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.

Последнее обновление: 24.01.2018

Python представляет популярный высокоуровневый язык программирования, который предназначен для создания приложений различных типов. Это и веб-приложения, и игры, и настольные программы, и работа с базами данных. Довольно большое распространение питон получил в области машинного обучения и исследований искусственного интеллекта.

Впервые язык Python был анонсирован в 1991 году голландским разработчиком Гвидо Ван Россумом. С тех пор данный язык проделал большой путь развития. В 2000 году была издана версия 2.0, а в 2008 году - версия 3.0. Несмотря на вроде такие большие промежутки между версиями постоянно выходят подверсии. Так, текущей актуальной версией на момент написания данного материала является 3.7 . Более подробную информацию о всех релизах, версиях и изменения языка, а также собственно интерпретаторы и необходимые утилиты для работы и прочую полезную информацию можно найти на официальном сайте https://www.python.org/ .

Основные особенности языка программирования Python:

Python - очень простой язык программирования, он имеет лаконичный и в то же время довольно простой и понятный синтаксис. Соответственно его легко изучать, и собственно это одна из причин, по которой он является одним из самых популярных языков программирования именно для обучения. В частности, в 2014 году он был признан самым популярным языком программирования для обучения в США.

Python также популярен не только в сфере обучения, но в написании конкретных программ в том числе коммерческого характера. В немалой степени поэтому для этого языка написано множество библиотек, которые мы можем использовать.

Кроме того, у данного языка программирования очень большое коммьюнити, в интернете можно найти по данному языку множество полезных материалов, примеров, получить квалифицированную помощь специалистов.

Для создания программ на Python нам потребуется интерпретатор. Для его установки перейдем на сайт https://www.python.org/ и на главной станице в секции Downloads найдем ссылку на загрузку последней версии языка (на данный момент это 3.7.2):

Перейдем по ссылке к странице с описанием последней версии языка. Ближе к низу на ней можно найти список дистрибутивов для разных операционных систем. Выберем нужный нам пакет и загрузим его. Например, в моем случае это ОС Windows 64-х разрядная, поэтому я выбираю ссылку на пакет Windows x86-64 executable installer . После загрузки дистрибутива установим его.

Соответственно для MacOS можно выбрать пункт macOS 64-bit installer .

На ОС Windows при запуске инсталлятора запускает окно мастера установки:

Здесь мы можем задать путь, по которому будет устанавливаться интерпретатор. Оставим его по умолчанию, то есть C:\Users\[имя_пользователя]\AppData\Local\Programs\Python\Python36\ .

Кроме того, в самом низу отметим флажок "Add Python 3.6 to PATH", чтобы добавить путь к интерпретатору в переменные среды.

После установки в меню Пуск на ОС Windows мы сможем найти иконки для доступа к разным утилитам питона:

Здесь утилита Python 3.7 (64-bit) представляет интерпретатор, в котором мы можем запустить скрипт. В файловой системе сам файл интерпретатора можно найти по пути, по которому производилась установка. На Windows по умолчанию это путь C:\Users\[имя_пользователя]\AppData\Local\Programs\Python\Python37 , а сам интерпретатор представляет файл python.exe . На ОС Linux установка производится по пути /usr/local/bin/python3.7 .

Представляем вашему вниманию новый курс от команды The Codeby - "Тестирование Веб-Приложений на проникновение с нуля". Общая теория, подготовка рабочего окружения, пассивный фаззинг и фингерпринт, Активный фаззинг, Уязвимости, Пост-эксплуатация, Инструментальные средства, Social Engeneering и многое другое.

Язык программирования Python уже давно занял лидирующее место среди всех языков программирования. По количеству сфер применения и возможностям он конкурирует с такими языками, как C++ и JavaScript. Конечно же, Python гораздо моложе, чем классические языки программирования, но он является идеальным для новичков и не только. Python используется в таких крупных компаниях, как Pixar, NASA.

Во-первых: данный язык программирования обладает динамической типизацией, что означает отсутствие необходимости объявлять тип переменных, приводить один тип к другому и задумываться о каких-либо ограничениях по количеству символов, содержащихся в этих переменных. Динамическая типизация облегчает участь новичков, потому что они не должны глубоко вникать в устройство оперативной памяти и центрального процессора, чтобы понимать, как устроен язык. Конечно же, существуют правила, объясняющие некоторые принципы приведения одного типа данных к другому. На них, конечно же, стоит обратить внимание при изучении Python: так вы сможете избежать логических ошибок, которые не распознаются компилятором.

Пример динамической типизацией:

Во-вторых: этот язык обладает мощнейшими возможностями объектно-ориентированного программирования. Это значит то, что логическая структура программы на языке Python может быть построена так, что её код уместится в сравнительно малое количество строк. Действительно, программы, написанные на языке Python, занимают в полтора-два раза меньше строк, чем те же самые программы, написанные, например, на C++.

Python является языком общего назначения. Это значит то, что он может применяться в абсолютно любой сфере разработки программного обеспечения. Действительно, на Python можно разработать всё: сложные математические системы с помощью модуля NumPy (альтернатива MatLab), веб-приложения с помощью Django, графические интерфейсы с помощью Tkinter, игры с помощью PyGame и так далее.

Единственным минусом данного языка является его низкая скорость работы по сравнению с классическими языками (C++, Java). С другой стороны, вычислительная мощность современных компьютеров делает эту разницу незаметной. Однако и здесь разработчики Python нашли гениальное решение. Среда исполнения CPython компилирует код без промежуточной стадии машинного кода, что ускоряет работу программы. Таким образом, модули программы, скорость работы которых имеет решающее значение, могут быть разработаны с помощью CPython.

Из всего вышесказанного следует, что Python достоин того, чтобы быть изученным. Если вы начинающий программист, то смело выбирайте Python в качестве первого языка. Это облегчит вам обучение искусству программирования и даст вам возможность для роста в дальнейшем. Для установки Python на линуксе можете прочитати

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

Системное программирование

Встроенные в Python интерфейсы доступа к службам операционных систем делают его идеальным инструментом для создания переносимых программ и утилит системного администрирования (иногда они называются инструментами командной оболочки). Программы на языке Python могут отыскивать файлы и каталоги, запускать другие программы, производить параллельные вычисления с использованием нескольких процессов и потоков и делать

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.

Графический интерфейс

Простота Python и высокая скорость разработки делают его отличным средством разработки графического интерфейса. В состав Python входит стандартный объектно-ориентированный интерфейс к Tk GUI API, который называется tkinter(B Python 2.6 он называется Tkinter)t позволяющий программам на языке Python реализовать переносимый графический интерфейс с внешним видом, присущим операционной системе. Графические интерфейсы на базе Python/

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.

Веб-сценарии

Интерпретатор Python поставляется вместе со стандартными интернет-модулями, которые позволяют программам выполнять разнообразные сетевые операции как в режиме клиента, так и в режиме сервера. Сценарии могут производить взаимодействия через сокеты, извлекать информацию из форм, отправленных серверным CGI-сценариям; передавать файлы по протоколу FTP; обрабатывать файлы XML; передавать, принимать, создавать и производить разбор

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.

Интеграция компонентов

Возможность интеграции программных компонентов в единое приложение с помощью Python уже обсуждалась выше, когда мы говорили о Python как о языке управления. Возможность Python расширяться и встраиваться в

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.

Приложения баз данных

В языке Python имеются интерфейсы доступа ко всем основным реляционным базам данных - Sybase, Oracle, Informix, ODBC, MySQL, PostgreSQL, SQLite и многим другим. В мире Python существует также переносимый прикладной программный интерфейс баз данных, предназначенный для доступа к базам данных SQL из сценариев на языке Python, который унифицирует доступ к различным базам данных. Например, при использовании переносимого API сценарий, предназначенный для работы со свободной базой данных MySQL, практически без изменений сможет работать с другими системами баз данных (такими как Oracle). Все, что потребуется сделать для этого, - заменить используемый низкоуровневый интерфейс.

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.

Быстрое создание прототипов

В программах на языке Python компоненты, написанные на Python и на С, выглядят одинаково. Благодаря этому можно сначала создавать прототипы систем на языке Python, а затем переносить выбранные компоненты на компили-рующие языки, такие как С и C++. В отличие от ряда других инструментов разработки прототипов, язык Python не требует, чтобы система была полностью переписана, как только прототип будет отлажен. Части системы, которые не требуют такой эффективности выполнения, какую обеспечивает C++, можно

оставить на языке Python, что существенно упростит сопровождение и использование такой системы.

Программирование математических

и научных вычислений

Расширение NumPy для математических вычислений, упоминавшееся выше, включает такие мощные элементы, как объекты массивов, интерфейсы к стандартным математическим библиотекам, и многое другое. Расширение NumPy - за счет интеграции с математическими библиотеками, написанными на компилирующих языках программирования - превращает Python в сложный, но удобный инструмент программирования математических вычислений, который зачастую может заменить существующий программный код, написанный на традиционных компилирующих языках, таких как FORTRAN и C++.

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.

Игры, изображения, искусственный интеллект,

XML роботы и многое другое

Язык программирования Python можно использовать для решения более широкого круга задач, чем может быть упомянуто здесь. Например:

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.

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

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

Что такое Python?

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

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

Работа в интерпретаторе

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

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

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

Операции со строками

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

1. Объединение строк

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

2. Умножение строк

str = "Losst" * 2
print (str)

3. Объединение с преобразованием

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

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

4. Поиск подстроки

Вы можете найти символ или подстроку с помощью метода find:

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

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

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

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

5. Получение подстроки

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

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

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

6. Замена подстроки

Вы можете заменить часть строки с помощью метода replace:

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

Если вхождений много, то можно заменить только первое:

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

7. Очистка строк

Вы можете удалить лишние пробелы с помощью функции strip:

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

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

8. Изменение регистра

Для изменения регистра символов существуют специальные функции:

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

9. Конвертирование строк

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

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

10. Длина строк

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

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

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

11. Перебор строки

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

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

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

Операции с числами

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

num1 = 15
num2 = 3,14

1. Округление чисел

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

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

2. Генерация случайных чисел

Получить случайные числа можно с помощью модуля random:

import random
print(random.random())

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

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

Операции с датой и временем

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

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

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

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

Вы можете сами создавать объекты даты с произвольным значением:

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

1. Форматирование даты и времени

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

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

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

2. Создать дату из строки

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

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

Операции с файловой системой

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

1. Копирование файлов

Для копирования файлов нужно использовать функции из модуля subutil:

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

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

2. Перемещение файлов

Перемещение файлов выполняется с помощью функции move:

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

Функция rename из модуля os позволяет переименовывать файлы:

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

3. Чтение и запись текстовых файлов

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

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

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

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

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

content = fd.readlines()
print(content)

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

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

И добавление в конец файла:

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

4. Создание директорий

Чтобы создать директорию используйте функцию mkdir из модуля os:

import os
os.mkdir("./новая папка")

5. Получение времени создания

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

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

6. Список файлов

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

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

Для решения той же задачи можно использовать модуль glob:

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

7. Сериализация объектов Python

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

Затем для восстановления объекта используйте:

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

8. Сжатие файлов

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

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

А для создания zip архива:

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

Также вы можете распаковать архив:

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

Вы можете добавить файлы в архив так:

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

9. Разбор CSV и Exel файлов

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

sudo pip install pandas

Затем для разбора наберите:

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

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

data.to_csv("file.csv)

Таким же образом можно разобрать файл Exel:

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

Если нужно открыть все таблицы, используйте:

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

Затем можно записать все данные обратно:

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

Работа с сетью в Python

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

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

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

my_sock.sendall(b"Hello World")

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

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

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

data_in = my_sock.recv(2000)

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

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

Если буфер пуст, туда будет записано полученное сообщение.

Работа с почтой

Стандартная библиотека Python позволяет получать и отправлять электронные сообщения.

1. Получение почты от POP3 сервера

Для получения сообщений мы используем POP сервер:

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

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

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

Для завершения работы используйте:

2. Получение почты от IMAP сервера

Для подключения и работы с сервером IMAP используется модуль imaplib:

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

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

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

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

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

Но, не забудьте закрыть соединение:

my_imap.close()
my_imap.logout()

3. Отправка почты

Для отправки почты используется протокол SMTP и модуль smtplib:

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

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

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

Работа с веб-страницами

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

1. Веб краулинг

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

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

2. Использование метода POST

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

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

3. Создание веб-сервера

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

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

Когда сервер создан. вы можете начать принимать соединения:

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

И не забудьте закрыть соединение:

Многопоточность

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

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

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

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

Выводы

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

На завершение статьи отличная лекция о Python: