Программирование на python с нуля самоучитель: Скачать Python | Python 3 для начинающих и чайников

Содержание

Изучение Python: от нуля до мастера | by NOP | NOP::Nuances of Programming

Первым делом спросим себя, что такое Python? Создатель языка, Гвидо ван Россум, описывает его следующим образом:

“Язык программирования высокого уровня, главная идея которого — это простая читабельность и синтаксис, который позволяет программистам выражать концепцию программы парой строк кода”

Лично для меня, первой причиной изучать Python было то, что это очень красивый язык программирования, выражать мысли в котором просто и естественно.

Следующей причиной было то, что Python мультизадачный. Мы можем его использовать для анализирования данных, разработки сайтов, машинного обучения. Quora, Pinterest и Spotify используют именно Python для своего back-end’а. Хорошая мотивация, чтобы узнать чуть больше об этом.

1. Переменные

Вы можете думать о переменных, как о словах, что держат в себе какое-то значение. Очень просто.

В Python нет ничего проще, чем определить переменную и присвоить ей какое-то значение. Представьте, что мы ходим сохранить число 1 в переменной, которую назовём “one”. Это будет выглядеть следующим образом

Что может быть проще? И при этом вы только что присвоили значение 1 для переменной “one”.

И таким образом вы можете присвоить любое значение любой переменной. И как видно в примере кода повыше, переменная “two” хранит числовое значение 2, а переменная “some_number” хранит значение 10,000.

Помимо числовых значений, мы также можем использовать логические (true/false, в переводе истинно/ложно), строки, десятичные числа и много других типов.

2. Контролирование потока: условные состояния

Ключевое слово “if” используется для ситуаций, когда нам нужно выполнить разные действия при положительных или отрицательных условиях. При значении “истинно” будет выполняться описанный после слова “if” блок, например:

2 больше, чем 1, поэтому выполняется “print”-команда.

Блок “else” выполнится при условии, если условие “if” ложно.

Так как 1 не больше 2, то выполняется в блоке “else”.

Также можно использовать “elif” условие:

3. Циклы / итерации

В Python, можно создавать циклы различными способами. Мы расскажем о двух: while и for.

Цикл While: до тех пор, пока условие истинно, код внутри цикла будет выполняться. Таким образом, следующий код напишет числа от 1 до 10.

Циклу while нужно “условие повтора”. Если оно остаётся истинным, итерации продолжаются. В приведённом примере, когда значение num становится 11, условие цикла становится ложным.

Ещё один небольшой пример, чтобы лучше понять цикл while:

Условие цикла(loop condition) установлено в True, поэтому цикл будет выполняться до тех пор, пока мы не переключим его в значение False.

Цикл for: в цилке for мы назначаем переменную “num” для самого цикла, который в свою очередь будет увеличивать значение этой переменной. Следующий код напишет числа от 1 до 10 точно так же, как и цикл while:

Видите? Очень просто. Цикл начинается с 1 и продолжается до 11 элемента.

Представьте что вы хотите сохранить значение 1 в переменной. или может теперь вы хотите сохранить 2. А ещё 3, 4, 5…

Есть ли иной способ хранить все числа, что нам нужны, не имея при этом, не создавая при этом миллионы переменных? Как оказывается, есть иной способ хранить их всех.

Список(массив) это коллекция, которая может быть использована для хранения нескольких значений(в нашем случае чисел). Используется он следующим образом:

Это действительно просто. Мы создали список и сохранили его в my_integers.

Но затем мы спросим себя: “А как нам получить нужное значение из списка?”.

Хороший вопрос. В списках есть концепция, которая зовётся номером(индексом). Номером первого элемента в списке является 0, следующий получает 1 и так далее.

Чтобы донести это проще, мы можем представить список, у которого каждый элемент подписан своим номером. Как на следующей картинке:

Используя синтаксис Python не сложно понять и следующее:

Представьте, что мы больше не хотим хранить числа. Вместо этого мы хотим составить список имён наших знакомых. Мой выглядел бы следующим образом:

Это работает точно так же, как и с числами. Неплохо.

Только что мы выучили, как работают индексы в списках. Но мне всё ещё нужно показать вам, как добавить новый элемент в список.

Самая простая функция, которую можно использовать для этого — зовётся append. Работает она следующим образом:

Функция append донельзя проста. Вам всего лишь нужно использовать новый элемент(в примере выше это “The Effective Engineer”) как значение это функции.

Ну что же, достаточно о списках. Перейдём к следующей структуре данных.

Теперь мы знаем, что списки пронумерованы числовыми значениями. Но что, если мы не хотим использовать числа для идентификации элемента? Некоторые виды структур данных могут использовать числа, строки, или другие виды идентификации.

Одним из таких типов является словарь. Словарь это коллекция пар ключ-значение. Вот так это выглядит:

Ключ указывает на значение. Чтобы получить доступ к какому-либо значению — нам нужно обратиться к его ключу. Делается это следующим образом:

Я создал словарь о себе. Моё имя, никнейм и национальность. Эти атрибуты ключи в словаре.

Похожим образом на то, как мы получаем элемент из списка по его номеру, точно так же мы получаем значения словарей по их ключам.

В примере я написал предложение о себе используя значения, которые хранятся в словаре. Довольно просто, не правда ли?

Ещё одной хорошей особенностью словарей является то, что мы можем использовать что угодно в качестве значения. В том словаре, что я создал, я хочу добавить новый ключ “age”(возраст) и числом мой реальный возраст в качестве значения:

Здесь у нас пара из ключа(age) и значения(24). При этом ключ это строка, а значение это число.

Точно также как со списками, давайте научимся добавлять новый элемент в словарь. Ключ указывающий на значение — главная особенность словаря. И это же одна из особенностей при добавлении нового элемента в словарь:

Нам просто нужно дописать значение для существующего ключа в словаре. Ничего сложного, не так ли?

Как описывалось выше — итерации в списках довольно просты. Обычно Python-разработчики используют цикл for. Давайте посмотрим как это выглядит:

Таким образом, за каждую книгу на книжной полке(bookshelf) мы вызываем функцию print. Достаточно просто и интуитивно. Это Python.

Для хэш-структуры данных мы используем тот же цикл for, но в качестве счётчика выступает key:

Это пример того как мы используем этот цикл. За каждый ключ в словаре, мы используем print для вывода ключа и его значения.

Также есть другой способ сделать это используя функцию iteritems.

Мы назвали наши параметры как key и value, но в этом нет необходимости. Мы можем назвать их как угодно. Давайте проверим это:

В данном примере мы использовали attribute, как параметр для ключей словаря. Как видим, всё работает корректно. Отлично!

Немного теории:

Объекты это представление предметов из реальной жизни, например машин, собак, велосипедов. У объектов есть две основных характеристики: данные и поведение.

У машин есть данные, например количество колёс или сидячих мест. Также у них есть поведение: они могут разгоняться, останавливаться, показывать оставшееся количество топлива и другое.

В объектно-ориентированном программировании мы идентифицируем данные как атрибуты, а поведение как методы. Ещё раз:

Данные → Атрибуты; Поведение → Методы

Класс это как чертёж, из которого создаются уникальные объекты. В реальном мире есть множество объектов с похожими характеристиками. Например, машины. Все они имеют какую-то марку или модель(точно так же как и двигатель, колёса, двери и так далее). Каждая машина была построена из похожего набора чертежей и деталей.

Python, как объектно-ориентированный язык программирования, имеет следующие концепции: классы и объекты.

Класс — это чертёж, модель для его объектов.

Ещё раз, класс — это просто модель, или способ для определения атрибутов и поведения(о которых мы говорили в теории выше). Например, класс машины будет иметь свои собственные атрибуты, которые определяют какие объекты являются машинами. Количество колёс, тип топлива, количество сидячих мест и максимальная скорость — всё это является атрибутами машин.

Держа это в уме, давайте посмотрим на синтаксис Python для классов:

Мы определяем классы class-блоком и на этом всё. Легко, не так ли?

Объекты это экземпляры классов. Мы создаём экземпляр тогда, когда даём классу имя.

Здесь car это объект(экземпляр) класса Vehicle.

Помните, что наш класс машин имеет следующие атрибуты: количество колёс, тип топлива, количество сидячих мест и максимальная скорость. Мы задаём все атрибуты когда создаём объект машины. В коде ниже, мы описываем наш класс таким образом, чтобы он принимал данные в тот момент, когда его инициализируют:

Мы используем метод init. Мы называем этот конструктор-методом. Таким образом, когда мы создаём объект машины, мы можем ещё и определить его атрибуты. Представьте, что нам нравится модель Tesla S и мы хотим создать её как наш объект. У неё есть четыре колеса, она работает на электрической энергии, есть пять сидячих мест и максимальная скорость составляет 250 км/ч. Давайте создадим такой объект:

Четыре колеса + электрический “вид топлива” + пять сидений + 250 км/ч как максимальная скорость.

Все атрибуты заданы. Но как нам теперь получить доступ к значениям этих атрибутов? Мы посылаем объекту сообщению с запросом атрибутов. Мы называем это метод. Это поведение объекта. Давайте воплотим эту идею:

Это реализация двух методов: number_of_wheels и set_number_of_wheels. Мы называем их получатель и установщик. Потому что получатель принимает значение атрибута, а установщик задаёт ему новое значение.

В Python мы можем реализовать это используя @property для описания получателя и установщика. Посмотрим на это в коде:

Далее мы можем использовать методы как атрибуты:

Это немного отличается от описания методов. Эти методы работают как атрибуты. Например, когда мы задаём количество колёс, то не применяем два как параметр, а устанавливаем значение двойки для number_of_wheels. Это один из способ написать получать и установщик в Python.

Ещё мы можем использовать методы для других вещей, например создать метод “make_noise”(пошуметь).

Давайте посмотрим:

Когда мы вызовем этот метод, он просто вернётся строку “VRRRRUUUUM”.

12 книг для изучения языка программирования Python

Предлагаем вам ознакомиться с новым списком книг по программированию. На этот раз мы рассмотрим учебники по Python. Возглавляет список литература для новичков, а завершает перечень пособия для опытных программистов.

 

Основы программирования на языке Python

Книга знакомит с языком, но не привычным путем а-ля «особенности, возможности и прочее», а показывая способы решения отдельных задач. Рассматриваются часто встречающиеся ошибки среди начинающих, даются рекомендации по некоторым спорным местам. Весь представленный код примеров идёт вкупе с комментариями.

Учебник советуем почитать не только начинающим, но и преподавателям школ, колледжей и вузов.

 

Изучаем программирование на Python

Учебное пособие от гиганта самоучителей O’Really. Книга написана живо, интересно, с большим количеством картинок и шуточек. Повествование привычное: знакомство с языком, синтаксис, способности и особенности Python. Попутно идёт разбор примеров и даются задания на самостоятельное решение. Потом в ход идут более сложные инструменты типа контекстного менеджера, генератора, декоратора и прочих, которые вы научитесь использовать в своих программных продуктах.

 

#Сам себе программист. Как научиться программировать и устроиться в Ebay

Автор хочет поделиться с вами своим опытом изучения языка с последующим трудоустройством в крупную компанию. Перед вами самоучитель, который с ходу учит вас писать работоспособный код в виде небольшой программки. К завершению прочтения книги автор уверяет, что вы будете уверенно кодить.

Также автор затрагивает вопросы успешного прохождения собеседования.

 

Учим Python, делая крутые игры

Подойдёт для абсолютных новичков. Книга предлагает вам создавать свои игры, попутно изучая Python и его особенности. Начнёте вы с простеньких игр и плавно подберетесь к более сложным и интересным проектам.

 

Программируем на Python

Пособие для начинающих программистов, написанное разработчиком и преподавателем в одном лице. Вы пройдетесь по азам языка, а закреплять полученные знания будете путем написания небольших игр. В книге много фрагментов рабочего кода для разных ситуаций с подробными комментариями. По завершению главы будут выделены главные моменты и тестовое задание на закрепление.

 

Изучаем Python. Программирование игр, визуализация данных, веб-приложения

Перед вами ускоренный курс молодого бойца по программированию на Python. Книга поделена условно на две части: теоретическую и практическую.

Автор решил сократить объем теории до минимума, чтобы сразу приступить к созданию своих программ и приложений. А там есть на что посмотреть. Автор даёт вам сразу 3 больших проекта: шутер с нарастающей сложностью, обработка большого объёма данных с их визуализацией и приложение на Django с высоким уровнем конфиденциальности информации пользователей.

 

 

Python. Экспресс-курс

Если вы знаете один или несколько языков программирования, то эта книга поможет вам быстро переучиться на Python. При помощи учебника вы пройдёте путь от основ до управления и структур данных, научитесь делать весь цикл работ по созданию полностью работающего приложения.

Автор расскажет вам особенности Python. Последние главы поведают вам тонкости работы с большими данными.

 

Простой Python. Современный стиль программирования

Переходная книга от O’Really, которая подходит как новичкам, так и более опытным программистам. Тут рассмотрены популярные и свежие пакеты и библиотеки. Это скорее руководство с вставками кода с комментариями, чтобы понять концепции Python 3. В книге затронуто достаточно много узких тем, что на руку новичкам.

 

Чистый Python. Тонкости программирования для профи

Книга фокусирует внимание на навыках, которые нужны для работы и решения многих практических задач. Помимо этого, писатель поведает вам нестандартные решения и оригинальные мысли при создании своего продукта. Также автор обучит вас писать чистый код, что является обязательным, если вы планируете стать настоящим профессионалом.

Книга будет ценна и для программистов других языков, так как теории здесь почти нет, а упор на опытных разработчиков.

 

Глубокое обучение на Python

Перед вами книга машинного обучения по Python. Здесь моделируются абстракции данных высокого уровня с использованием архитектур, которые состоят из множества нелинейных преобразований. Звучит пугающе, но все не так страшно. Франсуа Шолле, автор книги, достаточно просто проведёт вас под руку по этим темам. Он же является создателем одной из самых мощных библиотек по работе с нейронными сетями.

Книга поделена на 2 части: теорию и решение практических задач. В любом случае, учебник будет полезен для тех, кто хочет развиваться и углубляться свои знания по Python.

 

Python для сложных задач. Наука о данных и машинное обучение

Здесь описаны вычислительные и статические методы, которые вовсю используются при обработке больших и сложных массивов данных в любых отраслях. Книгу стоит брать в руки только после очень плотного знакомства с Python и выполнения парочки крупных проектов, поскольку теории здесь немного и упор сделан на работу с Data Science.

 

Python. Разработка на основе тестирования

Перед вами книга, которая научит вас создавать веб-приложения методом тестирования (TTD) от начала до конца. Смысл заключается в том, что вы ещё до того, как писать код программы, напишите и выполните тесты для фрагментов приложения. А по результатам тестирования у вас будет получаться лаконичный и понятный код самой программы. Также здесь рассмотрены основы Django, Selenium, Git, jQuery и Mock. Естественно, учебник не для новичков.

Teach Python 3 and web design with 200+ exercises — Learn Python 3


Посмотрим, как добавить два числа в Python. Запустите этот пример:

None
a = 5
b = 7
print(a + b)

Теперь давайте сделаем это более общим образом. На этот раз программа считывает два номера из своего ввода. Запустите этот пример:

3
8
a = int(input())
b = int(input())
print(a + b)

Теперь твоя очередь. Напишите программу, которая считывает три цифры из своего ввода и печатает их сумму:

 2
3
6 

Добро пожаловать в наше интерактивное руководство по программированию на языке программирования Python 3. Это вводный курс, который отличается от других.

Что же мы имеем здесь:

  • Основные уроки — мы начинаем с нуля, но углубляемся в то, что вам действительно нужно в производстве
  • Проблемные проблемы — горстка мозговых дразнилок, чтобы практиковать на любом уроке
  • Бегущий в браузере код — вам не нужно ничего настраивать для начала
  • Веб-и мобильная поддержка — код с любого гаджета, который у вас есть
  • Визуализатор — отличный способ отлаживать шаг за шагом через выполнение программы, чтобы увидеть переменные

Поиск способов обучения Python на ключевой стадии 3, AP Computer Science Principles или CS1? Наш курс подходит именно вам.

Мы серьезно относимся к интересным проблемам, которые вы можете решить в Интернете. Посмотри на эти:
  • Движение ладьи [тема: условия] — учитывая две координаты шахматной доски, скажите, может ли ладья переходить от одного к другому за один ход.
  • Наименьший делитель [topic: while loop] — найти наименьший делитель заданного целого.
  • Количество вхождений [тема: словари]
    — подсчитывайте, сколько раз вы видели каждое слово при сканировании данного текста.

24k
учащиеся

11
занятия

100+
проблемы с кодированием

нет
требуемый технический уровень

Джон Слоан

Дублин, Ирландия

«Я был лингвистом, который хотел перейти в компьютерную лингвистику, но не имел опыта работы в CS. Snakify взял меня от абсолютного новичка до класса. Теперь я разработал веб-сайт с онлайн-уроками английского языка и получил финансирование для дальнейших исследований ».

Евгений Серебряков

Россия, Санкт-Петербург

«Я изучал молекулярную биофизику в своем университете. Весной 2015 года я закончил этот курс, а затем зимой я нашел первую стажировку в качестве веб-разработчика Python / Django ».

Программирование улучшает вашу жизнь. Что бы вы ни делали в своей жизни, вы можете сразу начать взламывать его.

  • Ученые собирают и обрабатывают данные, используя программы для проведения исследований
  • Иллюстраторы и музыканты автоматизируют ежедневные процедуры, используя скрипты
  • Студенты могут получать очень хорошо оплачиваемую работу в течение нескольких месяцев. Просто посмотрите на зарплату инженеров-программистов в Glassdoor

Python — отличный выбор, будь то ваш первый или следующий язык программирования.

  • Python очень прост и гибкий. Программы на Python меньше, чем на других языках.
  • Мощный. Из-за своего огромного сообщества Python очень популярен как серверный язык. Google (паук, поисковая система, Google Maps), Netflix и Pinterest используют его много. Youtube, Quora, Reddit, Dropbox, Yahoo, Battlefield 2, Civilization 4, NASA, AlphaGene — все они используют Python; см. весь список здесь .
  • Высокий спрос на программистов. Просмотреть открытые позиции работы в StackOverflow

Python — отличный выбор, будь то ваш первый или следующий язык программирования. Вот список нескольких проектов / организаций, которые используют Python:

  • Google, Netflix и Pinterest используют его много. Youtube, Quora, Reddit, Dropbox, Google Maps. Yahoo, Battlefield 2, Civilization 4, NASA, AlphaGene — все они используют Python; см. весь список здесь .

На самом деле есть много способов сделать это. Вы можете читать книги, или вы можете смотреть видео Youtube. Тем не менее, вам лучше решать проблемы с кодированием , поскольку вы должны начать думать, как программист, — и этот навык приходит с тяжелой работой.

Готов? Перейти к первому уроку

Изучение языка программирования python с нуля

Рассказываем, как действовать, если вы решили освоить Python 3 с нуля: что учить в первую очередь, где брать знания и что делать дальше?

Зачем учить Python?

Python имеет ряд преимуществ:

  • высокая популярность языка и использование в большом количестве проектов;
  • сравнительно простой, но в то же время строгий синтаксис;
  • множество доступных сред разработки, сервисов и фреймворков;
  • средства для работы с электронной почтой, протоколами Интернета, базами данных и другие инструменты в стандартной библиотеке языка;
  • востребованность Python-разработчиков на рынке труда.

Среди главных особенностей — динамическая типизация, проблемы с совместимостью версий, а также низкая скорость выполнения кода по сравнению с другими языками программирования. Если вы учите Python не первым языком, синтаксис может показаться вам непривычным.

Python для создания продуктов используют такие корпорации, как Google, Dropbox, Mozilla, Facebook, Yandex, Red Hat, Microsoft, Intel и другие.

Что учить?

Синтаксис

В первую очередь:

  • операции с целыми и вещественными числами;
  • типы данных;
  • переменные, ветвления, стандартный ввод/вывод;
  • логические операции, операции сравнения;
  • условия: if , else , elif ;
  • блоки, отступы;
  • строки и символы;
  • циклы while , for ;
  • операторы break , continue ;
  • установка и подключение модулей;
  • списки;
  • функции;
  • словари;
  • интерпретатор: установка, запуск скрипта;
  • файловый ввод/вывод.

Дополнительно

IDE и редакторы кода

С распределенной системой управления версиями (Git) нужно познакомиться в начале обучения. Среди основных навыков — создание и перемещение файлов в каталогах, инициализация Git-репозитория и создание коммитов, а также настройка репозиториев в GitHub.

Где учить?

Попробуйте каждый из инструментов. После пары первых уроков будет ясно, подходит он вам или нет.

Учебники

Простой и краткий русскоязычный учебник для изучения основ от Devpractice

Популярный учебник Марка Лутца с примерами, советами и задачами

Другие хорошие книги по Python — в нашей подборке.

Онлайн-курсы на русском языке

Онлайн-курсы на английском языке

О том, как еще учить Python — в нашей статье.

Все выучил, что дальше?

Когда вы научились составлять простые программы, надо постараться понять, в какую сторону вы хотите двигаться. Для этого начните решать задания:

  • тест на читабельность кода и тест на знание языка;
  • проект Эйлера на английском и русском учит составлять правильные алгоритмы;
  • игра с заданиями по уровням со встроенной средой программирования;
  • квест в котором нужно составить алгоритм, чтобы понять, как перейти к следующему шагу.

В следующей части мы расскажем, как учиться дальше.

Самоучитель Python 3, собранный из материалов данного сайта. Предназначен в основном для тех, кто хочет изучить язык программирования Python с нуля.

Литература

Полезные материалы

Самоучитель не полный, будет дополняться и совершенствоваться. Пишите, предлагайте идеи, помогайте писать статьи 🙂

Python это мощный и высокоуровневый объектно-ориентированный язык программирования, созданный Гвидо ван Россумом. Отличается простым в использовании синтаксисом, что делает его идеальным языком для тех, кто решил впервые научиться программированию. Перед вами подробное руководство по началу работы с Python, в котором также найдете ответы на вопросы о том, почему нужно изучить его и как его учить. Однако, если вы знаете другие языки программирования и хотите максимально быстро начать работу с Python, посмотрите уроки Python для начинающих.

Что такое программирование на Python?

Перед началом познакомиться с самим языком.
Python — язык общего назначения. Имеет приложения разных направлений: веб-разработки (например, Django и Bottle ), научных и математических вычислений ( Orange, SymPy, NumPy ) для настольных графических пользовательских интерфейсов ( Pygame, Panda3D ).

Синтаксис языка простой, а длина кода относительно короткая. Работать на Python приятно, потому что он позволяет решать задачу, а не фокусироваться на сложном синтаксисе.

История Python

Python старый язык, созданный Гвидо Ван Россумом. Разработка началась в конце 1980-х., и в феврале 1991 года вышла первая версия.

Зачем создан Python?
В конце 1980-ых, Гвидо Ван Россум работал над группой операционных систем Amoeba. Он хотел использовать интерпретируемый язык, такой как ABC (у ABC простой и доступный в понимании синтаксис), который мог бы получить доступ к системным вызовам Amoeba. Поэтому он решил создать масштабируемый язык. Это привело к созданию нового языка, у которого позже появилось название Python.

Почему выбрали Python
Нет. Он не назван в честь опасной змеи. Россум был фанатом комедийного сериала в конце 70-х. Название “Python” было взято из этого же сериала “Monty Python’s Flying Circus” (Летающий цирк Монти Пайтона).

Дата выпуска версий языка

Версия Дата выпуска
Python 1.0 (первый стандартный выпуск) Python 1.6 (последняя выпущенная версия) Январь 1994
Сентябрь 5, 2000
Python 2.0 (представлены списки) Python 2.7 (последняя выпущенная версия) Октябрь 16, 2000
Июль 3, 2010
Python 3.0 (Сделан акцент на удаление дублирующих конструкций и модулей) Python 3.7 (Последняя обновленная версия) Декабрь 3, 2008
настоящее время

Особенности программирования на Python

  1. Простой язык, легкий и доступный в изучении
    У Python читаемый синтаксис. Гораздо проще читать и писать программы на Python по сравнению с другими языками, такими как: C++, Java, C# . Python делает программирование интересным и позволяет сфокусироваться на решении, а не синтаксисе.
    Для новичков, отличный выбором — начать изучение с Python.
  2. Бесплатный и с открытым кодом
    Можно свободно использовать и распространять программное обеспечение, написанное на Python, даже для коммерческого использования. Вносить изменения в исходный код Python.
    Над Python работает большое сообщество, постоянно совершенствуя язык в каждой новой версии.
  3. Портативность
    Перемещайте и запускайте программы на Python из одной платформы на другую без каких-либо изменений.
    Код работает практически на всех платформах, включая Windows, Mac OS X и Linux.
  4. Масштабируемый и встраиваемый
    Предположим, что приложение требует повышения производительности. Вы можете с легкостью комбинировать фрагменты кода на C/C++ и других языках вместе с кодом Python.
    Это повысит производительность приложения, а также дает возможность написания скриптов, создание которых на других языках требует больше настроек и времени.
  5. Высокоуровневый, интерпретируемый язык
    В отличии от C/C++ , вам не нужно беспокоиться о таких сложных задачах, как “сборка мусора” или управление памятью.
    Так же, когда вы запускаете код Python, он автоматически преобразует ваш код в язык, который понимает компьютер. Не нужно думать об операциях более низкого уровня.
  6. Стандартные библиотеки для решения общих задач
    Python укомплектован рядом стандартных библиотек, что облегчает жизнь программиста, так как нет необходимости писать весь код самостоятельно. Например, что бы подключить базу данных MySQL на Web сервер, используйте библиотеку MySQLdb , добавляя ее строкой import MySQLdb .
    Стандартные библиотеки в Python протестированы и используются сотнями людей. Поэтому будьте уверенны, они не нарушит работу приложения.
  7. Объектно-ориентированный
    В Python все объект. Объектно-ориентированное программирование (ООП) помогает решить сложную проблему интуитивно.
    Разделяйте сложные задачи на маленькие части, создавая объекты.

Приложения на Python

Веб-приложения
Создание масштабируемых веб-приложений (Web Apps), с помощью фреймворков и CMS (Система управления содержимым), созданных на Python. Популярные платформы для создания Web приложений: Django, Flask, Pyramid, Plone, Django CMS .
Сайты, такие как Mozilla, Reddit, Instagram и PBS написаны на Python.

Научные и цифровые вычисления
У Python много библиотек для научных и математических вычислений. Есть библиотеки, такие как: SciPy и NumPy которые используются для общих вычислений. И специальные библиотеки, такие как: EarthPy для науки о Земле, AstroPy для астрономии и так далее.
Также, язык часто используется в машинном обучении, анализе и сборе данных.

Создание прототипов программного обеспечения
Python медленный, в сравнении с компилированными языками, такими как C++ и Java. Это не очень практичный выбор, если ресурсы ограничены и при этом нужна максимальная эффективность.
Тем не менее, Python — прекрасный язык для создания прототипов. Используйте Pygame (библиотека для создания игр), чтобы создать для начала прототип игры. Если прототип понравился, используйте язык C++ для создания реальной игры.

Тест на знание python

Простой язык для изучения программирования
Python используется для обучения программированию детей и новичков.
Это хороший язык с множеством функций и возможностей. Тем не менее это один из самых простых языков для изучения из-за простого в использовании синтаксиса.

4 причины выбрать Python в качестве первого языка

  1. Простой элегантный синтаксис
    Программировать на Python интересно. Легче понять и написать код на Python. Почему? Синтаксис кажется естественным и простым. Возьмите этот код для примера:

Даже если вы не программировали ранее, вы с легкостью поймете, что эта программа добавляет две цифры и выводит их.

  • Не слишком строгий
    Не нужно определять тип переменной в Python. Нет необходимости добавлять “;” в конце строки.
    Python принуждает следовать методам написания читаемого кода (например, одинаковым отступам). Эти мелочи могут значительно облегчить обучение новичкам.
  • Выразительность языка
    Python позволяет писать программы с большей функциональностью и с меньшим количеством строк кода. Вот ссылка на исходный код игры Tic-tac-toe с графическим интерфейсом и противником в лице смарт-компьютера менее чем на 500 строк кода. Это просто пример. Вы будете удивлены, как много можно сделать с Python, как только изучите основы языка.
  • Большое сообщество и поддержка
    У Python большое сообщество с огромной поддержкой. Множество активных форумов в интернете, которые помогут, когда возникают вопросы. Вот некоторые из них:
  • Python на Хабре
  • Вопросы о Python на Тостер
  • Вопросы о Python на Stack Overflow
  • Первая программа на Python

    Часто программа, которая называется “Hello, World!” используется для демонстрации языка программирования новичкам. “Hello, World!” это простая программа, которая выводит “Hello, World!”

    Python — один из простейших языков для изучения и создание программы “Hello, World!” такое же простое, введите print(«Hello, World!») . Поэтому, мы напишем другую программу.

    Программа сложения двух чисел
    Как работает эта программа?

    Строка 1: # Сложите два числа
    Строка, начинающаяся с # в программировании на Python — комментарий.
    Комментарии используются для описания цели строки кода. Это поможет вам, так же как и другим программистам понять смысл кода. Они игнорируются компиляторами и интерпретаторами.

    Строка 2: num1 = 3
    Здесь, num1 — переменная. Вы можете сохранять значение в переменной. В этом случае, 3 сохраняется в переменной.

    Строка 3: num2 = 5
    Аналогично, 5 сохраняется в переменной num2 .

    Строка 4: sum = num1 + num2
    Переменная num2 прибавляется к num1 с помощью оператора + . Результат сложения сохраняется в другой переменной sum .

    Строка 5: print(sum)
    Функция print() выводит результат на экран. В нашем случае, она выводит на экран 8.

    Важные вещи, о которых следует помнить.

    Для представления инструкции в Python, используется новая строка (enter). Использование “;” в конце утверждения не требуется (в отличии C/C++, JavaScript, PHP ).
    Вместо фигурных скобок < >, используются отступы (4 пробела) для перехода на новый блок.

    Научитесь самостоятельно программировать на Python

    Изучите Python с помощью PythonRU.com

    PythonRu предлагает уроки и примеры, которые помогут в обучении программированию с нуля.
    Наши материалы предназначены для начинающих программистов, которые владеют базовыми знаниями о программировании в целом. В каждом учебном пособии описаны примеры и подробное объяснение.

    Также рекомендуем посмотреть наши примеры кода. Как только вы поймете как работает библиотека, попробуйте написать что-то новое. Это лучший способ научиться программированию.

    Рекомендуемые книги

    Если вы настроены серьезно обучаться программированию, следует обзавестись хорошей книгой.

    Чтение книги по программированию требует много терпения и времени. Но вы получите общую картину концепций программирования в книге, которую, возможно, не найдете в другом месте.

    Обложка Описание
    Изучаем Python
    Четвертое издание «Изучаем Python» – это учебник, написанный доступным языком, рассчитанный на индивидуальную скорость обучения. В книге представлены основные типы объектов в языке Python, порядок их создания и работы с ними, а также функции как основной процедурный элемент языка.
    Программирование на Python 3. Подробное руководство
    Автор начинает с описания ключевых элементов Python, знание которых необходимо в качестве базовых понятий. Затем обсуждаются более сложные темы, поданные так, чтобы читатель мог постепенно наращивать свой опыт: распределение вычислительной нагрузки между несколькими процессами и потоками, использование сложных типов данных, управляющих структур и функций, создание приложений для работы с базами данных SQL и с файлами DBM.
    Python и анализ данных
    Книгу можно рассматривать как современное практическое введение в разработку научных приложений на Python, ориентированных на обработку данных. Описаны те части языка Python и библиотеки для него, которые необходимы для эффективного решения широкого круга аналитических задач: интерактивная оболочка IPython, библиотеки NumPy и pandas, библиотека для визуализации данных matplotlib и др.
    Python для детей и родителей. Играй и программируй
    Научите своих детей программировать уже сейчас с помощью этой книги! В книге представлен язык Python, один из самых популярных и простых. Вы найдете здесь много упражнений – полезных, интересных и забавных, поэтому ваш ребенок не заскучает. Материал написан доступно и просто, поэтому ему не составит труда освоить азы программирования.

    Python — потрясающий язык. Синтаксис настолько прост, и длина кода настолько коротка, что делает его понятным и легким в написании.
    Если вы только начинаете программировать, Python— отличный выбор. Вы будете удивлены тому, сколько задач решает Python как только изучите его основы.
    Легко упустить из виду факт, что Python — мощный язык. Хорош для обучения программированию. Воплотите свою идею, создайте игру или начните с Data Science, Python поможет во всем, чтобы вы не затеяли.

    Программирование на Python (Питон) книги, учебники, самоучители

    Python — это высокоуровневый язык программирования, который отличается простым синтаксисом и низким порогом вхождения будущих разработчиков. Его создатель разработал достаточно жесткие правила, призванные приучить программистов к написанию «чистого» кода, что не только отразилось на синтаксисе, но и сформировало целую философию среди специалистов.

    Применение

    Сфера применения этого языка достаточно широка, он используется в графических редакторах, плагинах, компьютерных играх и другом программном обеспечении. На нем реализованы решения в таких гигантах, как Google, Facebook, Yahoo, NASA, Red Hat, IBM, Instagram, Dropbox, Pinterest, Quora, Яндекс и Mail.Ru.

    С его помощью работают поисковые машины, системы обмена данными, фреймворки, создается мультипликация, тестируется аппаратное обеспечение, прогнозируются финансовые рынки, проводятся научные вычисления и расшифровка разведданных спецслужбами. Простота и надежность обеспечивает хорошую работоспособность кода, который, в отличие от других языков, просто невозможно написать неправильно.

    Преимущества

    • ффективность — разработка занимает минимум времени, поэтому программисты могут работать с максимальной отдачей;
    • хорошая «комплектация» — в языке предусмотрена богатая библиотека, а в сети есть масса дополнительных модулей для решения большинства возникающих задач;
    • открытая лицензия — язык можно смело использовать в коммерческих проектах и продуктах;
    • кроссплатформенность — на любой ОС код работает одинаково стабильно без необходимости менять его под каждую платформу дополнительно.

    Изучение

    В каталоге издательства «Эксмо» представлены справочники и пособия для начинающих программистов, составленные практикующими разработчиками. Такая литература станет хорошим подспорьем для студентов и тех, кто хочет освоить новую или смежную специальность.

    Веб-фреймворк Django (Python) — Изучение веб-разработки

    Django является чрезвычайно популярным и полнофункциональным серверным веб-фреймворком, написанным на Python. Данный модуль расскажет о том, почему Django один из самых популярных серверных веб-фреймворков, как установить среду разработки, и как начать использовать его для создания собственных веб-приложений.

    Перед началом работы с этим модулем вам не обязательно уже быть знакомым с Django. Вам бы пригодилось общее понимание того, что такое серверное веб-программирование и веб-фреймворки, почерпнутое, в идеале, из топиков другого нашего модуля Первые шаги серверного программирования вебсайтов.

    Рекомендуется базовое понимание концепций программирования и языка Python, но это не обязательно для освоения основных понятий.

    Примечание: Python является одним из самых доступных в чтении и понимании для новичков языком программирования. Тем не менее, если вы захотите глубже понять этот модуль, в Интернете сейчас доступны многочисленные бесплатные книги и учебные пособия (новички в программирование возможно захотят посетить Python for Non Programmers на вики-страницах python.org).

    Введение в Django
    В этой первой статье по Django мы ответим на вопрос «Что такое Django?» и сделаем обзор того, что делает этот веб-фреймворк особенным. Мы кратко рассмотрим основные особенности, включая некоторый продвинутый функционал, на котором у нас не будет возможности подробно остановиться в этом модуле. Мы также покажем вам некоторые из основных строительных блоков приложения Django, чтобы дать вам представление о том, что он может сделать, прежде чем вы перейдете к установке и начнете экспериментировать.
    Установка среды разработки Django
    Теперь, когда вы знаете, что такое Django, мы покажем вам, как установить и протестировать среду разработки Django для Windows, Linux (Ubuntu) и Mac OS X — какую бы операционную систему вы не использовали, эта статья должна дать вам понимание того, что вам потребуется, чтобы начать разработку Django-приложений .
    Учебник Django: Веб-сайт местной библиотеки
    Первая статья в нашей серии практических уроков объясняет, что вы узнаете, и представит обзор веб-сайта «местной библиотеки», над которым мы будем работать и развиваться в последующих статьях.
    Учебник Django часть 2: Создание скелета веб-сайта
    В этой статье показано, как вы можете создать проект  веб-сайта «каркас» в качестве основы, после чего вы сможете заполнить параметры сайта, urls, модели, представления и шаблоны.
    Учебник Django часть 3: Использование моделей
    В этой статье показано, как определить модели для сайта местной библиотеки — модели представляют структуры данных, в которых мы хотим хранить данные нашего приложения, а также позволяют Django хранить данные в базе данных для нас (и модифицировать позже). Она раскрывает, что такое модель, как она объявляется и некоторые из основных типов полей. В ней также кратко показаны некоторые из основных способов доступа к данным модели.
    Учебник Django часть 4: Django admin веб-сайта
    Теперь, когда мы создали модели для сайта местной библиотеки, мы будем использовать Django Admin, чтобы добавить данные о книгах в библиотеке. Сначала мы покажем вам, как регистрировать и администрировать модели сайта а затем мы покажем вам, как входить в систему и создавать некоторые данные. В конце мы покажем некоторые способы дальнейшего улучшения представлений сайта.
    Учебник Django часть 5: Создание главной страницы 
    Теперь мы готовы добавить код для отображения нашей первой полной страницы — главной страницы сайта местной библиотеки, которая показывает, сколько записей у нас есть для каждого типа модели, и предоставляет ссылки на боковых панелях на другие наши страницы. По пути мы получим практический опыт написания основных карт и представлений URL, получения записей из базы данных и использования шаблонов.
    Учебник Django часть 6: Общий список и подробные представления
    Это руководство расширяет наш сайт местной библиотеки, добавляя список и подробные страницы для книг и авторов. Здесь мы узнаем об общих представлениях на основе классов и покажем, как они могут уменьшить количество кода, который вы должны писать для случаев общего использования. Мы также перейдем к обработке URL-адресов более подробно, покажем, как выполнить базовое сопоставление шаблонов.
    Учебник Django часть 7:  Структура сессий
    Это руководство расширяет наш сайт местной библиотеки, добавляя счётчик посещений домашней страницы. Это относительно простой пример, но он показывает, как вы можете использовать структуру сессии, чтобы обеспечить постоянное поведение анонимных пользователей на ваших собственных сайтах.
    Учебник Django часть 8: Авторизация и права пользователей
    В этом уроке мы покажем вам, как разрешить пользователям входить на ваш сайт со своими учетными записями и как управлять тем, что они могут делать и видеть на основе того, зарегистрированы ли они или нет, и их допусках. В рамках этой демонстрации мы расширим сайт местной библиотеки, добавив страницы входа и выхода, а также страницы пользователей и персональные страницы для просмотра книг, которые были взяты на руки.
    Учебник Django часть 9: Работа с формами
    В этом уроке мы покажем вам, как работать с HTML Forms в Django, и  в частности, самый простой способ писать формы для создания, обновления и удаления экземпляров модели. В рамках этой демонстрации мы расширим сайт местной библиотеки, чтобы библиотекари могли вносить новые книги, создавать, обновлять и удалять авторов, используя наши собственные формы (а не использовать приложение администратора).
    Учебник Django часть10: Тестирование веб-приложения Django
    По мере роста веб-сайтов становится сложнее проверять вручную — требуется больше проверок, поскольку взаимодействие между компонентами усложняется, небольшое изменение в одной области может потребовать дополнительные тесты для проверки его влияния на другие области. Один из способов смягчить эти проблемы — написать автоматизированные тесты, которые можно легко и надежно запускать каждый раз, когда вы вносите изменения. В этом руководстве показано, как автоматизировать модульное тестирование вашего сайта с помощью тестовой среды Django.
    Учебник Django часть 11: Деплой Django на продакшн
    Теперь вы создали (и протестировали) удивительный сайт местной библиотеки, вам захочется установить его на общедоступный веб-сервер, чтобы к нему мог получить доступ персонал библиотеки и пользователи Интернета. В этой статье представлен обзор того, как вы можете найти хост для развертывания вашего веб-сайта и что вам нужно сделать, чтобы подготовить ваш сайт к выпуску.
    Безопасность веб-приложений Django
    Защита пользовательских данных является неотъемлемой частью любой разработки сайта. Ранее мы объяснили некоторые из наиболее распространенных угроз безопасности в статье Web security — Эта статья дает практическую демонстрацию того, как встроенные средства защиты Django справляются с такими угрозами.

    Следующее задание проверит ваше понимание того, как создать сайт с помощью Django, как описано в руководствах, перечисленных выше.

    DIY Django мини-блог
    В этом задании вы будете использовать некоторые знания, которые вы узнали из этого модуля, чтобы создать свой собственный блог.

    Python для детей. Самоучитель по программированию

    Эта книга — самоучитель по одному из самых востребованных на сегодняшний день языков программирования — Python. Начиная с самых простых действий, шаг за шагом вы будете писать свои программы и постигать тонкости этого языка. Свои знания вы сможете проверить сразу же — на забавных примерах и уморительно смешных заданиях, справиться с которыми помогут прожорливые монстры, секретные агенты и воришки-вороны.

    Вы узнаете как:
    • использовать основные элементы Python — списки, функции, модули;
    • рисовать при помощи встроенных инструментов Python;
    • анимировать изображения с tkinter;
    • написать настоящие игры — «Прыг-скок!» (клон знаменитой игры Pong) и бродилку «Человечек ищет выход», где нужно прыгать по платформам, чтобы добраться до выхода.

    О языке Python

    Язык программирования Python — это мощный инструмент для создания программ самого разнообразного назначения, доступный даже для новичков. С его помощью можно решать задачи различных типов. На сегодняшний день на этом языке пишутся программы для банков, телекоммуникационных компаний, многие аналитики работают с данными с помощью именно этого языка. Благодаря понятному и определенному синтаксису на нем очень легко начать программировать.

    Python-код легко читается, а интерактивная оболочка позволяет вводить программы и сразу же получать результат. Помимо простой структуры языка и интерактивной оболочки, в Python есть инструменты, заметно ускоряющие обучение и позволяющие создавать несложные анимации для своих видеоигр. Один из таких инструментов — специально созданный для обучения модуль turtle, который имитирует «черепашью графику» (в 1960-х годах она использовалась в языке Logo). Другой инструмент — модуль tkinter для работы с графической библиотекой Tk, позволяющей создавать программы с продвинутой графикой и анимацией

    Фишки книги

    • В конце книги есть глоссарий и список самых важных слов из языка программирования.
    • Изучая книгу, вы повеселитесь, создадите забавные игры и персонажей.
    • Книга включает в себя все основные функции и блоки, которые необходимо знать юному программисту.
    • В конце книги вы найдете материал, что делать дальше, что изучать и как развиваться.

    Для кого эта книга

    Для детей от 10 лет и взрослых, которые хотят научится программировать на языке Python.

    Что такое Python

    Резюме : в этом руководстве вы поймете, что такое язык программирования Python и почему вам следует начать изучать Python уже сегодня.

    Что такое язык программирования Python

    Python — это высокоуровневый универсальный интерпретируемый язык .

    1) Высокого уровня

    Python — это язык программирования высокого уровня, который упрощает изучение. Python не требует от вас понимания деталей компьютера для эффективной разработки программ.

    2) Универсальный

    Python — это язык общего назначения. Это означает, что вы можете использовать Python в различных областях, в том числе:

    • Веб-приложения
    • Приложения больших данных
    • Тестирование
    • Автоматизация
    • Наука о данных, машинное обучение и AI
    • Программное обеспечение для настольных ПК
    • Мобильные приложения

    целевой язык, такой как SQL, который можно использовать для запроса данных из реляционных баз данных.

    3) Интерпретируемый

    Python — это интерпретируемый язык.Чтобы разработать программу Python, вы пишете код Python в файл, называемый исходным кодом.

    Чтобы выполнить исходный код, вам необходимо преобразовать его на машинный язык, понятный компьютеру. А интерпретатор Python превращает исходный код, строка за строкой, один раз за раз, в машинный код при выполнении программы Python.

    Скомпилированные языки, такие как Java и C #, используют компилятор , который компилирует весь исходный код перед выполнением программы.

    Почему Python

    Python повышает вашу производительность.Python позволяет решать сложные проблемы за меньшее время и с меньшим количеством строк кода. На Python можно быстро создать прототип.

    Python становится решением во многих областях во всех отраслях, от веб-приложений до науки о данных и машинного обучения.

    Python довольно прост в изучении по сравнению с другими языками программирования. Синтаксис Python ясен и красив.

    Python имеет большую экосистему, включающую множество библиотек и фреймворков.

    Python кроссплатформенный.Программы Python могут работать в Windows, Linux и macOS.

    У Python огромное сообщество. Каждый раз, когда вы застреваете, вы можете получить помощь от активного сообщества.

    Python-разработчики пользуются большим спросом.

    версии Python

    Python имеет две основные версии: 2x и 3x.

    Python 2.x был выпущен в 2000 году. Последняя версия — 2.7 выпущена в 2010 году. Не рекомендуется использовать в новых проектах.

    Python 3.x был выпущен в 2008 году. По сути, Python 3 несовместим с Python 2.И вы должны использовать последние версии Python 3 для своих новых проектов.

    Резюме

    • Python — это интерпретируемый язык программирования общего назначения высокого уровня.
    • Python становится решением во многих областях, включая веб-приложения, анализ данных, науку о данных, машинное обучение и искусственный интеллект.
    • Используйте Python 3 для новой разработки.
    • Было ли это руководство полезным?
    • Да Нет

    Python OOP — Основное руководство по объектно-ориентированному программированию Python

    Это Python OOP ясно объясняет вам объектно-ориентированное программирование Python, чтобы вы могли применять его для более эффективной разработки программного обеспечения.

    К концу этого модуля Python ООП вы будете хорошо знакомы с принципами объектно-ориентированного программирования. И вы будете знать, как использовать синтаксис Python для создания надежных и надежных программных приложений.

    Что вы узнаете

    • Создавайте объекты в Python, определяя классы и методы.
    • Расширить классы с помощью наследования.
    • Поймите, когда использовать объектно-ориентированные функции и, что более важно, когда их не использовать.

    Для кого предназначен этот учебник

    Если вы новичок в объектно-ориентированном программировании или если у вас есть базовые навыки Python и вы хотите подробно изучить, как и когда правильно применять ООП в Python, это руководство для ты.

    Раздел 1. Классы и объекты

    • Классы и объекты — узнайте, как определять класс и создавать новые объекты из класса.
    • Метод __init __ () — покажет, как определить конструктор для класса с помощью метода __init __ ().
    • Атрибуты экземпляра и класса — поймите атрибуты экземпляра и атрибуты класса и, что более важно, когда вам следует использовать атрибуты класса.
    • Частные атрибуты — узнайте о частных атрибутах и ​​о том, как их эффективно использовать.
    • Свойства — покажите, как использовать декорацию @property для определения свойств класса.
    • Статические методы — объяснят вам статические методы и покажут, как их использовать для группировки связанных функций в классе.

    Раздел 2. Строковое представление объектов

    • Метод __str__ — покажет, как использовать метод __str__ dunder для возврата строкового представления объекта.
    • Метод __repr__ — узнайте, как использовать метод __repr__ и основные различия между методами __str__ и __repr__.

    Раздел 3. Сравнение объектов

    • Метод __eq__ — узнайте, как определить логику равенства для сравнения объектов по значениям.

    Раздел 4. Наследование

    • Наследование — объясните вам концепцию наследования и способы определения класса, который наследуется от другого класса.
    • Абстрактные классы — покажите, как определять абстрактные классы и как использовать их для создания схем элементов для других классов.
    • Было ли это руководство полезным?
    • Да Нет

    Синтаксис Python

    Резюме : в этом руководстве вы узнаете о базовом синтаксисе Python, чтобы быстро приступить к работе с языком Python.

    Пробелы и отступы

    Если вы программировали на других языках программирования, таких как Java, C # или C / C ++, вы знаете, что эти языки используют точку с запятой (; ) для разделения операторов.

    Python, однако, использует пробелы и отступы для построения структуры кода.

    Ниже показан фрагмент кода Python:

     

    # определить основную функцию для вывода чего-либо def main (): я = 1 макс = 10 в то время как (я <макс): печать (я) я = я + 1 # вызов функции main main ()

    Язык кода: Python (python)

    Значение кода сейчас для вас не важно. Обратите внимание на структуру кода.

    В конце каждой строки вы не видите точку с запятой для завершения оператора. И треска использует отступы для форматирования кода.

    Используя отступы и пробелы для организации кода, код Python получает следующие преимущества:

    • Во-первых, вы никогда не пропустите начальный или конечный код блока, как в других языках программирования, таких как Java или C #.
    • Во-вторых, стиль кодирования в основном единообразный.Если вам нужно поддерживать код другого разработчика, его код выглядит так же, как ваш.
    • В-третьих, Код более читабелен и понятен по сравнению с другими языками программирования.

    Комментарии

    Комментарии так же важны, как и сам код, потому что они описывают, почему был написан фрагмент кода.

    Когда интерпретатор Python выполняет код Python, он игнорирует комментарии.

    В Python однострочный комментарий начинается с символа решетки (#), за которым следует комментарий. Например:

     

    # Это однострочный комментарий в Python

    Язык кода: Python (python)

    Python также поддерживает другие виды комментариев.

    Продолжение операторов

    Python использует символ новой строки для разделения строк. Он помещает каждое утверждение в одну строку.

    Однако длинный оператор может занимать несколько строк с помощью символа обратной косой черты ( \ ).

    В следующем примере показано, как использовать символ обратной косой черты ( \ ) для продолжения оператора во второй строке:

     

    if (a == True) и (b == False) и \ (c == True): print («Продолжение операторов»)

    Язык кода: Python (python)

    Идентификаторы

    Идентификаторы - это имена, которые идентифицируют переменные, функции, модули, классы и другие объекты в Python.

    Имя идентификатора должно состоять из буквы или символа подчеркивания (_). Следующие символы могут быть буквенно-цифровыми или символами подчеркивания.

    Идентификаторы Python чувствительны к регистру. Например, счетчик и счетчик - разные идентификаторы.

    Кроме того, вы не можете использовать ключевые слова Python для именования идентификаторов.

    Ключевые слова

    Некоторые слова имеют в Python особые значения. Их называют ключевыми словами.

    Ниже показан список ключевых слов в Python:

     

    Класс False, наконец, возвращается Нет продолжения для лямбда-попытки Истинный деф от нелокального пока и del global не с как elif if или yield assert else import pass break, за исключением повышения

    Язык кода: Python (python)

    Python - это растущий и развивающийся язык. Таким образом, его ключевые слова будут постоянно увеличиваться и меняться.

    Python предоставляет специальный модуль для перечисления своих ключевых слов под названием keyword .

    Чтобы найти текущий список ключевых слов, используйте следующий код:

     

    import keyword print (keyword.kwlist)

    Язык кода: Python (python)

    Строковые литералы

    Python использует одинарные кавычки ( '), двойные кавычки ( "), тройные одинарные кавычки (' '' ) и тройные двойные кавычки ( "" ") для обозначения строкового литерала.

    Строковый литерал должен содержать одинаковые кавычки. Например, если вы используете одинарную кавычку для начала строкового литерала, вам нужно использовать ту же одинарную кавычку для его завершения.

    Ниже показаны некоторые примеры строковых литералов:

     

    s = 'This is a string' печать (и) s = "Другая строка в двойных кавычках" печать (и) s = '' 'строка может охватывать несколько строк '' ' print (s)

    Язык кода: Python (python)

    Сводка

    • Оператор Python заканчивается символом новой строки.
    • Python использует пробелы и идентификацию для организации структуры кода.
    • Идентификаторы - это имена, которые идентифицируют переменные, функции, модули, классы и т. Д. В Python.
    • Комментарии описывают, почему код работает. Они обрабатываются интерпретатором Python.
    • Используйте одинарные кавычки, двойные кавычки, тройные или тройные двойные кавычки для обозначения
    • Было ли это руководство полезным?
    • Да Нет

    Продвинутый Python - повышение ваших навыков программирования на Python

    В этой серии руководств объясняются передовые концепции Python и помогают понять, как и почему все работает в Python под капотом.

    Чтобы изучить Python на более высоком уровне, вам необходимы базовые знания Python и некоторый практический опыт программирования на Python.

    Раздел 1. Переменные и управление памятью

    • Ссылки - узнайте о ссылках и о том, как работает подсчет ссылок в Python.
    • Сборка мусора - узнайте о сборке мусора и о том, как взаимодействовать со сборщиком мусора Python через модуль gc .
    • Динамическая типизация - объясните вам, как работает динамическая типизация, и поймите разницу между статическими и динамическими типами.
    • Mutable & Immutable objects - познакомят вас с изменяемыми и неизменяемыми объектами в Python.
    • - оператор - поможет вам понять идентичность и равенство объектов, а также то, как использовать оператор is , чтобы проверить, ссылаются ли две переменные на один и тот же объект.

    Раздел 2. Числовые типы

    • Целые числа - узнайте о целых числах и о том, как Python хранит целые числа в памяти.
    • Оператор разделения этажей (//) - познакомит вас с оператором разделения этажей (//) и тем, как эффективно его использовать.
    • Оператор по модулю (%) - объясните вам, как работает оператор модуля (%) в Python.
    • bool - объясните, как Python boolean работает под капотом.
    • Оператор и - узнайте, как эффективно использовать оператор и .
    • Оператор или - покажет вам, как использовать оператор или .

    Раздел 3. Области действия переменных

    • Области действия переменных - объясняет вам области действия переменных и помогает понять встроенные, локальные и глобальные переменные.
    • Нелокальные области видимости и нелокальные переменные - разберитесь в нелокальных областях и способах изменения переменных нелокальных областей с помощью ключевого слова нелокальной.

    Раздел 4. Замыкания

    • Замыкания - поможет вам разобраться в замыканиях в Python и о том, как определять замыкания.

    Раздел 5. Декораторы

    • Декораторы - объяснят вам декоратор и покажут, как разработать простой декоратор на Python.
    • Декораторы с аргументами - покажут, как определить декоратор, принимающий один или несколько аргументов.
    • Декораторы классов - иллюстрируют, как определить класс как декоратор.

    Раздел 6. Именованные кортежи

    Раздел 7. Типы последовательностей

    • Типы последовательностей - узнайте о последовательностях и их основных операциях.
    • Списки и кортежи - объясните основные различия между кортежем и списком.
    • Нарезка - покажет, как использовать нарезку для извлечения данных из последовательности или их назначения.
    • Тип настраиваемой последовательности - узнайте о типе настраиваемой последовательности и покажите, как использовать тип настраиваемой последовательности для определения последовательности Фибоначчи.

    Раздел 8. Итераторы и итераторы

    • Итераторы - узнайте о протоколе итератора и о том, как определить собственный итератор.
    • Итераторы против Iterables - понимание итераторов и итераций, а также различия между ними
    • iter () - объясняет вам, как работает функция iter () и как ее эффективно использовать.

    Раздел 9. Генераторы

    • Функции генератора - познакомят вас с функциями генератора и как использовать генераторы для создания итераторов.
    • Выражения генератора - показывают альтернативный синтаксис для создания объекта генератора.

    Раздел 10. Менеджеры контекста

    • Менеджеры контекста - узнайте о менеджерах контекста и о том, как их эффективно использовать.

    Раздел 11. Многопоточность и многопроцессорность

    • Понимание процессов и потоков - поможет вам понять процессы и потоки, а также основные различия между ними.
    • Threading - покажите, как использовать модуль threading для разработки многопоточного приложения.
    • Threading Lock - узнайте, как безопасно получить доступ к общей переменной из нескольких потоков с помощью объекта Lock.
    • Было ли это руководство полезным?
    • Да Нет

    Изучите программирование на Python с нуля | Python для начинающих

    Язык программирования Python в настоящее время является одним из самых популярных языков программирования в мире. Благодаря простоте доступа и более простой реализации сложных задач язык программирования Python оставил свой след в ИТ-индустрии.Количество разработчиков, переходящих на Python, свидетельствует о том, что люди во всем мире непреклонны в изучении Python.

    Масштабируемость языка программирования Python огромна и может быть реализована почти в любой области. Наука о данных достигла еще одной вехи с Python, и для объема данных, поступающих каждый год, Python стал спасителем и помог добиться революционных достижений на рынке Data Science.

    Количество рабочих мест, создаваемых каждый год, также резко возросло, и только в 2020 году ожидается 2 миллиона рабочих мест.И это как раз случай Data Science, когда речь идет о других карьерных возможностях, Python одинаково желателен для любой другой организации. Гиганты таких отраслей, как Amazon, Facebook, Instagram, YouTube и т. Д., - лишь верхушка айсберга. Когда мы исследуем рынок вакансий Python, ожидается рост числа рабочих мест, связанных с наукой о данных, которые составят около 700000 рабочих мест только в 2020 году.

    Эта статья представляет собой структурированный подход к изучению программирования на Python.Вы можете начать свое путешествие с языком программирования Python, даже если вы новичок. В этой статье рассматриваются глубокие знания в области программирования Python, начиная с самых основ.

    Python был важной частью Google с самого начала и остается таковой по мере роста и развития системы. Сегодня десятки инженеров Google используют Python, и мы ищем больше людей, владеющих этим языком. - Питер Норвиг, директор по качеству поиска в Google, Inc

    Начало работы с Python

    Чтобы начать знакомство с Python, необходимо знать, как на самом деле работает эта технология.И первое, что вы узнаете, - это то, как вы можете настроить среду Python в своих системах и выбрать лучшую IDE, которая поможет вам наилучшим образом.

    Я предлагаю студентам изучать Python на наших курсах по семантической паутине для студентов и выпускников. Почему? Потому что в принципе нет ничего другого с такой гибкостью и таким количеством веб-библиотек. - Профессор Джеймс А. Хендлер, Мэрилендский университет

    Основы Python

    После того, как вы закончите настройку среды Python, установите подходящие IDE, вы должны начать обучение с самых основ.Несмотря на то, что основы очень похожи на любой другой язык программирования, вы должны овладеть ими также и на Python, чтобы получить сильные навыки отладки и написания сценариев.

    Python достаточно быстр для нашего сайта и позволяет нам создавать поддерживаемые функции в рекордные сроки при минимальном количестве разработчиков, - Куонг До, архитектор программного обеспечения, YouTube.com

    Advanced Python Concepts

    Когда вы закончите с основными концепциями Python, перейдите к расширенным концепциям Python, которые дадут вам более четкое представление о том, как все делается с Python с помощью расширенных концепций Python.

    Python для науки о данных

    Когда вы закончите освоение основ и продвинутых концепций Python, вы можете начать свой путь в Data Science с Python. Поскольку Data Science - самая популярная профессия в текущем рыночном сценарии, изучение Data Science с Python также даст вам профессиональный рост.

    Python для машинного обучения

    Машинное обучение - еще один аспект изучения Python.Благодаря развитой поддержке библиотеки и функциям, которые предлагает Python, вы можете работать с различными проектами и совершенствовать свои навыки, чтобы стать экспертом по машинному обучению.

    Python для искусственного интеллекта ence

    Искусственный интеллект с Python служит средством для технологических достижений, совершенствуйте свои навыки искусственного интеллекта с Python.

    Веб-разработка на Python

    Веб-разработка на Python так же просто, как написать программу на простом английском языке.

    Другие учебные пособия по Python для практики

    Вот еще несколько учебных пособий по Python, которые помогут вам быстрее освоить программирование на Python.

    На этом мы подошли к концу статьи. Я надеюсь, что вам понятен структурированный подход, которому следует следовать при изучении Python.

    Если вы сочли эту статью «Изучение Python» релевантной, ознакомьтесь с сертификационным курсом по программированию на Python от Edureka, надежной компании по онлайн-обучению с сетью из более чем 250 000 довольных учеников по всему миру.

    Мы здесь, чтобы помочь вам на каждом этапе вашего пути и составить учебную программу, предназначенную для студентов и профессионалов, желающих стать разработчиками Python. Курс разработан, чтобы дать вам преимущество в программировании на Python и обучить вас как основным, так и продвинутым концепциям Python, а также различным фреймворкам Python, таким как Django.

    Если у вас возникнут какие-либо вопросы, не стесняйтесь задавать все свои вопросы в разделе комментариев «Learn Python». Наша команда будет рада ответить.

    Изучите Python с нуля для науки о данных (или чего-то еще, что вы хотите изучить)

    Существует около миллиона веб-сайтов, которые обещают помочь вам изучить Python с нуля. Но если вы когда-либо пробовали изучать Python, вы, вероятно, замечали, что это может быть очень сложно начать, и еще сложнее добиться прогресса. Возможно, вы пытались научиться программировать раньше и сдались, думая, что это просто не то, в чем вы хороши.

    Если это похоже на вас, у нас есть хорошие новости: вы абсолютно можете изучить Python с нуля, без предварительного опыта программирования. И если вы пытались и потерпели неудачу раньше, вероятно, это не ваша вина.

    Есть три основные причины, по которым новые программисты Python теряют популярность и перестают учиться до того, как добьются значительного прогресса.

    Причина № 1: Хорошие программисты, плохие учителя

    Большинство ресурсов для обучения программированию создаются программистами, которые искренне хотят помочь другим людям учиться. Но, к сожалению, не обязательно быть хорошим программистом и хорошим учителем. Для опытных программистов, которые работают с Python в течение многих лет, может быть трудно снова поставить себя на место новичка.

    Реальность такова, что многие концепции программирования сложно осмыслить, если вы сталкиваетесь с ними впервые. Рассмотрим, например, способ, которым Python индексирует типы данных, такие как списки. Если у вас опыт программирования, то подсчет первого элемента в списке как элемент 0 имеет смысл.Но обычные люди считают, начиная с единицы, а не с нуля!

    Конечно, есть веские причины, по которым Python использует нулевую индексацию. Но в программировании полно таких концепций. Они имеют смысл для опытных программистов, но могут показаться совершенно не интуитивными для людей, которые пытаются изучить программирование с нуля.

    Опытным программистам часто бывает трудно вспомнить и относиться к этим ранним трудностям, поэтому в создаваемых ими учебных материалах они ожидают, что вы «просто поймете это». «Это работает для некоторых студентов, но также расстраивает и отталкивает многих.

    Большинству из нас нужно хорошее объяснение, контекст и практика, прежде чем мы действительно сможем освоить сложные новые концепции. Многие учебные ресурсы Python, в том числе те, которые обещают помочь вам «Изучите Python с нуля», предоставляют объяснения, которые имеют полный смысл для людей, которые уже обучены думать как программисты, но которые трудно понять остальным из нас. И это заставляет людей бросать учебу.

    Причина № 2 : Отсутствует мотивация

    Другая причина, по которой люди, которые начинают пытаться изучать Python с нуля, часто останавливаются, заключается в том, что они потеряли мотивацию.В традиционном образовании это часто считается неудачей со стороны ученика. В Dataquest мы считаем это провалом обучения.

    Очень сложно чему-либо научиться без достаточной мотивации. Один из самых сильных мотиваторов - это способность использовать навыки, которые вы изучаете. Вот где терпят неудачу многие учебные ресурсы Python. Они поручают вам изучать синтаксис с помощью механических упражнений или создавать бессмысленные программы, которые не имеют ничего общего с причиной , по которой вы хотите изучать Python.

    Легко упасть с повозки и перестать учиться, если вы начали, потому что хотите изучать Python для науки о данных, но на самом деле вы не работаете с данными в процессе обучения.

    Причина № 3: «Учимся», но не применяем

    Применение того, что вы изучаете, абсолютно критично для долгосрочного удержания. Исследование за исследованием доказывают это.

    Это важно, потому что многие студенты пытаются изучить Python с нуля, используя популярные ресурсы, такие как книги или видеолекции. Хотя эти ресурсы часто превосходны, они не могут заставить вас применять то, что вы изучаете.И даже если вы или выделите время на написание собственного кода, например, после прочтения главы из учебника, книга не сможет дать вам обратную связь или сообщить, когда вы что-то получили. неправильный.

    Это не значит, что вам не следует учиться по книгам или видео - и то, и другое может быть бесценным ресурсом! Но если вы не будете осторожны, они также могут обмануть вас, заставив почувствовать, что вы понимаете концепцию, хотя на самом деле это не так. Возможно, только через несколько дней или недель, когда вы начнете писать свой собственный код, вы поймете, что не понимаете вещи так хорошо, как думали.

    В Python есть чему поучиться, но вам не нужно знать все, чтобы выполнять значимую работу.

    Решение: как выучить Python с нуля

    Если вы хотите максимизировать свои шансы на успешное изучение Python, очевидно, что вам нужно выбрать подход, который поможет вам избежать этих трех ловушек. Вы не просто хотите изучать Python, вы хотите изучить Python правильно.

    Первый шаг - выяснить, почему вы хотите изучать Python.Все остальное вытекает из этого, и ваш подход будет варьироваться в зависимости от того, хотите ли вы изучить Python для науки о данных или для робототехники, для разработки игр или для чего-то еще!

    Второй шаг - изучить базовый синтаксис Python. Важное слово здесь , основное . Вам не нужно учиться всему, да и не стоит. Изучение синтаксиса необходимо, но это может быть довольно скучно, и вам нужно свести к минимуму время, которое вы тратите на это.Ваша цель должна заключаться в том, чтобы изучить минимум, необходимый для начала работы над проектами, которые для вас важны.

    Вы можете немного упростить этот шаг, если найдете учебные ресурсы, адаптированные к той причине, по которой вы хотите изучать Python. Если вы хотите изучить Python для науки о данных, например, наши курсы Python для начинающих и среднего уровня, бесплатные, научат вас всему синтаксису, который вам понадобится, чтобы начать создавать проекты в области науки о данных с нуля, одновременно предлагая вам работать с реальными- world data, что делает процесс изучения синтаксиса более интересным для людей, заинтересованных в обучении навыкам работы с данными.

    Третий этап - создание структурированных проектов. Хорошим подходом может быть поиск учебного пособия, которому вы будете следовать. Студенты, интересующиеся наукой о данных, могут попробовать некоторые из наших управляемых проектов, которые призваны поощрять эксперименты и творчество, при этом обеспечивая структуру и рекомендации.

    В этой статье есть много других ресурсов для поиска структурированных проектных идей в различных дисциплинах программирования, включая разработку игр, робототехнику и т. Д.Например, если вы хотите создавать мобильные приложения, это руководство по Kivy станет отличным первым проектом. Если вы хотите создавать игры, ознакомьтесь с этими руководствами по Pygame. Главное - как можно скорее начать работать над проектами, которые действительно вас интересуют.

    Четвертый этап - это создание уникальных проектов возрастающей сложности по мере того, как вы продолжаете развивать свои способности. После работы над несколькими управляемыми проектами у вас, вероятно, появятся некоторые собственные идеи, которые вы хотели бы попробовать. Действуйте, даже если вы не думаете, что обладаете всеми навыками, необходимыми для достижения успеха. Вы будете изучать эти новые навыки по мере необходимости.

    Главное - разбить каждый проект на небольшие управляемые части. Например, предположим, что вы хотите проанализировать настроения в Twitter. Это пугающе большой проект, но вы можете разбить его на более мелкие задачи и приступить к их изучению одну за другой. Во-первых, вам, вероятно, потребуется узнать, как получить доступ к API Twitter и использовать его. Как только вы это выясните, переходите к изучению того, как фильтровать и хранить твиты, которые вы хотите анализировать.Затем вы можете перейти к очистке данных, а после этого вы можете изучить методы анализа настроений.

    Вы можете применить аналогичный подход к любым проектам. Вам не нужно знать все о том, как создать проект, чтобы начать его! Разбейте проект на части и изучайте по частям по мере продвижения.

    Вы потратите много времени на поиск в официальной документации Google, StackOverflow и Python, и это нормально! Один из не столь секретных отраслевых секретов программирования заключается в том, что даже профессионалы тратят лот времени на поиск в Google.

    Пятый шаг на самом деле просто продолжение четвертого шага, но добавляет сложности с каждым вашим проектом. Если вы с самого начала знаете, как реализовать каждую часть проекта, это хороший признак того, что это, вероятно, слишком легко для вас и вы многому из этого не научитесь.

    Ключ в том, чтобы делать вещи сложными, но не невозможными. Если вы пытаетесь научиться создавать игры на Python и уже создали простую игру, например, Snake , ваш следующий проект не должен быть иммерсивной 3D-RPG с открытым миром.Это слишком рано добавляет сложности. Но должен создавать игру, которая немного сложнее Snake .

    Где изучать Python

    Очевидно, есть много мест, где вы можете получить базовые навыки программирования на Python, и мы призываем студентов искать те ресурсы, которые им лучше всего подходят. Если вы заинтересованы в изучении Python для науки о данных, у Dataquest есть некоторые уникальные преимущества, которые вы не найдете где-либо еще:

    В двух словах о платформе Dataquest.

    • Уникальная платформа с акцентом на практическое обучение . Мы хотим, чтобы вы как можно быстрее работали с кодом и экспериментировали с каждой новой концепцией. У вас никогда не будет больше минуты или двух, чтобы не применить то, что вы изучаете, а с нашей платформой вы можете писать и проверять код Python прямо в окне браузера.
    • Текстовое содержимое с возможностью поиска . Видео могут быть интересными, но если вам нужно посмотреть 30-минутное видео, прежде чем у вас появится возможность применить все, что вы узнали, вы потратите много времени, просматривая видео, пытаясь найти подходящие моменты для просмотра. концепции, которые вы уже забыли.Текстовые учебные материалы Dataquest более точно отражают реальность работы в качестве специалиста по данным (где вам часто нужно обращаться к письменной документации), и невероятно легко просмотреть предыдущие уроки и найти то, что вам нужно.
    • Реальные данные и интересные проекты . Трудно вдохновиться учиться, если вы работаете с скучными, фальшивыми данными над проектами, которые ничего не значат. Вот почему мы используем реальные данные, чтобы отвечать на реальные вопросы и помогать вам создавать проекты, которые вы можете использовать в своем портфолио по науке о данных, когда вы подаете заявление о приеме на работу.

    Если вы хотите изучить Python с нуля для науки о данных, мы считаем, что наш бесплатный вводный курс Python - идеальное место для начала.

    Если вы хотите изучать Python по другим причинам, вам стоит поискать учебные ресурсы, соответствующие вашим целям.

    Если вы не можете найти ни одного, общие ресурсы для «изучения Python» тоже подойдут - просто не забудьте как можно скорее приступить к созданию проектов и работе над тем, что мотивирует вас .В конечном итоге это то, что будет поддерживать вас и быть уверенным, что вы действительно станете одним из тех новых программистов, которые могут искренне утверждать, что вы выучили Python с нуля.

    Учебное пособие по Python для начинающих - изучение программирования на Python с нуля

    История Python

    Python впервые появился в 1990 году в качестве хобби-проекта. Затем 16 октября 2000 года появился Python 2.0, а 3 декабря 2008 года - Python 3.0, после длительного периода тестирования. Хотя большая часть кода Python все еще работает на версии 2.7 будущее принадлежит версии 3.0. Окончание жизненного цикла Python 2.7 намечено на 1 января 2020 г .; чтобы выиграть время для перехода на код с Python 2.0. То, что мы узнаем сегодня как Python, берет свое этимологическое происхождение из его увлечения «Летающим цирком Монти Пайтона», британской комедией-скетчем 1969 года.

    Хотя сообщество называет Гвидо «Доброжелательным диктатором на всю жизнь» (BDFL), он окончательно ушел с этой должности в июле 12, 2018.

    Python Quotes

    «Удовольствие от написания кода на Python должно заключаться в том, чтобы видеть короткие, лаконичные, читаемые классы, которые описывают множество действий в небольшом количестве ясного кода, а не в кучах тривиального кода, который утомляет читатель до смерти. - Гвидо ван Россум, основатель Python

    «Всем известно, что любая перестрелка скриптовых языков, в которой Python не является лучшим языком, ошибочна по замыслу». - Max M

    «Каноническое выражение« Python - отличный первый язык »гласило:« Python - отличный последний язык! » - Ной Спурриер

    «Python был неотъемлемой частью Google с самого начала и остается им по мере роста и развития системы.Сегодня многие инженеры Google используют Python, и мы ищем больше людей, владеющих этим языком ». - Питер Норвиг , Директор по качеству поиска в Google

    «Python достаточно быстр для нашего сайта и позволяет нам создавать поддерживаемые функции в рекордно короткие сроки при минимальном количестве разработчиков». - Куонг До , Архитектор программного обеспечения на YouTube

    Факты о Python
    • Python - это полностью укомплектованная боевая машина со своими приложениями во всех областях. Он используется в веб-разработке, науке о данных, машинном обучении, создании сетей, сценариях, автоматизации, парсинге веб-страниц, разработке игр, научных и числовых вычислениях, 3D-графике, робототехнике и т. Д.
    • В ежегодных отчетах GitHub об исследованиях octoverse за 2019 год, Python обогнал Java и стал вторым по популярности языком после JavaScript.
    • Python пользуется большой поддержкой сообщества, многие разработчики и люди, обучающиеся самостоятельно, поддерживают друг друга и постоянно вносят свой вклад в развитие Python.
    • Google с самого начала поддерживает Python. Он интегрировал Python в свой рабочий процесс, и Python также называется официальным языком Google.
    Возможности Python

    Давайте посмотрим на некоторые интересные особенности Python:

    • Легко читать, писать и изучать - Python называют языком, удобным для новичков, из-за его простоты. Python легче читать, писать и изучать, чем другие общие языки программирования.
    • Бесплатно и с открытым исходным кодом - Python бесплатно доступен для загрузки, а также является открытым исходным кодом, что означает, что вы можете создать свой вкус Python, изменив код и даже распространяя его.
    • Динамическая типизация - Python является интерпретируемым языком, и тип данных Python определяется во время выполнения, а не во время компиляции. Нам не нужно объявлять тип данных для каждой переменной.
    • Portable - Python очень портативен, вам не нужно изменять код, чтобы перенести вашу программу с одной операционной системы на другую.
    • Большая стандартная библиотека - Стандартная библиотека Python поставляется с множеством реализаций, поэтому вам не нужно писать код для каждой задачи.Стандартная библиотека поставляется с библиотеками для регулярных выражений, генератора документации, модульного тестирования, веб-браузеров, потоковой передачи, базы данных, электронной почты, обработки изображений и т. Д.
    Python Frameworks

    Frameworks позволяют разработчикам автоматизировать избыточные задачи. Это позволяет пользователям сосредоточиться на логике приложения, а не на рутинных элементах.

    Давайте обсудим некоторые из популярных фреймворков Python:

    • Django - Django - один из самых популярных фреймворков с полным стеком для веб-разработки.Он следует принципу DRY (Don’t Repeat Yourself) и предлагает быстрое развитие.
    • Flask - Flask - это микрофреймворк для веб-приложений, который хорошо подходит для простых и небольших проектов.
    • Robot framework - Robot - это среда тестирования с открытым исходным кодом для разработки через тестирование. Это расширяемая среда автоматизации на основе ключевых слов для приемочного тестирования.
    • Tornado - Фреймворк Tornado в основном построен для обработки асинхронного программирования.Он обладает высокой масштабируемостью благодаря неблокирующей системе, которая была вдохновлена ​​node.