О Python (лучше произносить "питон", хотя некоторые говорят "пайтон") - предмете данного изучения, лучше всего говорит создатель этого языка программирования, голландец Гвидо ван Россум:

"Python - интерпретируемый, объектно-ориентированный высокоуровневый язык программирования с динамической семантикой. Встроенные высокоуровневые структуры данных в сочетании с динамической типизацией и связыванием делают язык привлекательным для быстрой разработки приложений ( RAD , Rapid Application Development ). Кроме того, его можно использовать в качестве сценарного языка для связи программных компонентов. Синтаксис Python прост в изучении, в нем придается особое значение читаемости кода, а это сокращает затраты на сопровождение программных продуктов. Python поддерживает модули и пакеты, поощряя модульность и повторное использование кода. Интерпретатор Python и большая стандартная библиотека доступны бесплатно в виде исходных и исполняемых кодов для всех основных платформ и могут свободно распространяться."

В процессе изучения будет раскрыт смысл этого определения, а сейчас достаточно знать, что Python - это универсальный язык программирования. Он имеет свои преимущества и недостатки, а также сферы применения. В поставку Python входит обширная стандартная библиотека для решения широкого круга задач. В Интернете доступны качественные библиотеки для Python по различным предметным областям: средства обработки текстов и технологии Интернет, обработка изображений, инструменты для создания приложений, механизмы доступа к базам данных, пакеты для научных вычислений, библиотеки построения графического интерфейса и т.п. Кроме того, Python имеет достаточно простые средства для интеграции с языками C, C++ (и Java) как путем встраивания (embedding) интерпретатора в программы на этих языках, так и наоборот, посредством использования библиотек, написанных на этих языках, в Python-программах. Язык Python поддерживает несколько парадигм программирования: императивное (процедурный, структурный, модульный подходы), объектно-ориентированное и функциональное программирование.

Можно считать, что Python - это целая технология для создания программных продуктов (и их прототипов). Она доступна почти на всех современных платформах (как 32-битных, так и на 64-битных) с компилятором C и на платформе Java.

Может показаться, что, в программной индустрии нет места для чего-то другого кроме C/C++, Java, Visual Basic, C#. Однако это не так. Возможно, благодаря данному курсу лекций и практических занятий у Python появятся новые приверженцы, для которых он станет незаменимым инструментом.

Как описать язык?

В этой лекции не ставится цели систематически описать Python: для этого существует оригинальное справочное руководство. Здесь предлагается рассмотреть язык одновременно в нескольких аспектах, что достигается набором примеров, которые позволят быстрее приобщиться к реальному программированию, чем в случае строгого академического подхода.

Однако стоит обратить внимание на правильный подход к описанию языка. Создание программы - это всегда коммуникация, в которой программист передает компьютеру информацию, необходимую для выполнения последним действий. То, как эти действия понимает программист (то есть "смысл"), можно назвать семантикой . Средством передачи этого смысла является синтаксис языка программирования. Ну а то, что делает интерпретатор на основании переданного, обычно называют прагматикой . При написании программы очень важно, чтобы в этой цепочке не возникало сбоев.

Синтаксис - полностью формализованная часть: его можно описать на формальном языке синтаксических диаграмм (что и делается в справочных руководствах). Выражением прагматики является сам интерпретатор языка. Именно он читает записанное в соответствии с синтаксисом "послание" и превращает его в действия по заложенному в нем алгоритму. Неформальным компонентом остается только семантика. Именно в переводе смысла в формальное описание и кроется самая большая сложность программирования. Синтаксис языка Python обладает мощными средствами, которые помогают приблизить понимание проблемы программистом к ее "пониманию" интерпретатором. О внутреннем устройстве Python будет говориться в одной из завершающих лекций.

История языка Python

Создание Python было начато Гвидо ван Россумом (Guido van Rossum) в 1991 году, когда он работал над распределенной ОС Амеба. Ему требовался расширяемый язык, который бы обеспечил поддержку системных вызовов. За основу были взяты ABC и Модула-3. В качестве названия он выбрал Python в честь комедийных серий BBC "Летающий цирк Монти-Пайтона", а вовсе не по названию змеи. С тех пор Python развивался при поддержке тех организаций, в которых Гвидо работал. Особенно активно язык совершенствуется в настоящее время, когда над ним работает не только команда создателей, но и целое сообщество программистов со всего мира. И все-таки последнее слово о направлении развития языка остается за Гвидо ван Россумом.

