Чем python отличается от других языков программирования

главная¶

Python есть такой язык программирования, который позволяет сообщить компьютеру о том, что нужно сделать, дабы достичь некоего результата. За последнее десятилетие он получил быстрое распространение и сейчас является одним из самых популярных языков программирования в мире. Входной порог для его использования достаточно низок: можно использовать Python для решения своих задач даже если никогда не имели дела с программированием.

В этом чудесном месте планируется затронуть основные моменты Python (с упором на машинное обучение): база, как работать с основными библиотеками, что есть правильный код, асинхронность, тесты и т.д. и т.п. Кто-то без умолку уронит замечание, дескать, этого всего сполна, но тут упор делаем на примеры в той самой промышленности. Будем рады любой помощи в составлении материалов, практики и иного доброго словца – contributing.md.

Проект находится в стадии разработки «основы python». Подискутировать о курсе можно тут.

Что такое Python?¶

Python – это язык программирования , используемый для различных задач, например:

анализ данных (Pandas)
построение визуализаций на основе данных (Matplotlib, seaborn, Plotly)
научные и математические вычисления (SciPy, NumPy, SymPy)
квантовое вычисление (Cirq, Qiskit, PennyLane)
статистические исследования (statsmodels)
машинное обучение (scikit-learn)
продвинутая аналитика данных, в том числе с использованием нейронных сетей (PyTorch, TensorFlow)
компьютерная графика (blender)
геофизика (pyGIMLi, SimPEG)
химия (awesome-python-chemistry)
теория графов (NetworkX)
медицина (PyQtGraph)
психология (PsychoPy)
разработка веб-приложений (Django, Flask)
разработка мобильных приложений (Kivy)
работа с текстовыми файлами, изображениями, аудио и видео файлами (PyMedia)
создание игр (Pygame)
реализация графических интерфейсов (PyQT, PyGObject)
и т.д. и т.п.

[Рассчитанная в Python симуляция преломлений света черной дырой](https://github.com/Python-simulation/Black-hole-simulation-using-python)

Чем примечателен Python?¶

В основе разностороннего применения и популярности лежит : всё чаще люди начинают свой путь в программировании с Python, поскольку он очень и позволяет максимально быстро перейти к решению целевой задачи.

Сюда же можно отнести (или расширений функциональности, то есть кода, написанного другими людьми, который можно переиспользовать). Хотите изучить физику небесных тел и симулировать их взаимодействия? Можно найти и скачать библиотеку, позволяющую за один вечер провести вычисления, о которых в прошлом веке можно было лишь мечтать. Хотите создать прототип мобильного приложения? И на этот случай есть библиотека. Вам нравится квантовая физика и хотите использовать её вместе с умными компьютерными алгоритмами? Что ж, тогда снова по адресу.

[Пример моделирования аэродинамики в Python с помощью библиотеки AeroPython](https://lorenabarba.com/blog/announcing-aeropython/)

Python – это , на нем очень удобно проверять гипотезы и идеи. «Высокоуровневый» означает, что не нужно вникать в устройство компьютера и тонкости взаимодействия с ним, чтобы перейти к задаче. Многое «сделано за нас»: работаем с простыми абстракциями (или удобными представлениями), а не боремся с компьютером из-за непонимания сложностей его устройства.

Еще один плюс в копилку популярности языка – это (принципов написания кода, как будто это абзацы в тексте или колонки в газете). Вместе с вышеупомянутым обилием библиотек можно буквально за 5 минут и 10 строк кода – а это меньше половины листа А4 – воспроизвести научную статью, в которую вложено несколько человеко-лет. А еще такой синтаксис делает .

Стоит отметить, что Python – это язык, а значит, компьютер каждый раз перед выполнением программы читает код строчку за строчкой и определяет (интерпретирует), что нужно сделать дальше, не проводя никаких оптимизаций и предварительных расчетов. Это негативно влияет на общую скорость работы: Python является . Тем не менее он отлично подходит для академических целей, например, исследовательской работы или других задач, где скорость работы не является критически важной. Настоящая сила Python заключается в том, что это : он обеспечивает удобный доступ к различным библиотекам, написанным на высокоэффективных языках, например, на C/C++, Fortran, CUDA C и других.

И в чем подвох?¶

В простоте языка и его доступности для быстрого старта таится одна из проблем: можно не понимать, что происходит внутри, поэтому иногда бывает сложно разобраться в причинах ошибок и неточностей, возникающих по ходу работы над задачей. В целом к Python применим следующий принцип: «легко научиться, трудно овладеть». Возвращаясь к примеру элегантности кода, когда 10 строк кода выполняют всю работу: важно понимать, что за ними стоят еще сотни или даже тысячи строк кода, а это может приводить к ситуациям, когда поиск ошибки в минимальном наборе команд растягивается на несколько дней.

Опросы Stack Overflow¶

Ежегодные опросы Stack Overflow в мае 2022 года определили, что JavaScript десятый год подряд становится наиболее часто используемым языком программирования. (65,36%, в предыдущем году — 64,9%, большинство участников Stack Overflow web-разработчики).

Но для тех, кто учится программировать, картина другая. HTML/CSS, Javascript и Python почти связаны как самые популярные языки для людей, изучающих программирование. Люди, изучающие программирование, чаще, чем профессиональные разработчики, сообщают об использовании Python (58% против 44%), C++ (35% против 20%) и C (32% против 17%).

Пять лет подряд Python определялся участниками опросов как наиболее востребованная технология, однако в 2022 Rust незначительно опередил Python:

Рейтинг языков программирования¶

Рейтинг популярности языков программирования по данным индекса TIOBE на октябрь 2022 года.

Рейтинг TIOBE составляется из всех актуальных языков программирования (около 100). Как видно из рейтинга, Python возглавляет рейтинг. Такой успех можно объяснить возможностью выполнения широкого спектра задач и удобством языка. Удобство заключается в том, что Python — высокоуровневый язык. Это означает, что сложные описания структур машинного кода выполнены в удобно читаемом для человека виде. Стоит отметить, что при изучении языка необходимо уделять больше времени пониманию того, как работают стандартные функции, поскольку это позволит быстрее прокачивать свой навык программирования.

Минусы Python¶

Python — отличный выбор для практически любого проекта. Но если он выбран, важно понимать и о последствиях такого выбора. Ограничения Python по сравнению с другими языками:

— поскольку Python интерпретируется, это часто приводит к медленному выполнению, однако, это не проблема, если скорость не является ключевым фактором для жизнедеятельности проекта
— хотя Python служит отличным серверным языком, он редко встречается на стороне клиента
— Python имеет динамическую типизацию. Это означает, что не нужно объявлять тип переменной при написании кода. Хотя это очень удобно для разработчиков при написании кода, но это может привести к ошибкам при исполнении и чтении кода
— по сравнению с более широко используемыми технологиями, такими как JDBC (Java DataBase Connectivity) и ODBC (Open DataBase Connectivity), уровни доступа к базе данных Python немного недоработаны; следовательно, он реже применяется на крупных предприятиях

Несмотря на некоторые проблемы со скоростью, безопасностью и временем выполнения, Python — .

Его популярность говорит сама за себя и это объясняется тем, что он простой, интерпретируемый, объектно-ориентированный, расширяемый, встраиваемый, переносимый и читабельный.

Почему Python востребован в Data Science?¶

Бизнес во многих отраслях осознаёт важность получения как можно большего количества информации из своих данных, что создаёт высокий спрос на Python. Такой спрос на Python в Data Science возник из-за универсальности языка программирования, который позволяет ускорить процессы обработки данных и эффективно удовлетворить потребности бизнеса.

Популярность Python для специалистов по данным возросла, потому что легко обучить, изучить и просто использовать. Python идеально подходит как для новичков в области работы с данными, так и для опытных программистов, которые хотят сменить карьеру на индустрию данных.

Бизнес предпочитают Python другим технологиям для выполнения ежедневных задач с данными¶

Python можно классифицировать как универсальный язык программирования, который позволяет специалистам по данным быстро выполнять основные ежедневные задачи с данными, что делает Python настолько привлекательным для бизнеса в различных отраслях, которые ищут специалистов по данным. Навыки программирования на Python стали визитной карточкой настоящего специалиста по данным для специалистов по найму и работодателей.

Вот 3 основные причины, по которым компании предпочитают Python другим технологиям, таким как Matlab, R, Java или C, для выполнения повседневных задач по обработке данных:

универсальность — Python позволяет специалистам по данным быстро и легко выполнять задачи по обработке данных, статистике, математике, машинному обучению и визуализации в одной среде разработки
open-source — Python имеет открытый исходный код, а его стандартные библиотеки позволяют пользователям экономить, столь ценное для бизнеса, время при разработке решений и тестировании продуктов с использованием структур данных Python, инструментов анализа и изменяемого исходного кода
удобный для пользователя — Python считается одним из самых удобных для пользователя и объектно-ориентированных языков для изучения начинающими программистами и людьми, меняющими профессию, из-за его простоты использования и поддержки онлайн-сообщества. Например, в интерфейсе Python используется простой для понимания код со встроенными типами данных и динамической типизацией для ускоренной разработки, тестирования и внедрения прототипов.

Сравнение, как выглядит одна и та же функция (расчёт факториала), написанная на Java и на Python:

Как Python используется в Data Science и машинном обучении?¶

Когда дело доходит до выбора языка программирования в Data Science, он всегда определяется типом проекта, над которым была проделана работа.

В настоящее время Python чаще всего используется в индустрии при разработке, тестировании и реализации проектов и процессов автоматизированного машинного обучения.

Исследователь данных или инженер по машинному обучению будет использовать Python при выполнении проектов искусственного интеллекта и машинного обучения, включающих анализ настроений, обработку естественного языка или предиктивную аналитику, чтобы получать информацию о полезных тенденциях и закономерностях из структурированных и неструктурированных наборов данных.

Это стало возможным благодаря развивающимся и бесплатным для всех пакетам библиотек Python, предназначенным для упрощения разработки, тестирования и выполнения проектов машинного обучения для специалистов по данным.

Конкретные примеры ниже иллюстрируют, как некоторые из этих библиотек Python используются в индустрии для ключевых задач в операциях, связанных с Data Science, для каждого бизнеса, включая обработку данных, анализ, манипулирование, автоматизацию и машинное обучение:

NumPy — числового анализа данных, изображений и текста
SciPy — научных вычислений
Pandas — расширенной обработки данных
Scikit-learn — машинного обучения, визуализации данных, обработки изображений/текстовых данных
Matplotlib — визуализации данных

Применение Python в ведущих компаниях, ориентированных на данные, и будущее Python в Data Science¶

Индустрия данных стала доверять Python как многоцелевому языку программирования.

Уверенность и рост среди пользователей Python развивались по мере того, как Python доказывал свою способность адаптироваться к ежедневным требованиям компаний к данным, ориентированных на пользователей. Python позволил этим компаниям быстро и эффективно выполнять необходимые задачи по анализу данных, визуализации, автоматизации и машинному обучению.

Python используют практически все крупные компании, о которых слышим каждый день: Сбер, Авито, Лента, VK, МТС, МегаФон, Miro, Лаборатория Касперского, ЦФТ, ВТБ.. список можно продолжать почти что бесконечно.

Вот лишь некоторые из способов, которыми ведущие компании планеты, работающие с данными, используют Python:

Yandex — Python используется в Яндекс уже более 15 лет и за это время было как переписано многое с различных языков программирования, например с Perl так и написано много с нуля. Python используют практически в каждом сервисе в том или ином виде. Активно используют фреймворк Django для создания web-сервисов, таких как Афишу, Погоду, Телепрограмму и другие. Примерно 15 лет назад практически весь backend был написан на C++ и переход на Python позволил сильно ускорить разработку сервисов. Активно используют почти все современные фреймворки, такие как Flask, Celery, Falcon, которые как и Django написаны на Python. Для написания асинхронного кода используют такие фреймворки как Tornado, Twisted и модуль стандартной библиотеки asyncio. Что касается Data Science, то и тут Python не обошли стороной: был разработан известный в кругах специалистов по машинному обучению фреймворк CatBoost, и хотя для написания такого фреймворка использовались и другие языки, тем не менее вклад Python примерно в 25% общего кода имеет достаточно большой вклад в проект.
VK — Python всё чаще используется социальной сетью ВКонтакте для проектирования, управления инфраструктурой и операционной автоматизации. Чтобы удовлетворить свои критические потребности пользователей в обновлениях в реальном времени, удобстве использования и подключении, ВКонтакте использует фреймворки, написанные на Python, которые быстро обрабатывает обширный веб-трафик, предоставляя пользователям эффективную работу в режиме реального времени каждый раз, когда они входят в систему. Также используют Python для своего API.
Netflix — Python повсеместно используется службой создания контента и потоковой передачи ее группами по Data Science и инженерами для анализа данных на стороне сервера, визуализации и тестирования, прогнозной аналитики данных, автоматизации оповещений и безопасности, а также мониторинга данных в реальном времени и разработки внутренних операционных процессов. Например, персонализированные плейлисты «Вы должны посмотреть это следующим, потому что вы смотрели…» используют алгоритмы глубокого обучения и прогнозной аналитики, чтобы дать конкретные рекомендации, основанные на индивидуальной аналитике поведенческих данных.
Google — Python используется в максимально возможной степени — включая анализ данных, тестирование и мониторинг, автоматизацию и прогнозную аналитику, веб-приложения и разработку и т.д. Также использовал Python для создания фреймворка глубокого обучения TensorFlow, который используется для проектов машинного обучения компаний по всему миру.

Ожидается, что в будущем Python и Data Science сохранят прочное партнерство благодаря приверженности Python разработке и регулярному выпуску обновлений, отвечающих требованиям индустрии данных и новых технологий. Если среда программирования Python продолжит расширять свои возможности и универсальность, она по-прежнему будет предпочтительным языком для компаний, проектов и специалистов по работе с данными.

Изучите Python, чтобы подготовиться к успешной карьере в Data Science!¶

Если есть заинтересованность в карьере связанной с индустрией данных, можно подготовиться к успеху, пройдя этот настоящий курс о языке программирования Python.

Изучение использования Python для Data Science даст конкурентное преимущество при поиске первой работы или при смене карьеры связанной с индустрией данных.

Рекомендуется в процессе изучения заглядывать в официальную документацию и в частности The Python Tutorial.

С чего начать?

Я предлагаю использовать PyCharm IDE. По студенческой почте можно активировать студенческий пакет на многие продукты от JetBrains, в том числе PyCharm. Сделать это можно тут.

Но если вам не хочется сразу ставить себе IDE, то можно опробовать Python и онлайн. Для этого можно использовать сайт repl.it.

Переменные

Переменная — это не что иное, как слово, которое несет в себе значение. В Питоне, в отличие от C# или С++, нам не нужно упоминать тип данных переменной, такой как int, String и Float.
Допустим, вы хотите сохранить значение 10 в переменной — посмотрите сами, как это просто:

Объявление переменной

Динамическая семантика Python автоматически рассматривает переменную как Int. Теперь, когда мы знаем, как объявить переменную и присвоить ей значение, следующий шаг — изучить различные типы переменных.
Int, Float, String и Boolean — это основные типы данных, поддерживаемые python. Посмотрите, как объявлять и присваивать им значения:

Основные типы данных в Python
Благодаря простому синтаксису Python мы можем объявить несколько переменных в одном с разными типами данных. Пример:

Основные операции

Теперь, когда мы научились создавать переменные, пришло время изучить основные функциональные возможности — поиск длины строки, преобразование строки в верхний или нижний регистр и многое другое.

Длина строки: Python содержит функцию len(), которая возвращает количество элементов в данном контейнере. В нашем случае контейнер — это строка, а возвращаемое значение — ее длина. Пример:

Индексация: мы можем найти значение или символ, присутствующий в определенной позиции в строке, используя индексацию. Главное, что мы должны иметь в виду, — это то, что индексация начинается с нуля. Пример:

Сложение строк: мы можем соединить две строки в python, используя символ плюс (+). Он похож на синтаксис С#. Пример:

Slicing: это отличная функция в Python, с помощью которой мы можем получить части строки, используя их индекс, как показано ниже:

Strip: с помощью strip мы можем удалить начальные и конечные пробелы в строке. Если вы хотите удалить только начальные пробелы, мы можем использовать lstrip() или удалить пробелы в конце с помощью rstrip().

Find & Replace: это стандартные функции в любом языке программирования — find используется для проверки того, находится ли желаемое значение в фактическом значении, а replace используется для удаления определенного значения, а затем добавления желаемого значения в это место. Пример:

Преобразования: мы можем преобразовать строку в верхний регистр, нижний регистр или регистр заголовка, используя функции upper(), lower() и title() соответственно.

Массивы

До сих пор мы видели различное использование переменных, которые могут содержать одно значение. Но что делать, если мы хотим сохранить список значений — вот где используются массивы.
В Python существует четыре типа массивов:
1) Список
Список представляет собой набор значений, которые могут быть обновлены в любой момент. В Python списки представлены в квадратных скобках. Пример:

Списки могут содержать любые типы данных, как показано ниже:

Мы можем выполнять некоторые полезные операции со списками, такие как добавление или удаление данных, сортировка списка и вставка данных в определенный индекс. Пример:

2) Кортеж
Кортеж похож на список, но вы не можете добавить данные после инициализации, и он представлен круглыми скобками, как показано ниже:

Мы не можем добавлять/удалять данные в кортеже, но мы можем сделать некоторые полезные вещи, такие как поиск максимального/минимального значения, количество элементов в кортеже и индекс элемента. Пример:

3) Множество
Множество — это массив, который не индексируется и неупорядочен. В множестве не допускается дублирование значений. Множество представляется фигурными скобками, как показано ниже:

Как и в других типах массивов, мы можем добавлять, удалять и обновлять данные в множествах. Пример:

4) Словарь
Словарь — это другой тип массивов. Словарь содержат данные в парах ключ-значение. Дубликаты элементов не допускаются.

Мы можем получить все ключи или значения в словаре с помощью двух уникальных функций, называемых keys() и values() соответственно. Пример:

Операторы

Логические операторы
Логические операторы являются одним из фундаментальных операторов в любом языке. Python имеет три логических оператора, таких как and, or, not.
And: возвращает true, если все состояния истинны.

Or: возвращает true, если какое-либо из утверждений истинно.

Not: он сделает результа ”обратным”, предположим, что если он истинен, то он вернет false.

Операторы истинности
В python есть два оператора истинности — is и is not
is: возвращает true, если обе переменные одинаковы.
is not: возвращает true, если обе переменные не совпадают.

Циклы

Здесь мы рассмотрим циклы while и for в Python. Оба имеют схожую функциональность, но различаются по синтаксису.

Цикл while

while выполняет серию операторов многократно до тех пор, пока данное условие не будет выполнено. Взгляните на синтаксис:

Здесь i ≤ 5-это условие. Первоначально значение i равно 1, и на каждой итерации i увеличивается на 1. На 5-й итерации значение i равно 6, и условие не выполняется, поэтому цикл завершается.

Цикл for
Цикл for чаще всего используется для прохождения по всему массиву.
Здесь последовательность является массивом, и для каждой итерации значение в массиве по этому индексу будет присвоено iterator_var, к которому мы можем получить доступ внутри цикла. Итерация завершается на конечном индексе списка.

Ниже приведен общий синтаксис цикла for:

for iterator_var in sequence:
statements(s)

Давайте сделаем простой пример цикла for — у нас есть список с номерами 1, 2, 3, 4, и цель здесь состоит в том, чтобы получить сумму элементов в списке, используя цикл for. Пример:

Условные операторы

Некоторые из основных условных операторов Python — это if, elif, continue и break. Давайте посмотрим, как их использовать:

if — Оператор if записывается с помощью ключевого слова if, за которым следует условие и заканчивается двоеточием. Если условие выполнено, то операторы внутри него будут выполняться. Если условие не выполнено, то мы можем выполнить другой набор операторов, используя ключевое слово else, как показано ниже.

elif — elif удобно, когда у нас есть более двух условий. Давайте возьмем приведенный выше пример, если i равен нулю, то он отображается как четный, но 0 не является ни четным, ни нечетным — это можно решить с помощью elif, как показано ниже:

Continue — это ключевое слово, которое удобно использовать с циклами. С помощью этого ключевого слова мы можем пропустить текущую итерацию. Пример:

break похож на continue, но когда вы вызываете break вместо пропуска текущих итераций, он завершает весь цикл.

Что еще крутого умеет Python?

Print
Как мы уже видели, существует два способа использования печати для отображения данных в консоли: один — это передача значения непосредственно в функции печати, а другой-передача аргументов, разделенных запятыми. Пример:

При работе на любом языке разработчики включают комментарии в код, чтобы сделать его понятным для других разработчиков. Python предоставляет два типа комментариев — однострочные и многострочные.
Однострочный: этот тип комментариев представлен символом # в начале, как показано ниже:

Многострочный: этот тип комментария полезен для написания длинного объяснения функции или для комментирования фрагмента кода. Тройные кавычки представляют собой многострочный комментарий в начале и конце сообщения. Пример:

Range
range() -это встроенная функция в Python. Проще говоря, функция range() позволяет пользователям генерировать ряд чисел в заданном диапазоне. И обычно он используется для зацикливания, например:

Надеемся, что этот текст позволил вам кратко окунуться в Python. Возможно, что вам стало страшно и непонятно…как с этим бороться?

Что такое Python?

Python — это язык программирования, который широко используется в интернет-приложениях, разработке программного обеспечения, науке о данных и машинном обучении (ML). Разработчики используют Python, потому что он эффективен, прост в изучении и работает на разных платформах. Программы на языке Python можно скачать бесплатно, они совместимы со всеми типами систем и повышают скорость разработки.

В чем заключаются преимущества языка Python?

Язык Python имеет следующие преимущества:

Разработчики могут легко читать и понимать программы на Python, поскольку язык имеет базовый синтаксис, похожий на синтаксис английского.
Python помогает разработчикам быть более продуктивными, поскольку они могут писать программы на Python, используя меньше строк кода, чем в других языках.
Python имеет большую стандартную библиотеку, содержащую многократно используемые коды практически для любой задачи. В результате разработчикам не требуется писать код с нуля.
Разработчики могут легко сочетать Python с другими популярными языками программирования: Java, C и C++.
Активное сообщество Python состоит из миллионов поддерживающих разработчиков со всего мира. При возникновении проблем сообщество поможет в их решении.
Кроме того, в Интернете доступно множество полезных ресурсов для изучения Python. Например, вы можете легко найти видеоролики, учебные пособия, документацию и руководства для разработчиков.
Python можно переносить на различные операционные системы: Windows, macOS, Linux и Unix.

Где применяется Python?

Язык Python имеет несколько стандартных примеров использования при разработке приложений, в числе которых:

Веб-разработка на стороне сервера

Веб-разработка на стороне сервера включает в себя сложные серверные функции, с помощью которых веб-сайты отображают информацию для пользователя. Например, веб-сайты должны взаимодействовать с базами данных и другими веб-сайтами, а также защищать данные при их отправке по сети.

Python полезен при написании серверного кода, поскольку он предлагает множество библиотек, состоящих из предварительно написанного кода для сложных серверных функций. Также разработчики используют широкий спектр платформ Python, которые предоставляют все необходимые инструменты для более быстрого и простого создания интернет-приложений. Например, разработчики могут создать «скелет» интернет-приложения за считанные секунды, потому что им не нужно писать код с нуля. Затем его можно протестировать с помощью инструментов тестирования платформы независимо от внешних инструментов тестирования.

Автоматизация с помощью скриптов Python

Язык скриптов — это язык программирования, который автоматизирует задачи, обычно выполняемые людьми. Программисты широко используют скрипты Python для автоматизации многих повседневных задач, среди которых:

Одновременное переименование большого количества файлов
Преобразование файла в другой тип файла
Удаление повторяющихся слов в текстовом файле
Выполнение базовых математических операций
Отправка сообщений электронной почты
Загрузка контента
Выполнение базового анализа журналов
Поиск ошибок в нескольких файлах

Наука о данных и машинное обучение

Наука о данных извлекает ценную информацию из данных, а машинное обучение (ML) позволяет компьютерам автоматически учиться на данных и делать точные прогнозы. Специалисты по работе с данными используют Python для решения следующих задач:

Исправление и удаление неверных данных (очистка данных)
Извлечение и выбор различных характеристик данных добавляет данным значимые имена
Поиск статистической информации в данных
Визуализация данных с помощью диаграмм и графиков: линейных диаграмм, столбчатых диаграмм, гистограмм и круговых диаграмм

Разработка программного обеспечения

Разработчики программного обеспечения часто используют Python для различных задач разработки и программных приложений, среди которых:

Отслеживание ошибок в программном коде
Автоматическая сборка программного обеспечения
Управление программными проектами
Разработка прототипов программного обеспечения
Разработка настольных приложений с использованием библиотек графического пользовательского интерфейса (ГПИ)
Разработка игр: от простых текстовых игр до сложных видеоигр

Автоматизация тестирования программного обеспечения

Тестирование программного обеспечения — это процесс проверки соответствия фактических результатов программного обеспечения ожидаемым результатам, который позволяет убедиться, что программное обеспечение не содержит ошибок.

Разработчики используют среды модульного тестирования Python (Unittest, Robot и PyUnit) для тестирования написанных функций.
Тестировщики программного обеспечения используют Python для написания тестовых примеров для различных сценариев. Например, язык применяется для тестирования пользовательского интерфейса интернет-приложения, нескольких программных компонентов и новых функций.

Разработчики могут использовать несколько инструментов для автоматического запуска тестовых скриптов. Эти инструменты известны как инструменты непрерывной интеграции / непрерывного развертывания (CI/CD). Тестировщики и разработчики программного обеспечения используют инструменты CI/CD (Travis CI и Jenkins) для автоматизации процесса тестирования. Инструмент CI/CD автоматически запускает тестовые скрипты Python и сообщает о результатах тестирования всякий раз, когда разработчики вносят новые изменения в код.

Как развивался Python?

Python разработан Гвидо Ван Россумом (Guido Van Rossum), программистом из Нидерландов. Он начал работу над языком в 1989 году в центре Centrum Wiskunde & Informatica (CWI). Изначально язык был полностью любительским проектом: Ван Россум просто хотел чем-то занять себя на рождественских каникулах. Название языка было взято из телешоу BBC «Летающий цирк Монти Пайтона», большим поклонником которого являлся программист.

История версий Python

Гвидо Ван Россум опубликовал первую версию кода Python (версия 0.9.0) в 1991 году. Он уже включал в себя ряд полезных возможностей. Например, различные типы данных и функции для обработки ошибок.
В версии Python 1.0, выпущенной в 1994 году, были реализованы новые функции для простой обработки списка данных: сопоставление, фильтрация и сокращение.
Python 2.0 был выпущен 16 октября 2000 года с новыми полезными функциями для программистов, такими как поддержка символов Unicode и упрощенный способ циклического просмотра списка.
3 декабря 2008 года вышел Python 3.0. Эта версия включала функцию печати и дополнительную поддержку деления чисел и обработки ошибок.

Каковы особенности Python?

Язык Python уникален благодаря следующим особенностям:

Интерпретируемый язык

Python является интерпретируемым языком, то есть он выполняет код построчно. Если в коде программы присутствуют ошибки, она перестает работать. Это позволяет программистам быстро найти ошибки в коде.

Простой в использовании язык

Python использует слова, подобные словам английского языка. В отличие от других языков программирования, в Python не используются фигурные скобки. Вместо них применяется отступ.

Язык с динамической типизацией

Программистам не нужно объявлять типы переменных при написании кода, потому что Python определяет их во время выполнения. Эта функция позволяет писать программы на Python значительно быстрее.

Язык высокого уровня

Python ближе к естественным языкам, чем ряд других языков программирования. Благодаря этому программистам не нужно беспокоиться о его базовой функциональности, например об архитектуре и управлении памятью.

Объектно-ориентированный язык

Python рассматривает все элементы как объекты, но также поддерживает другие типы программирования (например, структурное и функциональное программирование).

Что такое библиотеки Python?

Библиотека — это набор часто используемых кодов, которые разработчики могут включать в свои программы Python, чтобы не писать код с нуля. По умолчанию в Python доступна стандартная библиотека, которая содержит большое количество многократно используемых функций. Кроме того, доступно более 137 000 библиотек Python для различных задач, в числе которых интернет-разработка, наука о данных и машинное обучение (ML).

Какие библиотеки Python наиболее популярны?

Matplotlib

Разработчики используют Matplotlib для отображения данных в высококачественной двух- и трехмерной (2D и 3D) графике. Данная библиотека распространена при решении научных задач. С помощью Matplotlib данные можно визуализировать в виде различных диаграмм (например, столбчатых и линейных). Также можно строить несколько диаграмм сразу, а графику — переносить на любые платформы.

Pandas

Pandas содержит оптимизированные и гибкие структуры данных, которые можно использовать для управления данными временных рядов и структурированными данными, такими как таблицы и массивы. Например, Pandas можно использовать для чтения, записи, объединения, фильтрации и группировки данных. Также данная библиотека широко применяется в науке о данных, анализе данных и задачах машинного обучения.

NumPy

NumPy — это популярная библиотека, используемая разработчиками для простого создания массивов и управления ими, а также управления логическими фигурами и выполнения операций линейной алгебры. NumPy поддерживает интеграцию со многими языками. Например, C и C++.

Requests

Библиотека Requests содержит полезные функции, необходимые для веб-разработки. Их можно использовать для отправки HTTP-запросов, добавления заголовков, добавления параметров URL, добавления данных и выполнения многих других задач, связанных с интернет-приложениями.

OpenCV-Python

OpenCV-Python — это библиотека, используемая для обработки изображений при работе с машинным зрением. Она содержит множество функций обработки изображений, таких как одновременное чтение и запись изображений, преобразование двухмерной среды в трехмерную, а также захват и анализ изображений из видео.

Keras

Keras – это библиотека глубокой нейронной сети Python с отличными функциями обработки данных, визуализации и многого другого. Keras поддерживает множество нейронных сетей. Библиотека имеет модульную структуру, обеспечивающую гибкость при написании инновационных приложений.

Что такое платформы Python?

Платформы Python — это наборы пакетов и модулей. Модуль — это набор связанного кода, а пакет — это набор модулей. Разработчики могут использовать платформы Python для более быстрого создания приложений Python, поскольку им не нужно беспокоиться о низкоуровневых деталях (например, скорости обмена данных в веб-приложении) или том, как Python ускоряет работу программы. Python имеет два типа платформ:

Платформа с полным стеком включает почти все, что требуется для создания крупного приложения.
Микроплатформа – это базовая платформа, предоставляющая минимальные функциональные возможности для создания простых приложений Python. Также она предоставляет расширения, если приложениям требуются более сложные функции.

Какие платформы Python наиболее популярны?

Чтобы сделать свою разработку более эффективной, можно использовать несколько платформ Python сразу. В их числе:

Django

Django — одна из наиболее популярных платформ с полным стеком Python, которая используется для разработки крупных интернет-приложений. Она содержит несколько полезных функций, в числе которых веб-сервер для разработки и тестирования, движок шаблонов для frontend-разработки и различные механизмы безопасности.

Flask

Flask – это микроплатформа для разработки небольших интернет-приложений. К ее особенностям относятся сильная поддержка со стороны сообщества, качественно составленная документация, движок шаблонов, модульное тестирование и встроенный веб-сервер. Также платформа содержит расширения для поддержки валидации, уровни отображения базы данных и веб-безопасность.

TurboGears

TurboGears – это платформа, предназначенная для более быстрого и простого создания интернет-приложений. Ниже представлены ее основные возможности:

Определенная структура таблиц базы данных
Инструменты для создания и управления проектами
Движок шаблонов для создания баз данных
Движок шаблонов для frontend-разработки
Механизмы обеспечения веб-безопасности

Apache MXNet

Apache MXNet – это быстрая, гибкая и масштабируемая платформа глубокого обучения для создания исследовательских прототипов и приложений глубокого обучения. Она поддерживает несколько языков программирования, включая Java, C++, R и Perl. Платформа содержит богатый набор инструментов и библиотек для разработчиков. Например, на ней можно найти книгу по интерактивному машинному обучению (ML), наборы инструментов машинного зрения и модели глубокого обучения для обработки естественного языка (NLP), в том числе текста и речи.

PyTorch

PyTorch – это платформа для машинного обучения, созданная на основе библиотеки Torch, еще одной библиотеки машинного обучения с открытым исходным кодом. Разработчики используют ее в NLP, робототехнике и машинном зрении для поиска важной информации в изображениях и видео. Также платформа используется для запуска этих приложений на процессорах и графических процессорах.

Что такое Python IDE?

Интегрированная среда разработки (IDE) — это программное обеспечение, которое предоставляет разработчикам инструменты для написания, редактирования, тестирования и отладки кода.

Какие Python IDE наиболее популярны?

PyCharm

PyCharm – результат трудов JetBrains, чешской компании по разработке программных инструментов. У программы имеется как бесплатная версия для небольших приложений, так и платная профессиональная версия, подходящая для создания крупных приложений Python со следующим набором функций:

Автоматическое завершение и проверка кода
Обработка и быстрое устранение ошибок
Чистка кода без изменения функциональных возможностей
Поддержка платформ интернет-приложений, таких как Django и Flask
Поддержка других языков программирования, таких как JavaScript, CoffeeScript, TypeScript, AngularJS и Node
Научные инструменты и библиотеки, такие как Matplotlib и NumPy
Возможность запуска, отладки, тестирования и развертывания приложений на удаленных виртуальных машинах
Отладчик для поиска ошибок в коде, профилировщик для выявления проблем с производительностью и средство запуска модульных тестов
Поддержка баз данных

Совместимость со множеством операционных систем, таких как Windows, Unix и macOS
Командное окно для запуска команд и отображения вывода
Многооконный текстовый редактор с подсветкой синтаксиса кода и автозавершением
Встроенный отладчик

Spyder

Spyder – это IDE с открытым исходным кодом, которую используют многие специалисты и аналитики данных. Она применяется для всесторонней разработки с использованием функций расширенного анализа данных, визуализации и отладки. Среда имеет следующие особенности:

Редактор кода, поддерживающий несколько языков
Интерактивная консоль IPython
Базовый отладчик
Научные библиотеки, такие как Matplotlib, SciPy и NumPy
Возможность исследования переменных в коде
Возможность просмотра документации в режиме реального времени

Atom – это бесплатный редактор, разработанный GitHub, который поддерживает кодирование на многих языках программирования, в том числе Python. Atom позволяет напрямую работать с GitHub — веб-сайтом, на котором можно централизованно хранить свой код. Atom имеет следующие особенности:

Совместимость со многими операционными системами
Простая установка или создание новых пакетов
Ускоренное автозавершение кода
Возможность поиска файлов и проектов
Простая настройка интерфейса

Что такое Python SDK?

Пакет средств разработки ПО (SDK) — это набор программных инструментов, который позволяет создавать программные приложения на определенном языке. Большинство SDK предназначены для разных аппаратных платформ и операционных систем. Python SDK включает в себя множество инструментов, таких как библиотеки, примеры кода и руководства для разработчиков, которые помогают при написании приложений.

Что такое AWS PyCharm?

Набор инструментов AWS для PyCharm – это подключаемый модуль для PyCharm IDE, упрощающий создание, отладку и развертывание приложений Python на AWS. AWS Toolkit for PyCharm значительно упрощает начало разработки на Python. Он имеет ряд полезных особенностей для разработчиков, в числе которых руководства по началу работы, пошаговая отладка и развертывание IDE.

Что такое Boto3 в Python?

Boto3 — это SDK AWS для Python. Его можно использовать для создания, и настройки сервисов AWS –Amazon Elastic Compute Cloud (EC2), Amazon Simple Storage Service (S3) и Amazon DynamoDB – а также управления ими. Boto3 имеет два типа API-интерфейсов: низкоуровневые API-интерфейсы и API-интерфейсы ресурсов для разработчиков.

Чем Python отличается от других языков программирования

Что отличает Python от C и других языков программирования? Ну, все есть объект! Чтобы понять это, требуется фундаментальный сдвиг в понимании основных концепций языка, таких как переменные и функции. В этом посте мы увидим, что происходит за кулисами, когда мы делаем обычные вещи, такие как создание переменной. Мы также рассмотрим неизменяемые и изменяемые объекты и то, как Python обрабатывает их по-разному.

Идентификаторы переменных

Чтобы понять, что происходит за кулисами при создании переменных, мы будем использовать встроенные методы type и id . Type(variable) возвращает тип класса аргумента (объекта), переданного в качестве параметра. Что мы подразумеваем под типом класса? Как было сказано ранее, все в Python является объектом, что означает, что каждый объект является экземпляром некоторого класса. id(variable) возвращает идентификатор аргумента (объекта), переданного в качестве параметра. Эта идентичность должна быть уникальной и постоянной на протяжении всего времени существования объекта. В C мы могли бы думать об этом как об адресе памяти переменной, но здесь, в Python, это уникальный идентификатор. Думайте об этом как о номере социального страхования.

Метод id используется редко, за исключением случаев, когда мы хотим проверить, относятся ли две переменные к одному и тому же объекту. Если это правда, у них будет одинаковый идентификационный номер, поэтому они будут одинаковыми.

Последняя строка The Zen Of Python полезна для этой статьи —

«Пространства имен — это отличная идея — давайте сделаем больше таких!»

Если бы мы написали int a = 5 на C, мы бы сказали, что a — это переменная типа int и содержит значение 5. В Python строка a = 5 означала бы, что a — это имя, относящееся к объекту 5 . Имена — это, по сути, способ доступа к базовому объекту, как мы можем видеть в следующем примере:

Важно понимать разницу между == и is . Хотя в этом примере они оба вернут True , они не сравнивают одно и то же. == сравнивает значения двух объектов, а is сравнивает идентификационный номер двух объектов. В данном случае a — это имя, которое относится к объекту 5 , поэтому они оба имеют одинаковый идентификатор и значение.

Давайте немного разберемся 🙂

Вот диаграмма, которая поясняет, что здесь происходит.

Как только мы изменили ссылку имени a на объект 3 , соответственно изменился и его идентификационный номер. Присвоив объекту 2 имя b , мы получили тот же id, что и a ранее.

Немного сбивает с толку представление о каждой переменной как о ссылке на какой-либо объект, но это также объясняет, почему в Python нет необходимости указывать тип имени. a может быть связано со списком, строкой или числом, но это всего лишь ссылка.

Еще один пример, который важно понять:

Когда мы делаем имя b равным имени a , все, что мы делаем, это даем b ту же ссылку, на которую ссылается a (объект 89 ), таким образом, мы создали два имени с одним и тем же объектом. При проверке a is b мы просто проверяем, равен ли объект 89 самому себе.

Изменяемые и неизменяемые объекты

В Python есть два типа объектов: изменяемые и неизменяемые. Тип объекта назначается во время выполнения и не может быть изменен, но его состояние может быть изменено, если оно является изменяемым.

Изменяемые объекты:

списки
словари
наборы

Неизменяемые объекты:

инт
поплавки
струны
кортежи

Например, если мы попытаемся изменить символ в строковом объекте:

Объект неизменяемый, следовательно, ошибка. Однако что, если бы мы сделали:

Технически мы изменили строку. Но если вы заметили идентификационный номер до и после модификации, он изменился! Каждый объект имеет свой уникальный идентификатор, как было сказано ранее, что означает, что мы не изменяли строковый объект, мы просто создали новый.

Если бы мы определили два имени, которые ссылаются на одну и ту же строку, были бы они равны?

Это возможные варианты; Либо a и b указывают на один и тот же объект, либо каждый из них имеет свой собственный. Мы можем проверить это с помощью оператора is :

Это означает, что banana — это один объект, а a и b — имена, указывающие на него. Если мы попробуем это с другими типами данных, произойдет другое:

Ах-ха, объекты не одинаковы (имеют разные идентификаторы). Каждый список является своим объектом, даже если его значение одинаково. Почему это отличается от строк? Итак, в чем разница между списками и строками? Строки неизменяемы, а списки. Если бы a и b указывали на один объект списка, любое изменение, сделанное с помощью a , повлияло бы на b , и мы могли бы случайно вызвать нежелательные изменения. Если кому-то понадобится такое поведение, мы можем создать псевдоним для исходного имени. a = [1, 2, 3] и b = a . Теперь b относится к тому же объекту, что и a , и любое изменение в одном из них повлияет на другой.

Давайте посмотрим на аккуратный пример:

b ссылается на тот же объект, на который ссылается a , поэтому мы видим изменения по обоим именам. Что, если бы мы изменили объект как таковой:

Как и в предыдущем примере со строкой, после того, как мы изменили наш объект списка, его уникальный идентификатор изменился, что означает, что сам объект отличается. Имя b указывает на первый объект, на который указывает a . Как только a обновляется новым объектом, b по-прежнему указывает на предыдущий. Если бы мы присвоили b = a после модификации, b напечатал бы новый объект.

Почему это имеет значение?

Понимание разницы между изменяемыми и неизменяемыми объектами поможет вам понять, когда использовать каждый из них. К изменяемым объектам можно получить доступ быстрее, чем к неизменяемым объектам, и они предпочтительнее, когда переменные остаются неизменными на протяжении всего их жизненного цикла. Если мы знаем, что значение объекта будет изменено, мы будем использовать изменяемые объекты.

Аргументы функции

В Python аргументы функций передаются с помощью присваивания. Логика этого заключается в том, что параметр является ссылкой на объект. В C известны передача по значению и передача по ссылке. Вот как эта концепция работает в Python —

Если вы передаете изменяемый объект в метод, этот метод получает ссылку на тот же объект, и вы можете изменять его по своему усмотрению. Если вы переназначите эту ссылку, внешняя область ничего не узнает об изменении, поэтому она по-прежнему будет указывать на исходный объект.
Если вы передаете неизменяемый объект в метод, этот метод получает ссылку на тот же объект, как и раньше, но здесь вы не можете изменить или переназначить эту ссылку.

Давайте рассмотрим несколько примеров для пояснения:

Как показано, первая функция modify_list изменяет сам объект, а не ссылку, поэтому объект внешней области также изменяется. Во второй функции change_list мы присваиваем ссылке новое значение, поэтому исходный объект не затрагивается. В этом примере мы используем изменяемый объект. Давайте рассмотрим неизменяемый объект:

Мы меняем значение ссылки в функции, поэтому с реальным объектом ничего не изменилось.

Прежде чем передать аргумент функции, подумайте, какой тип объекта вы передаете и хотите ли вы изменить этот объект внутри функции.

Вывод

Подводя итог, можно сказать, что основные концепции Python отличаются от других, и важно понимать их, чтобы писать более эффективный код.