Зря боялся и вам не советую. Программирование наверное никогда не станет моей основной профессией, но это отличный способ творческой реализации. Это шахматы и Civilization в одном флаконе.
Все проще чем кажется и гораздо интереснее.
Марк Саммерфилд “Программирование на Python 3” - динамично, с отличными примерами и заданиями. Без излишнего углубления, которое только все усложняет в начале. Я рекомендую начать именно с этой книги, она поможет быстро вникнуть, не пугая сложностями.
Все остальные книги оказались мене полезными и информативными. Вообще, хорошую литературу по этой теме трудно просто так взять и купить в магазине или в цифровой версии.
Еще через два месяца я смог создать свое первое приложение на Django. Но главное, что теперь у меня достаточно знания для самостоятельного развития и обучения. Самое трудное - это добраться до этой точки.
Еще через месяц я подключился к двум проектам на GitHub и принимаю в них участие. Задачи решаю конечно пока простые, но взамен получаю советы и обучение.
Теги: обучение python, обучение программированию
Будучи удачно спроектированным языком программирования Python прекрасно подходит для решения реальных задач из разряда тех, которые разработчикам приходится решать ежедневно. Он используется в самом широком спектре применений - и как инструмент управления другими программными компонентами, и для реализации самостоятельных программ. Фактически круг ролей, которые может играть Python как многоцелевой язык программирования, практически не ограничен: он может использоваться для реализации
всего, что угодно, - от веб-сайтов и игровых программ до управления роботами и космическими кораблями.
Однако сферу использования Python в настоящее время можно разбить на несколько широких категорий. Следующие несколько разделов описывают наиболее типичные области применения Python в наши дни, а также инструментальные средства, используемые в каждой из областей. У нас не будет возможности заняться исследованием инструментов, упоминаемых здесь. Если какие-то из них заинтересуют вас, обращайтесь на веб-сайт проекта Python за более
многое другое.
Стандартная библиотека Python полностью отвечает требованиям стандартов POSIX и поддерживает все типичные инструменты операционных систем: переменные окружения, файлы, сокеты, каналы, процессы, многопоточную модель выполнения, поиск по шаблону с использованием регулярных выражений, аргументы командной строки, стандартные интерфейсы доступа к потокам данных, запуск команд оболочки, дополнение имен файлов и многое
Кроме того, системные интерфейсы в языке Python созданы переносимыми, например сценарий копирования дерева каталогов не требует внесения изменений, в какой бы операционной системе он ни использовался. Система Stackless Python, используемая компанией EVE Online, также предлагает улучшенные решения, применяемые для параллельной обработки данных.
tkinter без изменений могут использоваться в MS Windows, X Window (в one-рационных системах UNIX и Linux) и Mac OS (как в классической версии, так и в OS X). Свободно распространяемый пакет расширения PMW содержит дополнительные визуальные компоненты для набора tkinter. Кроме того, существует прикладной интерфейс wxPython GUI API, основанный на библиотеке C++, который предлагает альтернативный набор инструментальных средств построения переносимых графических интерфейсов на языке Python.
Инструменты высокого уровня, такие как PythonCard и Dabot построены на основе таких API, как wxPython и tkinter. При выборе соответствующей библиотеки вы также сможете использовать другие инструменты создания графического интерфейса, такие как Qt (с помощью PyQt), GTK (с помощью PyGtk), MFC (с помощью PyWin32), .NET (с помощью IronPython), Swing (с помощью Jython - реализации языка Python на Java, которая описывается в главе 2, или JPype). Для разработки приложений с веб-интерфейсом или не предъявляющих высоких требований к интерфейсу можно использовать Jython, веб-фреймворки на языке Python и CGI-сценарии, которые описываются в следующем разделе и обеспечивают дополнительные возможности по созданию пользовательского интерфейса.
писем электронной почты; загружать веб-страницы с указанных адресов URL; производить разбор разметки HTML и XML полученных веб-страниц; производить взаимодействия по протоколам XML-RPC, SOAP и Telnet и многое другое.
Библиотеки, входящие в состав Python, делают реализацию подобных задач удивительно простым делом.
Кроме того, существует огромная коллекция сторонних инструментов для создания сетевых программ на языке Python, которые можно найти в Интернете. Например, система HTMLGen позволяет создавать HTML-страницы на основе описаний классов Python. Пакет mod_python предназначен для запуска сценариев на языке Python под управлением веб-сервера Apache и поддерживает шаблоны механизма Python Server Pages. Система Jython обеспечивает
бесшовную интеграцию Python/Java и поддерживает серверные апплеты, которые выполняются на стороне клиента.
Помимо этого для Python существуют полноценные пакеты веб-разработки, такие как Django, TurboGears, web2py, Pylons, Zope и WebWare, поддерживающие возможность быстрого создания полнофункциональных высококачественных веб-сайтов на языке Python. Многие из них включают такие возможности, как объектно-реляционные отображения, архитектура Модель/Представление/Контроллер (Model/View/Controller), создание сценариев, выполняющихся на стороне сервера, поддержка шаблонов и технологии AJAX, предоставляя
законченные и надежные решения для разработки веб-приложений.
системы на языке С и C++ делает его удобным и гибким языком для описания поведения других систем и компонентов. Например, интеграция с библиотекой на языке С позволяет Python проверять наличие и запускать библиотечные компоненты, а встраивание Python в программные продукты позволяет производить настройку программных продуктов без необходимости пересобирать эти продукты или поставлять их с исходными текстами.
Такие инструменты, как Swing и SIP, автоматически генерирующие программный код, могут автоматизировать действия по связыванию скомпилированных компонентов в Python для последующего их использования в сценариях, а система Cython позволяет программистам смешивать программный код на Python и С. Такие огромные платформы на Python, как поддержка СОМ
в MS Windows, Jython - реализация на языке Java, IronPython - реализация на базе.NET и разнообразные реализации CORBA, предоставляют альтернативные способы организации взаимодействий с программными компонентами. Например, в операционной системе Windows сценарии на языке Python могут использовать платформы управления такими приложениями, как MS Word и Excel.
Стандартный модуль pickle реализует простую систему хранения объектов, что позволяет программам сохранять и восстанавливать объекты Python в файлах или в специализированных объектах. В Сети можно также найти систему, созданную сторонними разработчиками, которая называется ZODB.
Она представляет собой полностью объектно-ориентированную базу данных
для использования в сценариях на языке Python. Существуют также
инструменты, такие как SQLObject и SQLAlchemy, которые отображают
реляционные таблицы в модель классов языка Python. Начиная с версии Python 2.5,
стандартной частью Python стала база данных SQLite.
оставить на языке Python, что существенно упростит сопровождение и использование такой системы.
Дополнительные инструменты математических вычислений для Python поддерживают возможность создания анимационных эффектов и трехмерных объектов, позволяют организовать параллельные вычисления и так далее. Например, популярные расширения SciPy и ScientificPython предоставляют дополнительные библиотеки для научных вычислений и используют возможности расширения NumPy.
Создавать игровые программы и анимационные ролики с помощью
системы pygame
Обмениваться данными с другими компьютерами через последовательный
порт с помощью расширения PySerial
Обрабатывать изображения с помощью расширений PIL, PyOpenGL,
Blender, Maya и других
Управлять роботом с помощью инструмента PyRo
Производить разбор XML-документов с помощью пакета xml, модуля xmlrp-
clib и расширений сторонних разработчиков
Программировать искусственный интеллект с помощью эмулятора нейро-
сетей и оболочек экспертных систем
Анализировать фразы на естественном языке с помощью пакета NLTK.
Можно даже разложить пасьянс с помощью программы PySol. Поддержку многих других прикладных областей можно найти на веб-сайте PyPI или с помощью поисковых систем (ищите ссылки с помощью Google или на сайте http://www.python.org).
Вообще говоря, многие из этих областей применения Python - всего лишь разновидности одной и той же роли под названием «интеграция компонентов». Использование Python в качестве интерфейса к библиотекам компонентов, написанных на языке С, делает возможным создание сценариев на языке Python для решения задач в самых разных прикладных областях. Как универсальный, многоцелевой язык программирования, поддерживающий возможность интеграции, Python может применяться очень широко.
Кстати, у вас проблемы с блоком питания ноутбука? Советуем вам купить блоки питания для ноутбука по очень доступным ценам. На сайте компании darrom.com.ua вы найдете блоки питания для любого ноутбука.
Перейдем к теоретически-практической части и начнем с того что из себя представляет интерпретатор.
Интерпретатор - это такая программа, которая выполняет другие программы. Когда вы пишете программу на языке Python, интерпретатор читает вашу программу и выполняет содержащиеся в ней инструкции. В действительности, интерпретатор - это слой программной логики между вашим программным кодом и аппаратурой вашего компьютера.
В зависимости от используемой версии Python сам интерпретатор может быть реализован как программа на языке C, как набор классов Java и в каком-либо другом виде, но об этом позже.
Давайте запустите в консоле интерпретатор:
Теперь он ожидает ввода комманд, введите туда следующую инструкцию:
Print "hello world!"
ура, наша первая программа! :D
Создайте файл "test.py", с содержимым:
# вывести "hello world" print "hello world" # вывести 2 в 10 степени print 2 ** 10
и выполните этот файл:
# python /path/to/test.py
После того, как запустите сценарий, сначала компилирует исходный текст сценария в байт-код для виртуальной машины. Компиляция - это просто этап перевода, а байт-код это низкоуровневое платформонезависимое представление исходного текста программы. Python транслирует каждую инструкцию в исходном коде сценария в группы инструкций байт-кода для повышения скорости выполнения программы, так как байт-код выполняется намного быстрее. После компиляции в байт-код, создается файл с расширением ".pyc" по соседству с исходным текстом сценария.
В следующий раз, когда вы запустите свою программу интерпретатор минует этап компиляции и отдаст на выполнение откомпилированный файл с расширением ".pyc". Однако, если вы изменили исходные тексты вашей программы, то снова произойдет этап компиляции в байт-код, так как Python автоматически следит за датой изменения файла с исходным кодом.
Если Python окажется не в состоянии записать файл с байт-кодом, например из-за отсутствия прав на запись на диск, то программа не пострадает, просто байт-код будет собран в памяти и при завершении программы оттуда удален.
После того как пройдет процесс компиляции, байт-код передается механизму под названием виртуальная машина , которая и выполнит инструкции из байт-кода. Виртуальная машина - это механизм времени выполнения, она всегда присутствует в составе системы Python и это крайняя составляющая системы под названием "Интерпретатор Python".
Для закрепления пройденного еще раз проясним ситуацию, компиляция в байт-код производится автоматически, а PVM - это всего лишь часть системы Python, которую вы установили вместе с интерпретатором и компилятором. Все происходит прозрачно для программиста, и вам не надо выполнять эти операции вручную.
Программисты имеющие опыт работы с такими языками как C и C++, могут заметить некоторые отличия в модели выполнения Python. Первое - это отсутствие этапа сборки или вызова утилиты "make", программы на Python могут быть сразу же запущены после написания исходного кода. Второе отличие - байт-код не является двоичным машинным кодом (например инструкции для микропроцессора Intel), он является внутренним представлением программы на языке Python.
По этим причинам программы на Python не могут выполняться также быстро как на C/C++. Обход инструкций выполняет виртуальная система, а не микропроцессор, и чтобы выполнить байт-код, необходима дополнительная интерпретация, инструкции которой требуют большего времени, чем машинные инструкции микропроцессора.
Однако, с другой стороны, в отличии от традиционных интерпретаторов, например как в PHP, здесь присутствует дополнительный этап компиляции - интерпретатору не требуется каждый раз анализировать исходный текст программы.
В итоге, Python по производительности находится между традиционными компилирующими и традиционными интерпретирующими языками программирования.
То что было сказано выше о компиляторе и виртуальной машине, характерно для стандартной реализации Python, так называемой CPython (реализации на ANSI C). Однако также существует альтернативные реализации, такие как Jython и IronPython, о которых пойдет сейчас речь.
Это стандартная и оригинальная реализация Python, названа так, потому что написана на ANSI C. Именно ее мы установили, когда выбрали пакет ActivePython или установили из FreeBSD портов. Поскольку это эталонная реализация, она как правило работает быстрее, устойчивее и лучше , чем альтернативные реализации.
Первоначальное название JPython, основная цель - тесная интеграция с языком программирования Java . Реализация Jython состоит из Java-классов, которые выполняют компиляцию программного кода на языке Python в байт-код Java и затем передают полученный байт-код виртуальной машине Java (JVM) .
Цель Jython состоит в том, чтобы позволить программам на языке Python управлять Java-приложениями, точно также как CPython может управлять компонентами на языках C/C++. Эта реализация имеет беcшовную интеграцию с Java. Поскольку программный код на Python транслируется в байт-код Java, во время выполнения он ведет себя точно также, как настоящая программа на языке Java. Программы на Jython могут выступать в качестве апплетов и сервлетов, создавать графический интерфейс с использованием механизмов Java и т.д. Более того, Jython обеспечивает поддержку возможности импортировать и использовать Java-классы в программном коде Python.
Тем не менее, поскольку реализация Jython обеспечивает более низкую скорость выполнения и менее устойчива по сравнению с CPython, она представляет интерес скорее для разработчиков программ на языке Java, которым необходим язык сценариев в качестве интерфейса к Java-коду.
Реализация предназначена для обеспечения интеграции программ Python с приложениями, созданными для работы в среде Microsoft .NET Framework операционной системы Windows, а также в Mono - открытом эквиваленте для Linux. Платформа.NET и среда выполнения языка C# предназначены для обеспечения взаимодействия между программными объектами - независимо от используемого языка программирования, в духе более ранней модели COM компании Microsoft.
IronPython позволяет программам на языке Python играть роль как клиентских, так и серверных компонентов, доступных из других языков программирования.NET. Поскольку разработка ведется компанией Microsoft , от IronPython, помимо прочего, можно было бы ожидать существенной оптимизации производительности.
Существуют и другие реализации, включая динамический компилятор Psyco и транслятор Shedskin C++, которые пытаются оптимизировать основную модель выполнения.
Система Psyco - это компонент, расширяющий модель выполнения байт-кода, что позволяет программам выполняться быстрее. Psyco является расширением PVM , которое собирает и использует информацию о типах, чтобы транслировать части байт-кода программы в истинный двоичный машинный код, который выполняется гораздо быстрее. Для такой трансляции не требуется вносить изменения в исходный код или производить дополнительную компиляцию в ходе разработки.
Во время выполнения программы, Psyco собирает информацию о типах объектов, и затем эта информация используется для генерации высокоэффективного машинного кода, оптимизированного для объектов этого типа. После этого произведенный машинный код заменяет соответствующие участки байт-кода, тем самым увеличивается скорость выполнения.
В идеале некоторые участки программного кода под управление Psyco могут выполняться также быстро, как скомпилированный код на языке Си .
Psyco обеспечивает увеличение скорости от 2 до 100 раз, но обычно в 4 раза, при использовании немодифицированного интерпретатора Python. Единственный минус у Psyco, это то обстоятельство, что в настоящее время он способен генерировать машинный код только для архитектуры Intel x86 .
Psyco не идет в стандартной поставке, его надо скачать и установить отдельно. Еще есть проект PyPy , который представляет собой попытку переписать PVM с целью оптимизации кода как в Psyco , проект PyPy собирается поглотить в большей мере проект Psyco .
Shedskin
- это система, которая преобразует исходный код на языке Python в исходный код на языке C++, который затем может быть скомпилирован в машинный код. Кроме того, система реализует платформонезависемый подход к выполнению программного кода Python.
Иногда необходимо из своих программ на Python создавать самостоятельные исполняемые файлы. Это необходимо скорее для упаковки и распространения программ.
Фиксированные двоичные файлы объединяют в единый файл пакета байт-код программ, PVM и файлы поддержки, необходимые программам. В результате получается единственный исполняемый файл, например файл с расширение ".exe" для Windows.
На сегодняшний день существует три основных инструмента создания "frozen binaries":
Вам надо загружать эти инструменты отдельно от Python, они распространяются бесплатно.
Фиксированные двоичные файлы имеют немалый размер, ибо они содержат в себе PVM, но по современным меркам из все же нельзя назвать необычно большими. Так как интерпретатор Python встроен непосредственно в фиксированные двоичные файлы, его установка не является обязательным требованием для запуска программ на принимающей стороне.
На сегодня всё, в следующей статье расскажу о стандартных типах данные в Python, ну и в последующих статьях рассмотрим каждый тип в отдельности, а также функции и операторы для работы с этими типами.
Когда-то давным давно, на одном закрытом форуме я пытался проводить обучение Пайтону. В общем дело там заглохло. Мне стало жалко написанных уроков, и я решил их выложить для широкой общественности. Пока самый первый, самый простой. Дальше идет интереснее, но может быть это будет не интересно. В общем, этот пост будет пробным шаром, если понравится, буду выкладывать дальше.
Python для начинающих. Глава первая. «О чем это мы»
На всякий случай, немного скучного «evangelism». Кому он надоел, можно пропустить несколько абзацев.
Python (читается как «Пайтон» а не «питон») - скриптовый язык, разработанный Гвидо ван Россумом в качестве простого языка, легкого в изучении новичку.
В наше время Пайтон – широко распространенный язык, который используется во многих областях:
- Разработка прикладного ПО (например linux-утилиты yum, pirut, system-config-*, IM-клиент Gajim и многие другие)
- Разработка web-приложений (мощнейший Application-сервер Zope и разработанная на его основе CMS Plone, на основе которой работает например сайт ЦРУ, и масса фреймворков для быстрой разработки приложений Plones, Django, TurboGears и многие другие)
- Использование в качестве встраиваемого скриптового языка во многих играх, и не только (в офисном пакете OpenOffice.org, 3d редакторе Blender, СУБД Postgre)
- Использование в научных рассчетах (с пакетами SciPy и numPy для расчетов и PyPlot для рисования графиков Пайтон становится практически сравним с пакетами типа MatLab)
И это конечно далеко не полный список проектов, использующих этот замечательный язык.
1. Сам интерпретатор, его можно взять тут (http://python.org/download/).
2. Среда разработки. Она для начала необязательна, да и идущий в дистрибутиве IDLE подойдет новичку, но для серъезных проектов нужно что-то посерьезней.
Для Windows я использую замечательный легковесный PyScripter (http://tinyurl.com/5jc63t), для Linux – Komodo IDE.
Хотя для первого урока достаточно будет просто интерактивной оболочки самого Пайтона.
Просто запустите python.exe. Приглашение ввода не заставит себя долго ждать, оно выглядит так:
Также можно записывать программы в файлы с расширением py, в вашем любимом текстовом редакторе, который не добавляет к тексту своих символов разметки (нет Word не подойдет). Также желательно чтобы этот редактор умел делать «умные табуляторы» и не заменял пробелы знаком табуляции.
Для запуска файлов на исполнение по ним можно щелкать 2 раза. Если консольное окно закрывается слишком быстро, вставьте в конце программы следующую строку:
Тогда интерпретатор будет в конце программы ждать нажатия enter.
Или ассоциируйте py-файлы в Far с Пайтоном и открывайте нажимая enter.
Наконец можно воспользоваться одной из многих удобных IDE для Пайтона, которые предоставляют и возможности отладки и подсветку синтаксиса и многие другие «удобства».
Немного теории.
Для начала, Пайтон – язык со строгой динамической типизацией. Что это означает?
Есть языки со строгой типизацией (pascal, java, c и т.п.), у которых тип переменной определяется заранее и не может быть изменен, и есть языки с динамической типизацией (python, ruby, vb), в которых тип переменной трактуется в зависимости от присвоенного значения.
Языки с динамической типизацией можно разделить еще на 2 вида. Строгие, которые не допускают неявного преобразования типа (Пайтон) и нестрогие, которые выполняют неявные преобразования типа (например VB, в котором можно легко сложить строку "123" и число 456).
Разобравшись с классификацией Пайтона, попробуем немного «поиграть» с интерпретатором.
>>> a = b = 1 >>> a, b (1, 1) >>> b = 2 >>> a, b (1, 2) >>> a, b = b, a >>> a, b (2, 1)
Таким, образом мы видим что присваивание осуществляется с помощью знака =. Присвоить значение можно сразу нескольким переменным. При указании интерпретатору имени переменной в интерактивном режиме, он выводит ее значение.
Следующее, что необходимо знать – как строятся базовые алгоритмические единицы – ветвления и циклы. Для начала, необходима небольшая справка. В Пайтоне нет специального ограничителя блоков кода, их роль выполняют отступы. То есть то что написано с одинаковым отступом – является одним командным блоком. Поначалу это может показаться странным, но после легкого привыкание, понимаешь что эта «вынужденная» мера позволяет получать очень читабельный код.
Итак условия.
Условие задается с помощью оператора if, который заканчивается «:». Альтернативные условия которые будут выполняться если первая проверка «не прошла» задаются оператором elif. Наконец else задает ветку, которая будет выполнена если ни одно из условий не подошло.
Обратите внимание, что после ввода if интерпретатор с помощью приглашения «...» показывает что он ожидает продолжения ввода. Чтобы сообщить ему что мы закончили, необходимо ввести пустую строку.
(Пример с ветвлениями почему-то рвет разметку на хабре, не смотря на танцы с тегами pre и code. Простите за неудобство, я его кинул сюда pastebin.com/f66af97ba , если кто-то подскажет что не так - буду очень признателен)
Циклы.
Простейшим случаем цикла является цикл while. В качестве параметра он принимает условие и выполняется до тех пор, пока оно истино.
Вот маленький пример.
>>> x = 0 >>> while x<=10: ... print x ... x += 1 ... 0 1 2 ........... 10
Обратите внимание что поскольку и print x и x+=1 написаны с одинаковым отступом, они считаются телом цикла (помните что я говорил про блоки? ;-)).
Второй вид циклов в Пайтон – цикл for. Он аналогичен циклу foreach других языков. Его синтаксис условно таков.
For переменная in список:
команды
Переменной будут присваиваться по очереди все значения из списка (на самом деле там может быть не только список, но и любой другой итератор, но не будем пока этим забивать голову).
Вот простой пример. В роли списка будет выступать строка, которая является ничем иным как списком символов.
>>> x = "Hello, Python!" >>> for char in x: ... print char ... H e l ........... !
Таким образом мы можем разложить строку по символам.
Что же делать если нам нужен цикл, повторяющийся определенное число раз? Очень просто, на помощь придет функция range.
На входе она принимает от одного до трех параметров, на выходе возвращает список чисел, по которому мы можем «пройтись» оператором for.
Вот несколько примеров использования функции range, которые объясняют роль ее параметров.
>>> range(10) >>> range(2, 12) >>> range(2, 12, 3) >>> range(12, 2, -2)
И маленький пример с циклом.
>>> for x in range(10): ... print x ... 0 1 2 ..... 9
Ввод-вывод
Последнее, что следует знать перед тем как начать использовать Пайтон полноценно – это как осуществляется в нем ввод-вывод.
Для вывода используется команда print, которая выводит на печать все свои аргументы в удобочитаемом виде.
Для ввода с консоли используется функция raw_input(приглашение), которая выводит на экран приглашение и ожидает ввода пользователя, возвращая то что ввел пользователь в виде своего значения.
X = int(raw_input ("Введи число:")) print "Квадрат этого числа составляет ", x * x
Внимание! Несмотря на существование функции input() схожего действия, использовать ее в программах не рекомендуется, так как интерпретатор пытается выполнить вводимые с ее помощью синтаксические выражения, что является серьезной дырой в безопасности программы.
Вот и все для первого урока.
Домашнее задание.
1. Составить программу расчета гипотенузы прямоугольного треугольника. Длина катетов запрашивается у пользователя.
2. Составить программу нахождения корней квадратного уравнения в общем виде. Коэффициенты запрашиваются у пользователя.
3. Составить программу вывода таблицы умножения на число M. Таблица составляется от M * a, до M * b, где M, a, b запрашиваются у пользователя. Вывод должен осуществляется в столбик, по одному примеру на строку в следующем виде (например):
5 х 4 = 20
5 х 5 = 25
И так далее.