Еще пару десятков лет назад программисты казались какими-то шаманами, знающими то, что недоступно другим. Порой люди изучали программирование "на коленке", строча код на бумажке, потому что "концентрация компьютерных устройств на душу населения" была крайне низка. Теперь же с трудом можно найти человека, у которого дома нет стационарного компьютера или ноутбука. Технологии обучения тоже не стоят на месте.

Немного истории

Язык программирования Python начал разрабатываться Гвидо ван Россумом в конце восьмидесятых. Гвидо в то время был сотрудником голландского института CWI. Он писал этот язык на досуге, вложив туда некоторые идеи по языку ABC, в работе над которым он участвовал.

Назван язык был вовсе не в честь пресмыкающегося. На самом деле идеей для названия послужило популярное британское комедийное шоу семидесятых, называвшееся "Летающий цирк Монти Пайтона", хотя Python все равно гораздо чаще сравнивают со змеей, о чем говорит даже эмблема на официальном сайте (на ней изображены две змеиные головы).

Не только дизайнерская интуиция ван Россума считается причиной того, почему так популярен язык программирования Python. Обучение с нуля становится приятным и легким занятием, если учесть наличие дружного сообщества пользователей.

Не так давно, в 2008 году, вышла первая, до этого долго тестировавшаяся версия Python 3000 (3.0), где было устранено множество недостатков архитектуры. При этом разработчики постарались сохранить совместимость с предыдущими версиями языка. Несмотря на наличие более свежей версии, обе ветки (2.х и 3.х) поддерживаются.

Лаконичный язык программирования

Python имеет ряд преимуществ перед другими языками. Он понятен практически интуитивно, имеет "прозрачный" синтаксис. Это значит, что программный код на этом языке читается гораздо легче, что сокращает время не только на его написание, но и на различные доработки и проверки.

Конечно, программист "старой школы" скажет, что обязательно нужно знать несколько языков, а можно и вообще начать с изучения машинного кода. Но, пройдя курс программирования на языке Python, человек получит не только конкретные знания, но и возможность реализовать свою творческую натуру, создавая приложения и полезные для себя программы. Возможно, скоро программирование будет необходимо так же, как знание иностранного языка.

Неуверенность в себе

Стоит отбросить заблуждение о том, что программирование - это сложно. Нет, программирование гораздо интереснее, чем кажется; помешать могут другие занятия и так называемая "нехватка времени" или лень.

Базовая литература поможет быстро изучить программирование на языке Python. Учебный курс следует начать с чтения двух книг, из которых можно почерпнуть основы. Первая из них - это "Программирование на Python" Марка Лутца, а вторая - "Программирование на Python 3" Марка Саммерфилда. Книга Лутца подробно, порой даже слишком, описывает все базовые принципы, на которых строится язык. Некоторые советуют читать Марка Лутца не для освоения, а для углубления базовых знаний. Книга Саммерфилда объясняет все более лаконично, автор не пугает читателя никакими сложностями. Есть и другая литература, однако эти учебники наиболее полезны и информативны.

Вводный курс

Давайте вспомним начальную школу. Как правило, даже в первый класс ребенок приходит с какими-то минимальными знаниями: с кем-то занимались родители, кто-то ходил в "нулевку". Так же проходит и обучение языку программирования Python. Он действительно удобен и "прозрачен", но без минимальных знаний о базовых принципах действия программ обучение будет идти тяжело. Это как изучать ноты, не слыша музыки. Поэтому тем, кто вообще никогда не сталкивался с программированием, стоит ознакомиться с "вводным минимумом".

Полезным подспорьем будут лекции CS50. Это курс Гарвардского университета, посвященный программированию на Java Script, однако в первых лекциях доступно и понятно объясняется взаимодействие компьютера и программ в целом. Русскоязычному пользователю доступны видеозаписи этого курса с переводом, дополнительными материалами, текстовыми вариантами лекций и практическими заданиями. Видео можно найти практически где угодно, например, на YouTube, а вот все материалы целиком - на сайте Java Script.

В интернете

Язык программирования Python набирает популярность, поэтому уже давно существует несколько порталов, на которых множество материалов для самообучения. Например, «Python 3 для начинающих». На этом сайте много материалов для новичков, его можно использовать как шпаргалку. Также большой объем информации по данной теме с бесплатным доступом на сайте Codecademy.

Немаловажным является общение на форумах. Обучение в одиночку всегда дается тяжелее, поэтому не пренебрегайте различными сообществами.

Платные курсы

Всегда можно воспользоваться и платными курсами, но стоит это порой немалых денег, а результат может быть неудовлетворительным. Поэтому, конечно, желательно выбирать курсы, которые предлагают бесплатное ознакомительное задание. Например, интенсив по теме "Основы программирования на языке Python" есть на GeekBrains. Занятие бесплатное, проводится каждые десять дней. Чтобы записаться, необходимо авторизоваться на сайте.

Совет: какие бы курсы вы ни выбрали, сначала ознакомьтесь с азами языка, чтобы не тратить время на то, что вы легко можете усвоить сами. Достаточно будет прочитать указанные выше книги.

Конечно, когда теория освоена, хочется попрактиковаться. Здесь нужно упомянуть лекции Ника Парланте. Они на английском, хотя в целом очень много хорошей обучающей литературы именно на английском, и этому не стоит удивляться. В лекциях Ник не только преподает язык программирования Python, но и дает отличные практические задачи.

Использование

Язык программирования Python был использован для создания множества приложений, которыми многие люди пользуются ежедневно. Например, это шестая версия торрент-клиента BitTorrent. Также «Питон» («Пайтон») используется в растровом графическом редакторе Gimp. С помощью него создаются дополнительные модули, фильтры, к примеру. На этом языке написана значительная часть игры Civilization IV и Batterfield 2.

«Питон» используют такие компании, как «Гугл», «Фейсбук», «Инстаграм», «Дропбокс», «Пинтерест». Он также работает в ядре приложения «Яндекс-диск». Около 10% сотрудников компании пишут именно на «Питоне», а многие программисты называют его своим любимым языком.

Как начать работу

Никакой код не может работать "в воздухе", этому правилу подчиняется и язык программирования Python. Обучение с нуля хотя и начинается с теории, но на деле, можно сказать, оно начинается с установки на персональный компьютер рабочей среды. Как это сделать? Все просто: нужно перейти по ссылке официального сайта Python, скачать и запустить установщик, после чего внимательно выполнять предложенные им действия.

Обратите внимание, что необходимо скачивать файл, подходящий под установленную на компьютере операционную систему!

Если установка прошла успешно, откройте консоль (как правило, это можно сделать сочетанием клавиш «ctrl+alt+T»). Теперь можете написать свою первую программу. Например, введите "python3". Если консоль вывела "приветствие", где указана версия программы (например, 3.4.0), то все в порядке, если нет, то нужно установить третью версию «Питона» командой: «sudo apt-get install python3».
Однако это не обязательно. Можно писать код в любом удобном текстовом редакторе, после чего запускать через консоль, а можно пользоваться средой разработки IDLE, идущей в комплекте с дистрибутивом.

Запустите IDLE. Чтобы создать крошечную программу, достаточно написать всего одну строку кода.

print("Hello world!")

Введите этот код в окно IDLE и нажмите «Ввод». Среда мгновенно отзовется действием - выведет на экране требуемый текст. Первая программа готова.

В этой подборке мы собрали самые полезные книги о языке программирования Python, которые помогут в изучении как начинающим, так и опытным программистам.
Здесь вы найдете материалы для создания приложений, а также учебные пособия, которые помогут вам ознакомиться с инструментарием, освоить базы данных и повысить свои профессиональные навыки.

Разделы:

Для начинающих

Пособие представляет собой отличное и признанное во всем мире введение в язык Python. Она быстро научит вас писать эффективный высококачественный код. Подойдёт как начинающим программистам, так и тем, у кого уже есть опыт использования других языков. Помимо теории в книге есть тесты, упражнения и полезные иллюстрации - всё, что нужно для изучения Python 2 и 3. Кроме того, вы познакомитесь с некоторыми продвинутыми фичами языка, которые освоены еще не многими специалистами.

Python является мультипарадигменным кроссплатформенным языком программирования, который в последнее время стал особенно популярен на Западе и в таких крупных компаниях, как Google, Apple и Microsoft. Благодаря своему минималистичному синтаксису и мощному ядру он является одним из наиболее производительных и хорошо читаемых ЯП в мире.

Прочитав эту книгу, вы быстро и в увлекательной форме изучите основы языка, затем перейдете к обработке исключений, веб-разработке, работе с SQL, обработке данных и Google App Engine. Также вы узнаете, как писать приложения под Android и многое другое о силе, которую дарует вам Python.

Еще одна признанная книга по Python, в которой вы найдёте 52 специально подобранных упражнения для изучения языка. Разобрав их, вы поймёте, как устроен язык, как правильно писать программы и как исправлять свои собственные ошибки. Рассматриваются следующие темы:

• Установка окружения;
• Организация кода;
• Базовая математика;
• Переменные;
• Строки и текст;
• Взаимодействие с пользователями;
• Работа с файлами;
• Циклы и логика;
• Структуры данных;
• Разработка программ;
• Наследование и композиция;
• Модули, классы и объекты;
• Пакеты;
• Отладка;
• Автоматизация тестирования;
• Разработка игр;
• Веб-разработка.

Эта книга предназначена для начинающих изучать программирование. В ней используется весьма стандартный подход к обучению, но нестандартный язык 🙂 Стоит отметить, что это скорее книга об основах программирования, чем о Python.

Книга «Программирование на Python для начинающих» - отличный вариант для старта. Она является подробным руководством, написанным специально для новичков, желающих освоить данный язык. Познакомившись с основами, вы перейдете к объектно-ориентированному программированию и созданию CGI-сценариев для обработки данных веб-форм, научитесь создавать графические приложения с оконным интерфейсом и распространять их на другие устройства.

С помощью данного учебника вы сможете пройти все ступени от установки интерпретатора до запуска и отладки полноценных приложений.

«Python Crash Course» - это емкое повествование о языке Python. В первой половине книги вы познакомитесь с основными понятиями языка, такими как списки, словари, классы и циклы, и научитесь писать чистый и хорошо читаемый код. Кроме того, вы узнаете, как тестировать свои программы. Во второй половине книги вам будет предложено применить знания на практике, написав 3 проекта: аркадную игру наподобие Space Invaders, приложение для визуализации данных и простое веб-приложение.

Это очень удобная карманная шпаргалка, созданная для Python 3.4 и 2.7. В ней вы найдёте самую необходимую информацию по различным аспектам языка. Затронутые темы:

• Встроенные типы объектов;
• Выражения и синтаксис создания и обработки объектов;
• Функции и модули;
• ООП (у нас есть отдельная );
• Встроенные функции, исключения и атрибуты;
• Методы перегрузки операторов;
• Популярные модули и расширения;
• Опции командной строки и инструменты для разработки;
• Подсказки;
• Python SQL Database API.

Книга для изучения Python с кучей практических примеров.

Практические примеры можно почерпнуть и в нашей рубрике . Например, читайте наше по самостоятельной реализации функции zip.

Цель данной книги - познакомить читателя с популярными инструментами и принятыми в open source сообществе различными рекомендациями по написанию кода. Основы языка Python в этой книге не рассматриваются, ведь она совсем не про это.

Первая часть книги содержит описание различных текстовых редакторов и сред разработки, которые можно использовать для написания Python-программ, а также множества видов интерпретаторов для различных систем. Во второй части книги рассказывается о принятом в сообществе, работающем с открытым исходным кодом, стиле написания кода. Третья часть книги содержит краткий обзор множества библиотек для Python, которые используются в большинстве open source проектов.

Главное отличие данной книги от всех других пособий для начинающих изучать Python в том, что параллельно с изучением теоретического материала читатель знакомится с реализацией проектов различных игр. Таким образом будущий программист сможет лучше понять, как те или иные возможности языка используются в реальных проектах.

В книге рассматриваются основы как языка Python, так и программирования в целом. Отличная книга для первого знакомства с этим языком.

Для продвинутых

Если вы хотите перейти на Python 3 или правильно обновить старый код, написанный на Python 2, то эта книга для вас. А еще для вас - по переводу проекта с Python 2 на Python 3 без боли.

В книге вы найдёте много практических примеров на Python 3.3, каждый из которых подробно разобран. Рассматриваются следующие темы:

• • Структуры данных и алгоритмы;
  • Строки и текст;
  • Числа, даты и время;
  • Итераторы и генераторы;
  • Файлы и операции чтения / записи;
  • Кодирование и обработка данных;
  • Функции;
  • Классы и объекты;
  • Метапрограммирование;
  • Модули и пакеты;
  • Веб-программирование;
  • Конкурентность;
  • Системное администрирование;
  • Тестирование и отладка;
  • Си-расширения.

В ходе чтения этой книги вы разработаете веб-приложение, параллельно изучив практические преимущества разработки через тестирование. Вы разберёте такие темы, как интеграция баз данных, JS-инструменты для автоматизации, NoSQL, веб-сокеты и асинхронное программирование.

В книге подробно рассматривается Python 3: типы данных, операторы, условия, циклы, регулярные выражения, функции, инструменты объектно-ориентированного программирования, работа с файлами и каталогами, часто используемые модули стандартной библиотеки. Кроме того, в книге также уделено внимание базе данных SQLite, интерфейсу доступа к базе и способам получения данных из Интернета.

Вторая часть книги целиком посвящена библиотеке PyQt 5, позволяющей создавать приложения с графическим интерфейсом на языке Python. Здесь 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 размещения внутри окна, инструменты для работы с базами данных, мультимедиа, печати документов и экспорта их в формате Adobe PDF.

Может, ваши программы на Pyhton и работают, но они могут работать быстрее. Это практическое руководство поможет вам лучше понять устройство языка, и вы научитесь находить в коде узкие места и повышать скорость работы программ, работающих с большими объёмами данных.

Как понятно из названия, цель данной книги - дать наиболее полное понятие фреймворку для разработки веб-приложений Django. Из-за того, что книга была выпущена на русском языке в далеком 2010 году, в ней рассматривается устаревшая версия фреймворка, Django 1.1. Но все равно книга рекомендуется к прочтению, поскольку в ней можно почерпнуть основы Django. А хороших книг по этому фреймворку на русском языке, кроме этой, практически нет.

Авторы Адриан Головатый и Джейкоб Каплан-Мосс подробно рассматривают компоненты фреймворка. В книге достаточно много материала по разработке интернет-ресурсов на Django – от основ до таких специальных тем, как генерация PDF и RSS, безопасность, кэширование и интернационализация. Перед прочтением книги рекомендуется освоить базовые понятия веб-разработки.

Разработка игр

«Making Games with Python & Pygame» - это книга, которая посвящена библиотеке для разработки игр Pygame. В каждой главе даются полный исходный код новой игры и подробные объяснения использованных принципов разработки

Книга «Invent Your Own Computer Games with Python» научит вас программировать на Python на примере разработки игр. В поздних игр рассматривается создание двумерных игр при помощи библиотеки Pygame. Вы научитесь:

• использовать циклы, переменные и логические выражения;
• использовать такие структуры данных, как списки, словари и кортежи;
• отлаживать программы и искать ошибки;
• писать простой ИИ для игр;
• создавать простую графику и анимации для ваших игр.

Анализ данных и машинное обучение

Прокачайте свои навыки, поработав со структурами данных и алгоритмами в новом ключе - научном. Изучите примеры сложных систем с понятными объяснениями. В книге предлагается:

• изучить такие понятия, как массивы NumPy, методы SciPy, обработка сигналов, быстрые преобразования Фурье и хеш-таблицы;
• познакомиться с абстрактными моделями сложных физических систем, фракталами и машинами Тьюринга;
• исследовать научные законы и теории;
• разобрать примеры сложных задач.

В данной книге язык Python рассматривается как инструмент для решения задач, требующих вычислений с обработкой больших объемов данных. Цель данной книги - научить читателя применять стек инструментов исследования данных языка Python для эффективного хранения, манипуляции и понимания данных.

Каждая глава книги посвящена определенной библиотеке для работы с большими данными. В первой главе рассматривается IPython и Jupyter, во второй - NumPy, в третьей - Pandas. Четвертая глава содержит материал о Matplotlib, пятая - о Scikit-Learn.

«Python for Data Analysis» повествует о всевозможных способах обработки данных. Книга является отличным вводным материалом в области научных вычислений. Вот с чем вы познакомитесь:

• интерактивная оболочка IPython;
• библиотека для численных расчётов NumPy:
• библиотека для анализа данных pandas;
• библиотека для пострения графиков matplotlib.

Вы также научитесь измерять данные на временных промежутках и решать аналитические задачи во многих сферах науки.

В этой книге предлагается изучить различные методы анализа данных при помощи Python. Вот чему вы научитесь после прочтения:

• управлять данными;
• решать задачи науки о данных;
• создавать высококлассные визуализации;
• применять линейные регрессии для оценки связей между переменными;
• создавать рекомендательные системы;
• обрабатывать большие данные.

Это пособие понятным языком объясняет принципы обработки естественных языков. Вы научитесь писать программы, способные обрабатывать большие наборы неструктурированных текстов, получите доступ к обширным наборам данных и познакомитесь с основными алгоритмами.

Прочее

Если вы когда-нибудь часами переименовывали файлы или обновляли сотни ячеек таблицы, то знаете, как это выматывает. Хотите научиться автоматизировать такие процессы? В книге «Automate the Boring Stuff with Python» рассказывается о том, как создавать программы, которые будут решать различные рутинные задачи за минуты. После прочтения вы научитесь автоматизировать следующие процессы:

• поиск заданного текста в файлах;
• создание, обновление, перемещение и переименование файлов и папок;
• поиск и скачивание данных в Сети;
• обновление и форматирование данных в Excel-таблицах;
• разделение, слияние и шифрование PDF-файлов;
• рассылка писем и уведомлений;
• заполнение онлайн-форм.

Отличная книга с минимальным порогом вхождения. Рассказывает больше о биологии, нежели о языке, но всем работающим в этой сфере она точно пригодится. Снабжена большим количеством разобранных примеров различной сложности.

В этой книге рассказывается об основах программирования системы Raspberry Pi. Автор уже составил для вас множество скриптов, а также предоставил доходчивое и подробное руководство по созданию своих. Помимо обычных упражнений вам предлагается реализовать три проекта: игру «Виселица», LED-часы и программно управляемого робота.

«Hacking Secret Ciphers with Python» не только рассказывает об истории существующих шифров, но и учит создавать собственные программы для шифрования и взлома шифров. Отличная книга для изучения основ криптографии.

Делитесь полезными книгами по Python в комментариях!

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.

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
>>> #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(list )
3

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 )
2

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
>>> #Метод myfunction класса Myclass возвращает значение переменной myvariable
3
# Переменная common объявлена во всех классах
>>> classinstance2 = Myclass ()
>>> classinstance.common
10
>>> classinstance2.common
10
# Поэтому, если мы изменим ее значение в классе Myclass изменятся
# и ее значения в объектах, инициализированных классом Myclass
>>> Myclass.common = 30
>>> classinstance.common
30
>>> classinstance2.common
30
# А здесь мы не изменяем переменную класса. Вместо этого
# мы объявляем оную в объекте и присваиваем ей новое значение
>>> classinstance.common = 10
>>> classinstance.common
10
>>> classinstance2.common
30
>>> Myclass.common = 50
# Теперь изменение переменной класса не коснется
# переменных объектов этого класса
>>> classinstance.common
10
>>> classinstance2.common
50

# 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 )
3
# Этот класс не имеет совйтсва test, но мы можем
# объявить такую переменную для объекта. Причем
# tэта переменная будет членом только class instance.
>>> classinstance.test = 10
>>> classinstance.test
10

Исключения

Исключения в Python имеют структуру try -except [except ionname]:

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
64

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 )
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.

Теги:

• Python
• программирование
• урок