Программирование на Python
Python – это один из наиболее популярных современных языков программирования. Он пригоден для решения разнообразных задач и предлагает те же возможности, что и другие языки программирования: динамичность, поддержку ООП и кросс-платформенность. Разработку Python начал Гвидо Ван Россум (Guido Van Rossum) еще в середине 1990-х годов, поэтому к настоящему времени удалось избавиться от стандартных «детских» болезней, существенно развить лучшие стороны языка и привлечь множество программистов, использующих Python для реализации своих проектов.
Многие программисты считают, что необходимо изучать только «классические» языки программирования, такие как Java или C++, так как другие языки все равно не смогут обеспечить таких же возможностей. Однако в последнее время возникло убеждение, что программисту желательно знать более одного языка, так как это расширяет его кругозор, позволяя более творчески решать поставленные задачи и повышая его конкурентоспособность на рынке труда.
Изучить в совершенстве два таких языка как Java и C++ достаточно сложно и заняло бы много времени; кроме того, многие аспекты этих языков противоречат друг другу. В то же время Python идеально подходит на роль второго языка, так как он сразу же усваивается благодаря уже имеющимся знаниям в ООП, и тому, что его возможности не конфликтуют, а дополняют опыт, накопленный при работе с другим языком программирования.
Если же программист только начинает свой путь в области разработки ПО, то Python станет идеальным «вводным» языком программирования. Благодаря своей лаконичности он позволит быстрее овладеть синтаксисом языка, а отсутствие «наследства» в виде формировавшихся на протяжении многих лет аксиом поможет быстро освоить ООП. В силу этих факторов «кривая обучения» Python будет довольно короткой, и программист сможет перейти от учебных примеров к коммерческим проектам.
Поэтому кем бы ни являлся читатель данной статьи – опытным программистом или новичком в области разработки ПО, ответом на вопрос, который является и названием этого раздела, должно стать убедительное «да».
Этот цикл статей предназначен для того, чтобы помочь успешному преодолению «кривой обучения», последовательно предоставляя информацию, начиная с самых базовых принципов языка до его продвинутых возможностей в плане интеграции с другими технологиями. В первой статье речь пойдет об основных возможностях и синтаксисе Python. В дальнейшем мы рассмотрим более сложные аспекты работы с этим популярным языком, в частности объектно- ориентированное программирование на Python.
Любой язык, неважно – для программирования или общения, состоит как минимум из двух частей – словаря и синтаксиса. Язык Python организован точно так же, предоставляя синтаксис для формирования выражений, образующих исполняемые программы, и словарь – набор функциональности в виде стандартной библиотеки и подключаемых модулей.
Как уже упоминалось, синтаксис Python достаточно лаконичный, особенно если сравнивать с Java или C++. С одной стороны – это хорошо, так как чем проще синтаксис, тем проще его изучить и тем меньше ошибок можно совершить в процессе его использования. Однако у подобных языков есть недостаток – с их помощью можно передавать самую простую информацию и нельзя выражать сложные конструкции.
К Python это не относится, так как это язык простой, но упрощенный. Дело в том, что Python является языком с более высоким уровнем абстракции, выше, например, чем у Java и C++, и позволяет передать такое же количество информации в меньшем объеме исходного кода.
Также Python является языком общего назначения, поэтому может применяться практически в любой области разработки ПО (standalone, клиент-сервер, Web-приложения) и в любой предметной области. Кроме того, Python легко интегрируется с уже существующими компонентами, что позволяет внедрять Python в уже написанные приложения.
Другая составляющая успеха Python – это его модули расширения, как стандартные, так и специфические. Стандартные модули расширения Python – это отлично спроектированная и неоднократно проверенная функциональность для решения задач, возникающих в каждом проекте по разработке ПО, обработка строк и текстов, взаимодействие с операционной системой, поддержка Web-приложений. Эти модули также написаны на языке Python, поэтому обладают его важнейшим свойством – кросс-платформенностью, позволяющей безболезненно и быстро переносить проекты с одной операционной системы на другую.
Если необходимой функциональности не оказалось в стандартной библиотеке Python, то можно создать собственный модуль расширения для его последующего неоднократного использования. Здесь стоит отметить, что модули расширения для Python можно создавать не только на самом языке Python, но и с помощью других языков программирования. В этом случае появляется возможность более эффективной реализации ресурсоемких задач, например сложных научных вычислений, однако теряется преимущество кросс-платформенности, если язык модуля расширения не является сам по себе кросс-платформенным, как Python.
Как известно, все кросс-платформенные языки программирования построены по одной модели: это действительно переносимый исходный код и среда исполнения (runtime environment), которая не является переносимой и специфична для каждой конкретной платформы. В эту среду исполнения обычно входит интерпретатор, который исполняет исходный код, и различные утилиты, необходимые для сопровождения приложения – отладчик, обратный ассемблер и т.д.
В среду исполнения Java дополнительно входит компилятор, так как исходный код необходимо скомпилировать в байт-код для виртуальной Java-машины. В среду исполнения Python входит только интерпретатор, который одновременно является и компилятором, однако компилирует исходный код Python непосредственно в машинный код целевой платформы.
На данный момент существуют три известных реализации среды исполнения для Python: CPython, Jython и Python.NET. Как можно догадаться из названия, первая среда реализована на языке C, вторая на языке Java, а последняя – на платформе.NET.
Среда исполнения CPython обычно называется просто Python, и когда говорят о Python, то чаще всего имеется в виду именно эта реализация. Эта реализация состоит из интерпретатора и модулей расширения, написанных на языке C, и может использоваться на любой платформе, для которой доступен стандартный компилятор C. Кроме того, существуют уже скомпилированные версии среды исполнения для различных операционных систем, включая различные версии OC Windows и различные дистрибутивы Linux. В этой и последующих статьях будет рассматриваться именно CPython, если иное не оговаривается отдельно.
Среда исполнения Jython – это реализация Python для работы с виртуальной Java-машиной (JVM). Поддерживается любая версия JVM, начиная с версии 1.2.2 (текущая версия Java – 1.6). Для работы с Jython требуется установленная Java-машина (среда исполнения Java) и определенное знание языка программирования Java. Уметь писать исходный код на языке Java не обязательно, однако придется иметь дело c JAR-файлами и Java-апплетами, а также документацией в формате JavaDOC.
Какую версию среды выбрать – зависит исключительно от предпочтений программиста, вообще же рекомендуется держать на компьютере и CPython, и Jython, так как они не конфликтуют между собой, а взаимно дополняют друг друга. Среда CPython работает быстрее, так как нет промежуточного уровня в виде JVM; кроме того, обновленные версии Python сначала выпускают именно в виде среды CPython. Однако Jython может использовать любой класс Java в качестве модуля расширения и работать на любой платформе, для которой существует реализация JVM.
Обе среды исполнения выпущены под лицензией, совместимой с известной лицензией GPL, поэтому могут использоваться для разработки как коммерческого, так и свободного или бесплатного ПО. Большая часть модулей расширения для Python также выходит в рамках лицензии GPL и может свободно применяться в любых проектах, однако существуют и коммерческие расширения или расширения с более строгими лицензиями. Поэтому при использовании Python в коммерческом проекте необходимо знать, какие ограничения существуют в лицензиях подключаемых модулей расширения.
Прежде чем начать использовать Python, необходимо установить его среду исполнения – в данной статье это CPython и соответственно интерпретатор python. Существуют различные способы установки: опытные пользователи могут сами скомпилировать Python из его общедоступного исходного кода, также можно загрузить с Web-сайта www.python.org уже готовые исполняемые файлы для конкретной операционной системы, наконец, многие дистрибутивы Linux поставляются с уже предустановленным интерпретатором Python. В этой статье используется версия Python 2.x для ОС Windows, однако представленные примеры можно запускать на любой версии Python.
После того как программа установки развернет исполняемые файлы Python в указанный каталог, необходимо проверить значения следующих системных переменных:
Командная строка для работы с интерпретатором имеет следующую структуру.
PYTHONHOME\python (опции) [ -с команда | файл со сценарием | - ] {аргументы}
Если запустить интерпретатор, не указывая команды или файла со сценарием, то он запустится в интерактивном режиме. В этом режиме запускается специальная оболочка Python, в которую можно вводить отдельные команды или выражения, а их значение будет немедленно вычисляться. Это очень удобно во время изучения Python, так как можно сразу проверить правильность той или иной конструкции.
Значение вычисленного выражения сохраняется в специальную переменную с именем «Одиночное подчеркивание» (_), так что его можно использовать в последующих выражениях. Завершить интерактивный сеанс можно сочетанием клавиш Ctrl–Z в ОС Windows или Ctrl–D в ОС Linux.
Опции – это не обязательные строковые значения, которые могут изменять поведение интерпретатора во время сеанса; их значение будет рассматриваться в этой и последующих статьях. За опциями указывается либо отдельная команда, которую должен выполнить интерпретатор, либо путь к файлу, в котором содержится сценарий для выполнения. Стоит отметить, что команда может состоять из нескольких выражений, разделенных точкой с запятой, и должна быть заключена в кавычки, чтобы операционная система смогла ее корректно передать интерпретатору. Аргументы – те параметры, которые передаются для последующей обработки в исполняемый сценарий; они передаются в программу в виде строк и разделяются пробелами.
Для проверки правильности установки и работоспособности Python можно выполнить следующие команды:
c:\> python- v
c:\> python –c “import time; print time.asctime()”
Опция –v выводит версию используемой реализации Python и завершает работы, а вторая команда распечатывает на экран значение системного времени.
Писать сценарии Python можно в любом текстовом редакторе, так как они представляют собой обычные текстовые файлы, однако существуют и специальные среды разработки, предназначенные для работы с Python.
Сценарии исходного кода Python состоят из так называемых логических строк , каждая из которых в свою очередь состоит из физических строк . Для обозначения комментариев используется символ #. Комментарии и пустые строки интерпретатор игнорирует.
Далее приведен очень важный аспект, который может показаться странным программистам, изучающим Python в качестве второго языка программирования. Дело в том, что в Python нет символа, который бы отвечал за отделение выражений друг от друга в исходном коде, как, например, точка с запятой (;) в C++ или Java. Точка с запятой позволяет разделить несколько инструкций, если они находятся на одной физической строке. Также отсутствует такая конструкция, как фигурные скобки {}, позволяющая объединить группу инструкций в единый блок.
Физические строки разделяются самим символом конца строки, но если выражение слишком длинное для одной строки, то две физических строки можно объединить в одну логическую. Для этого необходимо в конце первой строки ввести символ обратного слеша (\), и тогда следующую строку интерпретатор будет трактовать как продолжение первой, однако при этом нельзя, чтобы на первой строке за символом \ находились бы другие символы, например, комментарий с #. Для выделения блоков кода используются исключительно отступы. Логические строки с одинаковым размером отступа формируют блок, и заканчивается блок в том случае, когда появляется логическая строка с отступом меньшего размера. Именно поэтому первая строка в сценарии Python не должна иметь отступа. Усвоение этих несложных правил поможет избежать большинства ошибок, связанных с освоением нового языка.
Других радикальных отличий от других языков программирования в синтаксисе Python нет. Имеется стандартный набор операторов и ключевых слов, большая часть которых уже знакома программистам, а специфические для Python будут рассматриваться в этой и последующих статьях. Также используются стандартные правила для заданий идентификаторов переменных, методов и классов – имя должно начинаться с подчеркивания или латинского символа любого регистра и не может содержать символов @, $, %. Также не может использоваться в качестве идентификатора только один символ подчеркивания (см. сноску, в которой говорится об интерактивном режиме работы).
