Python - это популярный и мощный язык сценариев, с помощью которого вы можете сделать все что захотите. Например, вы можете сканировать веб-сайты и собирать с них данные, создавать сетевые и инструменты, выполнять вычисления, программировать для Raspberry Pi, разрабатывать графические программы и даже видеоигры. На Python можно \\ писать системные программы, независимые от платформы.

В этой статье мы рассмотрим основы программирования на Python, мы постараемся охватить все основные возможности, которые вам понадобятся чтобы начать пользоваться языком. Мы будем рассматривать использование классов и методов для решения различных задач. Предполагается, что вы уже знакомы с основами и синтаксисом языка.

Что такое Python?

Я не буду вдаваться в историю создания и разработки языка, это вы без труда узнать из видео, которое будет прикреплено ниже. Важно отметить, что Python - скриптовый язык. Это означает, ваш код проверяется на ошибки и сразу же выполняется без какой-либо дополнительной компиляции или переработки. Такой подход еще называется интерпретируемым.

Это снижает производительность, но очень удобно. Здесь присутствует интерпретатор, в который вы можете вводить команды и сразу же видеть их результат. Такая интерактивная работа очень сильно помогает в обучении.

Работа в интерпретаторе

Запустить интерпретатор Python очень просто в любой операционной системе. Например, в Linux достаточно набрать команду python в терминале:

В открывшемся приглашении ввода интерпретатора мы видим версию Python, которая сейчас используется. В наше время очень сильно распространены две версии Python 2 и Python 3. Они обе популярны, потому что на первой было разработано множество программ и библиотек, а вторая - имеет больше возможностей. Поэтому дистрибутивы включают обе версии. По умолчанию запускается вторая версия. Но если вам нужна версия 3, то нужно выполнить:

Именно третья версия будет рассматриваться в этой статье. А теперь рассмотрим основные возможности этого языка.

Операции со строками

Строки в Python неизменяемые, вы не можете изменить один из символов строки. Любое изменение содержимого требует создания новой копии. Откройте интерпретатор и выполняйте перечисленные ниже примеры, для того чтобы лучше усвоить все написанное:

1. Объединение строк

str = "welcome " + "to python"
print (str)

2. Умножение строк

str = "Losst" * 2
print (str)

3. Объединение с преобразованием

Вы можете объединить строку с числом или логическим значением. Но для этого нужно использовать преобразование. Для этого существует функция str():

str = "Это тестовое число " + str(15)
print (str)

4. Поиск подстроки

Вы можете найти символ или подстроку с помощью метода find:

str = "Добро пожаловать на сайт"
print(str.find("сайт"))

Этот метод выводит позицию первого вхождения подстроки сайт если она будет найдена, если ничего не найдено, то возвращается значение -1. Функция начинает поиск с первого символа, но вы можете начать с энного, например, 26:

str = "Добро пожаловать на сайт сайт"
print(str.find("losst",26))

В этом варианте функция вернет -1, поскольку строка не была найдена.

5. Получение подстроки

Мы получили позицию подстроки, которую ищем, а теперь как получить саму подстроку и то, что после нее? Для этого используйте такой синтаксис [начало:конец] ,просто укажите два числа или только первое:

str = "Один два три"
print(str[:2])
print(str)
print(str)
print(str[-1])

Первая строка выведет подстроку от первого до второго символа, вторая - от второго и до конца. Обратите внимание, что отсчет начинается с нуля. Чтобы выполнять отсчет в обратном порядке, используйте отрицательное число.

6. Замена подстроки

Вы можете заменить часть строки с помощью метода replace:

str = "Этот сайт про Linux"
str2 = str.replace("Linux", "Windows")
print(str2)

Если вхождений много, то можно заменить только первое:

str = "Это сайт про Linux и я подписан на этот сайт"
str2 = str.replace("сайт", "страница",1)
print(str2)

7. Очистка строк

Вы можете удалить лишние пробелы с помощью функции strip:

str = " Это веб-сайт про Linux "
print(str.strip())

Также можно удалить лишние пробелы только справа rstrip или только слева - lstrip.

8. Изменение регистра

Для изменения регистра символов существуют специальные функции:

str="Добро пожаловать на Losst"
print(str.upper())
print(str.lower())

9. Конвертирование строк

Есть несколько функций для конвертирования строки в различные числовые типы, это int(), float() , long() и другие. Функция int() преобразует в целое, а float() в число с плавающей точкой:

str="10"
str2="20"
print(str+str2)
print(int(str)+int(str2))

10. Длина строк

Вы можете использовать функции min(), max(), len() для расчета количества символов в строке:

str="Добро пожаловать на сайт Losst"
print(min(str))
print(max(str))
print(len(str))

Первая показывает минимальный размер символа, вторая - максимальный, а третья - общую длину строки.

11. Перебор строки

Вы можете получить доступ к каждому символу строки отдельно с помощью цикла for:

str="Добро пожаловать на сайт"
for i in range(len(str)):
print(str[i])

Для ограничения цикла мы использовали функцию len(). Обратите внимание на отступ. Программирование на python основывается на этом, здесь нет скобок для организации блоков, только отступы.

Операции с числами

Числа в Python достаточно просто объявить или применять в методах. Можно создавать целые числа или числа с плавающей точкой:

num1 = 15
num2 = 3,14

1. Округление чисел

Вы можете округлить число с помощью функции round, просто укажите сколько знаков нужно оставить:

a=15.5652645
print(round(a,2))

2. Генерация случайных чисел

Получить случайные числа можно с помощью модуля random:

import random
print(random.random())

По умолчанию число генерируется из диапазона от 0,0 до 1,0. Но вы можете задать свой диапазон:

import random
numbers=
print(random.choice(numbers))

Операции с датой и временем

Язык программирования Python имеет модуль DateTime, который позволяет выполнять различные операции с датой и временем:

import datetime
cur_date = datetime.datetime.now()
print(cur_date)
print(cur_date.year)
print(cur_date.day)
print(cur_date.weekday())
print(cur_date.month)
print(cur_date.time())

В примере показано как извлечь нужное значение из объекта. Вы можете получить разницу между двумя объектами:

import datetime
time1 = datetime.datetime.now()
time2 = datetime.datetime.now()
timediff = time2 - time1
print(timediff.microseconds)

Вы можете сами создавать объекты даты с произвольным значением:

time1 = datetime.datetime.now()
time2 = datetime.timedelta(days=3)
time3=time1+time2
print(time3.date())

1. Форматирование даты и времени

Метод strftime позволяет изменить формат даты и времени зависимо от выбранного стандарта или указанного формата. Вот основные символы форматирования:

• %a - день недели, сокращенное название;
• %A - день недели, полное название;
• %w - номер дня недели, от 0 до 6;
• %d - день месяца;
• %b - сокращенное название месяца;
• %B - полное название месяца;
• %m - номер месяца;
• %Y - номер года;
• %H - час дня в 24 часовом формате;
• %l - час дня в 12 часовом формате;
• %p - AM или PM;
• %M - минута;
• %S - секунда.

import datetime
date1 = datetime.datetime.now()
print(date1.strftime("%d. %B %Y %I:%M%p"))

2. Создать дату из строки

Вы можете использовать функцию strptime() для создания объекта даты из строки:

import datetime
date1=datetime.datetime.strptime("2016-11-21", "%Y-%m-%d")
date2=datetime.datetime(year=2015, month=11, day=21)
print(date1);
print(date2);

Операции с файловой системой

Управление файлами выполняется очень просто в язык программирования Python, это лучший язык для работы с файлами. Да и вообще, можно сказать, что Python - это самый простой язык.

1. Копирование файлов

Для копирования файлов нужно использовать функции из модуля subutil:

import shutil
new_path = shutil.copy("file1.txt", "file2.txt")

new_path = shutil.copy("file1.txt", "file2.txt", follow_symlinks=False)

2. Перемещение файлов

Перемещение файлов выполняется с помощью функции move:

shutil.move("file1.txt", "file3.txt")

Функция rename из модуля os позволяет переименовывать файлы:

import os
os.rename("file1.txt", "file3.txt")

3. Чтение и запись текстовых файлов

Вы можете использовать встроенные функции для открытия файлов, чтения или записи данных в них:

fd = open("file1.txt")
content = fd.read()
print(content)

Сначала нужно открыть файл для работы с помощью функции open. Для чтения данных из файла используется функция read, прочитанный текст будет сохранен в переменную. Вы можете указать количество байт, которые нужно прочитать:

fd = open("file1.txt")
content = fd.read(20)
print(content)

Если файл слишком большой, вы можете разбить его на строки и уже так выполнять обработку:

content = fd.readlines()
print(content)

Чтобы записать данные в файл, его сначала нужно открыть для записи. Есть два режима работы - перезапись и добавление в конец файла. Режим записи:

fd = open("file1.txt","w")

И добавление в конец файла:

fd = open("file1.txt","a")
content = fd.write("Новое содержимое")

4. Создание директорий

Чтобы создать директорию используйте функцию mkdir из модуля os:

import os
os.mkdir("./новая папка")

5. Получение времени создания

Вы можете использовать функции getmtime(), getatime() и getctime() для получения времени последнего изменения, последнего доступа и создания. Результат будет выведен в формате Unix, поэтому его нужно конвертировать в читаемый вид:

import os
import datetime
tim=os.path.getctime("./file1.txt")
print(datetime.datetime.fromtimestamp(tim))

6. Список файлов

С помощью функции listdir() вы можете получить список файлов в папке:

import os
files= os.listdir(".")
print(files)

Для решения той же задачи можно использовать модуль glob:

import glob
files=glob.glob("*")
print(files)

7. Сериализация объектов Python

import pickle
fd = open("myfile.pk ", "wb")
pickle.dump(mydata,fd)

Затем для восстановления объекта используйте:

import pickle
fd = open("myfile.pk ", "rb")
mydata = pickle.load(fd)

8. Сжатие файлов

Стандартная библиотека Python позволяет работать с различными форматами архивов, например, zip, tar, gzip, bzip2. Чтобы посмотреть содержимое файла используйте:

import zipfile
my_zip = zipfile.ZipFile("my_file.zip", mode="r")
print(file.namelist())

А для создания zip архива:

import zipfile
file=zipfile.ZipFile("files.zip","w")
file.write("file1.txt")
file.close()

Также вы можете распаковать архив:

import zipfile
file=zipfile.ZipFile("files.zip","r")
file.extractall()
file.close()

Вы можете добавить файлы в архив так:

import zipfile
file=zipfile.ZipFile("files.zip","a")
file.write("file2.txt")
file.close()

9. Разбор CSV и Exel файлов

С помощью модуля pandas можно смотреть и разбирать содержимое CSV и Exel таблиц. Сначала нужно установить модуль с помощью pip:

sudo pip install pandas

Затем для разбора наберите:

import pandas
data=pandas.read_csv("file.csv)

По умолчанию pandas использует первую колонку для заголовков каждой из строк. Вы можете задать колонку для индекса с помощью параметра index_col или указать False, если он не нужен. Чтобы записать изменения в файл используйте функцию to_csv:

data.to_csv("file.csv)

Таким же образом можно разобрать файл Exel:

data = pd.read_excel("file.xls", sheetname="Sheet1")

Если нужно открыть все таблицы, используйте:

data = pd.ExcelFile("file.xls")

Затем можно записать все данные обратно:

data.to_excel("file.xls", sheet="Sheet1")

Работа с сетью в Python

Программирование на Python 3 часто включает работу с сетью. Стандартная библиотека Python включает в себя возможности работы с сокетами для доступа к сети на низком уровне. Это нужно для поддержки множества сетевых протоколов.

import socket
host = "192.168.1.5"
port = 4040
my_sock = socket.create_connection ((host, port))

Этот код подключается к порту 4040 на машине 192.168.1.5. Когда сокет открыт, вы можете отправлять и получать данные:

my_sock.sendall(b"Hello World")

Нам необходимо писать символ b, перед строкой, потому что надо передавать данные в двоичном режиме. Если сообщение слишком большое, вы можете выполнить итерацию:

msg = b"Longer Message Goes Here"
mesglen = len(msg)
total = 0
while total < msglen:
sent = my_sock.send(msg)
total = total + sent

Для получения данных вам тоже нужно открыть сокет, только используется метод my_sock_recv:

data_in = my_sock.recv(2000)

Здесь мы указываем сколько данных нужно получить - 20000, данные не будут переданы в переменную, пока не будет получено 20000 байт данных. Если сообщение больше, то для его получения нужно создать цикл:

buffer = bytearray(b" " * 2000)
my_sock.recv_into(buffer)

Если буфер пуст, туда будет записано полученное сообщение.

Работа с почтой

Стандартная библиотека Python позволяет получать и отправлять электронные сообщения.

1. Получение почты от POP3 сервера

Для получения сообщений мы используем POP сервер:

import getpass,poplib
pop_serv = poplib.POP3("192.168.1.5")
pop_serv.user("myuser")
pop_serv.pass_(getpass.getpass())

Модуль getpass позволяет получить пароль пользователя безопасным образом, так что он не будет отображаться на экране. Если POP сервер использует защищенное соединение, вам нужно использовать класс POP3_SSL. Если подключение прошло успешно, вы можете взаимодействовать с сервером:

msg_list = pop_serv.list() # to list the messages
msg_count = pop_serv.msg_count()

Для завершения работы используйте:

2. Получение почты от IMAP сервера

Для подключения и работы с сервером IMAP используется модуль imaplib:

import imaplib, getpass
my_imap = imaplib.IMAP4("imap.server.com")
my_imap.login("myuser", getpass.getpass())

Если ваш IMAP сервер использует защищенное соединение, нужно использовать класс IMAP4_SSL. Для получения списка сообщений используйте:

data = my_imap.search(None, "ALL")

Затем вы можете выполнить цикл по выбранному списку и прочитать каждое сообщение:

msg = my_imap.fetch(email_id, "(RFC822)")

Но, не забудьте закрыть соединение:

my_imap.close()
my_imap.logout()

3. Отправка почты

Для отправки почты используется протокол SMTP и модуль smtplib:

import smtplib, getpass
my_smtp = smtplib.SMTP(smtp.server.com")
my_smtp.login("myuser", getpass.getpass())

Как и раньше, для защищенного соединения используйте SMTP_SSL. Когда соединение будет установлено, можно отправить сообщение:

from_addr = "[email protected]"
to_addr = "[email protected]"
msg = "From: [email protected]\r\nTo: [email protected]\r\n\r\nHello, this is a test message"
my_smtp.sendmail(from_addr, to_addr, msg)

Работа с веб-страницами

Программирование на Python часто используется для написания различных скриптов для работы с веб.

1. Веб краулинг

Модуль urllib позволяет выполнять запросы к веб-страницам различными способами. Для отправки обычного запроса используется класс request. Например, выполним обычный запрос страницы:

import urllib.request
my_web = urllib.request.urlopen("https://www.google.com")
print(my_web.read())

2. Использование метода POST

Если вам нужно отправить веб-форму, необходимо использовать не GET запрос, а POST:

import urllib.request
mydata = b"Your Data Goes Here"
my_req = urllib.request.Request("http://localhost", data=mydata,method="POST")
my_form = urllib.request.urlopen(my_req)
print(my_form.status)

3. Создание веб-сервера

С помощью класса Socket вы можете принимать входящие подключения, а значит можете создать веб-сервер с минимальными возможностями:

import socket
host = ""
port = 4242
my_server = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
my_server.bind((host, port))
my_server.listen(1)

Когда сервер создан. вы можете начать принимать соединения:

addr = my_server.accept()
print("Connected from host ", addr)
data = conn.recv(1024)

И не забудьте закрыть соединение:

Многопоточность

Как и большинство современных языков, Python позволяет запускать несколько параллельных потоков, которые могут быть полезными, если нужно выполнить сложные вычисления. В стандартной библиотеке есть модуль threading, который содержит класс Therad:

import threading
def print_message():
print("The message got printed from a different thread")
my_thread = threading.Thread(target=print_message)
my_thread.start()

Если функция работает слишком долго, вы можете проверить все ли в порядке, с помощью функции is_alive(). Иногда вашим потокам нужно получать доступ к глобальным ресурсам. Для этого используются блокировки:

import threading
num = 1
my_lock = threading.Lock()
def my_func():
global num, my_lock
my_lock.acquire()
sum = num + 1
print(sum)
my_lock.release()
my_thread = threading.Thread(target=my_func)
my_thread.start()

Выводы

В этой статье мы рассмотрели основы программирования python. Теперь вы знаете большинство часто используемых функций и можете применять их в своих небольших программах. Вам понравиться программирование на Python 3, это очень легко! Если у вас остались вопросы, спрашивайте в комментариях!

На завершение статьи отличная лекция о Python:

(Перевод)

На сайте Poromenos" Stuff была опубликована статья, в которой, в сжатой форме, рассказывают об основах языка Python. Я предлагаю вам перевод этой статьи. Перевод не дословный. Я постарался подробнее объяснить некоторые моменты, которые могут быть непонятны.

Если вы собрались изучать язык Python, но не можете найти подходящего руководства, то эта статья вам очень пригодится! За короткое время, вы сможете познакомиться с основами языка Python. Хотя эта статья часто опирается на то, что вы уже имеете опыт программирования, но, я надеюсь, даже новичкам этот материал будет полезен. Внимательно прочитайте каждый параграф. В связи с сжатостью материала, некоторые темы рассмотрены поверхностно, но содержат весь необходимый метриал.

Основные свойства

Python не требует явного объявления переменных, является регистро-зависим (переменная var не эквивалентна переменной Var или VAR - это три разные переменные) объектно-ориентированным языком.

Синтаксис

Во первых стоит отметить интересную особенность Python. Он не содержит операторных скобок (begin..end в pascal или {..}в Си), вместо этого блоки выделяются отступами : пробелами или табуляцией, а вход в блок из операторов осуществляется двоеточием. Однострочные комментарии начинаются со знака фунта «#», многострочные - начинаются и заканчиваются тремя двойными кавычками «"""».

Чтобы присвоить значение пременной используется знак «=», а для сравнения - «==». Для увеличения значения переменной, или добавления к строке используется оператор «+=», а для уменьшения - «-=». Все эти операции могут взаимодействовать с большинством типов, в том числе со строками. Например

>>> myvar = 3

>>> myvar += 2

>>> myvar -= 1

"""Это многострочный комментарий

Строки заключенные в три двойные кавычки игнорируются"""

>>> mystring = "Hello"

>>> mystring += " world."

>>> print mystring

Hello world.

# Следующая строка меняет

Значения переменных местами. (Всего одна строка!)

>>> myvar, mystring = mystring, myvar

Структуры данных

Python содержит такие структуры данных как списки (lists), кортежи (tuples) и словари (dictionaries ). Списки - похожи на одномерные массивы (но вы можете использовать Список включающий списки - многомерный массив), кортежи - неизменяемые списки, словари - тоже списки, но индексы могут быть любого типа, а не только числовыми. "Массивы" в Python могут содержать данные любого типа, то есть в одном массиве может могут находиться числовые, строковые и другие типы данных. Массивы начинаются с индекса 0, а последний элемент можно получить по индексу -1 Вы можете присваивать переменным функции и использовать их соответственно.

>>> sample = , ("a", "tuple")] #Список состоит из целого числа, другого списка и кортежа

>>> mylist = ["List item 1", 2, 3.14] #Этот список содержит строку, целое и дробное число

>>> mylist = "List item 1 again" #Изменяем первый (нулевой) элемент листа mylist

>>> mylist[-1] = 3.14 #Изменяем последний элемент листа

>>> mydict = {"Key 1": "Value 1", 2: 3, "pi": 3.14} #Создаем словарь, с числовыми и целочисленным индексами

>>> mydict["pi"] = 3.15 #Изменяем элемент словаря под индексом "pi".

>>> mytuple = (1, 2, 3) #Задаем кортеж

>>> myfunction = len #Python позволяет таким образом объявлять синонимы функции

>>> print myfunction(mylist)

Вы можете использовать часть массива, задавая первый и последний индекс через двоеточие «:». В таком случае вы получите часть массива, от первого индекса до второго не включительно. Если не указан первый элемент, то отсчет начинается с начала массива, а если не указан последний - то масив считывается до последнего элемента. Отрицательные значения определяют положение элемента с конца. Например:

>>> mylist = ["List item 1", 2, 3.14]

>>> print mylist[:] #Считываются все элементы массива

["List item 1", 2, 3.1400000000000001]

>>> print mylist #Считываются нулевой и первый элемент массива.

["List item 1", 2]

>>> print mylist[-3:-1] #Считываются элементы от нулевого (-3) до второго (-1) (не включительно)

["List item 1", 2]

>>> print mylist #Считываются элементы от первого, до последнего

Строки

Строки в Python обособляются кавычками двойными «"» или одинарными «"» . Внутри двойных ковычек могут присутствовать одинарные или наоборот. К примеру строка «Он сказал "привет"!» будет выведена на экран как «Он сказал "привет"!». Если нужно использовать строку из несколько строчек, то эту строку надо начинать и заканчивать тремя двойными кавычками «"""». Вы можете подставить в шаблон строки элементы из кортежа или словаря. Знак процента «%» между строкой и кортежем, заменяет в строке символы «%s» на элемент кортежа. Словари позволяют вставлять в строку элемент под заданным индексом. Для этого надо использовать в строке конструкцию «%(индекс)s». В этом случае вместо «%(индекс)s» будет подставлено значение словаря под заданным индексом.

>>>print "Name: %s\nNumber: %s\nString: %s" % (myclass.name, 3, 3 * "-")

Name: Poromenos

Number: 3

String: ---

strString = """Этот текст расположен

на нескольких строках"""

>>> print "This %(verb)s a %(noun)s." % {"noun": "test", "verb": "is"}

This is a test.

Операторы

Операторы while, if , for составляют операторы перемещения. Здесь нет аналога оператора select, так что придется обходиться if . В операторе for происходит сравнение переменной и списка . Чтобы получить список цифр до числа - используйте функцию range(). Вот пример использования операторов

rangelist = range(10) #Получаем список из десяти цифр (от 0 до 9)

>>> print rangelist

for number in rangelist: #Пока переменная number (которая каждый раз увеличивается на единицу) входит в список...

# Проверяем входит ли переменная

# numbers в кортеж чисел (3, 4, 7, 9)

If number in (3, 4, 7, 9): #Если переменная number входит в кортеж (3, 4, 7, 9)...

# Операция «break» обеспечивает

# выход из цикла в любой момент

Break

Else:

# «continue» осуществляет "прокрутку"

# цикла. Здесь это не требуется, так как после этой операции

# в любом случае программа переходит опять к обработке цикла

Continue

else:

# «else» указывать необязательно. Условие выполняется

# если цикл не был прерван при помощи «break».

Pass # Ничего не делать

if rangelist == 2:

Print "The second item (lists are 0-based) is 2"

elif rangelist == 3:

Print "The second item (lists are 0-based) is 3"

else:

Print "Dunno"

while rangelist == 1:

Pass

Функции

Для объявления функции служит ключевое слово «def» . Аргументы функции задаются в скобках после названия функции. Можно задавать необязательные аргументы, присваивая им значение по умолчанию. Функции могут возвращать кортежи, в таком случае надо писать возвращаемые значения через запятую. Ключевое слово «lambda » служит для объявления элементарных функций.

# arg2 и arg3 - необязательые аргументы, принимают значение объявленное по умолчни,

# если не задать им другое значение при вызове функци.

def myfunction(arg1, arg2 = 100, arg3 = "test"):

Return arg3, arg2, arg1

#Функция вызывается со значением первого аргумента - "Argument 1", второго - по умолчанию, и третьего - "Named argument".

>>>ret1, ret2, ret3 = myfunction("Argument 1", arg3 = "Named argument")

# ret1, ret2 и ret3 принимают значения "Named argument", 100, "Argument 1" соответственно

>>> print ret1, ret2, ret3

Named argument 100 Argument 1

# Следующая запись эквивалентна def f(x): return x + 1

functionvar = lambda x: x + 1

>>> print functionvar(1)

Классы

Язык Python ограничен в множественном наследовании в классах. Внутренние переменные и внутренние методы классов начинаются с двух знаков нижнего подчеркивания «__» (например «__myprivatevar»). Мы можем также присвоить значение переменной класса извне. Пример:

class Myclass:

Common = 10

Def __init__(self):

Self.myvariable = 3

Def myfunction(self, arg1, arg2):

Return self.myvariable

# Здесь мы объявили класс Myclass. Функция __init__ вызывается автоматически при инициализации классов.

>>> classinstance = Myclass() # Мы инициализировали класс и переменная myvariable приобрела значение 3 как заявлено в методе инициализации

>>> classinstance.myfunction(1, 2) #Метод myfunction класса Myclass возвращает значение переменной myvariable

# Переменная common объявлена во всех классах

>>> classinstance2 = Myclass()

>>> classinstance.common

>>> classinstance2.common

# Поэтому, если мы изменим ее значение в классе Myclass изменятся

# и ее значения в объектах, инициализированных классом Myclass

>>> Myclass.common = 30

>>> classinstance.common

>>> classinstance2.common

# А здесь мы не изменяем переменную класса. Вместо этого

# мы объявляем оную в объекте и присваиваем ей новое значение

>>> classinstance.common = 10

>>> classinstance.common

>>> classinstance2.common

>>> Myclass.common = 50

# Теперь изменение переменной класса не коснется

# переменных объектов этого класса

>>> classinstance.common

>>> classinstance2.common

# Следующий класс является наследником класса Myclass

# наследуя его свойства и методы, ктому же класс может

# наследоваться из нескольких классов, в этом случае запись

# такая: class Otherclass(Myclass1, Myclass2, MyclassN)

class Otherclass(Myclass):

Def __init__(self, arg1):

Self.myvariable = 3

Print arg1

>>> classinstance = Otherclass("hello")

hello

>>> classinstance.myfunction(1, 2)

# Этот класс не имеет совйтсва test, но мы можем

# объявить такую переменную для объекта. Причем

# tэта переменная будет членом только classinstance.

>>> classinstance.test = 10

>>> classinstance.test

Исключения

Исключения в Python имеют структуру try -except :

def somefunction():

Try:

# Деление на ноль вызывает ошибку

10 / 0

Except ZeroDivisionError:

# Но программа не "Выполняет недопустимую операцию"

# А обрабатывает блок исключения соответствующий ошибке «ZeroDivisionError»

Print "Oops, invalid."

>>> fnexcept()

Oops, invalid.

Импорт

Внешние библиотеки можно подключить процедурой «import », где - название подключаемой библиотеки. Вы так же можете использовать команду «from import », чтобы вы могли использовать функцию из библиотеки :

import random #Импортируем библиотеку «random»

from time import clock #И заодно функцию «clock» из библиотеки «time»

randomint = random.randint(1, 100)

>>> print randomint

Работа с файловой системой

Python имеет много встроенных библиотек. В этом примере мы попробуем сохранить в бинарном файле структуру списка, прочитать ее и сохраним строку в текстовом файле. Для преобразования структуры данных мы будем использовать стандартную библиотеку «pickle»:

import pickle

mylist = ["This", "is", 4, 13327]

# Откроем файл C:\binary.dat для записи. Символ «r»

# предотвращает замену специальных сиволов (таких как \n, \t, \b и др.).

myfile = file(r"C:\binary.dat", "w")

pickle.dump(mylist, myfile)

myfile.close()

myfile = file(r"C:\text.txt", "w")

myfile.write("This is a sample string")

myfile.close()

myfile = file(r"C:\text.txt")

>>> print myfile.read()

"This is a sample string"

myfile.close()

# Открываем файл для чтения

myfile = file(r"C:\binary.dat")

loadedlist = pickle.load(myfile)

myfile.close()

>>> print loadedlist

["This", "is", 4, 13327]

Особенности

• Условия могут комбинироваться. 1 < a < 3 выполняется тогда, когда а больше 1, но меньше 3.
• Используйте операцию «del » чтобы очищать переменные или элементы массива .
• Python предлагает большие возможности для работы со списками . Вы можете использовать операторы объявлении структуры списка. Оператор for позволяет задавать элементы списка в определенной последовательности, а if - позволяет выбирать элементы по условию.

>>> lst1 =

>>> lst2 =

>>> print

>>> print

# Оператор «any» возвращает true, если хотя

# бы одно из условий, входящих в него, выполняется.

>>> any(i % 3 for i in )

True

# Следующая процедура подсчитывает количество

# подходящих элементов в списке

>>> sum(1 for i in if i == 3)

>>> del lst1

>>> print lst1

>>> del lst1

• Глобальные переменные объявляются вне функций и могут быть прочитанны без каких либо объявлений. Но если вам необходимо изменить значение глобальной переменной из функции, то вам необходимо объявить ее в начале функции ключевым словом «global », если вы этого не сделаете, то Python объявит переменную, доступную только для этой функции.

number = 5

def myfunc():

# Выводит 5

Print number

def anotherfunc():

# Это вызывает исключение, поскольку глобальная апеременная

# не была вызванна из функции. Python в этом случае создает

# одноименную переменную внутри этой функции и доступную

# только для операторов этой функции.

Print number

Number = 3

def yetanotherfunc():

Global number

# И только из этой функции значение переменной изменяется.

Number = 3

Эпилог

Разумеется в этой статье не описываются все возможности Python. Я надеюсь что эта статья поможет вам, если вы захотите и в дальнейшем изучать этот язык программирования.

Преимущества Python

• Скорость выполнения программ написанных на Python очень высока. Это связанно с тем, что основные библиотеки Python
  написаны на C++ и выполнение задач занимает меньше времени, чем на других языках высокого уровня.
• В связи с этим вы можете писать свои собственные модули для Python на C или C++
• В стандартныx библиотеках Python вы можете найти средства для работы с электронной почтой, протоколами
  Интернета, FTP, HTTP, базами данных, и пр.
• Скрипты, написанные при помощи Python выполняются на большинстве современных ОС. Такая переносимость обеспечивает Python применение в самых различных областях.
• Python подходит для любых решений в области программирования, будь то офисные программы, вэб-приложения, GUI-приложения и т.д.
• Над разработкой Python трудились тысячи энтузиастов со всего мира. Поддержкой современных технологий в стандартных библиотеках мы можем быть обязаны именно тому, что Python был открыт для всех желающих.

Программа представляет собой набор алгоритмов, которые обеспечивают выполнение необходимых действий. Условно таким же образом можно запрограммировать обычного человека, написав точные команды, для того чтобы, например, он приготовил чай. Если в последнем варианте будет использоваться естественная речь (русская, украинская, английская, корейская и т. д.), то для компьютера понадобится специальный язык программирования. Python - один из таковых. Среда программирования впоследствии переведет команды в и цель человека, ради которой создавался алгоритм, будет выполнена. «Питон» имеет свой синтаксис, который будет рассмотрен ниже.

История языка

Разработка началась в 1980-х году, а завершилась она в 1991. Язык Python был создан Гвидо ван Россумом. Хоть основным символом «Питона» является змея, назван он был так в честь комедийного американского шоу.

При создании языка разработчик использовал некоторые команды, заимствованные уже у существующих Pascal, С и С++. После выхода в интернет первой официальной версии целая группа программистов присоединилась к его доработке и улучшению.

Одним из факторов, которые позволили стать «Питону» достаточно известным, является дизайн. Многими весьма успешными специалистами он признается одним из лучших.

Особенности «Питона»

Язык программирования Python для начинающих специалистов станет отличным учителем. Он имеет достаточно простой синтаксис. Понять код будет легко, ведь он не включает в себя много вспомогательных элементов, а особенная структура языка будет учить делать отступы. Конечно же, хорошо оформленная программа с небольшим количеством команд станет понятной сразу же.

Многие синтаксические системы были созданы с опорой на объектно-ориентированное программирование. Не исключением является и язык Python. Для чего же именно он появился на свет? Он облегчит обучение новичкам, поможет вспомнить некоторые элементы уже квалифицированным сотрудникам.

Синтаксис языка

Как уже было сказано, код читается достаточно легко и просто. «Питон» имеет последовательные команды, отличающиеся четкостью выполнения. В принципе, используемые операторы не покажутся даже новичкам трудными. Этим и отличается язык Python. Синтаксис его легок и прост.

Традиционные операторы:

• При задавании условия следует использовать конструкцию if-else. Если таких строк слишком много, можно вписывать команду elif.
• Class предназначен для понимания класса.
• Один из простых операторов - pass. Он ничего не делает, вписывается для пустых блоков.
• Цикловыми командами являются while и for.
• Функция, метод и генератор определяется благодаря def.

Кроме одиночных слов, в качестве операторов язык программирования Python позволяет использовать и выражения. Благодаря использованию цепочек строк можно уменьшить количество отдельных команд и скобок. Используются и так называемые ленивые вычисления, т. е. те, которые выполняются лишь тогда, когда того требует условие. К ним относятся and и or.

Процесс написания программ

Интерпретатор работает на едином механизме: при написании строки (после которой ставится «Энтер») она сразу же выполняется, и человек может уже видеть какой-то результат. Это пригодится и будет достаточно удобным для новичков или тех, кто хочет протестировать небольшой кусочек кода. В компилируемых средах пришлось бы сначала написать программу целиком, лишь потом запустить ее и проверить на ошибки.

Язык программирования Python (для начинающих, как уже стало понятно, он подходит идеально) в операционной системе Linux позволяет работать непосредственно в самой консоли. Следует написать в командной строке название кода «Питон» на английском языке. Свою первую программу создать будет нетрудно. Прежде всего, стоит учитывать и то, что пользоваться интерпретатором здесь можно в качестве калькулятора. Так как с синтаксисом зачастую молодые и начинающие специалисты не дружат, то написать алгоритм можно таким образом:

После каждой строки необходимо ставить «Ентер». Ответ будет выводиться непосредственно после его нажатия.

Данные, используемые «Питоном»

Данные, которыми пользуются компьютеры (и языки программирования), представлены несколькими типами, и это вполне очевидно. Числа бывают дробными, целыми, могут состоять из множества цифр или быть весьма массивными из-за дробной части. Чтобы интерпретатору было проще работать с ними, и он мог понять, с чем имеет дело, следует задать определенный тип. Более того, он необходим, чтобы числа поместились в отведенную ячейку памяти.

Наиболее распространенные типы данных, которым пользуется язык программирования Python:

• Integer. Речь идет о целых числах, имеющих как отрицательное, так и положительное значение. Ноль также входит в данный тип.
• Для того чтобы интерпретатор понял, что работает с дробными частями, следует задать тип float point. Как правило, им пользуются в случае использования чисел с варьирующейся точкой. Следует помнить, что при написании программы нужно придерживаться записи «3.25», а не использовать запятую «3,25».
• В случае добавления строк язык программирования Python позволяет добавить тип string. Зачастую слова или фразы заключаются в одинарные или

Недостатки и преимущества

В последние несколько десятилетий людей больше интересовало, как больше времени потратить на освоение данных и меньше - на то, чтобы они были обработаны компьютером. Язык о котором лишь положительные, является высшим кодом.

Недостатков у «Питона» практически нет. Единственный серьезный минус - медлительность при выполнении алгоритма. Да, если сравнивать его с «Си» или «Джава», он, откровенно говоря, черепашка. Объясняется это тем, что данный

Разработчик позаботился о том, чтобы добавить в «Питон» самое хорошее. Поэтому при его использовании можно заметить, что он вобрал в себя лучшие черты других высших языков программирования.

В том случае, если идея, которая реализуется интерпретатором, не впечатляет, то понять это можно будет практически сразу, после написания нескольких десятков строк. Если программа стоящая, то критический участок можно в любое время усовершенствовать.

Сейчас над улучшением «Питона» работает не одна группа программистов, поэтому не факт, что код, написанный на С++ будет лучше, чем тот, который создан при помощи Python.

С какой версией лучше работать?

Сейчас широко используются сразу две версии такой синтаксической системы, как язык Python. Для начинающих выбор между ними будет достаточно трудным. Следует заметить тот факт, что 3.х все еще находится на разработке (хотя и выпущен в массы), в то время как 2.х - полностью завершенная версия. Многие советуют использовать 2.7.8, так как она практически не лагает и не сбивается. В 3.х версии нет радикальных изменений, поэтому в любое время свой код можно перенести в среду программирования с обновлением. Чтобы скачать необходимую программу, следует зайти на официальный сайт, выбрать свою операционную систему и дождаться окончания загрузки.

Существует множество областей применения Python, но в некоторых он особенно хорош. Разбираемся, что же можно делать на этом ЯП.

Основные отличия:

• Flask обеспечивает простоту, гибкость и полный контроль над проектом. Он позволяет пользователю самостоятельно решать, как реализовывать те или иные вещи.
• Django – это сервис типа «все включено». Из коробки в нем уже есть админ-панель, интерфейсы баз данных, ORM (объектно-реляционное отображение) и структура каталогов для ваших проектов.

Что выбрать?

• Выбирайте Flask, если хотите получить больше опыта и возможностей для обучения. Или в том случае, если вам нужен максимальный контроль над всеми используемыми компонентами, например, базами данных.
• Выбирайте Django, если вас интересует конечный продукт. Особенно, если вы работаете с простыми приложениями, такими как новостной сайт, магазин, блог, и хотите, чтобы каждая задача решалась одним предельно ясным способом.

Другими словами, Flask – это, возможно, лучший выбор для начинающего разработчика, так как он содержит меньше компонентов. Кроме того, его стоит выбрать, если необходима тонкая настройка проекта.

Flask из-за своей гибкости лучше подходит для создания REST API .

С другой стороны, если стоит задача сделать что-то просто и быстро, вероятно, стоит выбрать Django.

Data Science: машинное обучение, анализ данных и визуализация

Прежде всего, следует разобраться, что такое .

Предположим, что вы хотите разработать программу, которая будет автоматически определять, что изображено на картинке.

Например, предлагая ей это изображение, вы хотите, чтобы программа опознала собаку.

А здесь она должна увидеть стол.

Возможно, вы думаете, что для решения этой задачи можно просто написать код анализа изображения. Например, если на картинке много светло-коричневых пикселей, делаем вывод, что это собака.

Или вы можете научиться определять на изображении края и границы. Тогда картинка с большим количеством прямых границ, вероятно, окажется столом.

Однако это довольно сложный и непродуманный подход. Что делать, если на фотографии изображена белая собака без коричневых пятен? Или если на картинке круглый стол?

Здесь вступает в игру машинное обучение. Обычно оно реализует некоторый , который позволяет автоматически обнаруживать знакомый шаблон среди входных данных.

Вы можете предложить алгоритму машинного обучения, скажем, 1000 изображений собаки и 1000 снимков столов. Он выучит разницу между этими объектами. Затем, когда вы дадите ему новую картинку со столом или собакой, он сможет определить, что именно на ней изображено.

• scikit-learn из коробки имеет несколько встроенных популярных алгоритмов обучения;
• TensorFlow – это более низкоуровневая библиотека. Она позволяет создавать пользовательские алгоритмы.

Новичкам в машинном обучении лучше начать со scikit-learn. Более опытным разработчикам, которые столкнулись с проблемами эффективности, стоит присмотреться к TensorFlow.

Как изучать машинное обучение?

Настоящие аналитики, например, в Google или Microsoft, делают то же самое, только их работа более сложная и комплексная.

Они используют язык запросов SQL, чтобы извлекать данные из баз. Затем для анализа и визуализации применяются специальные инструменты, например, Mathplotlib (для Python) или D3.js (для JavaScript).

Способы применения Python для анализа и визуализации данных

Одна из самых популярных библиотек для визуализации – Mathplotlib .

Новичкам следует начинать обучение с нее по двум причинам:

• низкий порог вхождения;
• освоение Mathplotlib позволит в будущем быстрее разобраться в более сложных библиотеках, основанных на ней, например, seaborn .

Как изучать анализ данных на Python?

С недавних пор некоторые компании начали использовать для создания настольных приложений JavaScript. Например, десктопное приложение Slack было создано с помощью JavaScript-фреймворка Electron .

Преимущество написания настольных приложений на JavaScript заключается в том, что можно повторно использовать код веб-версии.

Python 3 или Python 2

Python 3 – это более современный и популярный выбор.

Пояснение о backend- и frontend-коде

Предположим, вы хотите сделать нечто, напоминающее Инстаграм.

Прежде чем начать изучать тот или иной язык программирования, люди обычно задумываются, как потом смогут применить свои знания и навыки на практике. Что касается Python, этот язык общего назначения пригодится во множестве различных сфер. Разработчик и основатель стартапа CS Dojo Ек Суги рассказал о трёх самых частых способах использования Python.

1. Веб-разработка

Фреймворки, основанные на Python, такие как Django и Flask , в последнее время приобрели широкую популярность среди веб-разработчиков. Эти фреймворки позволяют создавать серверный код (backend-код) на Python, который выполняется на сервере, в отличие от frontend-кода, исполняемого на пользовательских устройствах и в браузерах.

Для чего нужны веб-фреймворки

Веб-фреймворки упрощают разработку серверной логики: обработку URL, обращение к базам данных, создание HTML-файлов, которые видят в браузерах пользователи.

Какие фреймворки для веб-разработки лучше использовать

Два наиболее популярных веб-фреймворка для Python — Django и Flask. Их рекомендуется использовать начинающим разработчикам.

В чём разница между Django и Flask

Отличную статью в ответ на этот вопрос подготовил Гарет Дуайер .

Основные различия:

• Flask — простой и гибкий фреймворк с очень подробными настройками. Пользователь может сам решать, как реализовывать те или иные вещи.
• Django предоставляет полный функционал для разработки приложений прямо «из коробки»: встроенный интерфейс администратора, API доступа к базам данных, ORM, и структуру каталогов для приложений и проектов.

Лучше воспользоваться:

• Flask, если цель разработчика — опыт и возможности обучения, или же если ему нужно самостоятельно выбирать, какие компоненты использовать (например, какие применять базы данных или как взаимодействовать с ними).
• Django, если главное — конечный продукт. Особенно, если нужно построить интуитивное приложение, например, новостной сайт, онлайн-магазин, блог, в котором пользователь сможет легко ориентироваться.

Таким образом, Flask предпочтительнее использовать новичкам, потому что этот фреймворк имеет не настолько богатый функционал, а также тем, кому важна возможность настроить его по своему усмотрению. Кроме того, благодаря своей гибкости Flask больше, чем Django, подойдёт для разработки REST API. С другой стороны, если требуется создать простой продукт, быстрее это получится сделать на Django.

2. Обработка данных (включая машинное обучение, анализ и визуализацию данных)

Что такое машинное обучение

Машинное обучении лучше объяснять на наглядном примере. Пусть нужно разработать программу, которая автоматически распознаёт изображённые на картинках объекты. На первой картинке программа должна опознать собаку.

На второй она должна распознать стол.

Первый путь — написать для этого специальный код. Например, если на картинке много светло-коричневых пикселей, значит, на ней нарисована собака. Или можно найти способ распознавать границы предметов: если на рисунке много прямых линий, то это — стол.

Очевидно, что такое решение будет бесполезным, если на картинке показана, например, собака светлого окраса, у которой вообще нет коричневой шерсти, или только круглая столешница без ножек. Именно здесь раскрываются перспективы машинного обучения.

В машинном обучении обычно используют алгоритм, который автоматически ищет заданный образ во входных данных. Например, можно ввести тысячу картинок с собаками и тысячу — со столами. Далее алгоритм машинного обучения выявит разницу между собакой и столом. Когда алгоритм получит новое изображение собаки или стола, то сможет идентифицировать объект.

То есть систему обучают на конкретных примерах: ей не указывают отдельные признаки того или иного предмета, а показывают множество изображений и говорят, что на всех из них нарисован этот предмет. Аналогичным образом обучаются

• системы распознавания лиц,
• системы распознавания голоса,
• рекомендательные системы сайтов вроде YouTube, Amazon или Netflix.

Самые широко известные алгоритмы машинного обучения:

• нейронные сети,
• глубокое обучение,
• метод опорных векторов,
• «случайный лес».

Любой из этих алгоритмов можно использовать для решения задачи с маркированием изображений выше.

Python для машинного обучения

Для Python есть популярные библиотеки и фреймворки машинного обучения. Две самые крупные из них — scikit-learn и TensorFlow . В scikit-learn встроены некоторые общеизвестные алгоритмы машинного обучения, о которых шла речь выше. TensorFlow — более низкоуровневая библиотека, которая позволяет строить пользовательские алгоритмы.

Как изучать машинное обучение

Чтобы изучить основы этой технологии, можно пройти курсы Стэнфордского университета или . Но для понимания некоторого материала понадобятся базовые знания матанализа и линейной алгебры.

Далее полученную информацию нужно закрепить на сайте Kaggle . Здесь можно соревноваться с другими разработчиками в создании лучшего алгоритма машинного обучения для различных задач. Сайт также предлагает полезные самоучители для начинающих.

Анализ данных и визуализация данных

В качестве примера можно взять аналитика данных воображаемой компании, занимающейся продажей товаров через интернет. Аналитик может представить результаты продаж в виде столбчатой диаграммы.

На диаграмме видно, что в заданное воскресенье покупатели мужского пола приобрели более 400 единиц товара, а женского — около 350. У специалиста может быть несколько предположений, почему возник этот разрыв.

Одно из очевидных объяснений — продукт более востребован среди мужчин, чем женщин. Другая возможная причина — недостаточно большая выборка, а разницу можно списать на случайность. Третий вариант — по какой-то причине мужчины склонны больше покупать этот продукт только в воскресенье. Чтобы понять, какое из объяснений истинно, можно нарисовать ещё одну диаграмму.

Необходимо принять во внимание статистику продаж не только в воскресенье, но и за всю неделю. Как видно из диаграммы, такая динамика прослеживается по всем дням. Этот небольшой анализ позволяет сделать вывод, что наиболее правдоподобная причина различия в продажах в том, что продукт просто более популярен среди мужчин, чем среди женщин.

Но если бы диаграмма выглядела так,

можно было бы заключить, что по той или иной причине мужчины активнее покупают этот товар только по воскресеньям.

Это очень простой пример анализа данных. И для этого компании используют в том числе Python, а для визуализации данных — библиотеку Matplotlib .

Анализ и визуализация данных на Python

Matplotlib — одна из наиболее распространённых библиотек для визуализации данных. Начинать лучше с неё потому, что она проста, а также потому, что на ней основаны некоторые другие библиотеки, например, seaborn . Поэтому знание Matplotlib поможет в будущем освоить и их.

Как изучать анализ и визуализацию данных на Python

В первую очередь нужно выучить основы. Ек Суги предлагает собственное вводное видео в анализ и визуализацию данных на Python и Matplotlib на YouTube, а также полный практический курс на образовательной платформе Pluralsight, который можно получить бесплатно после подписки на 10-дневный пробный период на сайте. После этого полезно изучить основы статистики, например, на Coursera и Khan Academy.

3. Написание скриптов

Что такое написание скриптов

Обычно под этим понимают создание небольших программ для автоматизации простых задач. Например, компании используют различные системы поддержки клиентов по электронной почте. Чтобы анализировать полученные сообщения, компаниям нужно подсчитать, какой их количество содержит определённые ключевые слова.

Это можно либо делать вручную, либо написать незамысловатую программу (скрипт) для автоматической обработки сообщений. Для подобных задач отлично подходит Python, главным образом благодаря относительно простому синтаксису и потому, что на нём можно легко и быстро писать и тестировать небольшие проекты.

Python и встраиваемые приложения

На этом языке ведут программирование многие разработчики для Raspberry Pi и других аппаратных основ.

Python и компьютерные игры

Для разработки игр можно использовать библиотеку PyGame, хотя существуют и более популярные игровые движки. На ней можно создавать любительские проекты, но для разработки серьёзных игр стоит поискать что-то получше.

Например, можно начинать с Unity на C# — это одна из самых общеизвестных сред разработки компьютерных игр. Она позволяет создавать межплатформенные игры для Windows, Mac, iOS и Android.

Python и десктопные приложения

Десктопные приложения можно разрабатывать на Python с помощью Tkinter, но это также не самый частый выбор: разработчики приложений для ПК предпочитают языки Java, C#, и C++. В последнее время некоторые компании для этого начали применять и JavaScript. Например, десктопное приложение Slack построено во фреймворке Electron, использующем JavaScript. Этот язык даёт возможность повторно использовать код из веб-версии приложения, если такая имеется.

Python 3 или Python 2

Лучше выбрать Python 3, потому что на сегодняшний день это более современная и более востребованная версия языка.