Язык программирования python. В каких областях применяется Python? Какие фреймворки для веб-разработки лучше использовать

Будучи удачно спроектированным языком программирования Python прекрасно подходит для решения реальных задач из разряда тех, которые разработчикам приходится решать ежедневно. Он используется в самом широком спектре применений - и как инструмент управления другими программными компонентами, и для реализации самостоятельных программ. Фактически круг ролей, которые может играть Python как многоцелевой язык программирования, практически не ограничен: он может использоваться для реализации

всего, что угодно, - от веб-сайтов и игровых программ до управления роботами и космическими кораблями.

Однако сферу использования Python в настоящее время можно разбить на несколько широких категорий. Следующие несколько разделов описывают наиболее типичные области применения Python в наши дни, а также инструментальные средства, используемые в каждой из областей. У нас не будет возможности заняться исследованием инструментов, упоминаемых здесь. Если какие-то из них заинтересуют вас, обращайтесь на веб-сайт проекта Python за более

Системное программирование

Встроенные в Python интерфейсы доступа к службам операционных систем делают его идеальным инструментом для создания переносимых программ и утилит системного администрирования (иногда они называются инструментами командной оболочки). Программы на языке Python могут отыскивать файлы и каталоги, запускать другие программы, производить параллельные вычисления с использованием нескольких процессов и потоков и делать

многое другое.

Стандартная библиотека Python полностью отвечает требованиям стандартов POSIX и поддерживает все типичные инструменты операционных систем: переменные окружения, файлы, сокеты, каналы, процессы, многопоточную модель выполнения, поиск по шаблону с использованием регулярных выражений, аргументы командной строки, стандартные интерфейсы доступа к потокам данных, запуск команд оболочки, дополнение имен файлов и многое

Кроме того, системные интерфейсы в языке Python созданы переносимыми, например сценарий копирования дерева каталогов не требует внесения изменений, в какой бы операционной системе он ни использовался. Система Stackless Python, используемая компанией EVE Online, также предлагает улучшенные решения, применяемые для параллельной обработки данных.

Графический интерфейс

Простота Python и высокая скорость разработки делают его отличным средством разработки графического интерфейса. В состав Python входит стандартный объектно-ориентированный интерфейс к Tk GUI API, который называется tkinter(B Python 2.6 он называется Tkinter)t позволяющий программам на языке Python реализовать переносимый графический интерфейс с внешним видом, присущим операционной системе. Графические интерфейсы на базе Python/

tkinter без изменений могут использоваться в MS Windows, X Window (в one-рационных системах UNIX и Linux) и Mac OS (как в классической версии, так и в OS X). Свободно распространяемый пакет расширения PMW содержит дополнительные визуальные компоненты для набора tkinter. Кроме того, существует прикладной интерфейс wxPython GUI API, основанный на библиотеке C++, который предлагает альтернативный набор инструментальных средств построения переносимых графических интерфейсов на языке Python.

Инструменты высокого уровня, такие как PythonCard и Dabot построены на основе таких API, как wxPython и tkinter. При выборе соответствующей библиотеки вы также сможете использовать другие инструменты создания графического интерфейса, такие как Qt (с помощью PyQt), GTK (с помощью PyGtk), MFC (с помощью PyWin32), .NET (с помощью IronPython), Swing (с помощью Jython - реализации языка Python на Java, которая описывается в главе 2, или JPype). Для разработки приложений с веб-интерфейсом или не предъявляющих высоких требований к интерфейсу можно использовать Jython, веб-фреймворки на языке Python и CGI-сценарии, которые описываются в следующем разделе и обеспечивают дополнительные возможности по созданию пользовательского интерфейса.

Веб-сценарии

Интерпретатор Python поставляется вместе со стандартными интернет-модулями, которые позволяют программам выполнять разнообразные сетевые операции как в режиме клиента, так и в режиме сервера. Сценарии могут производить взаимодействия через сокеты, извлекать информацию из форм, отправленных серверным CGI-сценариям; передавать файлы по протоколу FTP; обрабатывать файлы XML; передавать, принимать, создавать и производить разбор

писем электронной почты; загружать веб-страницы с указанных адресов URL; производить разбор разметки HTML и XML полученных веб-страниц; производить взаимодействия по протоколам XML-RPC, SOAP и Telnet и многое другое.

Библиотеки, входящие в состав Python, делают реализацию подобных задач удивительно простым делом.

Кроме того, существует огромная коллекция сторонних инструментов для создания сетевых программ на языке Python, которые можно найти в Интернете. Например, система HTMLGen позволяет создавать HTML-страницы на основе описаний классов Python. Пакет mod_python предназначен для запуска сценариев на языке Python под управлением веб-сервера Apache и поддерживает шаблоны механизма Python Server Pages. Система Jython обеспечивает

бесшовную интеграцию Python/Java и поддерживает серверные апплеты, которые выполняются на стороне клиента.

Помимо этого для Python существуют полноценные пакеты веб-разработки, такие как Django, TurboGears, web2py, Pylons, Zope и WebWare, поддерживающие возможность быстрого создания полнофункциональных высококачественных веб-сайтов на языке Python. Многие из них включают такие возможности, как объектно-реляционные отображения, архитектура Модель/Представление/Контроллер (Model/View/Controller), создание сценариев, выполняющихся на стороне сервера, поддержка шаблонов и технологии AJAX, предоставляя

законченные и надежные решения для разработки веб-приложений.

Интеграция компонентов

Возможность интеграции программных компонентов в единое приложение с помощью Python уже обсуждалась выше, когда мы говорили о Python как о языке управления. Возможность Python расширяться и встраиваться в

системы на языке С и C++ делает его удобным и гибким языком для описания поведения других систем и компонентов. Например, интеграция с библиотекой на языке С позволяет Python проверять наличие и запускать библиотечные компоненты, а встраивание Python в программные продукты позволяет производить настройку программных продуктов без необходимости пересобирать эти продукты или поставлять их с исходными текстами.

Такие инструменты, как Swing и SIP, автоматически генерирующие программный код, могут автоматизировать действия по связыванию скомпилированных компонентов в Python для последующего их использования в сценариях, а система Cython позволяет программистам смешивать программный код на Python и С. Такие огромные платформы на Python, как поддержка СОМ

в MS Windows, Jython - реализация на языке Java, IronPython - реализация на базе.NET и разнообразные реализации CORBA, предоставляют альтернативные способы организации взаимодействий с программными компонентами. Например, в операционной системе Windows сценарии на языке Python могут использовать платформы управления такими приложениями, как MS Word и Excel.

Приложения баз данных

В языке Python имеются интерфейсы доступа ко всем основным реляционным базам данных - Sybase, Oracle, Informix, ODBC, MySQL, PostgreSQL, SQLite и многим другим. В мире Python существует также переносимый прикладной программный интерфейс баз данных, предназначенный для доступа к базам данных SQL из сценариев на языке Python, который унифицирует доступ к различным базам данных. Например, при использовании переносимого API сценарий, предназначенный для работы со свободной базой данных MySQL, практически без изменений сможет работать с другими системами баз данных (такими как Oracle). Все, что потребуется сделать для этого, - заменить используемый низкоуровневый интерфейс.

Стандартный модуль pickle реализует простую систему хранения объектов, что позволяет программам сохранять и восстанавливать объекты Python в файлах или в специализированных объектах. В Сети можно также найти систему, созданную сторонними разработчиками, которая называется ZODB.

Она представляет собой полностью объектно-ориентированную базу данных

для использования в сценариях на языке Python. Существуют также

инструменты, такие как SQLObject и SQLAlchemy, которые отображают

реляционные таблицы в модель классов языка Python. Начиная с версии Python 2.5,

стандартной частью Python стала база данных SQLite.

Быстрое создание прототипов

В программах на языке Python компоненты, написанные на Python и на С, выглядят одинаково. Благодаря этому можно сначала создавать прототипы систем на языке Python, а затем переносить выбранные компоненты на компили-рующие языки, такие как С и C++. В отличие от ряда других инструментов разработки прототипов, язык Python не требует, чтобы система была полностью переписана, как только прототип будет отлажен. Части системы, которые не требуют такой эффективности выполнения, какую обеспечивает C++, можно

оставить на языке Python, что существенно упростит сопровождение и использование такой системы.

Программирование математических

и научных вычислений

Расширение NumPy для математических вычислений, упоминавшееся выше, включает такие мощные элементы, как объекты массивов, интерфейсы к стандартным математическим библиотекам, и многое другое. Расширение NumPy - за счет интеграции с математическими библиотеками, написанными на компилирующих языках программирования - превращает Python в сложный, но удобный инструмент программирования математических вычислений, который зачастую может заменить существующий программный код, написанный на традиционных компилирующих языках, таких как FORTRAN и C++.

Дополнительные инструменты математических вычислений для Python поддерживают возможность создания анимационных эффектов и трехмерных объектов, позволяют организовать параллельные вычисления и так далее. Например, популярные расширения SciPy и ScientificPython предоставляют дополнительные библиотеки для научных вычислений и используют возможности расширения NumPy.

Игры, изображения, искусственный интеллект,

XML роботы и многое другое

Язык программирования Python можно использовать для решения более широкого круга задач, чем может быть упомянуто здесь. Например:

Создавать игровые программы и анимационные ролики с помощью

системы pygame

Обмениваться данными с другими компьютерами через последовательный

порт с помощью расширения PySerial

Обрабатывать изображения с помощью расширений PIL, PyOpenGL,

Blender, Maya и других

Управлять роботом с помощью инструмента PyRo

Производить разбор XML-документов с помощью пакета xml, модуля xmlrp-

clib и расширений сторонних разработчиков

Программировать искусственный интеллект с помощью эмулятора нейро-

сетей и оболочек экспертных систем

Анализировать фразы на естественном языке с помощью пакета NLTK.

Можно даже разложить пасьянс с помощью программы PySol. Поддержку многих других прикладных областей можно найти на веб-сайте PyPI или с помощью поисковых систем (ищите ссылки с помощью Google или на сайте http://www.python.org).

Вообще говоря, многие из этих областей применения Python - всего лишь разновидности одной и той же роли под названием «интеграция компонентов». Использование Python в качестве интерфейса к библиотекам компонентов, написанных на языке С, делает возможным создание сценариев на языке Python для решения задач в самых разных прикладных областях. Как универсальный, многоцелевой язык программирования, поддерживающий возможность интеграции, Python может применяться очень широко.

Кстати, у вас проблемы с блоком питания ноутбука? Советуем вам купить блоки питания для ноутбука по очень доступным ценам. На сайте компании darrom.com.ua вы найдете блоки питания для любого ноутбука.

Когда-то давным давно, на одном закрытом форуме я пытался проводить обучение Пайтону. В общем дело там заглохло. Мне стало жалко написанных уроков, и я решил их выложить для широкой общественности. Пока самый первый, самый простой. Дальше идет интереснее, но может быть это будет не интересно. В общем, этот пост будет пробным шаром, если понравится, буду выкладывать дальше.

Python для начинающих. Глава первая. «О чем это мы»

На всякий случай, немного скучного «evangelism». Кому он надоел, можно пропустить несколько абзацев.
Python (читается как «Пайтон» а не «питон») - скриптовый язык, разработанный Гвидо ван Россумом в качестве простого языка, легкого в изучении новичку.
В наше время Пайтон – широко распространенный язык, который используется во многих областях:
- Разработка прикладного ПО (например linux-утилиты yum, pirut, system-config-*, IM-клиент Gajim и многие другие)
- Разработка web-приложений (мощнейший Application-сервер Zope и разработанная на его основе CMS Plone, на основе которой работает например сайт ЦРУ, и масса фреймворков для быстрой разработки приложений Plones, Django, TurboGears и многие другие)
- Использование в качестве встраиваемого скриптового языка во многих играх, и не только (в офисном пакете OpenOffice.org, 3d редакторе Blender, СУБД Postgre)
- Использование в научных рассчетах (с пакетами SciPy и numPy для расчетов и PyPlot для рисования графиков Пайтон становится практически сравним с пакетами типа MatLab)

И это конечно далеко не полный список проектов, использующих этот замечательный язык.

1. Сам интерпретатор, его можно взять тут (http://python.org/download/).
2. Среда разработки. Она для начала необязательна, да и идущий в дистрибутиве IDLE подойдет новичку, но для серъезных проектов нужно что-то посерьезней.
Для Windows я использую замечательный легковесный PyScripter (http://tinyurl.com/5jc63t), для Linux – Komodo IDE.

Хотя для первого урока достаточно будет просто интерактивной оболочки самого Пайтона.

Просто запустите python.exe. Приглашение ввода не заставит себя долго ждать, оно выглядит так:

Также можно записывать программы в файлы с расширением py, в вашем любимом текстовом редакторе, который не добавляет к тексту своих символов разметки (нет Word не подойдет). Также желательно чтобы этот редактор умел делать «умные табуляторы» и не заменял пробелы знаком табуляции.
Для запуска файлов на исполнение по ним можно щелкать 2 раза. Если консольное окно закрывается слишком быстро, вставьте в конце программы следующую строку:

Тогда интерпретатор будет в конце программы ждать нажатия enter.

Или ассоциируйте py-файлы в Far с Пайтоном и открывайте нажимая enter.

Наконец можно воспользоваться одной из многих удобных IDE для Пайтона, которые предоставляют и возможности отладки и подсветку синтаксиса и многие другие «удобства».

Немного теории.

Для начала, Пайтон – язык со строгой динамической типизацией. Что это означает?

Есть языки со строгой типизацией (pascal, java, c и т.п.), у которых тип переменной определяется заранее и не может быть изменен, и есть языки с динамической типизацией (python, ruby, vb), в которых тип переменной трактуется в зависимости от присвоенного значения.
Языки с динамической типизацией можно разделить еще на 2 вида. Строгие, которые не допускают неявного преобразования типа (Пайтон) и нестрогие, которые выполняют неявные преобразования типа (например VB, в котором можно легко сложить строку "123" и число 456).
Разобравшись с классификацией Пайтона, попробуем немного «поиграть» с интерпретатором.

>>> a = b = 1 >>> a, b (1, 1) >>> b = 2 >>> a, b (1, 2) >>> a, b = b, a >>> a, b (2, 1)

Таким, образом мы видим что присваивание осуществляется с помощью знака =. Присвоить значение можно сразу нескольким переменным. При указании интерпретатору имени переменной в интерактивном режиме, он выводит ее значение.

Следующее, что необходимо знать – как строятся базовые алгоритмические единицы – ветвления и циклы. Для начала, необходима небольшая справка. В Пайтоне нет специального ограничителя блоков кода, их роль выполняют отступы. То есть то что написано с одинаковым отступом – является одним командным блоком. Поначалу это может показаться странным, но после легкого привыкание, понимаешь что эта «вынужденная» мера позволяет получать очень читабельный код.
Итак условия.

Условие задается с помощью оператора if, который заканчивается «:». Альтернативные условия которые будут выполняться если первая проверка «не прошла» задаются оператором elif. Наконец else задает ветку, которая будет выполнена если ни одно из условий не подошло.
Обратите внимание, что после ввода if интерпретатор с помощью приглашения «...» показывает что он ожидает продолжения ввода. Чтобы сообщить ему что мы закончили, необходимо ввести пустую строку.

(Пример с ветвлениями почему-то рвет разметку на хабре, не смотря на танцы с тегами pre и code. Простите за неудобство, я его кинул сюда pastebin.com/f66af97ba , если кто-то подскажет что не так - буду очень признателен)

Циклы.

Простейшим случаем цикла является цикл while. В качестве параметра он принимает условие и выполняется до тех пор, пока оно истино.
Вот маленький пример.

>>> x = 0 >>> while x<=10: ... print x ... x += 1 ... 0 1 2 ........... 10

Обратите внимание что поскольку и print x и x+=1 написаны с одинаковым отступом, они считаются телом цикла (помните что я говорил про блоки? ;-)).

Второй вид циклов в Пайтон – цикл for. Он аналогичен циклу foreach других языков. Его синтаксис условно таков.

For переменная in список:
команды

Переменной будут присваиваться по очереди все значения из списка (на самом деле там может быть не только список, но и любой другой итератор, но не будем пока этим забивать голову).

Вот простой пример. В роли списка будет выступать строка, которая является ничем иным как списком символов.

>>> x = "Hello, Python!" >>> for char in x: ... print char ... H e l ........... !

Таким образом мы можем разложить строку по символам.
Что же делать если нам нужен цикл, повторяющийся определенное число раз? Очень просто, на помощь придет функция range.

На входе она принимает от одного до трех параметров, на выходе возвращает список чисел, по которому мы можем «пройтись» оператором for.

Вот несколько примеров использования функции range, которые объясняют роль ее параметров.

>>> range(10) >>> range(2, 12) >>> range(2, 12, 3) >>> range(12, 2, -2)

И маленький пример с циклом.

>>> for x in range(10): ... print x ... 0 1 2 ..... 9

Ввод-вывод

Последнее, что следует знать перед тем как начать использовать Пайтон полноценно – это как осуществляется в нем ввод-вывод.

Для вывода используется команда print, которая выводит на печать все свои аргументы в удобочитаемом виде.

Для ввода с консоли используется функция raw_input(приглашение), которая выводит на экран приглашение и ожидает ввода пользователя, возвращая то что ввел пользователь в виде своего значения.

X = int(raw_input ("Введи число:")) print "Квадрат этого числа составляет ", x * x

Внимание! Несмотря на существование функции input() схожего действия, использовать ее в программах не рекомендуется, так как интерпретатор пытается выполнить вводимые с ее помощью синтаксические выражения, что является серьезной дырой в безопасности программы.

Вот и все для первого урока.

Домашнее задание.

1. Составить программу расчета гипотенузы прямоугольного треугольника. Длина катетов запрашивается у пользователя.
2. Составить программу нахождения корней квадратного уравнения в общем виде. Коэффициенты запрашиваются у пользователя.
3. Составить программу вывода таблицы умножения на число M. Таблица составляется от M * a, до M * b, где M, a, b запрашиваются у пользователя. Вывод должен осуществляется в столбик, по одному примеру на строку в следующем виде (например):
5 х 4 = 20
5 х 5 = 25
И так далее.

Программа представляет собой набор алгоритмов, которые обеспечивают выполнение необходимых действий. Условно таким же образом можно запрограммировать обычного человека, написав точные команды, для того чтобы, например, он приготовил чай. Если в последнем варианте будет использоваться естественная речь (русская, украинская, английская, корейская и т. д.), то для компьютера понадобится специальный язык программирования. Python - один из таковых. Среда программирования впоследствии переведет команды в и цель человека, ради которой создавался алгоритм, будет выполнена. «Питон» имеет свой синтаксис, который будет рассмотрен ниже.

История языка

Разработка началась в 1980-х году, а завершилась она в 1991. Язык Python был создан Гвидо ван Россумом. Хоть основным символом «Питона» является змея, назван он был так в честь комедийного американского шоу.

При создании языка разработчик использовал некоторые команды, заимствованные уже у существующих Pascal, С и С++. После выхода в интернет первой официальной версии целая группа программистов присоединилась к его доработке и улучшению.

Одним из факторов, которые позволили стать «Питону» достаточно известным, является дизайн. Многими весьма успешными специалистами он признается одним из лучших.

Особенности «Питона»

Язык программирования Python для начинающих специалистов станет отличным учителем. Он имеет достаточно простой синтаксис. Понять код будет легко, ведь он не включает в себя много вспомогательных элементов, а особенная структура языка будет учить делать отступы. Конечно же, хорошо оформленная программа с небольшим количеством команд станет понятной сразу же.

Многие синтаксические системы были созданы с опорой на объектно-ориентированное программирование. Не исключением является и язык Python. Для чего же именно он появился на свет? Он облегчит обучение новичкам, поможет вспомнить некоторые элементы уже квалифицированным сотрудникам.

Синтаксис языка

Как уже было сказано, код читается достаточно легко и просто. «Питон» имеет последовательные команды, отличающиеся четкостью выполнения. В принципе, используемые операторы не покажутся даже новичкам трудными. Этим и отличается язык Python. Синтаксис его легок и прост.

Традиционные операторы:

  • При задавании условия следует использовать конструкцию if-else. Если таких строк слишком много, можно вписывать команду elif.
  • Class предназначен для понимания класса.
  • Один из простых операторов - pass. Он ничего не делает, вписывается для пустых блоков.
  • Цикловыми командами являются while и for.
  • Функция, метод и генератор определяется благодаря def.

Кроме одиночных слов, в качестве операторов язык программирования Python позволяет использовать и выражения. Благодаря использованию цепочек строк можно уменьшить количество отдельных команд и скобок. Используются и так называемые ленивые вычисления, т. е. те, которые выполняются лишь тогда, когда того требует условие. К ним относятся and и or.

Процесс написания программ

Интерпретатор работает на едином механизме: при написании строки (после которой ставится «Энтер») она сразу же выполняется, и человек может уже видеть какой-то результат. Это пригодится и будет достаточно удобным для новичков или тех, кто хочет протестировать небольшой кусочек кода. В компилируемых средах пришлось бы сначала написать программу целиком, лишь потом запустить ее и проверить на ошибки.

Язык программирования Python (для начинающих, как уже стало понятно, он подходит идеально) в операционной системе Linux позволяет работать непосредственно в самой консоли. Следует написать в командной строке название кода «Питон» на английском языке. Свою первую программу создать будет нетрудно. Прежде всего, стоит учитывать и то, что пользоваться интерпретатором здесь можно в качестве калькулятора. Так как с синтаксисом зачастую молодые и начинающие специалисты не дружат, то написать алгоритм можно таким образом:

После каждой строки необходимо ставить «Ентер». Ответ будет выводиться непосредственно после его нажатия.

Данные, используемые «Питоном»

Данные, которыми пользуются компьютеры (и языки программирования), представлены несколькими типами, и это вполне очевидно. Числа бывают дробными, целыми, могут состоять из множества цифр или быть весьма массивными из-за дробной части. Чтобы интерпретатору было проще работать с ними, и он мог понять, с чем имеет дело, следует задать определенный тип. Более того, он необходим, чтобы числа поместились в отведенную ячейку памяти.

Наиболее распространенные типы данных, которым пользуется язык программирования Python:

  • Integer. Речь идет о целых числах, имеющих как отрицательное, так и положительное значение. Ноль также входит в данный тип.
  • Для того чтобы интерпретатор понял, что работает с дробными частями, следует задать тип float point. Как правило, им пользуются в случае использования чисел с варьирующейся точкой. Следует помнить, что при написании программы нужно придерживаться записи «3.25», а не использовать запятую «3,25».
  • В случае добавления строк язык программирования Python позволяет добавить тип string. Зачастую слова или фразы заключаются в одинарные или

Недостатки и преимущества

В последние несколько десятилетий людей больше интересовало, как больше времени потратить на освоение данных и меньше - на то, чтобы они были обработаны компьютером. Язык о котором лишь положительные, является высшим кодом.

Недостатков у «Питона» практически нет. Единственный серьезный минус - медлительность при выполнении алгоритма. Да, если сравнивать его с «Си» или «Джава», он, откровенно говоря, черепашка. Объясняется это тем, что данный

Разработчик позаботился о том, чтобы добавить в «Питон» самое хорошее. Поэтому при его использовании можно заметить, что он вобрал в себя лучшие черты других высших языков программирования.

В том случае, если идея, которая реализуется интерпретатором, не впечатляет, то понять это можно будет практически сразу, после написания нескольких десятков строк. Если программа стоящая, то критический участок можно в любое время усовершенствовать.

Сейчас над улучшением «Питона» работает не одна группа программистов, поэтому не факт, что код, написанный на С++ будет лучше, чем тот, который создан при помощи Python.

С какой версией лучше работать?

Сейчас широко используются сразу две версии такой синтаксической системы, как язык Python. Для начинающих выбор между ними будет достаточно трудным. Следует заметить тот факт, что 3.х все еще находится на разработке (хотя и выпущен в массы), в то время как 2.х - полностью завершенная версия. Многие советуют использовать 2.7.8, так как она практически не лагает и не сбивается. В 3.х версии нет радикальных изменений, поэтому в любое время свой код можно перенести в среду программирования с обновлением. Чтобы скачать необходимую программу, следует зайти на официальный сайт, выбрать свою операционную систему и дождаться окончания загрузки.

Программирование на Python

Часть 1. Возможности языка и основы синтаксиса

Серия контента:

Стоит ли изучать Python?

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

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

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

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

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

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

Архитектура Python

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

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

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

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

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

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

Среда исполнения Python

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

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

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

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

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

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

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

Начало работы с Python

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

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

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

Командная строка для работы с интерпретатором имеет следующую структуру.

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

Интерактивный режим работы Python

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

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

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

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

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

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

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

Основы синтаксиса Python

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

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

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

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

Типы данных, используемых в Python

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

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

Функциональность для работы с наборами данных

В Python определены три типа коллекций для хранения наборов данных:

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

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

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

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

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

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

Определение функций в Python

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

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

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

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

ИМЯ_ФУНКЦИИ(параметры)

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

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

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

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

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

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

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

Python - это популярный и мощный язык сценариев, с помощью которого вы можете сделать все что захотите. Например, вы можете сканировать веб-сайты и собирать с них данные, создавать сетевые и инструменты, выполнять вычисления, программировать для Raspberry Pi, разрабатывать графические программы и даже видеоигры. На Python можно \\ писать системные программы, независимые от платформы.

В этой статье мы рассмотрим основы программирования на Python, мы постараемся охватить все основные возможности, которые вам понадобятся чтобы начать пользоваться языком. Мы будем рассматривать использование классов и методов для решения различных задач. Предполагается, что вы уже знакомы с основами и синтаксисом языка.

Что такое Python?

Я не буду вдаваться в историю создания и разработки языка, это вы без труда узнать из видео, которое будет прикреплено ниже. Важно отметить, что Python - скриптовый язык. Это означает, ваш код проверяется на ошибки и сразу же выполняется без какой-либо дополнительной компиляции или переработки. Такой подход еще называется интерпретируемым.

Это снижает производительность, но очень удобно. Здесь присутствует интерпретатор, в который вы можете вводить команды и сразу же видеть их результат. Такая интерактивная работа очень сильно помогает в обучении.

Работа в интерпретаторе

Запустить интерпретатор Python очень просто в любой операционной системе. Например, в Linux достаточно набрать команду python в терминале:

В открывшемся приглашении ввода интерпретатора мы видим версию Python, которая сейчас используется. В наше время очень сильно распространены две версии Python 2 и Python 3. Они обе популярны, потому что на первой было разработано множество программ и библиотек, а вторая - имеет больше возможностей. Поэтому дистрибутивы включают обе версии. По умолчанию запускается вторая версия. Но если вам нужна версия 3, то нужно выполнить:

Именно третья версия будет рассматриваться в этой статье. А теперь рассмотрим основные возможности этого языка.

Операции со строками

Строки в Python неизменяемые, вы не можете изменить один из символов строки. Любое изменение содержимого требует создания новой копии. Откройте интерпретатор и выполняйте перечисленные ниже примеры, для того чтобы лучше усвоить все написанное:

1. Объединение строк

str = "welcome " + "to python"
print (str)

2. Умножение строк

str = "Losst" * 2
print (str)

3. Объединение с преобразованием

Вы можете объединить строку с числом или логическим значением. Но для этого нужно использовать преобразование. Для этого существует функция str():

str = "Это тестовое число " + str(15)
print (str)

4. Поиск подстроки

Вы можете найти символ или подстроку с помощью метода find:

str = "Добро пожаловать на сайт"
print(str.find("сайт"))

Этот метод выводит позицию первого вхождения подстроки сайт если она будет найдена, если ничего не найдено, то возвращается значение -1. Функция начинает поиск с первого символа, но вы можете начать с энного, например, 26:

str = "Добро пожаловать на сайт сайт"
print(str.find("losst",26))

В этом варианте функция вернет -1, поскольку строка не была найдена.

5. Получение подстроки

Мы получили позицию подстроки, которую ищем, а теперь как получить саму подстроку и то, что после нее? Для этого используйте такой синтаксис [начало:конец] ,просто укажите два числа или только первое:

str = "Один два три"
print(str[:2])
print(str)
print(str)
print(str[-1])

Первая строка выведет подстроку от первого до второго символа, вторая - от второго и до конца. Обратите внимание, что отсчет начинается с нуля. Чтобы выполнять отсчет в обратном порядке, используйте отрицательное число.

6. Замена подстроки

Вы можете заменить часть строки с помощью метода replace:

str = "Этот сайт про Linux"
str2 = str.replace("Linux", "Windows")
print(str2)

Если вхождений много, то можно заменить только первое:

str = "Это сайт про Linux и я подписан на этот сайт"
str2 = str.replace("сайт", "страница",1)
print(str2)

7. Очистка строк

Вы можете удалить лишние пробелы с помощью функции strip:

str = " Это веб-сайт про Linux "
print(str.strip())

Также можно удалить лишние пробелы только справа rstrip или только слева - lstrip.

8. Изменение регистра

Для изменения регистра символов существуют специальные функции:

str="Добро пожаловать на Losst"
print(str.upper())
print(str.lower())

9. Конвертирование строк

Есть несколько функций для конвертирования строки в различные числовые типы, это int(), float() , long() и другие. Функция int() преобразует в целое, а float() в число с плавающей точкой:

str="10"
str2="20"
print(str+str2)
print(int(str)+int(str2))

10. Длина строк

Вы можете использовать функции min(), max(), len() для расчета количества символов в строке:

str="Добро пожаловать на сайт Losst"
print(min(str))
print(max(str))
print(len(str))

Первая показывает минимальный размер символа, вторая - максимальный, а третья - общую длину строки.

11. Перебор строки

Вы можете получить доступ к каждому символу строки отдельно с помощью цикла for:

str="Добро пожаловать на сайт"
for i in range(len(str)):
print(str[i])

Для ограничения цикла мы использовали функцию len(). Обратите внимание на отступ. Программирование на python основывается на этом, здесь нет скобок для организации блоков, только отступы.

Операции с числами

Числа в Python достаточно просто объявить или применять в методах. Можно создавать целые числа или числа с плавающей точкой:

num1 = 15
num2 = 3,14

1. Округление чисел

Вы можете округлить число с помощью функции round, просто укажите сколько знаков нужно оставить:

a=15.5652645
print(round(a,2))

2. Генерация случайных чисел

Получить случайные числа можно с помощью модуля random:

import random
print(random.random())

По умолчанию число генерируется из диапазона от 0,0 до 1,0. Но вы можете задать свой диапазон:

import random
numbers=
print(random.choice(numbers))

Операции с датой и временем

Язык программирования Python имеет модуль DateTime, который позволяет выполнять различные операции с датой и временем:

import datetime
cur_date = datetime.datetime.now()
print(cur_date)
print(cur_date.year)
print(cur_date.day)
print(cur_date.weekday())
print(cur_date.month)
print(cur_date.time())

В примере показано как извлечь нужное значение из объекта. Вы можете получить разницу между двумя объектами:

import datetime
time1 = datetime.datetime.now()
time2 = datetime.datetime.now()
timediff = time2 - time1
print(timediff.microseconds)

Вы можете сами создавать объекты даты с произвольным значением:

time1 = datetime.datetime.now()
time2 = datetime.timedelta(days=3)
time3=time1+time2
print(time3.date())

1. Форматирование даты и времени

Метод strftime позволяет изменить формат даты и времени зависимо от выбранного стандарта или указанного формата. Вот основные символы форматирования:

  • %a - день недели, сокращенное название;
  • %A - день недели, полное название;
  • %w - номер дня недели, от 0 до 6;
  • %d - день месяца;
  • %b - сокращенное название месяца;
  • %B - полное название месяца;
  • %m - номер месяца;
  • %Y - номер года;
  • %H - час дня в 24 часовом формате;
  • %l - час дня в 12 часовом формате;
  • %p - AM или PM;
  • %M - минута;
  • %S - секунда.

import datetime
date1 = datetime.datetime.now()
print(date1.strftime("%d. %B %Y %I:%M%p"))

2. Создать дату из строки

Вы можете использовать функцию strptime() для создания объекта даты из строки:

import datetime
date1=datetime.datetime.strptime("2016-11-21", "%Y-%m-%d")
date2=datetime.datetime(year=2015, month=11, day=21)
print(date1);
print(date2);

Операции с файловой системой

Управление файлами выполняется очень просто в язык программирования Python, это лучший язык для работы с файлами. Да и вообще, можно сказать, что Python - это самый простой язык.

1. Копирование файлов

Для копирования файлов нужно использовать функции из модуля subutil:

import shutil
new_path = shutil.copy("file1.txt", "file2.txt")

new_path = shutil.copy("file1.txt", "file2.txt", follow_symlinks=False)

2. Перемещение файлов

Перемещение файлов выполняется с помощью функции move:

shutil.move("file1.txt", "file3.txt")

Функция rename из модуля os позволяет переименовывать файлы:

import os
os.rename("file1.txt", "file3.txt")

3. Чтение и запись текстовых файлов

Вы можете использовать встроенные функции для открытия файлов, чтения или записи данных в них:

fd = open("file1.txt")
content = fd.read()
print(content)

Сначала нужно открыть файл для работы с помощью функции open. Для чтения данных из файла используется функция read, прочитанный текст будет сохранен в переменную. Вы можете указать количество байт, которые нужно прочитать:

fd = open("file1.txt")
content = fd.read(20)
print(content)

Если файл слишком большой, вы можете разбить его на строки и уже так выполнять обработку:

content = fd.readlines()
print(content)

Чтобы записать данные в файл, его сначала нужно открыть для записи. Есть два режима работы - перезапись и добавление в конец файла. Режим записи:

fd = open("file1.txt","w")

И добавление в конец файла:

fd = open("file1.txt","a")
content = fd.write("Новое содержимое")

4. Создание директорий

Чтобы создать директорию используйте функцию mkdir из модуля os:

import os
os.mkdir("./новая папка")

5. Получение времени создания

Вы можете использовать функции getmtime(), getatime() и getctime() для получения времени последнего изменения, последнего доступа и создания. Результат будет выведен в формате Unix, поэтому его нужно конвертировать в читаемый вид:

import os
import datetime
tim=os.path.getctime("./file1.txt")
print(datetime.datetime.fromtimestamp(tim))

6. Список файлов

С помощью функции listdir() вы можете получить список файлов в папке:

import os
files= os.listdir(".")
print(files)

Для решения той же задачи можно использовать модуль glob:

import glob
files=glob.glob("*")
print(files)

7. Сериализация объектов Python

import pickle
fd = open("myfile.pk ", "wb")
pickle.dump(mydata,fd)

Затем для восстановления объекта используйте:

import pickle
fd = open("myfile.pk ", "rb")
mydata = pickle.load(fd)

8. Сжатие файлов

Стандартная библиотека Python позволяет работать с различными форматами архивов, например, zip, tar, gzip, bzip2. Чтобы посмотреть содержимое файла используйте:

import zipfile
my_zip = zipfile.ZipFile("my_file.zip", mode="r")
print(file.namelist())

А для создания zip архива:

import zipfile
file=zipfile.ZipFile("files.zip","w")
file.write("file1.txt")
file.close()

Также вы можете распаковать архив:

import zipfile
file=zipfile.ZipFile("files.zip","r")
file.extractall()
file.close()

Вы можете добавить файлы в архив так:

import zipfile
file=zipfile.ZipFile("files.zip","a")
file.write("file2.txt")
file.close()

9. Разбор CSV и Exel файлов

С помощью модуля pandas можно смотреть и разбирать содержимое CSV и Exel таблиц. Сначала нужно установить модуль с помощью pip:

sudo pip install pandas

Затем для разбора наберите:

import pandas
data=pandas.read_csv("file.csv)

По умолчанию pandas использует первую колонку для заголовков каждой из строк. Вы можете задать колонку для индекса с помощью параметра index_col или указать False, если он не нужен. Чтобы записать изменения в файл используйте функцию to_csv:

data.to_csv("file.csv)

Таким же образом можно разобрать файл Exel:

data = pd.read_excel("file.xls", sheetname="Sheet1")

Если нужно открыть все таблицы, используйте:

data = pd.ExcelFile("file.xls")

Затем можно записать все данные обратно:

data.to_excel("file.xls", sheet="Sheet1")

Работа с сетью в Python

Программирование на Python 3 часто включает работу с сетью. Стандартная библиотека Python включает в себя возможности работы с сокетами для доступа к сети на низком уровне. Это нужно для поддержки множества сетевых протоколов.

import socket
host = "192.168.1.5"
port = 4040
my_sock = socket.create_connection ((host, port))

Этот код подключается к порту 4040 на машине 192.168.1.5. Когда сокет открыт, вы можете отправлять и получать данные:

my_sock.sendall(b"Hello World")

Нам необходимо писать символ b, перед строкой, потому что надо передавать данные в двоичном режиме. Если сообщение слишком большое, вы можете выполнить итерацию:

msg = b"Longer Message Goes Here"
mesglen = len(msg)
total = 0
while total < msglen:
sent = my_sock.send(msg)
total = total + sent

Для получения данных вам тоже нужно открыть сокет, только используется метод my_sock_recv:

data_in = my_sock.recv(2000)

Здесь мы указываем сколько данных нужно получить - 20000, данные не будут переданы в переменную, пока не будет получено 20000 байт данных. Если сообщение больше, то для его получения нужно создать цикл:

buffer = bytearray(b" " * 2000)
my_sock.recv_into(buffer)

Если буфер пуст, туда будет записано полученное сообщение.

Работа с почтой

Стандартная библиотека Python позволяет получать и отправлять электронные сообщения.

1. Получение почты от POP3 сервера

Для получения сообщений мы используем POP сервер:

import getpass,poplib
pop_serv = poplib.POP3("192.168.1.5")
pop_serv.user("myuser")
pop_serv.pass_(getpass.getpass())

Модуль getpass позволяет получить пароль пользователя безопасным образом, так что он не будет отображаться на экране. Если POP сервер использует защищенное соединение, вам нужно использовать класс POP3_SSL. Если подключение прошло успешно, вы можете взаимодействовать с сервером:

msg_list = pop_serv.list() # to list the messages
msg_count = pop_serv.msg_count()

Для завершения работы используйте:

2. Получение почты от IMAP сервера

Для подключения и работы с сервером IMAP используется модуль imaplib:

import imaplib, getpass
my_imap = imaplib.IMAP4("imap.server.com")
my_imap.login("myuser", getpass.getpass())

Если ваш IMAP сервер использует защищенное соединение, нужно использовать класс IMAP4_SSL. Для получения списка сообщений используйте:

data = my_imap.search(None, "ALL")

Затем вы можете выполнить цикл по выбранному списку и прочитать каждое сообщение:

msg = my_imap.fetch(email_id, "(RFC822)")

Но, не забудьте закрыть соединение:

my_imap.close()
my_imap.logout()

3. Отправка почты

Для отправки почты используется протокол SMTP и модуль smtplib:

import smtplib, getpass
my_smtp = smtplib.SMTP(smtp.server.com")
my_smtp.login("myuser", getpass.getpass())

Как и раньше, для защищенного соединения используйте SMTP_SSL. Когда соединение будет установлено, можно отправить сообщение:

from_addr = "[email protected]"
to_addr = "[email protected]"
msg = "From: [email protected]\r\nTo: [email protected]\r\n\r\nHello, this is a test message"
my_smtp.sendmail(from_addr, to_addr, msg)

Работа с веб-страницами

Программирование на Python часто используется для написания различных скриптов для работы с веб.

1. Веб краулинг

Модуль urllib позволяет выполнять запросы к веб-страницам различными способами. Для отправки обычного запроса используется класс request. Например, выполним обычный запрос страницы:

import urllib.request
my_web = urllib.request.urlopen("https://www.google.com")
print(my_web.read())

2. Использование метода POST

Если вам нужно отправить веб-форму, необходимо использовать не GET запрос, а POST:

import urllib.request
mydata = b"Your Data Goes Here"
my_req = urllib.request.Request("http://localhost", data=mydata,method="POST")
my_form = urllib.request.urlopen(my_req)
print(my_form.status)

3. Создание веб-сервера

С помощью класса Socket вы можете принимать входящие подключения, а значит можете создать веб-сервер с минимальными возможностями:

import socket
host = ""
port = 4242
my_server = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
my_server.bind((host, port))
my_server.listen(1)

Когда сервер создан. вы можете начать принимать соединения:

addr = my_server.accept()
print("Connected from host ", addr)
data = conn.recv(1024)

И не забудьте закрыть соединение:

Многопоточность

Как и большинство современных языков, Python позволяет запускать несколько параллельных потоков, которые могут быть полезными, если нужно выполнить сложные вычисления. В стандартной библиотеке есть модуль threading, который содержит класс Therad:

import threading
def print_message():
print("The message got printed from a different thread")
my_thread = threading.Thread(target=print_message)
my_thread.start()

Если функция работает слишком долго, вы можете проверить все ли в порядке, с помощью функции is_alive(). Иногда вашим потокам нужно получать доступ к глобальным ресурсам. Для этого используются блокировки:

import threading
num = 1
my_lock = threading.Lock()
def my_func():
global num, my_lock
my_lock.acquire()
sum = num + 1
print(sum)
my_lock.release()
my_thread = threading.Thread(target=my_func)
my_thread.start()

Выводы

В этой статье мы рассмотрели основы программирования python. Теперь вы знаете большинство часто используемых функций и можете применять их в своих небольших программах. Вам понравиться программирование на Python 3, это очень легко! Если у вас остались вопросы, спрашивайте в комментариях!

На завершение статьи отличная лекция о Python:



Просмотров