С чего начать программирование на Python
Python это мощный и высокоуровневый объектно-ориентированный язык программирования, созданный Гвидо ван Россумом. Отличается простым в использовании синтаксисом, что делает его идеальным языком для тех, кто решил впервые научиться программированию.
Перед вами подробное руководство по началу работы с Python, в котором также найдете ответы на вопросы о том, почему нужно изучить его и как его учить. Однако, если вы знаете другие языки программирования и хотите максимально быстро начать работу с Python, посмотрите уроки Python для начинающих.
Что такое программирование на Python?
Перед началом познакомиться с самим языком.
Python — язык общего назначения. Имеет приложения разных направлений: веб-разработки (например, Django и Bottle ), научных и математических вычислений ( Orange, SymPy, NumPy ) для настольных графических пользовательских интерфейсов ( Pygame, Panda3D ).
Синтаксис языка простой, а длина кода относительно короткая. Работать на Python приятно, потому что он позволяет решать задачу, а не фокусироваться на сложном синтаксисе.
История Python
Python старый язык, созданный Гвидо Ван Россумом. Разработка началась в конце 1980-х., и в феврале 1991 года вышла первая версия.
Зачем создан Python?
В конце 1980-ых, Гвидо Ван Россум работал над группой операционных систем Amoeba. Он хотел использовать интерпретируемый язык, такой как ABC (у ABC простой и доступный в понимании синтаксис), который мог бы получить доступ к системным вызовам Amoeba. Поэтому он решил создать масштабируемый язык. Это привело к созданию нового языка, у которого позже появилось название Python.
Почему выбрали Python
Нет. Он не назван в честь опасной змеи. Россум был фанатом комедийного сериала в конце 70-х. Название “Python” было взято из этого же сериала “Monty Python’s Flying Circus” (Летающий цирк Монти Пайтона).
Дата выпуска версий языка
| Версия | Дата выпуска |
|---|---|
| Python 1.0 (первый стандартный выпуск) Python 1.6 (последняя выпущенная версия) | Январь 1994 Сентябрь 5, 2000 |
| Python 2.0 (представлены списки) Python 2.7 (последняя выпущенная версия) | Октябрь 16, 2000 Июль 3, 2010 |
| Python 3.0 (Сделан акцент на удаление дублирующих конструкций и модулей). Python 3.10 (Последняя обновленная версия) | Апрель 4, 2021 настоящее время |
Особенности программирования на Python
Приложения на Python
Сайты, такие как Mozilla, Reddit, Instagram и PBS написаны на Python.
Научные и цифровые вычисления
У Python много библиотек для научных и математических вычислений. Есть библиотеки, такие как: SciPy и NumPy которые используются для общих вычислений. И специальные библиотеки, такие как: EarthPy для науки о Земле, AstroPy для астрономии и так далее.
Также, язык часто используется в машинном обучении, анализе и сборе данных.
Создание прототипов программного обеспечения
Python медленный, в сравнении с компилированными языками, такими как C++ и Java. Это не очень практичный выбор, если ресурсы ограничены и при этом нужна максимальная эффективность.
Тем не менее, Python — прекрасный язык для создания прототипов. Используйте Pygame (библиотека для создания игр), чтобы создать для начала прототип игры. Если прототип понравился, используйте язык C++ для создания реальной игры.
Простой язык для изучения программирования
Python используется для обучения программированию детей и новичков.
Это хороший язык с множеством функций и возможностей. Тем не менее это один из самых простых языков для изучения из-за простого в использовании синтаксиса.
4 причины выбрать Python в качестве первого языка
Первая программа на Python
Часто программа, которая называется “Hello, World!” используется для демонстрации языка программирования новичкам. “Hello, World!” это простая программа, которая выводит “Hello, World!”
Программа сложения двух чисел
Как работает эта программа?
Строка 1: # Сложите два числа
Строка, начинающаяся с # в программировании на Python — комментарий.
Комментарии используются для описания цели строки кода. Это поможет вам, так же как и другим программистам понять смысл кода. Они игнорируются компиляторами и интерпретаторами.
Строка 2: num1 = 3
Здесь, num1 — переменная. Вы можете сохранять значение в переменной. В этом случае, 3 сохраняется в переменной.
Строка 5: print(sum)
Функция print() выводит результат на экран. В нашем случае, она выводит на экран 8.
Важные вещи, о которых следует помнить.
Для представления инструкции в Python, используется новая строка (enter). Использование “;” в конце утверждения не требуется (в отличии C/C++, JavaScript, PHP ).
Вместо фигурных скобок < >, используются отступы (4 пробела) для перехода на новый блок.
Научитесь самостоятельно программировать на Python
Изучите Python с помощью PythonRU.com
PythonRu предлагает уроки и примеры, которые помогут в обучении программированию с нуля.
Наши материалы предназначены для начинающих программистов, которые владеют базовыми знаниями о программировании в целом. В каждом учебном пособии описаны примеры и подробное объяснение.
Также рекомендуем посмотреть наши примеры кода. Как только вы поймете как работает библиотека, попробуйте написать что-то новое. Это лучший способ научиться программированию.
Рекомендуемые книги
Если вы настроены серьезно обучаться программированию, следует обзавестись хорошей книгой.
Чтение книги по программированию требует много терпения и времени. Но вы получите общую картину концепций программирования в книге, которую, возможно, не найдете в другом месте.
| Обложка | Описание |
|---|---|
 | Изучаем Python купить и скачать Третье издание «Изучаем Python» – это учебник, написанный доступным языком, рассчитанный на индивидуальную скорость обучения. В книге представлены основные типы объектов в языке Python, порядок их создания и работы с ними, а также функции как основной процедурный элемент языка. |
 | Программирование на Python 3 купить и скачать Автор начинает с описания ключевых элементов Python, знание которых необходимо в качестве базовых понятий. Затем обсуждаются более сложные темы, поданные так, чтобы читатель мог постепенно наращивать свой опыт: распределение вычислительной нагрузки между несколькими процессами и потоками, использование сложных типов данных, управляющих структур и функций, создание приложений для работы с базами данных SQL и с файлами DBM. |
 | Python и анализ данных купить и скачать Книгу можно рассматривать как современное практическое введение в разработку научных приложений на Python, ориентированных на обработку данных. Описаны те части языка Python и библиотеки для него, которые необходимы для эффективного решения широкого круга аналитических задач: интерактивная оболочка IPython, библиотеки NumPy и pandas, библиотека для визуализации данных matplotlib и др. |
 | Python для детей и родителей купить и скачать Научите своих детей программировать уже сейчас с помощью этой книги! В книге представлен язык Python, один из самых популярных и простых. Вы найдете здесь много упражнений – полезных, интересных и забавных, поэтому ваш ребенок не заскучает. Материал написан доступно и просто, поэтому ему не составит труда освоить азы программирования. |
Python — потрясающий язык. Синтаксис настолько прост, и длина кода настолько коротка, что делает его понятным и легким в написании.
Если вы только начинаете программировать, Python— отличный выбор. Вы будете удивлены тому, сколько задач решает Python как только изучите его основы.
Легко упустить из виду факт, что Python — мощный язык. Хорош для обучения программированию. Воплотите свою идею, создайте игру или начните с Data Science, Python поможет во всем, чтобы вы не затеяли.
Введение в Python
В данной статье мы затронем основы Python. Мы все ближе и ближе к цели, в общем, скоро приступим к работе с основными библиотеками для Data Science и будем использовать TensorFlow (для написания и развертывания нейросетей, тобишь Deep Learning).
Установка
Python можно скачать с python.org. Однако если он еще не установлен, то вместо
него рекомендую дистрибутивный пакет Anaconda, который уже включает в себя большинство библиотек, необходимых для работы в области науки о данных.
Если вы не используете дистрибутив Anaconda, то не забудьте установить менеджер пакетов pip, позволяющий легко устанавливать сторонние пакеты, поскольку некоторые из них нам понадобятся. Стоит также установить намного более удобную для работы интерактивную оболочку IPython. Следует учитывать, что дистрибутив Anaconda идет вместе с pip и IPython.
Пробельные символы
Во многих языках программирования для разграничения блоков кода используются
фигурные скобки. В Python используются отступы:
Это делает код легко читаемым, но в то же время заставляет следить за форматированием. Пробел внутри круглых и квадратных скобок игнорируется, что облегчает написание многословных выражений:
и легко читаемого кода:
Для продолжения оператора на следующей строке используется обратная косая черта, впрочем, такая запись будет применяться редко:
В следствие форматирования кода пробельными символами возникают трудности при копировании и вставке кода в оболочку Python. Например, попытка скопировать следующий код:
в стандартную оболочку Python вызовет ошибку:
потому что для интерпретатора пустая строка свидетельствует об окончании блока кода с циклом for.
Оболочка IPython располагает «волшебной» функцией %paste, которая правильно вставляет все то, что находится в буфере обмена, включая пробельные символы.
Модули (Импортирование библиотек)
Некоторые библиотеки среды программирования на основе Python не загружаются по умолчанию. Для того чтобы эти инструменты можно было использовать, необходимо импортировать модули, которые их содержат.
Один из подходов заключается в том, чтобы просто импортировать сам модуль:
Здесь re — это название модуля, содержащего функции и константы для’ работы с регулярными выражениями. Импортировав таким способом весь модуль, можно обращаться к функциям, предваряя их префиксом re.
Если в коде переменная с именем re уже есть, то можно воспользоваться псевдонимом модуля:
Псевдоним используют также в тех случаях, когда импортируемый модуль имеет громоздкое имя или когда в коде происходит частое обращение к модулю.
Например, при визуализации данных на основе модуля matplotlib для него обычно
используют следующий стандартный псевдоним:
Если из модуля нужно получить несколько конкретных значений, то их можно импортировать в явном виде и использовать без ограничений:
Функции
Функция — это правило, принимающее ноль или несколько входящих аргументов и возвращающее соответствующий результат. В Python функции обычно определяются при помощи оператора def:
Функции в Python рассматриваются как объекты первого класса. Это означает, что их можно присваивать переменным и передавать в другие функции так же, как любые другие аргументы:
Кроме того, можно легко создавать короткие анонимные функции или лямбда выражения:
Лямбда-выражения можно присваивать переменным. Однако рекомендуют пользоваться оператором def:
Параметрам функции, помимо этого, можно передавать аргументы по умолчанию, которые следует указывать только тогда, когда ожидается значение, отличающееся от значения по умолчанию:
Иногда целесообразно указывать аргументы по имени:
В дальнейшем функции будут использоваться очень часто.
Строки
Символьные строки (или последовательности символов) с обеих сторон ограничиваются одинарными или двойными кавычками (они должны совпадать):
Обратная косая черта используется для кодирования специальных символов. Например:
Если требуется непосредственно сама обратная косая черта, которая встречается
в именах каталогов в операционной системе Windows, то при помощи r ‘»‘ можно создать неформатированную строку:
Многострочные блоки текста создаются при помощи тройных одинарных (или
двойных) кавычек:
Исключения
Когда что-то идет не так, Python вызывает исключение. Необработанные исключения приводят к непредвиденной остановке программы. Исключения обрабатываются при помощи операторов try и except:
Хотя во многих языках программирования использование исключений считается плохим стилем программирования, в Python нет ничего страшного, если он используется с целью сделать код чище, и мы будем иногда поступать именно так.
Списки
Наверное, наиважнейшей структурой данных в Python является список. Это просто упорядоченная совокупность (или коллекция), похожая на массив в других языках программирования, но с дополнительными функциональными возможностями.
Устанавливать значение и получать доступ к n-му элементу списка можно при помощи квадратных скобок:
Помимо этого, квадратные скобки применяются для «нарезки» списков:
В Python имеется оператор ln, который проверяет принадлежность элемента списку:
Проверка заключается в поочередном просмотре всех элементов, поэтому пользоваться им стоит только тогда, когда точно известно, что список небольшой или неважно, сколько времени уйдет на проверку.
Списки легко сцеплять друг с другом:
Если нужно оставить список х без изменений, то можно воспользоваться сложением списков:
Обычно к спискам добавляют по одному элементу за одну операцию:
Нередко бывает удобно распаковать список, если известно, сколько элементов в нем содержится:
Если с обеих сторон выражения число элементов не одинаково, то будет выдано сообщение об ошибке ValueError.
Для отбрасываемого значения обычно используется символ подчеркивания:
Кортежи
Кортежи — это неизменяемые (или иммутабельные) двоюродные братья списков.
Практически все, что можно делать со списком, не внося в него изменения, можно делать и с кортежем. Вместо квадратных скобок кортеж оформляют круглымискобками, или вообще обходятся без них:
Кортежи обеспечивают удобный способ для возвращения из функций нескольких значений:
Кортежи (и списки) также используются во множественном присваивании:
Словари
Словарь или ассоциативный список — это еще одна основная структура данных.
В нем значения связаны с ключами, что позволяет быстро извлекать значение, соответствующее конкретному ключу:
Доступ к значению по ключу можно получить при помощи квадратных скобок:
При попытке запросить значение, которое в словаре отсутствует, будет выдано сообщение об ошибке KeyError:
Проверить наличие ключа можно при помощи оператора in:
Словари имеют метод get(), который при поиске отсутствующего ключа вместо вызова исключения возвращает значение по умолчанию:
Присваивание значения по ключу выполняется при помощи тех же квадратных скобок:
Словари часто используются в качестве простого способа представить структурные
данные:
Помимо поиска отдельных ключей можно обратиться ко всем сразу:
Ключи должны быть неизменяемыми; в частности, в качестве ключей нельзя использовать списки. Если нужен составной ключ, то лучше воспользоваться кортежем или же найти способ, как преобразовать ключ в строку.
Словарь defaultdict
Пусть в документе необходимо подсчитать слова. Очевидным решением задачи является создание словаря, в котором ключи — это слова, а значения — частотности слов (или количества вхождений слов в текст). Во время проверки слов в случае, если текущее слово уже есть в словаре, то его частотность увеличивается, а если отсутствует, то оно добавляется в словарь:
Кроме этого, можно воспользоваться nриемом под названием «лучше просить прощения, чем разрешения» и перехватывать ошибку при попытке обратиться к отсутствующему ключу:
Третий прием — использовать метод get(), который изящно выходит из ситуации с отсутствующими ключами:
Все перечисленные приемы немного громоздкие, и по этой причине целесообразно использовать словарь defaultdict (который еще называют словарем со: значением по умолчанию). Он похож на обычный словарь за исключением одной особенности — при попытке обратиться к ключу, которого в нем нет, он сперва добавляет для него значение, используя функцию без аргументов, которая предоставляется при его создании. Чтобы воспользоваться словарями defaultdict, их необходимо импортировать из модуля collections:
Кроме того, использование словарей defaultdict имеет практическую пользу во время работы со списками, словарями и даже с пользовательскими функциями:
Эти возможности понадобятся, когда словари будут использоваться для «сбора»
результатов по некоторому ключу и когда необходимо избежать повторяющихся
проверок на присутствие ключа в словаре.
Словарь Counter
Подкласс словарей counter трансформирует последовательность значений в похожий на словарь defaultdict(int) объект, где ключам поставлены в соответствие частотности или, выражаясь более точно, ключи отображаются (map) в частотности.
Он в основном будет применяться при создании гистограмм:
Его функционал позволяет достаточно легко решить задачу подсчета частотностей слов:
Словарь counter располагает методом most_common( ), который нередко бывает полезен:
Множества
Структура данных set или множество представляет собой совокупность неупорядоченных элементов без повторов:
Множества будут использоваться по двум причинам. Во-первых, операция in на множествах очень быстрая. Если необходимо проверить большую совокупность элементов на принадлежность некоторой последовательности, то структура данных set подходит для этого лучше, чем список:
Вторая причина — получение уникальных элементов в наборе данных:
Множества будут применяться намного реже словарей и списков.
Управляющие конструкции
Как и в большинстве других языков программирования, действия можно выполнять по условию, применяя оператор if:
Кроме того, можно воспользоваться однострочным трехместным оператором if-then-else, который будет иногда использоваться в дальнейшем:
В Python имеется цикл whlle:
Однако чаще будет использоваться цикл for совместно с оператором in:
Если требуется более сложная логика управления циклом, то можно воспользоваться операторами
В результате будет напечатано 0, 1, 2 и 4.
Истинность
Булевы переменные в Python работают так же, как и в большинстве других языков программирования лишь с одним исключением — они пишутся с заглавной буквы:
Для обозначения несуществующего значения применяется специальный объект None, который соответствует значению null в других языках:
В Python может использоваться любое значение там, где ожидается логический тип Boolean. Все следующие элементы имеют логическое значение False:
Вот более простой способ сделать то же самое:
поскольку логический оператор and возвращает второе значение, в случае если первое истинное, и первое значение, в случае если оно ложное. Аналогичным образом, если х в следующем ниже выражении является либо числом, либо, возможно, None, то результат так или иначе будет числом:
Встроенная функция all языка Python берет список и возвращает True только тогда, когда каждый элемент списка истинен, а встроенная функция any возвращает тrue, когда истинен хотя бы один элемент:
Начинаем программировать на Python
Рассказываем, зачем учить Python и как это поможет при работе в Data Science. Идём пошагово: от установки дистрибутива до первых практических опытов.
Статья подготовлена на основе нашего вебинара с Валентином Пановским.
В бэкграунде — программирование, французский язык, академическое рисование, капоэйра. Сейчас учит финский. Любит путешествия и Балтийское море.
Python — высокоуровневый язык программирования, названный так в честь британского комедийного телешоу «Летающий цирк Монти Пайтона».
Зачем учить Python, где и кому он нужен
Почему именно Python? Причин много:
Data Science, или наука о данных, сочетает в себе математику, статистику, IT и знания о бизнесе. Python фактически стал отраслевым стандартом в Data Science: чаще всего разработка ведётся именно на нём. Специалисты в этой области занимаются анализом данных и работают над их визуализацией. Data Science сейчас быстро развивается, поэтому разработчики нужны компаниям всё чаще.
Особенности Python
Плюсы:
Минусы:
Важная особенность: в Python не указывается тип переменных. Это даёт большую гибкость, потому что в одну переменную можно записать сначала int (целое число), а потом float (число с плавающей точкой) или str (строка, текст), и тип поменяется сам. За эту гибкость, к сожалению, приходится расплачиваться скоростью.
По Python много мануалов как на английском, так и на русском языке. Однако знание английского вам сильно поможет: во-первых, большинство команд переводится с английского буквально (если вы знаете язык, вам не придётся их зубрить), а во-вторых, подсказки к командам и описания ошибок выводятся тоже на английском.
Начало работы в Python
Чтобы начать программировать, нужно скачать и установить дистрибутив. Для новичков хорошо подойдёт Anaconda.
ИТ База знаний
Полезно
— Онлайн генератор устойчивых паролей
— Онлайн калькулятор подсетей
— Руководство администратора FreePBX на русском языке
— Руководство администратора Cisco UCM/CME на русском языке
— Руководство администратора по Linux/Unix
Навигация
Серверные решения
Телефония
FreePBX и Asterisk
Настройка программных телефонов
Корпоративные сети
Протоколы и стандарты
Руководство по изучению Python с нуля с примерами
Питон для новичков
В этом руководстве мы расскажем про основы языка Python, расскажем как его установить, как запускать программы и на примерах разберем все основные темы.
Мы можем использовать кодирование на Python по-разному: здесь блистают наука о данных, автоматизация задач, написание скриптов, веб-разработка и машинное обучение. Quora, Pinterest и Spotify используют Python для своей внутренней веб-разработки. Итак, давайте немного узнаем об этом языке и разберем его основы.
О языке
Что умеет Python?
Почему Python?
Хорошо знать
Синтаксис Python по сравнению с другими языками программирования
Подготовка
Установка Python
На многих ПК и Mac уже установлен Python.
Чтобы проверить, установлен ли у вас Python на ПК с Windows, выполните поиск Python на панели запуска или выполните в командной строке cmd.exe следующее:
Чтобы проверить, установлен ли у вас python на Linux или Mac, то на Linux откройте командную строку или на Mac откройте Терминал и введите:
Если вы обнаружите, что на вашем компьютере не установлен python, вы можете бесплатно загрузить его со следующего веб-сайта: https://www.python.org/
Быстрый старт
Способ запуска файла Python в командной строке выглядит следующим образом:
Сохраните ваш файл. Откройте командную строку, перейдите в каталог, в котором вы сохранили файл, и запустите:
Результат должен быть таким:
Поздравляем, вы написали и выполнили свою первую программу на Python.
Командная строка Python
Чтобы протестировать небольшой объем кода на Python, иногда проще и быстрее всего не записывать код в файл. Это стало возможным, потому что Python можно запускать из командной строки.
Введите в командной строке Windows, Mac или Linux следующее:
Или, если команда python не сработала, вы можете попробовать py :
Оттуда вы можете написать любой Python, включая наш пример hello world из ранее в руководстве:
Которая напишет «Hello, World!» в командной строке:
Когда вы закончите в командной строке Python, вы можете просто ввести следующее, чтобы выйти из интерфейса командной строки Python:
Основы
1. Переменные
Вы можете думать о переменных как о словах, хранящих значение. Вот так просто.
В Python действительно легко определить переменную и присвоить ей значение. Представьте, что вы хотите сохранить номер 1 в переменной под названием one (единица). Давай сделаем это:
Помимо целых чисел, мы также можем использовать булевые логические значения (True или False), строки, числа с плавающей запятой и многие другие типы данных.
2. Поток управления: условные операторы
Обратите внимание, что на после строк с if у нас стоит отступ. Если в других языках программирования отступы в коде предназначены только для удобства чтения, отступы в Python очень важны. Python использует отступ для обозначения блока кода. Тут должен стоять хотя бы один пробел, иначе мы получим ошибку.
Функция print () выводит указанное сообщение на экран.
3. Цикл / Итератор
Еще один базовый фрагмент кода, чтобы лучше его понять:
List: коллекция, массив, cтруктура данных
Представьте, что вы хотите сохранить целое число 1 в переменной. Но, может быть, теперь вы захотите сохранить 2. И 3, 4, 5…
Чтобы было понятнее, мы можем представить массив и каждый элемент с его индексом.
Используя синтаксис Python, также просто понять:
Представьте, что вы не хотите хранить целые числа. Вы просто хотите хранить строки, например, список имен. Он бы выглядел примерно так:
Он работает так же, как и для целых чисел. Отлично.
append делать очень просто. Вам просто нужно применить элемент (например, «The Effective Engineer») в качестве параметра добавления.
Ну хватит о списках. Поговорим о другой структуре данных.
Dictionary: структура данных «ключ-значение»
Теперь мы знаем, что списки List индексируются целыми числами. Но что, если мы не хотим использовать целые числа в качестве индексов? Некоторые структуры данных, которые мы можем использовать, являются числовыми, строковыми или другими типами индексов.
Dictionary иногда ещё называют ассоциативными массивами или хеш-таблицами.
Также как мы узнали, как получить доступ к списку с помощью индекса, мы также используем индексы (ключи в контексте словаря) для доступа к значению, хранящемуся в словаре.
Нам просто нужно присвоить значение ключу словаря. Ничего сложного здесь нет, правда?
Итерация: цикл по структурам данных
Это пример того, как его использовать. Для каждого ключа в словаре мы печатаем ключ и соответствующее ему значение.
Мы видим, что мы использовали атрибут в качестве параметра для ключа словаря, и он работает правильно. Отлично!
Функции
В Python функция определяется с помощью ключевого слова def :
Чтобы вызвать функцию, используйте имя функции, за которым следует скобка:
По умолчанию функция должна вызываться с правильным количеством аргументов. Это означает, что если ваша функция ожидает 2 аргумента, вы должны вызвать функцию с 2 аргументами, не больше и не меньше. Если вы попытаетесь вызвать функцию с 1 или 3 аргументами, то получите ошибку.
Если вы не знаете, сколько аргументов будет передано вашей функции, добавьте * перед именем параметра в определении функции.
Мы можем использовать значение параметра по умолчанию. Если мы вызываем функцию без аргументов, то она не сломается и будет использовать значение по умолчанию:
Вы можете отправить любой тип данных аргумента функции (строка, число, список, словарь), И он будет обрабатываться как тот же тип данных внутри функции.
Например если вы отправите список в качестве аргумента, он все равно будет списком, когда достигнет функции:
Ну и чтобы позволить функции вернуть значение, используйте оператор return :
Пользовательский ввод Python
Python позволяет вводить данные пользователем. Это означает, что мы можем попросить пользователя ввести данные.
Python прекращает выполнение, когда доходит до функции input (), и продолжает выполнение, когда пользователь ввел некоторый ввод.
Обработка ошибок Python
Блок try позволяет вам проверить блок кода на наличие ошибок.
Блок except позволяет вам обрабатывать ошибку.
Обработка исключений
Когда возникает ошибка или исключение, как мы это называем, Python обычно останавливается и генерирует сообщение об ошибке.
Эти исключения можно обрабатывать с помощью оператора try :
Блок try сгенерирует исключение, потому что x не определен.
Поскольку блок try вызывает ошибку, блок except будет выполнен. Без блока try программа выйдет из строя и выдаст ошибку.
Вы можете определить столько блоков исключений, сколько захотите, например если вы хотите выполнить специальный блок кода для особого типа ошибки.
Как разработчик Python сами вы можете создать исключение при возникновении условия.
Вы можете определить, какую ошибку выдавать, и текст, который будет выводить пользователь.
Классы и объекты
Немного теории:
Объекты представляют собой объекты реального мира, таких как автомобили, собаки или велосипеды. У объектов есть две основные характеристики: данные и поведение.
У автомобилей есть данные, такие как количество колес, количество дверей и вместимость. Они также демонстрируют поведение: они могут ускоряться, останавливаться, показывать, сколько топлива осталось, и многое другое.
Мы идентифицируем данные как атрибуты, а поведение как методы в объектно-ориентированном программировании.
Объектно-ориентированное программирование Python
Python как объектно-ориентированный язык программирования имеет следующие концепции: класс и объект.
Имея это в виду, давайте посмотрим на синтаксис Python для классов:
pass это оператор-заглушка, равноценный отсутствию операции. Тут мы используем его потому что еще не указали атрибуты.
Помните, что у нашего класса транспортных средств есть четыре атрибута: количество колес, тип бака, вместимость и максимальная скорость. Мы устанавливаем все эти атрибуты при создании объекта транспортного средства. Итак, здесь мы определяем наш класс для получения данных, когда он их инициирует:
Переменная self представляет текущий объект класса.
Четыре колеса + электробанк + пять сидений + максимальная скорость 250 км/час.
Все атрибуты установлены. Но как мы можем получить доступ к значениям этих атрибутов? Мы отправляем объекту сообщение с вопросом о них. Мы называем это методом. Это поведение объекта. Давайте применим это это:
В Python мы можем сделать это, используя @property (декораторы) для определения геттеров и сеттеров. Посмотрим на код:
И мы можем использовать эти методы как атрибуты, вызывав их через точку:
Но мы также можем использовать методы для других вещей, например, метод make_noise. Давай увидим это:
Когда мы вызываем этот метод, он просто возвращает строку «VRRRRUUUUM».
Инкапсуляция: скрытие информации
Все внутреннее представление объекта скрыто снаружи. Только объект может взаимодействовать со своими внутренними данными.
Переменные общедоступного экземпляра
Для класса Python мы можем инициализировать общедоступную переменную экземпляра в нашем методе конструктора.
Здесь мы применяем значение first_name в качестве аргумента к общедоступной переменной экземпляра (public instance variable).
Непубличная переменная экземпляра
В качестве общедоступной переменной экземпляра мы можем определить непубличную (non-public) переменную экземпляра как внутри метода конструктора, так и внутри класса. Разница в синтаксисе: для закрытых переменных экземпляра используйте символ подчеркивания _ перед именем переменной.
«Частные» переменные экземпляра, к которым нельзя получить доступ, кроме как изнутри объекта, в Python не существует. Однако существует соглашение, которому следует большая часть кода Python: имя с префиксом подчеркивания (например, _spam ) должно рассматриваться как закрытая часть API (будь то функция, метод или член данных).
Итак, мы используем метод, который позволяет нам делать это внутри определения нашего класса. Давайте реализуем два метода ( emali и update_email ), чтобы понять это:
Теперь мы можем обновлять непубличные переменные и обращаться к ним с помощью этих методов. Давайте посмотрим:
Публичный метод
С общедоступными методами мы также можем использовать их вне нашего класса:
Давайте проверим это:
Непубличный метод
А теперь мы попробуем вызвать этот непубличный метод с нашим объектом:
Вот пример того, как мы можем это использовать:
Сводка по инкапсуляции
С помощью инкапсуляции мы можем гарантировать, что внутреннее представление объекта скрыто снаружи.
Наследование: поведение и характеристики
У некоторых объектов есть общие черты: их поведение и характеристики.
В объектно-ориентированном программировании классы могут наследовать общие характеристики (данные) и поведение (методы) от другого класса.
Давайте посмотрим на другой пример и реализуем его на Python.
В нашем классе Car реализованы:
После запуска мы можем использовать все созданные переменные экземпляра. Отлично.
Вот так просто. Нам не нужно реализовывать какой-либо другой метод, потому что он уже есть в этом классе (унаследованный от класса Car). Докажем это:
Модули в Python
Сохраните этот код в файле с именем mymodule.py
Теперь мы можем использовать только что созданный модуль, используя оператор import :
Вы можете создать псевдоним при импорте модуля, используя ключевое слово as :
Встроенные модули
В Python есть несколько встроенных модулей, которые вы можете импортировать в любое время.
Существует встроенная функция для отображения всех имен функций (или имен переменных) в модуле. Это функция dir() :
Получим такой вывод:
Работа с файлами в Python
Обработка файлов
Существует четыре различных метода (режима) открытия файла:
Кроме того, вы можете указать, следует ли обрабатывать файл в двоичном или текстовом режиме.
Чтобы открыть файл для чтения, достаточно указать имя файла:
Код выше по сути такой же, как:
Поскольку r для чтения и t для текста являются значениями по умолчанию, вам не нужно их указывать.
Открыть файл на сервере
Предположим, у нас есть следующий файл, расположенный в той же папке, что и Python:
Если файл находится в другом месте, вам нужно будет указать путь к файлу, например:
Вы можете вывести одну строку, используя метод readline() :
Рекомендуется всегда закрывать файл по окончании работы с ним. В некоторых случаях из-за буферизации изменения, внесенные в файл, могут не отображаться, пока вы не закроете файл.
Запись в существующий файл
Для записи в существующий файл необходимо добавить параметр к функции open() :
Откройте файл «demofile2.txt» и добавьте содержимое в файл:
Откройте файл «demofile3.txt» и перезапишите его содержимое:
Создать новый файл
Чтобы создать новый файл в Python, используйте метод open() с одним из следующих параметров:
Создайте файл с именем myfile.txt :
Результат: создан новый пустой файл!
Удалить файл
Чтобы удалить файл, вы должны импортировать модуль os и запустить его функцию os.remove() :
Чтобы избежать появления ошибки, вы можете проверить, существует ли файл, прежде чем пытаться удалить его:
Удалить папку
Чтобы удалить всю папку, используйте метод os.rmdir() :
Удалить можно только пустые папки.
Python PIP
Примечание. Если у вас Python версии 3.4 или новее, PIP включен по умолчанию.
Проверьте, установлен ли PIP
Перейдите в командной строке к каталогу скриптов Python и введите следующее:
Установить PIP
Если у вас не установлен PIP, вы можете загрузить и установить его с этой страницы: https://pypi.org/project/pip/
Скачать пакет
Загрузить пакет очень просто. Откройте интерфейс командной строки и скажите PIP загрузить нужный пакет. Перейдите в командной строке к каталогу сценариев Python и введите следующее:
Мы скачали пакет camelcase
Использование пакета
Дополнительные пакеты можно найти на https://pypi.org/.
Удалить пакет
Диспетчер пакетов PIP попросит вас подтвердить, что вы хотите удалить пакет:
Список пакетов
Вот и все!
Мы узнали много нового об основах Python: