Какие парадигмы и стили программирования поддерживает python

Python – все о языке программирования

Для того, чтобы создавать программное обеспечение, требуется создавать специальные коды. Они пишутся на языках программирования. Одним из вариантов является Python. Выступает в качестве высокоуровневого «способа общения» с ПО и устройствами. Помогает решать задачи различной сложности и назначения. Изучить его с самого начала способен даже тот, кто далек от IT-сферы.

В данной статье будет рассказано об особенностях и нюансах Питона, а также раскрыт базовый синтаксис. С его помощью даже новичок сможет составить свой первый программный код.

Определение

Python, согласно данным из Google – язык программирования высокого уровня общего назначения. Обладает типизацией динамического строгого характера. Имеет автоматическое управление памятью, за счет чего осуществляется повышение производительности контента, написанного на нем.

Python – объектно-ориентированный язык программирования, пользующийся спросом у большинства современных разработчиков. Коды, написанные на нем, достаточно легко читать.

Питон (или Пайтон) работает с несколькими парадигмами программирования. Основная реализация – Cpython. Google указывает на то, что она составлена на C (Си).

Немного истории

В Google можно отыскать информацию о том, как появился Python. Его создателем стал Гвидо ван Россум в 1989 году (декабрь). Разработка придумана в качестве расширяемого скриптового языка. В основе лежит ABC.

В октябре 2000 года в свет вышел Python 2, а через 8 лет – Python 3. Последняя относится к обратно-несовместимым разработкам.

Для чего нужен

Питон – язык, который является универсальным. С его помощь можно писать:

«быстрые» коды – когда нужно, чтобы что-то заработало в кратчайшие сроки;
контент для коммерции, науки или анализа информации;
игры;
веб-утилиты;
прототипы.

Подойдет и для сложного программного обеспечения, и для небольших утилит/виджетов. Главное освоить Python с нуля. В Google по этому поводу удастся отыскать немало полезной информации.

Особенности программирования

Изучить Питон сможет каждый, кто изъявит такое желание. Этот «способ общения» пользуется спросом, предлагая немало возможностей и библиотек.

Потенциальный программист должен запомнить следующие особенности создания программного кода на Python согласно данным из Google:

наличие динамической типизации;
возможность удобного возврата нескольких значений функций;
использование сборщика мусора;
автоматическое выделение памяти в устройстве – за счет этого программа будет работать быстрее;
наличие привязки типа информации;
удобство применения цикла For;
возможность интерпретации – не требует компиляции для получения того или иного результата.

Стоит обратить внимание на то, что Питон – это простой способ создания программного кода в сочетании с весьма мощными инструментами разработчика.

Преимущества

Программировать на Python не слишком трудно, если изучить основы данного варианта. Язык выделяется на фоне остальных следующими преимуществами:

компактность;
высокая читаемость получающегося программного кода;
схожесть синтаксиса с английским языком;
отсутствие необходимости применения фигурных скобок и точки с запятой в кодификации;
универсальность;
наличие ООП;
легкое обозначение вложенности блоков утилиты, которое повышает читаемость.

В Google можно отыскать информацию о том, насколько Питон популярен. Его выбирают не только новички, но и продвинутые разработчики. Особенно на первых порах, когда требуется изучить основы создания программного обеспечения.

Недостатки

Перед тем, как начинать изучение Python, стоит уточнить его минусы. В Google полно полезной информации на данный счет. Согласно обнаруженным данным, Питон обладает следующими недостатками:

относительно медленная работа по сравнению с СИ-семейством;
отсутствие строгости – это и плюс, и минус (не всем легко сразу «перестроиться» под Python).

Программировать с его помощью легко и просто. Если выучить Python, удастся в будущем не только создавать универсальные сложные утилиты, но и достаточно быстро осваивать СИ-семейство.

Подарок для DevOps и администрирования

В Google можно увидеть немало информации о том, как именно принять Python в том или ином случае. Он станет настоящим подарком для системных администраторов, а также DevOps.

Связано это с несколькими моментами:

за счет простоты Питон осваивается обычными системными администраторами достаточно быстро;
функционал предусматривает наличие разнообразных библиотек – не придется каждый раз прописывать части кодификаций вручную;
включен в состав основного количества дистрибутивов Linux, с которым все чаще работают сисадмины.

В других сферах IT и информационных технологий Питон тоже весьма активно используется.

Синтаксис языка – что знать

Согласно информации из Google, синтаксис рассматриваемого «способа общения» с программным обеспечением и устройствами можно назвать элементарным. Далее будут представлены сведения, которые пригодятся на первых порах погружения в мир создания контента.

Несколько слов о типизации

Google и иные поисковые системы указывают на то, что Python обладает полной динамической типизацией. У него также имеется возможность автоматического управления памятью – не нужно выделять ее вручную.

Такой подход указывает на то, что переменные (их типы) будут определяться не заранее, а непосредственно во время обработки кодификации.

Питом предусматривает несколько встроенных типов:

булевый;
целые числа (произвольной точности и с плавающими запятыми);
комплексные числа;
строчки.

Среди готовых коллекций выделяют:

кортежи – списки, которые не подлежат корректировке;
словари;
множества;
«обычные» списки.

Программист способен добавлять новые типы. Для этого достаточно создать собственный класс. Еще один вариант – определение оного посредством модулей расширения.

Переменные

Переменная – место хранения данных. Объект, который обладает тем или иным значением в кодификации.

Определение переменных в Python – одно из самых простых дел. Пример – надо присвоить значение 2 рассматриваемому типу элементов. Для этого достаточно прописать кодификацию: peremennaya = 2.

Python разрешает присваивать любые значения любым переменным. И не только числового характера.

Потоки и контролирование

Во время выполнения программных кодов иногда требуется выполнять те или иные действия, которые зависят от ситуации. Для реализации поставленной задачи в Питоне есть ключевое слово «If».

Работает он так:

программист составляет алгоритм действий для каждой ситуации;
если значение «истинно» — осуществляется обработка одного действия;
при значении «ложь» — другое.

Блок else исполняется тогда, когда if – ложь. Аналогичным образом можно применить elif условие. Но при изучении с нуля соответствующий вариант не будет пользоваться особым спросом.

А что там с циклами

Google указывает на то, что в Питоне существуют циклы, которые применяются различными методами. Наиболее распространены два варианта – for и while.

выполняется, пока значение выражение – это истина;
требует условие повтора – если оно тоже true, итерации будут идти далее;
переключение ко второму типу действий происходит, если значение выступает в качестве ложного и соответствующий момент прописан в кодификации.

Больше информации по соответствующему циклу удастся обнаружить в Google без особого труда. Второй вариант – for. Его лучше рассмотреть на наглядном примере.

Здесь назначается переменная num для цикла. Он отвечает за увеличение значения соответствующего «хранилища информации». Работает предложенная кодификация подобно while. Ее обработка приведет к тому, что во время исполнения программы на экране появятся цифры от 1 до 10.

Списки

Список – это массив. Представляет собой коллекцию, которую можно использовать для хранения нескольких значений (пример – числового характера). Использовать его так же легко, как и переменные. Вот пример:

Eto_integers = [1, 2, 3, 5, 7]

После создания списка часто требуется получить из него конкретное значение. Для этого используется концепция номеров (индексов). Первый элемент получает 0, второй – 1 и так далее.

За счет синтаксиса Python, освоить который можно посредством информации, обнаруженной в Google, нетрудно вывести на экран один из элементов списка:

Соответствующий элемент кода поможет из ранее созданного списка вывести сначала второй элемент, затем – 4, после – первый. Аналогичным образом работают списки с текстовыми значениями.

А для того, чтобы добавить в перечень новый элемент, применяется специальная функция под названием append.

Ключ-значение

Иногда для идентификации элементов применяются не числа. Некоторые виды структур электронных материалов способны задействовать дополнительно строки или иные способы идентификации. Пример – словарь. Это коллекция пар «ключ-значение».

Стоит запомнить следующее:

ключ применяется для того, чтобы указать на значение;
для получения доступа к значению требуется обратиться в key;
присваивание осуществляется через двоеточие.

Для добавления значения требуется просто дописать его для того или иного ключа в используемом словаре.

Классы и объекты

Изучение Python (языка) с нуля – не такая трудная задача, как может показаться изначально. В процессе создания программных кодов, согласно Google, предстоит пользоваться разнообразными классами и объектами. У последних несколько ключевых характеристик – это данные и поведение.

Объектно-ориентированное программирование предусматривает идентификацию информации в виде атрибутов. Поведение – как методы.

Класс – своеобразный чертеж (схема), который используется для создания уникальных объектов. Набор элементов Python, которые обладают схожими характеристиками.

Активация ООП

В Google полно уроков, которые помогут изучить рассматриваемый «способ общения» с программным обеспечением. В качестве ООП Питон имеет концепции классов и объектов.

Класс – своеобразная модель, способ определения атрибутов и поведения. Для его реализации в Python используется структура типа:

Здесь происходит определение классов class-блоком. Объектами выступают экземпляры классов. При создании оных требуется дать классу то или иное имя:

Car – экземпляр класса Vehicle.

С чего начать изучение – краткий план

Если человек хочет освоить Python, ему предстоит составить примерный план действий. Этот примем поможет не запутаться в процессе погружения в особенности рассматриваемого «способа общения» с программным обеспечением и компьютерами.

Рекомендуется действовать так:

рассмотреть базовые (основные) термины программирования;
выучить ключевые моменты создания контента на Питоне;
уделить внимание итерациям, функциям, а также операторам;
выучить исключение, байтовые строки и файлы;
разобраться с менеджерами контекста;
научиться создавать и подключать собственные модули;
выучить основы ООП – можно начать с соответствующего раздела;
научиться осуществлять в коде наследование, инкапсуляцию и перегрузку;
выучить декораторы.

После этого удастся создавать довольно сложные и эффективные программы. Но на одной теории далеко «уехать» не получится. В процессе рекомендуется подкреплять полученные знания практикой. Чем ее больше, тем лучше. Хороший разработчик – это тот, кто умеет не только заучивать основы, но и применять полученные знания на практике, искать нестандартные решения для софта.

Термины и определения

Изучать Python при помощи Google не всегда легко, особенно если начинать весь процесс с ноля. Там много информации, которая может быть непонятна начинающему. Пользователям, для которых программирование – это нечто новое и непонятное, потребуется некая «база» терминологии. С ее помощью удастся разобраться с принципами работы кода.

Обучение стоит начинать со следующих понятий:

Алгоритм – инструкции и правила, которые задействованы для решения тех или иных задач.
Программа – код, который организован за счет алгоритмов. Он должен обрабатываться центральным процессором устройства.
Переменная – элементарное место хранения информации.
API – интерфейс прикладного программирования. Правила, принципы и процедуры с протоколами, которые помогают создавать программные утилиты. Используются для связи со сторонними службами и софтом.
Аргументы – значения, передаваемые в команды или функции.
Символ – способ отображения информации. Единица электронных сведений, которая равняется одной буквенной или символьной записи.
Объект – набор связанных переменных, констант и иных структур информации. Они могут выбираться и проходить совместную обработку.
ООП (объектно-ориентированное программирование) – модель создания софта, в основе которой лежат объекты, а не логика или манипуляции.
Класс – набор элементов, связанных между собой общими свойствами.
Константа – переменная, которая не подлежит изменениям в процессе обработки программного кода и его работы. Всегда остается фиксированной.
Тип данных – классификация информации определенной разновидности.
Итерация – один проход через выбранный набор операций, работающих с кодификацией. Встречается данный термин в основном при контактах с циклами.
Оператор – специальный объект, который умеет манипулировать операндами.
Операнд – объекты, которыми можно управлять. Для реализации поставленной задачи используются разного рода операторы.
Указатель – переменная, содержащая адрес места в памяти. Местоположением выступает начальная точка объекта (массива или целого числа). Помогает повышать производительность.

А еще стоит обратить внимание на то, что такое язык высокого уровня. В Google существуют различные определения. Новичкам достаточно знать, что такой вариант позволяет создавать программное обеспечение независимо от типа компьютера или самого приложения. Для того, чтобы устройство понимало «высокий уровень», требуется перевести его в машинный путем компиляции.

Как облегчить процесс

Программировать можно научиться при помощи Google. Здесь и здесь удастся отыскать видеогайды, которые помогут быстрее справиться с поставленной задачей. Но есть несколько способов углубленного погружения в Python:

Обучение в ВУЗе. Подойдет направление «Программирование». В России в основном изучают СИ-семейство, но и о Питоне не забывают. Вариант долгий, зато в конце человек получит диплом государственного образца.
Самообразование. Отличная идея для тех, кто хочет «просто попробовать создание сайта или приложения для себя». Не требует финансовых затрат, весь процесс разработчик контролирует самостоятельно. Из недостатков – отсутствие документации, подтверждающей знания. А еще в Google полно самоучителей и сопутствующей литературы. В ней достаточно легко запутаться, особенно если речь идет о новичках.
Обучение в техникуме. С него рекомендуется начинать тем, кто планирует далее поступать в ВУЗ. На направлении «Программирование» научат базе, которая пригодится в будущем. При поступлении в университет за счет диплома о среднем профессиональном образовании абитуриента могут зачислить сразу на 2-3 курс.

Но есть и еще одно интересное решение, которое поможет изучить основа в Питоне даже далеким от IT людям. Это – дистанционные образовательные курсы, рассчитанные на срок от нескольких месяцев до года. Если есть желание, можно сконцентрироваться на одном направлении или отдать предпочтение двум-трем. Предложения имеются как для новичков, так и для опытных разработчиков. В конце обучения выдается электронный сертификат. Учеников ждут интересные уроки, полезные знакомства, а также море практики.

Name already in use

web-developer-cheatsheet / Backend / Языки / Python.md

Go to file T
Go to line L
Copy path
Copy permalink

Open with Desktop
View raw
Copy raw contents Copy raw contents

Copy raw contents

Python — высокоуровневый язык программирования общего назначения, ориентированный на повышение производительности разработчика и читаемости кода. Стандартная библиотека включает большой объем полезных функций.

Python поддерживает несколько парадигм программирования, в том числе объектно-ориентированное и функциональное. Основные архитектурные черты — динамическая типизация, автоматическое управление памятью, механизм обработки исключений, поддержка многопоточных вычислений и удобные структуры данных. Код в Python организовывается в функции и классы, которые можно объединять в модули.

Преимущества использования Python:

Высокая скорость разработки
Кроссплатформенность
Большое количество разнообразных библиотек
Простота изучения
Легкое использование механизмов модульности

Эталонной реализацией Python является интерпретатор CPython, поддерживающий большинство активно используемых платформ. Он распространяется под свободной лицензией Python Software Foundation License, позволяющей использовать его без ограничений в любых приложениях, включая проприетарные. Есть реализация интерпретатора для JVM с возможностью компиляции, CLR, LLVM, другие независимые реализации. Проект PyPy использует JIT-компиляцию, которая значительно увеличивает скорость выполнения Python-программ.

Python — активно развивающийся язык программирования, новые версии с добавлением/изменением языковых свойств выходят примерно раз в два с половиной года. Язык не подвергался официальной стандартизации, роль стандарта де-факто выполняет CPython, разрабатываемый под контролем автора языка.

Дизайн языка Python построен вокруг объектно-ориентированной модели программирования. Реализация ООП в Python является элегантной, мощной и хорошо продуманной, но вместе с тем достаточно специфической по сравнению с другими объектно-ориентированными языками.

Возможности и особенности:

Классы являются одновременно объектами со всеми ниже приведенными возможностями
Наследование, в том числе множественное
Полиморфизм (все функции виртуальные)
Инкапсуляция (два уровня — общедоступные и скрытые методы и поля). Особенность — скрытые члены доступны для использования и помечены как скрытые лишь особыми именами
Специальные методы, управляющие жизненным циклом объекта: конструкторы, деструкторы, распределители памяти
Перегрузка операторов (всех, кроме is , . , = и символьных логических)
Свойства (имитация поля с помощью функций)
Управление доступом к полям (эмуляция полей и методов, частичный доступ, и т. п.)
Методы для управления наиболее распространенными операциями (истинностное значение, len() , глубокое копирование, сериализация, итерация по объекту, …)
Метапрограммирование (управление созданием классов, триггеры на создание классов, и др.)
Полная интроспекция
Классовые и статические методы, классовые поля
Классы, вложенные в функции и классы

Python поддерживает парадигму функционального программирования, в частности:

Функция является объектом
Функции высших порядков
Рекурсия
Развитая обработка списков (списочные выражения, операции над последовательностями, итераторы)
Аналог замыканий
Частичное применение функции
Возможность реализации других средств на самом языке (например, карринг)

Модули и пакеты

Программное обеспечение (приложение или библиотека) на Python оформляется в виде модулей, которые в свою очередь могут быть собраны в пакеты. Модули могут располагаться как в каталогах, так и в ZIP-архивах. Модули могут быть двух типов по своему происхождению: модули, написанные на «чистом» Python, и модули расширения (extension modules), написанные на других языках программирования. Например, в стандартной библиотеке есть «чистый» модуль pickle и его аналог на C: cPickle . Модуль оформляется в виде отдельного файла, а пакет — в виде отдельного каталога. Подключение модуля к программе осуществляется оператором import . После импорта модуль представлен отдельным объектом, дающим доступ к пространству имен модуля. В ходе выполнения программы модуль можно перезагрузить функцией reload() .

Python поддерживает полную интроспекцию времени исполнения. Это означает, что для любого объекта можно получить всю информацию о его внутренней структуре.

Применение интроспекции является важной частью того, что называют pythonic style, и широко применяется в библиотеках и фреймворках Python, таких как PyRO, PLY, Cherry, Django и др., значительно экономя время использующего их программиста.

Обработка исключений поддерживается в Python посредством операторов try , except , else , finally , raise , образующих блок обработки исключения.

Совместное использование else , except и finally стало возможно только начиная с Python 2.5. Информация о текущем исключении всегда доступна через sys.exc_info() . Кроме значения исключения, Python также сохраняет состояние стека вплоть до точки возбуждения исключения — так называемый traceback.

В отличие от компилируемых языков программирования, в Python использование исключения не приводит к значительным накладным расходам (а зачастую даже позволяет ускорить исполнение программ) и очень широко используется. Исключения согласуются с философией Python (10-й пункт «дзена Python» — «Ошибки никогда не должны умалчиваться») и являются одним из средств поддержки «утиной типизации».

В программах на Python широко используются итераторы. Цикл for может работать как с последовательностью, так и с итератором. Все коллекции, как правило, предоставляют итератор. Объекты определенного пользователем класса тоже могут быть итераторами. Модуль itertools стандартной библиотеки содержит много полезных функций для работы с итераторами.

Одной из интересных возможностей языка являются генераторы — функции, сохраняющие внутреннее состояние: значения локальных переменных и текущую инструкцию. Генераторы могут использоваться как итераторы для структур данных и для ленивых вычислений.

При вызове генератора функция немедленно возвращает объект-итератор, который хранит текущую точку исполнения и состояние локальных переменных функции. При запросе следующего значения (посредством метода next() , неявно вызываемого в цикле for ) генератор продолжает исполнение функции от предыдущей точки останова до следующего оператора yield или return .

Начиная с версии 2.5, Python поддерживает полноценные сопроцедуры: теперь в генератор можно передавать значения с помощью метода send() и возбуждать в его контексте исключения с помощью метода throw() .

Управление контекстом выполнения

В Python 2.5 появились средства для управления контекстом выполнения блока кода — оператор with и модуль contextlib .

Оператор может применяться в тех случаях, когда до и после некоторых действий должны обязательно выполняться некоторые другие действия, независимо от возбужденных в блоке исключений или операторов return: файлы должны быть закрыты, ресурсы освобождены, перенаправление стандартного ввода вывода закончено и т. п. Оператор улучшает читаемость кода, а значит, помогает предотвращать ошибки.

Начиная с версии 2.4, Python позволяет использовать так называемые декораторы (не следует путать с одноименным шаблоном проектирования) для поддержки существующей практики преобразования функций и методов в месте определения (декораторов может быть несколько). Для декораторов используется символ @ в строках, предшествующих определению функции или метода. Синтаксис декорирования является синтаксическим сахаром для удобочитаемости.

Сам декоратор является функцией, получающей в качестве первого аргумента декорируемую функцию. Для передачи дополнительных аргументов можно использовать синтаксис @декоратор(аргументы) . Декораторы можно считать элементом аспектно-ориентированного программирования.

С версии 2.6 декораторы можно использовать с классами аналогично функциям.

Формат регулярных выражений унаследован из Perl с некоторыми отличиями. Для их использования требуется импортировать модуль re , являющийся частью стандартной библиотеки.

В Python типы данных можно разделить на встроенные в интерпретатор (built-in) и не встроенные, которые можно использовать при импортировании соответствующих модулей.

Python

Python — объектно-ориентированный язык программирования высокого уровня с динамической семантикой. [1] Структуры данных высокого уровня вместе с динамической семантикой и динамичным связыванием делают ее привлекательной для быстрой разработки программ, а также как средство объединения существующих компонентов. Python поддерживает модули и пакеты модулей способствует модульности и повторному использованию кода. Интерпретатор Python и стандартные библиотеки доступны как в откомпилированной так и в исходной форме на всех основных платформах. В языке программирования Python поддерживается несколько парадигм программирования.

Содержание

История [ править ]

Разработка языка Python была начата в конце 1980-х годов [2] сотрудником голландского института CWI Гвидо ван Россумом. Для распределенной ОС Amoeba потребовался расширяемый скриптовый язык, и Гвидо начал писать Python на досуге, позаимствовав некоторые наработки для языка ABC (Гвидо участвовал в разработке этого языка, ориентированного на обучение программированию). В феврале 1991 года Гвидо опубликовал исходный текст в группе новостей alt.sources. [3] Язык начал свободно распространяться через Интернет, и понравился другим программистам. С самого начала Python проектировался как объектно-ориентированный язык. Python также позаимствовал многие черты таких языков, как C, C++, Modula-3 и Icon, и отдельные черты функционального программирования с Lisp.

Название языка возникла вовсе не от вида пресмыкающихся. Автор назвал язык в честь популярного британского комедийного сериала 70-х годов «Воздушный цирк Монти Пайтона». Впрочем, все равно название языка чаще ассоциируют именно со змеей, чем с фильмом — пиктограммы файлов в KDE или в Windows, а также эмблема на сайте python.org изображают змеиную голову.

Наличие дружественного сообщества пользователей считается наряду с дизайнерской интуицией Гвидо, одним из главных факторов успеха Python. Развитие речи происходит согласно четко регламентированными процессами создания, обсуждения, отбора и реализации документов PEP (Python Enhancement Proposal) — предложений по развитию Python. [4]

3 декабря 2008 года, [5] после длительного тестирования, вышла первая версия Python 3000 (или Python 3.0, также используется сокращенная Py3k). В Python 3000 устранены многие недостатки архитектуры с максимально возможным (но не полным) сохранением совместимости со старыми версиями. На сегодня поддерживаются обе ветви развития (Python 3.2 и 2.7).

Портированность [ править ]

Python портирован и работает почти на всех известных платформах — от КПК до мейнфреймов. Существуют порты под Microsoft Windows, все варианты UNIX (включая FreeBSD и GNU/Linux), Mac OS и Mac OS X, iOS и Android. [6]

По мере старения платформы ее поддержка в основной ветке языка прекращается. Например, из серии 2.6 прекращена поддержка Windows 95, Windows 98 и Windows ME. [7] Однако на этих платформах можно использовать предыдущие версии Python — теперь сообщество активно поддерживает версии Python начиная от 2.3 (для них выходят исправления).

При этом, в отличие от многих портированных систем, для всех основных платформ Python имеет поддержку характерных для данной платформы технологий. Более того, существует специальная версия Python для виртуальной машины Java — Jython, что позволяет интерпретатору выполняться на любой системе, которая поддерживает Java, при этом классы Java могут непосредственно использоваться с Python и даже быть написанными на нем. Также несколько проектов обеспечивают интеграцию с платформой Microsoft.NET, основные из которых — IronPython и Python.Net.

Типы и структуры данных [ править ]

Python поддерживает динамическую типизацию, то есть, тип переменной определяется только во время исполнения. Из базовых типов следует отметить поддержку целых чисел произвольной длины и комплексных чисел . Python имеет богатую библиотеку для работы с строками, в частности, кодированными в Юникоде.

Из коллекций Python поддерживает кортежи (tuples), списки (массивы), словари (ассоциативные массивы) и, начиная с версии 2.4, множества.

Возможности [ править ]

Интерактивный режим [ править ]

Подобно Lisp и Prolog в режиме отладки, интерпретатор Python имеет интерактивный режим работы, при котором введенные с клавиатуры операторы сразу же выполняются, а результат выводится на экран. Этот режим интересен не только новичкам, но и опытным программистам, которые могут протестировать в интерактивном режиме любой участок кода, прежде чем использовать его в основной программе, или просто использовать как калькулятор с большим набором функций.

Объектно-ориентированное программирование [ править ]

Дизайн языка Python построен вокруг объектно-ориентированной модели программирования. Реализация ООП в Python является элегантной, мощной и хорошо продуманной, но вместе с тем, достаточно специфической по сравнению с другими объектно-ориентированными языками.

Возможности и особенности:

Классы являются одновременно объектами со всеми ниже приведенными возможностями.
Наследование, в том числе множественное.
Полиморфизм (все функции виртуальные).
Инкапсуляция (два уровня — общедоступные и скрытые методы и поля). Особенность — скрытые члены доступны для использования и помечены как скрытые лишь особыми именами.
Специальные методы, управляющие жизненным циклом объекта: конструкторы, деструкторы, распределители памяти.
Перегрузка операторов (всех, кроме is, ‘.’, ‘=’ и символьных логических).
Свойства (имитация поля с помощью функций).
Управление доступа к полям (эмуляция полей и методов, частичный доступ и т. д.).
Методы для управления самыми распространенными операциями (глубокое копирования, сериализация, итерация по объекту)
Метапрограммирования (управление созданием классов, триггеры на создание классов, и др)
Полная интроспекция.
Классовые и статические методы, классовые поля.
Классы, вложенные в функции и другие классы.

Функциональное программирование [ править ]

Python поддерживает парадигму функционального программирования, в частности:

функции высших порядков;
рекурсию;
развитая обработка списков (списке выражения, операции над последовательностями, итераторы);
аналог замыканий (closures);
частичное применение функции;
возможность реализации других средств на самом языке (например, карринг).

Модули и пакеты [ править ]

Программное обеспечение на Python оформляется в виде модулей, которые в свою очередь могут быть собраны в пакеты. Модули могут располагаться как в каталогах, так и в ZIP-архивах. Модули могут быть двух типов по своему происхождению: модули, написанные на «чистом» Python и модули расширения (extension modules), написанные на других языках программирования. Например, в стандартной библиотеке есть «чистый» модуль pickle и его аналог на Си: cPickle. Модуль оформляется в виде отдельного файла, а пакет — в виде отдельного каталога. Подключение модуля к программе осуществляется оператором import . После импорта модуль представлен отдельным объектом, дающим доступ к пространству имен модуля. В ходе выполнения программы модуль можно перезагрузить функцией reload ().

Интроспекция [ править ]

Применение интроспекции (метапрограммирования) является важной частью того, что называют «pythonic style», и широко применяется в библиотеках и фреймворках Python, экономя время программиста.

Обработка исключений [ править ]

Обработка исключений поддерживается в Python помощью операторов try, except, else, finally, raise, образующих блок обработки исключений. Совместное использование else, except и finally стало возможно только начиная с Python 2.5. Информация о текущем исключение всегда доступна через sys.exc_info (). Кроме значение исключения, Python также сохраняет состояние стека до точки возбуждения исключения — так называемый traceback.

В отличие от языков программирования, в Python использование исключение не приводит к значительным накладным расходам (а часто даже позволяет ускорить выполнение программ) и очень широко используется. Исключения согласуются с философией Python (10-й пункт «дзена Python» — «Ошибки никогда не должны игнорироваться») и является одним из средств поддержания «утиной типизации».

Иногда, вместо явной обработки исключений удобнее использовать блок with (доступен, начиная с Python 2.5).

Итераторы [ править ]

В программах на Python широко используются итераторы. Цикл for может работать как с последовательностью, так и с итераторами. Все коллекции, как правило, предоставляют итератор. Объекты определенного пользователем класса тоже могут быть итераторами. Модуль itertools стандартной библиотеки содержит много полезных функций для работы с итераторами. В отличие от обычных последовательностей, все элементы которых хранятся в памяти, получения следующего элемента обеспечивает генератор — специальная функция, обращение к которой вычисляет и возвращает следующий элемент генератора.

Генераторы [ править ]

Одной из интересных возможностей языка являются генераторы — функции, между вызовами сохраняют внутреннее состояние: значения локальных переменных и текущую инструкцию (см. также: супрограма). Генераторы могут использоваться как итераторы для структур данных и для ленивых вычислений.

При вызове генератора функция немедленно возвращает объект-итератор, который хранит текущую точку исполнения и состояние локальных переменных функции. При запросе следующего значения (с помощью метода next (), неявно вызывается в for цикле) генератор продолжает выполнение функции от предыдущей точки останова до следующего оператора yield или return.

В Python 2.4 появились генераторные выражения — выражения, дающие в результате генератор. Генераторные выражения позволяют сэкономить память там, где иначе нужно было бы использовать список с промежуточными результатами:

Начиная с версии 2.5, Python поддерживает полноценные спивпроцедуры: теперь в генератор можно передавать значения с помощью метода send () и возбуждать в его контексте исключения с помощью метода throw ().

Управление контекстом выполнения [ править ]

В Python 2.5 появились средства для управления контекстом выполнения блока кода — оператор with и модуль contextlib.

Оператор может применяться в тех случаях, когда до и после некоторых действий обязательно должны выполняться какие-то другие действия, независимо от созданных в блоке исключений или операторов return: файлы должны быть закрыты, ресурсы освобождены, перенаправление стандартного ввода/вывода завершено, и тому подобное. Оператор облегчает чтение кода, следовательно, помогает избегать ошибок.

Декораторы [ править ]

Начиная с версии 2.4, Python позволяет использовать так называемые декораторы [8] (не следует путать с одноименным шаблоном проектирования) для поддержки существующей практики преобразования функций и методов в месте определения (декораторов может быть несколько). После долгих дебатов для декораторов стал использоваться символ @ в строках, предшествующих определению функции или метода.

С версии 2.6 декораторы можно использовать с классами, аналогично функциям.

Система классов поддерживает множественное наследование и метапрограммирование. Любой тип, включая базовый, входит в систему классов, и при необходимости возможно наследование даже от базовых типов.

Специализированные подмножества/расширения Python [ править ]

На основе Python было создано несколько специализированных подмножеств языка, в основном предназначенных для статической компиляции в машинный код. Некоторые из них:

Что такое Python в 2023 году и как начать разрабатывать проекты на этом языке программировании?

Привет всем, друзья! ✌ Сегодня рассмотрим что такое Python и обучение Python-разработке, которые можно пройти абсолютно без нервов. Летс ГОУ!

Что такое язык программирование Python?

Python — это высокоуровневый язык программирования, который был создан с целью обеспечения простоты и удобства для разработчиков. Python имеет простой и понятный синтаксис, что делает его одним из наиболее доступных языков программирования для новичков.

Python поддерживает различные парадигмы программирования, такие как объектно-ориентированное, процедурное и функциональное программирование. Это позволяет разработчикам создавать программы на Python для различных целей, включая веб-разработку, научные вычисления, машинное обучение и анализ данных.

Одной из главных особенностей Python является его богатая стандартная библиотека, которая включает в себя множество модулей и инструментов для работы с файлами, сетями, базами данных и т.д. Кроме того, в Python существует множество сторонних библиотек, которые позволяют расширить функциональность языка и создавать более сложные программы.

Python также известен своей кроссплатформенностью, что означает, что программы, написанные на Python, могут быть запущены на различных операционных системах, таких как Windows, macOS и Linux.

На правах «Python» — Skillbox

1. «Python» — Skillbox

Курс Python от Skillbox — это онлайн-обучение, которое помогает студентам изучить основы языка программирования Python. Курс рассчитан на студентов с нулевым опытом в программировании. Он помогает им понять синтаксис языка, а также освоить принципы программирования на Python.

Основные преимущества курса Python от Skillbox:

• Он предлагает простой и понятный подход к изучению языка Python. В курсе используются понятные примеры и задачи, которые помогают студентам понять суть программирования на Python.
• Курс предлагает практические задания, которые помогают студентам закрепить полученные знания.
• Курс доступен на русском языке.

Однако при изучении курса Python от Skillbox есть и некоторые недостатки:

• Курс предназначен для начинающих и не подходит для опытных программистов.
• Курс может быть довольно сложным для новичков, поскольку он не предоставляет достаточно подробной информации о принципах программирования на Python.

В целом, курс Python от Skillbox — это хороший ресурс для изучения языка Python на русском языке.

История создания языка Python

Python был создан в конце 1980-х годов голландским программистом Гвидо ван Россумом в Нидерландах. Изначально язык задумывался как простой, но мощный язык программирования, который мог бы быть легко читаемым и понятным.

В качестве идеологической основы Гвидо ван Россум выбрал принцип «читабельности кода», который подразумевает, что программа должна быть написана таким образом, чтобы ее могли легко понять другие программисты, которые работают над этим проектом.

Имя языка Python было выбрано в честь популярного телешоу «Monty Python’s Flying Circus». В 1991 году была выпущена первая версия языка Python под номером 0.9.0 для операционной системы Amoeba.

С тех пор Python стал одним из самых популярных языков программирования в мире благодаря своей простоте и мощным возможностям, а также большому сообществу разработчиков, которые создают библиотеки и инструменты для Python.

Преимущества Python

Python имеет множество преимуществ, которые делают его одним из наиболее популярных языков программирования:

Простой и понятный синтаксис. Python имеет чистый и легко читаемый синтаксис, что делает его более доступным для новичков в программировании.
Большое сообщество разработчиков. Python имеет огромное сообщество разработчиков, которые создают библиотеки и инструменты для Python, делая его еще более мощным и удобным в использовании.
Разнообразные возможности. Python поддерживает множество парадигм программирования, таких как объектно-ориентированное, процедурное и функциональное программирование, что позволяет разработчикам создавать программы для различных целей.
Кроссплатформенность. Python может работать на различных операционных системах, таких как Windows, macOS и Linux, что делает его универсальным и доступным для многих проектов.
Богатая стандартная библиотека. Python имеет множество встроенных модулей и инструментов для работы с файлами, сетями, базами данных и т.д., что делает разработку программ на Python более эффективной и удобной.
Машинное обучение и анализ данных. Python имеет множество сторонних библиотек для машинного обучения и анализа данных, таких как NumPy, Pandas, SciPy и TensorFlow, что делает его одним из наиболее популярных языков для работы с данными и машинным обучением.
Открытый и бесплатный. Python является открытым и бесплатным языком программирования, что делает его доступным для всех, кто хочет изучить программирование или создать свою собственную программу.
Интерактивная среда разработки. Python имеет мощную и удобную интерактивную среду разработки (IDE), такую как PyCharm, Jupyter Notebook и Spyder, что позволяет разработчикам быстро тестировать и отлаживать свой код.
Широкие возможности для веб-разработки. Python имеет множество фреймворков для веб-разработки, таких как Django и Flask, которые позволяют разработчикам быстро создавать веб-приложения и сайты.
Простота установки и использования. Python легко устанавливается и используется, что делает его доступным для широкой аудитории разработчиков.

Недостатки Python

Низкая скорость выполнения. Python является интерпретируемым языком программирования, что может приводить к низкой скорости выполнения программ, особенно для вычислительно-интенсивных задач.
Сложности при работе с потоками. Python имеет ограниченную поддержку многопоточности, что может приводить к сложностям при работе с потоками в многопоточных приложениях.
Сложности с масштабированием. Python может сталкиваться с проблемами масштабирования при работе с большими объемами данных или при разработке крупных систем.
Недостаточная поддержка для мобильной разработки. Python не является наиболее подходящим языком для мобильной разработки, хотя существуют фреймворки, такие как Kivy и Pygame, которые позволяют создавать мобильные приложения на Python.
Низкая поддержка для некоторых областей. Python не является наиболее подходящим языком для некоторых областей, таких как разработка драйверов или системного программирования, хотя существуют сторонние библиотеки и инструменты для решения этой проблемы.

Как используется Python

Его можно встретить в вебе и на мобильных устройствах, в приложениях и решениях, связанных с машинным обучением (нейросети и искусственный интеллект), а также в качестве встроенной системы.

Веб-разработка

Чаще всего Python используется в веб-разработке. Для работы с ним подключают фреймворки: Pyramid, Pylons, TurboGears, Flask, CherryPy и — самый популярный — Django.

Существуют и движки для создания сайтов на Python:

Abilian SBE;
Ella;
Saleor;
Wagtail;
Django-CMS.

Также на Python пишут парсеры для сбора информации в интернете.

Программы

Хоть язык не компилируется, с помощью него создают десктопные программы. Вот, к примеру, что было разработано на Python:

GIMP — визуальный редактор на Linux;
Ubuntu Software Center — центр приложений в ОС Ubuntu (один из дистрибутивов Linux);
BitTorrent до 6 версии — менеджер торрент-закачек (позже программу переписали на C++, но сети peer-to-peer всё ещё работают на Python);
Blender — программа для создания 3D-графики.

Мобильные приложения

Мобильная разработка на Python менее популярна. Для Android чаще пишут на Java, C#, C++ или Kotlin, а для iOS — на Swift или Objective-C. На Python обычно программируют серверную часть приложения. Например, клиент Instagram для iOS написан на Objective-C, а сервер — на Python.

Многие компьютерные игры были полностью или частично написаны на Python. Существует заблуждение, что этот язык не подходит для серьёзных проектов, но на самом деле он использовался в разработке таких хитов, как:

Battlefield 2;
World of Tanks;
Civilization IV;
EVE Online.

Несмотря на возможность реализации пользовательского интерфейса и работы с графикой, на Python в основном пишут скрипты — например, взаимодействия персонажей, запуска сцен, а также обработки событий.

Встроенные системы (embedded systems)

На Python разрабатывают встроенные системы для различных устройств. Например, язык прижился в Raspberry Pi (компьютер размером с карту памяти) и в «Сбербанке» для управления банкоматами.

Еще проекты со встроенной системой на Python:

The Owl Embedded Python System;
Python Embedded Tools;
Embedded Python.

Язык применяется во встроенных системах станков с ЧПУ, средствах автоматического регулирования (температуры, расхода жидкостей, давления и так далее) и в телекоммуникационном оборудовании.

Создание скриптов

Python подходит для написания плагинов и скриптов к уже готовым программам. Например, для реализации игровой логики или создания дополнительных модулей. Скрипты на этом языки встраивают и в программы на других языках, чтобы автоматизировать какие-либо задачи.

Системное администрирование

Системным администраторам Python нужен для автоматизации задач. Он простой, мощный и поддерживает специальные пакеты, которые повышают его эффективность. И, самое главное, он по умолчанию установлен на все серверы с ОС Linux.

Благодаря лаконичности Python можно быстро прочитать код и найти слабые места. Форматирование в языке — часть синтаксиса.

Научные исследования

В Python есть несколько библиотек, которые пригодятся для проведения исследований и вычислений:

SciPy — библиотека с научными инструментами;
NumPy — расширение, которое добавляет поддержку матриц и многомерных массивов, а также математические функции для работы с ними;
Matplotlib — библиотека для работы с 2D- и 3D‑графикой.

Благодаря библиотекам и простоте освоения языка многие учёные выбирают Python — особенно он популярен у математиков и физиков.

Data Science

Python — один из самых используемых в Data Science языков. На нём пишут алгоритмы программ с машинным обучением и аналитические приложения. С помощью него обслуживают хранилища данных и облачные сервисы.

Также он помогает парсить данные из интернета. Например, в Google Python применяют для индексации сайтов.

Какие компании используют Python

В основном Python используется стартапами и компаниями, которые разрабатывают крупные проекты. Вот лишь часть огромного списка:

Alphabet использует язык для скраппинга в поисковике Google и реализации сервиса YouTube;
One Laptop Per Child — для разработки интерфейса и модели функционирования;
BitTorrent — для реализации сетей peer-to-peer;
Агентство национальной безопасности США — для шифрования и анализа разведданных;
ESRI — как инструмент настройки геоинформационных программ;
Maya — для создания мультипликации;
Pixar, Industrial Light & Magic — для создания анимационных фильмов;
Intel, Cisco, HP, Seagate, Qualcomm и IBM — для тестирования;
JPMorgan Chase, UBS, Getco и Citadel — для прогнозирования финансового рынка;
NASA, Los Alamos, Fermilab, JPL — для научных вычислений;
iRobot — для разработки коммерческих роботизированных устройств;
IronPort — для реализации почтового сервера.

Кроме того, его используют в Instagram, Positive Technologies, Houdini, Facebook, Yahoo, Red Hat, Dropbox, Pinterest, Quora, Mail.ru и Яндексе.

Трудоустройство и средняя зарплата Python‑разработчика

По данным с hh.ru на начало 2019 года, в России

4500 вакансий для Python‑разработчиков, из них

2000 в Москве и

700 в Санкт-Петербурге. Это меньше, чем по запросу «Java» (

5500), но больше, чем по запросу «PHP» (

Тенденция в том, что Python медленно забирает позиции PHP с рынка веб-разработки. Хотя на PHP всё ещё написано около 80% всех сайтов в интернете.

pythoт аналитика

В рейтинге TIOBE можно проследить связь роста популярности Python и падения популярности PHP.

Минимальная зарплата по России начинается с 70 000 рублей, а в Москве — с 80 000 рублей. В основном ищут опытных разработчиков, junior‑специалисты менее востребованы.

На должность стажёра или младшего специалиста можно устроиться только в крупную компанию, а расположены они в больших городах типа Москвы и Санкт-Петербурга. Из-за этого новичкам крайне сложно устроиться в регионах — остаётся искать заказы на фрилансе.

«��Python-разработчик»

С возможностью трудоустройства + постоянной поддержки от эксперта-наставника!

С возможностью трудоустройства + постоянной поддержки от эксперта-наставника!

400 часов теории и практики + обучение в реальной рабочей среде + доступ к курсу
навсегда + поддержка наставника 4 проекта в портфолио + диплом о переподготовке + цепляющее резюме от опытного рекрутера + подготовка к собеседованиям + сопровождение
до трудоустройства.

Программа соответствует требованиям к вакансиям работодателей
• Много практики в среде коммерческой разработки
• Под силу даже если у вас нет опыта в IT
• Всего 11 часов в неделю

Разработчик на Python создает сайты и приложения, которыми вы пользуетесь каждый день.

Python-разработчики — универсальные сотрудники как для полной, так и для частичной занятости.

Вы чувствуете перспективность IT-сферы, но не знаете, с чего начать
Вы работаете в смежной области и хотите сменить профессию

Мы исследовали 1230 вакансий, составили список самых частых требований к разработчикам без опыта работы и включили их в программу обучения:

Основы программирования
Основы веб-разработки
Разработка API на Flask
Погружение в Python, хостинг и деплой
Разработка API на Django
Типовые задачи разработчика

Программирование

Почему учиться на Python-разработчика лучше в Skypro