Язык программирования Python умирает? Основы синтаксиса Python

Синтаксис языка Python во многом похож на синтаксис таких языков, как Perl, C и Java, но вместе с этим имеет ряд отличий от этих языков программирования. В этой статье мы рассмотрим необходимые основы этого языка программирования .

Первая программа на Python:

Во-первых, следует отметить, что на Python вы можете программировать в двух режимах: интерактивном и скриптовом

Интерактивный режим программирования:

Без передачи в качестве аргумента названия файла запустит интерпретатор Python :

Введите следующий текст после строки приглашения Python и нажмите Enter:

>>> print "Hello, Python!"

Если вы все сделали правильно, то интерпретатор выдаст строку:

Если вы получили ошибку - удостоверьтесь, что правильно переписали код и что используете интерпретатор версии 2.х (для версии 3.х следует использовать команду print ("Hello, Python"))

Скриптовый режим программирования:

Запуск в командной строке python с названием файла (он еще называется скрипт) в качестве параметра, начнет выполнение кода, записанного в данном файле. После завершения выполнения скрипта, интерпретатор будет снова неактивен.

Давайте, создадим простую программу-скрипт на Python . Откройте любой текстовый редактор (Sublime, Notepad++, gedit...), создайте в нем файл с именем test и расширением.py (все файлы, содержащие код на Python должны иметь расширение .py ) и запишите в этот файл уже знакомый нам код и сохраните файл:

Print "Hello, Python!"

(Предполагается, что интерпретатор Python у вас задан в переменной PATH, то есть вы находясь в любой директории можете ввести python для запуска интерпретатора)

После этого введите следующую строку в командной строке и нажмите Enter:

Идентификаторы в Python:

Идентификаторы в Python это имена используемые для обозначения переменной, функции, класса, модуля или другого объекта. Идентификатор должен начинаться с буквы (от a до Z) или со знака подчеркивания (_), после которых может идти произвольное количество букв, знаков подчеркивания и чисел (от 0 до 9).

В Python недопустимо использование знаков препинания или специальных символов, таких как @, $ или % в качестве идентификаторов. Кроме того, Python чуствителен к регистру, то есть cat и Cat это два разных имени.

В Python существует следующая договоренность для названия идентификаторов:

  • Имена классов начинаются с большой буквы, все остальные идентификаторы - с маленькой.
  • Использования знака подчеркивания в качестве первого символа идентификатора означает, что данный идентификатор является частным (закрытым от использования вне класса).
  • Если идентификатор начинается и заканчивается двумя знаками подчеркивания (например, __init__) это означает, что он является специальным именем, определенным внутри языка.

Зарезервированые (ключевые) слова в Python:

В данной таблице собраны все ключевые слова Python .

and elif if print
as else import raise
assert except in return
break exec is try
class finally lambda while
continue for not which
def from or yield
del global pass

Эти зарезервированные слова нельзя использовать в качестве имени переменной или любого другого идентификатора. Все ключевые слова Python состоят только из букв в нижнем регистре. Получить список ключевых слов возможно в интерпретаторе командой

Help("keywords")

Строки и отступы:

Одна из первых особенностей Python , которая бросается в глаза программистам, начинающим изучать этот язык программирования, это то, что в нем не используются скобки для обозначения отдельных блоков кода. Вместо них в Python используются двоеточия и отступы.

Количество пробелов в отступах произвольно и выбирается каждым на свое усмотрение, однако по договоренности равняется четырем пробелам. При этом отступ всего блока должен быть одинаковым.

Например, этот блок кода будет работать (хотя так писать не стоит):

If True: print "Hi" else: print "Bye"

А этот уже вызовет ошибку:

If True: print "Hi" print "Bye"

Таким образом, в Python несколько строк кода с одинаковым отступом будут формировать отдельный блок кода. Благодаря такой системе значительно повышается читаемость кода и прививается привычка писать понятно и структурировано.

Многострочные выражения:

Выражения в Python , как правило, заканчиваются новой строкой. Однако, в этом языке программирования существует специальный символ переноса строки (\), показывающий, что с окончанием строки не заканчивается код. Например:

Total = item1 + \ item2 + \ item3

Выражения, которые находятся внутри скобок: квадратных (), фигурных ({ }) или круглых (()) не нуждаются в символе переноса строки. Например:

Days = ["Sunday", "Monday", "Tuesday", "Wednesday", "Thursday", "Friday", "Saturday"]

Кавычки в Python:

В Python можно использовать одинарные ("), двойные (") и тройные (""" или """) кавычки чтобы обозначить строчный тип данных, при этом начинаться и заканчиваться строка должна одинаковыми кавычками. Строка занимающая несколько строк кода должна быть обрамлена тройными кавычками. Например:

Name = "wasd" description = "Some text" biography = """ Some long text for few lines of code """

Программирование на Python

Часть 1. Возможности языка и основы синтаксиса

Серия контента:

Стоит ли изучать Python?

Python – это один из наиболее популярных современных языков программирования. Он пригоден для решения разнообразных задач и предлагает те же возможности, что и другие языки программирования: динамичность, поддержку ООП и кросс-платформенность. Разработку Python начал Гвидо Ван Россум (Guido Van Rossum) еще в середине 1990-х годов, поэтому к настоящему времени удалось избавиться от стандартных «детских» болезней, существенно развить лучшие стороны языка и привлечь множество программистов, использующих Python для реализации своих проектов.

Многие программисты считают, что необходимо изучать только «классические» языки программирования, такие как Java или C++, так как другие языки все равно не смогут обеспечить таких же возможностей. Однако в последнее время возникло убеждение, что программисту желательно знать более одного языка, так как это расширяет его кругозор, позволяя более творчески решать поставленные задачи и повышая его конкурентоспособность на рынке труда.

Изучить в совершенстве два таких языка как Java и C++ достаточно сложно и заняло бы много времени; кроме того, многие аспекты этих языков противоречат друг другу. В то же время Python идеально подходит на роль второго языка, так как он сразу же усваивается благодаря уже имеющимся знаниям в ООП, и тому, что его возможности не конфликтуют, а дополняют опыт, накопленный при работе с другим языком программирования.

Если же программист только начинает свой путь в области разработки ПО, то Python станет идеальным «вводным» языком программирования. Благодаря своей лаконичности он позволит быстрее овладеть синтаксисом языка, а отсутствие «наследства» в виде формировавшихся на протяжении многих лет аксиом поможет быстро освоить ООП. В силу этих факторов «кривая обучения» Python будет довольно короткой, и программист сможет перейти от учебных примеров к коммерческим проектам.

Поэтому кем бы ни являлся читатель данной статьи – опытным программистом или новичком в области разработки ПО, ответом на вопрос, который является и названием этого раздела, должно стать убедительное «да».

Этот цикл статей предназначен для того, чтобы помочь успешному преодолению «кривой обучения», последовательно предоставляя информацию, начиная с самых базовых принципов языка до его продвинутых возможностей в плане интеграции с другими технологиями. В первой статье речь пойдет об основных возможностях и синтаксисе Python. В дальнейшем мы рассмотрим более сложные аспекты работы с этим популярным языком, в частности объектно- ориентированное программирование на Python.

Архитектура Python

Любой язык, неважно – для программирования или общения, состоит как минимум из двух частей – словаря и синтаксиса. Язык Python организован точно так же, предоставляя синтаксис для формирования выражений, образующих исполняемые программы, и словарь – набор функциональности в виде стандартной библиотеки и подключаемых модулей.

Как уже упоминалось, синтаксис Python достаточно лаконичный, особенно если сравнивать с Java или C++. С одной стороны – это хорошо, так как чем проще синтаксис, тем проще его изучить и тем меньше ошибок можно совершить в процессе его использования. Однако у подобных языков есть недостаток – с их помощью можно передавать самую простую информацию и нельзя выражать сложные конструкции.

К Python это не относится, так как это язык простой, но упрощенный. Дело в том, что Python является языком с более высоким уровнем абстракции, выше, например, чем у Java и C++, и позволяет передать такое же количество информации в меньшем объеме исходного кода.

Также Python является языком общего назначения, поэтому может применяться практически в любой области разработки ПО (standalone, клиент-сервер, Web-приложения) и в любой предметной области. Кроме того, Python легко интегрируется с уже существующими компонентами, что позволяет внедрять Python в уже написанные приложения.

Другая составляющая успеха Python – это его модули расширения, как стандартные, так и специфические. Стандартные модули расширения Python – это отлично спроектированная и неоднократно проверенная функциональность для решения задач, возникающих в каждом проекте по разработке ПО, обработка строк и текстов, взаимодействие с операционной системой, поддержка Web-приложений. Эти модули также написаны на языке Python, поэтому обладают его важнейшим свойством – кросс-платформенностью, позволяющей безболезненно и быстро переносить проекты с одной операционной системы на другую.

Если необходимой функциональности не оказалось в стандартной библиотеке Python, то можно создать собственный модуль расширения для его последующего неоднократного использования. Здесь стоит отметить, что модули расширения для Python можно создавать не только на самом языке Python, но и с помощью других языков программирования. В этом случае появляется возможность более эффективной реализации ресурсоемких задач, например сложных научных вычислений, однако теряется преимущество кросс-платформенности, если язык модуля расширения не является сам по себе кросс-платформенным, как Python.

Среда исполнения Python

Как известно, все кросс-платформенные языки программирования построены по одной модели: это действительно переносимый исходный код и среда исполнения (runtime environment), которая не является переносимой и специфична для каждой конкретной платформы. В эту среду исполнения обычно входит интерпретатор, который исполняет исходный код, и различные утилиты, необходимые для сопровождения приложения – отладчик, обратный ассемблер и т.д.

В среду исполнения Java дополнительно входит компилятор, так как исходный код необходимо скомпилировать в байт-код для виртуальной Java-машины. В среду исполнения Python входит только интерпретатор, который одновременно является и компилятором, однако компилирует исходный код Python непосредственно в машинный код целевой платформы.

На данный момент существуют три известных реализации среды исполнения для Python: CPython, Jython и Python.NET. Как можно догадаться из названия, первая среда реализована на языке C, вторая на языке Java, а последняя – на платформе.NET.

Среда исполнения CPython обычно называется просто Python, и когда говорят о Python, то чаще всего имеется в виду именно эта реализация. Эта реализация состоит из интерпретатора и модулей расширения, написанных на языке C, и может использоваться на любой платформе, для которой доступен стандартный компилятор C. Кроме того, существуют уже скомпилированные версии среды исполнения для различных операционных систем, включая различные версии OC Windows и различные дистрибутивы Linux. В этой и последующих статьях будет рассматриваться именно CPython, если иное не оговаривается отдельно.

Среда исполнения Jython – это реализация Python для работы с виртуальной Java-машиной (JVM). Поддерживается любая версия JVM, начиная с версии 1.2.2 (текущая версия Java – 1.6). Для работы с Jython требуется установленная Java-машина (среда исполнения Java) и определенное знание языка программирования Java. Уметь писать исходный код на языке Java не обязательно, однако придется иметь дело c JAR-файлами и Java-апплетами, а также документацией в формате JavaDOC.

Какую версию среды выбрать – зависит исключительно от предпочтений программиста, вообще же рекомендуется держать на компьютере и CPython, и Jython, так как они не конфликтуют между собой, а взаимно дополняют друг друга. Среда CPython работает быстрее, так как нет промежуточного уровня в виде JVM; кроме того, обновленные версии Python сначала выпускают именно в виде среды CPython. Однако Jython может использовать любой класс Java в качестве модуля расширения и работать на любой платформе, для которой существует реализация JVM.

Обе среды исполнения выпущены под лицензией, совместимой с известной лицензией GPL, поэтому могут использоваться для разработки как коммерческого, так и свободного или бесплатного ПО. Большая часть модулей расширения для Python также выходит в рамках лицензии GPL и может свободно применяться в любых проектах, однако существуют и коммерческие расширения или расширения с более строгими лицензиями. Поэтому при использовании Python в коммерческом проекте необходимо знать, какие ограничения существуют в лицензиях подключаемых модулей расширения.

Начало работы с Python

Прежде чем начать использовать Python, необходимо установить его среду исполнения – в данной статье это CPython и соответственно интерпретатор python. Существуют различные способы установки: опытные пользователи могут сами скомпилировать Python из его общедоступного исходного кода, также можно загрузить с Web-сайта www.python.org уже готовые исполняемые файлы для конкретной операционной системы, наконец, многие дистрибутивы Linux поставляются с уже предустановленным интерпретатором Python. В этой статье используется версия Python 2.x для ОС Windows, однако представленные примеры можно запускать на любой версии Python.

После того как программа установки развернет исполняемые файлы Python в указанный каталог, необходимо проверить значения следующих системных переменных:

  • PATH . В этой переменной должен содержаться путь к каталогу, где установлен Python, чтобы его могла найти операционная система.
  • PYTHONHOME . Эта переменная должна содержать только путь к каталогу, где установлен Python. Также в этом каталоге должен содержаться подкаталог lib, в котором будет выполняться поиск стандартных модулей Python.
  • PYTHONPATH . Переменная со списком каталогов, содержащих модули расширения, которые будут подключаться к Python (элементы списка должны разделяться системным разделителем).
  • PYTHONSTARTUP . Не обязательная переменная, определяющая путь к сценарию Python, который должен выполняться каждый раз при запуске интерактивного сеанса интерпретатора Python.

Командная строка для работы с интерпретатором имеет следующую структуру.

PYTHONHOME\python (опции) [ -с команда | файл со сценарием | - ] {аргументы}

Интерактивный режим работы Python

Если запустить интерпретатор, не указывая команды или файла со сценарием, то он запустится в интерактивном режиме. В этом режиме запускается специальная оболочка Python, в которую можно вводить отдельные команды или выражения, а их значение будет немедленно вычисляться. Это очень удобно во время изучения Python, так как можно сразу проверить правильность той или иной конструкции.

