Главная
Как выучить python: Как изучить Python самостоятельно и бесплатно: алгоритм / Skillbox Media

Как выучить python: Как изучить Python самостоятельно и бесплатно: алгоритм / Skillbox Media

Содержание

Топ-10 Python библиотек для Data Science

Изучающий data science сталкивается с огромным разнообразием возможностей. Я хочу поделиться с вами своим топом Python библиотек, которые широко используются в data science.

1. Pandas

Вы наверняка слышали, что от 70 до 80 процентов работы дата-сайентиста это исследование и подготовка данных.

Pandas в первую очередь применяется для анализа данных, это одна из самых популярных библиотек. Она предоставляет множество полезных инструментов для сбора, очистки и моделирования данных. С Pandas вы можете загружать, подготавливать, анализировать и манипулировать любыми индексированными данными. Библиотеки для машинного обучения также используют датафреймы из Pandas в качестве входных данных.

Где учить

  • Туториал на Kaggle
  • 75 вопросов о Pandas
  • Задачи для изучения Pandas

2. NumPy

Главное преимущество NumPy — поддержка n-размерных массивов. Эти многомерные массивы в 50 раз надёжнее списков в Python. Благодаря им, NumPy очень любят дата-сайентисты.

NumPy часто используют другие библиотеки типа TensorFlow, для внутренних вычислений с тензорами. Библиотека предлагает быстрые универсальные функции для рутинных вычислений, которые сложно делать вручную. NumPy использует функции оптимизированные для работы с многомерными массивами, скорость работы которых сравнима с MATLAB.

Где учить

  • NumPy.org
  • TutorialsPoint

3. Scikit-learn

Scikit-learn, это возможно самая важная библиотека для машинного обучения на Python. После очистки и манипуляций с данными в Pandas или NumPy, Scikit-learn используется для создания моделей машинного обучения. Библиотека предоставляет множество инструментов для предиктивного моделирования и анализа.

Есть много причин использовать Scikit-learn. Например, для создания нескольких типов моделей машинного обучения, с подкреплением и без подкрепления, перекрестной проверки точности моделей и отбора важных признаков.

Где учить

  • Scikit-learn tutorial
  • An Introduction to Machine Learning (Udacity)

4. Gradio

Gradio позволяет создавать и разворачивать веб-приложения для машинного обучения используя всего лишь несколько строк кода. Он служит тем же целям что и Streamlit, или Flask, но быстрее и проще позволяет разворачивать модели.

Основные плюсы Gradio:

    1. Даёт возможность дальнейшей валидации модели. Он позволяет проводить интерактивные тесты различных входных данных модели.
    2. Это хороший способ для проведения демонстраций.
    3. Легко запускать и распространять, потому что веб приложения доступны каждому по ссылке.

Где учить

  • Туториал от разработчиков

5. TensorFlow

TensorFlow — это одна из самых популярных Python библиотек для создания нейронных сетей. Она использует многомерные массивы, также известные как тензоры, которые позволяют производить несколько операций на одних входных данных.

Благодаря своей многопоточной природе, он может одновременно тренировать несколько нейронных сетей и создавать высокоэффективные и масштабируемые модели.

Где учить

  • Сайт библиотеки
  • Введение в глубокое обучение от Kaggle
  • Туториал от Google

6. Keras

Keras в основном применяют для создания моделей глубокого обучения и нейронных сетей. Он использует TensorFlow и Theano и позволяет легко создавать нейронные сети. Из-за того, что Keras генерирует вычислительный граф на сервере, он немного медленнее других библиотек.

Где учить

  • Сайт библиотеки
  • Туториал от Google

7. SciPy

Отличительная черта этой библиотеки — функции, которые полезны в математике и других науках. Например: статистические функции, функции оптимизации, обработки сигналов. Для решения дифференциальных уравнений и оптимизации он включает в себя функции для нахождения численного решения интегралов. Важные сферы его применения:

  • многомерная обработка изображений;
  • решения преобразований Фурье и дифф. уравнений;
  • благодаря оптимизированным алгоритмам, он может выполнять вычисления линейной алгебры очень эффективно и с высокой надёжностью.

8. Statsmodels

Statsmodels это отличная библиотека для хардкорной статистики. Она вобрала в себя графические возможности и функции из Matplotlib, для обработки данных использует Pandas, для R подобных формул он использует Pasty, также она использует Numpy и SciPy.

Библиотека используется для создания статистических моделей типа линейной регрессии, и проведения статистических тестов.

Где учить

  • Сайт библиотеки

9. Plotly

Plotly это мощный, легкий в использовании инструмент для создания визуализаций, который позволяет с ними взаимодействовать.

Наряду с Plotly существует Dash, который позволяет создавать динамические дэшборды, используя визуализации Plotly. Dash это веб интерфейс для Python, который избавляет от необходимости использовать Js в аналитических веб приложениях, и позволяет запускать их онлайн и офлайн.

Подробнее о визуализации данных с помощью Plotly.

Где учить

  • Визуализации для начинающих
  • Визуализации для продолжающих

10. Seaborn

Seaborn — это эффективная Python библиотека для создания различных визуализаций в Data Science, использующая Matplotlib.

Одна из основных её особенностей это визуализация данных, которая позволяет увидеть корреляцию там, где она была не очевидна. Это позволяет дата-сайентистам лучше понимать данные.

Благодаря кастомизируемым темам и высокоуровневым интерфейсам вы можете получать настолько качественные и репрезентативные визуализации, что их в дальнейшем можно показывать клиентам.

Где учить?

  • Ультимативный гайд по Seaborn
  • Гайд на сайте библиотеки

Источник Top 10 Python Libraries for Data Science in 2021

Реклама на Tproger: найдем для вас разработчиков нужного стека и уровня.

Подробнее

Реклама на tproger. ru

Загрузка

Словари и их методы в Python

 Что такое словарь

Словарь — неупорядоченная структура данных, которая позволяет хранить пары «ключ — значение». Вот пример словаря на Python:

dictionary = {'персона': 'человек',
              'марафон': 'гонка бегунов длиной около 26 миль',
              'противостоять': 'оставаться сильным, несмотря на давление',
              'бежать': 'двигаться со скоростью'}

Данный словарь использует строки в качестве ключей, однако ключом может являться в принципе любой неизменяемый тип данных. Значением же конкретного ключа может быть что угодно. Вот ещё один пример словаря, где ключами являются числа, а значениями — строки:

gender_dict = {0: 'муж',
               1: 'жен'}

Важное уточнение: если вы попробуете использовать изменяемый тип данных в качестве ключа, то получите ошибку:

dictionary = {(1, 2.0): 'кортежи могут быть ключами',
              1: 'целые числа могут быть ключами',
              'бежать': 'строки тоже', 
              ['носок', 1, 2. 0]: 'а списки не могут'}

Прим. перев. На самом деле проблема не с изменяемыми, а с нехэшируемыми типами данных, но обычно это одно и то же.

Получение данных из словаря

Для получения значения конкретного ключа используются квадратные скобки []. Предположим, что в нашем словаре есть пара 'марафон': 26.

# берём значение с ключом "марафон"
dictionary['марафон']

Опять же, вы получите ошибку, если попытаетесь получить значение по несуществующему ключу. Для избежания подобных ошибок существуют методы, о которых мы сейчас поговорим.

Добавление и обновление ключей

Добавление новых пар в словарь происходит достаточно просто:

# Добавляем ключ "туфля" со значением "род обуви, закрывающей ногу не выше щиколотки"
dictionary['туфля'] = 'род обуви, закрывающей ногу не выше щиколотки'

Обновление существующих значений происходит абсолютно также:

# Обновляем ключ "туфля" и присваиваем ему значение "хорошая туфля"
dictionary['туфля'] = 'хорошая туфля'

Удаление ключей

Для удаления ключа и соответствующего значения из словаря можно использовать

del

# Удаляем значение с ключом "противостоять" из словаря
del dictionary['противостоять']

Методы

Словари в Python имеют множество различных полезных методов, которые помогут вам в работе с ними. Вот лишь некоторые из них:

Update

Метод update() пригодится, если нужно обновить несколько пар сразу. Метод принимает другой словарь в качестве аргумента.

# Добавляем две пары в словарь dictionary, используя метод update
dictionary.update({'бежал': 'бежать в прошедшем времени',
                   'туфли': 'туфля во множественном числе'})

 

>>> dictionary
{'марафон': 'гонка бегунов длиной около 26 миль',
'персона': 'человек',
'бежал': 'бежать в прошедшем времени',
'бежать': 'двигаться со скоростью',
'туфля': 'род обуви, закрывающей ногу не выше щиколотки',
'туфли': 'туфля во множественном числе'}

Если вас интересует, почему данные в словаре расположены не в том порядке, в котором они были внесены в него, то это потому что словари не упорядочены.

Get

# Допустим, у нас есть словарь story_count
story_count = {'сто': 100,
               'девяносто': 90,
               'двенадцать': 12,
               'пять': 5}

Метод get() возвращает значение по указанному ключу. Если указанного ключа не существует, метод вернёт

None.

# Ключ "двенадцать" существует и метод get в данном случае вернёт 12
story_count.get('двенадцать')

Метод можно использовать для проверки наличия ключей в словаре:

>>> story_count.get('два')
None

Также можно указать значение по умолчанию, которое будет возвращено вместо None, если ключа в словаре не окажется:

# Метод вернёт 0 в случае, если данного ключа не существует
story_count.get('два', 0)

Pop

Метод pop() удаляет ключ и возвращает соответствующее ему значение.

>>> story_count.pop('девяносто')
90
>>> story_count
{'двенадцать': 12, 'сто': 100, 'пять': 5}

Keys

Метод keys() возвращает коллекцию ключей в словаре.

>>> story_count.keys()
['сто', 'пять', 'двенадцать']

Values

Метод values() возвращает коллекцию значений в словаре.

>>> story_count.values()
[100, 12, 5]

Items

Метод items() возвращает пары «ключ — значение».

>>> dictionary.items()
[('персона', 'человек'),
('бежать', 'двигаться со скоростью'),
('туфля', 'род обуви, закрывающей ногу не выше щиколотки'),
('бежал', 'бежать в прошедшем времени'),
('марафон', 'гонка бегунов длиной около 26 миль'),
('туфли', 'туфля во множественном числе')]

 

Итерация через словарь

Вы можете провести итерацию по каждому ключу в словаре.

for key in story_count:
   print(key)

Очевидно, вместо story_count можно использовать story_count.keys().

В примере кода ниже цикл for использует метод items() для получения пары «ключ — значение» на каждую итерацию.

>>> for key, value in dictionary.items():
        print(key, value)
('персона', 'человек')
('бежать', 'двигаться со скоростью')
('туфля', 'род обуви, закрывающей ногу не выше щиколотки')
('бежал', 'бежать в прошедшем времени')
('марафон', 'гонка бегунов длиной около 26 миль')
('туфли', 'туфля во множественном числе')

О словаре и других типах данных Python можно почитать в нашей статье.

Перевод статьи «Python Dictionary and Dictionary Methods»

Как выучить Python. Полное руководство

Д-р Кэтрин Блейк и Эдуардо Фрейтас

Итак, вы хотите выучить Python? Ты не один! Согласно индексу TIOBE, в настоящее время Python является самым популярным языком программирования в мире. Это руководство расскажет вам все, что вам нужно знать, чтобы начать работу, от базовой терминологии и примеров использования до лучших практик и курсов по продвинутым методам.

Мы создали руководство, в котором есть что предложить всем, от новичков до опытных программистов. Не забудьте добавить эту страницу в закладки, чтобы вы могли вернуться к ней, когда будете продвигаться по пути изучения Python!

Изучите Python за 9 шагов

  1. Начните с основ Python

  2. Основные термины исследования

  3. Понять, для чего используется Python

  4. Пройти несколько курсов Python

  5. Получите представление о программировании на Python

  6. Узнайте о Python для автоматизации бизнеса

  7. Ознакомьтесь с часто задаваемыми вопросами

  8. Измерьте IQ вашего навыка Python

  9. Сделайте следующие шаги

Основы Python

Процесс изучения нового языка программирования может быть пугающим, поэтому мы отвечаем на некоторые из наиболее распространенных вопросов, чтобы облегчить ваше сознание.

Что такое Питон?

Python — это объектно-ориентированный язык программирования, ставший популярным в последние годы, поскольку он прост в использовании и имеет широкий спектр приложений, таких как веб-разработка и разработка программного обеспечения, наука о данных и автоматизация.

В этом руководстве подробно рассказывается, для чего можно использовать Python и как извлечь из этого максимальную пользу.

Почему я должен изучать Python?

Python очень универсален, поэтому есть много причин для его изучения, например, желание научиться программированию в первый раз.

  • Создание воспроизводимых процессов для анализа данных.

  • Подготовка данных для машинного обучения.

  • Создание динамических веб-приложений.

  • Поиск данных в Интернете.

  • Автоматизация бизнес-задач.

    • Запросы на переполнение стека по языкам программирования, 2009–2022 
    Источник: Тенденции переполнения стека

    Сложно ли выучить Python?

    Python — один из самых доступных языков программирования для начинающих, и он больше похож на естественный язык, чем многие другие компьютерные языки. Преимущество Python по сравнению с другими языками заключается в том, что он менее многословен, а это означает, что вам нужно меньше кода, чтобы добиться цели.

    Если вы посвящаете обучению несколько часов в день, вы можете стать начинающим программистом Python всего за пять недель. Когда вы регистрируетесь в учетной записи Pluralsight, вы можете установить еженедельную цель, основанную на времени, посвященном обучению. Установка еженедельной цели позволяет вам изучать значки и помогает вам не сбиться с пути.

    Ключевые термины Python

    Вот пять важных терминов, которые вы должны знать как разработчик Python:

    Объектно-ориентированного программирования

    Объектно-ориентированное программирование (ООП) — сегодня самая популярная парадигма программирования (т. е. классификация программирования). Python и другие известные языки, такие как Java и C++, подходят под ООП. Языки ООП структурированы вокруг модулей кода «классы» и «объекты». Ключевым моментом здесь является то, что эти модули легко повторять и настраивать.

    ООП дают программисту большую гибкость, сводя к минимуму чрезмерное повторение сценариев. Geeks for Geeks — отличный ресурс для получения дополнительной информации о классах и объектах.

     

    Синтаксис

    Синтаксис — это слово, обозначающее правила, управляющие языком программирования, и то, как код должен быть написан, чтобы он работал. Как кодер, ваше соблюдение синтаксиса должно быть безупречным. Даже малейшая опечатка приведет к ошибкам.

    Хотя программисты хотят, чтобы их языки были как можно более естественными, когда вы впервые начнете изучать программирование, вы заметите, что оно отличается от того, что вам нужно писать. Не волнуйся! Вы привыкнете к этому.

     

    Библиотеки (программирование)

    Подобно реальной библиотеке, библиотеки для программирования представляют собой коллекции ресурсов, которыми пользуются программисты. Библиотеки — это файлы, содержащие код, и каждая библиотека выполняет определенные задачи. Использование библиотеки экономит время и усилия при работе со сложными функциями и классами.

    Обширные и разнообразные типы библиотек являются частью того, что делает Python таким привлекательным языком. Даже в первый день изучения Python вы, скорее всего, столкнетесь с библиотеками и даже попросите импортировать некоторые из них.

     

    Ноутбуки Юпитера

    Блокноты Jupyter, продукт Project Jupyter, представляют собой веб-среду IDE, которую можно запустить в браузере. Они модны, потому что к ним легко получить доступ и они идеально подходят для совместного использования и совместной работы. Если вы работаете с Python, вы, вероятно, много слышали о блокнотах Jupyter.

     

    Интегрированные среды разработки (IDE)

    Интегрированная среда разработки — это программное обеспечение, помогающее писать программы. IDE обычно имеют текстовый редактор, редактор проекта и средство просмотра вывода для запуска вашей программы. Они также предлагают расширенные функции, такие как мощная отладка, завершение кода, проверка синтаксиса и сопоставление скобок. Они также упрощают поиск и установку библиотек.

     

    Редакторы кода и IDE

    Редакторы кода IDE
    Текстовый редактор со специальными функциями для редактирования кода. Текстовый редактор со специальными функциями для редактирования кода, тестирования графического интерфейса и т. д.
    Может быть автономным или входить в состав IDE. Содержит редактор кода и несколько других функций
    Подсветка синтаксиса, предварительный просмотр и печать. Все функции редактирования кода, а также автодополнение кода, отладка, интерфейс командной строки и многое другое.
    Иногда содержит функции IDE Всегда содержит редактор кода и инструменты для тестирования, отладки и запуска.
    Иногда более гибкий и быстрый В некоторых случаях может быть сложнее настроить.

    Для чего используется Python?

    Python имеет множество реальных применений, но некоторые из наиболее распространенных — это машинное обучение, наука о данных, веб-разработка и автоматизация. Важно отметить, что эти категории имеют тенденцию пересекаться; например, наука о данных напрямую связана с машинным обучением и веб-разработкой, которые также работают вместе.

    Python для науки о данных

    Python отлично подходит для обработки, подготовки, визуализации и обмена данными. Несколько библиотек Python, таких как Matplotlib, Seaborn и Bokeh, поддерживают создание визуальных данных. Netflix, Spotify и YouTube используют Python для сбора и анализа данных, включая отчеты и рекомендации пользователей.

    Ознакомьтесь с курсом Pluralsight Data Wrangling with Python 3, чтобы узнать больше.

    Python для веб-разработки

    Другое распространенное применение Python — веб-разработка. Знаменитый веб-сканер Google, бот, который индексирует веб-сайты, построен на Python. Instagram построен в основном на Python через среду веб-разработки Django. Курс Django: Getting Started от Pluralsight — отличное место, чтобы узнать больше.

    Python для машинного обучения

    Машинное обучение — это процесс обучения программного обеспечения делать прогнозы на основе данных. Программы машинного обучения собирают пользовательские данные и модулируют их поведение и результаты на основе их наблюдений. Несколько примеров популярных программ, основанных на машинном обучении с помощью Python, включают Siri, Alexa и интеллектуальные системы парковки Bosch.

    Pluralsight предлагает ряд курсов по машинному обучению, в том числе «Машинное обучение с помощью Python — практическое применение для начинающих».

    Python для веб-сканирования

    Сеть — это кладезь скрытой информации, если вы знаете, как получить к ней доступ. Python предлагает несколько пакетов, упрощающих сбор информации о веб-сайтах — процесс, известный как веб-сканирование. Сканирование в Интернете помогает получить представление о различных рынках, цифровой стратегии ваших конкурентов, привычках пользователей социальных сетей и многом другом.

    Некоторые библиотеки Python, полезные для веб-сканирования, включают Requests, Urllib, BeautifulSoup, Selenium и Scrapy.

    Вы готовы изучать Python?

    Pluralsight предлагает обширный каталог из более чем 100 курсов Python для всех, от начинающих до опытных экспертов. Наши ресурсы включают видеолекции, учебные пособия и практические учебные проекты. Вот лишь некоторые из наших курсов, доступных онлайн:

    Курсы Python для начинающих

    Мы рекомендуем начать обучение Python с помощью курса обучения Python Core Language от Pluralsight. Этот путь включает в себя 25 курсов, которые помогут начать ваше приключение в области кодирования. В зависимости от вашей направленности вы также можете попробовать путь Python для аналитиков данных. Вы также можете проверить некоторые из наших курсов для начинающих:

    Продвинутые курсы Python

    Для тех, у кого уже есть опыт программирования на Python. Просмотрите нашу онлайн-библиотеку курсов, чтобы узнать больше: 

    Практические руководства по Python на Pluralsight

    Если вы учитесь на практике, попробуйте один из этих интерактивных курсов по темам Python для начинающих от Pluralsight:

    Почувствуйте Python

    Python имеет встроенную стандартную библиотеку, которая предоставляет множество функций для работы с файлами, возможно, это один из наиболее часто используемых аспектов Python. Давайте посмотрим, как использовать Python для поиска, удаления, архивирования и выполнения других задач для определенных файлов в папке. В нашем курсе «Работа с файлами в Python3» приведенные ниже темы рассматриваются более подробно.

    Поиск файлов с помощью Python

    Следующий скрипт Python будет искать все файлы CSV (*.csv) в определенной папке (fld) — в нашем случае имя каталога “./files” .

     импорт ОС, fnmatch

определение совпадения (fld, поиск):
    для fn в os. listdir(fld):
        если fnmatch.fnmatch(fn, поиск):
            печать (фн)

match('./files', '*.csv')

    Как же работает этот скрипт? Начнем с импорта 9Модули 0093 os и fnmatch из стандартной библиотеки Python. Затем мы создаем функцию сопоставления, где происходит волшебство.

    Вызов метода listdir возвращает массив (список) всех файлов, содержащихся в проверяемой папке ( fld ), в данном примере это папка “./files” .

    Затем функция сопоставления выполняет итерацию по всем файлам, найденным в папке, и вызывается метод fnmatch для каждого файла, проверяя, соответствует ли имя текущего файла ( fn ) соответствует критериям поиска, в данном случае “*.csv” .

    Можно написать функцию, которая находит файлы в папке, используя определенные критерии поиска, всего в несколько строк кода.

    Копирование файлов в Python

    Пожалуй, одной из частых операций в любом повседневном или деловом контексте является копирование файлов. С Python копирование файлов и папок невероятно просто. Начнем с импорта модуля Shutil , который содержит методы Python для копирования файлов (9).0093 копия ) и папки ( копия дерева ). Итак, для этих целей мы определим две функции Python: copy_file и copy_folder.

     импортный шаттл

def copy_file(src, dst):
    Shutil.copy(src, dst)

def копия_папки (источник, dst):
    Shutil.copytree(src, dst)

copy_folder('./файлы', './файлы/подпапка')
copy_file('./files/text1.txt', './files/subfolder')

    Способ копирования файлов в Python заключается в том, что исходный файл ( src ) копируется в папку назначения ( dst ).

    С другой стороны, папка копируется полностью (полная структура папок), что означает, что все файлы и подпапки, присутствующие в исходной папке ( src ), копируются в папку назначения ( dst ).

    В приведенном выше примере (при вызове copy_folder ) содержимое корня папки . /files копируется в ./files/subfolder 9Папка 0094.

    При вызове функции copy_file файл ./files/text1.txt копируется в папку ./files/subfolder .

    Итак, как вы видели, целые папки легко копируются с помощью нескольких строк кода.

    Удаление файлов с помощью Python

    Еще одна важная операция, которую Python упрощает, — это удаление файлов. В этом примере мы начинаем с импорта модуля os. После этого мы создаем функцию с именем remove_file 9.0094, который, как следует из его названия, будет использоваться для удаления определенного файла.

     импорт ОС

защита удалить_файл (f):
    если os.path.isfile(f):
        пытаться:
            ос.удалить(f)
        кроме OSError как e:
            print(f'Ошибка: {f}: {e.strerror}')
    еще:
        print(f'Ошибка: {f} недопустимый файл')

remove_file('./files/test1.txt')

    В приведенном выше примере ./files/test1.txt — это имя удаленного файла. Перед удалением файла ( f ), нам нужно убедиться, что файл существует — это делается путем вызова метода isfile и передачи имени файла ( f ) в качестве параметра.

    Удаление выполняется путем выполнения метода remove . Операция удаления заключена в оператор try , что означает, что код, найденный в операторе exclude, запускается, если при удалении файла возникает ошибка или исключение.

    Создание архива

    Еще одна типичная операция при работе с файлами с помощью Python — создание архивов, в основном ZIP-файлов. В следующем примере у нас есть список имен файлов ( to_zip ) в папках ./files и ./files/subfolder , которые мы хотим заархивировать в ZIP-файл.

     импорт zip-файла

to_zip = ['./files/subfolder/01_file_test.csv',
    './файлы/подпапка/01_file_test.txt',
    './файлы/подпапка/01_test_file.csv',
    './файлы/подпапка/01_test_file.txt',
    './файлы/01_file_test.csv',
    '. /файлы/01_file_test.txt']

def create_zip (zipf, файлы, опция):
    с zipfile.ZipFile(zipf, opt, allowZip64=True) в качестве архива:
        для f в файлах:
            архив.запись(f)

create_zip('./files.zip', to_zip, 'w')

    Мы определяем функцию create_zip , которой мы передаем имя результирующего zip-файла, который мы хотим создать ( zipf ), список файлов для сжатия и архивирования ( files ) и параметры архивирования ( вариант ).

    Создание ZIP-файла происходит при вызове метода ZipFile . Установка для параметра allowZip64 значения True указывает Python создавать ZIP-файлы, использующие расширения ZIP64, что позволяет использовать ZIP-файлы размером более 4 ГБ.

    Затем для каждого файла ( f ), найденного в списке файлов ( files ), каждый файл ( f ) добавляется в ZIP-файл ( архив ).

    При вызове функции create_zip ./files.zip будет именем результирующего ZIP-файла, тогда как to_zip указывает имена файлов, которые нужно заархивировать, и означает, что функция create_zip будет записывать в файл . /files.zip .

    Чтение и запись текстовых файлов

    Чтение и запись текстовых файлов также является частью многих повседневных операций, и Python также упрощает эти процессы. В этом примере у нас есть четыре функции, две из которых позволяют нам читать текстовые файлы, а две позволяют нам записывать в текстовые файлы.

     по определению read_txt(fn):
    с open(fn) как f:
        печать (f.read())

защита read_txt_by_line (fn):
    с open(fn) как f:
        строки = f.readlines()
        для строки в строке:
            печать (строка, конец = '')
            строка = f.readline()

защита write_new_txt (фн, ул):
    с open(fn, 'w', encoding='utf-8') как f:
        f.write(стр)

определение append_line_txt (фн, ул):
    с open(fn, 'a', encoding='utf-8') как f:
        е.написать('\n')
        f.write(стр)

read_txt('files_to_read/backup.py')
read_txt_by_line('files_to_read/backup.py')
write_new_txt('files_to_read/example.txt', 'это тест. ..')
append_line_txt('files_to_read/example.txt', 'это дополнительная строка')

    Функция read_txt открывается ( open ), а затем считывает ( read ) за один раз, содержимое файла ( fn ) передается в качестве параметра. Ниже показано, как вызывается функция.

    read_txt(‘files_to_read/backup.py’)

    Функция r ead_txt_by_line , с другой стороны, открывает ( open ) и затем читает ( read ) содержимое файла передается как параметр. Это происходит построчно, сначала читаются все строки ( readlines ), а затем перебирать каждую строку за раз ( для строки в строках ). Вот пример: 

    read_txt_by_line(‘files_to_read/backup.py’)

    Функция write_new_txt , как следует из ее названия, создает и открывает ( open ) новый файл ( fn режим записи ( w ) с использованием кодировки utf-8 и записывает строку ( str ) в файл:

    write_new_txt(‘files_to_read/example. txt’, ‘это тест…’)

    Функция append_line_txt , с другой стороны, открывает ( open ) существующий файл ( fn ) в режиме добавления ( a ) с использованием кодировки utf-8 и добавляет строку ( str ) в конце существующего содержимого файла:

    append_line_txt(‘files_to_read/example.txt’, ‘это дополнительная строка’)

    Как вы видели, Python очень универсален, его можно использовать в типичном бизнесе сценариев и отлично подходит для автоматизации.

    Автоматизация бизнеса с помощью Python

    Одной из основных задач автоматизации бизнес-процессов является эффективное извлечение данных из полуструктурированных или неструктурированных источников, таких как файлы PDF, и использование этих данных для мгновенного ввода данных в другие системы практически без участия человека.

    Допустим, у нас есть стопка из сотен или тысяч PDF-документов. Кто-то должен открыть каждый PDF-файл, вручную скопировать каждое поле из каждого PDF-файла и вставить значение каждого поля из каждого PDF-файла в эквивалентную веб-форму (например, Salesforce или любую другую систему CRM или ERP).

    С сотнями или тысячами PDF-документов, каждый из которых содержит множество полей, вы можете начать понимать, что это утомительная, сложная и утомительная задача для любого человека (или даже группы людей), которую нужно выполнить без ошибок.

    Но что, если бы мы могли написать сценарий Python, который мог бы выполнять тяжелую работу? Сценарий Python будет считывать содержимое сотен или тысяч PDF-документов, извлекать данные для каждого поля в этих документах, а затем помещать каждый фрагмент данных в сценарий на основе браузера, который будет автоматически заполнять каждую веб-форму.

    Случай, подобный только что описанному, является прекрасным примером того, как Python блистает, давая нам возможность быстро решить проблему такой сложности благодаря своей гибкости, простоте использования и простому синтаксису.

    Во всем мире организации сталкиваются с проблемами повышения эффективности за счет увеличения производительности с использованием существующих ресурсов или меньше. Бизнес-процесс или роботизированная автоматизация процессов (также известная как RPA) — это технология, которая может повысить производительность труда за счет устранения повторяющихся задач, которые компьютер может выполнять быстрее и точнее.

    В курсе «Автоматизация бизнеса с помощью Python 3: Начало работы» базовые концепции роботизированной автоматизации процессов применяются для объяснения того, как можно использовать Python для простой автоматизации сложных сценариев.

    Часто задаваемые вопросы по Python

    Все еще интересуетесь Python? Вот наши ответы на некоторые из наиболее частых вопросов о Python:

    Как скачать Python?

    Начните с установки последней версии Python 3 непосредственно на свой компьютер с сайта python.org. На главной странице перейдите в раздел загрузки и выберите соответствующий установщик для вашей платформы.

    Если вам не нужна более старая версия для определенной цели, обычно лучше выбрать последнюю доступную версию.

    Не беспокойтесь — все установки, которые мы рекомендуем, безопасны! Python не зависит от операционной системы, а это означает, что вы можете портировать примеры, не относящиеся к Windows, на другие операционные системы с небольшими изменениями.

    После загрузки программы установки следуйте инструкциям или шагам по установке, состоящим из нескольких щелчков мышью с помощью интуитивно понятного мастера установки.

    Вы можете выбрать вариант установки или обновления по умолчанию или выполнить индивидуальную установку, где вы можете выбрать место и функции для установки. Итак, следуйте инструкциям, и все будет хорошо.

    Как создать скрипт Python?

    Хотя вы можете писать код непосредственно в терминале или командном окне, мы рекомендуем новичкам использовать редактор кода или IDE для получения дополнительной помощи при написании, отладке и запуске сценариев:

    • Pycharm

    • Паук

    • Sublime Text (редактор кода, платный)

    • Код Visual Studio (редактор кода)

    Pycharm — одна из самых популярных IDE для Python, и это отличное место для начала, если вы совершенно не знаете, как действовать дальше. Для более глубокого изучения установки ознакомьтесь с разделом «Установка и запуск Python» на Pluralsight, войдя в систему. Курс «Создание вашего первого решения Python Analytics» также охватывает варианты установки для IDE и библиотек Python.

    Если вы хотите использовать блокноты Jupyter или несколько других популярных библиотек Python, рекомендуется загрузить дистрибутив Anaconda. В дистрибутив Anaconda входит множество популярных библиотек, в том числе Numpy, Pandas, Conda, Jupyter, Bokeh и многие другие.

    Что такое ПиПи?

    PyPi, или индекс пакетов Python, является официальным сторонним репозиторием программного обеспечения для языка Python. Другими словами, это место, где разработчики могут загружать созданные ими библиотеки, чтобы делиться ими с другими. PyPi использует менеджер пакетов Pip для установки.

    В чем разница между установками Pip и Conda?

    Pip и Conda — это два установщика пакетов Python. Критическое отличие состоит в том, что Pip устанавливает только пакеты, написанные на Python, если вы не используете интерпретатор. Однако при установке Conda можно использовать любой язык программирования без интерпретатора. В противном случае существует много совпадений, и оба могут устанавливать одни и те же пакеты Python.

    Должен ли я изучать JavaScript или Python?

    И JavaScript, и Python имеют разные варианты использования. Если вашей основной целью является разработка веб-сайтов и веб-приложений, вы, вероятно, захотите ознакомиться с JavaScript. Для машинного обучения/ИИ и науки о данных Python обладает большей универсальностью. Но если вы сосредоточены на веб-разработке, почему бы не изучить и то, и другое?

    Измерьте IQ вашего навыка Python

    Если вы немного поработали с Python в прошлом и хотите узнать, насколько ваши навыки соотносятся с навыками других программистов, попробуйте измерить свой IQ навыков Python. У вас будет две попытки, если вам не понравится первый результат. Эта функция предназначена для подписчиков Pluralsight, поэтому рассмотрите возможность запуска пробной версии, если хотите получить к ней доступ.

    Следующие шаги

    Подберите несколько популярных блогов Python

    Знание того, что другие разработчики Python ищут в Интернете, может быть отличным способом расширить свои знания Python, даже если вы новичок, и даст вам преимущество в определении более продвинутых и ценных приложений языка. Вот несколько наиболее популярных руководств Pluralsight по популярным темам Python:

    Использование памяти Python

    “Одним из способов, которым Python ускоряет разработку (не говоря уже о том, что проще, чем такие языки, как C  и C++ ), является управление памятью Python. В Python это просто потому, что язык управляет памятью за вас…”

    Как профилировать использование памяти Python | Плюралсайт

    Установите Python в Ubuntu

    «Ubuntu упрощает запуск, так как поставляется с предустановленной версией командной строки. Сообщество Ubuntu разрабатывает многие свои сценарии и инструменты под Python. Вы можете начать процесс либо с версии командной строки, либо с графической интерактивной средой разработки. (ПРОСТОЕ)….”

    Как использовать программирование на Python в Ubuntu Linux | Плюралсайт

    Scala против Python для Spark

    «Spark — один из самых активных проектов больших данных с открытым исходным кодом, в котором участвует множество участников. Это удивительно, учитывая, что это более молодой проект. В отличие от Hadoop, оригинальной и де-факто параллельной платформы обработки, Spark развивается более быстрыми темпами…».

    Разработка приложений Apache Spark: Scala и Python

    Часы обратного отсчета Raspberry Pi с Python

    «Чтобы отметить дни до Pluralsight LIVE 2017, я решил создать специальные часы. Я понял, что Raspberry Pi станет идеальной реализацией моей идеи, чтобы поддержать дух производителя и Интернета вещей, который прославляет Pluralsight LIVE…».

    Создание часов обратного отсчета с помощью Raspberry Pi и Python | Pluralsight

     

    Познакомьтесь с другими разработчиками Python

    Пожалуйста, не стесняйтесь присоединяться к сообществу программистов. Общение с другими разработчиками может быть отличным способом найти полезные ресурсы для решения проблем. Вот несколько мест, где разработчики могут встретиться друг с другом:

    • Переполнение стека (удобно для поиска помощи в решении проблем с программированием)

    • р/Питон на Reddit

    • Сообщество Sitepoint Python

    • Обсуждения на GitHub

    Не забывайте о Twitter, Instagram, TikTok или YouTube. Инфлюенсеры могут быть фантастическим источником вдохновения и информации.

    Продолжайте улучшать свои навыки Python

    Теперь ваша очередь превратить свое желание узнать больше о Python в практические результаты.

    Ключ в том, чтобы сохранять любопытство и не слишком напрягаться, чтобы добиться результатов немедленно, а делать маленькие шаги и изучать один аспект Python за раз.

    Изучите основы работы с файлами, папками и стандартной библиотекой, прежде чем изучать более сложные аспекты Python.

    Независимо от того, являетесь ли вы счастливчиком, сидящим рядом с кучей сотен PDF-документов для переноса в Salesforce, или аналитиком данных, которому необходимо обработать данные, содержащиеся в файлах Excel, Python может помочь вам стать более продуктивным.

    Познакомьтесь с нашими авторами

    Эдуардо Фрейтас

    Эдуардо — энтузиаст технологий, архитектор программного обеспечения и сторонник успеха клиентов. Он разработал корпоративные решения .NT, которые извлекают, проверяют и автоматизируют важные бизнес-процессы, такие как решения для счетов к оплате и почтовых отделений, для всех типов организаций.

    Он проектировал и поддерживал производственные системы для таких мировых брендов, как Coca Cola, Enel, Pirelli, Fiat-Chrysler, Xerox и многих других. Он является известным специалистом в сегменте рынка управления корпоративным контентом, специализирующимся на сборе и извлечении данных и автоматизации процессов документирования. Он разработал систему обработки счетов поставщиков для Agfa, которая обеспечила 50% сквозной обработки (50% счетов извлекаются из бумаги, проверяются и экспортируются в SAP без какой-либо проверки человеком). Он также любит писать о передовых технологиях. Он любит помогать клиентам добиваться успеха. В свободное время любит проводить время с семьей и на свежем воздухе. Он любит бег и спорт.

    Эдуардо также является автором курсов на Pluralsight и пишет на такие темы, как Python, автоматизация, облачные вычисления, работа с базами данных и т. д.

    Доктор Кейт Блейк

    Доктор Кейт Блейк — писатель со склонностью к техническим материалам, включая компьютерное программирование и историю науки и техники. Хотя она занимается программированием с двенадцати лет, ее профессиональный опыт связан с академическими кругами, она получила докторскую степень в Университете Индианы по английскому языку в 2017 году и несколько лет работала профессором английского языка, публикуя исследования по различным темам.0003

    Покинув академию, она теперь работает в сфере технического образования. В настоящее время она работает в Pluralsight в качестве SEO-аналитика, где ей удается совмещать свою любовь к языкам программирования с писательским опытом и образованием.

    Как изучить Python: полное руководство

    Если вы когда-нибудь изучали веб-разработку и программирование, вы видели или слышали, как люди говорят о языке программирования Python.

    Согласно The Economist , Python стремительно приближается к званию самого популярного в мире языка программирования. Это важно, потому что чем популярнее язык кодирования, тем больше работодателей начинают использовать его в качестве языка по выбору — и , что означает, что знание того, как использовать Python, поможет вам нанять (особенно важно, если вы хотите защитить свой набор навыков от рецессии). ).

    «Отлично, — скажете вы, — во всем этом есть смысл». Но есть одна проблема: как начать изучать Python?

    Мы составили это руководство о том, как именно изучать Python. От того, что такое Python, до того, как его использовать, где его изучать (и многое, многое другое), это руководство объяснит все, что вы когда-либо хотели знать… и еще кое-что.

    Между прочим, не думайте, что вам нужно все усвоить за один присест. Добавьте эту страницу в закладки, возвращайтесь к ней столько раз, сколько захотите, и не торопитесь, работая со всеми другими связанными статьями и ресурсами. Следующее, что вы знаете, вы станете профессионалом Python!

    Содержание

    1. Python: что это такое?
    2. Для чего можно использовать Python?
    3. Что такое некоторые задания Python?
    4. Как (и где) этому научиться?
      5. Бонус
    5. : примеры программирования Python, ресурсы и некоторые инструменты Python

    Что такое Python?

    Что такое Python? Python — это язык кодирования общего назначения. Это означает, что, в отличие от HTML, CSS и JavaScript, его можно использовать для других типов программирования и разработки программного обеспечения, помимо веб-разработки.

    Какие вещи, спросите вы? Далее в статье мы рассмотрим еще 90 666 более 90 667 подробностей о том, для чего используется Python, но общий список включает:

  • Разработка настольных приложений и программного обеспечения
  • Обработка больших данных и выполнение математических вычислений
  • Написание системных сценариев (создание инструкций, которые говорят компьютерной системе что-то «делать»)

    • Но почему он называется Python?

    Одно небольшое примечание, которое нам нужно добавить сюда:

    Название Python не является ни сложной технической метафорой, ни сложной аббревиатурой. Python назван в честь Монти Пайтона.

    Да, ЭТО Монти Пайтон.

    Согласно Python.org: «Когда Гвидо ван Россум начал внедрять Python, он также читал опубликованные сценарии «Летающего цирка Монти Пайтона»… ему нужно было короткое, уникальное и немного загадочное имя, поэтому он решил назовите язык Python».

    Вам должен понравиться язык программирования, созданный с чувством юмора, верно?

    Кому следует изучать Python?

    Итак, означает ли широкий спектр применения Python, что новичкам в области технологий следует придерживаться более знакомых языков веб-разработки? Ни за что! Диапазон Python может показаться пугающим, но он известен как простой в освоении и использовании язык программирования. А это значит, что Python — хороший язык для изучения:  

    • начинающих программистов
    • Разработчики веб-приложений и мобильных приложений
    • Инженеры-программисты
    • Специалисты по данным
    • Любой, кто работает или изучает компьютерное программирование!

    Почему вы должны изучать Python

    Вы можете прочитать гораздо больше о том, почему именно ВАМ следует начать изучать и использовать Python, но пока рассмотрите следующие четыре основные причины:

    1.
    Существует множество вакансий Python На момент написания этой статьи Indeed.com перечисляет почти 69 000 вакансий, связанных с Python, в различных ролях: от инженера по обеспечению качества и инженера-программиста начального уровня до должностей высокого уровня, таких как инженеры по машинному обучению и искусственному интеллекту.

    2. Python не требует много времени для изучения

    Для такого мощного языка, как Python, его удивительно легко выучить. Профессионалы отрасли говорят, что вы можете изучить основы Python (синтаксис Python, ключевые слова и типы данных) всего за 6-8 недель , если у вас есть предыдущий опыт работы с языками программирования.

    3. Вы можете бесплатно изучить основы Python

    Нет! Это НЕ слишком хорошо, чтобы быть правдой! Вы можете изучить эти основы Python, не потратив ни цента. Не верите нам? Ознакомьтесь с этим исчерпывающим (и БЕСПЛАТНЫМ) руководством по Python прямо с официального сайта Python Software Foundation.

    4.
    Python — популярный ребенок

    Как мы упоминали ранее, Python быстро становится самым популярным языком программирования в мире. Последнее, что вы хотите делать, — это вкладывать деньги и время в изучение языка, который недостаточно широко используется для получения работы. С Python это НЕ будет проблемой.

    Дополнительное чтение:

    Что такое Python?

    Для чего используется Python?

    Теперь у вас есть представление о том, что такое Python, и почему стоит начать изучать, как его использовать. Как насчет более ясных примеров того, ДЛЯ ЧЕГО используется Python? Вы можете очень глубоко погрузиться в Python, его использование и отрасли, которые полагаются на него здесь, но вот версия TLDR.

    Основное использование Python включает:

    1. Общая веб-разработка / создание веб-приложений

    Одно из основных направлений использования Python — это язык сценариев, помогающий создавать веб-сайты и веб-приложения. «Но подождите минутку», — можете сказать вы. «Разве JavaScript не язык сценариев, используемый для веб-разработки? Если я уже знаю JavaScript, делает ли это Python излишним?»

    Вовсе нет!

    Да, и JavaScript, и Python используются для написания сценариев, связанных с веб-разработкой, но хотя JavaScript чаще всего используется во внешнем интерфейсе веб-сайтов и приложений (части, которые люди видят на своем экране и с которыми взаимодействуют), Python для работы на бэкенде (создание и поддержка невидимой инфраструктуры, благодаря которой работают веб-сайты и приложения).

    Сочетание простоты использования Python (основанное на его синтаксисе, ориентированном на английский язык) и доступность библиотек и сред Python, таких как Pyramid, Django и Flask, делают его повсеместным присутствием в серверных веб-проектах.

    2. Научные вычисления + наука о данных + машинное обучение

    Python также используется для научных вычислений и обработки данных. У него даже есть несколько научных или специализированных библиотек, в том числе:

    • AstroPy для астрономии
    • BioPython для биологии и биоинформатики
    • Graph-Tool для статистического анализа графиков
    • PsychoPy для нейронауки и экспериментальной психологии

    И если наука о данных недостаточно научна для вас, Python также является основным языком для машинного обучения (техническая область, ориентированная на искусственный интеллект). Библиотеки и фреймворки машинного обучения Python, включая scikit-learn и TensorFlow.

    3. Стартапы

    Стартапы, особенно технологические стартапы, любят Python, потому что он прост в использовании и масштабируем. Это означает, что Python можно использовать для создания цифрового продукта, который обслуживает горстку людей… и по-прежнему использовать для обновления и поддержки этого продукта, когда клиентская база вырастет до сотен, тысяч или даже миллионов.

    4. Финтех + финансовая индустрия

    Хотите знать, какой язык программирования отдает предпочтение финансовой индустрии при найме разработчиков и инженеров? Ты угадал. Питон. Способность Python работать с цифрами делает его идеальным для FinTech и означает, что он должен быть в верхней части вашего списка языков для изучения, если вы заинтересованы в работе в сфере финансов.

    Дополнительные чтения: 

    Для чего используется Python? 5 отраслей, без которых не обойтись

    Что такое Python Jobs?

    Итак, следующий вопрос: как именно Python преобразуется в рабочие места?

    Задания, связанные с Python, немного отличаются от заданий, связанных с более специфическими языками программирования. В то время как рабочие места HTML и JavaScript, например, имеют тенденцию быть вариациями ролей веб-разработчика. Задания Python более разнообразны, что имеет смысл, если подумать обо всех возможных способах использования Python.

    При поиске вакансий Python на таком сайте, как Indeed, вы найдете:

    Младшие должности

    • Инженеры по обеспечению качества 
    • Разработчики программного обеспечения начального уровня 
    • Младшие разработчики Python

    Должности более высокого уровня

    • Специалисты по данным
    • Исследователи искусственного интеллекта
    • Инженер по машинному обучению

    Огромный выбор вакансий Python может сбить с толку, но лучший способ ориентироваться в этих списках — сузить область работы, которую вы хотите выполнять, и ваш текущий уровень опыта. Чтобы расшифровать рынок труда Python, вот разбивка некоторых общих ролей Python, их общей направленности работы и средней заработной платы.

    Распространенные вакансии Python

    Разработчик программного обеспечения начального уровня

    Как следует из названия, это должность начального уровня. Разработчики программного обеспечения работают над командообразующими программами и веб-приложениями. Разработка программного обеспечения не всегда означает использование Python, но Python — это распространенный язык, используемый в процессе разработки программного обеспечения, а знание и опыт работы с Python — это лишь часть головоломки для получения вашей первой работы разработчика программного обеспечения.

    Средняя зарплата:   $52 491

    Инженер по обеспечению качества

    Инженеры по обеспечению качества — это должности начального и среднего уровня, которые тестируют программное обеспечение и веб-приложения. QA Engineers не создают тестируемое программное обеспечение, но они ДЕЙСТВИТЕЛЬНО используют языки сценариев, такие как Python, для автоматизации и выполнения процесса тестирования.

    Средняя зарплата: 61 459 долларов

    Младший разработчик Python

    Эта должность начального уровня является одной из самых знакомых должностей, если у вас есть опыт веб-разработки. Разработчики Python — это специалисты Python, которые используют Python для создания веб-сайтов, мобильных приложений или программного обеспечения. Эта роль отличается от более общего разработчика программного обеспечения, описанного выше, тем, что основное внимание уделяется Python и связанным с Python аспектам проекта разработки.

    Средняя зарплата: $80 994

    Старший разработчик Python

    Это вариант разработчика Python среднего и старшего уровня. Тот же фокус, но после 3-5 лет разработки Python за плечами.

    Средняя зарплата: $117 822

    Специалист по данным

    Специалист по данным — это должности среднего и старшего звена, отвечающие за интерпретацию и извлечение значений из полей данных. Специалисты по данным обычно имеют опыт работы в области математики, статистики, информатики или других количественных областях. Python — один из популярных языков программирования для науки о данных благодаря его способности автоматизировать и анализировать данные.

    Средняя зарплата: $121 031

    Инженер по машинному обучению: $141 029

    Инженеры по машинному обучению — еще одна должность Python среднего и старшего уровня. Эти инженеры разрабатывают машины, программы и другие компьютерные системы, способные «обучаться» и применять полученные знания без специальных инструкций. Инженеры по машинному обучению часто имеют глубокие знания в области математики и компьютерных наук, включая дипломы колледжей. Подобно науке о данных, способность Python обрабатывать алгоритмы и автоматизировать данные делает его основным инструментом программирования для машинного обучения.

    Средняя зарплата: 141 029 долларов

    Где можно найти работу Python?

    Когда вы будете готовы искать работу Python, где вы можете ее найти? Это легко. Вот список источников для списков вакансий Python:

    • Совет по трудоустройству Python Software Foundation
    • PythonJobs. com
    • Бесплатная доска объявлений Python
    • Работа Pycoder
    • Удаленный Python
    • Действительно
    • Стеклянная дверь

    Как и где изучать Python

    Продается на Python? Большой! Хотите знать, как начать его изучать? Даже лучше!

    Каким бы гибким и мощным языком программирования ни был Python, вы можете подумать, что на его изучение уходят годы. Вы ошибаетесь. Как и в случае с такими языками, как JavaScript, общее мнение состоит в том, что основы Python можно изучить менее чем за год, а иногда всего за месяц или два (в зависимости от того, сколько часов вы посвятите этому). Повторяю: Python можно выучить за считанные месяцы .

    Вы можете не только выучить Python в разумные сроки, но и начать изучать его БЕСПЛАТНО.

    Как? Как и в случае с другими языками программирования, для изучения основ Python имеется множество бесплатных и качественных ресурсов, в том числе:

    • Learnpython.org
    • Руководство для начинающих Python Foundation
    • Python-Guide. Org Автостопом по Python
    • Настоящий Python: изучите программирование на Python на примере
    • Класс Google Python
    • Codecademy: Изучайте Python
    • Учебное пособие по Python для w3schools

    Опять же, все эти курсы и учебные пособия по Python для начинающих бесплатны, и вы можете пройти их онлайн, не вставая с дивана. Тем не менее, чтобы освоить Python, вы в конечном итоге захотите инвестировать в платный курс под руководством инструктора. Когда это время придет, обратите внимание на наш собственный новый курс Skillcrush Python, который будет запущен этой осенью.

    Бонус: примеры программирования на Python и инструменты Python

    Если вы готовы начать самостоятельное изучение Python, мы хотели бы предоставить вам несколько бонусных ресурсов, которые помогут вам: коллекция фактических фрагментов кода Python для демонстрации вам, как на самом деле работает язык (и чтобы вдохновить вас попробовать некоторые собственные проекты для начинающих), а также список Python IDE и редакторов кода, которые сделают ваш процесс кодирования Python намного проще.

    Примеры программирования на Python

    Вы можете прочитать наш полный список из более чем 25 примеров программирования на Python здесь, но вот пять лучших примеров для начала.

    • Симулятор мяча Magic 8
    • Свиной латинский переводчик
    • Конвертер км/ч в мили в час
    • Поиск определенных файлов на компьютере
    • Генератор случайных паролей

    Каждый из этих примеров включает исходный код, который вы можете редактировать и настраивать, чтобы увидеть, как работает сценарий, и как вы можете изменить его, чтобы он работал по-другому.

    Python IDE и редакторы кода

    IDE (или интегрированные среды разработки на языке разработчиков) — это программы, которые объединяют инструменты для написания и тестирования программного обеспечения, веб-сайтов и мобильных приложений на одной эффективной платформе (вы знаете, «интегрированной среде разработки»). ).

    Редакторы кода — это более легкие текстовые редакторы, оптимизированные для написания и редактирования на определенных языках кодирования.

    Оставить комментарий