Справочник по python: Скачать книги по Python для начинающих
Книги по Python | ForCoder
Книга предоставит вам доступ в мир прогнозной аналитики и продемонстрирует, почему Python является одним из лидирующих языков науки о данных. Охватывая широкий круг мощных библиотек Python, в том числе scikit-learn, Theano и Keras, предлагая руководство и советы по всем вопросам, начиная с анализа мнений и заканчивая нейронными сетями, книга ответит на большинство ваших вопросов по машинному обучению.
Издание предназначено для специалистов по анализу данных, находящихся в поисках более широкого и практического понимания принципов машинного обучения.
11,056 просмотров всего, 2 просмотров сегодня
Никогда не программировали, но мечтаете научиться? Знаменитая на весь мир авторская методика Зеда Шоу поможет вам сделать первые шаги в освоении одного из самых увлекательных и востребованных сегодня языков программирования, Python. Читайте упражнения, копируйте примеры и запускайте свои первые программы абсолютно без труда!
15,959 просмотров всего, 2 просмотров сегодня
Перед вами – увлекательная книга, которую по достоинству оценит любой неравнодушный программист и даже бывалый питонщик. Она составлена на основе одноименного онлайнового руководства docs.python-guide.org/en/latest/ и содержит наработки многочисленных профессионалов и энтузиастов, знающих, что такое Python, и чего вы от него хотите. Проверенные методы и новейшие приемы, собранные в этой книге, помогут вам стать профессиональным Python-программистом и во всеоружии встретить наступающую эпоху Python 3.
8,373 просмотров всего, сегодня нет просмотров
Описан язык Python 3: типы данных, операторы, условия, циклы, регулярные выражения, функции, инструменты объектно-ориентированного программирования, работа с файлами и каталогами, часто используемые модули стандартной библиотеки. Приведены основы базы данных SQLite, интерфейс доступа к базе и способы получения данных из Интернета. Особое внимание уделено библиотеке PyQt 5, позволяющей создавать приложения с графическим интерфейсом на языке Python. Рассмотрены средства для обработки сигналов и событий, управления свойствами окна, разработки многопоточных приложений, описаны основные компоненты (кнопки, текстовые поля, списки, таблицы, меню, панели инструментов и др. ), варианты их размеще-ния внутри окна, инструменты для работы с базами данных, мультимедиа, печати документов и экспорта их в формате Adobe PDF. На сайте издательства приведены все примеры из книги.
13,154 просмотров всего, сегодня нет просмотров
Data Science – это совокупность понятий и методов, позволяющих придать смысл и понятный вид огромным объемам данных.
Каждая из глав этой книги посвящена одному из самых интересных аспектов анализа и обработки данных. Вы начнете с теоретических основ, затем перейдете к алгоритмам машинного обучения, работе с огромными массивами данных, NoSQL, потоковым данным, глубокому анализу текстов и визуализации информации. В многочисленных практических примерах использованы сценарии Python.
Обработка и анализ данных – одна из самых горячих областей IT, где постоянно требуются разработчики, которым по плечу проекты любого уровня, от социальных сетей до обучаемых систем. Надеемся, книга станет отправной точкой для вашего путешествия в увлекательный мир Data Science.
8,327 просмотров всего, сегодня нет просмотров
Машинное обучение стало неотъемлемой частью различных коммерческих и исследовательских проектов, однако эта область не является прерогативой больших компаний с мощными аналитическими командами. Даже если вы еще новичок в использовании Python, эта книга познакомит вас с практическими способами построения систем машинного обучения. При всем многообразии
данных, доступных на сегодняшний день, применение машинного обучения ограничивается лишь вашим воображением.
Вы изучите этапы, необходимые для создания успешного проекта машинного обучения, используя Python и библиотеку scikit-learn. Авторы Андреас Мюллер и Сара Гвидо сосредоточили свое внимание на практических аспектах применения алгоритмов машинного обучения. Знание библиотек NumPy и matplotlib позволит вам извлечь из этой книги еще больше полезной информации.
С помощью этой книги вы изучите:
Фундаментальные понятия и сферы применения машинного обучения
Преимущества и недостатки широко используемых алгоритмов машинного обучения
Способы загрузки данных, обрабатываемых в ходе машинного обучения, включая различные аспекты работы с данными
Продвинутые методы оценивания модели и тонкая настройка параметров
Принципы построения конвейеров для объединения моделей в цепочки и инкапсуляции рабочего потока
Методы работы с текстовыми данными
Рекомендации по улучшению навыков, связанных с машинным обучением и наукой о данных
Машинное обучение стало неотъемлемой частью различных коммерческих и исследовательских проектов, начиная от постановки медицинского диагноза c последующим лечением и заканчивая поиском друзей в социальных сетях. Многие полагают, что машинное обучение могут использовать только крупные компании, обладающие мощными командами аналитиков
В книге «Введение в машинное обучение с помощью Python» описывается как можно самостоятельно и c удивительной легкостью построить модели машинного обучения (Machine Learning, ML). Прочитав эту книгу, вы сможете построить свою собственную систему машинного обучения, которая позволит выяснить настроения пользователей Твиттера или получить прогнозы по поводу глобального потепления
Машинное обучение заключается в извлечении знаний из данных. Это научная область, находящаяся на пересечении статистики, искусственного интеллекта и компьютерных наук и также известная как прогнозная аналитика или статистическое обучение. В последние годы применение методов машинного обучения в повседневной жизни стало обыденным явлением
Книга «Введение в машинное обучение с помощью Python» является вводной и не требует предварительных знаний в области машинного обучения или искусственного интеллекта
Область применения машинного обучения безгранична и, учитывая все многообразие данных, имеющихся на сегодняшний день, ограничивается лишь вашим воображением
9,499 просмотров всего, 2 просмотров сегодня
Автоматизация рутинных задач с помощью Python: практическое руководство для начинающих плюс дополнительные материалы.
Если вам когда-либо приходилось тратить часы на переименование файлов или обновление сотен ячеек электронных таблиц, то вы знаете, что такое рутинная работа. А что если поручить компьютеру выполнять такую работу вместо вас?
Книга научит вас использовать Python для написания программ, способных в считанные минуты сделать то, на что раньше у вас уходили часы ручного труда, причем никакого опыта программирования от вас не требуется. Как только вы овладеете основами программирования, вы сможете создавать программы на языке Python, которые будут без труда выполнять в автоматическом режиме различные полезные задачи, такие как:
— поиск определенного текста в файле или в множестве файлов;
— создание, обновление, перемещение и переименование файлов и папок;
— поиск в Интернете и загрузка онлайн-контента;
— обновление и форматирование данных в электронных таблицах Excel любого размера;
— разбиение, слияние, разметка водяными знаками и шифрование PDF-документов;
— рассылка напоминаний в виде сообщений электронной почты или текстовых уведомлений;
— заполнение онлайновых форм.
Пошаговые инструкции помогут вам лучше понять, как работает та или иная программа, а учебные проекты, предлагаемые в конце каждой главы, предоставят вам возможность испытать свои силы в улучшении ранее рассмотренных программ и использовать приобретенные знания для автоматизации аналогичных задач.
16,002 просмотров всего, 2 просмотров сегодня
Изучите методы скрапинга и краулинга веб-сайтов, чтобы получить доступ к неограниченному объему данных в любом уголке Интернета в любом формате. С помощью этого практического руководства вы узнаете, как использовать скрипты Python и веб-API, чтобы одновременно собрать и обработать данные с тысяч или даже миллионов веб-страниц.
Идеально подходящая для программистов, специалистов по безопасности и веб-администраторов, знакомых с языком Python, книга знакомит не только с основными принципами работы веб-скраперов, но и углубляется в более сложные темы, такие, как анализ сырых данных или использование скраперов для тестирования интерфейса веб-сайта. Примеры программного кода, приведенные в книге, помогут разобраться в этих принципах на практике.
11,715 просмотров всего, 1 просмотров сегодня
Based on the latest version of the language, this book offers a self-contained, concise and coherent introduction to programming with Python. The book’s primary focus is on realistic case study applications of Python. Each practical example is accompanied by a brief explanation of the problem-terminology and concepts, followed by necessary program development in Python using its constructs, and simulated testing.
Given the open and participatory nature of development, Python has a variety of incorporated data structures, which has made it difficult to present it in a coherent manner. Further, some advanced concepts (super, yield, generator, decorator, etc.) are not easy to explain. The book specially addresses these challenges; starting with a minimal subset of the core, it offers users a step-by-step guide to achieving proficiency.
3,408 просмотров всего, сегодня нет просмотров
Цель этой книги — как можно быстрее ввести читателя в курс дела, чтобы тот начал писать на Python работоспособные программы (игры, визуализации данных и веб-приложения), и одновременно заложить основу в области программирования, которая пригодится ему на протяжении всей жизни. Книга написана для людей любого возраста, которые прежде никогда не программировали на Python или вообще никогда не программировали. Если вы хотите быстро изучить азы программирования, чтобы сосредоточиться на интересных проектах, а также проверить свое понимание новых концепций на содержательных задачах — эта книга для вас. Книга также прекрасно подходит для преподавателей, желающих предложить вводный курс программирования, основанный на проектах.
11,784 просмотров всего, сегодня нет просмотров
Навигация по записям
Список литературы (Python) — It-Math. Ru
- Лутц М. Изучаем Python, 4-е издание. – Пер. с англ. – СПб.: Символ-Плюс, 2011. – 1280 с.
- Златопольский Д.М. Основы программирования на языке Python. – М.: ДМК Пресс, 2017. – 284 с.
- Лутц М. Программирование на Python, том I, 4-е издание. – Пер. с англ. – СПб.: Символ-Плюс, 2011. – 992 с.
- Лутц М. Программирование на Python, том II, 4-е издание. – Пер. с англ. – СПб.: Символ-Плюс, 2011. – 992 с.
- Гэддис Т. Начинаем программировать на Python. – 4-е изд.: Пер. с англ. – СПб.: БХВ-Петербург, 2019. – 768 с.
- Лучано Рамальо Python. К вершинам мастерства. – М.: ДМК Пресс, 2016. – 768 с.
- Свейгарт, Эл. Автоматизация рутиных задач с помощью Python: практическое руководство для начинающих. Пер. с англ. — М.: Вильямc, 2016. – 592 с.
- Рейтц К. , Шлюссер Т. Автостопом по Python. – СПб.: Питер, 2017. – 336 с.: ил. – (Серия «Бестселлеры O’Reilly»).
- Любанович Билл Простой Python. Современный стиль программирования. – СПб.: Питер, 2016. – 480 с.: – (Серия «Бестсепперы O’Reilly»).
- Федоров, Д. Ю. Программирование на языке высокого уровня Python : учебное пособие для прикладного бакалавриата / Д. Ю. Федоров. – 2-е изд., перераб. и доп. – Москва : Издательство Юрайт, 2019. – 161 с. – (Бакалавр. Прикладной курс). – ISBN 978-5-534-10971-9. – Текст: электронный // ЭБС Юрайт [сайт]. – URL: https://urait.ru/bcode/437489 (дата обращения: 13.02.2020).
- Шелудько, В. М. Основы программирования на языке высокого уровня Python: учебное пособие / В. М. Шелудько. – Ростов-на-Дону, Таганрог: Издательство Южного федерального университета, 2017. – 146 c. – ISBN 978-5-9275-2649-9. – Текст: электронный // Электронно-библиотечная система IPR BOOKS: [сайт]. – URL: http://www.iprbookshop. ru/87461.html (дата обращения: 13.02.2020). – Режим доступа: для авторизир. пользователей
- Шелудько, В. М. Язык программирования высокого уровня Python. Функции, структуры данных, дополнительные модули: учебное пособие / В. М. Шелудько. – Ростов-на-Дону, Таганрог: Издательство Южного федерального университета, 2017. – 107 c. – ISBN 978-5-9275-2648-2. – Текст: электронный // Электронно-библиотечная система IPR BOOKS: [сайт]. – URL: http://www.iprbookshop.ru/87530.html (дата обращения: 13.02.2020). – Режим доступа: для авторизир. пользователей
- Доусон М. Программируем на Python. – СПб.: Питер, 2014. – 416 с.
- Прохоренок Н.А. Python 3 и PyQt. Разработка приложений. – СПб.: БХВ-Петербург, 2012. – 704 с.
- Пилгрим Марк. Погружение в Python 3 (Dive into Python 3 на русском)
- Прохоренок Н.А. Самое необходимое. — СПб.: БХВ-Петербург, 2011. — 416 с.
Updated: 14.02.2020 at 01:20
ТОП-5 книг по Django (Python) на русском языке – Библиотека программиста
Просмотров 3. 5k.
Обновлено
Подборка полезных книг по веб-фреймворку Django на русском языке. Лучшие учебники и справочники, которые стоит изучить.
Django. Адриан Головатый, Джейкоб Каплан-Мосс
Благодаря своим инструментам, фреймворк способен упростить процесс создания приложений и превратить его в увлекательное творческое занятие. Авторы книги подробно описывают элементы Django, рассказывают, как с ними работать и как эффективно применять в разных проектах.
Издание написано для тех, кто имеет навыки программирования и знаком с принципами Python и веб-разработкой.
Достоинства:
- отлично структурирована;
- радует достаточное количество теории и примеров;
- хорошее качество книги;
- позволяет изучить Django на начальном этапе, а в дальнейшем использовать книгу, как справочник.
Недостатки:
- некачественный перевод;
- некоторая информация уже устаревшая.
Изучаем Python. Эрик Мэтиз
Бестселлер по изучению языка Python. В ходе чтения книги, можно быстро его освоить, и научится создавать программы, приложения и решать возникающие задачи. Книга условно поделена на 2 части. В первой осветлен теоретический материал об основных концепциях, обучение работы с чистым кодом. Во второй части идет уже создание нескольких проектов с применением полученных знаний. После прочтения можно создать полноценное веб-приложение на базе Django.
Издание отлично подходит для новичков.
Достоинства:
- рассмотрено несколько проектов: создание мини-игры, веб-приложения в режиме онлайн и создание визуализации данных;
- наличие подробного описания основ Django;
- написано понятным языком, оптимально подходит новичкам;
- есть множество примеров и упражнений в каждой главе;
- без воды.
Недостатки:
- опытным программистам новой информации здесь не найти;
- мягкий переплет, плохое качество бумаги и печати;
- нюансы перевода с английского языка.
Django. Уэсли Чан, Джефф Форсье, Пол Биссекс
Полное руководство начинается с основ Django на Python, рассматриваются основные компоненты и способы их взаимодействия. Далее уже даются практические знания: методы разработки приложений и более сложные темы, такие как администрирование и тестирование сайтов.
Авторы делятся секретами использования Django, применяя большое количество примеров и объяснений к ним.
Достоинства:
- понятный стиль написания;
- легко воспринимается информация;
- подробное описание без воды;
- много полезной информации для версии Django 1,0 или 1,2.
Недостатки:
- много устаревшей информации.
Django: практика создания Web-сайтов на Python. Владимир Дронов
Книга создана для того, чтобы научить разрабатывать Web-сайты при помощи библиотеки Django. Здесь детально описываются процессы создания модулей, шаблонов, написание кодов и применение сторонних библиотек. Рассматриваются вопросы администрирования и тестирования сайтов.
Достоинства:
- пошаговые инструкции по разработке веб-сайтов;
- адекватная цена.
Недостатки:
- сложновато для начинающих;
- обязательны навыки программирования на среднем уровне;
- устаревшая информация;
- не хватает конкретики.
Django 2 в примерах. Антонио Меле
В книге, помимо обучения работы с основными элементами фреймворка, раскрываются темы интегрирования в проект сторонних инструментов. В рамках этой книги, читатель пройдет весь путь создания веб-приложений. А простота подачи материала делает это руководство привлекательным и для новичков, и для уже опытных разработчиков.
Достоинства:
- реальные проекты в книге дают прокачать свои навыки;
- понятный стиль подачи материала;
- последовательность излагаемой информации.
Недостатки:
- неточности и ошибки в примерах кода;
- новичкам нужно иметь представления о языке Python.
Выводы
- Лучшая книга в библиотеке начинающего программиста для старта в изучении Python и Django – «Изучаем Python» Эрик Мэтиз.
- Лучшее руководство для тех, кто уже имеет навыки программирования – «Django» Адриан Головатый, Джейкоб Каплан-Мосс.
- «Django 2 в примерах» — подойдет широкому кругу аудитории. Отличная книга для тех, кто хочет освоить работу с Django и узнать новые подходы.
Делитесь хорошими книгами по Django не попавшими в эту подборку в комментариях!
Характеристика | Описание |
---|---|
Углубление | Отступ относится к пробелам в начале строки кода |
Комментарии | Комментарии — это строки кода, которые не будут выполняться |
Многострочные комментарии | Как вставить комментарии в несколько строк |
Создание переменных | Переменные — это контейнеры для хранения значений данных |
Имена переменных | Как назвать свои переменные |
Присвоить значения нескольким переменным | Как присвоить значения нескольким переменным |
Выходные переменные | Используйте оператор печати для вывода переменных |
Конкатенация строк | Как сложить струны |
Глобальные переменные | Глобальные переменные — это переменные, принадлежащие глобальной области |
Встроенные типы данных | Python имеет набор встроенных типов данных |
Получение типа данных | Как получить тип данных объекта |
Настройка типа данных | Как установить тип данных объекта |
Номера | В Python |
Внутр. | Целочисленный тип |
Поплавок | Тип плавающего числа |
Комплекс | Комплексное число типа |
Преобразование типа | Как преобразовать один числовой тип в другой |
Случайное число | Как создать случайное число |
Укажите тип переменной | Как указать определенный тип данных для переменной |
Строковые литералы | Как создавать строковые литералы |
Присвоение строки переменной | Как присвоить строковое значение переменной |
Многострочные струны | Как создать многострочную строку |
Строки — это массивы | Строки в Python — это массивы байтов, представляющие символы Unicode |
Нарезка строки | Как разрезать строку |
Отрицательное индексирование строки | Как использовать отрицательную индексацию при доступе к строке |
Длина струны | Как получить длину строки |
Строка регистрации | Как проверить, содержит ли строка указанную фразу |
Строка формата | Как соединить две струны |
Побег персонажей | Как использовать escape-символы |
Логические значения | Верно или неверно |
Вычислить логические значения | Вычислить значение или оператор и вернуть True или False |
Возврат логического значения | Функции, возвращающие логическое значение |
Операторы | Использовать оператор для выполнения операций в Python |
Арифметические операторы | Арифметический оператор используется для выполнения общих математических операций |
Операторы присвоения | Операторы присваивания используются для присвоения значений переменным |
Операторы сравнения | Операторы сравнения используются для сравнения двух значений |
Логические операторы | Логические операторы используются для объединения условных операторов |
Операторы идентификации | Операторы идентификации используются, чтобы увидеть, являются ли два объекта на самом деле одним и тем же объектом |
Операторы членства | Операторы принадлежности используются для проверки наличия последовательности в объекте |
Побитовые операторы | Побитовые операторы используются для сравнения (двоичных) чисел |
Списки | Список представляет собой упорядоченную и изменяемую коллекцию |
Элементы списка доступа | Как получить доступ к элементам в списке |
Позиция списка изменений | Как изменить значение элемента списка |
Пропустить элементы списка | Как перебирать элементы в списке |
Составление списка | Как использовать полный список |
Проверить, существует ли элемент списка | Как проверить, присутствует ли указанный элемент в списке |
Длина списка | Как определить длину списка |
Добавить элементы в список | Как добавить элементы в список |
Удалить элементы списка | Как удалить элементы списка |
Копировать список | Как скопировать список |
Объединить два списка | Как объединить два списка |
Кортеж | Кортеж — это упорядоченная и неизменяемая коллекция |
Доступ к элементам кортежа | Как получить доступ к элементам в кортеже |
Изменить элемент кортежа | Как изменить значение элемента кортежа |
Элементы списка цикла | Как перебирать элементы в кортеже |
Проверить, существует ли элемент кортежа | Как проверить, присутствует ли указанный элемент в кортеже |
Длина кортежа | Как определить длину кортежа |
Кортеж с одним элементом | Как создать кортеж только с одним элементом |
Удалить элементы кортежа | Как удалить элементы кортежа |
Объединить две кортежи | Как соединить два кортежа |
Набор | Набор представляет собой неупорядоченную и неизменяемую коллекцию |
Элементы набора доступа | Как получить доступ к предметам набора |
Добавить элементы набора | Как добавить предметы в набор |
Элементы набора петель | DETTE KAPITTELET MANGLER |
Проверить, существует ли установленный элемент | DETTE KAPITTELET MANGLER |
Установка длины | Как определить длину комплекта |
Удалить элементы набора | Как удалить предметы из набора |
Соедините два набора | Как соединить два набора |
Словарь | Словарь — это неупорядоченный и изменяемый сборник |
Элементы словаря доступа | Как получить доступ к элементам в словаре |
Изменить элемент словаря | Как изменить значение элемента словаря |
Элементы словаря циклов | Как перебирать элементы в кортеже |
Проверить, существует ли элемент словаря | Как проверить, присутствует ли указанный элемент в словаре |
Длина словаря | Как определить длину словаря |
Добавить элемент словаря | Как добавить элемент в словарь |
Удалить элементы словаря | Как удалить элементы словаря |
Копировать словарь | Как скопировать словарь |
Вложенные словари | Словарь в словаре |
Если заявление | Как написать оператор if |
Если отступ | Если statemnts в Python полагается на отступ (пробел в начале строки) |
Элиф | elif — это то же самое, что «else if» в других языках программирования. |
Остальное | Как написать if…елая выписка |
Сокращение If | Как написать оператор if в одну строку |
Сокращение, если еще | Как написать оператор if … else в одну строку |
Если И | Используйте ключевое слово and для объединения операторов if |
Если ИЛИ | Используйте ключевое слово или для объединения операторов if |
Вложенный, если | Как написать оператор if внутри оператора if |
Ключевое слово пароля в If | Используйте ключевое слово pass внутри пустых операторов if |
В то время как | Как написать цикл while |
Пока перерыв | Как разорвать цикл while |
Продолжить | Как остановить текущую итерацию и продолжить следующую |
В остальном | Как использовать оператор else в цикле while |
Для | Как написать цикл for |
Цикл через строку | Как перебрать строку |
Для перерыва | Как разорвать цикл for |
Продолжить | Как остановить текущую итерацию и продолжить со следующей |
Зацикливание через диапазон | Как перебрать диапазон значений |
Для другого | Как использовать оператор else в цикле for |
Вложенные циклы | Как написать цикл внутри цикла |
Для прохода | Используйте ключевое слово pass внутри empty для циклов |
Функция | Как создать функцию в Python |
Вызов функции | Как вызвать функцию в Python |
Аргументы функций | Как использовать аргументы в функции |
* аргументы | Чтобы иметь дело с неизвестным количеством аргументов в функции, используйте символ * перед именем параметра |
Аргументы ключевого слова | Как использовать аргументы ключевого слова в функции |
* kwargs | Чтобы иметь дело с неизвестным числом аргументов ключевого слова в функции, используйте символ * перед именем параметра |
Значение параметра по умолчанию | Как использовать значение параметра по умолчанию |
Передача списка в качестве аргумента | Как передать список в качестве аргумента |
Возвращаемое значение функции | Как вернуть значение из функции |
Оператор прохода i Функции | Используйте инструкцию pass в пустых функциях |
Рекурсия функции | Функции, которые могут вызывать сами себя, называются рекурсивными функциями |
Лямбда-функция | Как создавать анонимные функции в Python |
Зачем нужны лямбда-функции | Узнать, когда использовать лямбда-функцию или нет |
Массив | Списки могут использоваться как массивы |
Что такое массив | Массивы — это переменные, которые могут содержать более одного значения |
Массивы доступа | Как получить доступ к элементам массива |
Длина массива | Как получить длину массива |
Элементы массива зацикливания | Как перебирать элементы массива |
Добавить элемент массива | Как добавить элементы из массива |
Удалить элемент массива | Как удалить элементы из массива |
Методы массива | Python имеет набор методов Array / Lists |
Класс | Класс похож на конструктор объекта |
Создать класс | Как создать класс |
Класс __init __ () Функция | Функция __init __ () выполняется при запуске класса |
Методы объекта | Методы в объектах — это функции, принадлежащие объекту |
сам | Параметр self относится к текущему экземпляру класса |
Изменить свойства объекта | Как изменить свойства объекта |
Удалить свойства объекта | Как изменить свойства объекта |
Удалить объект | Как удалить объект |
Заявление о прохождении класса | Используйте инструкцию pass в пустых классах |
Создать родительский класс | Как создать родительский класс |
Создать дочерний класс | Как создать дочерний класс |
Создание функции __init __ () | Как создать функцию __init __ () |
super Функция | Функция super () заставляет дочерний класс наследовать родительский класс |
Добавить свойства класса | Как добавить свойство в класс |
Добавить методы класса | Как добавить метод в класс |
Итераторы | Итератор — это объект, содержащий счетное количество значений |
Итератор против Iterable | В чем разница между итератором и итератором |
Цикл через итератор | Как пройти по элементам итератора |
Создать итератор | Как создать итератор |
StopIteration | Как остановить итератор |
Глобальный охват | Когда переменная принадлежит глобальной области видимости? |
Глобальное ключевое слово | Ключевое слово global делает переменную глобальной |
Создать модуль | Как создать модуль |
Переменные в модулях | Как использовать переменные в модуле |
Переименование модуля | Как переименовать модуль |
Встроенные модули | Как импортировать встроенные модули |
Использование функции dir () | Список всех имен переменных и имен функций в модуле |
Импорт из модуля | Как импортировать только детали из модуля |
Модуль даты и времени | Как работать с датами в Python |
Вывод даты | Как вывести дату |
Создать объект даты | Как создать объект даты |
Метод strftime | Как преобразовать объект даты в читаемую строку |
Коды формата даты | Модуль datetime имеет набор кодов допустимого формата |
JSON | Как работать с JSON в Python |
Разобрать JSON | Как разобрать код JSON в Python |
Конвертировать в JSON | Как преобразовать объект Python в JSON |
Формат JSON | Как отформатировать вывод JSON с отступами и разрывами строк |
Сортировать JSON | Как отсортировать JSON |
Модуль RegEx | Как импортировать модуль регулярных выражений |
Функции RegEx | Модуль re имеет набор функций |
Метасимволы в RegEx | Метасимволы — это символы со специальным значением |
Специальные последовательности RegEx | Обратная косая черта, за которой следует символ, имеет особое значение |
Наборы RegEx | Набор — это набор символов в квадратных скобках со специальным значением |
Объект соответствия RegEx | Match Object — это объект, содержащий информацию о поиске и результате |
Установить PIP | Как установить PIP |
Пакеты PIP | Как загрузить и установить пакет с PIP |
Пакет удаления PIP | Как удалить пакет с PIP |
Обработка ошибок | Как обрабатывать ошибки в Python |
Обработка множества исключений | Как обрабатывать более одного исключения |
Попробуйте еще | Как использовать ключевое слово else в инструкции try |
Попробовать наконец | Как использовать ключевое слово finally в инструкции try |
поднять | Как вызвать исключение в Python |
Является ли передача Python по ссылке или по значению?
«Предположим, я говорю Жирному, или Кевин говорит Жирному:« Вы не познали Бога. Вы просто пережили что-то с качествами и аспектами, природой, силами, мудростью и добротой Бога ». Это как в анекдоте про склонность Германии к двойным абстракциям; немецкий авторитет в области английской литературы заявляет: «Гамлет был написан не Шекспиром; это просто написал человек по имени Шекспир ». В английском языке различие является словесным и не имеет значения, хотя немецкий язык как язык выражает разницу (что объясняет некоторые странные особенности немецкого ума).”
Валис, стр. 71 (Клубное издание «Книга месяца»)
Филип К. Дик не известен своей легкой и удобоваримой прозой. Подавляющее большинство его персонажей высокие. Очень, очень, очень высоко. И все же в приведенной выше цитате Валиса (опубликованной в 1981 году) он дает удивительно дальновидное объяснение заведомо неверно истолкованной парадигмы передачи параметров Python. Plus ça change, plus c’est omnomnom Drug.
Два наиболее широко известных и простых для понимания подхода к передаче параметров между языками программирования — это передача по ссылке и передача по значению. К сожалению, Python — это «передача по объектной ссылке», о которой часто говорят:
«Ссылки на объекты передаются по значению».
Когда я впервые прочитал это самодовольное и излишне лаконичное определение, мне захотелось что-нибудь пробить. После того, как я вынул осколки стекла из моих рук и меня вывели из стрип-клуба, я понял, что все 3 парадигмы можно понять с точки зрения того, как они вызывают поведение следующих 2 функций:
def переназначить (список):
список = [0, 1]
def append (список):
список.добавить (1)
список = [0]
переназначить (список)
append (list)
Давайте изучим.
Переменная не является объектом
«Гамлет был написан не Шекспиром; это просто написал человек по имени Шекспир ». И Python, и PKD делают решающее различие между вещью и ярлыком, который мы используем для обозначения этой вещи. «Человек по имени Шекспир» — мужчина. «Шекспир» — это просто имя. Если мы сделаем:
a = []
, тогда []
— пустой список. a
— это переменная, указывающая на пустой список, но a
сам по себе не является пустым списком. Я рисую и часто называю переменные «коробками», которые содержат объекты; но как бы вы это ни представляли, это различие является ключевым.
Переход по ссылке
При передаче по ссылке блок (переменная) передается непосредственно в функцию, а его содержимое (объект, представленный переменной) неявно передается с ним. Внутри контекста функции аргумент — это, по сути, полный псевдоним переменной, переданной вызывающим.Они оба представляют собой одно и то же поле и, следовательно, также относятся к одному и тому же объекту в памяти.
Следовательно, все, что функция делает с переменной или объектом, который она представляет, будет видимым для вызывающего. Например, функция может полностью изменить содержимое переменной и указать ее на совершенно другой объект:
Функция может также манипулировать объектом без переназначения с тем же эффектом:
Повторюсь, при передаче по ссылке функция и вызывающий объект используют одни и те же переменную и объект.
Передаваемое значение
При передаче по значению функция получает копию объектов аргумента, переданных ей вызывающей стороной, сохраненную в новом месте в памяти.
Затем функция фактически предоставляет свое собственное поле для ввода значения, и больше не существует никакой связи между переменными или объектами, на которые ссылается функция и вызывающий объект. Объекты имеют одинаковое значение, но они полностью разделены, и ничего, что происходит с одним, не повлияет на другой.Если мы снова попробуем переназначить:
Вне функции ничего не происходит. Аналогично:
Копии переменных и объектов в контексте вызывающего полностью изолированы.
Передача ссылки на объект
Python другой. Как мы знаем, в Python «ссылки на объекты передаются по значению».
Функция получает ссылку (и будет обращаться) к тому же объекту в памяти, который используется вызывающей стороной. Однако он не получает поле, в котором вызывающий хранит этот объект; как и в случае передачи по значению, функция предоставляет свой собственный блок и создает для себя новую переменную. Попробуем еще раз добавить:
И функция, и вызывающая сторона ссылаются на один и тот же объект в памяти, поэтому, когда функция добавления добавляет дополнительный элемент в список, мы видим это и в вызывающей стороне! Это разные названия одного и того же предмета; разные коробки, содержащие один и тот же объект. Это то, что подразумевается под передачей ссылок на объекты по значению — функция и вызывающая сторона используют один и тот же объект в памяти, но доступны через разные переменные. Это означает, что один и тот же объект хранится в нескольких разных ящиках, и метафора не работает.Представьте, что это квант или что-то в этом роде.
Но главное в том, что это действительно разных имен и разных коробок. При передаче по ссылке они были, по сути, одним и тем же ящиком. Когда вы пытались переназначить переменную и поместить что-то другое в поле функции, вы также помещаете его в поле вызывающего абонента, потому что это одно и то же поле. Но при передаче по объектной ссылке:
Вызывающему абоненту все равно, если вы переназначаете поле функции. Разные коробки, одинаковое содержимое.
Теперь мы видим, что Филип К. Дик пытался нам сказать. Имя и человек — разные вещи. Переменная и объект — разные вещи. Вооружившись этими знаниями, вы, возможно, сможете начать делать выводы, что происходит, когда вы делаете такие вещи, как
listA = [0]
listB = listA
listB.append (1)
print listA
Вы также можете прочитать об интересных взаимодействиях этих концепций с изменяемыми и неизменяемыми типами. Но это истории для другого дня.А теперь, если вы меня извините, я прочту «Мечтают ли андроиды об электрических овцах?» — мое метапрограммирование немного ржавое.
Полезные ссылки
http://foobarnbaz.com/2012/07/08/understanding-python-variables/
http://javadude.com/articles/passbyvalue.htm
Сборка мусора в Python: вещи, которые вам необходимо знать
В этой статье описывается сборка мусора (GC) в Python 3. 7.
Обычно вам не нужно беспокоиться об управлении памятью.Когда объекты больше не нужны, Python автоматически освобождает от них память. Однако понимание того, как работает сборщик мусора, может помочь вам писать лучше и быстрее программы Python.
Управление памятью
В отличие от многих других языков Python не обязательно освобождает память обратно в операционную систему. Вместо этого он имеет выделенный распределитель объектов для объектов размером менее 512 байт, который сохраняет некоторые фрагменты уже выделенной памяти для дальнейшего использования в будущем. Объем памяти, который занимает Python, зависит от моделей использования.В некоторых случаях вся выделенная память может быть освобождена только после завершения процесса Python.
Если длительный процесс Python со временем занимает больше памяти, это не обязательно означает, что у вас есть утечки памяти. Если вас интересует модель памяти Python, вы можете прочитать мою статью об управлении памятью.
Поскольку большинство объектов имеют небольшие размеры, пользовательский распределитель памяти экономит много времени на выделение памяти. Даже простые программы, которые импортируют сторонние библиотеки, могут выделять миллионы объектов в течение всего времени существования программы.
Алгоритмы сборки мусора
В Python все является объектом. Даже целые числа. Узнать, когда их выделить, несложно. Python делает это, когда вам нужно создать новый объект. В отличие от распределения, автоматическое освобождение — сложная задача. Python должен знать, когда ваш объект больше не нужен. Преждевременное удаление объектов приведет к сбою программы.
Алгоритмы сборки мусора отслеживают, какие объекты могут быть освобождены, и выбирают оптимальное время для их освобождения. Стандартный сборщик мусора CPython состоит из двух компонентов: сборщика подсчета ссылок и сборщика мусора поколения , известного как модуль gc.
Алгоритм подсчета ссылок невероятно эффективен и прост, но он не может обнаруживать циклы ссылок. Вот почему в Python есть дополнительный алгоритм, называемый циклическим сборщиком мусора поколений. Он касается только эталонных циклов.
Модуль подсчета ссылок является фундаментальным для Python и не может быть отключен, тогда как циклический сборщик мусора является необязательным и может быть запущен вручную.
Подсчет ссылок
Подсчет ссылок — это простой метод, при котором объекты освобождаются, когда на них нет ссылки в программе.
Каждая переменная в Python является ссылкой (указателем) на объект, а не фактическим значением. Например, оператор присваивания просто добавляет новую ссылку в правую часть. Один объект может иметь много ссылок (имен переменных).
Этот код создает две ссылки на один объект:
Сам оператор присваивания (все слева) никогда не копирует и не создает новые данные.
Для отслеживания ссылок каждый объект (даже целочисленный) имеет дополнительное поле, называемое счетчиком ссылок, которое увеличивается или уменьшается при создании или удалении указателя на объект. См. Подробное объяснение в разделе «Объекты, типы и количество ссылок».
Примеры, в которых количество ссылок увеличивается:
- оператор присваивания
- аргумент, передающий
- добавление объекта в список (количество ссылок на объект будет увеличено).
Если поле подсчета ссылок достигает нуля, CPython автоматически вызывает объектно-зависимую функцию освобождения памяти. Если объект содержит ссылки на другие объекты, их счетчик ссылок также автоматически уменьшается.Таким образом, другие объекты могут быть освобождены по очереди. Например, когда список удаляется, счетчик ссылок для всех его элементов уменьшается. Если другая переменная ссылается на элемент в списке, этот элемент не будет освобожден.
Переменные, объявленные вне функций, классов и блоков, называются глобальными. Обычно такие переменные живут до конца процесса Python. Таким образом, счетчик ссылок на объекты, на которые ссылаются глобальные переменные, никогда не падает до нуля. Чтобы поддерживать их жизнь, все глобальные переменные хранятся внутри словаря.Вы можете получить его, вызвав функцию globals ()
.
Переменные, которые определены внутри блоков (например, в функции или классе), имеют локальную область видимости (т.е. они являются локальными для своего блока). Когда интерпретатор Python выходит из блока, он уничтожает локальные переменные и их ссылки, которые были созданы внутри блока. Другими словами, он уничтожает только имен .
Важно понимать, что, пока ваша программа не остается в блоке, интерпретатор Python предполагает, что все переменные внутри него используются.Чтобы удалить что-то из памяти, вам нужно либо присвоить новое значение переменной, либо выйти из блока кода. В Python самый популярный блок кода — это функция; именно здесь происходит большая часть сборки мусора. Это еще одна причина, по которой функции должны быть небольшими и простыми.
Вы всегда можете проверить количество текущих ссылок с помощью функции sys. getrefcount
.
Вот простой пример:
import sys
foo = []
# 2 ссылки, 1 из foo var и 1 из getrefcount
печать (sys.getrefcount (foo))
def bar (a):
# 4 ссылки
# из foo var, аргумента функции, getrefcount и стека функций Python
печать (sys.getrefcount (а))
бар (фу)
# 2 ссылки, область действия функции уничтожена
печать (sys.getrefcount (foo))
В приведенном выше примере вы можете видеть, что ссылки на функции уничтожаются после того, как Python выходит из нее.
Иногда необходимо преждевременно удалить глобальную или локальную переменную. Для этого вы можете использовать оператор del
, который удаляет переменную и ее ссылку (но не сам объект).Это часто бывает полезно при работе в записных книжках Jupyter, потому что все переменные ячейки используют глобальную область видимости.
Основная причина, по которой CPython использует подсчет ссылок, — историческая. В настоящее время ведется много споров о недостатках такой техники. Некоторые люди утверждают, что современные алгоритмы сборки мусора могут быть более эффективными без подсчета ссылок вообще. Алгоритм подсчета ссылок имеет множество проблем, таких как циклические ссылки, блокировка потоков, а также накладные расходы на память и производительность.Подсчет ссылок — одна из причин, по которой Python не может избавиться от GIL.
Главное преимущество такого подхода состоит в том, что объекты могут быть немедленно и легко уничтожены после того, как они больше не нужны.
Сборщик мусора поколений
Зачем нам нужен дополнительный сборщик мусора, когда у нас есть подсчет ссылок?
К сожалению, классический подсчет ссылок имеет фундаментальную проблему — он не может определять циклы ссылок. Цикл ссылок происходит, когда один или несколько объектов ссылаются друг на друга.
Вот два примера:
Как мы видим, «lst» объект указывает на себя, более того, объект 1
и объект 2
указывают друг на друга. Число ссылок для таких объектов всегда не меньше 1.