Значение вычисленного выражения сохраняется в специальную переменную с именем «Одиночное подчеркивание» (_), так что его можно использовать в последующих выражениях. Завершить интерактивный сеанс можно сочетанием клавиш Ctrl–Z в ОС Windows или Ctrl–D в ОС Linux.

Опции – это не обязательные строковые значения, которые могут изменять поведение интерпретатора во время сеанса; их значение будет рассматриваться в этой и последующих статьях. За опциями указывается либо отдельная команда, которую должен выполнить интерпретатор, либо путь к файлу, в котором содержится сценарий для выполнения. Стоит отметить, что команда может состоять из нескольких выражений, разделенных точкой с запятой, и должна быть заключена в кавычки, чтобы операционная система смогла ее корректно передать интерпретатору. Аргументы – те параметры, которые передаются для последующей обработки в исполняемый сценарий; они передаются в программу в виде строк и разделяются пробелами.

Для проверки правильности установки и работоспособности Python можно выполнить следующие команды:

c:\> python- v
c:\> python –c “import time; print time.asctime()”

Опция –v выводит версию используемой реализации Python и завершает работы, а вторая команда распечатывает на экран значение системного времени.

Писать сценарии Python можно в любом текстовом редакторе, так как они представляют собой обычные текстовые файлы, однако существуют и специальные среды разработки, предназначенные для работы с Python.

Основы синтаксиса Python

Сценарии исходного кода Python состоят из так называемых логических строк , каждая из которых в свою очередь состоит из физических строк . Для обозначения комментариев используется символ #. Комментарии и пустые строки интерпретатор игнорирует.

Далее приведен очень важный аспект, который может показаться странным программистам, изучающим Python в качестве второго языка программирования. Дело в том, что в Python нет символа, который бы отвечал за отделение выражений друг от друга в исходном коде, как, например, точка с запятой (;) в C++ или Java. Точка с запятой позволяет разделить несколько инструкций, если они находятся на одной физической строке. Также отсутствует такая конструкция, как фигурные скобки {}, позволяющая объединить группу инструкций в единый блок.

Физические строки разделяются самим символом конца строки, но если выражение слишком длинное для одной строки, то две физических строки можно объединить в одну логическую. Для этого необходимо в конце первой строки ввести символ обратного слеша (\), и тогда следующую строку интерпретатор будет трактовать как продолжение первой, однако при этом нельзя, чтобы на первой строке за символом \ находились бы другие символы, например, комментарий с #. Для выделения блоков кода используются исключительно отступы. Логические строки с одинаковым размером отступа формируют блок, и заканчивается блок в том случае, когда появляется логическая строка с отступом меньшего размера. Именно поэтому первая строка в сценарии Python не должна иметь отступа. Усвоение этих несложных правил поможет избежать большинства ошибок, связанных с освоением нового языка.

Других радикальных отличий от других языков программирования в синтаксисе Python нет. Имеется стандартный набор операторов и ключевых слов, большая часть которых уже знакома программистам, а специфические для Python будут рассматриваться в этой и последующих статьях. Также используются стандартные правила для заданий идентификаторов переменных, методов и классов – имя должно начинаться с подчеркивания или латинского символа любого регистра и не может содержать символов @, $, %. Также не может использоваться в качестве идентификатора только один символ подчеркивания (см. сноску, в которой говорится об интерактивном режиме работы).

Типы данных, используемых в Python

Типы данных, используемых в Python, также совпадают с другими языками – целые и вещественные типы данных; дополнительно поддерживается комплексный тип данных – с вещественной и мнимой частью (пример такого числа – 1.5J или 2j, где J представляет собой квадратный корень из -1). Python поддерживает строки, которые могут быть заключены в одинарные, двойные или тройные кавычки, при этом строки, как и в Java, являются immutable-объектами, т.е. не могут изменять свое значение после создания.

Есть в Python и логический тип данных bool c двумя вариантами значения – True и False. Однако в старых версиях Python такого типа данных не было, и, кроме того, любой тип данных мог быть приведен к логическому значению True или False. Все числа, отличные от нуля, и непустые строки или коллекции с данными трактовались как True, а пустые и нулевые значения рассматривались как False. Эта возможность сохранилась и в новых версиях Python, однако для повышения читаемости кода рекомендуется использовать для логических переменных тип bool. В то же время, если необходимо поддерживать обратную совместимость со старыми реализациями Python, то в качестве логических переменных стоит использовать 1 (True) или 0 (False).

Функциональность для работы с наборами данных

В Python определены три типа коллекций для хранения наборов данных:

  • кортеж (tuple);
  • список (list);
  • словарь (dictionary).

Кортеж представляет собой неизменяемую упорядоченную последовательность данных. В нем могут содержаться элементы различных типов, например другие кортежи. Кортеж определяется в круглых скобках, а его элементы разделяются запятыми. Специальная встроенная функция tuple() позволяет создавать кортежи из представленной последовательности данных.

Список – это изменяемая упорядоченная последовательность элементов. Элементы списка также разделяются запятыми, но задаются уже в квадратных скобках. Для создания списков предлагается функция list().

Словарь является хеш-таблицей, сохраняющей элемент вместе с его идентификатором-ключом. Последующий доступ к элементам выполняется тоже по ключу, поэтому единица хранения в словаре – это пара объект-ключ и связанный с ним объект-значение. Словарь – это изменяемая, но не упорядоченная коллекция, так что порядок элементов в словаре может меняться со временем. Задается словарь в фигурных скобках, ключ отделяется от значения двоеточием, а сами пары ключ/значение разделяются запятыми. Для создания словарей доступна функция dict().

В листинге 1 приведены примеры различных коллекций, доступных в Python.

Листинг 1. Виды коллекций, доступные в Python
(‘w’,‘o’,‘r’,‘l’,‘d’) # кортеж из пяти элементов (2.62,) # кортеж из одного элемента [“test”,"me"] # список из двух элементов # пустой список { 5:‘a’, 6:‘b’, 7:‘c’ } # словарь из трех элементов с ключами типа int

Определение функций в Python

Хотя Python поддерживает ООП, однако многие его возможности реализованы в виде отдельных функций; кроме того, модули расширения чаще всего делаются тоже в виде библиотеки функций. Функции также применяются и в классах, где они по традиции называются методами.

Синтаксис определения функций в Python крайне простой; с учетом изложенных выше требований:

def ИМЯ_ФУНКЦИИ(параметры): выражение № 1 выражение № 2 ...

Как видно, необходимо использовать служебное слово def, двоеточие и отступы. Вызвать функцию также очень просто:

ИМЯ_ФУНКЦИИ(параметры)

Есть только несколько моментов, специфичных для Python, которые стоит учитывать. Как и в Java, примитивные значения передаются по значению (в функцию попадает копия параметра, и она не может изменить значение, установленное до вызова функции), а сложные объектные типы передаются по ссылке (в функцию передается ссылка и она вполне может изменить объект).

Параметры могут передаваться как просто по порядку перечисления, так и по именам, в этом случае не нужно указывать при вызове те параметры, для которых есть значения по умолчанию, а передавать только обязательные или менять порядок параметров при вызове функции:

#функция, выполняющая деление нацело – с помощью оператора // def foo(delimoe, delitel): return delimoe // delitel print divide(50,5) # результат работы: 10 print divide(delitel=5, delimoe=50) # результат работы: 10

Функция в Python обязательно возвращает значение – это делается либо явно с помощью оператора return, за которым следует возвращаемое значение, либо, в случае отсутствия оператора return, возвращается константа None, когда достигается конец функции. Как видно из примеров объявлений функций, в Python нет необходимости указывать, возвращается что-либо из функции или нет, однако если в функции имеется один оператор return, возвращающей значение, то и другие операторы return в этой функции должны возвращать значения, а если такого значения нет, то необходимо явно прописывать return None.

Если функция очень простая и состоит из одной строки, то ее можно определить прямо на месте использования, в Python подобная конструкция называется лямбда-функцией (lambda). lambda-функция – это анонимная функция (без собственного имени), телом которой является оператор return, возвращающий значение некоторого выражения. Такой подход может оказаться удобным в некоторых ситуациях, однако стоит заметить, что повторное использование подобных функций невозможно («где родился, там и пригодился»).

Еще стоит описать отношение Python к использованию рекурсии. По умолчанию глубина рекурсии ограничена 1000 уровней, и когда этот уровень будет пройден, возникнет исключительная ситуация, и работа программы будет остановлена. Однако при необходимости величину этого предела можно изменить.

У функций в Python есть еще и другие интересные особенности, например документирование или возможность определения вложенных функций, однако они будут рассматриваться в следующих статьях серии на более сложных примерах.

Перейдем к теоретически-практической части и начнем с того что из себя представляет интерпретатор.

Интерпретатор

Интерпретатор - это такая программа, которая выполняет другие программы. Когда вы пишете программу на языке Python, интерпретатор читает вашу программу и выполняет содержащиеся в ней инструкции. В действительности, интерпретатор - это слой программной логики между вашим программным кодом и аппаратурой вашего компьютера.

В зависимости от используемой версии Python сам интерпретатор может быть реализован как программа на языке C, как набор классов Java и в каком-либо другом виде, но об этом позже.

Запуск сценария в консоли

Давайте запустите в консоле интерпретатор:

Теперь он ожидает ввода комманд, введите туда следующую инструкцию:

Print "hello world!"

ура, наша первая программа! :D

Запуск сценария из файла

Создайте файл "test.py", с содержимым:

# вывести "hello world" print "hello world" # вывести 2 в 10 степени print 2 ** 10

и выполните этот файл:

# python /path/to/test.py

Динамическая компиляция и байт-код

После того, как запустите сценарий, сначала компилирует исходный текст сценария в байт-код для виртуальной машины. Компиляция - это просто этап перевода, а байт-код это низкоуровневое платформонезависимое представление исходного текста программы. Python транслирует каждую инструкцию в исходном коде сценария в группы инструкций байт-кода для повышения скорости выполнения программы, так как байт-код выполняется намного быстрее. После компиляции в байт-код, создается файл с расширением ".pyc" по соседству с исходным текстом сценария.

В следующий раз, когда вы запустите свою программу интерпретатор минует этап компиляции и отдаст на выполнение откомпилированный файл с расширением ".pyc". Однако, если вы изменили исходные тексты вашей программы, то снова произойдет этап компиляции в байт-код, так как Python автоматически следит за датой изменения файла с исходным кодом.

Если Python окажется не в состоянии записать файл с байт-кодом, например из-за отсутствия прав на запись на диск, то программа не пострадает, просто байт-код будет собран в памяти и при завершении программы оттуда удален.

Виртуальная машина Python (PVM)

После того как пройдет процесс компиляции, байт-код передается механизму под названием виртуальная машина , которая и выполнит инструкции из байт-кода. Виртуальная машина - это механизм времени выполнения, она всегда присутствует в составе системы Python и это крайняя составляющая системы под названием "Интерпретатор Python".

Для закрепления пройденного еще раз проясним ситуацию, компиляция в байт-код производится автоматически, а PVM - это всего лишь часть системы Python, которую вы установили вместе с интерпретатором и компилятором. Все происходит прозрачно для программиста, и вам не надо выполнять эти операции вручную.

Производительность

Программисты имеющие опыт работы с такими языками как C и C++, могут заметить некоторые отличия в модели выполнения Python. Первое - это отсутствие этапа сборки или вызова утилиты "make", программы на Python могут быть сразу же запущены после написания исходного кода. Второе отличие - байт-код не является двоичным машинным кодом (например инструкции для микропроцессора Intel), он является внутренним представлением программы на языке Python.

По этим причинам программы на Python не могут выполняться также быстро как на C/C++. Обход инструкций выполняет виртуальная система, а не микропроцессор, и чтобы выполнить байт-код, необходима дополнительная интерпретация, инструкции которой требуют большего времени, чем машинные инструкции микропроцессора.

Однако, с другой стороны, в отличии от традиционных интерпретаторов, например как в PHP, здесь присутствует дополнительный этап компиляции - интерпретатору не требуется каждый раз анализировать исходный текст программы.

В итоге, Python по производительности находится между традиционными компилирующими и традиционными интерпретирующими языками программирования.

Альтернативные реализации Python

То что было сказано выше о компиляторе и виртуальной машине, характерно для стандартной реализации Python, так называемой CPython (реализации на ANSI C). Однако также существует альтернативные реализации, такие как Jython и IronPython, о которых пойдет сейчас речь.

Это стандартная и оригинальная реализация Python, названа так, потому что написана на ANSI C. Именно ее мы установили, когда выбрали пакет ActivePython или установили из FreeBSD портов. Поскольку это эталонная реализация, она как правило работает быстрее, устойчивее и лучше , чем альтернативные реализации.

Jython

Первоначальное название JPython, основная цель - тесная интеграция с языком программирования Java . Реализация Jython состоит из Java-классов, которые выполняют компиляцию программного кода на языке Python в байт-код Java и затем передают полученный байт-код виртуальной машине Java (JVM) .

Цель Jython состоит в том, чтобы позволить программам на языке Python управлять Java-приложениями, точно также как CPython может управлять компонентами на языках C/C++. Эта реализация имеет беcшовную интеграцию с Java. Поскольку программный код на Python транслируется в байт-код Java, во время выполнения он ведет себя точно также, как настоящая программа на языке Java. Программы на Jython могут выступать в качестве апплетов и сервлетов, создавать графический интерфейс с использованием механизмов Java и т.д. Более того, Jython обеспечивает поддержку возможности импортировать и использовать Java-классы в программном коде Python.

Тем не менее, поскольку реализация Jython обеспечивает более низкую скорость выполнения и менее устойчива по сравнению с CPython, она представляет интерес скорее для разработчиков программ на языке Java, которым необходим язык сценариев в качестве интерфейса к Java-коду.

Реализация предназначена для обеспечения интеграции программ Python с приложениями, созданными для работы в среде Microsoft .NET Framework операционной системы Windows, а также в Mono - открытом эквиваленте для Linux. Платформа.NET и среда выполнения языка C# предназначены для обеспечения взаимодействия между программными объектами - независимо от используемого языка программирования, в духе более ранней модели COM компании Microsoft.

IronPython позволяет программам на языке Python играть роль как клиентских, так и серверных компонентов, доступных из других языков программирования.NET. Поскольку разработка ведется компанией Microsoft , от IronPython, помимо прочего, можно было бы ожидать существенной оптимизации производительности.

Средства оптимизации скорости выполнения

Существуют и другие реализации, включая динамический компилятор Psyco и транслятор Shedskin C++, которые пытаются оптимизировать основную модель выполнения.

Динамический компилятор Psyco

Система Psyco - это компонент, расширяющий модель выполнения байт-кода, что позволяет программам выполняться быстрее. Psyco является расширением PVM , которое собирает и использует информацию о типах, чтобы транслировать части байт-кода программы в истинный двоичный машинный код, который выполняется гораздо быстрее. Для такой трансляции не требуется вносить изменения в исходный код или производить дополнительную компиляцию в ходе разработки.

Во время выполнения программы, Psyco собирает информацию о типах объектов, и затем эта информация используется для генерации высокоэффективного машинного кода, оптимизированного для объектов этого типа. После этого произведенный машинный код заменяет соответствующие участки байт-кода, тем самым увеличивается скорость выполнения.

В идеале некоторые участки программного кода под управление Psyco могут выполняться также быстро, как скомпилированный код на языке Си .

Psyco обеспечивает увеличение скорости от 2 до 100 раз, но обычно в 4 раза, при использовании немодифицированного интерпретатора Python. Единственный минус у Psyco, это то обстоятельство, что в настоящее время он способен генерировать машинный код только для архитектуры Intel x86 .

Psyco не идет в стандартной поставке, его надо скачать и установить отдельно. Еще есть проект PyPy , который представляет собой попытку переписать PVM с целью оптимизации кода как в Psyco , проект PyPy собирается поглотить в большей мере проект Psyco .

Транслятор Shedskin C++

Shedskin - это система, которая преобразует исходный код на языке Python в исходный код на языке C++, который затем может быть скомпилирован в машинный код. Кроме того, система реализует платформонезависемый подход к выполнению программного кода Python.

Фиксированные двоичные файлы (frozen binaries)

Иногда необходимо из своих программ на Python создавать самостоятельные исполняемые файлы. Это необходимо скорее для упаковки и распространения программ.

Фиксированные двоичные файлы объединяют в единый файл пакета байт-код программ, PVM и файлы поддержки, необходимые программам. В результате получается единственный исполняемый файл, например файл с расширение ".exe" для Windows.

На сегодняшний день существует три основных инструмента создания "frozen binaries":

  • py2exe - он может создавать автономные программы для Windows, использующие библиотеки Tkinter, PMW, wxPython и PyGTK для создания графического интерфейса, программы использующие программные средства создания игр PyGame, клиентские программы win32com и многие другие;
  • PyInstaller - напоминает py2exe, но также работает в Linux и UNIX и способен производить самоустанавливающиеся исполняемые файлы;
  • freeze - оригинальная версия.

Вам надо загружать эти инструменты отдельно от Python, они распространяются бесплатно.

Фиксированные двоичные файлы имеют немалый размер, ибо они содержат в себе PVM, но по современным меркам из все же нельзя назвать необычно большими. Так как интерпретатор Python встроен непосредственно в фиксированные двоичные файлы, его установка не является обязательным требованием для запуска программ на принимающей стороне.

Резюме

На сегодня всё, в следующей статье расскажу о стандартных типах данные в Python, ну и в последующих статьях рассмотрим каждый тип в отдельности, а также функции и операторы для работы с этими типами.

(Перевод)

На сайте Poromenos" Stuff была опубликована статья, в которой, в сжатой форме, рассказывают об основах языка Python. Я предлагаю вам перевод этой статьи. Перевод не дословный. Я постарался подробнее объяснить некоторые моменты, которые могут быть непонятны.

Если вы собрались изучать язык Python, но не можете найти подходящего руководства, то эта статья вам очень пригодится! За короткое время, вы сможете познакомиться с основами языка Python. Хотя эта статья часто опирается на то, что вы уже имеете опыт программирования, но, я надеюсь, даже новичкам этот материал будет полезен. Внимательно прочитайте каждый параграф. В связи с сжатостью материала, некоторые темы рассмотрены поверхностно, но содержат весь необходимый метриал.

Основные свойства

Python не требует явного объявления переменных, является регистро-зависим (переменная var не эквивалентна переменной Var или VAR - это три разные переменные) объектно-ориентированным языком.

Синтаксис

Во первых стоит отметить интересную особенность Python. Он не содержит операторных скобок (begin..end в pascal или {..}в Си), вместо этого блоки выделяются отступами : пробелами или табуляцией, а вход в блок из операторов осуществляется двоеточием. Однострочные комментарии начинаются со знака фунта «#», многострочные - начинаются и заканчиваются тремя двойными кавычками «"""».

Чтобы присвоить значение пременной используется знак «=», а для сравнения - «==». Для увеличения значения переменной, или добавления к строке используется оператор «+=», а для уменьшения - «-=». Все эти операции могут взаимодействовать с большинством типов, в том числе со строками. Например

>>> myvar = 3

>>> myvar += 2

>>> myvar -= 1

"""Это многострочный комментарий

Строки заключенные в три двойные кавычки игнорируются"""

>>> mystring = "Hello"

>>> mystring += " world."

>>> print mystring

Hello world.

# Следующая строка меняет

Значения переменных местами. (Всего одна строка!)

>>> myvar, mystring = mystring, myvar

Структуры данных

Python содержит такие структуры данных как списки (lists), кортежи (tuples) и словари (dictionaries ). Списки - похожи на одномерные массивы (но вы можете использовать Список включающий списки - многомерный массив), кортежи - неизменяемые списки, словари - тоже списки, но индексы могут быть любого типа, а не только числовыми. "Массивы" в Python могут содержать данные любого типа, то есть в одном массиве может могут находиться числовые, строковые и другие типы данных. Массивы начинаются с индекса 0, а последний элемент можно получить по индексу -1 Вы можете присваивать переменным функции и использовать их соответственно.

>>> sample = , ("a", "tuple")] #Список состоит из целого числа, другого списка и кортежа

>>> mylist = ["List item 1", 2, 3.14] #Этот список содержит строку, целое и дробное число

>>> mylist = "List item 1 again" #Изменяем первый (нулевой) элемент листа mylist

>>> mylist[-1] = 3.14 #Изменяем последний элемент листа

>>> mydict = {"Key 1": "Value 1", 2: 3, "pi": 3.14} #Создаем словарь, с числовыми и целочисленным индексами

>>> mydict["pi"] = 3.15 #Изменяем элемент словаря под индексом "pi".

>>> mytuple = (1, 2, 3) #Задаем кортеж

>>> myfunction = len #Python позволяет таким образом объявлять синонимы функции

>>> print myfunction(mylist)

Вы можете использовать часть массива, задавая первый и последний индекс через двоеточие «:». В таком случае вы получите часть массива, от первого индекса до второго не включительно. Если не указан первый элемент, то отсчет начинается с начала массива, а если не указан последний - то масив считывается до последнего элемента. Отрицательные значения определяют положение элемента с конца. Например:

>>> mylist = ["List item 1", 2, 3.14]

>>> print mylist[:] #Считываются все элементы массива

["List item 1", 2, 3.1400000000000001]

>>> print mylist #Считываются нулевой и первый элемент массива.

["List item 1", 2]

>>> print mylist[-3:-1] #Считываются элементы от нулевого (-3) до второго (-1) (не включительно)

["List item 1", 2]

>>> print mylist #Считываются элементы от первого, до последнего

Строки

Строки в Python обособляются кавычками двойными «"» или одинарными «"» . Внутри двойных ковычек могут присутствовать одинарные или наоборот. К примеру строка «Он сказал "привет"!» будет выведена на экран как «Он сказал "привет"!». Если нужно использовать строку из несколько строчек, то эту строку надо начинать и заканчивать тремя двойными кавычками «"""». Вы можете подставить в шаблон строки элементы из кортежа или словаря. Знак процента «%» между строкой и кортежем, заменяет в строке символы «%s» на элемент кортежа. Словари позволяют вставлять в строку элемент под заданным индексом. Для этого надо использовать в строке конструкцию «%(индекс)s». В этом случае вместо «%(индекс)s» будет подставлено значение словаря под заданным индексом.

>>>print "Name: %s\nNumber: %s\nString: %s" % (myclass.name, 3, 3 * "-")

Name: Poromenos

Number: 3

String: ---

strString = """Этот текст расположен

на нескольких строках"""

>>> print "This %(verb)s a %(noun)s." % {"noun": "test", "verb": "is"}

This is a test.

Операторы

Операторы while, if , for составляют операторы перемещения. Здесь нет аналога оператора select, так что придется обходиться if . В операторе for происходит сравнение переменной и списка . Чтобы получить список цифр до числа - используйте функцию range(). Вот пример использования операторов

rangelist = range(10) #Получаем список из десяти цифр (от 0 до 9)

>>> print rangelist

for number in rangelist: #Пока переменная number (которая каждый раз увеличивается на единицу) входит в список...

# Проверяем входит ли переменная

# numbers в кортеж чисел (3, 4, 7, 9)

If number in (3, 4, 7, 9): #Если переменная number входит в кортеж (3, 4, 7, 9)...

# Операция «break» обеспечивает

# выход из цикла в любой момент

Break

Else:

# «continue» осуществляет "прокрутку"

# цикла. Здесь это не требуется, так как после этой операции

# в любом случае программа переходит опять к обработке цикла

Continue

else:

# «else» указывать необязательно. Условие выполняется

# если цикл не был прерван при помощи «break».

Pass # Ничего не делать

if rangelist == 2:

Print "The second item (lists are 0-based) is 2"

elif rangelist == 3:

Print "The second item (lists are 0-based) is 3"

else:

Print "Dunno"

while rangelist == 1:

Pass

Функции

Для объявления функции служит ключевое слово «def» . Аргументы функции задаются в скобках после названия функции. Можно задавать необязательные аргументы, присваивая им значение по умолчанию. Функции могут возвращать кортежи, в таком случае надо писать возвращаемые значения через запятую. Ключевое слово «lambda » служит для объявления элементарных функций.

# arg2 и arg3 - необязательые аргументы, принимают значение объявленное по умолчни,

# если не задать им другое значение при вызове функци.

def myfunction(arg1, arg2 = 100, arg3 = "test"):

Return arg3, arg2, arg1

#Функция вызывается со значением первого аргумента - "Argument 1", второго - по умолчанию, и третьего - "Named argument".

>>>ret1, ret2, ret3 = myfunction("Argument 1", arg3 = "Named argument")

# ret1, ret2 и ret3 принимают значения "Named argument", 100, "Argument 1" соответственно

>>> print ret1, ret2, ret3

Named argument 100 Argument 1

# Следующая запись эквивалентна def f(x): return x + 1

functionvar = lambda x: x + 1

>>> print functionvar(1)

Классы

Язык Python ограничен в множественном наследовании в классах. Внутренние переменные и внутренние методы классов начинаются с двух знаков нижнего подчеркивания «__» (например «__myprivatevar»). Мы можем также присвоить значение переменной класса извне. Пример:

class Myclass:

Common = 10

Def __init__(self):

Self.myvariable = 3

Def myfunction(self, arg1, arg2):

Return self.myvariable

# Здесь мы объявили класс Myclass. Функция __init__ вызывается автоматически при инициализации классов.

>>> classinstance = Myclass() # Мы инициализировали класс и переменная myvariable приобрела значение 3 как заявлено в методе инициализации

>>> classinstance.myfunction(1, 2) #Метод myfunction класса Myclass возвращает значение переменной myvariable

# Переменная common объявлена во всех классах

>>> classinstance2 = Myclass()

>>> classinstance.common

>>> classinstance2.common

# Поэтому, если мы изменим ее значение в классе Myclass изменятся

# и ее значения в объектах, инициализированных классом Myclass

>>> Myclass.common = 30

>>> classinstance.common

>>> classinstance2.common

# А здесь мы не изменяем переменную класса. Вместо этого

# мы объявляем оную в объекте и присваиваем ей новое значение

>>> classinstance.common = 10

>>> classinstance.common

>>> classinstance2.common

>>> Myclass.common = 50

# Теперь изменение переменной класса не коснется

# переменных объектов этого класса

>>> classinstance.common

>>> classinstance2.common

# Следующий класс является наследником класса Myclass

# наследуя его свойства и методы, ктому же класс может

# наследоваться из нескольких классов, в этом случае запись

# такая: class Otherclass(Myclass1, Myclass2, MyclassN)

class Otherclass(Myclass):

Def __init__(self, arg1):

Self.myvariable = 3

Print arg1

>>> classinstance = Otherclass("hello")

hello

>>> classinstance.myfunction(1, 2)

# Этот класс не имеет совйтсва test, но мы можем

# объявить такую переменную для объекта. Причем

# tэта переменная будет членом только classinstance.

>>> classinstance.test = 10

>>> classinstance.test

Исключения

Исключения в Python имеют структуру try -except :

def somefunction():

Try:

# Деление на ноль вызывает ошибку

10 / 0

Except ZeroDivisionError:

# Но программа не "Выполняет недопустимую операцию"

# А обрабатывает блок исключения соответствующий ошибке «ZeroDivisionError»

Print "Oops, invalid."

>>> fnexcept()

Oops, invalid.

Импорт

Внешние библиотеки можно подключить процедурой «import », где - название подключаемой библиотеки. Вы так же можете использовать команду «from import », чтобы вы могли использовать функцию из библиотеки :

import random #Импортируем библиотеку «random»

from time import clock #И заодно функцию «clock» из библиотеки «time»

randomint = random.randint(1, 100)

>>> print randomint

Работа с файловой системой

Python имеет много встроенных библиотек. В этом примере мы попробуем сохранить в бинарном файле структуру списка, прочитать ее и сохраним строку в текстовом файле. Для преобразования структуры данных мы будем использовать стандартную библиотеку «pickle»:

import pickle

mylist = ["This", "is", 4, 13327]

# Откроем файл C:\binary.dat для записи. Символ «r»

# предотвращает замену специальных сиволов (таких как \n, \t, \b и др.).

myfile = file(r"C:\binary.dat", "w")

pickle.dump(mylist, myfile)

myfile.close()

myfile = file(r"C:\text.txt", "w")

myfile.write("This is a sample string")

myfile.close()

myfile = file(r"C:\text.txt")

>>> print myfile.read()

"This is a sample string"

myfile.close()

# Открываем файл для чтения

myfile = file(r"C:\binary.dat")

loadedlist = pickle.load(myfile)

myfile.close()

>>> print loadedlist

["This", "is", 4, 13327]

Особенности

  • Условия могут комбинироваться. 1 < a < 3 выполняется тогда, когда а больше 1, но меньше 3.
  • Используйте операцию «del » чтобы очищать переменные или элементы массива .
  • Python предлагает большие возможности для работы со списками . Вы можете использовать операторы объявлении структуры списка. Оператор for позволяет задавать элементы списка в определенной последовательности, а if - позволяет выбирать элементы по условию.

>>> lst1 =

>>> lst2 =

>>> print

>>> print

# Оператор «any» возвращает true, если хотя

# бы одно из условий, входящих в него, выполняется.

>>> any(i % 3 for i in )

True

# Следующая процедура подсчитывает количество

# подходящих элементов в списке

>>> sum(1 for i in if i == 3)

>>> del lst1

>>> print lst1

>>> del lst1

  • Глобальные переменные объявляются вне функций и могут быть прочитанны без каких либо объявлений. Но если вам необходимо изменить значение глобальной переменной из функции, то вам необходимо объявить ее в начале функции ключевым словом «global », если вы этого не сделаете, то Python объявит переменную, доступную только для этой функции.

number = 5

def myfunc():

# Выводит 5

Print number

def anotherfunc():

# Это вызывает исключение, поскольку глобальная апеременная

# не была вызванна из функции. Python в этом случае создает

# одноименную переменную внутри этой функции и доступную

# только для операторов этой функции.

Print number

Number = 3

def yetanotherfunc():

Global number

# И только из этой функции значение переменной изменяется.

Number = 3

Эпилог

Разумеется в этой статье не описываются все возможности Python. Я надеюсь что эта статья поможет вам, если вы захотите и в дальнейшем изучать этот язык программирования.

Преимущества Python

  • Скорость выполнения программ написанных на Python очень высока. Это связанно с тем, что основные библиотеки Python
    написаны на C++ и выполнение задач занимает меньше времени, чем на других языках высокого уровня.
  • В связи с этим вы можете писать свои собственные модули для Python на C или C++
  • В стандартныx библиотеках Python вы можете найти средства для работы с электронной почтой, протоколами
    Интернета, FTP, HTTP, базами данных, и пр.
  • Скрипты, написанные при помощи Python выполняются на большинстве современных ОС. Такая переносимость обеспечивает Python применение в самых различных областях.
  • Python подходит для любых решений в области программирования, будь то офисные программы, вэб-приложения, GUI-приложения и т.д.
  • Над разработкой Python трудились тысячи энтузиастов со всего мира. Поддержкой современных технологий в стандартных библиотеках мы можем быть обязаны именно тому, что Python был открыт для всех желающих.

Хотите войти в мир программирования и быстро написать несколько своих первых программ? Или мечтаете изучить новые языки, но не знаете, с чего начать? Обратите свое внимание на курсы по основам программирования на Python. Далее вы узнаете подробности о том, почему именно этот язык рекомендуется для начинающих и какие программы можно на нем создавать.

Основы Python для начинающих программистов

Python — это мощный высокоуровневый объектно-ориентированный язык программирования, созданный Гвидо ван Россумом. У него простой в использовании синтаксис, что делает его идеальным языком для тех, кто пытается научиться программированию в первый раз. Для продолжения знакомства с языком можно прочитать книгу Дмитрия Златопольского “Python — основы программирования». Но мы начнем с самых основ. Литературы по этому направлению достаточно много. Еще один вариант — книги Гарри Персиваля “Python. Разработка на основе тестирования”. В ней рассказывается о языке с практической точки зрения.

Применение языка на практике

Итак, что же пишут на Python или “Питон”, как его еще называют в среде программистов, и зачем его учить? Python — это язык общего назначения. На нем пишут веб-приложения с использованием различный фреймворков, системные утилиты и приложения для автоматизации различных действий. Курсов по основам программирования на Python сейчас достаточно, чтобы попробовать изучить язык самостоятельно.

Это может стать основой новой профессии, так как он имеет широкий спектр приложений от веб-разработки, научных и математических вычислений для настольных графических пользовательских интерфейсов. Он также хорошо подходит для создания прототипов. То есть, сначала создается прототип на Python, затем концепцию можно перенести на более быстрые и компилируемые языки программирования. При помощи этого языка можно создавать desktop-приложения с графическим интерфейсом и писать игры, для чего существует специальная библиотека. Основы алгоритмизации и программирования на языке Python подходят для создания приложений для мобильных устройств.

Зачем изучать язык Python

Python также использует очень простой и сжатый синтаксис и динамическую типизацию. Знание основ алгоритмизации и программирования на Python позволяет быстро создать программу и запустить ее. Если вам нужен язык для быстрого создания приложений и сценариев в нескольких областях, вам будет трудно найти лучшую альтернативу, чем Python. У него имеется ряд очевидных преимуществ перед другими языками программирования:

  • универсальное использование — на этом языке можно писать разные типы приложений, потому вместе с его освоением открываются широкие возможности для применения этого языка;
  • простота — изначально язык разрабатывался для упрощения работы с ним человека;
  • популярность в среде программистов и востребованность на рынке труда — Python широко применяется в различных проектах;
  • большое количество доступных библиотек расширяют возможности языка и делают его еще более универсальным;
  • кроссплатформенность — один раз написанная программа будет работать на любой платформе, где есть интерпретатор языка;
  • одним из важных плюсов языка является его качественная документация.

Python также является одним из старейших языков веб-разработки, созданных Гвидо ван Россумом в Национальном научно-исследовательском институте математики и информатики в Нидерландах в начале 90-х годов. Язык сильно заимствован из C++, C и других языков сценариев. Он использует ключевые слова на английском языке, которые составляют большую часть программирования на Python. Если вы освоите их, то можно считать, что по большей части уже освоили язык. Это займет некоторое время и вам будет нужно понять основные концепции, прежде чем начинать. Потому давайте начнем с того, что познакомимся с ними.

Преимущества языка Python

Одним из ключевых преимуществ программирования Python является его интерпретирующий характер. Это означает, что код программы не компилируется в исполняемый файл, а выполняется интерпретатором всякий раз заново, когда происходит запуск пользователем. Потому для запуска программы необходимо его наличие на том компьютере, где вы будете создавать программы. Интерпретатор и стандартная библиотека доступны в бинарной или исходной форме с веб-сайта Python и могут беспрепятственно работать во всех основных операционных системах.

Итак, к основным преимуществам Python можно отнести:

  • Интерпретирующий характер: язык обрабатывается интерпретатором во время выполнения, например PHP или PERL, поэтому вам не нужно компилировать программу перед выполнением.
  • Интерактивность: вы можете напрямую взаимодействовать с интерпретатором при написании вашей программы.
  • Идеально подходит для начинающих: для начинающих программистов.
  • Python — отличный выбор, поскольку он поддерживает разработку приложений, от игр до браузеров до обработки текста.

    Как установить и запустить интерпретатор

    Для того чтобы начать писать на Python, нужно скачать и установить его интерпретатор на официальном сайте языка, выбрав версию для своей операционной системы. Стоит отметить, что существует две ветки языка — вторая и третья. Лучше начать изучать основы Python 3, если другой версии вы еще не устанавливали. При установке на Windows обязательно нужно обратить внимание на то, включены ли опция Add Python to Path и утилита Pip. После установки его можно запустить. Для этого в командной строке нужно ввести: “python”, и он запустится. В окне появятся три угловые скобки, означающие, что вы находитесь в интерпретаторе. Этот язык программирования также свободно распространяемый, и по нему можно найти советы, сторонние инструменты, программы, модули и дополнительную документацию.

    Ключевые слова в Python

    В интерпретаторе можно выполнять действия на языке в интерактивном режиме. Каждое действие выполняется сразу, после нажатия Enter. Можно использовать его как продвинутый калькулятор. Но писать большую программу в интерпретаторе слишком трудоемко. Поэтому имеет смысл пользоваться текстовыми редакторами. Готовый текстовый файл можно затем выполнить интерпретатором. Одна из основ Python состоит в том, что любые блоки в нем задаются с помощью отступов, поэтому необходимо должны отступать, чтобы запустить блок и удалить его. Интерпретатор может быть легко расширен новыми типами данных или функциями в C++ или C. Язык программирования Python работает как расширение для настраиваемых приложений. То, что делает этот язык настолько легким для изучения — это тот факт, что он использует английские ключевые слова, а не знаки препинания, и имеет меньше синтаксических конструкций, чем в других языках программирования.

    Начало работы с Python

    Перед началом работы вне интерпретатора, чтобы создать программу, нужно открыть текстовый редактор и создать пустой файл с кодировке utf-8 и задать расширение “py”. Лучше всего для этой цели использовать специальные редакторы кода для программистов. В первой строке нужно обозначить кодировку. Строки, начинающиеся со знака #, считаются комментариями и не выполняются. Python неявно и динамически типизирован, поэтому вам не нужно объявлять переменные. Типы принудительно применяются, и переменные также чувствительны к регистру, поэтому var и VAR рассматриваются как две отдельные переменные.Если вы хотите знать, как работает какой-либо объект, вам просто нужно ввести следующее: “help(object)”. Вы также можете использовать команду “dir (object)”, чтобы узнать все методы конкретной опции, и вы можете использовать объект “__ doc__”, чтобы узнать его строку документа.

    Как запустить написанную программу

    Запускать написанную программу нужно также в командной строке. Для этого нужно написать имя интерпретатора и через пробел — имя файла с написанной программой. При запуске программы нужно указывать полный путь к файлу. Это не всегда просто, так как путь может быть очень длинным, поэтому иногда проще сменить текущую директорию в командной строке и там запускать интерпретатор. Для этого нужно подняться в нужную директорию, зажать клавишу shift, правой кнопкой мыши кликнуть по директории и в открывшемся меню выбрать опцию “открыть окно команд”. Тогда командная строка будет запущена в этой директории. Далее в окне консоли нужно ввести имя интерпретатора и через пробел — имя файла, который находится в ней.

    Синтаксис языка

    Основы программирования на примере языка Python не слишком отличаются от других языков, но переменные несут немного другой смысл. У Python нет обязательных символов для завершения операторов. Любые блоки задаются с помощью отступов, поэтому вы должны отступать, чтобы запустить блок и удалить его. Для многострочных комментариев необходимо использовать многострочные строки. Значения присваиваются при помощью знака “=”, а тестирование равенства выполняется с двумя из них “==”. Вы можете уменьшать или увеличивать значения с помощью операторов = или — = с суммой в правой части. Это может работать со строками и другими типами данных. Вы также можете использовать несколько переменных в одной строке.

    Типы данных в Python

    Теперь рассмотрим типы данных. В основе Python лежат структуры данных — это словари (dict), кортежи (tuples) и списки (lists). Наборы можно найти в библиотеке наборов, которые доступны во всех версиях Python. Списки похожи на одномерные массивы, хотя вы также можете иметь списки других списков. Словари по существу являются ассоциативными массивами или хэш-таблицами. Кортежи представляют собой одномерные массивы. Теперь массивы в основе Python могут быть любого типа, а ypes всегда равно нулю. Отрицательные числа начинаются от конца до начала, а -1 — последний элемент. Переменные также могут указывать на функции.

    Строки в Python

    Строки Python могут использовать одиночные или двойные кавычки, и вы можете использовать кавычки одного вида в строке с использованием другого вида. Многострочные строки заключены в одиночные или тройные двойные кавычки. Чтобы заполнить строки значениями, вы можете использовать оператор modulo (%), а затем кортеж. Каждый% заменяется элементом кортежа слева направо, и вы также можете использовать словарные подстановки. Операторы управления потоком Python: “while”, “for” и “if”. Для ветвления вам нужно использовать “if”. Для перечисления через список используйте “for”. Для получения списка номеров используйте диапазон.

    Функции в Python

    Ключевое слово “def” используется для объявления функций. Привязывание другого объекта к переменной удаляет старый и заменяет неизменяемые типы. Необязательные аргументы могут быть заданы в объявлении функции после обязательных аргументов, присваивая им значения по умолчанию. В случае именованных аргументов имени аргумента присваивается значение. Функции могут возвращать кортеж, и вы можете эффективно возвращать несколько значений, используя распаковку кортежа. Параметры передаются через ссылку, но кортежи, ints, строки и другие неизменяемые типы неизменяемы, потому что передается только местоположение памяти элемента.

    Вы только начали свое знакомство с языком, потому не бойтесь ошибок и обращайтесь к доступным ресурсам, чтобы продолжить обучение этому интересному и полезному языку программирования.



    Есть вопросы?

    Сообщить об опечатке

    Текст, который будет отправлен нашим редакторам: