В примере мы видим, что если переменная a равняется 5, то он пропускает 5 и начинает с 6. Так же применяется и оператор break, но вместо пропуска он будет выходить из цикла и переходить к другим действиям, если они есть. Если их нет — завершает программу.

Графический интерфейс программ

Далее пойдут примеры программ на Python с графическим интерфейсом. Для их создания потребуется набор библиотек PyQT5. Этот набор является одним из самых мощных для создания графического интерфейса программы. Также есть библиотека TKinter для создания графического интерфейса, но он уступает по мощности PyQT5, хотя для простых программ можно использовать и TKinter. Для начала следует установить эту библиотеку, так как изначально ее в Python нет.

Самый простой пример программы на Python с PyQT5:

#!/usr/bin/python3
# -*- coding: utf-8 -*-

import sys
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QWidget


if __name__ == '__main__':

    app = QApplication(sys.argv)

    w = QWidget()
    w.resize(250, 150)
    w.move(300, 300)
    w.setWindowTitle('Simple')
    w.show()

    sys.exit(app.exec_())

Все очень гибко настраивается, можно настроить ширину экрана, высоту, название окна и много другого. Ниже можно увидеть окно, которое создается после выполнения кода выше.

Пример использования библиотеки math

Язык программирования Python частенько используют для расчетов. Даже в NASA используют Python для таких целей. Чтобы проводить операции с числами, проводить различные расчеты, поможет библиотека math. Это очень мощная библиотека, которая изначально идет в составе «Питона», дополнительно устанавливать ее не надо. Рассмотрим пару примеров использования этой библиотеки.

Допустим, необходимо вычислить факториал заданного числа. Сделать это можно одним лишь оператором. Пример программы на Python:

import math
a=10
print(math.factorial(a))

Узнать остаток от деления a на b:

import math
a=10
b=2
print(math.fmod(a,b))

Допустим, нам нужно вычислить обратный гиперболический косинус числа B, делается это тоже с помощью одного оператора:

import math
a=10
print(math.acosh(a))

Построение графиков

Python также может составлять графики. Для этого используется библиотека MatPlotLib. Этой библиотеки нет изначально, ее надо устанавливать отдельно. Делается это очень просто, в командной строке нужно написать одну строчку:

pip install matplotlib

После чего стоит подождать некоторое время, пока библиотека не установится.

Пример кода для построения графиков синуса и косинуса:

import matplotlib as mpl 
import matplotlib.pyplot as plt 
import math

dpi = 80
fig = plt.figure(dpi = dpi, figsize = (512 / dpi, 384 / dpi) )
mpl.rcParams.update({'font.size': 10})

plt.axis([0, 10, -1.5, 1.5])

plt.title('Sine & Cosine')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('F(x)')

xs = []
sin_vals = []
cos_vals = []

x = 0.0 
while x < 10.0:
    sin_vals += [ math.sin(x) ]
    cos_vals += [ math.cos(x) ]
    xs += [x] 
    x += 0.1 

plt.plot(xs, sin_vals, color = 'blue', linestyle = 'solid',
         label = 'sin(x)')
plt.plot(xs, cos_vals, color = 'red', linestyle = 'dashed',
         label = 'cos(x)')

plt.legend(loc = 'upper right')
fig.savefig('trigan.png')
plt.show()

После выполнения кода можно увидеть следующее:

Django

На Python написано немало сайтов. Все больше и больше сайтов с каждым днем пишется на этом чудесном языке. А возможность этого предоставляет фреймворк Django. Даже предполагают, что через несколько лет Python сможет обогнать PHP на рынке. Многие IT-компании уже работают с этим языком. Например, «Яндекс». А известный облачный сервис Dropbox и вовсе полностью написан на «Питоне». Можно писать не только сайты, но и полноценные веб-приложения. К тому же он абсолютно бесплатный.

IDE для программирования на Python

Инструмент программиста — всегда важно. Согласитесь, неудобно программировать на языке программирования Python в блокноте, тем более учитывая, как «Питон» относится к отступам. Существует несколько сред разработки, которыми чаще всего пользуются:

  • PyCharm. Это, наверное, самый известный IDE для Python. С ним работать очень удобно, подключение новых библиотек не занимает много времени. Но он скорее подходит для мощных компьютеров, на слабых ПК будет очень неудобно с ним работать, так как PyCharm требователен.
  • Sublime Text 3. Это и не среда разработки, это редактор кода, но зато какой! Он идеально подходит для слабых компьютеров. Программные коды придется запускать через командную строку.
  • Eclipse. На нем чаще всего пишут программисты на Java, но и для Python он отлично подойдет.

Рекомендации

  • Не забывайте комментировать свой код. Многие не тратят на это время, а зря. Нужно заиметь привычку комментировать свой код, причем всегда. Например, если вы будете выкладывать свой пример программы на Python на какой-нибудь интернет-ресурс, нужно, чтобы другие программисты смогли понять ваш код, это очень важно.
  • Практикуйтесь и читайте книги. Практика нужна всегда. Участвуйте в Open Source проектах, решайте задачи. Также не забывайте смотреть примеры составления программ в Python другими программистами. Нужно научиться работать с чужим кодом. Ну и, конечно же, необходимо читать книги. Видео, статьи — это конечно круто, но ничто не заменит книги.
  • Научитесь пользоваться поисковыми системами. Зачастую на форумах можно увидеть, что люди спрашивают совершенно глупые вещи, ответы на которые можно найти на первых страницах поисковых систем. Практически на 95 % ваших вопросов можно найти ответы в Сети.
  • Не злоупотребляйте примерами программ. Научитесь писать сами код. Если вы только и будете смотреть примеры составления программ в Python других разработчиков и работать с ними, вы так и не научитесь писать свой код.

Простой интерпретатор с нуля на Python #4 / Хабр

В предыдущих трех частях мы создали лексер, парсер и AST для нашего игрушечного языка IMP. Мы даже написали нашу собственную библиотеку парсеров комбинаторов. В этой, финальной статье мы напишем последний компонент интерпретатора — исполнитель.


Давайте подумаем, как обычно исполняются программы. В любой момент времени есть некоторые «точки контроля», которые указывает на то, какое выражение программа собирается выполнить дальше. Когда следующее выражение исполняется, оно модифицирует состояние программы, путем улучшения «точки контроля» и изменения значений переменных.

Чтобы исполнить IMP-программу, нам нужны три вещи:
  1. Точка контроля — мы должны знать следующее выражение для исполнения.
  2. Среда — нам нужно смоделировать «изменение состояния программы».
  3. Функции исполнения — нам нужно знать, как состояние и точка контроля должны быть модифицированы для каждого выражения.

Самое простое — точка контроля, по крайней мере для IMP. Мы устроили наше промежуточное представление в виде древовидной структуры. Мы будем просто вызывать функции исполнения (evaluation) для топ-левел выражений, которая будет рекурсивно вызывать функцию исполнения для выражений внутри. По сути, мы будем использовать точку контроля Python в качестве нашей собственной. Это не было бы так просто, для языков с более сложными структурами управления, как функций или исключений, но мы можем сохранить его простым для IMP.

Среда также проста. У IMP есть только глобальные переменные, так что мы можем смоделировать среду, использую стандартные питоновские словари. Когда значение изменяется, мы будем обновлять значение переменной в словаре.

Функции исполнения — единственная вещь, о которой мы должны думать. Каждый тип выражения будем иметь собственную функцию исполнения, которая использует актуальную среду и вернет значение. Арифметические выражения возвращают интеджеры, булевые — true или false. Выражения не имеют никаких побочных эффектов, так что среду не будет модифицирована. Каждый тип выражения также имеет функцию исполнения. Утверждения действуют путем модифицирования среды, так что никакого результата не вернется.

Определяем функции исполнения

Мы определим их как методы на наших AST-классах. Это даст прямой доступ каждой функции к структуре, которую она исполняет. Вот арифметические функции:
class IntAexp(Aexp):
    ...
    def eval(self, env):
        return self.i

class VarAexp(Aexp):
    ...
    def eval(self, env):
        if self.name in env:
            return env[self.name]
        else:
            return 0

class BinopAexp(Aexp):
    ...
    def eval(self, env):
        left_value = self.left.eval(env)
        right_value = self.right.eval(env)
        if self.op == '+':
            value = left_value + right_value
        elif self.op == '-':
            value = left_value - right_value
        elif self.op == '*':
            value = left_value * right_value
        elif self.op == '/':
            value = left_value / right_value
        else:
            raise RuntimeError('unknown operator: ' + self.op)
        return value

Вы можете увидеть здесь немного экстра-логики в случае, где программист юзает переменную, которая не определена ранее (та, которая не определена в словаре среды). Для простоты и для того, чтобы избежать написание системы отлова ошибок, мы дадим всем неопределенным переменным 0.

В BinopAexp мы обрабатываем случай «неизвестного оператора» путем выбрасывания RuntimeError. Парсер не может создать AST из неизвестных операторов, так что нам становится только легче. Но если кто-то делает свой собственный AST, там нужно будет учитывать и это.

Вот функции булевых операций:

class RelopBexp(Bexp):
    ...
    def eval(self, env):
        left_value = self.left.eval(env)
        right_value = self.right.eval(env)
        if self.op == '<':
            value = left_value < right_value
        elif self.op == '<=':
            value = left_value <= right_value
        elif self.op == '>':
            value = left_value > right_value
        elif self.op == '>=':
            value = left_value >= right_value
        elif self.op == '=':
            value = left_value == right_value
        elif self.op == '!=':
            value = left_value != right_value
        else:
            raise RuntimeError('unknown operator: ' + self.op)
        return value

class AndBexp(Bexp):
    ...
    def eval(self, env):
        left_value = self.left.eval(env)
        right_value = self.right.eval(env)
        return left_value and right_value

class OrBexp(Bexp):
    ...
    def eval(self, env):
        left_value = self.left.eval(env)
        right_value = self.right.eval(env)
        return left_value or right_value

class NotBexp(Bexp):
    ...
    def eval(self, env):
        value = self.exp.eval(env)
        return not value

Это довольно просто. Мы используем питоньи реляционные и логические операторы.

А здесь функции исполнения для каждого типа выражений:

class AssignStatement(Statement):
    ...
    def eval(self, env):
        value = self.aexp.eval(env)
        env[self.name] = value

class CompoundStatement(Statement):
    ...
    def eval(self, env):
        self.first.eval(env)
        self.second.eval(env)

class IfStatement(Statement):
    ...
    def eval(self, env):
        condition_value = self.condition.eval(env)
        if condition_value:
            self.true_stmt.eval(env)
        else:
            if self.false_stmt:
                self.false_stmt.eval(env)

class WhileStatement(Statement):
    ...
    def eval(self, env):
        condition_value = self.condition.eval(env)
        while condition_value:
            self.body.eval(env)
            condition_value = self.condition.eval(env)

AssignStatement: мы просто исполняем арифметическое выражение на правой стороне, а затем обновляем среду с результирующим значением. Программист не ограничен в переопредлении переменных, которые уже были определены.

CompoundStatement: мы исполняем каждое выражение, одно за другим. Запомните, что CompoundStatement разрешен везде, где разрешено выражение, так что длинные цепи выражений раскодируются как вложенные.

IfStatement: сначала мы исполняем булевое условие выражения. Если true, мы исполняем true-выражение. Если false и false-выражение было определено, мы исполняем false-выражение.

WhileStatement: мы исполняем условие для проверки, должно ли тело цикла исполнится один раз. Условие исполняется каждую итерацию цикла, для проверки условия.

Собираем все в кучу

Ну что же, мы создали главные компоненты нашего интерпретатора и теперь остается только написать объединяющую программу:
#!/usr/bin/env python

import sys
from imp_parser import *
from imp_lexer import *

def usage():
    sys.stderr.write('Usage: imp filename\n')
    sys.exit(1)

if __name__ == '__main__':
    if len(sys.argv) != 2:
        usage()
    filename = sys.argv[1]
    text = open(filename).read()
    tokens = imp_lex(text)
    parse_result = imp_parse(tokens)
    if not parse_result:
        sys.stderr.write('Parse error!\n')
        sys.exit(1)
    ast = parse_result.value
    env = {}
    ast.eval(env)

    sys.stdout.write('Final variable values:\n')
    for name in env:
        sys.stdout.write('%s: %s\n' % (name, env[name]))

В программу подается только один аргумент — имя для интерпретации. Она читает файл и отправляет его в лексер и парсер, рапортуя об ошибке (если таковая имеется). Затем мы извлекаем AST из результата парсера и исполняем его, используя пустую среду. Так как IMP не имеет никакого аутпута, мы просто выводим всю среду в терминал.

Каноничный пример вычисления факториала:

n := 5;
p := 1;
while n > 0 do
  p := p * n;
  n := n - 1
end

Само исполнение:
$ ./imp.py hello.imp
Final variable values:
p: 120
n: 0

Заключение

В последней статье мы написали интерпретатор для нашего простого языка с нуля. Сам язык мало полезен, но интерпретатор вполне расширяем и его главные компоненты могут быть использованы в чем-то другом.

Я надеюсь этот материал предоставит хороший старт для людей экспериментировать с дизайном языка. Немного идей:

  • Сделать переменные локальными для неймспейса.
  • Добавить цикл for.
  • Добавить выражения для I/O (input/output).
  • Добавить функции.

Проекты на Python для новичков | GeekBrains

Что может сделать начинающий питонист в веб-разработке и искусственном интеллекте

https://d2xzmw6cctk25h.cloudfront.net/post/2277/og_image/bb349ce7b8ceb800d3189a92ee66677d.png

Вы изучили синтаксис Python, усвоили основные концепции программирования и уже готовы покорять рынок труда, но понимаете: для большего веса вашему портфолио не помешают проекты, написанные на Python. С их помощью вы не только добьётесь повышенного интереса рекрутеров, но и сможете двигаться наверх как профессионал, выходя за пределы простых алгоритмов и задач по программированию.

На Python можно сделать огромное число всевозможных проектов, и в этой статье мы остановимся на примерах проектов на Python для новичков, которые вы можете собрать самостоятельно.

Необязательно сразу браться за многопользовательское приложение или свой вариант Instagram (который, кстати, тоже написан на Python). Если новичок начинает делать что-то сложное, есть риск того, что позже его код нужно будет переписывать полностью. Конечно, своему создателю в первое время код может казаться гениальным, ведь эффект Даннинга — Крюгера ещё никто не отменял. Стоит учесть это и не взваливать на себя непосильные задачи, лучше брать то, что требует чуть-чуть больше текущего уровня знаний. Каждому проекту своё время.

Самый первый проект может быть совсем простым. Как вариант — начать с книги «Программируем на Python» Майкла Доусона, где Python изучается посредством создания несложных игр. Уровень программ, описанных в книге, разный — от простых игр наподобие “Крестики-нолики” до более сложных, с графикой и анимацией. Можно взять один из таких примеров в качестве отправной точки проекта и сделать свой вариант.

Конечно, для портфолио такой проект будет слабоват, но по крайней мере будет возможность прокачаться в написании читаемого кода и применении принципов ООП на практике. А это уже неплохой набор навыков, с которым можно рассчитывать если не на позицию Junior-программиста, то хотя бы на стажировку.

Если вы видите, что вы уже достигли более-менее профессионального уровня, и хотите показать свои навыки в полной красе, то можно задаться таким вопросом: что создают на Python профессиональные программисты? Так как Python является языком программирования общего назначения, то он может быть использован для создания любых программ. Но так сложилось, что прежде всего «питон» востребован в веб-разработке и анализе данных (сюда также можно отнести приложения с искусственным интеллектом и машинным обучением).

Проекты Python в веб-разработке

Посмотрим, что можно написать на Python новичку в каждой области. Если вы хотите продемонстрировать свои навыки веб-разработки, можно начать с самого простого — с блога. Одного знания Python здесь может оказаться недостаточно — нужно также знать основы HTML, CSS и уметь работать с базами данных.

В качестве базы данных в таком проекте можно применить MySQL — эта система управления БД в веб-разработке используется чаще всего, потому что её легко администрировать и диалект языка запросов SQL, который в ней используется, достаточно прост. У блога чаще всего один автор, который обычно является и администратором сайта, так что не нужно будет много времени уделять разделению прав пользователей — достаточно сделать админку с небольшой функциональностью.

ButterCMS — пример CMS для блога, основанной на Python

Дизайн блога не требует выдающихся дизайнерских навыков, так что можно сосредоточиться на программистской части. В процессе разработки простого сайта можно отточить свои навыки работы с Django и Flask — популярными у питонистов фреймворками. Если не уверены в своих силах, то перед созданием блога сделайте для разминки сайт-визитку — эту задачу можно осилить и за один день.

Более сложная, но зато и более востребованная с коммерческой точки зрения задача — создание интернет-магазина. Здесь можно как следует прокачаться в разработке бэкенда. Онлайн-магазин требует использования разнообразных данных, для которых придётся создавать сложноструктурированные базы данных со множеством таблиц. Для обработки запросов к этим таблицам потребуется тщательно продумать бизнес-логику, так что вы не только сможете вырасти как программист, но и погрузитесь в предметную область — а это для работодателя важно. В крупных компаниях, как правило, нужны не просто программисты, хорошо знающие язык программирования, но также способные разобраться в бизнес-процессах компании.

Несмотря на то что такой проект будет уступать по возможностям профессиональным движкам интернет-магазинов, подобное «изобретение велосипедов» развивает способность видеть проект в целом. После самостоятельного создания такого крупного проекта на Python вполне можно претендовать на вакансию бэкенд-программиста.

Проекты Python с искусственным интеллектом

Если вы хотите использовать Python для создания приложений с искусственным интеллектом (например, с использованием нейронных сетей), то помимо Python может потребоваться некоторая математическая подготовка, а также знание принципов построения моделей машинного обучения.

Интересует применение нейросетей для компьютерного зрения или обработки изображений? Можно начать с приложения, обрабатывающего фотографии в соответствии с выбранным вами стилем. Здесь можно применить генеративно-состязательные нейронные сети (GAN). Пользователь такого приложения может загрузить свою фотографию и выбрать, к примеру, стиль Ван Гога, в соответствии с которым его фотография будет преобразована. Такое приложение может работать довольно медленно, поэтому опционально можно придумать более простой проект на «питоне» — например, определение лица на фотографии и дорисовка элементов. Хотя подобных приложений уже много, создать самому что-либо подобное всё равно будет интересно.

Prisma — приложение для обработки фото с помощью нейросетей — в своё время вызвало огромный ажиотаж и появление множества клонов

Если же вам интересен анализ текстовых данных, попробуйте создать программу, которая анализирует новости из интернета и делает на их основе прогнозы стоимости ценных бумаг и курсы валют. Вряд ли такое приложение будет давать совершенно точные прогнозы, зато можно прокачаться сразу в нескольких областях — обработке естественного языка (NLP), анализе временных рядов, парсинге и краулинге сайтов.

При создании приложений с искусственным интеллектом ваша задача — создать программу, работающую у вас на компьютере либо в облачном сервисе. Это означает, что вам не нужно делать графический интерфейс приложения, а только её серверную часть. Результаты работы серверной части потом можно передавать посредством API в приложение, написанное для Android или iOS мобильными разработчиками.

Итак, мы рассмотрели, что можно делать на Python, но также важны такие вопросы: как наилучшим образом делать такие проекты и какой инструментарий использовать?

Инструменты для разработки на Python

Создание проекта поможет отточить навыки работы с теми инструментами, которые необходимы профессиональному программисту. Забудьте про Notepad++ и сразу используйте подходящую среду разработки. Для Python это прежде всего PyCharm, причём даже бесплатная версия (PyCharm Community Edition) будет на голову выше любого самого продвинутого блокнота. Особенно это преимущество заметно при использовании ООП, так как простой просмотр кода без возможности поиска и навигации по классам и их методам сильно тормозит работу над проектом.

Вот так выглядит PyCharm, разработанная компанией JetBrains

Помимо этого, PyCharm облегчает работу с системами контроля версий, которые также необходимо использовать. В среде современных программистов стандартом здесь является Git, работать с которым можно, не выходя из PyCharm. Если начинающий программист ленится использовать Git и вместо того, чтобы создать репозиторий проекта, хранит его версии по папкам, то рано или поздно он может запутаться в изменениях, которые вносил в проект, и в один прекрасный момент обнаружит, что его код «сломался».

И последний совет: создав собственные проекты на Python, при устройстве на работу не отправляйте их в архиве по электронной почте. Вряд ли кто-то будет тратить время на разархивирование и просмотр в среде разработки. Более удачный вариант — завести аккаунт на Github и отправлять ссылку на него — это значительно ускорит процесс общения с потенциальным работодателем.

Интересна карьера Python-разработчика? Тогда приглашаем вас на факультет Python-разработки GeekUniversity! Вы сможете освоить все навыки, необходимые специалисту уровня Middle, составите портфолио из четырёх полноценных проектов и потренируетесь в командной разработке.

Что нужно запомнить программисту, переходящему на Python / Хабр

Когда-то давно, в студенческие годы, меня укусил питон, правда инкубационный период затянулся и получилось так, что я стал программистом на перле.

Однако в какой-то момент перл исчерпал себя и я решил заняться питоном, сначала просто делал что-то и разбирался с тем, что нужно для данной задачи, а потом понял, что нужны какие-то систематизированные знания и прочитал несколько книг:


  • Билл Любанович «Простой Python. Современный стиль программирования»
  • Дэн Бейдер «Чистый Python. Тонкости программирования для профи»
  • Бретт Слаткин «Секреты Python: 59 рекомендаций по написанию эффективного кода»

Которые мне показались вполне подходящими для понимания основных тонкостей языка, хотя не помню, чтобы в них упоминалось про slots, но и не уверен, что это реально нужная фича — если уже по памяти прижало, то скорее всего одного этого способа будет недостаточно, но конечно это всё зависит от ситуации.

В итоге у меня накопились какие-то заметки об особенностях питона, которые, как мне кажется, могут быть полезны тому кто пожелает мигрировать на него с других языков.

Я заметил, что на собеседованиях по питону достаточно часто задают вопросы про вещи не имеющие отношения к реальной разработке, типа того, что может быть ключом словаря (или про то что означает x = yield y), ну чуваки, в реальной жизни ключом может быть только число или строка, в тех уникальных случаях когда это не так, можно почитать документацию и разобраться, зачем спрашивать такое? Чтобы найти чего собеседуемый не знает? Так в итоге все запомнят ответ именно на этот вопрос и это перестанет работать.

Актуальными я считаю питон версий выше 3.5 (про второй питон давно пора забыть) т.к. именно такая версия в стабильном дебиане, а значит во всех остальных местах более свежие версии )

Так как я вовсе не гуру питона, то надеюсь меня поправят в комментариях если я вдруг сморозил какую-то глупость.


Типизация

Питон динамически типизированный язык т.е. он проверяет соответствие типов в процессе выполнения, например:

cat type.py

a=5
b='5'
print(a+b)

выполняем:

python3 type.py
... TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'int' and 'str'

Однако, если ваш проект дозрел до необходимости статической типизации, то питон предоставляет и такую возможность путём использования статического анализатора mypy:

mypy type.py
type.py:3: error: Unsupported operand types for + ("int" and "str")

Правда так ловятся не все ошибки:

cat type2.py

def greeting(name):
    return 'Hello ' + name

greeting(5)

mypy тут не ругнётся, а при выполнении случится ошибка, поэтому актуальные версии питона поддерживают специальный синтаксис для указания типов аргументов функций:

cat type3.py
def greeting(name: str) -> str:
    return 'Hello ' + name

greeting(5)

а теперь:

mypy type3.py
type3.py:4: error: Argument 1 to "greeting" has incompatible type "int"; expected "str"

Переменные и данные

Переменные в питоне не хранят данные, а лишь ссылаются на них, а данные бывают изменяемые (мутабельные) и неизменяемые (иммутабельные).
Это приводит к различному поведению в зависимости от типа данных в практически идентичных ситуациях, например такой код:

x = 1
y = x
x = 2
print(y)

приводит к тому, что переменные x и y ссылаются на различные данные, а такой:

x = [1, 2, 3]
y = x
x[0] = 7
print(y)

нет, x и y остаются ссылками на один и тот же список (хотя как заметили в комментариях пример не очень удачный, но лучше я пока не придумал), что кстати в питоне можно проверить оператором is (я уверен что создатель джавы навсегда лишился хорошего сна от стыда когда узнал про этот оператор в питоне).

Строки хотя и похожи на список являются иммутабельным типом данных, это значит, что саму строку изменить нельзя, можно лишь породить новую, но переменной можно присвоить другое значение, хотя исходные данные при этом не изменятся:

>>> mystr = 'sss'
>>> newstr = mystr  # делаем ссылку на те же данные
>>> mystr[0] = 'a'
...
  TypeError: 'str' object does not support item assignment
>>> mystr = 'ssa'  # меняем исходную переменную
>>> newstr  # данные не изменились и доступны по второй ссылке
  'sss'

Кстати, о строках, из-за их иммутабельности конкатенация очень большого списка строк сложением или append’ом в цикле может быть не очень эффективной (зависит от рализации в конкретном компиляторе/версии), обычно для таких случаев рекомендуют использовать метод join, который ведёт себя немного неожиданно:

>>> str_list = ['ss', 'dd', 'gg']
>>> 'XXX'.join(str_list)
'ssXXXddXXXgg'
>>> str = 'hello'
>>> 'XXX'.join(str)
'hXXXeXXXlXXXlXXXo'

Во-первых, строка у которой вызывается метод становиться разделителем, а не началом новой строки как можно было бы подумать, а во-вторых, передавать нужно список (итерируемый объект), а не отдельную строку ибо таковая тоже является итерируемым объектом и будет сджойнена посимвольно.

Так как переменные это ссылки, то вполне нормальным является желание сделать копию объекта, чтобы не ломать исходный объект, однако тут есть подводный камень — функция copy копирует только один уровень, что явно не то, что ожидается от функции с таким именем, поэтому используете deepcopy.

Аналогичная проблема с копированием может возникать при умножении коллекции на скаляр, как разбиралось тут.


Область видимости

Тема области видимости скорее заслуживает отдельной статьи, но есть хороший ответ на SO.
Если кратко, то область видимости лексическая и есть шесть областей видимости — переменные в теле функции, в замыкании, в модуле, в теле класса, встроенные в питон фунции и переменные внутри списковых и иных включений.
Есть тонкость — переменная по умолчанию доступна для чтения в лексически вложенных пространствах имён, но модификация требует использования специальных ключевых слов nonlocal и global для модификации переменных на один уровень выше или глобальной видимости соответственно.

Например, такой код:

x = 7
print(id(x))

def func():
    print(id(x))
    return x

print(func())

Работает с одной глобальной переменной, а такой:

x = 7
print(id(x))

def func():
    x = 1
    print(id(x))
    return x

print(func())
print(x)

уже порождает локальную.
С моей точки зрения это не очень хорошо, по идее любое использование нелокальных переменных в функции это часть публичного интерфейса функции, её сигнатуры, а значит должно объявляться явно и видимо в начале функции. Также ключевые слова не очень информативны — global звучит как определение глобальной функции, а на самом деле означает use global.

В питоне нет обязательной точки входа с которой начинается выполнение программы как это сделано во многих языках, просто всё что написано на уровне модуля последовательно выполняется, однако так как переменные на уровне модуля это глобальные переменные, то, с моей точки зрения, хорошей практикой должно быть запихивание основного кода в функцию main() с последующим её вызовом в конце файла:

if __name__ == '__main__':
    main()

такое условие сработает если файл будет вызван как скрипт, а не импортирован как модуль.


Аргументы функций

Питон предоставляет просто шикарные возможности за заданию аргументов функций — позиционные, именованные аргументы и их комбинации.

Но нужно понимать как осуществляется передача аргументов — т.к. в питоне все переменные это ссылки на данные, то можно догадаться, что передача осуществляется по ссылке, однако тут есть особенность — сама ссылка передаётся по значению т.е. вы можете модифицировать мутабельное значение по ссылке:

def add_element(mylist):
    mylist.append(3)

mylist = [1,2]
add_element(mylist)
print(mylist)

выполняем:

python3 arg_modify.py
[1, 2, 3]

однако нельзя затереть исходную ссылку в функции:

def try_del(mylist):
    mylist = []
    return mylist

mylist = [1,2]
try_del(mylist)
print(mylist)

исходная ссылка жива и работает:

python3 arg_kill.py
[1, 2]

Также для аргументов можно задавать значения по умолчанию, но с этим есть одна неочевидная вещь которую нужно запомнить — значения по умолчанию вычисляются один раз при определении функции, это не создаёт никаких проблем, если вы в качестве значения по умолчанию передаёте неизменяемые данные, а если передаются изменяемые данные или динамическое значение, то результат будем чуток неожиданным:

изменяемые данные:

cat arg_list.py

def func(arg = []):
    arg.append('x')
    return arg

print(func())
print(func())
print(func())

результат:

python3 arg_list.py
['x']
['x', 'x']
['x', 'x', 'x']

динамическое значение:

cat arg_now.py

from datetime import datetime

def func(arg = datetime.now()):
    return arg

print(func())
print(func())
print(func())

получаем:

python3 arg_now.py
2018-09-28 10:28:40.771879
2018-09-28 10:28:40.771879
2018-09-28 10:28:40.771879

ООП

ООП в питоне сделано весьма интересно (одни property чего стоят) и это большая тема, однако сапиенс знакомый с ООП вполне может нагуглить всё (или найти на хабре), что ему захочется, поэтому нет смысла повторяться, хотя стоит оговорить, что питон следует немного другой философии — считается, что программист умнее машины и не является вредителем (UPD: подробнее), поэтому в питоне по умолчанию нет привычных по другим языкам модификаторов доступа: private методы реализуются добавлением двойного подчёркивания (что в рантайме изменяет имя метода не позволяя случайно его использовать), а protected одним подчёркиванием (что не делает ничего, это просто соглашение об именовании).
Те кто скучает по привычному функционалу могут поискать попытки привнести в питон такие возможности, мне нагуглилась пара вариантов (lang, python-access), но я их не тестировал и не изучал.

Единственный минус стандартных классов — шаблонный код во всяких дандер методах, лично мне нравится библиотека attrs, она значительно более питоническая.
Стоит упомянуть, что так в питоне всё объекты, включая функции и классы, то классы можно создавать динамически (без использования eval) функцией type.
Также стоит почитать про метаклассы (на хабре) и дескрипторы (хабр).
Особенность, которую стоит запомнить — атрибуты класса и объекта это не одно и тоже, в случае неизменяемых атрибутов это не вызывает проблем так как атрибуты «затеняются» (shadowing) — создаются автоматически атрибуты объекта с таким же именем, а вот в случае изменяемых атрибутов можно получить не совсем то, что ожидалось:

cat class_attr.py
class MyClass:
    storage = [7,]
    def __init__(self, number):
        self.number = number

obj = MyClass(1)
obj2 = MyClass(2)

obj.number = 5
obj.storage.append(8)

print(obj2.storage, obj2.number)

получаем:

python3 class_attr.py
[7, 8] 2

как можно увидеть — изменяли obj, а storage изменился и в obj2 т.к. этот атрибут (в отличии от number) принадлежит не экземпляру, а классу.


Константы

Как и в случае с модификаторами доступа питон не пытается ограничить разработчика, поэтому задачать скалярную переменную защищённую от модификации стандартным способом нельзя, просто есть соглашение, что переменные с именем в верхнем регистре нужно считать константами.
С другой стороны в питоне есть неизменяемые структуры данных такие как tuple, поэтому если вы хотите сделать неизменяемой какую-то глобальную структуру вроде конфига и не хотите дополнительных зависимостей, то namedtuple, вполне хороший выбор, хотя он потребует немного больше усилий для описания типов, поэтому мне нравится альтернативная реализация неизменяемой структуры с dot-notation — Box (см. параметр frozen_box).
Ну а если вам хочется скалярных констант, то можно реализовать проверку доступа к ним на стадии «компиляции» т.е. проверки через mypy, пример и подробности.


.sort() vs sorted()

В питоне есть два способо сортировать список. Первый это метод .sort() который изменяет исходный список и ничего не возвращает (None) т.е. не получится сделать так:

my_list = my_list.sort()

Второй, это функция sorted() которая порождает новый список и умеет работать со всеми итерируемыми объектами. Кому хочется больше инфы стоит начать с SO.


Стандартная библиотека

Обычно стандартная библиотека питона включает отличные решения типовых проблем, однако стоит подходить критически, ибо хватает и странностей. Правда бывает и так, что то, что на первый взгляд кажется странным, в итоге оказывается наилучшим решением, просто нужно знать все условия (см. далее про range), но всё же есть и странности.

Например, идущий в комплекте модуль для модульного тестирования unittest не имеет никакого отношения к питону и попахивает джавой, поэтому, как говорит автор питона: «Eveybody is using py.test …». Хотя вполне интересный, пусть и не всегда подходящий модуль doctest идёт в стандартной поставке.

Идущий в поставке модуль urllib не имеет такого прекрасного интерфейса как стронний модуль requests.

Та же история с модулем для разбора параметров коммандной строки — идущий в комплекте argparse это демонстрация ООП головного мозга, а модуль docopt кажется просто шикарным решением — предельная самодокументируемость! Хотя, по слухам, несмотря на docopt и для click остаётся ниша.

С отладчиком также — как я понял идущий в комплекте pdb мало кто использует, альтернатив много, но похоже основная масса разработчиков используется ipdb, который, с моей точки зрения удобнее всего использовать через модуль-обёртку debug.
Она позволяет вместо import ipdb;ipdb.set_trace() просто написать import debug, также она добавляет модуль see для удобной инспекции объектов.

На замену стандартному модулю сериализации pickle делают dill, тут кстати стоит запомнить, что эти модули не подходят для обмена данными в внешними системами т.к. восстанавливать произвольные объекты полученные из неконтролируемого источника небезопасно, для таких случаев есть json (для REST) и gRPC (для RPC).

На замену стандартному модулю обработкти регулярных выражений re делают модуль regex со всякими дополнительными плюшками, вроде классов символов аля \p{Cyrillic}.
Кстати, что-то не попалось для питона весёлого отладчика для регексов похожего на перловый.

Вот другой пример — человек сделал свой модуль in-place, чтобы пофиксить кривизну и неполноту API стандартного модуля fileinput в части in place редактирования файлов.

Ну и таких случаев думаю много, раз даже мне попался не один, так что будьте бдительны и не забывайте заглядывать во всякие списки полезняшек типа awesome, я думаю, что у хорошего питонщика есть чуйка на меру питоничности решения, это кстати тема для отдельного разговора — по моим ощущениям (конечно статистики никакой на эту тему нет и видимо не может быть) в питон-мире уровень специалистов выше среднего, ибо часто хорошие софтины оказываются написанными на питоне, напишите в комментариях, что вы думаете по этому поводу.


Параллелизм и конкурентность

Питон предоставляет широкие возможности как для параллельного, так и для конкурентного программирования, однако не обходиться без особенностей.

Если вам нужен параллелизм, а это бывает когда ваши задачи требуют вычислений, то вам стоит обратить внимание на модуль multiprocessing.

А если в ваших задачах много ожидания IO, то питон предоставляет массу вариантов на выбор, от тредов и gevent, до asyncio.
Все эти варианты выглядят вполне пригодными для использования (хотя треды значительно больше ресурсов требуют), но есть ощущение, что asyncio потихоньку выдавливает остальных, в том числе благодаря всяким плюшками типа uvloop.

Если кто не заметил — в питоне треды это не про параллельность, я недостаточно компетентен, чтобы хорошо рассказать про GIL, но по это теме достаточно материалов, поэтому и нет такой необходимости, главное, что нужно запомнить это то, что треды в питоне (точнее в CPython) ведут себя не так как это принято в других языках программирования — они исполняются только на одном ядре, а значит не подходят для случаев когда вам нужна настоящая параллельность, однако, выполнение тредов приостанавливается при ожидании ввода-вывода, поэтому их можно использовать для конкурентности.


Иные странности

В питоне a = a + b не всегда эквивалентно a += b:

a = [1]
a = a + (2,3)
TypeError: can only concatenate list (not "tuple") to list
a += (2,3)
a
[1, 2, 3]

За деталями отправляю на SO ибо пока не нашёл времени разобраться почему оно так, в смысле по каким причинам так сделали, вроде это опять про мутабельность.


Странности, которые не странности

На первый взгляд мне показалось странным, что тип range не включает правую границу, но потом добрый человек подсказал мне неучу где мне нужно поучиться и оказалось, что всё вполне логично.

Отдельная большая тема это округления (хотя это проблема общая практически для всех языков программирования), помимо того, что округление используется какое угодно кроме того, что все изучали в школьном курсе математики, так на это ещё накладываются проблемы преставления чисел с плавющей точкой, отсылаю к подробной статье.
Грубо говоря вместо привычного, по школьному курсу математики, округления по алгоритма half up используется алгоритм half to even, которые уменьшает вероятность искажений при статистическом анализе и поэтому рекомендуется стандартом IEEE 754.

Также я не мог понять почему -22//10=-3, а потом, другой добрый человек, указал, что это неизбежно следует из самого математического определения, по которому, остаток не может быть отрицательным, что и приводит к такому необычному поведению для отрицательных чисел.
ACHTUNG! Теперь это опять странность и я ничего не понимаю, см. сей тред.


Отладка регулярных выражений

А вот тут оказалось, что в мире питоне нет инструмента для интерактивной отладки регулярных выражений аналогичного прекрасному перловому модулю Regexp::Debugger (видеопрезентация), конечно есть куча онлайн-инструментов, есть какие-то виндовопроприетарные решения, но для меня это всё не то, возможно стоит использовать перловый инструмент, ибо питонные регэксы не особо отличаются от перловых, напишу инструкцию для невладеющих перловым инструментарием:

sudo apt install cpanminus
cpanm Regexp::Debugger
perl -I ~/perl5/lib/perl5/ -E "use Regexp::Debugger; 'ababc' =~ /(a|b) b+ c/x"

Думаю даже человек незнакомый с перлом поймёт где тут надо вписать строку, а где регулярное выражение, x это флаг аналогичный питонному re.VERBOSE.
Нажимаем s и шагаем по регулярному выражению, подробное описание доступных команд в документации.


Документация

В питоне есть функция help, которая позволяет получить справку по любой загруженной функции (берётся из её docstring’а), параметром передаётся имя функции:

$ python3                                                                                                                                        
>>> help(help)

но это не всегда удобный способ и часто удобнее использовать утилиту pydoc:

pydoc3 urllib.parse.urlparse

утилита позволяет искать по ключевым словам и даже запускать локальный сервер с html документацией, но последнее не тестировал.

Пять простых примеров, которые сподвигнут тебя изучить Python — «Хакер»

Содержание статьи

Python за последнее десятилетие набрал огромную популярность и не сдает своих позиций — его применение и для обучения программированию, и для разработки приложений только растет. Не каждый язык может похвастаться популярностью в таких разных отраслях, как веб-разработка, DevOps, научные вычисления и машинное обучение.

Языки становятся популярными по разным причинам, иногда просто из-за отсутствия других решений для определенной ниши. Успех Python, на мой взгляд, вполне заслужен — его легко изучать, приятно использовать, и на нем можно начать писать полезные программы довольно скоро.

В чем секрет его успеха? У него простой в изучении, логичный и лаконичный синтаксис. Многие языки полны сюрпризов вроде легендарного print reverse "foo", который вопреки ожиданиям выводит строку foo (правильный вариант: print scalar reverse "foo").

В Python смысл выражений почти всегда очевиден, а все ошибки сопровождаются исключениями, из которых легко понять, что пошло не так. Например, если мы попытаемся записать в массив по несуществующему индексу, то сразу получим ошибку с исчерпывающим описанием проблемы.

>>> arr = [1,2]
>>> arr[5] = 3
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
IndexError: list assignment index out of range

Например, в Ruby или Lua аналогичный код приведет массив к виду [1, 2, nil, nil, nil, 3]. И, если это не то, чего ты ожидал, то заметить и исправить ошибку может быть непросто.

При выборе языка для нового проекта нужно учитывать не только свойства самого языка, но и его экосистему: библиотеки, инструменты разработки, да и сообщество пользователей. С этим у Python все отлично. Его поддерживают многие популярные IDE, а некоторые среды даже разработаны специально для него, как PyCharm. Есть множество инструментов анализа и отладки, например, py-spy — профайлер, которым можно подключиться к работающей программе и в реальном времени смотреть, какие функции выполняются и сколько времени занимают.

Число библиотек для самых разных целей тоже огромно. Некоторые из них стали настолько популярны, как TensorFlow, pandas, или NumPy, что люди используют Python для машинного обучения и анализа данных специально, чтобы ими воспользоваться. В DevOps не менее популярны Ansible и Saltstack.

В сочетании с неплохой производительностью, это позволяет применять Python как для коротких скриптов и разовых задач, так и для больших приложений. Как и любой другой язык, Python не универсален и не всегда является лучшим выбором для конкретной задачи, но он покрывает достаточно большой класс задач и требований к производительности, чтобы для многих проектов быть основным или единственным языков. При недостатке производительности подмножество Python можно компилировать в машинный код с помощью Cython, или переписать на другом языке и взаимодействовать с ним через FFI.

Самое главное: с помощью нужных библиотек, решать многие задачи просто. Даже для начинающего разработчика Python быстро станет помощником в повседневных задачах. Именно поэтому его часто выбирают для изучения в качестве первого языка, и существует множество курсов, где с этим помогают — например, в онлайн школе SkillFactory.

INFO

Школа SkillFactory — спонсор этой публикации. Со SkillFactory ты можешь пройти курс «Python для веб-разработки» и освоить полный стек технологий для создания сайтов, приложений и сервисов. Для студентов предусмотрена помощь наставника; в процессе обучения студент формирует портфолио, которое потом сможет показать работодателю.

Чтобы продемонстрировать мощь Python, я выбрал ряд библиотек, которые не требуют сложной установки зависимостей или наборов данных, и позволяют сделать что-то полезное всего за несколько строк кода.

 

Виртуальные окружения

Для разработки и тестирования пользователи Python часто применяют виртуальные окружения (virtual environments). В Python 2.x их поддержка была реализована опциональным модулем, но в Python3 уже есть встроенная поддержка, так что для их установки ничего делать не нужно.

Каждое окружение живет в своем каталоге, поэтому устанавливать в него модули можно от имени обычного пользователя. Если ты необратимо сломал свое окружение, можно просто удалить каталог и пересоздать его. Не менее полезно бывает создать чистое окружение чтобы убедиться, что твоя библиотека или приложение чисто устанавливается из исходников и работает.

Создать и активировать виртуальное окружение очень просто. На UNIX-подобных системах это делается так:

$ python3 -m venv test-env
$ source ./test-env/bin/activate

Выйти из окружения можно командой deactivate.

Чтобы не засорять рабочую систему лишними модулями, все примеры лучше пробовать именно в виртуальном окружении.

 

Замена скриптов на shell

Скрипты на Bourne shell — классика системного администрирования и автоматизации, но как язык программирования, шелл так и остался в семидесятых. Его собственные средства отладки и обработки ошибок примитивны, к тому же, если ты хочешь сделать скрипт кроссплатформенным, нужно тщательно избегать «башизмов» и всего, что не входит в стандарт POSIX. Инструменты вроде ShellCheck могут с этим помочь, но можно пойти и другим путем — не использовать Shell вовсе.

В стандартной библиотеке Python уже есть ряд модулей, которые сделают за тебя половину работы. К примеру, скопировать файл с помощью функции из модуля shutil можно в одну строку.

$ touch myfile
$ python3
>>>import shutil
>>>shutil.copy('myfile', 'myfile.bak')
>>>exit()

Там же присутствуют chown, rmtree и функции для упаковки файлов в архивы, кроме того, у функций есть опция follow_symlinks.

Выполнить команду и получить ее код завершения и вывод ничуть не сложнее.

>>> import subprocess
>>> subprocess.run(["ls -l /dev/null"], shell=True, capture_output=True)
CompletedProcess(args=['ls -l /dev/null'], returncode=0, stdout=b'crw-rw-rw-. 1 root root 1, 3 Feb  9 01:36 /dev/null\n', stderr=b'')

Иногда бывает сложно обойтись без передачи пользовательского ввода внешней команде. Это открывает простор для уязвимостей типа shell injection и требует внимания к деталям. К счастью, в стандартной библиотеке уже есть функция, которая добавит кавычки и экранирует опасные символы.

>>>import shlex
>>> shlex.quote("myfile; rm -rf ~")
"'myfile; rm -rf ~'"

 

Разбор веб-страниц

Разбор веб-страниц (scraping) нужен для многих целей: от борьбы с сервисами, которые не предоставляют API, до создания поисковых систем.

Для демонстрации мы извлечем заголовки новостей с главной страницы журнала. C помощью библиотеки requests и парсера HTML BeautifulSoup мы можем сделать это всего в несколько строк.

Установим библиотеки: pip3 install requests beautifulsoup4. Теперь откроем xakep.ru в отладчике браузера и увидим, что заголовки новостей находятся в тэгах <h4>, но не напрямую, а во вложенных <a> и <span>. К счастью для нас, BeautifulSoup поддерживает селекторы CSS3, а в ее стандарте tag1 tag2 как раз означает «<tag2> вложенный в <tag1>. То есть, наш селектор для заголовков новостей будет h4.entry-title a span.

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

response = requests.get("https://xakep.ru")
page = response.text

soup = BeautifulSoup(page, 'html.parser')

headings = map(lambda e: e.text, soup.select("h4.entry-title a span"))
for h in headings:
  print(h)

Сохрани в файл вроде xakep-headings.py и выполни python3 xakep-headings.py или просто скопируй в интерпретатор, и ты увидешь все свежие новости.

 

Веб-приложения

На Python есть большие фреймворки MVC, такие как весьма популярный Django. Но есть и легковесные библиотеки, с которыми можно за пару строк кода превратить любую функцию в веб-сервис.

Один из самых популярных микрофреймворков — Flask. Для демонстрации напишем сервис, который в ответ на запрос /add/x/y выдает сумму чисел x и y.

Установим Flask командой pip3 install flask и сохраним вот этот код в файл myapp.py:

from flask import Flask, escape, request

app = Flask(__name__)

@app.route('/add/<int:x>/<int:y>')
def show_post(x, y):
    return str(x + y)

Теперь можно запустить его командой env FLASK_APP=myapp.py flask run.

$ curl http://localhost:5000/add/3/2
5

Если тебе не понравился Flask, можно вместо него посмотреть на Bottle — он ничуть не сложнее в использовании.

 

Обработка естественного языка

Обработка естественного языка традиционно считается сложной и специализированной задачей. Библиотеки для этой цели весьма развиты, но не слишком просты в использовании.

Однако, модуль TextBlob предоставляет простой интерфейс к библиотеке NLTK. Перед использованием нам нужно поставить саму библиотеку и скачать наборы данных для нее:

$ pip3 install textblob

$ python3
>>> import nltk
>>> nltk.download('punkt')
>>> nltk.download('brown')

Теперь попробуем написать функцию, которая возвращает существительное во множественном числе.

from textblob import TextBlob

def pluralize(word, count):
    if count == 1:
        return word
    else:
        blob = TextBlob(word)
        return blob.words[0].pluralize()

print(pluralize('mouse', 1))
print(pluralize('mouse', 9))

Скопируй это все в интерпретатор и попробуй в действии.

Так же просто разбить текст на предложения:

>>> text = TextBlob("Python is a cool language. I like using it.")
>>> text.sentences
[Sentence("Python is a cool language."), Sentence("I like using it.")]

В TextBlob есть много других возможностей, например, разбор на члены предложения — очень пригодится, если хочешь написать текстовый квест или чат-бота.

 

Заключение

Это всего несколько примеров, но репозиторий пакетов PyPI огромен и каждый найдет там что-то для себя. Когда ты только изучаешь язык, нет ничего плохого в том, чтобы написать свое решение давно решенной задачи. Но вот если тебе нужно быстрое решение насущной задачи вроде работы с каким-нибудь форматом файла или взаимодействия с сервисом, не забудь поискать в репозитории — скорее всего оно там уже есть.

примеров программирования на Python — GeeksforGeeks

Следующий раздел Python содержит обширную коллекцию примеров программирования на Python. Примеры разбиты на категории по темам, включая список, строки, словарь, кортеж, наборы и многое другое. Каждый пример программы содержит несколько подходов к решению проблемы.

Учебник по программированию на Python
Последние статьи о Python!
Вывод Python и вопросы с множественным выбором

Темы:

Базовые программы:

Массив программ:

Список программ:

Строковые программы:

Словарные программы:

Кортежных программ:

Программы поиска и сортировки:

Программы печати шаблонов:

Программы даты и времени:

Другие программы Python:

Если вам нравится GeeksforGeeks и вы хотите внести свой вклад, вы также можете написать статью на https: // submit.geeksforgeeks.org. Посмотрите свою статью на главной странице GeeksforGeeks и помогите другим гикам.

Пожалуйста, напишите комментарий, если вы обнаружите что-то неправильное, или если вы хотите поделиться дополнительной информацией по теме, обсужденной выше.


.

7. Простые операторы — документация Python 3.8.6

Простой оператор состоит из одной логической строки. Несколько простых операторы могут находиться в одной строке, разделенной точкой с запятой. Синтаксис для простые заявления:

7.1. Операторы выражений

Операторы выражений используются (в основном интерактивно) для вычисления и записи значение или (обычно) для вызова процедуры (функции, которая не возвращает значимого результат; в Python процедуры возвращают значение Нет ).Другое использование операторы выражения разрешены и иногда полезны. Синтаксис для выражение:

  выражение_стмт  :: =  звездное_выражение 
 

Оператор выражения оценивает список выражений (который может быть выражение).

В интерактивном режиме, если значение не Нет , оно преобразуется в строку используя встроенную функцию repr () , и результирующая строка записывается в стандартный вывод в отдельной строке (кроме случая, когда результат Нет , так что вызовы процедур не вызывают никакого вывода.)

7.2. Заявления о переуступке

Операторы присваивания используются для (пере) привязки имен к значениям и для изменения атрибуты или элементы изменяемых объектов:

  assignment_stmt  :: = ( target_list  "=") + ( starred_expression  |  yield_expression )
  target_list  :: =  target  (","  target ) * [","]
  цель  :: =  идентификатор 
                     | "(" [ target_list ] ")"
                     | "[" [ target_list ] "]"
                     |  attributeref 
                     |  подписка 
                     |  нарезка 
                     | «*»  цель 
 

(См. Определение синтаксиса для attributeref , Подписка и нарезка .)

Оператор присваивания оценивает список выражений (помните, что это может быть одно выражение или список, разделенный запятыми, последний дает кортеж) и назначает единственный результирующий объект каждому из целевых списков слева направо право.

Присвоение определяется рекурсивно в зависимости от формы цели (списка). Когда цель является частью изменяемого объекта (ссылка на атрибут, подписка или нарезка), изменяемый объект должен в конечном итоге выполнить присвоение и принять решение о его действительности и может вызвать исключение, если присвоение неприемлемый.Правила, соблюдаемые различными типами, и исключения: дается с определением типов объектов (см. раздел Стандартная иерархия типов).

Присвоение объекта целевому списку, необязательно заключенное в круглые скобки или квадратных скобок, рекурсивно определяется следующим образом.

  • Если целевой список представляет собой одну цель без запятой, необязательно в круглых скобках объект назначается этой цели.

  • Иначе: объект должен быть итерируемым с тем же количеством элементы, поскольку в целевом списке есть цели и элементы назначены, слева направо к соответствующим целям.

    • Если целевой список содержит одну цель с префиксом звездочки, называется «Помеченная» цель: объект должен быть итеративным с как минимум таким же количеством элементов. поскольку в целевом списке есть цели, минус один. Первые позиции iterable назначаются слева направо целям перед отмеченными звездочкой цель. Последние элементы итерации назначаются целям после помеченная звездочкой цель. Список оставшихся в итерируемом элементе затем назначен цели, отмеченной звездочкой (список может быть пустым).

    • Иначе: объект должен быть итерируемым с тем же количеством элементов, что и в нем являются целями в целевом списке, и элементы назначаются слева направо правильно, к соответствующим целям.

Присвоение объекта единственной цели рекурсивно определяется следующим образом.

  • Если целью является идентификатор (имя):

    • Если имя не встречается в глобальном или нелокальном в текущем блоке кода: имя привязано к объекту в текущее локальное пространство имен.

    • В противном случае: имя привязано к объекту в глобальном пространстве имен или внешнее пространство имен определяется нелокальным соответственно.

    Имя является рикошетом, если оно уже было связано. Это может вызвать ссылку счетчик для объекта, ранее привязанного к имени, чтобы достичь нуля, в результате чего объект, который нужно освободить, и его деструктор (если он есть) для вызова.

  • Если целью является ссылка на атрибут: основное выражение в ссылка оценивается.Он должен дать объект с назначаемыми атрибутами; если это не так, возникает ошибка TypeError . Тогда этот объект попросили присвоить присвоенный объект данному атрибуту; если не может выполнить задание, возникает исключение (обычно, но не обязательно AttributeError ).

    Примечание. Если объект является экземпляром класса и ссылка на атрибут встречается на обе стороны оператора присваивания, выражение в правой части, a.x может получить доступ либо атрибут экземпляра, либо (если атрибут экземпляра не существует) класс атрибут.Левая цель a.x всегда устанавливается как атрибут экземпляра, создавая его при необходимости. Таким образом, два появления a.x не обязательно относятся к одному и тому же атрибуту: если выражение в правой части относится к class, левая сторона создает новый атрибут экземпляра как цель присвоение:

     класс Cls:
        x = 3 # переменная класса
    inst = Cls ()
    inst.x = inst.x + 1 # записывает inst.x как 4, оставляя Cls.x как 3
     

    Это описание не обязательно применимо к атрибутам дескриптора, таким как свойства, созданные с помощью property () .

  • Если целью является подписка: основное выражение в ссылке: оценен. Он должен давать либо изменяемый объект последовательности (например, список) или объект отображения (например, словарь). Далее, выражение индекса оценен.

    Если первичным является объект изменяемой последовательности (например, список), нижний индекс должен давать целое число. Если он отрицательный, длина последовательности добавляется к Это. Результирующее значение должно быть неотрицательным целым числом меньше длина последовательности, и последовательность просят присвоить назначенный объект свой товар с этим индексом.Если индекс вне допустимого диапазона, IndexError будет поднят (присвоение последовательности с индексами не может добавлять новые элементы в список).

    Если первичным является объект отображения (например, словарь), нижний индекс должен иметь тип, совместимый с типом ключа отображения, и тогда отображение попросили создать пару ключ / данные, которая отображает индекс в назначенный объект. Это может заменить существующую пару ключ / значение тем же ключом. значение или вставьте новую пару ключ / значение (если не существует ключа с таким же значением).

    Для объектов, определенных пользователем,

.

6. Простые операторы — документация Python 2.7.18

Простые операторы заключаются в одну логическую строку. Несколько простых операторы могут находиться в одной строке, разделенной точкой с запятой. Синтаксис для простые заявления:

6.1. Операторы выражений

Операторы выражений используются (в основном интерактивно) для вычисления и записи значение или (обычно) для вызова процедуры (функции, которая не возвращает значимого результат; в Python процедуры возвращают значение Нет ).Другое использование операторы выражения разрешены и иногда полезны. Синтаксис для выражение:

  выражение_стмт  :: =  список_выражений 
 

Оператор выражения оценивает список выражений (который может быть выражение).

В интерактивном режиме, если значение не Нет , оно преобразуется в строку используя встроенную функцию repr () , и результирующая строка записывается в стандартный вывод (see section Оператор печати) в отдельной строке.(Выражение операторы, дающие Нет , не записываются, поэтому вызовы процедур не вызвать любой вывод.)

6.2. Заявления о переуступке

Операторы присваивания используются для (пере) привязки имен к значениям и для изменения атрибуты или элементы изменяемых объектов:

  assignment_stmt  :: = ( target_list  "=") + ( expression_list  |  yield_expression )
  target_list  :: =  target  (","  target ) * [","]
  цель  :: =  идентификатор 
                     | "("  target_list  ")"
                     | "[" [ target_list ] "]"
                     |  attributeref 
                     |  подписка 
                     |  нарезка 
 

(См. Определение синтаксиса для последних трех символы.)

Оператор присваивания оценивает список выражений (помните, что это может быть одно выражение или список, разделенный запятыми, последний дает кортеж) и назначает единственный результирующий объект каждому из целевых списков слева направо право.

Присвоение определяется рекурсивно в зависимости от формы цели (списка). Когда цель является частью изменяемого объекта (ссылка на атрибут, подписка или нарезка), изменяемый объект должен в конечном итоге выполнить присвоение и принять решение о его действительности и может вызвать исключение, если присвоение неприемлемый.Правила, соблюдаемые различными типами, и исключения: дается с определением типов объектов (см. раздел Стандартная иерархия типов).

Присвоение объекта целевому списку рекурсивно определяется следующим образом.

  • Если целевой список является одним целевым: объект назначается этой цели.

  • Если целевой список представляет собой список целей, разделенных запятыми: объект должен быть итерация с тем же количеством элементов, что и цели в целевом списке, и элементы назначаются слева направо соответствующим целям.

Присвоение объекта одной цели рекурсивно определяется следующим образом.

  • Если целью является идентификатор (имя):

    • Если имя не встречается в глобальном операторе в текущем блок кода: имя привязано к объекту в текущем локальном пространстве имен.

    • В противном случае: имя привязано к объекту в текущем глобальном пространстве имен.

    Имя является рикошетом, если оно уже было связано.Это может вызвать счетчик ссылок для объекта, ранее привязанного к имени, чтобы достичь нуля, в результате чего объект будет освобожден и его деструктор (если он есть) должен быть вызван.

  • Если целью является список целей, заключенный в круглые или квадратные скобки: Объект должен быть итеративным с тем же количеством элементов, что и цели в целевом списке, и его элементы назначаются слева направо, к соответствующим целям.

  • Если целью является ссылка на атрибут: основное выражение в ссылка оценивается.Он должен дать объект с назначаемыми атрибутами; если это не так, возникает ошибка TypeError . Тогда этот объект попросили присвоить присвоенный объект данному атрибуту; если не может выполнить задание, возникает исключение (обычно, но не обязательно AttributeError ).

    Примечание. Если объект является экземпляром класса и ссылка на атрибут встречается на обе стороны оператора присваивания, выражение RHS, a.x может получить доступ либо атрибут экземпляра, либо (если атрибут экземпляра не существует) класс атрибут.Цель LHS a.x всегда устанавливается как атрибут экземпляра, создавая его при необходимости. Таким образом, два появления a.x не обязательно относятся к одному и тому же атрибуту: если выражение RHS относится к class, LHS создает новый атрибут экземпляра в качестве цели присвоение:

     класс Cls:
        x = 3 # переменная класса
    inst = Cls ()
    inst.x = inst.x + 1 # записывает inst.x как 4, оставляя Cls.x как 3
     

    Это описание не обязательно применимо к атрибутам дескриптора, таким как свойства, созданные с помощью property () .

  • Если целью является подписка: основное выражение в ссылке: оценен. Он должен давать либо изменяемый объект последовательности (например, список), либо объект отображения (например, словарь). Далее, выражение индекса оценен.

    Если первичным является объект изменяемой последовательности (например, список), нижний индекс должен дают простое целое число. Если он отрицательный, к нему добавляется длина последовательности. Результирующее значение должно быть неотрицательным целым числом меньше, чем последовательность length, и последовательность просят назначить назначенный объект его элементу с этот индекс.Если индекс выходит за пределы допустимого диапазона, возникает ошибка IndexError . (присвоение последовательности с индексами не может добавлять новые элементы в список).

    Если первичным является объект отображения (например, словарь), нижний индекс должен иметь тип, совместимый с типом ключа отображения, и тогда отображение попросили создать пару ключ / данные, которая отображает индекс в назначенный объект. Это может заменить существующую пару ключ / значение тем же ключом. значение или вставьте новую пару ключ / значение (если не существует ключа с таким же значением).

  • Если целью является срез: основным выражением в ссылке является оценен. Он должен давать изменяемый объект последовательности (например, список). В назначенный объект должен быть объектом последовательности того же типа. Далее нижний и выражения верхней границы оцениваются, если они присутствуют; значения по умолчанию равны нулю, а длина последовательности. Границы должны оцениваться как (маленькие) целые числа. Если какая-либо граница отрицательная, к ней добавляется длина последовательности. Полученные границы обрезаются, чтобы они лежали между нулем и длиной последовательности, включительно.Наконец, объекту последовательности предлагается заменить срез на элементы заданной последовательности. Длина среза может отличаться от длина назначенной последовательности, таким образом изменяя длину целевой последовательность, если объект позволяет.

Сведения о реализации CPython: В текущей реализации синтаксис для целей считается таким же что касается выражений, и недопустимый синтаксис отклоняется во время генерации кода фазы, вызывая менее подробные сообщения об ошибках.

ПРЕДУПРЕЖДЕНИЕ. Хотя определение присвоения подразумевает, что левая и правая стороны являются «безопасными» (например,

.

Простой HTTP-сервер Python (S) — Пример · Блог AnvilEight

Стандартная библиотека Python имеет встроенный модуль, который можно использовать как минималистичный веб-сервер HTTP / HTTPS. Это обеспечивает поддерживает протокол и позволяет расширять возможности путем создания подклассов.

Предоставление статических файлов HTML / CSS внешнему миру может быть очень полезным и удобным во многих реальных жизненных ситуациях. Например, чтобы показать клиентские HTML-страницы, которые вы создали, или заглушить API, создав статический файл.

Пример статического веб-сервера HTTP

Еще одна цель, которую может выполнять статический веб-сервер, — это создание фиктивного API путем создания файлов json и / или xml.Структура ресурсов, организованная в подпапках, будет содержать URL-адреса, подобные RESTful. Например. /users/all.json.json может содержать фиктивные записи пользователей. Этот подход даже быстрее, чем создание, например, приложения Flask. База данных не требуется, работает везде. Для загрузки данных с удаленного сервера. Допустим, с командой scp возникают некоторые трудности. Можно запустить простой сервер на удаленной машине и загрузить необходимое содержимое через HTTP.

Python 3.x

  python3 -m http.сервер 8000 --bind 127.0.0.1  
И порт, и адрес привязки не являются обязательными. Подробнее читайте в официальные документы.

Python 2.x

  python -m SimpleHTTPServer 8000  
Python 2.x может принимать порт только как параметр Параметр адреса привязки недоступен. Документы Python 2.x.

В обоих случаях содержимое текущей папки будет доступно через http://127.0.0.1:8000

Пример с поддержкой SSL

Для запуска защищенного HTTP-сервера создайте следующий модуль:

Python 3.х

  из http.server import HTTPServer, BaseHTTPRequestHandler
импортировать ssl


httpd = HTTPServer (('локальный хост', 4443), BaseHTTPRequestHandler)

httpd.socket = ssl.wrap_socket (httpd.socket,
        keyfile = "путь / к / key.pem",
        certfile = 'путь / к / cert.pem', server_side = True)

httpd.serve_forever ()  

Python 2.x

  импорт BaseHTTPServer, SimpleHTTPServer
импортировать ssl


httpd = BaseHTTPServer.HTTPServer (('локальный хост', 4443),
        SimpleHTTPServer.SimpleHTTPRequestHandler)

httpd.socket = ssl.wrap_socket (httpd.socket,
        keyfile = "путь / tp / key.pem",
        certfile = 'путь / к / cert.pem', server_side = True)

httpd.serve_forever ()  

Для создания файлов ключей и сертификатов с помощью OpenSSL используйте следующую команду

  openssl req -x509 -newkey rsa: 2048 -keyout key.pem -out cert.pem -days 365  

В следующих примерах предполагается, что в качестве интерпретатора используется Python 3.5+.

Расширенный HTTP-сервер Python

Давайте немного усовершенствуем наш веб-сервер, обрабатывая запросы.

do_GET

Рассмотрим следующий код:

  из http.server import HTTPServer, BaseHTTPRequestHandler


класс SimpleHTTPRequestHandler (BaseHTTPRequestHandler):

    def do_GET (сам):
        self.send_response (200)
        self.end_headers ()
        self.wfile.write (привет, мир!)


httpd = HTTPServer (('локальный хост', 8000), SimpleHTTPRequestHandler)
httpd.serve_forever ()  

Это очень простой HTTP-сервер, который отвечает Привет, мир! запрашивающей стороне.Обратите внимание, что self.send_response (200) и self.end_headers () являются обязательными, иначе ответ не будет считаться как действительный. Мы можем проверить, что он действительно работает, отправив запрос с помощью HTTPie:

  $ http http://127.0.0.1:8000

HTTP / 1.0 200 ОК
Дата: вс, 25 фев 2018 17:26:20 GMT
Сервер: BaseHTTP / 0.6 Python / 3.6.1

Привет мир!  

Обратите внимание, что self.wfile является файлом, подобным объекту, поэтому ожидает байтовые объекты для функции записи .Другой способ загрузки wfile — использование BytesIO объект (см. пример ниже).

do_POST

Давайте обработаем POST-запрос. Полный пример:

  из http.server import HTTPServer, BaseHTTPRequestHandler

из io импорт BytesIO


класс SimpleHTTPRequestHandler (BaseHTTPRequestHandler):

    def do_GET (сам):
        self.send_response (200)
        self.end_headers ()
        self.wfile.write (привет, мир!)

    def do_POST (сам):
        content_length = int (self.заголовки ['Content-Length'])
        body = self.rfile.read (длина_содержимого)
        self.send_response (200)
        self.end_headers ()
        ответ = BytesIO ()
        response.write (b'Это запрос POST. ')
        response.write (b'Received: ')
        response.write (тело)
        self.wfile.write (response.getvalue ())


httpd = HTTPServer (('локальный хост', 8000), SimpleHTTPRequestHandler)
httpd.serve_forever ()  

Доступ к телу запроса можно получить через self.rfile . Это BufferedReader поэтому read ([size]) метод должен быть выполнен, чтобы получить содержимое.Обратите внимание, что размер должен быть явно передается в функцию, иначе запрос зависнет и никогда не закончится.

Вот почему необходимо получить content_length . Его можно было получить через self.headers и преобразовать в целое число. В приведенном выше примере просто распечатывается все, что он получает, например:

  http http://127.0.0.1:8000 ключ = значение
HTTP / 1.0 200 ОК
Дата: вс, 25 фев 2018 17:46:06 GMT
Сервер: BaseHTTP / 0.6 Python / 3.6.1

Это запрос POST.Получено: {"ключ": "значение"}  

Вы можете рассмотреть возможность синтаксического анализа JSON, если хотите.

Скрученный как простой веб-сервер HTTP (S)

Еще один отличный пример веб-сервера — Twisted. Ясно, что он намного быстрее, чем встроенный в Python, и предоставляет множество функций прямо из коробки. Он поддерживает SSL без необходимости писать ни одной строчки кода. Он поддерживает Python 3.x и 2.x.

Установка

  трубопровод скрученный
  

Использование

Для запуска twisted в качестве веб-сервера для обслуживания текущего каталога:

  twistd -no web --path
  

Вы увидите следующий результат:

  (.venv) andrey @ work $ ~ / Projects / test_app  twistd -no web --path =.
2016-10-23T19: 05: 02 + 0300 [twisted.scripts._twistd_unix.UnixAppLogger # info] twistd 16.4.1 (/Users/andrey/Projects/anvileight/.venv/bin/python3.5 3.5.1) запуск .
2016-10-23T19: 05: 02 + 0300 [twisted.scripts._twistd_unix.UnixAppLogger # info] класс реактора: twisted.internet.selectreactor.SelectReactor.
2016-10-23T19: 05: 02 + 0300 [-] Сайт начинается с 8080
2016-10-23T19: 05: 02 + 0300 [twisted.web.server.Site # info] Запуск фабрики 
  

Опции

-n , –nodaemon don’t daemonize, не использовать umask по умолчанию 0077

-o , –no_save не сохранять состояние при выключении

–path = — это либо конкретный файл, либо каталог, который должен быть установлен в качестве корневого каталога веб-сервера. Используйте это, если у вас есть каталог, полный файлов HTML, cgi, epy или rpy или любых других файлов, которые должны быть

Команды

web Универсальный веб-сервер, который может обслуживать файловую систему или ресурс приложения.

Если вам нужна поддержка HTTPS и SSL, рассмотрите следующие варианты:

–https = Порт для прослушивания безопасного HTTP.

-c, –certificate = Сертификат SSL для использования по протоколу HTTPS. [по умолчанию: server.pem]

-k, –privkey = SSL-сертификат, используемый для HTTPS. [по умолчанию: server.pem]

Пример докера

Вот пример Dockerfile, который я использую для обслуживания простых html-страниц для внешнего мира.

  ОТ python: 3.5

VOLUME ["/ code"]
ДОБАВЛЯТЬ . /код
WORKDIR / код

EXPOSE 5000
CMD ["python", "-m", "http.server", "5000"]  

Можно писать собственные обработчики и расширять базовую функциональность. Включая создание HTTPS-сервера и т. Д. Официальную документацию по http-серверу python 3 можно найти здесь. Документация Python 2 находится здесь

.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

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