Чтобы получить лучшее представление, вы можете поиграть с простым примером Python:
import gc
# Мы используем ctypes moule для доступа к нашим недостижимым объектам по адресу памяти.
класс PyObject (ctypes.Structure):
_fields_ = [("refcnt", ctypes.c_long)]
gc.disable () # Отключить генерационный gc
lst = []
lst.append (lst)
# Сохранить адрес списка
lst_address = идентификатор (lst)
# Уничтожить первую ссылку
del lst
объект_1 = {}
объект_2 = {}
объект_1 ['obj2'] = объект_2
объект_2 ['obj1'] = объект_1
obj_address = id (объект_1)
# Уничтожить ссылки
дель объект_1, объект_2
# Раскомментируйте, если вы хотите запустить процесс сборки мусора вручную
# gc.collect ()
# Проверить счетчик ссылок
print (PyObject.from_address (obj_address) .refcnt)
print (PyObject.from_address (lst_address).refcnt)
В приведенном выше примере оператор del
удаляет ссылки на наши объекты (т. е. уменьшает количество ссылок на 1). После того, как Python выполнит оператор del
, наши объекты больше не будут доступны из кода Python. Однако такие объекты все еще сидят в памяти. Это происходит потому, что они все еще ссылаются друг на друга, а счетчик ссылок каждого объекта равен 1. Вы можете визуально исследовать такие отношения с помощью модуля objgraph.
Чтобы решить эту проблему, в Python 1 был введен дополнительный алгоритм обнаружения цикла.5. За это отвечает модуль gc, который существует только для решения такой проблемы.
Циклы ссылок могут возникать только в объектах-контейнерах (т.е. в объектах, которые могут содержать другие объекты), таких как списки, словари, классы, кортежи. Алгоритм сборщика мусора не отслеживает все неизменяемые типы, кроме кортежа. Кортежи и словари, содержащие только неизменяемые объекты, также можно не отслеживать в зависимости от определенных условий. Таким образом, метод подсчета ссылок обрабатывает все некруглые ссылки.
Когда срабатывает триггер поколения GC
В отличие от подсчета ссылок, циклический GC не работает в реальном времени и запускается периодически. Чтобы уменьшить частоту вызовов GC и микропаузов, CPython использует различные эвристики.
GC классифицирует объекты-контейнеры на три поколения. Каждый новый объект начинается с первого поколения. Если объект переживает раунд сборки мусора, он переходит к более старому (более высокому) поколению. Младшие поколения собираются чаще, чем высшие.Поскольку большинство вновь созданных объектов умирают молодыми, это улучшает производительность сборки мусора и сокращает время паузы сборки мусора.
Чтобы решить, когда запускать, каждое поколение имеет индивидуальный счетчик и порог. Счетчик хранит количество выделенных объектов за вычетом освобождений с момента последнего сбора. Каждый раз, когда вы выделяете новый объект-контейнер, CPython проверяет, когда счетчик первого поколения превышает пороговое значение. Если это так, Python инициирует процесс сбора.
Если у нас есть два или более поколений, которые в настоящее время превышают пороговое значение, GC выбирает самое старое.Это потому, что старшие поколения также собирают все предыдущие (младшие) поколения. Чтобы уменьшить снижение производительности для долгоживущих объектов, третье поколение предъявляет дополнительные требования к выбору.
Стандартные пороговые значения установлены на (700, 10, 10) соответственно, но вы всегда можете проверить их с помощью функции gc.get_threshold
. Вы также можете настроить их для своей конкретной рабочей нагрузки с помощью функции gc.get_threshold
.
Как найти контрольные циклы
Трудно объяснить алгоритм определения контрольных циклов в нескольких параграфах.По сути, GC выполняет итерацию по каждому объекту контейнера и временно удаляет все ссылки на все объекты контейнера, на которые он ссылается. После полной итерации все объекты, количество ссылок которых меньше двух, недоступны для кода Python и, следовательно, могут быть собраны.
Чтобы полностью понять алгоритм поиска цикла, я рекомендую вам прочитать исходное предложение Нила Шеменауэра и собрать функцию из исходного кода CPython. Также могут быть полезны ответы Quora и сообщение в блоге о сборщике мусора.
Обратите внимание, что проблема с финализаторами, описанная в исходном предложении, была исправлена начиная с Python 3.4. Вы можете прочитать об этом в PEP 442.
Советы по производительности
Циклы могут легко возникнуть в реальной жизни. Обычно они встречаются в графиках, связанных списках или в структурах, в которых нужно отслеживать отношения между объектами. Если ваша программа имеет интенсивную рабочую нагрузку и требует малой задержки, вам нужно по возможности избегать ссылочных циклов.
Чтобы избежать циклических ссылок в вашем коде, вы можете использовать слабые ссылки, которые реализованы в модуле weakref
. В отличие от обычных ссылок, weakref.ref
не увеличивает счетчик ссылок и возвращает None
, если объект был уничтожен.
В некоторых случаях полезно отключить сборщик мусора и использовать его вручную. Автоматический сбор можно отключить, позвонив по номеру gc.disable ()
. Чтобы вручную запустить процесс сбора, вам нужно использовать gc.собрать ()
.
Как найти и отладить эталонные циклы
Отладка эталонных циклов может быть очень неприятной, особенно при использовании большого количества сторонних библиотек.
Стандартный модуль gc предоставляет множество полезных помощников, которые могут помочь в отладке. Если вы установите флаги отладки на DEBUG_SAVEALL
, все найденные недостижимые объекты будут добавлены в список gc.garbage
.
импорт гк
gc.set_debug (gc.DEBUG_SAVEALL)
печать (gc.get_count ())
lst = []
lst.добавить (lst)
list_id = идентификатор (lst)
del lst
gc.collect ()
для элемента в gc.garbage:
печать (элемент)
assert list_id == id (элемент)
После того, как вы определили проблемное место в своем коде, вы можете визуально исследовать отношения объектов с помощью objgraph.