Что такое python pro

С чего начать программирование на Python

Python это мощный и высокоуровневый объектно-ориентированный язык программирования, созданный Гвидо ван Россумом. Отличается простым в использовании синтаксисом, что делает его идеальным языком для тех, кто решил впервые научиться программированию.

Перед вами подробное руководство по началу работы с Python, в котором также найдете ответы на вопросы о том, почему нужно изучить его и как его учить. Однако, если вы знаете другие языки программирования и хотите максимально быстро начать работу с Python, посмотрите уроки Python для начинающих.

Что такое программирование на Python?

Перед началом познакомиться с самим языком.
Python — язык общего назначения. Имеет приложения разных направлений: веб-разработки (например, Django и Bottle ), научных и математических вычислений ( Orange, SymPy, NumPy ) для настольных графических пользовательских интерфейсов ( Pygame, Panda3D ).

Синтаксис языка простой, а длина кода относительно короткая. Работать на Python приятно, потому что он позволяет решать задачу, а не фокусироваться на сложном синтаксисе.

История Python

Python старый язык, созданный Гвидо Ван Россумом. Разработка началась в конце 1980-х., и в феврале 1991 года вышла первая версия.

Зачем создан Python?
В конце 1980-ых, Гвидо Ван Россум работал над группой операционных систем Amoeba. Он хотел использовать интерпретируемый язык, такой как ABC (у ABC простой и доступный в понимании синтаксис), который мог бы получить доступ к системным вызовам Amoeba. Поэтому он решил создать масштабируемый язык. Это привело к созданию нового языка, у которого позже появилось название Python.

Почему выбрали Python
Нет. Он не назван в честь опасной змеи. Россум был фанатом комедийного сериала в конце 70-х. Название “Python” было взято из этого же сериала “Monty Python’s Flying Circus” (Летающий цирк Монти Пайтона).

Дата выпуска версий языка

Особенности программирования на Python

Приложения на Python

Сайты, такие как Mozilla, Reddit, Instagram и PBS написаны на Python.

Научные и цифровые вычисления
У Python много библиотек для научных и математических вычислений. Есть библиотеки, такие как: SciPy и NumPy которые используются для общих вычислений. И специальные библиотеки, такие как: EarthPy для науки о Земле, AstroPy для астрономии и так далее.

Также, язык часто используется в машинном обучении, анализе и сборе данных.

Создание прототипов программного обеспечения
Python медленный, в сравнении с компилированными языками, такими как C++ и Java. Это не очень практичный выбор, если ресурсы ограничены и при этом нужна максимальная эффективность.

Тем не менее, Python — прекрасный язык для создания прототипов. Используйте Pygame (библиотека для создания игр), чтобы создать для начала прототип игры. Если прототип понравился, используйте язык C++ для создания реальной игры.

Простой язык для изучения программирования
Python используется для обучения программированию детей и новичков.

Это хороший язык с множеством функций и возможностей. Тем не менее это один из самых простых языков для изучения из-за простого в использовании синтаксиса.

4 причины выбрать Python в качестве первого языка

Первая программа на Python

Часто программа, которая называется “Hello, World!” используется для демонстрации языка программирования новичкам. “Hello, World!” это простая программа, которая выводит “Hello, World!”

Программа сложения двух чисел

Как работает эта программа?

Строка 1: # Сложите два числа
Строка, начинающаяся с # в программировании на Python — комментарий.
Комментарии используются для описания цели строки кода. Это поможет вам, так же как и другим программистам понять смысл кода. Они игнорируются компиляторами и интерпретаторами.

Строка 2: num1 = 3
Здесь, num1 — переменная. Вы можете сохранять значение в переменной. В этом случае, 3 сохраняется в переменной.

Строка 5: print(sum)
Функция print() выводит результат на экран. В нашем случае, она выводит на экран 8.

Важные вещи, о которых следует помнить.

Для представления инструкции в Python, используется новая строка (enter). Использование “;” в конце утверждения не требуется (в отличии C/C++, JavaScript, PHP ).

Вместо фигурных скобок < >, используются отступы (4 пробела) для перехода на новый блок.

Научитесь самостоятельно программировать на Python

Изучите Python с помощью PythonRU.com

PythonRu предлагает уроки и примеры, которые помогут в обучении программированию с нуля.

Наши материалы предназначены для начинающих программистов, которые владеют базовыми знаниями о программировании в целом. В каждом учебном пособии описаны примеры и подробное объяснение.

Также рекомендуем посмотреть наши примеры кода. Как только вы поймете как работает библиотека, попробуйте написать что-то новое. Это лучший способ научиться программированию.

Рекомендуемые книги

Если вы настроены серьезно обучаться программированию, следует обзавестись хорошей книгой.

Чтение книги по программированию требует много терпения и времени. Но вы получите общую картину концепций программирования в книге, которую, возможно, не найдете в другом месте.

Обложка	Описание
	Изучаем Python купить и скачать Третье издание «Изучаем Python» – это учебник, написанный доступным языком, рассчитанный на индивидуальную скорость обучения. В книге представлены основные типы объектов в языке Python, порядок их создания и работы с ними, а также функции как основной процедурный элемент языка.
	Программирование на Python 3 купить и скачать Автор начинает с описания ключевых элементов Python, знание которых необходимо в качестве базовых понятий. Затем обсуждаются более сложные темы, поданные так, чтобы читатель мог постепенно наращивать свой опыт: распределение вычислительной нагрузки между несколькими процессами и потоками, использование сложных типов данных, управляющих структур и функций, создание приложений для работы с базами данных SQL и с файлами DBM.
	Python и анализ данных купить и скачать Книгу можно рассматривать как современное практическое введение в разработку научных приложений на Python, ориентированных на обработку данных. Описаны те части языка Python и библиотеки для него, которые необходимы для эффективного решения широкого круга аналитических задач: интерактивная оболочка IPython, библиотеки NumPy и pandas, библиотека для визуализации данных matplotlib и др.
	Python для детей и родителей купить и скачать Научите своих детей программировать уже сейчас с помощью этой книги! В книге представлен язык Python, один из самых популярных и простых. Вы найдете здесь много упражнений – полезных, интересных и забавных, поэтому ваш ребенок не заскучает. Материал написан доступно и просто, поэтому ему не составит труда освоить азы программирования.

Python — потрясающий язык. Синтаксис настолько прост, и длина кода настолько коротка, что делает его понятным и легким в написании.

Если вы только начинаете программировать, Python— отличный выбор. Вы будете удивлены тому, сколько задач решает Python как только изучите его основы.

Легко упустить из виду факт, что Python — мощный язык. Хорош для обучения программированию. Воплотите свою идею, создайте игру или начните с Data Science, Python поможет во всем, чтобы вы не затеяли.

Источник

Язык программирования Python: преимущества, недостатки и область применения

Как устроен Python, чем он хорош, а также кто, как и зачем использует его в работе. Гайд для программистов и интересующихся Python.

Python — это скриптовый язык программирования. Он универсален, поэтому подходит для решения разнообразных задач и многих платформ, начиная с iOS и Android и заканчивая серверными ОС.

Преимущества Python

Это интерпретируемый язык — он не компилируется, то есть до запуска представляет из себя обычный текстовый файл. Программировать можно практически на всех платформах, язык хорошо спроектирован и логичен.

Разработка идёт в разы быстрее, потому что кода здесь куда меньше, чем на других языках. И ещё Python отлично подходит новичкам. Именно с него можно начать свой путь программиста, пройдя практический курс «Python-разработчик» от Skillbox.

Пишет о программировании, в свободное время создает игры. Мечтает открыть свою студию и выпускать ламповые RPG.

Как используется Python

Его можно встретить в вебе и на мобильных устройствах, в приложениях и решениях, связанных с машинным обучением (нейросети и искусственный интеллект), а также в качестве встроенной системы.

Веб-разработка

Чаще всего Python используется в веб-разработке. Для работы с ним подключают фреймворки: Pyramid, Pylons, TurboGears, Flask, CherryPy и — самый популярный — Django.

Существуют и движки для создания сайтов на Python:

Также на Python пишут парсеры для сбора информации в интернете.

Программы

Хоть язык не компилируется, с помощью него создают десктопные программы. Вот, к примеру, что было разработано на Python:

Мобильные приложения

Мобильная разработка на Python менее популярна. Для Android чаще пишут на Java, C#, C++ или Kotlin, а для iOS — на Swift или Objective-C. На Python обычно программируют серверную часть приложения. Например, клиент Instagram для iOS написан на Objective-C, а сервер — на Python.

Многие компьютерные игры были полностью или частично написаны на Python. Существует заблуждение, что этот язык не подходит для серьёзных проектов, но на самом деле он использовался в разработке таких хитов, как:

Несмотря на возможность реализации пользовательского интерфейса и работы с графикой, на Python в основном пишут скрипты — например, взаимодействия персонажей, запуска сцен, а также обработки событий.

Встроенные системы (embedded systems)

На Python разрабатывают встроенные системы для различных устройств. Например, язык прижился в Raspberry Pi (компьютер размером с карту памяти) и в «Сбербанке» для управления банкоматами.

Еще проекты со встроенной системой на Python:

Язык применяется во встроенных системах станков с ЧПУ, средствах автоматического регулирования (температуры, расхода жидкостей, давления и так далее) и в телекоммуникационном оборудовании.

Создание скриптов

Python подходит для написания плагинов и скриптов к уже готовым программам. Например, для реализации игровой логики или создания дополнительных модулей. Скрипты на этом языки встраивают и в программы на других языках, чтобы автоматизировать какие-либо задачи.

Где используется Python

Python широко распространен во многих сферах: от системного администрирования до Data Science.

Системное администрирование

Системным администраторам Python нужен для автоматизации задач. Он простой, мощный и поддерживает специальные пакеты, которые повышают его эффективность. И, самое главное, он по умолчанию установлен на все серверы с ОС Linux.

Благодаря лаконичности Python можно быстро прочитать код и найти слабые места. Форматирование в языке — часть синтаксиса.

Научные исследования

В Python есть несколько библиотек, которые пригодятся для проведения исследований и вычислений:

Благодаря библиотекам и простоте освоения языка многие учёные выбирают Python — особенно он популярен у математиков и физиков.

Data Science

Python — один из самых используемых в Data Science языков. На нём пишут алгоритмы программ с машинным обучением и аналитические приложения. С помощью него обслуживают хранилища данных и облачные сервисы.

Также он помогает парсить данные из интернета. Например, в Google Python применяют для индексации сайтов.

Какие компании используют Python

В основном Python используется стартапами и компаниями, которые разрабатывают крупные проекты. Вот лишь часть огромного списка:

Кроме того, его используют в Instagram, Positive Technologies, Houdini, Facebook, Yahoo, Red Hat, Dropbox, Pinterest, Quora, Mail.ru и Яндексе.

Недостатки языка Python

Несмотря на все достоинства, у языка есть и недостатки.

Программы на Python считаются одними из самых медленных.

Приложения для iOS на Swift работают в 8,7 раз быстрее, чем на Python. Реализация PyPy по скорости близка к Java, но в ней есть не все возможности оригинального языка. Python не подходит для задач, требующих большого объёма памяти, — их лучше решать вставками на C или C++.

Сильная зависимость языка от системных библиотек

Из-за этого затрудняется перенос на другие системы. Для этих целей существует инструмент Virtualenv, но и он с недостатками: избыточность полных методов изоляции, костыли, дублирование системных библиотек.

Global Interpreter Lock (GIL) не позволяет выполнять несколько потоков Python одновременно в реализации CPython.

Однако GIL можно отключить на какое-то время, как это сделано в математическом пакете NumPy.

Трудоустройство и средняя зарплата Python-разработчика

По данным с hh.ru на начало 2019 года, в России

4500 вакансий для Python-разработчиков, из них

700 в Санкт-Петербурге. Это меньше, чем по запросу «Java» (

5500), но больше, чем по запросу «PHP» (

Тенденция в том, что Python медленно забирает позиции PHP с рынка веб-разработки. Хотя на PHP всё ещё написано около 80% всех сайтов в интернете.

Минимальная зарплата по России начинается с 70 000 рублей, а в Москве — с 80 000 рублей. В основном ищут опытных разработчиков, junior-специалисты менее востребованы.

На должность стажёра или младшего специалиста можно устроиться только в крупную компанию, а расположены они в больших городах типа Москвы и Санкт-Петербурга. Из-за этого новичкам крайне сложно устроиться в регионах — остаётся искать заказы на фрилансе.

Если вас заинтересовал Python, пройдите курс от Skillbox — тут вы не только получите необходимые знания и навыки, но и сможете составить привлекательное резюме и добавить дипломную работу в портфолио.

Источник

Python
‍ продвинутый

Полное погружение в разработку продвинутых программ на Python: делаем свои приложения с графическим интерфейсом и создаем чат-ботов для Telegram и Discord.

Чему научатся?

На продвинутом курсе по Python дети научатся:

План обучения и проекты

Основы Python

1. Ввод-вывод в Python.

2. Работа с условиями.

3. Циклы for и while.

Результат: Дети вспомнили или изучили базовые элементы языка программирования Python, изучили основные виды циклов. При помощи полученных знаний дети применяли свои знания на практике при решении числовых, геометрических и физических задач. А в конце модуля написали игру-квест и выложили в нашу социальную сеть HUB.

Pillow

1. Редактируем графику с Pillow. Устанавливаем редактор кода Thonny. Списки, кортежи.

2. Цветовая коррекция картинок.

3. Фильтры и улучшения картинки.

4. Создаём редактор изображений.

Результат: Ребята изучили работу с различными типами коллекций данных. Были изучены основы функций и использование оператора return. Разбирается библиотека для работы с изображениями Pillow. В конце модуля создается свой редактор изображений.

Графические интерфейсы

1. Основы и краткая история появления графических интерфейсов. Создание прототипов.

2. Основные типы диалоговых кнопок в EasyGUI. Разработка викторины.

3. Создание простого калькулятора с TKinter.

4. Разработка графического приложения.

Результат: Ребята изучили основы создания приложений с графическим интерфейсом на основе библиотек TKinter и EasyGUI. Были изучены стандартные диалоговые интерфейсы взаимодействия с программой. В конце модуля дети делают свое графическое приложение.

Объектно-ориентированное программирование

1. Основы ООП. История появления. Создание классов. Разница между классом и объектом.

2. Конструкторы классов. Ссылки. Обязательные и необязательные аргументы.

3. Наследование классов.

4. Создание и подключение модулей.

Результат: Ребята изучили основы объектно-ориентированного программирования, поняли его назначение.

1. Применение ботов в реальной жизни.Регистрация бота в Telegram. Устройство бота.

2. Работа со строками. Сообщения в боте.

3. Своя клавиатура для бота. Бот для общения геймеров.

4. Продолжение разработки бота для геймеров. Презентация.

Результат: Ребята получили знания о работе ботов на примере Telegram-бота. Каждый ребенок написал свой собственный Telegram-бот. Были получены практические знания об обработке событий и сообщений внутри бота.

1. Боты в Discord. Регистрация бота. Основные команды.

2. Устройство Discord-бота. Discord-серверы.

4. Завершение работы над ботом. Презентация.

Большие данные

1. Работа с большими данными. Зачем это нужно и где это применяется. Мастер-класс по работе с большими данными.

2. Работа с блокнотом Google Colab. Обработка данных.

3. Объединение данных. Работа с датой и временем.

4. Задача по поиску самого жаркого месяца.

Результат: Дети ознакомились с понятием “большие данные”, узнали где они используются. Познакомились с инструментами, используемыми в анализе данных и машинном обучении. В конце модуля ребята начали подготовку к самостоятельному проекту в заключительном модуле.

Самостоятельный проект

1. Обсуждение проекта.

2. Реализация проекта.

3. Финальное занятие. Презентация.

Работы учеников

Мы уверены, что учитьcя на практике эффективнее. Поэтому у нас нет скучных лекций, и на занятиях дети создают реальные игры и программы.

Flappy Bird — мой первый игровой проект на PyGame! Нажимайте «пробел» и прыгайте!

Собрала 17 фактов о животных на сайте. Нажимайте Пуск и читайте 🙂

Игра где вы сможете побыть рыбаком на причале или на лодке. На причале есть 5 видов рыб

Привет! ты попал в Minecraft 2D

Преподаватели

Александр Хархота

Сибирский государственный университет телекоммуникаций и информатики

Источник

Книга «Секреты Python Pro»

Привет, Хаброжители! Код высокого качества — это не просто код без ошибок. Он должен быть чистым, удобочитаемым и простым в сопровождении. Путь от рядового питониста к профи не прост, для этого вам нужно разбираться в стиле, архитектуре приложений и процессе разработки. Книга «Секреты Python Pro» научит проектировать ПО и писать качественный код, то есть делать его понятным, сопровождаемым и расширяемым.

Дейн Хиллард — профессиональный питонист, — с помощью примеров и упражнений он покажет вам как разбивать код на блоки, повышать качество за счет снижения сложности и т. д. Только освоив основополагающие принципы, вы сможете сделать так, чтобы чтение, сопровождение и переиспользование вашего кода не доставляло проблем ни вам ни вашим коллегам.

Разделение ответственности

Определение

Зоной ответственности (concern) я называю совокупность правил отдельной области знаний, с которой имеет дело ПО. Эти правила могут варьироваться по сложности от вычисления квадратного корня до управления платежами в системе электронной коммерции.

В этой главе я расскажу об инструментах, встроенных в Python для разделения ответственности в вашем коде, а также о философии, которая помогает принимать решения, как и когда их использовать.

Примечание

Если вы еще не установили Python на своем компьютере, то сделайте это, чтобы отслеживать код из книги (рекомендации по установке — в приложении в конце книги). Я подожду вас здесь. Получить полный исходный код примеров и упражнений можно в репозитории книги на GitHub (https://github.com/daneah/practices-of-the-python-pro).

2.1. Организация пространства имён

Как и многие языки программирования, Python разделяет фрагменты кода с помощью пространств имен. При выполнении программы он отслеживает все известные пространства имен и информацию, доступную в них.

Пространства имен полезны в нескольких отношениях:

Пространства имен — отличная штука! Будем делать их больше!
Дзен языка Python

Имена всех переменных, функций и классов, которые вы когда-либо использовали в Python, находились в том или ином пространстве имен. Имена, такие как x, total или EssentialBusinessDomainObject, являются ссылками на что-то. x = 3 означает «назначить значение 3 имени x», то есть можно в дальнешем ссылаться на x. Так называемая «переменная» — это имя, которое ссылается на значение, хотя в Python имена могут ссылаться на функции, классы и др.

2.1.1. Пространства имен и инструкция import

Когда вы впервые открываете интерпретатор Python, встроенное пространство имен заполняется встроенной начинкой, например функциями без префикса, такими как print() и open(), которые можно сразу использовать в любом месте кода. Вот почему в Python знаменитая легкая инструкция print(‘Здравствуй, мир!’) стала мемом Just Works (просто работает).

Каждый модуль имеет глобальное пространство имен, к которому код в модуле может свободно обращаться. Ни во что не вложенные функции, классы и переменные находятся в глобальном пространстве имен модуля:

Функции и классы в модуле также имеют локальное пространство имен, обращаться к которому могут только они:

Модуль, который хочет использовать переменную, функцию или класс из другого модуля, должен импортировать их в свое глобальное пространство имен. Импортирование — это перемещение имени в нужное пространство имен из другой части кода.

Таким образом, для того чтобы ссылаться на переменную, функцию или класс в Python, одно из следующих утверждений должно быть истинным:

Возможно, вы встречали ошибку NameError: name ‘my_var’ is not defined1. Она означает, что имя my_var не найдено ни в одном из пространств имен, известных коду. То есть, скорее всего, вы ни разу не передавали переменной my_var значение либо передали его где-то еще и должны его импортировать.

Модули представляют собой отличный способ начать дробить код. Если у вас есть один длинный файл script.py с кучей несвязанных функций в нем, попробуйте разбить эти функции на модули.

2.1.2. Лики импортирования

Синтаксис импортирования в Python на первый взгляд кажется прямолинейным, но есть несколько способов выполнения импорта, и каждый из них приводит к тонким различиям в информации, вносимой в пространство имен. Ранее вы импортировали функцию add_sales_tax() из модуля sales_tax в модуль receipt:

Эта инструкция добавляет функцию add_sales_tax() в глобальное пространство имен модуля receipt. Хорошо, но предположим, что вы добавляете еще десять функций в модуль sales_tax и хотите использовать их все в receipt. Если вы продолжите идти по тому же пути, то в итоге получите что-то вроде этого:

Существует альтернативный синтаксис, который немного улучшает ситуацию:

Все равно не очень складно. Если вам нужна масса функциональности из другого модуля, то вы можете импортировать этот модуль полностью:

Эта инструкция добавляет весь модуль sales_tax в текущее пространство имен, и на его функции можно ссылаться с помощью префикса sales_tax.:

Этот вариант позволяет избежать длинных инструкций import и, как вы увидите в следующем разделе, коллизий пространств имен.

Предупреждение

Python позволяет импортировать все имена из модуля в укороченной форме с помощью инструкции from themodule import *. Заманчиво использовать эту форму вместо добавления префикса к именам с помощью themodule. на протяжении всего кода, но, пожалуйста, не делайте этого! Импорт с подстановочным знаком может приводить к коллизиям имен и затруднять отладку проблем, поскольку вы не увидите конкретные импортируемые имена. Придерживайтесь явных импортов!

2.1.3. Пространства имен предотвращают коллизии

Чтобы получить текущее время в программе Python, можно импортировать функцию time() из модуля time:

Результат будет примерно таким:

time() возвращает текущее Unix-время. Модуль datetime тоже содержит что-то с именем time, но делает нечто другое:

На этот раз вы должны увидеть вот такой результат:

Это определение time на самом деле является классом, и его вызов возвращает экземпляр класса datetime.time, который по умолчанию равен полуночи. Что происходит, когда вы импортируете их оба?

В случаях двусмысленности Python использует самое последнее определение, о котором он знает. Если вы импортируете имя time из одного места, а затем импортируете другое имя time из другого места, то компилятор будет знать только о последнем. Без пространств имен трудно определить, на какое именно time()ссылается код, и по ошибке можно применить неправильное имя. Это веская причина для импортирования модулей целиком и добавления к ним префиксов.

Иногда столкновения имен трудно избежать, даже с теми инструментами, которые вы видели до сих пор. Если вы создадите модуль с тем же именем, что и модуль, встроенный в Python или из сторонней библиотеки, и вам нужно будет использовать их оба в одном модуле, то понадобится больше огневой мощи. К счастью, она совсем рядом, на расстоянии всего одного ключевого слова as, которое нужно назначить как псевдоним имени во время импортирования:

Теперь модуль datetime доступен, как и ожидалось, и сторонний datetime доступен как cooldatetime.

Не переопределяйте встроенную в Python функциональность без веской причины и избегайте использования тех же имен, что и во встроенных модулях, если не собираетесь их заменять. Не зная всей стандартной библиотеки (я вот точно не знаю!), вы рискуете сделать это случайно. Тогда можно назначать своему модулю новое имя везде, где вы импортируете его в другие модули. Но еще лучше переименовывать модуль и обновлять любые ссылки на него во всем коде, чтобы импорт оставался согласованным с файловым именем модуля.

Примечание

Большинство интегрированных сред разработки (IDE, integrated development environment) выдадут предупреждение, когда вы переопределите имя встроенного в Python модуля, чтобы вы не зашли слишком далеко.

Теперь вы готовы импортировать все, что нужно, без проблем. Помните, что префиксы имен модулей (подобные time. и datetime.) полезны в долгосрочной перспективе из-за риска коллизий пространств имен. Когда вы столкнетесь с коллизиями, сделайте глубокий вдох и уверенно переработайте свои инструкции импорта или же создайте псевдоним и продолжайте путешествие!

Для Хаброжителей скидка 25% по купону — Python

По факту оплаты бумажной версии книги на e-mail высылается электронная книга.

Источник