Основные недостатки языка python
Содержание:
- Изучаем Python. 4-е издание (2011)
- Лаконичность
- Часто задаваемые вопросы
- Почему GIL всё ещё используют?
- Функции
- Как справиться GIL?
- 5 функций для отладки
- #9: Выберите свое собственное приключение
- Python. К вершинам мастерства (2016)
- Управление многозвенными манипуляторами робототехнического комплекса с помощью нейронной сети
- Почему выбирают Python
- Построение систем машинного обучения на языке Python (2016)
- Массивы
- #10: Скажите “Привет, мир!” машинному обучению
- Могучий Python III
- Плюсы Python
- Сколько зарабатывают разработчики на Python
- #1: Автоматизация нудных дел
- Операции с датой и временем
Изучаем Python. 4-е издание (2011)
Такие известные компании, как Google и Intel, Cisco и Hewlett-Packard, используют язык Python, выбрав его за гибкость, простоту использования и обеспечиваемую им высокую скорость разработки. Он позволяет создавать эффективные и надежные проекты, которые легко интегрируются с программами и инструментами, написанными на других языках.
Четвертое издание «Изучаем Python» – это учебник, написанный доступным языком, рассчитанный на индивидуальную скорость обучения и основанный на материалах учебных курсов, которые автор, Марк Лутц, ведет уже на протяжении десяти лет. Издание значительно расширено и дополнено в соответствии с изменениями, появившимися в новой версии 3.0. В книге представлены основные типы объектов в языке Python, порядок их создания и работы с ними, а также функции как основной процедурный элемент языка. Рассматриваются методы работы с модулями и дополнительными объектно-ориентированными инструментами языка Python – классами. Включены описания моделей и инструкций обработки исключений, а также обзор инструментов разработки, используемых при создании крупных программ.
Лаконичность
У Питона такое сообщество, что оно не приветствует разброда в использовании языка. Стандарт написания кода – это часть
языка. Философия написания кода – тоже часть языка. Поэтому два хороших программиста напишут очень похожий код:
не надо тратить время на “блин, а что он тут имел в виду?..”.
У Питона такой синтаксис, что он помогает писать код очень коротко.
Нет лишних скобок, длинных ключевых слов, сложных трюков и всякого такого.
Описать логику, перевести на английский, разбавить отступами и синтаксисом – всё, программа готова.
У Питона такая стандартная библиотека, что она помогает выполнять кучу рутинных операций.
Она поможет отправить емейл, закодировать строку, поднять веб-сервер, узнать время, удалить файл, посчитать дисперсию,
заархивировать файл, вытащить данные из базы данных и ещё прорву всего всего парой строк.
У Питона такое количество сторонних модулей, что можно сэкономить тысячи человеко-часов работы. Нужно написать сайт?
Научить нейронную сеть разгадывать капчу? Скачать аудио из “Вконтакте”? Узнавать людей на фотографиях?
Смоделировать полёт ракеты? Написать бота? Для всего этого есть готовые модули, их надо только установить и воспользоваться.
Всё это делает процесс написания кода очень быстрым.
Часто задаваемые вопросы
Некоторые не совсем очевидные вещи, с которыми сталкиваются начинающие программисты Python.
Перспективы для Python-разработчиков
Много ли вакансий? О недостатке рабочих мест беспокоиться не стоит: в конце января — начале февраля 2020 года на HH.ru было около 1600 предложений работы в Москве, а на Яндекс.Работе — более 600. Чаще всего это предложения веб-разработки, анализа и обработки данных, а типичные требования — умение работать с библиотеками и знание фреймворков.
Видеоурок
- https://losst.ru/osnovy-programmirovaniya-python
- https://PythonWorld.ru/osnovy
- https://geekbrains.ru/posts/dlya-chego-nuzhen-yazyk-python
- https://PythonWorld.ru/
- https://metanit.com/python/tutorial/1.1.php
- https://skillbox.ru/media/code/kak_nachat_programmirovat_na_python/
- https://proglib.io/p/python-applications/
- https://skillbox.ru/media/code/vybiraem_yazyk_programmirovaniya_chto_nuzhno_znat_o_python/
- https://itproger.com/course/python
Почему GIL всё ещё используют?
Разработчики языка получили уйму жалоб касательно GIL. Но такой популярный язык как Python не может провести такое радикальное изменение, как удаление GIL, ведь это, естественно, повлечёт за собой кучу проблем несовместимости.
В прошлом разработчиками были предприняты попытки удаления GIL. Но все эти попытки разрушались существующими расширениями на C, которые плотно зависели от существующих GIL-решений. Естественно, есть и другие варианты, схожие с GIL. Однако они либо снижают производительность однопоточных и многопоточных I/O-приложений, либо попросту сложны в реализации. Вам бы не хотелось, чтобы в новых версиях ваша программа работала медленней, чем сейчас, ведь так?
Создатель Python, Guido van Rossum, в сентябре 2007 года высказался по поводу этого в статье «It isn’t Easy to remove the GIL»:
С тех пор ни одна из предпринятых попыток не удовлетворяла это условие.
Функции
Функция – это часть кода, принимающая аргументы и возвращающая вычисленное значение. Аргумент – это объект, отправляемый в функцию. Аргументом может быть какое-нибудь значение или ссылка на него.
Функции языка программирования Python
В функции используются параметры и их число не ограничено. Число аргументов соответствует параметрам. Функцию можно объявить в любом месте. Она записывается как:
– def <имя функции> (): – после определения функции ставиться двоеточие, аргументы функции заключаются в круглые скобки. После двоеточия идет со следующей строки отступ и тело функции.
Для выхода из функции используется оператор return, который возвращает значения. Если оператор return не указан, то произойдет возврат значения None.
Функции бывают встроенные и пользовательские. В интерпретаторе Python есть ряд часто используемых функций. Они всегда доступны и можно посмотреть документацию с их описанием и примерами применения. Например, при помощи функции input () можно ввести данные с клавиатуры, а при помощи функции print () вывести данные в консоль. Так, print (“Hello, World!”) выводит строку «Hello, World!».
Еще одной интересной функцией является декоратор. Декоратор позволяет расширить возможности функции, не меняя ее кода, при помощи обертывания функции другой функцией.
Существует возможность написать свою собственную функцию для нужных задач. Кроме этого есть много функций, которые существуют в библиотеках Python и также могут быть использованы при написании скриптов. Для этого нужно скачать нужную библиотеку и импортировать ее.
Как справиться GIL?
Если GIL у вас вызывает проблемы, вот несколько решений, которые вы можете попробовать:
Многопроцессность против многопоточности. Довольно популярное решение, поскольку у каждого Python-процесса есть собственный интерпретатор с выделенной под него памятью, поэтому с GIL проблем не будет. В Python уже есть модуль , который упрощает создание процессов к такому виду:
После запуска получаем такой результат:
Можно заметить приличное повышение производительности по сравнению с многопоточной версией. Однако показатель времени не снизился до половины. Всё из-за того, что управление процессами само по себе сказывается на производительности. Несколько процессов более сложны, чем несколько потоков, поэтому с ними нужно работать аккуратно.
Альтернативные интерпретаторы Python. У Python есть много разных реализаций интерпретаторов. CPython, Jyton, IronPython и PyPy, написанные на C, Java, C# и Python соответственно. GIL существует только на оригинальном интерпретаторе — на CPython.
Вы просто можете использовать преимущества однопоточности, в то время, пока одни из самых ярких умов прямо сейчас работают над устранением GIL из CPython. Вот одна из попыток.
Зачастую, GIL рассматривается как нечто-то сложное и непонятное. Но имейте ввиду, что как python-разработчик, вы столкнётесь с GIL только если будете писать расширения на C или многопоточные процессорные программы.
На этом этапе вы должны понимать все аспекты, необходимые при работе с GIL. Если же вам интересна низкоуровневая структура GIL — посмотрите Understanding the Python GIL от David Beazley.
5 функций для отладки
Эти функции часто игнорируются, но будут полезны для отладки и устранения неисправностей кода.
breakpoint
Если нужно приостановить выполнение кода и перейти в командную строку Python, эта функция вам пригодится. Вызов перебросит вас в отладчик Python.
Эта встроенная функция была добавлена в Python 3.7, но если вы работаете в более старых версиях, можете получить тот же результат с помощью .
dir
Эта функция может использоваться в двух случаях:
- просмотр списка всех локальных переменных;
- просмотр списка всех атрибутов конкретного объекта.
Из примера можно увидеть локальные переменные сразу после запуска и после создания новой переменной .
Если в передать созданный список , на выходе можно увидеть все его атрибуты.
В выведенном списке атрибутов можно увидеть его типичные методы (, , и т. д.) , а также множество более сложных методов для перегрузки операторов.
vars
Эта функция является своего рода смесью двух похожих инструментов: и .
Когда вызывается без аргументов, это эквивалентно вызову , которая показывает словарь всех локальных переменных и их значений.
Когда вызов происходит с аргументом, получает доступ к атрибуту , который представляет собой словарь всех атрибутов экземпляра.
Перед использованием было бы неплохо сначала обратиться к .
type
Эта функция возвращает тип объекта, который вы ей передаете.
Тип экземпляра класса есть сам класс.
Тип класса — это его метакласс, обычно это .
Атрибут даёт тот же результат, что и функция , но рекомендуется использовать второй вариант.
Функция , кроме отладки, иногда полезна и в реальном коде (особенно в объектно-ориентированном программировании с наследованием и пользовательскими строковыми представлениями).
Обратите внимание, что при проверке типов обычно вместо используется функция. Также стоит понимать, что в Python обычно не принято проверять типы объектов (вместо этого практикуется утиная типизация)
help
Если вы находитесь в Python Shell или делаете отладку кода с использованием , и хотите знать, как работает определённый объект, метод или атрибут, функция поможет вам.
В действительности вы, скорее всего, будете обращаться за помощью к поисковой системе. Но если вы уже находитесь в Python Shell, вызов будет быстрее, чем поиск документации в Google.
#9: Выберите свое собственное приключение
Если вам больше по духу повествование, то у вас все еще масса инструментов, чтобы создать нечто крутое в Python.
Язык очень прост для написания, что делает его идеальной средой для разработки интерактивного чтива. С этим бесплатным руководством, вы сможете пошагово ознакомиться с написанием текстовых игр в Python.
Руководство подразумевает базовое понимание программирования в Python, и помогает проложить мост между тем, что вы уже знаете и неизведанными землями для построения приложения.
Если вы хотите, чтобы ваша история вышла на новый уровень, вы можете использовать движок, вроде RenPy, чтобы добавить звуки и изображения в вашу игру, создав визуальную новеллу с полным погружением. (После этого, вы можете выложить игру в Steam и посмотреть, как она расходится! Лучший способ получить отзыв о вашей работе – создать собственный релиз на мировом рынке.)
Python. К вершинам мастерства (2016)
Язык Python настолько прост, что научиться продуктивно писать на нем программы можно быстро, но зачастую вы при этом используете не все имеющиеся в нем возможности. Данная книга покажет, как создавать эффективный идиоматичный код на Python, задействуя его лучшие – и иногда несправедливо игнорируемые – черты. Автор, Лучано Рамальо, рассказывает о базовых средствах и библиотеках Python и демонстрирует, как сделать код одновременно короче, быстрее и понятнее. Многие опытные программисты стараются подогнать Python под приемы, знакомые им по работе с другими языками. Эта книга покажет, как достичь истинного профессионализма в программировании на Python 3.
Управление многозвенными манипуляторами робототехнического комплекса с помощью нейронной сети
Из песочницы
Введение. При моделировании систем управления движением роботов требуется решать задачи кинематики и динамики для их исполнительных механизмов. Существует обратная и прямая задача кинематики. Прямая задача кинематики состоит в определении пространственного положения и ориентации характерной точки, как правило, рабочего инструмента манипулятора робота по известным значениям обобщенных координат. Обратная задача кинематики, как и прямая задача, является одной из основных задач кинематического анализа и синтеза. Для управления положением звеньев и ориентацией рабочего инструмента манипулятора возникает необходимость решения обратной задачи кинематики.
Большинство аналитических подходов для решения обратной задачи кинематики являются достаточно затратными с точки зрения вычислительных процедур. Одним из альтернативных подходов является использование нейронных сетей. Входные данные.
Рассмотрим трехзвенный манипулятор с параметрами, приведенными в таблице 1.
Почему выбирают Python
«Python – это новая Java»,– прочитала я недавно, и это высказывание крепко застряло в моей голове (особенно потому, что я не совсем поняла, что имел в виду автор). Почему Java? Почему не новый C++ или новый PHP – скриптовый язык, работающий в интерпретирующем режиме?
Спешу пояснить: Java считается универсальным языком, приятным для изучения, «работающим на всех платформах». Его можно использовать для создания компьютерных, мобильных и сетевых приложений, игр, для программирования домашних приложений.
Считается, что Java годится всегда и для всего. Но Python – главный соперник Java в соревновании на лучший программный язык широкого применения. Почему Python? Имеется 10 причин, почему стоит изучать Python.
См. по теме — Курс «Arduino плюс Python».
Построение систем машинного обучения на языке Python (2016)
Применение машинного обучения для лучшего понимания природы данных – умение, необходимое любому современному разработчику программ или аналитику. Python – замечательный язык для создания приложений машинного обучения. Благодаря своей динамичности он позволяет быстро производить разведочный анализ данных и экспериментировать с ними. Обладая первоклассным набором библиотек машинного обучения с открытым исходным кодом, Python дает возможность сосредоточиться на решаемой задаче и в то же время опробовать различные идеи.
Книга начинается с краткого введения в предмет машинного обучения и знакомства с библиотеками NumPy, SciPy, scikit-learn. Но довольно быстро авторы переходят к более серьезным проектам с реальными наборами данных, в частности, тематическому моделированию, анализу корзины покупок, облачным вычислениям и др.
Массивы
В массивах «array» хранятся однотипные данные, структурированные определенным образом. Они похожи на списки, но ограничены размером и типом входных данных. Для создания нового массива нужно импортировать библиотеку, которая может с ним работать. Ячейки массива имеют одинаковый размер.
Одномерные и многомерные массивы в Python
Массивы бывают одномерными, двумерными, многомерными. Размерность массива можно изменять, поэтому предусмотрена функции, позволяющие измерить его размер. В массиве можно добавлять и удалять элементы.
В качестве примера приведу синтаксис метода для списка: spisok . append (аргумент), где аргументом могут быть данные любого типа и аргумент является обязательным. Название метода записывается после названия списка через точку «. append». Этот метод принимает только один аргумент и вставляет его в конец списка. Синтаксис других методов аналогичен.
#10: Скажите “Привет, мир!” машинному обучению
Машинное обучение может быть фундаментальной областью в понимании искусственного интеллекта. Однако, в этой сфере легко запутаться, так как она постоянно развивается и меняется.
К счастью, в вашем распоряжении имеются онлайн ресурсы, которые могут помочь освоиться, перед тем как нырнуть с головой в мир под названием data science. Это руководство создано Джейсоном Браунли, и является хорошим примером введением в использование Python для машинного обучения.
Вы пройдетесь по ряду базовых алгоритмов машинного обучения, как и по библиотекам Python, которые помогут вам в составлении прогнозов.
Руководство очень простое и в нем легко ориентироваться. Вы можете окончить его всего за несколько часов. По окончанию курса, у вас будет общее представление о том, как использовать Python в науке данных.
Когда вы будете уверены в том, что можно нырять с головой, можете ознакомиться с этими руководствами, где вы сможете научиться анализировать отпечатки, создавать визуализации, распознавать речь и лица, и все это в Python!
Могучий Python III
Хотя Python легко изучить, это не значит, что он слабый. Его используют в своих приложениях:
- Google,
- Dropbox,
- Spotify,
- Netflix.
Dropbox полностью написан на Phyton, который обеспечивает ему полную совместимость с другими операционными системами. У него около 400 миллионов пользователей. Для многих из них Dropbox – первое приложение, которое они инсталлировали на своем компьютере.
Не только компьютерные приложения, но сам коды самого серверв Dropbox написаны на Phyton.
использует множество технологий, в том числе Phyton. Кто-то из офиса Google сказал, что они используют Phyton, когда это возможно, а C++ – когда необходимо.
Spotify и Netflix, как и Google, используют разные языки. Spotify использует, в основном, Java, но Phyton используется для анализа данных, причем не только о пользователях,а в системе управления контентом, в платежной системе, в программах восстановления сервера.
Netflix использует одновременно Java, Scala и Python, предоставляя своим программистам право выбора наиболее подходящего языка для каждой проблемы. Python активно используют в аналитических группах и обслуживании событий в реальном времени.
Python используется также в:
Плюсы Python
Python является интерпретируемым языком программирования, который не компилируется. Таким образом, до запуска он представляет собой обычный текстовый файл. Соответственно, программировать можно почти на всех платформах, а сам язык логичен и хорошо спроектирован.
Кода в нём меньше, чем при использовании других языков программирования, поэтому разработка осуществляется быстрее. Вот, например, как выглядит код вывода текста «Hello, Otus!» на языке программирования Java:
class Main { public static void main(String[] args) { System.out.println("Hello, Otus!"); } }
В Python же для выполнения той же самой задачи достаточно всего одной строчки:
print("Hello, Otus!")
В том числе и поэтому считается, что Python хорошо подходит для новичков.
Сколько зарабатывают разработчики на Python
По данным блога «Хабр.Карьеры», медианная зарплата Python-разработчика во втором полугодии 2019 года — 115 тысяч рублей. А теперь оценим по уровню специалиста:
- джуниор получает в среднем 54 тысячи рублей;
- мидл — около 100 тысяч;
- сеньор — примерно 160 тысяч. Фактически встречаются разработчики и с окладом 300 тысяч;
- тимлид — в районе 195 тысяч.
Как видите, зарплата по мере роста квалификации увеличивается почти в четыре раза.
Data Science, машинное обучение и искусственный интеллект развиваются очень активно. Неотъемлемая часть этих отраслей — как раз Python и специалисты, владеющие им. К слову, коронакризис слабо затронул это направление, волатильность здесь небольшая.
Для первого знакомства с Python мы проводим бесплатный интенсив. А освоить язык до уровня middle-специалиста поможет факультет Python-разработки GeekBrains. По итогам обучения вы откроете для себя все сферы, где применяют Python: научитесь создавать клиент-серверные, прототипировать мобильные приложения, понимать алгоритмы и основы структур данных, проектировать архитектуру программных проектов, работать с Git. А также получите массу других навыков и умений, необходимых для успешной работы программистом.
#1: Автоматизация нудных дел
Это ресурс по «практическому программированию для начинающих». Как и говорится в заголовке, с этой книгой вы можете узнать, как автоматизировать скучные процессы, такие как обновление электронных таблиц, или переименовывать файлы на компьютере. Это отличная отправная точка для тех, кто уже освоил основы Python.
У вас будет шанс попрактиковаться в том, что вы уже выучили на данный момент, создавая словари, проводя скрейпинг сайтов, работая с файлами и создавая объекты и классы. Практические приложения, встречающиеся в этой книге дадут вам реальное представление о том, что вы можете делать незамедлительно.
Операции с датой и временем
Язык программирования Python имеет модуль DateTime, который позволяет выполнять различные операции с датой и временем:
В примере показано как извлечь нужное значение из объекта. Вы можете получить разницу между двумя объектами:
Вы можете сами создавать объекты даты с произвольным значением:
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.