Почему из всех языков программирования стоит выбрать именно python

Краткое введение в ООП

Объектно-ориентированное программирование (ООП) – технология разработки сложного программного обеспечения, в которой программа строится в виде совокупности объектов и их взаимосвязей.

Объединение данных и действий, производимых над этими данными, в единое целое, которое называется объектом – является одним из основных принципов ООП.

Основными понятиями являются понятие класса и объекта.

Класс является типом данных, определяемым пользователем и представляет собой структуру в виде данных и методов для работы с данными.

Формально Класс — это шаблон, по которому будет сделан объект.

Объект является экземпляром класса. Объект  и экземпляр - это одно и то же.

Вот пример. Форма для изготовления печенья – это класс, а само печенье это объект или экземпляр класса, т.е. это конкретное изделие. Печенье имеет размеры, цвет, состав – это атрибуты класса. Также в классе описываются методы, которые предназначены для чтения или изменения данных объекта.

В Python характеристики  объекта, называются атрибутами, а действия, которые мы можем проделывать с объектами, — методами. Методами в Python  называют функции, которые определяются внутри класса.

Объект = атрибуты + методы 

Где используется Python

Python широко распространен во многих сферах: от системного администрирования до Data Science.

Системное администрирование

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

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

Научные исследования

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

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

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

Data Science

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

Анализ данных

В Python-библиотеках есть всё необходимое для работы с данными и их визуализации. Например, чтобы быстро создавать структуры и управлять ими, используют библиотеку Pandas. А визуализируют их с помощью Matplotlib, Seaborn или Plotly. Они позволяют рисовать много разных диаграмм и матриц.

Одна из фундаментальных библиотек — NumPy, она подходит для сложных вычислений и поддерживает многомерные массивы. Для работы с многомерными данными также используют набор инструментов PyOD, для индексации документов на естественном языке — Gensim, а со статистическими расчётами отлично справляется SciPy.

Поэтому Python по праву возглавляет рейтинги языков программирования для Data Analysis.

Также в Python предусмотрены интерфейсы для всех популярных реляционных баз данных — Sybase, Oracle, Informix, ODBC, MySQL, PostgreSQL, SQLite и так далее.

«Python — идеальный инструмент для анализа данных в любой сфере. Это было понятно, ещё когда я учился в университете на мехмате и изучал язык С. Я хотел освоить Python, но тогда у меня не было реальных задач, поэтому я придумал себе задачу сам. Как раз набирал обороты Instagram, и я увидел, что мои фото получают разное количество лайков. Мне стало интересно проанализировать, от чего зависит их количество.

В то время я ещё почти ничего не знал про Python и анализ данных. Но благодаря этой задаче разобрался с API Instagram, освоил пакет request, научился работать с БД из Python. В итоге регулярно собирал данные, сколько лайков и комментариев набирали фотографии, — потом это пригодилось в работе».

Оценка: анализ данных —

О языке

По-русски Python произносится как – «пайтон», но более распространенная версия произношения – «питон». Язык поддерживает несколько парадигм программирования: объектно-ориентированное, функциональное, структурное, императивное и аспектно-ориентированное.

Основная реализация языка Python — CPython. Написана на C

История

Разработку Python начал Гвидо ван Россум в декабре 1989 года. Для ОС Amoeba требовался расширяемый скриптовый язык. На досуге, Гвидо начал писать Python, позаимствовав некоторые наработки из языка ABC.

Версия Python 2.0 была выпущена 16 октября 2000 г., а первая обратно-несовместимая версия Python 3.0 – 3 декабря 2008 г.

Историю релизов Python можно посмотреть тут.

Какие задачи удобно решать на Python?

Основной упор в Python делается на скорости написания кода (а не на скорости выполнения кода, как например в языках С и C++). Поэтому в первую очередь Python удобно использовать там, где нужно быстро написать что-то работающее.

Все чаще Python используется для анализа данных, как в науке, так и коммерческой сфере. Этому способствует простота языка и большое разнообразие открытых библиотек.

Другая область применения, для которой хорош Питон – системное администрирование и DevOps. На это есть как минимум 3 причины:

• благодаря своей простоте, системному администратору не так сложно выучить этот язык и начать им пользоваться;
• огромный выбор библиотек;
• python входит в состав большинства дистрибутивов Linux.

Типизация

Python является языком с полной динамической типизацией и автоматическим управлением памятью. Динамическая типизация означает, что тип переменной определяется только во время исполнения.

С одной стороны, динамическая типизация упрощает написание программ. Но с другой, имеет ряд недостатков – повышается риск ошибиться с типами и снижает производительность программы.

В «Питоне» реализованы встроенные типы, например:

• булевый тип;
• строка;
• целое число произвольной точности;
• число с плавающей запятой;
• комплексное число.

Также есть и готовые коллекции:

• списки;
• кортежи (неизменяемые списки);
• словари;
• множества.

Добавить новый тип можно написав свой класс или определив новый тип в модуле расширения.

Производительность

По производительности Python относительно медленный язык (по сравнению с C, Go, Java). Его скорость выполнения схожа с другими интерпретируемыми языками (PHP, Ruby). Однако возможность компиляции python-кода в байт-код позволяет добиться большей производительности.

Основные причины, из-за которых Python «медленный»:

• GIL (глобальная блокировка интерпретатора).
• Динамическая типизации.
• Python это интерпретируемый, а не компилируемый язык.

Несмотря на это, в большинстве задач гораздо важнее быстро получить результат, нежели ускорить выполнение программы

Особенно это важно для бизнеса или стартапа, где критически важно быстро выпустить продукт в production и начать зарабатывать

Если для задачи критична производительность, используйте последнюю версию Python. Или присмотритесь к PyPy

GIL

Global Interpreter Lock — это глобальная блокировка интерпретатора Python. GIL накладывает ограничение на потоки – нельзя использовать несколько процессоров одновременно. Тем самым GIL помогает избежать конфликтов при одновременном обращении разных потоков к одним и тем же участкам памяти.

Многие разработчики против GIL в Python-е, однако создатель проекта Гвидо ван Россум заявляет, что GIL не так уж и плох, и убирать его из CPython`а он не планирует.

Какие ещё методы есть у генераторов?

Когда-то был один next(), но в Python 2.5 появилось ещё три метода:

• .close() — останавливает выполнение генератора;
• .throw() — генератор бросает исключение;
• .send() — интересный метод, позволяет отправлять значения генератору.

Рассмотрим пару небольших примеров.

Сначала на .close() и .throw():

Программа создаёт два генератора, возвращающих бесконечную последовательность квадратов чисел. Их выполнение прекращается с помощью методов .close() и .throw().

Пример использования .send()

Здесь мы не получаем значения генератора, а отправляем их на обработку с помощью метода .send().

Какие компании используют Python

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

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

Как освоить Python

Обычно курс начинается с самых азов и простых дискретных алгоритмов, например, команды «вправо-вперёд-вправо-вперёд-вперёд» или «сделай то, сделай это». Основная цель на этом этапе — разобраться с тем, что такое алгоритм, и тем, как создавать простые дискретные алгоритмы. 

На следующих этапах язык и задачи будут усложняться. Добавятся параметры («вперёд 10»), условные конструкции, циклы, взаимодействие нескольких исполнителей, функции. Основной упор делается не на изучении конкретного языка программирования, а на доступные детям в этом возрасте алгоритмы, подходы и идеи.

Программирование ведётся на английском языке (как и практически все «взрослые» языки программирования), при этом новые английские слова вводятся постепенно, содержат озвучку и пиктограммы. Поэтому у ребёнка не будет проблем с пониманием, даже если он никогда не изучал иностранный язык. Кроме того, озвучены русские тексты всех заданий и подсказок.

Длительность онлайн-программ может быть разной, она зависит как от начального уровня обучающегося, так и от поставленных целей и задач на обучение. Для того, чтобы начать решать при помощи Python какие-то практические задачи вообще без опыта программирования, нужно потратить на практику от 10 до 30 часов. А если цель – это устройство на работу, то обучение с нуля потребует нескольких сотен часов. Если у тебя есть опыт программирования на других языках этот период сильно сокращается. 

Разработка – одна из самых перспективных областей, которую можно выбрать как основную специальность. А Python, в свою очередь, – один из самых распространенных языков программирования, который ещё долгое время будет находиться на пике популярности.

Включение в последовательность

Операции отображения и фильтрации встречаются так часто, что во многих языках программирования предлагаются способы написания этих выражений в более простых формах. Например, в языке Python возвести список чисел в квадрат можно следующим образом:

Python поддерживает концепцию под названием «включение в последовательность» (от англ. comprehension, в информатике эта операция так же называется описанием последовательности), которая суть изящный способ преобразования одной последовательности в другую. Во время этого процесса элементы могут быть условно включены и преобразованы заданной функцией. Вот один из вариантов общего формата операции включения в список:

В данном общем формате выражение – это выражение или функция с участием переменной, которые возвращают значение, переменная – это элемент последовательности, список – это обрабатываемый список, и выражение2 – это логическое выражение или предикативная функция с участием переменной. Чтобы все стало понятно, приведем простой пример возведения список в квадрат без условия:

Приведенное выше включение в список эквивалентно следующему ниже фрагменту программного кода:

Такая форма записи называется синтаксическим сахаром, т.е. добавленная синтаксическая конструкция, позволяющая записывать выражения в более простых и кратких формах. Неплохой аспект конструкций включения в последовательность состоит еще и в том, что они легко читаются на обычном языке, благодаря чему программный код становится чрезвычайно понятным.

В конструкции включения в последовательность используется математическая запись построения последовательности. Такая запись в теории множеств и логике называется определением интенсионала множества и описывает множество путем определения условия, которое должно выполняться для всех его членов. В сущности, в терминах этих областей науки, выполняя данную операцию в Python, мы «описываем интенсионал» соответственно списка, словаря, множества и итерируемой последовательности. Ниже приведены примеры описания интенсионала соответственно списка, словаря, множества и итерируемой последовательности.

Таблица 1. Формы описания интенсионала

Отметим, что приведенные в таблице выражения (за исключением описания словаря) отличаются только ограничивающими символами: квадратные скобки применяются для описания списка, фигурные скобки – для описания словаря или множества и круглые скобки – для описания итерируемой последовательности.

Таким образом, примеры из разделов о функциях и легко можно переписать с использованием включения в последовательность. Например, в строке 3 приведенного ниже интерактивного сеанса вместо функции применена операция включения в список:

Обратите внимание на квадратные скобки в определении – они сигнализируют, что в результате этой операции будет создан список. Также стоит обратить внимание, что при использовании в данной конструкции нескольких последовательностей применяется встроенная функция , которая в данном случае объединяет соответствующие элементы каждой последовательности в двухэлементные кортежи

(Если бы последовательностей было три, то они объединялись бы в кортежи из трех элементов и т.д.)

Включение в список применено и в приведенном ниже примере вместо функции :

Квадратные скобки в определении сигнализируют, что в результате этой операции будет создан список. Какой способ обработки последовательностей применять – с использованием функций более высокого порядка или включений, зачастую является предметом личных предпочтений.

Сравнение Python и C#

Давайте теперь сравним Python и C#. Конечно,
эти технологии отличаются друг от друга,
но обе могут использоваться для
веб-разработки.

У Python простой синтаксис, так что его легко читать. Кроме того, в нем нет синтаксических скобок, большого количества модификаторов, C-подобных конструкций и т. д.

С другой стороны, C# довольно похож на
Java и C++, что выражено в C-подобном
синтаксисе. Синтаксис C# требует от
разработчика следовать определенным
правилам при написании методов или
наследовании классов.

В общем, очень сложно сказать, какой
язык лучше: C# или Python. Python проще учить,
к тому же у него много библиотек с
открытым кодом. Но стандартная библиотека
C# получше, чем аналогичная в Python. Кроме
того, C# предлагает лучшую производительность.

Сравнение Python и Ruby

Первое, что следует отметить, это
популярность Ruby в сфере создания сайтов.
На этом языке, например, созданы Basecamp,
Github, Slideshare.

И Python, и Ruby являются объектно-ориентированными
языками, динамичными и гибкими. Но к
решению проблем они подходят по-разному.
Ruby предлагает несколько вариантов для
выбора, а Python — только один. Но этот факт
можно считать как преимуществом, так и
недостатком каждого из языков.

Самый распространенный фреймворк Ruby это Ruby-on-Rails. Он довольно похож на Django — фреймворк Python. Обе эти технологии имеют многочисленные сообщества.

Можно сказать, что в том, что касается
веб-разработки, оба фреймворка предлагают
примерно одинаковые условия, поскольку
каждую отдельную проблему можно решить
и при помощи Ruby-on-Rails, и с использованием
Django. Обе технологии быстры и эффективны.

Минусы языка программирования Python

Несмотря на множество плюсов (простота, лаконичность, универсальность), у языка есть и минусы.
1. Программы на Python считают недостаточно быстрыми. Для сравнения: софт для iOS, написанный на языке Swift, может работать в 8 раз быстрее, чем на Python. Также Python — не очень подходящее решение для задач, которые требуют большого объёма памяти, — такие задачи лучше решать с помощью C либо C++.
2. Высокий уровень зависимости от системных библиотек. В результате затрудняется перенос на другие системы. Да, проблема решается посредством Virtualenv, однако у этого инструмента свои недостатки: костыли, избыточность полных методов изоляции, дублирование системных библиотек.
3. Global Interpreter Lock не даёт возможности одновременно исполнять несколько потоков Python в реализации CPython. Но GIL мы можем на какое-то время отключить, как это реализовано в математическом пакете NumPy.

А вот какие преимущества есть у Python

 Его просто учить

Главной целью основателя Python, Гвидо ван Россума, было создать простой и понятный широкому кругу людей язык программирования.

Изучение любого языка требует усидчивости и дисциплины. Но Python в этом смысле считается одним из самых комфортных, особенно для новичков. Простой синтаксис позволяет легко учиться, читать и делиться. Именно это делает его столь популярным.

Он очень распространенный 

Python универсален благодаря богатой стандартной библиотеке (набору функций, которые доступны без дополнительной настройки), поэтому его применяют в самых разных областях: 

• веб-разработке; 
• machine Learning и AI (TensorFlow, scikit-learn, NLTK);
• Big Data;
• разработке игр;
• компьютерной безопасности;
• научные исследования (Математика (NumPy, SciPy, Pandas, SymPy), биология —  секвенирование днк).

Знание Python сделает тебя востребованным специалистом

На программистов Python сейчас огромный спрос, потому что этих специалистов меньше, чем открытых вакансий. Средняя зарплата – 100 000 рублей, в зависимости от уровня и опыта. Максимальные предложения на рынке оцениваются в 280 000 — 300 000 рублей.

Функции

Функция – это часть кода, принимающая аргументы и возвращающая вычисленное значение. Аргумент – это объект, отправляемый в функцию. Аргументом может быть какое-нибудь значение или ссылка на него.

функции языка программирования Python

В функции используются параметры и их число не ограничено. Число аргументов соответствует параметрам. Функцию можно объявить в любом месте. Она записывается как:

— def <имя функции> (): — после определения функции ставиться двоеточие, аргументы функции заключаются в круглые скобки. После двоеточия идет со следующей строки отступ и тело функции.

Для выхода из функции используется оператор return, который возвращает значения. Если оператор return не указан, то произойдет возврат значения None.

Функции бывают встроенные и пользовательские. В интерпретаторе Python есть ряд часто используемых функций. Они всегда доступны и можно посмотреть документацию с их описанием и примерами применения. Например, при помощи функции input () можно ввести данные с клавиатуры, а при помощи функции print () вывести данные в консоль. Так, print (“Hello, World!”) выводит строку «Hello, World!».

Еще одной интересной функцией является декоратор. Декоратор позволяет расширить возможности функции, не меняя ее кода, при помощи обертывания функции другой функцией.

Существует возможность написать свою собственную функцию для нужных задач. Кроме этого есть много функций, которые существуют в библиотеках Python и также могут быть использованы при написании скриптов. Для этого нужно скачать нужную библиотеку и импортировать ее.

Ответы на вопросы читателей

Насколько сложно выучить Python? Азы Питона изучаются достаточно просто. Чтобы стать экспертом и высококлассным специалистом потребуется практика и решение реальных задач. Быстро выучить можно, было бы желание.

Какие программы можно создавать, овладев Питоном? Перечень программ органичен лишь фантазией. Разработчики создают порталы и многофункциональные сайты, парсеры, менеджеры баз данных, системы управления ресурсами, чат-боты, программные интерфейсы, сервисы анализа данных, графические оболочки.

Сколько времени потребуется на изучение Питона? Стандартных временных рамок не существует. Однако уже через 1-2 месяца при интенсивной самостоятельной работе с языком можно создавать простые парсеры, небольшие игры, автоматизаторы рутинных задач. А вообще, есть правило 10 тыс. часов – именно столько времени практики потребуется, чтобы посчитать себя специалистом хорошего уровня.

Есть ли слабые стороны у Питона? У любого языка программирования они имеются. Во-первых, скорость работы несколько ниже, чем у компилируемых языков (С++, Java), но ее обычно хватает. Во-вторых, работа с 3d-графикой ограничена. В-третьих, отсутствует проверка типа переменной в момент компиляции.

Какая зарплата у Python-разработчика начинающего уровня? В зависимости от региона она варьируется, но даже Junior-разработчик вполне может рассчитывать на 30-50 тыс. руб. в первые месяцы работы. По мере роста количества навыков лимиты повышаются в разы, а то и десятки раз.

Как лучше учить Python? В наше время методик обучения бесчисленное количество: видеокурсы, книги, игровые платформы, буткампы и пр. Поэтому можно выбрать тот способ, что подходит именно вам. Главное помнить: постоянная практика закрепляет пройденный материал. Простая зубрежка материала не даст никаких видимых результатов.

Где можно посмотреть задачи для новичков, простые проекты? Чтобы попрактиковаться в навыках, необходимо решать разные задачи и сравнивать результаты с другими программистами. Для этого подойдут следующие ресурсы: https://www.codingame.com/, https://www.codewars.com/, https://www.hackerrank.com/. Здесь имеются задания для специалистов любого уровня.

Работа с циклами и условиями

Теперь посмотрим, как в Python устроены условия и циклы, которые позволяют направить вычисления в ту или иную сторону.

Для условий используются классические структуры if — else. Давайте с их помощью проверим число на чётность:

Важная особенность синтаксиса (хорошо видна в примере выше): для создания иерархии в Python используется отступ, а не фигурные скобки, как в некоторых других языках. Сначала это непривычно, но не пугайтесь: вы быстро привыкнете.

Циклы позволяют выполнять какое-то действие больше чем один раз. Виды циклов:

• while: действие будет выполняться до тех пор, пока выполняется условие;
• for: действие будет выполнено определённое количество раз.

Посмотрим на примерах, как это работает.

ПРИМЕР 1

Такой код выведет нам последовательность чисел от 10 до 0, а потом остановится.

ПРИМЕР 2

Здесь мы получим последовательность от 10 до 1 и напечатанное «Hurray!» в конце.

Перед работой с For-циклом надо узнать, что такое массив.

Массив — это набор информации, который представляется так:

В одном массиве можно хранить переменные разных типов. Например, в нашем массиве array хранится один int, два float и один str. Индексы в Python начинаются с нуля, поэтому чтобы получить информацию с первого места (в нашем случае цифру 1), напишем вот так:

С элементом массива можно работать как с обычным числом, то есть если написать array +1, мы получим 2.

Напишем простенький цикл:

Рождество 1989-го

В 1986 году Гвидо оставался сотрудником CWI, но перешёл из ABC в проект Amoeba — там он разрабатывал операционную систему для крупных организаций. Amoeba объединяла сеть пользовательских компьютеров в единую станцию и оптимизировала их совместную работу над производительными задачами.

В 1989 году системе Amoeba не хватало языка сценариев, поэтому Гвидо ван Россум планировал мини-проект: собирался написать язык программирования на основе наработок ABC. В период рождественских праздников Гвидо сделал первые наброски и вскоре показал коллегам прототип будущего Python.

Первый прототип состоял из простой виртуальной машины, парсера и среды выполнения. В нём также присутствовал базовый синтаксис, операторы, словари, списки, строки и небольшое количество других типов данных. Главная фишка заключалась в том, что будущий Python предлагал гибкую модель расширяемости — то есть, помимо стандартных возможностей, каждый программист мог самостоятельно добавить в систему нужные типы объектов.

Прототип Python понравился разработчикам CWI, и многие сразу включились в процесс: начали использовать язык для внутренних проектов и помогли доработать код.

20 февраля 1991 года Гвидо ван Россум создал дистрибутив и опубликовал код языка Python через сеть . Так появилась версия 0.9.0.

Гвидо ван Россум запускал Python в качестве Skunkworks-проекта — тестовой технологии, которая разрабатывается без бюджета силами энтузиастов. Для финансирования требовался быстрый рабочий прототип, который на практике доказал бы пользу нового языка программирования.

Гвидо работал над прототипом в свободное время и получил результат примерно через три месяца. Для этого ему пришлось придерживаться правил, на основе которых позже опубликовали «Руководство по стилю» и «Дзен Python».

Основная мысль руководства: язык программирования должен быть простым, кратким и достаточно хорошим для того, чтобы справляться с нужными задачами. Не нужно стремиться к максимальной производительности и совершенству — в большинстве случаев перфекционизм приводит к пустой трате времени.

Похожие записи:

Госуслуги личный кабинет Быстрое шахматное обучение: анализ позиций What is customer acquisition cost? Отзывы сотрудников компании amazon mechanical turk, remote Если не платят зарплату, что делать? куда жаловаться, если не платят зарплату? Amazon: 25 лет успеха на поприще электронной коммерции