Типы данных, используемых в Python, также совпадают с другими языками – целые и вещественные типы данных; дополнительно поддерживается комплексный тип данных – с вещественной и мнимой частью (пример такого числа – 1.5J или 2j, где J представляет собой квадратный корень из -1). Python поддерживает строки, которые могут быть заключены в одинарные, двойные или тройные кавычки, при этом строки, как и в Java, являются immutable-объектами, т.е. не могут изменять свое значение после создания.
Есть в Python и логический тип данных bool c двумя вариантами значения – True и False. Однако в старых версиях Python такого типа данных не было, и, кроме того, любой тип данных мог быть приведен к логическому значению True или False. Все числа, отличные от нуля, и непустые строки или коллекции с данными трактовались как True, а пустые и нулевые значения рассматривались как False. Эта возможность сохранилась и в новых версиях Python, однако для повышения читаемости кода рекомендуется использовать для логических переменных тип bool. В то же время, если необходимо поддерживать обратную совместимость со старыми реализациями Python, то в качестве логических переменных стоит использовать 1 (True) или 0 (False).
В Python определены три типа коллекций для хранения наборов данных:
Кортеж представляет собой неизменяемую упорядоченную последовательность данных. В нем могут содержаться элементы различных типов, например другие кортежи. Кортеж определяется в круглых скобках, а его элементы разделяются запятыми. Специальная встроенная функция tuple() позволяет создавать кортежи из представленной последовательности данных.
Список – это изменяемая упорядоченная последовательность элементов. Элементы списка также разделяются запятыми, но задаются уже в квадратных скобках. Для создания списков предлагается функция list().
Словарь является хеш-таблицей, сохраняющей элемент вместе с его идентификатором-ключом. Последующий доступ к элементам выполняется тоже по ключу, поэтому единица хранения в словаре – это пара объект-ключ и связанный с ним объект-значение. Словарь – это изменяемая, но не упорядоченная коллекция, так что порядок элементов в словаре может меняться со временем. Задается словарь в фигурных скобках, ключ отделяется от значения двоеточием, а сами пары ключ/значение разделяются запятыми. Для создания словарей доступна функция dict().
В листинге 1 приведены примеры различных коллекций, доступных в Python.
Хотя Python поддерживает ООП, однако многие его возможности реализованы в виде отдельных функций; кроме того, модули расширения чаще всего делаются тоже в виде библиотеки функций. Функции также применяются и в классах, где они по традиции называются методами.
Синтаксис определения функций в Python крайне простой; с учетом изложенных выше требований:
def ИМЯ_ФУНКЦИИ(параметры): выражение № 1 выражение № 2 ...Как видно, необходимо использовать служебное слово def, двоеточие и отступы. Вызвать функцию также очень просто:
ИМЯ_ФУНКЦИИ(параметры)Есть только несколько моментов, специфичных для Python, которые стоит учитывать. Как и в Java, примитивные значения передаются по значению (в функцию попадает копия параметра, и она не может изменить значение, установленное до вызова функции), а сложные объектные типы передаются по ссылке (в функцию передается ссылка и она вполне может изменить объект).
Параметры могут передаваться как просто по порядку перечисления, так и по именам, в этом случае не нужно указывать при вызове те параметры, для которых есть значения по умолчанию, а передавать только обязательные или менять порядок параметров при вызове функции:
#функция, выполняющая деление нацело – с помощью оператора // def foo(delimoe, delitel): return delimoe // delitel print divide(50,5) # результат работы: 10 print divide(delitel=5, delimoe=50) # результат работы: 10Функция в Python обязательно возвращает значение – это делается либо явно с помощью оператора return, за которым следует возвращаемое значение, либо, в случае отсутствия оператора return, возвращается константа None, когда достигается конец функции. Как видно из примеров объявлений функций, в Python нет необходимости указывать, возвращается что-либо из функции или нет, однако если в функции имеется один оператор return, возвращающей значение, то и другие операторы return в этой функции должны возвращать значения, а если такого значения нет, то необходимо явно прописывать return None.
Если функция очень простая и состоит из одной строки, то ее можно определить прямо на месте использования, в Python подобная конструкция называется лямбда-функцией (lambda). lambda-функция – это анонимная функция (без собственного имени), телом которой является оператор return, возвращающий значение некоторого выражения. Такой подход может оказаться удобным в некоторых ситуациях, однако стоит заметить, что повторное использование подобных функций невозможно («где родился, там и пригодился»).
Еще стоит описать отношение Python к использованию рекурсии. По умолчанию глубина рекурсии ограничена 1000 уровней, и когда этот уровень будет пройден, возникнет исключительная ситуация, и работа программы будет остановлена. Однако при необходимости величину этого предела можно изменить.
У функций в Python есть еще и другие интересные особенности, например документирование или возможность определения вложенных функций, однако они будут рассматриваться в следующих статьях серии на более сложных примерах.
Пошаговая инструкция для всех, кто хочет изучить программирование на Python (или программирование вообще), но не знает, куда сделать первый шаг.
Мы просмотрели множество обучающих материалов и просто хороших статей и составили список того, что необходимо изучить, чтобы освоить этот язык программирования и развиваться в нем.
1. Первым делом изучите основы. Узнайте, что такое переменные, управляющие структуры, структуры данных. Эти знания необходимы без привязки к конкретному языку.
2. Займитесь изучением литературы. Начните с классики – Dive into Python . Эта книга вообще может стать настольной. Еще можно почитать Майкла Доусона «Программируем на Python » и Алексея Васильева «Python на примерах. Практический курс по программированию» . Доусон – опытный программист и преподаватель, а в книге учит программировать, создавая простые игры. В книге Васильева, напротив, больше внимания уделяется основам и теории.
4. Пройдите курс «Введение в компьютерные технологии и программирование на языке Python» от MIT.
5. Узнайте, какие библиотеки и и для каких целей используют другие питонисты. Найдите что-то интересное для себя.
6. Если вас интересуют веб-технологии, обратите внимание на фреймворки Flask и Django. Узнайте, для каких целей какой из них лучше подходит, начните изучать тот, что подходит вам.
7. Узнайте, как получать и анализировать массивы данных с отдельных сайтов, со всего Интернета и вообще откуда угодно – только старайтесь держаться в рамках закона.
8. Ищите информацию о методах машинного обучения.
9. Оптимизируйте работу с инструментами, автоматизируйте рутину и все, что еще не автоматизировано.
Несколько полезных ссылок на ресурсы, которые помогут чуть меньше гуглить и определиться, в каком направлении работать.
Этот инструмент помогает перейти фундаментальный барьер на пути к пониманию изучаемого языка программирования: путем визуализации кода этот ресурс даст понимание того, что происходит, когда компьютер исполняет каждую строку кода.
Если вы не знакомы с программированием, эти туториалы очень вам помогут. Они просты для понимания и охватывают все, что может пригодиться сначала, начиная с установки языка.
Дерек – программист-самоучка, и у него свой взгляд на подход к изучению языков программирования. Он делает небольшие видеообзоры на различные языки длиной в 40-60 минут, в которых рассказывает все, что нужно, чтобы в общих чертах понять назначение языка.
У Кори хорошие видео на тему форматирования строк, генераторов, программистских терминов (комбинации и перестановки, DRY, замыкания) и многого другого, что поможет понять основные концепции.
Официальная документация по веб-фреймворку Django. Покрывает все, что нужно узнать на первых порах, от установки до первого приложения.
Видеокурс на YouTube для желающих ознакомиться с Flask, понять некоторые его тонкости и узнать, зачем он вообще нужен.
Python 3 - это современный язык, на котором просто и приятно писать программы.
Для печати значений в Питоне есть функция print(). Внутри круглых скобок через запятую мы пишем то, что хотим вывести. Вот программа, которая делает несколько вычислений:
Print(5 + 10) print(3 * 7, (17 - 2) * 8) print(2 ** 16) # две звёздочки означают возведение в степень print(37 / 3) # один слэш - это деление с ответом-дробью print(37 // 3) # два слэша считают частное от деления нацело # это как операция div в других языках print(37 % 3) # процент считает остаток от деления нацело # это как операция mod в других языках
Для ввода данных в программу мы используем функцию input() . Она считывает одну строку.
Вот программа, которая считывает имя пользователя и приветствует его:
Пётр print("Как вас зовут?") name = input() # считываем строку и кладём её в переменную name print("Здравствуйте, " + name + "!")
Мы будем писать программы, которые считывают данные, перерабатывают их и выводят какой-то результат. При запуске на компьютере такие программы считывают данные, которые пользователь вводит с клавиатуры, а результат выводят на экран.
Попробуем написать программу, которая считывает два числа и выводит их сумму. Для этого считаем два числа и сохраним их в переменные a и b , пользуясь оператором присваивания = . Слева от оператора присваивания в программах на Питоне ставится имя переменной - например, строка из латинских букв. Справа от оператора присваивания ставится любое выражение. Имя станет указывать на результат вычисления выражения. Проиграйте эту программу и посмотрите на результаты её работы:
5 7 a = input() b = input() s = a + b print(s)
Мы видим, что программа выводит 57 , хотя в реальной жизни 5 + 7 будет 12 . Это произошло потому, что Питон в третьей строчке «сложил» две строки, а не два числа. В Питоне две строки складываются так: к первой строке приписывается вторая.
Обратите внимание, что в визуализаторе содержимое переменных a и b заключено в кавычки. Это означает, что в a и b лежат строки, а не числа.
В Питоне все данные называются объектами. Число 2 представляется объектом «число 2», строка "hello" – это объект «строка "hello" ».
Каждый объект относится к какому-то типу. Строки хранятся в объектах типа str , целые числа хранятся в объектах типа int , дробные числа (вещественные числа) - в объектах типа float . Тип объекта определяет, какие действия можно делать с объектами этого типа. Например, если в переменных first и second лежат объекты типа int , то их можно перемножить, а если в них лежат объекты типа str , то их перемножить нельзя:
First = 5 second = 7 print(first * second) first = "5" second = "7" print(first * second)
Чтобы преобразовать строку из цифр в целое число, воспользуемся функцией int() . Например, int("23") вернет число 23 .
Вот пример правильной программы, которая считывает два числа и выводит их сумму:
5 7 a = int(input()) b = int(input()) s = a + b print(s)
Раз вы открыли эту статью, значит, настал тот момент, когда вы хотите быть не читателем и посетителем сайта, а его создателем. Если вы новичок в сфере IT, то будет интересно узнать, какой язык программирования следует выбрать в качестве первого и почему.
В нашей статье мы расскажем, как выучить Python, почему Python так популярен среди начинающих программистов, историю его возникновения и развития. Мы также поделимся секретами изучения и развенчаем мифы о сложности его "покорения".
Этой технологии еще далеко до бальзаковского возраста, ей нет и 30-ти. Отправной точкой считается 1991 год. Python появился благодаря стараниям голландского программиста Гвидо Ван Россума, который занимался разработкой языка для начинающих под названием ABC. Однажды ему пришла мысль: "А почему бы не создать такую среду, которую можно было бы расширить?".
Так и родился простой, но мощный язык, который может все. Это громкое заявление подтверждается тем, что Питон позволяет работать со многими типами программирования: от объектно-ориентированного (ООП) до динамического.
Еще одно подтверждение его всемогущества - специально разработанная философия "Дзен Питон", которая обеспечивает максимально понятную и рабочую схему. Вот, например, один из принципов: «Должен существовать один и, желательно, только один очевидный способ сделать это».
Это заповеди "Дзен Питона", при переводе которых становится понятно, что эта технология создавалась людьми для людей
Все ассоциируют название Python с известным пресмыкающимся, но автор не настолько любил больших змей. В названии этой технологии Гвидо Ван Россум делает отсылку к своему любимому шоу - Монти Пайтон. Но в народе прижилась "пресмыкающаяся" ассоциация.
Первое , что хотелось бы уточнить, пайтон для начинающих не является чем-то недосягаемым и сложным. Уже через неделю плотного ознакомления можно создать простую программку, которая будет функционировать не хуже, чем многоуровневые приложения.
Второе - его простота. Пайтон гораздо проще, чем все остальные языки программирования. Проще Python только Паскаль. Но несмотря на простоту, это очень мощный язык, который подходит для разработки:
Кроме того, Яндекс, Google, Mail.ru, Instagram, IBM, Dropbox, Pinterest, Facebook используют Пайтон в качестве основного языка программирования. Список таких компаний-гигантов лишь подтверждает востребованность этого языка.
Кстати! Не хватает времени на учебу, потому что надо кодить? Даем 10% скидки на
Третье - это его мощность. В арсенале Python находится около 20 мощных библиотек, которые дают возможность работать с любой сферой. Хотите написать драйвер для операционной системы или программу для графического редактора? А может вам необходимо наладить работу с многими данными? Python может все и даже больше.
Четвертое - возможности и расширяемость. Если умело использовать фреймворки, то работа на Пайтон будет сродни походу в парк развлечений: позитив, адреналин и экстаз. Например, при использовании framework Django, можно написать полноценный сайт на Python, а если применить Kiwi, то можно создать мобильное приложение.
Расширяемость подтверждается тем, что Пайтон поможет создать среду, которая подойдет любой профессии. Физикам будет интересна библиотека QuTiP, которая создает имитацию динамики квантовых систем. Для биолога будет полезна библиотека PlyCluster и так далее.
Чтобы выучить Питон с нуля, не нужно быть семи пядей во лбу. Достаточно вашего желания, мотивации и упорства.
Обучение можно начать с официального сайта , на котором размещена документация (она вся на английском, но вы справитесь), литература и прочие "плюшки". Почему-то все забывают о существовании такого источника информации, как сайт, и продолжают метаться по интернету в поисках подходящих книг.
К слову о подходящих книгах. Здесь можно выделить творение Г. Россума, Ф. Л. Дж. Дрейка и Д. С. Откидача "Язык программирования Python" . Просто, доступно, понятно. Описано все, что нужно знать об этой технологии и ее синтаксисе.
Качественным и годным контентом для новичка можно назвать книгу Марка Лутца "Изучаем Python". Настоятельно рекомендуем использовать ее в качестве настольной.
Бесплатные курсы, которые заслуживают внимания и времени, - codeacademy.com . Спойлер: нужен английский!
В качестве шпаргалки можно использовать ресурс pythonworld.ru . Полное собрание сочинений - все, что касается Пайтон в одном месте.
А дальше, скачивайте Python на свой компьютер и тренируйтесь! А чтобы на тренировки хватало времени, пользуйтесь студенческим сервисом , где опытные специалисты решат за вас другие важные задачи.
Здравствуйте всем!
Удобочитаемый синтаксис, прост в обучении, высокоуровневый язык, Объектно-Ориентированый язык программирования (ООП)
, мощный, интерактивный режим, масса библиотек. Множество иных плюсов… И это всё в одном языке.
Для начала окунёмся в возможности и узнаем, что же умеет Python?
Вот источники, которые помогут Вам познакомиться ближе с Python, а может и стать будущим Гвидо ван Россумом.
*
Некоторые источники могут быть на английском. Не стоит этому удивляться, сейчас масса отличной литературы пишется именно на английском языке. Да и для самого программирования надо знать хотя бы базовые знания английского.
Настоятельно рекомендую прочитать первым делом книгу - Марк Лутц. Изучаем Python, 4-е издание . Книга переведена на русский язык, так что бояться не стоит, если Вы вдруг не знаете английский. Но именно четвёртое издание.
Для тех, кто знает английский, можно прочитать документацию на официальном сайте Python . Там всё довольно понятно описано.
А если же Вы более принимаете информацию по видео, то могу посоветовать уроки от компании Google, которые ведёт Ник Парланте - ученик из Стэнфорда. Шесть видеолекций на YouTube . Но в бочке мёда тут есть капля дёгтя… Ведёт он на английском языке с английскими субтитрами. Но надеюсь, что остановит это немногих.
