Питон учить: Интерактивный учебник языка Python

Содержание

Как и главное зачем детям учить Python

Современные дети много часов в день проводят в компьютерах, планшетах, телефонах, а вернее сказать – в играх. Неудивительно, что им бывает любопытно узнать, как эти игры сделаны. Они даже могут захотеть создать собственную аркаду, квест или стратегию. Удачный момент, чтобы познакомить чадо с азами кодинга. Мало кто из популярных программистов или основателей IT-компаний не начинал свой путь с написания компьютерной игры. Сегодня средства для разработки программного обеспечения стали куда проще и интуитивно понятнее. Одним из таких инструментов является язык программирования Python и окружающая его доброжелательная среда.

Почему Python?

  • Среди языков программирования, используемых в реальном мире, Python является одним из самых востребованных и успешно применяемых в различных областях: от анализа данных и умных чат-ботов до парсинга сайтов и написания игр, обучаемых по алгоритмам искусственного интеллекта. Это не единственная причина, почему Python – хороший выбор на роль первого языка программирования:
  • Команды и синтаксис просты и легко читаемы по сравнению с другими языками программирования. Язык обязывает к аккуратности в написании кода (например, неотъемлемой частью, а не просто средством форматирования, являются отступы).
  • Python содержит множество встроенных библиотек, а также колоссальное сообщество программистов, разрабатывающих для различных задач собственные библиотеки и программы. В большинстве случаев ребенок сможет самостоятельно найти ответ на возникающие вопросы.
  • Формальные ошибки выявляются в процессе запуска программы, что облегчает их поиск. Это повышает мотивацию ученика продолжать обучение.
  • Совместно с платами Raspberry Pi и другими подобными платформами Python позволяет соединять между собой компьютер и внешний мир, реализуя, среди прочего, концепцию интернета вещей. Это делает процесс программирования более наглядным и захватывающим.

Что общего между иностранными язиками и Python?

Мі придумали привести пару очевидніх примеров, почему Python, это всё-таки язык и в чём сходства и различия между Python и любым иностранным языком.

Сходства: Освоение первых ступеней языка программирования очень похоже на изучение иностранного, с чем подростки, скорее всего, уже сталкивались в школе. Эти ступени мы в школе проходим быстро, но именно они — самые важные. Python, Java, C++ — всё это, по сути, настоящие языки, где определенные символы несут конкретные смысловые обозначения, иначе выстраиваются предложения и формулируются мысли.

На первом уроке английского мы изучаем алфавит, пишем и произносим новые буквы и звуки. В языке программирования вместо букв переменные, а вместо слов — операторы, простейшие команды. Вместо тетради — монитор. Так же, как есть разные способы написать слово (прописными или печатными буквами), существуют разные способы ввода данных.

Грамматика и синтаксис

Научившись складывать буквы в слова, мы начинаем их склонять, спрягать и выстраивать предложения. В программировании, освоив простейшие команды, мы переходим к более сложным, задающим полное описание действия. Если задача раньше звучала как «приготовить торт», то теперь — «приготовить торт с шоколадом в белой глазури».

Подход к изучению

Чтобы заговорить по-английски, нужна практика, чтобы начать писать программы, нужно проводить время с компьютером и в классе, и дома. В Kodland занятия проходят раз в неделю, но ученики регулярно получают домашние задания. Некоторые вещи придется просто запомнить, и здесь программирование оказывается строже иностранного: неправильно склонённое слово собеседник может понять, исходя из контекста, а вот компьютер не разберёт команду с опечаткой.

Различия: Сходство с изучением иностранного заканчивается уже на первых ступенях, но остается то, что делает любой язык языком — коммуникация. Она в программировании выстраивается по-другому.

Цель коммуникации

Если иностранный нужен для двустороннего равноправного общения, то язык программирования — чтобы поставить подробную задачу и объяснить собеседнику-компьютеру, что делать. Поэтому, изучая язык программирования, мы проходим две фазы: сначала осваиваем новую речь, подстраиваясь под её правила, а потом сами диктуем условия, объясняя, чего хотим добиться.

Python можно сравнить с джинном, выпущенным из бутылки: сначала нам придётся потрудиться, вызволяя его, а в благодарность он будет готов выполнить любое наше желание.

Построение коммуникации

Собеседник становится помощником, готовым слушать наши указания, но чтобы быть понятыми верно, мы должны описывать всё максимально подробно. Если на первых этапах мы только осваивали язык компьютера, то теперь можем поделиться с ним знаниями: владея уже знакомой и нам, и компьютеру лексикой, выстраиваем новые наборы команд.

Представим, что хотим попросить у того же джинна торт. Но джинн торты никогда не готовил, не пробовал и даже не видел. Через знакомые обоим понятия мы будем объяснять, что такое шоколад, как пахнет клубника, как выглядит глазурь. Чем дальше мы продвигаемся, тем интереснее, но в то же время сложнее становится общение с компьютером. Иногда оказывается недостаточно прописать один возможный сценарий, а необходимо дать альтернативу. Например, если наш торт с клубникой, то глазурь у него должна быть розовая, а если с шоколадом — белая.

Конечно, уже описывая наше желание, формулируя сложные задачи, мы продолжаем учить язык, так же, как совершенствуем разговорный английский, общаясь на нем. В этом заключается главная особенность любого языка программирования: осваивая его, мы одновременно создаём свой проект. Изучаем что-то незнакомое через реализацию собственных идей. Поэтому Python подойдет не только подросткам, склонным к математике или языкам, но и всем, кто хочет творить и воплощать свои фантазии в жизнь, перейти от слов, переменных и команд к делу.

10 простых педагогических советов родителям, чьи чада учат Python

1. Не нужно заставлять: В первую очередь не надо быть излишне навязчивым. Травматичный опыт может вызвать негативное отношение к предмету. На первых порах важнее показать существование такой области человеческого знания и занятий, которые могут быть одновременно интересны и полезны. Дальнейшее – дело предрасположенности. Всему свое время.

2. Необязательно начинать сразу с Python: И в Google Play, и в AppStore можно найти массу приложений, которые могут увлечь ребенка на более простом, интуитивном уровне, чем написание текстовой программы. В определенный момент ученику захочется чего-то более «взрослого». Сложности могут возникнуть и с языковым барьером, ведь программирование на Python очень похоже на написание алгоритма на английском языке. Впрочем, это хороший повод начать с ним знакомство пораньше.

3. Возможно, на компьютере уже установлен Python: Дистрибутив Python по умолчанию включен в состав многих операционных систем. Так, на Mac или Linux достаточно в терминале набрать команду python либо открыть страницу с онлайн-интерпретатором Python. Такая «встроенность» покажет, что заниматься программированием можно в любой момент, когда и где захочется, просто для фана.

4. Напишите свою программу: Если вы умеете программировать, напишите несложную игру, в которую вам вместе будет нескучно играть. Например, кто быстрее угадает число из наперед заданного диапазона (с подсказками «больше/меньше» в случае неудачи). При проявлении интереса вы можете строка за строкой пройтись по коду программы, объясняя, что делает та или иная часть кода.

Когда ребенок спросит, что произойдет, если что-то поменять, нужно не только объяснять, но и показать результат. Так незаметно получится, что игра продолжилась в новом ключе: изменение кода – запуск – проверка полученного.

5. Попробуйте вместе что-то простое, но нескучное: Далее вы можете написать с нуля что-то вместе, разобрав общие концепции программирования. Нет особого смысла начинать с объяснения типов переменных и других не очень притягательных вещей (с этим легко познакомиться по ходу). Лучше рассмотреть небольшой скрипт, в котором совместятся несколько (но не слишком много) идей. Например, производится обратный отсчет для запуска ракеты, и в конце надо написать слово «Поехали». Одновременно вводятся следующие идеи:

  • Переменная, принимающая значения
  • Цикл for (или while)
  • Объект range (например, range(10, 1, -1))
  • Условие if else
  • Вывод строки на экран с помощью функции print

Объясняя, старайтесь соблюсти баланс. С одной стороны, ваши комментарии не должны быть чрезмерно подробными, с другого – нельзя, чтобы инструкции программы превратились в набор магических заклинаний. Проверить понимание можно, предложив отредактировать код так, чтобы изменился результат его выполнения. Скажем, в приведенном примере начать счет не с десяти, а с пяти.

Заметив, что ребенок допускает ошибку, не говорите ему об этом заранее. Лучше вместе разобраться с сообщением об ошибке, чтобы в таких случаях ученик чувствовал себя увереннее и не сдавался. Убедитесь, что ребенок осознает то, как выполняется программа. Можно попросить словами описать зачем нужно то или это.

Другие идеи начала занятий для детей с различными наклонностями:

  • Шифровка секретных посланий. Код для шифровки посланий и программа, которая шифрует и расшифровывает сообщения.
  • Список покупок. Поиск по списку, сортировка элементов списка по алфавиту, по стоимости с учетом объявленных акций на товары.
  • Отрисовка красочной графики в Tkinter. Результат рисования полезно материализовать, распечатав на принтере.
  • Телефонная книга. В качестве полей можно использовать не только телефоны, но и другие характеристики: друг/родственник, пол, возраст, цвет волос и т.д. Задача: найти человека с определенным набором качеств.

6. Введите элемент случайности: Познакомьте ученика с импортом нескольких библиотек на примере модулей random, time и math. Библиотека random позволяет вносить в собственные проекты (например, игры) что-то непредсказуемое. Модуль math школьник сможет использовать для автоматизации решения учебных заданий. Библиотека time поможет применять различные элементы задержки. Такие модули также подогревают интерес к тому, чтобы создать что-то на основе нескольких имеющихся возможностей.

7. Дайте пространство для творчества: Перед следующим шагом вполне нормально замахнуться на что-нибудь большее. Или хотя бы посмотреть вместе, как устроены крупные проекты. Может оказаться, что путь постоянного экспериментирования куда привлекательнее, чем изучение пособий. На этом этапе можно создать игру-клон одной из известных несложных игр с помощью библиотеки PyGame. На YouTube имеется множество пособий по ее применению.

Можно пойти иначе и модифицировать одну из любимых игр. Например, в Sims 4 Python задействован для внутриигрового моддинга. Существуют проекты с открытым исходным кодом, полностью написанные на Python (например, игра Frets on Fire). Такие свободные проекты – естественные площадки для изучения и практики программирования, работы с чужим кодом.

Если ребенок заинтересован в более практичных проектах, предложите реализовать что-то из школьных заданий. Например, для решения задач из алгебры и символьных вычислений полезен SymPy, для численного моделирования – NumPy и SciPy, для отображения данных – Matplotlib или Plotly.

8. Купите ребенку самоучитель: Да, проекты из предыдущего пункта могут показаться довольно-таки трудными. Что делать, если у вас недостаточно времени? На помощь приходят самоучители для детей. Академические учебники детям обычно не очень понятны, а вот книжка с красивыми картинками подогреет интерес, систематизирует знания, предложит идеи для новых проектов.  Русскоязычных детских самоучителей для Python третьей версии наберется уже не менее десятка. Ниже мы собрали подборку из трех наиболее интересных книг для детей разного возраста и темперамента.

«Программирование для детей на языке Python» – Луи Стоуэлл: «Программирование для детей на языке Python» – книга Луи Стоуэлла с яркими иллюстрациями, подойдет для младшего школьного возраста. Содержит интересные проекты по созданию собственных игр и понятные инструкции.

«Python для детей. Самоучитель по программированию» – Джейсон Бриггс: Для вдумчивых детей постарше рекомендуем самоучитель по программированию Джейсона Бриггса «Python для детей». Слово «самоучитель» в заглавии не самое точное, потому что это скорее учебник с практическими разделами. Книга будет особенно полезна тем, кто захочет организовать кружок по программированию.

«Python для детей и родителей. Играй и программируй» – Брайсон Пэйн: Книга подойдет для ребят примерного того же возраста, что и предыдущая. Правда, в сравнении с произведением Бриггса, эта написана куда более живо. Поэтому, несмотря на название, контроль родителей/учителей должен потребоваться реже.

9. Свяжите Python и реальный мир: Абстрактная сторона программирования через некоторое время может приесться. Оживить внимание можно, сделав проект, в котором Python заставляет взаимодействовать компьютер с внешним миром. Один из самых простых способов, как это сделать, – использовать плату Raspberry Pi, управляя с помощью Python GPIO-выходами, например:

  • Включение/выключение светодиодов или другой электронной нагрузки.
  • Изменение яркости свечения светодиода (вариация скважности).
  • Считывание нажатий кнопок/клавиш.
  • Написание кода для проектов на основе этих идей позволит расширить кругозор различными задачами программирования микроконтроллеров.

Еще привлекательнее сделать проект, который реализует какую-либо законченную идею. Объединяя возможности Python и Raspberry Pi, можно создать робота, передатчик морзянки, метеостанцию или даже систему автоматического распознавания объектов с веб-камер!

10. Терпение, забота и помощь: Совет, с которого мы начали, актуален и в конце списка. Если в какой-то момент ребенок почувствует, что программирование — это не его, не нужно переубеждать. Хорошо, если он поймет это вовремя и продолжит поиск своего пути. Если же ребенку нравится программировать, и вы хотите поддержать его стремления, будьте терпеливы. Следите за тем, чтобы отпрыск развивался разносторонне. Продвижение в других сферах может сделать так, что юный программист вдохновится интересным междисциплинарным пересечением, возможностью, которую раньше никто не замечал. Так, уже в школе может родиться проект, который изменит мир.

Занятия по программированию на Python для детей от Almamat это практико-ориентированные индивидуальные уроки. Если учить программирование по учебникам – не ваш вариант, вы сами мало отношения имеете к айти, а ваш ребенок – не ясно в кого, мечтаетр работать в гугле – обращайтесь. Наши занятия разняться по возрастным группам. Если ребенок просто хочет «программировать», лучше всего начинать заниматься после освоения базы в Scratch. Ученик должен владеть базовыми понятиями: переменная, условие, циклы и базовые алгоритмы. Также знать, что такое умножение, деление, остаток от числа, дробные числа. И наши преподаватели всегда готовы начать, подтянуть и развить скилы и знания вашего чада.

Для занятий ученику необходимо хорошо владеть компьютером: уметь пользоваться браузером, открывать новые вкладки, скачивать и устанавливать файлы на компьютер, создавать/переименовывать папки, хорошо знать раскладку клавиатуры, печатать, использовать “горячие” клавиши, уверенно держать мышку в руках.

Чему сможет научиться ребенок на занятиях по Python?

Во время обучения дети пишут на python3 в стандартной IDLE до темы while включительно, потом устанавливают редактор кода. Чтобы перейти к созданию сложных и реальных проектов, ученики должны основательно пройти базу. На каждую тему выполнить большое количество практических заданий разной сложности:

  1. Ввод и вывод данных: понятие переменной, типы данных, функции print(sep, end) и input, форматирование строк
  2. Математика: арифметические операции, целочисленное деление, остаток от деления, округление
  3. Условия: if-elif-else, тип данных bool, операторы сравнения, логические операторы
  4. Цикл while: while, break, continue, else, бесконечный цикл
  5. Строки: срезы, методы find, rfind, replace, lower, upper, isdigit, isalpha ect.
  6. Регулярные выражения
  7. Цикл for: for i in range, for i in list, else
  8. Списки: генераторы списков, методы split и join, sort, max, min с использованием key
  9. Функции: параметры, возвращаемый результат, рекурсия, область видимости переменных, lambda
  10. Обработка исключений: try, except, finally, else
  11. Словари и кортежи: создание словаря, перебор элементов словаря
  12. Множества: создание множеств, операции со множествами
  13. Двумерные массивы: создание вложенных массивов, генератор двумерных массивов, поиск диагоналей, разворот массива
  14. Модули: импортирование модулей, модули random, datetime, time, math
  15. Tkinter: создание окна, настройка и упаковка виджетов, функции в tkinter, messagebox, filedialog
  16. Tkinter: рисование с помощью Canvas, метод bind
  17. Работа с файлами: запись и чтение файлов, сериализация и десериализация с помощью библиотеки pickle
  18. ООП: классы и объекты, конструктор, наследование, полиморфизм, инкапсуляция

Также дети знакомятся с графической библиотекой Pygame. Детям нравится делать игры, так что это отличный вариант для них. Используя pygame, можно создавать красочные и сложные проекты. Дети одновременно будут учиться и наслаждаться своими проектами. При обучении преподаватели используют не только теоретические материалы, но и практические аспекты: проекты из разных книг, авторские задания, разные игры для начинающих питон-программистов. Наша программа сочетает очень много разных источников, чтобы сделать обучение максимально эффективным и интересным для каждого.

 

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”.

4 ошибки, которые мешают вам выучить Python / Skillbox Media

Это статья для всех, кто начинает или планирует изучать Python. Мы разберём четыре ошибки, которые часто встречаются в период обучения. Если сможете их своевременно исправить — сэкономите время и упростите вход в профессию.

Пожалуйста, не рассматривайте статью как очередной набор букв и картинок. Сделайте чтение максимально полезным — попробуйте выполнить все задания, которые мы предлагаем после каждого раздела.

Если вы поверхностно прочитаете материал, то сегодня-завтра всё забудете — это как заказать фитнес-программу у профессионального тренера и отложить её на потом. Никто не сделает за вас зарядку и не поможет с Python. Поэтому берите инициативу в свои руки и с этого момента практикуйте осмысленное чтение.


Новички часто недооценивают сложность программирования и выбирают Python из-за его популярности и количества открытых вакансий.

Человек планирует быстро познакомиться с основами Python, потом ещё с несколькими языками программирования, сравнить и выбрать лучший вариант. Это фундаментальная ошибка, которая может испортить карьеру.

Представьте, что вы хотите стать доктором и выбираете направление. Как вы поступите? Соберёте подробную информацию о специальности или воспользуетесь методом проб и ошибок: полгода поработаете в венерологии, затем перейдёте в хирургию, дальше — в глазное отделение, в терапию, и так, пока не определитесь с решением?

В случае с медициной вряд ли кто-то согласится расходовать время впустую. Все понимают, что до квалифицированного специалиста нужно дорасти и это небыстро. В начале карьеры придётся часто дежурить по ночам, заполнять карточки пациентов и выполнять рутинные задачи. Будущий врач осознаёт предстоящие сложности и тщательно выбирает профессию.

В программировании должен быть аналогичный подход. Чем дольше человек прыгает между направлениями, тем меньше у него времени на карьеру.


Александр бабаскин

Автор статей о программировании. Изучает Python, разбирает сложные термины и объясняет их на пальцах новичкам. Если что-то непонятно — возможно, вы ещё не прочли его следующую публикацию.


Где учить Python: обзор онлайн-курсов от «Системного Блока»

В предыдущих материалах мы рассказывали, почему программирование для гуманитария — это не страшно, а даже полезно, и про то, как начать разбираться в обработке языковых данных. Однако в интернете есть огромное количество самых разнообразных курсов программирования и бывает сложно понять, что именно вам подойдет. В этой подборке мы расскажем про Python, один из самых популярных языков программирования. Команда Системного Блока сделала для вас подборку своих любимых курсов и рассказывает, кому они подойдут.

1.Python for everybody
Проходил: Мариана Зорькина

Комментарий: Python for everybody — курс для тех, кого в принципе всегда пугала идея программирования: здесь не будет математики и каких-либо сложных задач, поэтому тем, у кого есть какой-то опыт и навыки, курс может показаться слишком медленным. Но если вы — полный новичок, или уже в бессилии бросили несколько других курсов, которые с первых занятий погружали слушателей в линейную алгебру и статистику, то этот курс для вас. Я нежно его люблю и всегда советую его пройти всем начинающим программировать гуманитариям: преподаватель достаточно мудр, чтобы не объяснять основы основ на примере многомерных пространств, но при этом даёт навыки, которые могут оказаться полезны сами по себе. Параллельно с основами Python преподаватель на пальцах покажет, как работать с текстами и веб-сайтами, чтобы получать простейшую статистику; что такое регулярные выражения и базы данных.

2. Алгоритмы на Python 3.
Проходил: Владимир Селеверстов

Комментарий: Этот курс подходит тем, кто интересовался программированием на школьном уровне, но за последнее время мог что-нибудь забыть. Лектор по большей части не учит синтаксису языка (хотя знакомит с некоторыми полезными приемами), концентрируется на принципиальном подходе, который решил бы текущую задачу. С одной стороны, курс порадует тех, кто не знает синтаксис и пока не начал его изучать, с другой — расстроит тех, кто хотел «с места в карьер» решать большие задачи. Много внимания уделяется подробному документированию вводимых функций. Курс больше теоретический, описывает структурные особенности планирования программы и работы с данными, но присутствует и работа с конкретными задачами.

3. Python tutor
Проходил: Елизавета Кузьменко

Комментарий: Pythonanywhere рассчитан на людей, которые только начинают программировать. Авторы курса начинают с самых азов — понятия переменных, ввода данных с клавиатуры. Дальше ученики начинают понемногу осваивать основные инструкции языка (циклы и условия), а также знакомятся с структурами данных. Этот курс идеально подходит для того, чтобы понять, что вообще такое программирование, и дальше приступать к более сложным и профессионально ориентированным курсам (про обработку HTML, текстовых данных и т.д.).

Плюсы: Сильной стороной курса является большое количество авторских задач, которые помогают закрепить пройденный материал. Также курс адаптирован для занятия в группах: есть возможность зарегистрироваться как учитель или ученик, при этом учитель может просматривать результаты закрепленных за ним учеников. Я использовала эту функциональность, когда преподавала программирование, и позитивное впечатление осталось и у меня, и у студентов.

Минусы: К минусам курса я бы отнесла тот факт, что программирование осуществляется во встроенном в браузер редакторе, поэтому в дальнейшем студентам придется самостоятельно осваивать профессиональные редакторы и установку программного обеспечения и пакетов, необходимых для работы.

4. Нетология. Python и математика для анализа данных (в составе курса Data Science)
Проходил: Ксения Михайлова

Комментарий: Данный курс входит в профессию Data Scientist в Нетологии. Это онлайн курс по основам языка Python с уклоном использования языка для анализа данных. Первая часть по основам Python, а вторая по линейной алгебре, математической оптимизации и статистике и их реализации в Python. После каждого занятия даются домашнии задания с умеренной сложностью для закрепления знаний. Также курс включает две лабораторных работы после каждой части и итоговую работу. Курс рассчитан на тех, кто хочет научится анализу данных с помощью Python.

Плюсы: часть по Python подходит новичкам и дает хорошее понимание основ языка.

Минусы: вторая часть по верхам пробегается по математической теории, и тем, кто не имел отношения к аналитике и статистике, может быть сложновато.

В целом курс позволяет научится основам анализа данных с помощью Python.

5. Skillfactory
Проходил: Системный Блокъ

Комментарий: Курс состоит из 16 модулей на разные темы: вводные модули А об основах синтаксиса языка и В, самые объемные — про инструменты работы с данными. Даже имея небольшой опыт с работой на Python, я смог найти в соответствующих разделах что-то новое и улучшить навыки. Самыми полезными оказались разделы по очистке и визуализации данных, работе с HTML и API. В целом кажется, что человеку, который придет учиться с нуля, курс сможет дать достаточно мощную базу, на которую потом легче «положить» все дополнительные умения (например, освоить необходимые библиотеки). В вводных занятиях предусмотрен обзор популярной рабочей среды Jupyter, в ней же и выполняются домашние задания. Проверяются они автоматически: код нужно выложить в специальное поле. Иногда для закрепления материала есть тесты по теории.

Плюсы: сообщество однокурсников и поддержка онлайн: на любом этапе курса можно прислать в чат неработающий код и получить помощь и комментарий.

Минусы: На фоне других курсов подборки (в основном, бесплатных) минусом можно назвать цену, но это закономерная плата за поддержку преподавателей.

Бонус: бесплатные мобильные приложения

  • Solo Learn Python — Приложение не сможет заменить полноценный курс, но будет полезно для закрепления навыков в игровой форме
  • Stepik — Системный Блокъ рекомендует эту платформу с курсами именно в виде мобильного приложения: видеолекции удобно сохранять в кэш и смотреть в дороге вместо видео с котиками 🙂
  • Python Рецепты — 250 примеров кода на Python для различных задач. StackOverflow для ленивых 🙂

Решить «просто научиться программировать» и достигнуть этой цели очень сложно. Гораздо эффективнее придумать себе интересную задачу и посмотреть, какими инструментами Python вы можете ее решить и что для этого нужно уметь. Иногда это даже проще, чем кажется! А вдохновение для задач ищите на нашем сайте: например, вы можете научиться искать опечатки, собирать корпус из твитов или скачивать данные с сайтов.

Python | Введение

Язык программирования Python

Последнее обновление: 19.10.2021

Python представляет популярный высокоуровневый язык программирования, который предназначен для создания приложений различных типов. Это и веб-приложения, и игры, и настольные программы, и работа с базами данных. Довольно большое распространение питон получил в области машинного обучения и исследований искусственного интеллекта.

Впервые язык Python был анонсирован в 1991 году голландским разработчиком Гвидо Ван Россумом. С тех пор данный язык проделал большой путь развития. В 2000 году была издана версия 2.0, а в 2008 году – версия 3.0. Несмотря на вроде такие большие промежутки между версиями постоянно выходят подверсии. Так, текущей актуальной версией на момент написания данного материала является 3.10, которая вышла в октябре 2021 года.

Основные особенности языка программирования Python:

  • Скриптовый язык. Код программ определяется в виде скриптов.

  • Поддержка самых различных парадигм программирования, в том числе объектно-ориентированной и функциональной парадигм.

  • Интерпретация программ. Для работы со скриптами необходим интерпретатор, который запускает и выполняет скрипт.

    Выполнение программы на Python выглядит следующим образом. Сначала мы пишим в текстовом редакторе скрипт с набором выражений на данном языке программирования. Передаем этот скрипт на выполнение интерпретатору. Интерпретатор транслирует код в промежуточный байткод, а затем виртуальная машина переводит полученный байткод в набор инструкций, которые выполняются операционной системой.

    Здесь стоит отметить, что хотя формально трансляция интерпретатором исходного кода в байткод и перевод байткода виртуальной машиной в набор машинных команд представляют два разных процесса, но фактически они объединены в самом интерпретаторе.

  • Портативность и платформонезависимость. Не имеет значения, какая у нас операционная система – Windows, Mac OS, Linux, нам достаточно написать скрипт, который будет запускаться на всех этих ОС при наличии интерпретатора

  • Автоматическое управление памяти

  • Динамическая типизация

Python – очень простой язык программирования, он имеет лаконичный и в то же время довольно простой и понятный синтаксис. Соответственно его легко изучать, и собственно это одна из причин, по которой он является одним из самых популярных языков программирования именно для обучения. В частности, в 2014 году он был признан самым популярным языком программирования для обучения в США.

Python также популярен не только в сфере обучения, но в написании конкретных программ в том числе коммерческого характера. В немалой степени поэтому для этого языка написано множество библиотек, которые мы можем использовать.

Кроме того, у данного языка программирования очень большое коммьюнити, в интернете можно найти по данному языку множество полезных материалов, примеров, получить квалифицированную помощь специалистов.

Установка Python

Для создания программ на Python нам потребуется интерпретатор. Для его установки перейдем на страницу https://www.python.org/downloads/ и найдем ссылку на загрузку последней версии языка (на данный момент это 3.10.0):

По нажатию на кнопку будет загружен соответствующей текущей ОС установщик Python. Следует учитывать, что Windows 7 и более ранние версии не поддерживаются.

На ОС Windows при запуске инсталлятора запускает окно мастера установки:

Здесь мы можем задать путь, по которому будет устанавливаться интерпретатор. Оставим его по умолчанию, то есть C:\Users\[имя_пользователя]\AppData\Local\Programs\Python\Python310\.

Кроме того, в самом низу отметим флажок “Add Python 3.10 to PATH”, чтобы добавить путь к интерпретатору в переменные среды.

После установки в меню Пуск на ОС Windows мы сможем найти иконки для доступа к разным утилитам питона:

Здесь утилита Python 3.10 (64-bit) представляет интерпретатор, в котором мы можем запустить скрипт. В файловой системе сам файл интерпретатора можно найти по пути, по которому производилась установка. На Windows по умолчанию это путь C:\Users\[имя_пользователя]\AppData\Local\Programs\Python\Python310, а сам интерпретатор представляет файл python.exe. На ОС Linux установка производится по пути /usr/local/bin/python3.10.

Профессия программист python: где учиться, зарплата, плюсы и минусы, востребованность

Автор: Артём Орлов

Обновлено

Программист Python использует высокоуровневый язык программирования для создания приложений client—server, разных видов игр, микросервисов, крупных и маленьких сайтов, ботов для социальных сетей. Занимается не только созданием ПО, но и технической поддержкой, интеграцией, оптимизацией, обучает персонал компании работать с программами и сервисами. Кстати, в 2021 году центр профориентации ПрофГид разработал точный тест на профориентацию. Он сам расскажет вам, какие профессии вам подходят, даст заключение о вашем типе личности и интеллекте.

Краткое описание

В начале 90-х годов прошлого века голландским разработчиком был создан Python, в котором объединились черты разных языков программирования. Рассматриваемый высокоуровневый язык занимает 4 место в мировом рейтинге, его в работе используют и поддерживают компании Mail, Pinterest, Youtube, создатели крупных поисковых систем.

Опытные программисты Python выделяют следующие сильные стороны языка и плюсы работы с ним:

  • расширяемость языка, интеграция с C/C++;
  • упрощенный синтаксис, поддержка Unicode;
  • кроссплатформенность;
  • динамическая типизация;
  • возможность оперативно создавать самый сложный код;
  • огромное количество сред разработки;
  • можно использовать для написания всех видов программных продуктов;
  • упрощенное сопровождение созданного ПО;
  • свободная лицензия;
  • большое сообщество грамотных программистов.

К недостаткам Python относят медленность и то, что рассматриваемый язык достаточно специфичный. Чаще всего изучают этот язык программисты, которые стремятся расширить свой кругозор и повысить мастерство. В сети размещено огромное количество интересных материалов о Python: полезные книги и учебники, видеоматериалы, русскоязычные сообщества, переведенные инструкции.

Особенности профессии Python-программиста

Опытные программисты постоянно обучаются, ведь если не получать новые знания, то разработчик быстро потеряет и квалификацию, и ценность на рынке труда. Python — это язык программирования широкого назначения, который разработчику желательно знать. Чаще всего за изучение Python берутся программисты, которые уже имеют солидный опыт работы с C++ или Java. Дело в том, что навыки работы с объектно-ориентированным программированием позволяют освоить Python в сжатые сроки.

Язык Python многие разработчики считают устаревшим и слишком медленным, поэтому не уделяют его изучению должного внимания. Но крупные технологические компании активно используют этот язык программирования, он в течение долгих лет находится в верхних строках рейтинга, благодаря чему его можно считать перспективным.

Разработчик Python занимается сопровождением ПО, которое он разработал или модернизировал, обучением сотрудников, подготовкой инструкций, документации.

Плюсы и минусы профессии

Плюсы
  1. Возможность обучаться самостоятельно, что удобно для людей, которые решили отойти от сложного программирования.
  2. Быстрое обучение.
  3. Большое русскоязычное сообщество программистов.
  4. Красивый и простой код языка, что существенно ускоряет процесс разработки.
  5. Небольшое количество программистов, хорошо владеющих Python.
  6. Востребованность, поэтому работы будет много.
Минусы
  1. Язык Python менее популярный, чем Java, C/C++, что оказывает существенное влияние на размер заработной платы.
  2. Рассматриваемый язык программирования может быть вторым, но не первым языком.
  3. Программисты Python востребованы в известных компаниях, базирующихся в Москве, СПб и других крупных городах. Поэтому с поиском работы в отдаленных регионах у разработчика, который владеет только одним языком программирования, могут возникнуть проблемы.
  4. Для трудоустройства в крупную компанию необходимо иметь 2-3 года работы с Java, C/C++.

Важные личные качества

  1. Терпеливость.
  2. Трудолюбие.
  3. Решительность.
  4. Инициативность.
  5. Целеустремленность.
  6. Самоуверенность.
  7. Внимательность.
  8. Самоконтроль.

Обучение на программиста Python

Место работы

Найти достойную вакансию разработчик Python сможет только в том случае, если у него есть опыт работы в сфере программирования. Талант, креативность, желание обучаться, быстрая реакция, внимательность к деталям — вот дополнительные требования к соискателям. Перед разработчиком, который соответствует этим требованиям, раскроются двери вузов, торговых и IT-компаний, государственных предприятий, экономических учреждений, медиахолдингов и т.  д.

Зарплата Программиста Python

Размер оклада зависит от опыта разработчика Python, наличия высшего образования, отзывов предыдущих работодателей, уровня технической подготовки. Наиболее высокую заработную плату получает программист Python со стажем работы от 2-3 лет, который трудится в компаниях, базирующихся в МО и СПб.

Профессиональные знания

  1. Знание основ программирования Python, опыт работы не мене 1 года.
  2. Свободный фреймворк Django.
  3. Желательны практические навыки работы с Java, JavaScript, C/C++.
  4. Знание REST, HTML, CSS, AJAX, Canvas, Web Sockets.
  5. Version Control System.
  6. Системы управления базами данных, верстка страниц.
  7. Английский язык, который необходим для чтения и составления тех. документации.

Примеры компаний с вакансиями программиста python

Какой Python-фреймворк учить в 2020 году?

Фреймворки облегчают жизнь разработчиков, предлагая им структуру для разработки приложений. Они автоматизируют реализацию общих решений и сокращают время разработки. Позволяют разработчикам сосредоточиться на логике приложения, а не на рутинных задачах.

Предлагаю рассмотреть ряд лучших веб-фреймворков на языке Python, знание которых желательно чтобы стать профессиональным разработчиком. Естественно, знания самого языка Python никто не отменял. Если вы новичок в Пайтоне, то рекомендую для начала подтянуть знания по языку. Только потом переходить к фреймворкам.

Почему Python фреймворки?

Согласно данным популярной платформы для разработчиков Stack Overflow, Python относится к одному из самых быстрорастущих языков программирования. В ближайшем будущем эта тенденция скорее всего сохранится, а может даже и усилится. Именно поэтому, изучение Пайтона и фреймворков на нём в 2020 году будет отличным вариантом развития.

Безусловно, самые популярные платформы (фрэймворки) на Python – это Django и Flask. Согласно данным компании JetBrains, около 43% рынка забирает Django и немного меньше Flask – 41%. Но это не значит, что стоит сбрасывать со счетов потенциал других платформ. Каждый из фрэймворков обладает функциями, которые могут идеально подойти для вашего веб-проекта.

Учтите, что фреймворки Python, о которых пойдет речь далее не будут перечисленны в каком-либо порядке. Это не рейтинг, а способ показать возможности.

Важно при выборе фреймворка

При принятии решения, какой фреймворк использовать, обратите внимание на размер и сложность вашего проекта. Если вы хотите разрабатывать большую систему с множеством функций, то правильным выбором может быть full-stack framework. Если же приложение достаточно простое с ограниченным набором функций, то стоит подумать о микрофреймах.

Так же стоит проанализировать будет ли приложение в будущем масштабироваться, какие ресурсы будут необходимы для его работы. Хватит одного сервера или нужно будет несколько серверов, какие объемы трафика и данных будут проходить и какой объем нового функицонала может быть добавлен. С учетом данной информации и целей проекта стоит выбирать фреймворк.

Тем не менее, помните, что фреймворки в своём развитии следуют определенным принципам, что может стать определенным ограниченем в применении тех или иных технологий. Всегда останется возможность обойти ограничения и реализовать свой функционал, но часто это приводит к большим временным затратам, нежели просто написать всё на чистом Python.

Full-stack frameworks

Django

Django относиться к т.н. фреймворкам полного стека (full-stack framework). Он включает в себя много часто используемых функций, вместо того, чтобы дополняться ими в виде отдельных библиотек. Он включает в себя аутентификацию, URL роутинг, движок шаблонов отображения, ORM для взаимодействия с БД и ряд других функций. Эти функции делают Django легко масштабируемым, невероятно быстрым и чрезвычайно универсальным.

Из коробки Джанго легко работает с такими БД как PostgreSQL, MySQL, SQLite и Oracle. Взаимодействие с другими БД могут быть реалиованы сторонними дополнениями. С Django вы можете создать любое веб-приложение от небольших проектов до сложных веб-сайтов.

Популярность Django как фреймворка для разработки веб-приложений продолжает расти. Многие разработчики считают эту среду лучшим выбором для новых технологий, в том числе таких как машинное обучение.

Pyramid

Pyramid так же можно назвать полностэковым фреймворком. По аналогии с Django, данный ФВ следует принципам максимум возможностей с минимальной сложностью. Он включает в себя широкий набор базовых возможностей для быстрой разработки веб-приложений. При этом у разработчика остаются возможности выбора ORM для взаимодействия с БД и языка шаблонов.

Web2py

Web2py – это масштабируемая среда на Python с полным стеком и открытым исходным кодом. Это мощный инструмент для обработки данных. Изначально Web2py разрабатывался в качестве учебного пособия с упором на простоте его использования. Web2py включает в себя веб-IDE с редактором кода, отладчиком и способностью развертывания приложения в один клик. Среда разработки может быть развернута на любой платформе, имеющей поддурку Python версии 2. 7+. Одной из основных фишек фреймворка является наличие системы тикетов, упрощающей отслеживание ошибок. Тем не менее, не смотря на наличие интересных функций, разработку на Web2py выбирают немногие. Прежде всего это вызвано низкой активностью комьюнити с нечастыми обновлениями.

Микрофреймворки

Flask

Flask является лекговесным модульным фреймворком. В основу положена идея быстрого старта разработки веб-приложения с возможностью масштабирования до проектов любього размера. При этом в базовый набор включено ряд полезных фукнций: сервер разработки и отладки; система юнит-тестирования; образотка RESTful запросов; шаблонизатор Jinjs2; возможность интегрирования с любой ORM; другие функции. В большинстве случаев, если для проекта по какой-то причине не подходит Django, то выбор падает на Flask.

Тем не менее, не смотря на свою популярность, многие модули, за счет которых можно расширить функции сегодня не поддерживаются, их документация устарела. Это заставляет разработчиков искать альтернативные решения либо реализовывать их самостоятельно.

Bottle

Микрофреймворк Bottle изначально разрабатывался для построения API. Основная идея фреймворка – всё необходимое в одном файле и никаких внешних зависимостей кроме стандартной библиотеки Python. Выбирать данный фреймворк стоит если вы собираетесь написать небольшое приложение на пару сотен строк кода, т.н. микросервис. Для реализации чего-то более масштабного лучше выбрать что-то более функциональное.

Hug

Hug – это фреймвор для разработки API на Python 3. Framework Hug упрощает разработку API, предлагая различные интерфейсы. Это основная причина, почему эта платформа является одной из самых быстрых в Python 3. Ключевые особенности Hug: поддержка автоматической документаци; проверка на основе аннотаций; встроенное управление версиями; может использоваться как библиотека в других приложениях на Python.

Среда Hug содержит минимум интеграций и кода, оставаясь функциональным и производительным. Плюс к этому всему, сообщество Hug в настоящее время стремительно растет, а это плюс при необходимости получения поддержки.

FastAPI

FastAPI – это современный фреймворк на Python. На сегодняшний день FastAPI является одной из самых быстрых фреймворков для разработки API на Python 3.6+. Каркас и несколько характеристик от от Flask, включая простоту. Весь фреймворк построен на базе ФВ Starlette и включает в себя большинство его функций (шаблоны, WebSockets и поддержка GraphQL).

FastAPI не связан тесно с какой-либо базой данных, но он поддерживает разные варианты, так что выбрать можно будет под потребности. С FastAPI позволяет структурировать свой проект так, как вам нужно, а так же позволяет использовать файлы из проектов на Flask.

Основной недостаток фрэймворка – это небольшое комьюнити в виду относительной новизны платформы.

Альтернативные фреймворки

Tornado

Tornado – это веб-фреймворк на Python, а так же асинхронная библиотека. Используя неблокирующий сетевой ввод/вывод, Tornado может масштабировать до десятков тысяч открытых соединений, что делает его идеальным решением для длинных запросов, WebSockets и других приложений, требующих долговременного соединения с пользователем и большими объемами трафика.

Торнадо поддерживает широкий базовый функционал, среди которых аутентификация и авторизация пользователей, шаблонизатор на основе Python, инструменты локализации и интернационализации. И все это на фоне высокой производительности. Если вы начинаете проект с требованиями к высокой производительности, но хотите при этом получить широкую базовую функциональность без необходимости изобретения велосипеда, то фреймворк Tornado – отличный выбор.

Какой веб-фреймворк на Python выбрать?

Правильным выбором фреймворка будет тот, который позволит построить вам успешный проект. Конкретный выбор будет зависеть от целей и задач проекта, а так же его масштабов. К тому же, перечисленные выше платформы разработки не являются исчерпывающим списком, а лишь наиболее популярные и интересные, на мой взгляд.

Поделиться ссылкой:

Понравилось это:

Нравится Загрузка…

Похожие публикации

Пути обучения Python – Настоящий Python

Поднимите свои навыки программирования на новый уровень с помощью планов ускоренного обучения Real Python для начинающих, средних и продвинутых разработчиков Python.

На Real Python вы можете изучить Python с нуля. Все, от абсолютных основ Python до веб-разработки и веб-скрейпинга, до визуализации данных и т. Д.

Если вы начинающий, средний или продвинутый Pythonista, наши индивидуальные программы Learning Paths выведут ваши навыки на новый уровень с помощью ускоренного практического плана обучения.

Все ресурсы в наших схемах обучения созданы профессиональными разработчиками Python с многолетним опытом, чтобы вы могли овладеть действительно важными навыками и методами.

Вы пройдете курс обучения по Python, так что вы всегда будете знать, на чем сосредоточиться дальше.

Обзор путей обучения

Готовы продолжить свое путешествие по Python? Выберите путь обучения ниже и сразу приступайте к работе или ищите и фильтруйте пути обучения по темам и уровням навыков.

Обучение

DevOps с Python

7 ресурсов ⋅ Навыки: Упаковка и развертывание, AWS, Docker

Обучение

Колба по примеру

8 ресурсов ⋅ Навыки: Веб-разработка, Flask Framework

Обучение

Математика для науки о данных

5 ресурсов ⋅ Навыки: Статистика, корреляция, линейная регрессия, логистическая регрессия

Обучение

Книга по основам Python

19 ресурсов ⋅ Навыки: Основы Python 3, реальные проекты

Обучение

Python – парсинг веб-страниц

6 ресурсов ⋅ Навыки: Веб-парсинг, HTTP-запросы, парсинг данных

Получили отзывы о наших путях обучения?

5 советов по изучению Python с нуля.

Практические советы по работе с… | Автор: Zolzaya Luvsandorj

По моим наблюдениям, человек учится больше, когда учится активно, а не пассивно. Смотреть и читать – это пассивное обучение, тогда как делать заметки, обобщать то, что вы узнали и что практиковать, – это активное обучение. Поэтому при просмотре обучающих видео не смотрите их как фильм! Точно так же, когда дело доходит до учебников / блогов, не читайте их как художественный роман! Обязательно создайте свою собственную шпаргалку по синтаксисам в процессе обучения.Это упростит вам тренировку. Когда я проходил вышеупомянутые курсы Udemy, я узнал так много полезных концепций и знал, что не запомню все, несмотря на то, насколько интуитивно они выглядели иногда . Поэтому после просмотра каждого обучающего видео я снова просматривал материал, чтобы записать ключевые фрагменты кода, которые показались мне важными и полезными для моей шпаргалки.

Некоторые из моих рукописных шпаргалок. У каждой темы есть своя отдельная страница, поэтому позже будет легче найти синтаксис по теме.

Когда я записывал примеры синтаксиса, я фактически написал их от руки. 😅 Это может показаться некрасивым, но рукописный ввод шпаргалки имел следующие преимущества:
🍀 процесс записи фрагментов ручкой и бумагой заставляет меня замечать мелкие детали синтаксиса и улучшает запоминание
🍀 легче добавлять заметки на та же тема, что и я узнаю больше
🍀 легче найти конкретный синтаксис, потому что я примерно помню, где я их написал

Если вы не любите рукописный код, вы всегда можете создать цифровую шпаргалку на своем компьютере.Одним из преимуществ этого является упрощение поиска. Упомянутые выше преимущества рукописного ввода также могут быть в некоторой степени верными, особенно если вы вводите их вместо копирования и вставки. По сути, вы хотите, чтобы примеры кода были доступны для более удобного использования, чтобы это могло помочь сделать практику Python менее хлопотной и более продуктивной.

Наконец, вы также можете почерпнуть вдохновение из готовых шпаргалок. Вот несколько примеров от Datacamp или Dataquest.

📍 Рекомендуемое действие: Когда вы проходите рекомендуемый курс Udacity, обязательно сделайте свою шпаргалку для дальнейшего использования.

Лучшие онлайн-классы Python 2021 года

Когда вы совершаете покупку по нашим ссылкам, Insider может получать партнерскую комиссию. Учить больше.

  • Python – популярный язык программирования, используемый во всем, от искусственного интеллекта до анализа данных.
  • Ниже приведены 14 онлайн-курсов и программ, которые вы можете пройти, чтобы научиться программировать на Python.
  • Онлайн-классы предлагаются школами, такими как Массачусетский технологический институт и Гарвард, и такими компаниями, как Google и IBM.
Идет загрузка.

Нам очень жаль! Произошел сбой системы, и на этот раз мы не смогли принять вашу электронную почту.

Спасибо за регистрацию!

Ни для кого не секрет, что количество рабочих мест, связанных с программированием, растет, а карьеры в области науки о данных и разработки программного обеспечения относятся к числу тех, которые в среднем приносят наибольшее удовлетворение от работы, согласно Glassdoor.

По этой причине вы, возможно, слышали о Python, одном из самых популярных языков программирования в мире. Его использование варьируется от анализа данных до искусственного интеллекта и машинного обучения, а его код используется такими компаниями, как Google, Reddit, Wikipedia, Amazon, Instagram, Spotify и другими.

К счастью, есть много онлайн-ресурсов, чтобы начать изучение Python, от относительно коротких бесплатных вводных до многомесячных интенсивных (но сравнительно доступных) программ сертификации.Многие из них предлагаются престижными университетами, такими как MIT, Гарвард, Университет Пенсильвании и Мичиган, или ведущими компаниями, такими как Google или IBM, предоставляя онлайн-студентам доступ к урокам и проектам, которые могут помочь им сделать будущую карьеру в Python. разработка.

17 онлайн-курсов и программ для изучения Python:

Пять вещей, которые нужно знать перед изучением Python

Начало работы с новым языком программирования может быть сложной задачей.Независимо от того, новичок вы или седой ветеран, вам нужно ответить на ряд более крупных контекстных вопросов, которые выходят за рамки простого изучения синтаксиса языка. В этой статье представлен общий обзор пяти важных вещей, о которых следует помнить, когда вы начинаете свое путешествие в Python. Здесь вы не будете изучать специфику языка, но получите общее представление о том, как работает Python.

1: Python – это интерпретируемый язык

Языки программирования делятся на две категории: те, для которых требуется этап компиляции перед запуском (например, Java и C), и те, которые интерпретируются непосредственно из исходного кода (например, JavaScript и Ruby).Python попадает в последнюю категорию. Файлы исходного кода Python, обычно называемые «скриптами», используются непосредственно интерпретатором Python для выполнения.

Например, возьмите следующий код:

  print («Hello World»)  

При сохранении в файл, например hello.py , его можно передать интерпретатору Python без необходимости явного шага компиляции:

  $ python hello.py
Привет, мир  

2: Python объектно-ориентированный, но не исключительно

Если вы пришли из объектно-ориентированного фона, особенно Java, где все, является объектом, привет. py может показаться немного странным. Однострочный сценарий не только не определяет никаких классов, но даже не находится внутри объявления метода.

Python поддерживает объектно-ориентированное программирование, но вы не привязаны к нему. Вы можете добавлять функции непосредственно в скрипт, когда нет необходимости в накладных расходах и сложностях определения класса.

Например, возьмите следующий (явно академический) класс:

  класс PhoneNumber (объект):

    def __init __ (self, area_code, number) -> Нет:
        себя.area_code = area_code
        self.number = число

    def display (self):
        print (f '({self.area_code}) {self.number}')

pn = PhoneNumber ('973', '555-1234')
pn.display ()  

Примечание : В этой статье мы не будем вдаваться в подробности Python. Однако стоит упомянуть, что ссылка self в этом фрагменте используется для обозначения переменных объекта.

Запуск этого сценария дает форматированный вывод (973) 555-1234 .

Если результат – единственная цель, возможно, это не обязательно должен быть класс.Вместо этого вы можете переписать его как функцию:

  def display_pn (area_code, number):
    print (f '({area_code}) {number}')

display_pn ('973', '555-7890')  

Третий вариант – объединить два, определяя функции без сохранения состояния там, где это необходимо, и заставляя объекты использовать эти методы:

  класс PhoneNumber (объект):

    def __init __ (self, area_code, number) -> Нет:
        self.area_code = area_code
        self.number = число

    def display (self):
        display_pn (сам.area_code, self.number)

def display_pn (area_code, number):
    print (f '({area_code}) {number}')

pn = PhoneNumber ('973', '555-1234')
pn.display ()  

3: Python не является строго типизированным (это палка о двух концах)

Взгляните на следующий, совершенно корректный код Python:

  x = 'ба'
х = 1
x = печать
x = Нет  

Этот фрагмент назначает переменной x строковый литерал, целое число, функцию и значение Python для null . Кроме того, переменную даже не нужно было явно объявлять.

Python использует концепцию duck и набирает – если он плавает как утка и крякает как утка, вероятно, это утка. Другими словами, если значение переменной имеет определенные возможности, фактический тип объекта на самом деле не имеет значения.

Возьмем для примера концепцию итераций. Встроенная функция для выполняет итерацию по коллекции элементов. Как хранятся эти элементы, не имеет значения; Важная часть состоит в том, что объект поддерживает возможность повторения.

Это довольно очевидно для простых конструкций, таких как списки и наборы:

  x = [1, 2, 3] # список
y = {1, 2, 3} # установить

для i в x:
    печать (я)

для я в у:
    печать (я)  

Для пар ключ-значение (известных как dict в Python) функция для будет перебирать только ключи (создавая вывод a b c из следующего фрагмента):

  z = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}

для i в z:
    печать (я)
  

Однако бывают моменты, когда эта сила и гибкость могут дать результат. .. интересные результаты. Например, строка также считается итерируемой, то есть ее можно передать в цикл для без возникновения ошибки времени выполнения. Но результаты часто бывают неожиданными:

  w = 'вода'

для я в w:
    печать (я)  

Этот фрагмент будет запущен без ошибок и выдаст следующее:

  Вт
а
т
е
р  

Примечание : Этот конкретный пример предназначен для демонстрации ситуации, когда ожидался список длиной 1 (другими словами, список со словом water ), а не буквальная строка.Есть много других ситуаций, когда утиный ввод не вызывает исключения во время выполнения; однако поведение не соответствует запланированному.

4: Пробелы имеют значение в Python

Может показаться странным выделять такую, казалось бы, тривиальную вещь, как пробелы, но это настолько важный аспект синтаксиса Python, что он заслуживает упоминания.

Python использует отступ для обозначения области видимости, освобождая его от аргументов о размещении фигурных скобок, с которыми сталкиваются другие языки. Вообще говоря, блок кода определяется операторами, имеющими один и тот же уровень отступа. Еще раз посмотрим на пример номера телефона:

  класс PhoneNumber (объект):

    def __init __ (self, area_code, number) -> Нет:
        self.area_code = area_code
        self.number = число

    def display (self):
        display_pn (self.area_code, self.number)

def display_pn (area_code, number):
    print (f '({area_code}) {number}')  

Два присвоения в методе __init__ (реализация конструктора Python) считаются частью определения метода.Мы знаем это, потому что они имеют больший отступ, чем декларация, и имеют один и тот же уровень отступа. Если второй оператор ( self.number = number ) был смещен хотя бы одним пробелом в любом направлении, код не запустится (с ошибкой, аналогичной IndentationError: неожиданный отступ ).

В тех же строках функция display_pn имеет отступ на том же уровне, что и класс PhoneNumber , что указывает на то, что она не является частью определения класса. Однако имейте в виду, что отступ тела display_pn не имеет отношения к телам методов класса (другими словами, нет синтаксических последствий того факта, что тело display_pn и определение display () имеют отступ в четыре пробела).

Примечание : См. Руководство по стилю PEP 8 для кода Python для получения дополнительных сведений о пробелах, а также общих рекомендаций по стилю кода Python.

5: Используйте виртуальные среды для предотвращения конфликтов зависимостей

Во многих случаях в вашей системе уже установлен интерпретатор Python.Однако для разработки вы, вероятно, захотите создать виртуальную среду , которая фактически является копией интерпретатора, привязанного к этой среде.

Причина использования виртуальных сред в основном связана с установкой зависимостей. Без использования виртуальной среды любые зависимости, которые установлены для вашего проекта (например, библиотеки Django, Flask, pandas или numpy), устанавливаются в глобальный интерпретатор. Установка таких зависимостей в масштабе всей системы представляет собой риск по ряду причин, включая проблемы совместимости версий.

Вместо этого создание виртуальной среды для вашего проекта предоставляет интерпретатор с индивидуальной областью действия. Любые зависимости, установленные в виртуальной среде, существуют только для этой среды, что позволяет легко разрабатывать несколько проектов, не опасаясь общесистемных последствий или конфликтов.

Существует несколько способов управления виртуальными средами Python, включая встроенную команду venv, а также (возможно, более удобные для пользователя) служебные пакеты pyenv и virtualenv.

Заключение

Эта статья не является исчерпывающим обзором языка Python или его синтаксиса. Но это должно помочь подготовить почву для того, чего ожидать и как лучше всего работать с языком. Имея в виду эти базовые концепции, следующий шаг – погрузиться в них и начать экспериментировать.

Последнее обновление: 29 сентября 2021 г.

Изучите программирование с помощью Python – OpenClassrooms

https://vimeo.com/502298000

Вы уже знаете Python и хотите погрузиться в него глубже? Хотите превратить свои программы «привет, мир» в полезные приложения? Этот курс для тебя!

От мобильных телефонов до суперкомпьютеров, большие и маленькие приложения используют объектно-ориентированное программирование , которому посвящен этот курс.В конце концов, это самая плодотворная парадигма программирования в современном мире.

Основываясь на ваших базовых знаниях Python, мы рассмотрим методов , классов , наследование , модулей и исключений . Мы воспользуемся практическим подходом к разработке приложений, работая с двумя разными программами в процессе обучения.

После этого курса вы сможете писать объектно-ориентированные программы на Python и иметь основу, необходимую для того, чтобы вносил свой вклад в более крупные приложения и структурировал их .

Присоединяйтесь ко мне в первой главе, чтобы узнать, что вы можете построить!

Результаты обучения

К концу этого курса вы сможете:

  • писать методы и классы с использованием Python.

  • Используйте поведение наследования в программе Python.

  • Структурный код в программе Python.

Предварительные требования

Вводные знания Python (типы данных, условия, циклы, ошибки, функции и т. Д.)) и среды разработки, которые вы можете изучить, пройдя следующие курсы:

Зачем изучать Python? Причины и преимущества изучения Python

Вы хотите заработать большие деньги и обеспечить будущее с широкими возможностями? Изучите программирование на Python, и вы научитесь. Нет, мы не говорим о рептилии – мы имеем в виду Python, язык программирования. Python прост для понимания, и как только вы это сделаете, вы сможете использовать эти навыки, чтобы сделать прекрасную карьеру в развивающейся индустрии науки о данных. Более того, ваша карьера будет процветать, поскольку спрос на программистов Python растет с новыми приложениями для машинного обучения, которые появляются каждый день.Заинтригованы? Чудесно! Прочтите и узнайте о преимуществах Python !.

Основные причины для изучения Python

Программирование на Python движет мировым рынком труда, потому что преимущества Python очевидны. Python – один из трех лучших языков программирования в мире, и, по данным ZDNet, он скоро станет самым популярным. Фактически, согласно индексу PYPL, Python является самым популярным языком программирования в мире, поэтому, если вы хотите работать в другой стране, у вас есть хорошие шансы получить работу, скажем, в Швейцарии или Австралии.Где бы ты хотел работать? Добавление Python к вашему набору навыков может стать вашим билетом куда угодно.

Кроме того, программирование на Python – это универсальный навык, используемый почти во всех областях, в том числе:

  • Наука о данных
  • Научные и математические вычисления
  • Веб-разработка
  • Финансы и торговля
  • Системная автоматизация и администрирование
  • Компьютерная графика
  • Разработка базовой игры
  • Тестирование безопасности и проникновения
  • Общие и специфические для приложений сценарии
  • Картография и география (программное обеспечение ГИС)

Таким образом, если вы изучите Python, у вас будет больше возможностей трудоустройства, чем вы можете себе представить – дома или за границей.Какое поле ты предпочитаешь? Наука о данных в моде, но такие варианты, как разработка игр, финансы и торговля, тестирование безопасности и проникновения, а также сетевое картографирование и география, являются другими потенциально захватывающими возможностями. Вам решать, как использовать преимущества Python.

Требование команд Python

По данным Forbes, в этом году компании увеличивают количество нанимаемых специалистов в области науки о данных и аналитики. Вы можете заполнить одну из этих вакансий, если изучите программирование на Python. Почему? Есть несколько причин, все из которых вы поймете, когда освоите все преимущества Python.Их:

Потенциал заработка

Python – второй самый высокооплачиваемый компьютерный язык, согласно Indeed. Вы можете рассчитывать на среднюю зарплату 107 816 долларов США в год. Не о чем плакать! Если вы получите работу у Селби Дженнингс, вы заработаете больше всего. Средняя зарплата там составляет 244 857 долларов США. Удивительный!

Бесплатный курс: Программирование на Python
Изучите основы программирования на PythonЗарегистрируйтесь сейчас

Легкость понимания

Одним из главных преимуществ Python является то, что его легко изучить и использовать. Его синтаксис, в отличие от большинства компьютерных языков, читается как английский, поэтому изучать его не так сложно, как другие языки программирования. Он был назван в честь Летающего цирка Монти Пайтона, так что вы знаете, что кто-то с чувством юмора разработал этот код и, таким образом, упростил его использование. Он прекрасно справляется со сложностью, поэтому вы можете сосредоточиться на изучении преимуществ программирования на Python, а не на хлопотах из-за мелких деталей. И это бесплатно и с открытым кодом. Потрясающий!

Гибкость

Python не только прост в освоении, но и гибок.Существует более 125 000 сторонних библиотек Python, которые позволяют использовать Python для машинного обучения, веб-обработки и даже биологии. Кроме того, его библиотеки, ориентированные на данные, такие как pandas, NumPy и matplotlib, делают его очень способным обрабатывать, манипулировать и визуализировать данные – вот почему он предпочитается при анализе данных. Он настолько удобен, что на компьютерных языках его часто называют «швейцарским армейским ножом».

Используется во многих отраслях промышленности

Благодаря преимуществам Python и его гибкости, вы можете найти его практически в любой отрасли.Программисты-новички на Python не ограничиваются только наукой о данных. Вместо этого вы можете работать в:

  • Финансы и торговля
  • Научные и математические вычисления
  • Веб-разработка
  • Системная автоматизация и администрирование
  • Компьютерная графика
  • Разработка базовой игры
  • Тестирование безопасности и проникновения
  • Общие и специфические для приложений сценарии
  • Картография и география (программное обеспечение ГИС)

Выбор за вами.Не хочешь быть компьютерным фанатом? Нет надобности. Вместо этого станьте финансовым компьютерщиком!

Помощь при запуске-запуске

В инновации? Предпринимательский? Тогда изучите программирование на Python! Его итеративный, гибкий дизайн – это то, что нужно каждому стартапу, поскольку пересмотр происходит почти ежедневно, по мере того, как продукты и услуги совершенствуются. Как уже говорилось, Python может адаптироваться к изменениям, поэтому знание Python может помочь вашему стартапу выйти на IPO. Наличные деньги в опционах на акции, детка!

Чем больше у вас актуальных знаний, тем больше вы привлекаете потенциальных работодателей.Вот почему было бы разумно пройти курс обучения Python и расширить свои навыки. Курсы обучают вас операциям с данными в Python, строкам, условным операторам, обработке ошибок и широко используемому веб-фреймворку Python, Django. Нет более простого способа узнать о преимуществах Python.

Изучите операции с данными в Python, строки, условные операторы, обработку ошибок и широко используемую веб-платформу Python Django с помощью курса Python Training.

Безопасность Python

Программирование на Python не только простое в освоении, но и один из самых безопасных языков программирования благодаря OWASP Python Security Project.Этот проект помогает программистам создать «усиленную версию», более устойчивую к атакам и манипуляциям. Подходя к проблеме с трех разных точек зрения, разработчики могут использовать анализ белого ящика, анализ черного ящика и разработку защищенного Python Python, который подходит для сред с высоким уровнем риска и высоким уровнем безопасности.

Люди могут свободно использовать код, разработанный программистами OWASP, потому что это открытый код Apache 2.0 под лицензией Creative Commons. Все, что вам нужно сделать, это указать его, после чего вы сможете изменять и использовать проприетарные вилки проекта по своему усмотрению – даже в коммерческих проектах.Итак, выберите приложения для разработки этого проекта и добавьте к своим знаниям преимущества Python. Поскольку безопасность сегодня является актуальной проблемой, ваши навыки будут еще более востребованными!

Как выучить Python

Конечно, лучший способ изучить программирование на Python – это пройти соответствующий курс, так почему бы не записаться на учебный курс по сертификации Python для науки о данных от Simplilearn? Курс знакомит вас с основными концепциями программирования на Python и дает вам глубокие знания в области анализа данных, машинного обучения, визуализации данных, парсинга веб-страниц и обработки естественного языка. Вы освоите основные понятия о типах данных, кортежах, списках, словарях, основных операторах и функциях.

Кроме того, вы познакомитесь с моделями контролируемого и неконтролируемого обучения, такими как линейная регрессия, логистическая регрессия, кластеризация, уменьшение размерности, K-NN и конвейер. Этот курс не только подготовит вас к карьере в Python, но и предоставит вам элегантный сертификат достижений. Основы Python: готово! Новая карьера: в пути!

Пришло время изучить Python.Основы помогут вам занять высокое положение в интересной сфере по вашему выбору, наряду с повышенным потенциалом заработка. Наука о данных, вероятно, ваш лучший выбор, но где бы вы ни оказались, вы будете счастливы, что изучили программирование на Python.

Как изучить Python для машинного обучения

Python фактически стал лингва-франка для машинного обучения. Это не сложный язык для изучения, но если вы не особенно знакомы с ним, есть несколько советов, которые помогут вам выучить быстрее или лучше.

В этом посте вы узнаете, как правильно выучить язык программирования и как получить помощь. Прочитав этот пост, вы будете знать:

  • Каким должен быть правильный менталитет, чтобы изучать Python для использования в машинном обучении
  • Какие хорошие ресурсы для изучения Python
  • Как найти ответы на вопросы, связанные с Python

Приступим.

Как изучить Python для машинного обучения
Фото Федерико Ди Дио, некоторые права защищены.

Как изучить Python

Есть много способов выучить язык, как и естественные языки, такие как английский, или язык программирования, например Python. Младенцы изучают язык, слушая и подражая. Постепенно, когда они выучили образец и некоторый словарный запас, они могли составлять свои собственные предложения. Напротив, когда студенты изучают латынь, они, вероятно, начинают с грамматических правил. Единственное и множественное число, изъявительное и сослагательное наклонения, именительный падеж и винительный падеж. Тогда мы сможем построить предложение на латыни.

Точно так же, изучая Python или любой другой язык программирования, вы можете читать чужой код и пытаться понять, а затем изменять его. Или вы можете изучить правила языка и создать программу с нуля. Последнее было бы полезно, если вашей конечной целью является работа над языком, например, написание интерпретатора Python. Но обычно первый подход дает более быстрые результаты.

Я предлагаю сначала поучиться на примерах. Но чтобы укрепить свои основы в понимании языка, время от времени пересматривая языковые правила.Давайте посмотрим на пример из Википедии:

def secant_method (f, x0, x1, итерации): “” “Вернуть корень, вычисленный с использованием метода секанса.” “” для i в диапазоне (итераций): x2 = x1 – f (x1) * (x1 – x0) / с плавающей точкой (f (x1) – f (x0)) х0, х1 = х1, х2 возврат x2 def f_example (x): возврат x ** 2 – 612 корень = secant_method (f_example, 10, 30, 5) print (“Корень: {}”. формат (корень)) # Корень: 24.738633748750722

def secant_method (f, x0, x1, iterations):

“” “Возвращает корень, вычисленный с использованием метода секанса.”” “

для i в диапазоне (итераций):

x2 = x1 – f (x1) * (x1 – x0) / float (f (x1) – f (x0))

x0, x1 = x1, x2

return x2

def f_example (x):

return x ** 2 – 612

root = secant_method (f_example, 10, 30, 5)

print (“Root: { } “. format (root)) # Корень: 24.738633748750722

Этот код Python реализует метод секущей для поиска корня функции.Если вы новичок в Python, вам следует взглянуть на пример и посмотреть, насколько вы его понимаете. Если у вас есть предварительные знания о других языках программирования, вы, вероятно, догадались бы, что def определяет функцию. Но если вы этого не сделаете, вы можете запутаться, и лучше всего начать с книги для начинающих по программированию, чтобы узнать о концепции функций, переменных, циклов и т. Д.

Следующее, что вы можете сделать, это изменить функции. Например, что, если мы не используем метод секущей для поиска корня, а используем метод Ньютона? Вы можете догадаться, как для этого изменить уравнение в строке 4.{2-612} $? Вам нужно будет вернуться и проверить руководство по языку, чтобы увидеть иерархию приоритета оператора .

Таким образом, даже на таком коротком примере можно изучить множество языковых возможностей. Изучая больше примеров, вы можете вывести синтаксис, привыкнуть к идиомическому способу кодирования и выполнить некоторую работу, даже если вы не можете объяснить его подробно.

Чего следует избегать

Если вы решили изучать Python, вы неизбежно будете учиться по книге. Просто возьмите любую книгу по Python для начинающих в своей местной библиотеке, которая должна подойти.Но когда вы читаете, держите в уме более широкую картину вашей учебной цели. Выполняйте упражнения во время чтения, пробуйте коды из книги и придумывайте свои собственные. Пропустить несколько страниц – неплохая идея. Чтение книги от корки до корки может быть не самым эффективным способом обучения. Вы не должны слишком углубляться в одну тему, потому что это приведет к тому, что вы потеряете свой путь к более важной цели – использованию Python для выполнения полезных вещей. Такие темы, как многопоточность, сетевые сокеты, объектно-ориентированное программирование, можно рассматривать как дополнительные темы для дальнейшего использования.

Python – это язык, не связанный со своим интерпретатором или компилятором. Поэтому другой интерпретатор может вести себя немного иначе. Стандартный интерпретатор с python.org – это CPython, который также называют эталонной реализацией. Распространенной альтернативой является PyPy. Независимо от того, какой из них вы используете, вам следует учиться на Python 3, а не на Python 2, поскольку последний является устаревшим диалектом. Но имейте в виду, что Python получил распространение с Python 2, и вы все еще можете встретить довольно много программ Python 2.

ресурсов

Ресурсы для чтения

Если вы не можете пойти в библиотеку за печатной книгой, вы можете вместо этого воспользоваться некоторыми онлайн-ресурсами. Я очень рекомендую новичкам прочитать The Python Tutorial. Он короткий, но поможет вам разобраться в различных аспектах языка. Он позволяет вам увидеть, что умеет Python и как это делать.

После учебного курса, вероятно, вам следует держать под рукой Справочник по языку Python и Справочник по библиотеке Python.Время от времени вы будете ссылаться на них, чтобы проверить синтаксис и использовать функции. Не заставляйте себя запоминать каждую функцию.

Среда программирования

Python встроен в macOS, но вы можете установить более новую версию. В Windows часто можно увидеть людей, использующих Anacronda вместо того, чтобы устанавливать только интерпретатор Python. Но если вы считаете, что установка IDE и среды программирования Python слишком сложна, вы можете рассмотреть возможность использования Google Colab.Это позволяет вам писать программу на Python в формате «записной книжки». Действительно, многие проекты машинного обучения разрабатываются в блокноте Jupyter, поскольку он позволяет нам быстро изучить различные подходы к проблеме и визуально проверить результат.

Вы также можете использовать онлайн-оболочку по адресу https://www.python.org/shell/, чтобы опробовать короткий фрагмент. Обратной стороной по сравнению с Google Colab является то, что вы не можете сохранить свою работу.

Обращение за помощью

Если вы начнете с примера, который вы видели из книги, и измените его, вы можете сломать код и сделать его неработоспособным.Это особенно верно в примерах машинного обучения, где у вас есть много строк кода, охватывающих сбор данных, предварительную обработку, построение модели, обучение, проверку, прогнозирование и, наконец, представление результата в визуализированной форме. Когда вы видите ошибку в своем коде, первое, что вам нужно сделать, это указать несколько строк, которые вызвали ошибку. Попробуйте проверить вывод каждого шага, чтобы убедиться, что он имеет правильный формат. Или попробуйте откатить свой код, чтобы увидеть, какое из внесенных вами изменений привело к возникновению ошибок.

Важно делать ошибки и учиться на ошибках. Когда вы пробуете синтаксис и изучаете свой путь, вы должны время от времени сталкиваться с сообщениями об ошибках. Попытайтесь разобраться в этом, тогда вам будет легче выяснить, что вызвало ошибку. Почти всегда, если ошибка возникает из-за библиотеки, которую вы используете, дважды подтверждайте свой синтаксис с помощью документации библиотеки.

Если вы все еще не уверены, попробуйте поискать в Интернете. Если вы пользуетесь Google, вы можете использовать один прием – заключить все сообщение об ошибке в двойные кавычки при поиске.Или иногда поиск в StackOverflow может дать вам лучшие ответы.

Дополнительная литература

Здесь я перечисляю несколько советов для новичка. Как упоминалось выше, учебное пособие по Python – хорошее начало.

Оставить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *