Язык программирования python статья

The Python Tutorial¶

Python is an easy to learn, powerful programming language. It has efficient high-level data structures and a simple but effective approach to object-oriented programming. Python’s elegant syntax and dynamic typing, together with its interpreted nature, make it an ideal language for scripting and rapid application development in many areas on most platforms.

The Python interpreter and the extensive standard library are freely available in source or binary form for all major platforms from the Python web site, https://www.python.org/, and may be freely distributed. The same site also contains distributions of and pointers to many free third party Python modules, programs and tools, and additional documentation.

The Python interpreter is easily extended with new functions and data types implemented in C or C++ (or other languages callable from C). Python is also suitable as an extension language for customizable applications.

This tutorial introduces the reader informally to the basic concepts and features of the Python language and system. It helps to have a Python interpreter handy for hands-on experience, but all examples are self-contained, so the tutorial can be read off-line as well.

For a description of standard objects and modules, see The Python Standard Library . The Python Language Reference gives a more formal definition of the language. To write extensions in C or C++, read Extending and Embedding the Python Interpreter and Python/C API Reference Manual . There are also several books covering Python in depth.

This tutorial does not attempt to be comprehensive and cover every single feature, or even every commonly used feature. Instead, it introduces many of Python’s most noteworthy features, and will give you a good idea of the language’s flavor and style. After reading it, you will be able to read and write Python modules and programs, and you will be ready to learn more about the various Python library modules described in The Python Standard Library .

The Glossary is also worth going through.

• 1. Whetting Your Appetite
• 2. Using the Python Interpreter
  • 2.1. Invoking the Interpreter
    • 2.1.1. Argument Passing
    • 2.1.2. Interactive Mode
    • 2.2.1. Source Code Encoding
    • 3.1. Using Python as a Calculator
      • 3.1.1. Numbers
      • 3.1.2. Text
      • 3.1.3. Lists
      • 4.1. if Statements
      • 4.2. for Statements
      • 4.3. The range() Function
      • 4.4. break and continue Statements, and else Clauses on Loops
      • 4.5. pass Statements
      • 4.6. match Statements
      • 4.7. Defining Functions
      • 4.8. More on Defining Functions
        • 4.8.1. Default Argument Values
        • 4.8.2. Keyword Arguments
        • 4.8.3. Special parameters
          • 4.8.3.1. Positional-or-Keyword Arguments
          • 4.8.3.2. Positional-Only Parameters
          • 4.8.3.3. Keyword-Only Arguments
          • 4.8.3.4. Function Examples
          • 4.8.3.5. Recap
          • 5.1. More on Lists
            • 5.1.1. Using Lists as Stacks
            • 5.1.2. Using Lists as Queues
            • 5.1.3. List Comprehensions
            • 5.1.4. Nested List Comprehensions
            • 6.1. More on Modules
              • 6.1.1. Executing modules as scripts
              • 6.1.2. The Module Search Path
              • 6.1.3. “Compiled” Python files
              • 6.4.1. Importing * From a Package
              • 6.4.2. Intra-package References
              • 6.4.3. Packages in Multiple Directories
              • 7.1. Fancier Output Formatting
                • 7.1.1. Formatted String Literals
                • 7.1.2. The String format() Method
                • 7.1.3. Manual String Formatting
                • 7.1.4. Old string formatting
                • 7.2.1. Methods of File Objects
                • 7.2.2. Saving structured data with json
                • 8.1. Syntax Errors
                • 8.2. Exceptions
                • 8.3. Handling Exceptions
                • 8.4. Raising Exceptions
                • 8.5. Exception Chaining
                • 8.6. User-defined Exceptions
                • 8.7. Defining Clean-up Actions
                • 8.8. Predefined Clean-up Actions
                • 8.9. Raising and Handling Multiple Unrelated Exceptions
                • 8.10. Enriching Exceptions with Notes
                • 9.1. A Word About Names and Objects
                • 9.2. Python Scopes and Namespaces
                  • 9.2.1. Scopes and Namespaces Example
                  • 9.3.1. Class Definition Syntax
                  • 9.3.2. Class Objects
                  • 9.3.3. Instance Objects
                  • 9.3.4. Method Objects
                  • 9.3.5. Class and Instance Variables
                  • 9.5.1. Multiple Inheritance
                  • 10.1. Operating System Interface
                  • 10.2. File Wildcards
                  • 10.3. Command Line Arguments
                  • 10.4. Error Output Redirection and Program Termination
                  • 10.5. String Pattern Matching
                  • 10.6. Mathematics
                  • 10.7. Internet Access
                  • 10.8. Dates and Times
                  • 10.9. Data Compression
                  • 10.10. Performance Measurement
                  • 10.11. Quality Control
                  • 10.12. Batteries Included
                  • 11.1. Output Formatting
                  • 11.2. Templating
                  • 11.3. Working with Binary Data Record Layouts
                  • 11.4. Multi-threading
                  • 11.5. Logging
                  • 11.6. Weak References
                  • 11.7. Tools for Working with Lists
                  • 11.8. Decimal Floating Point Arithmetic
                  • 12.1. Introduction
                  • 12.2. Creating Virtual Environments
                  • 12.3. Managing Packages with pip
                  • 14.1. Tab Completion and History Editing
                  • 14.2. Alternatives to the Interactive Interpreter
                  • 15.1. Representation Error
                  • 16.1. Interactive Mode
                    • 16.1.1. Error Handling
                    • 16.1.2. Executable Python Scripts
                    • 16.1.3. The Interactive Startup File
                    • 16.1.4. The Customization Modules

                    Источник

                    Подробное описание языка Python для начинающих

                    Начинать изучение чего-либо не имея базового представления о фундаментальных основах — глупо. И принцип «по ходу разберёмся» здесь не работает так как «по ходу» вы просто не уйдёте дальше простых домашних проектов.

                    Изучать программирование «до того, как это стало мэйнстримом» было намного сложнее, чем сейчас, по одной просто причине: никто не разжёвывал и не делил информацию на важную «вам это никогда не понадобится», не было обучающих экспресс уроков и интенсивов, где за 4 часа пишут свой пет-проект. Сейчас мы имеем большой массив так называемых разработчиков которые успешно выполняют поставленные им задачи, но матчасть знают поверхностно.

                    Именно поэтому давайте пробежимся по фундаменту такого простого но, как оказалось, загадочного языка Python. Пристегните ремни, господа.

                    Что такое Python, как язык программирования

                    В целом Python можно описать одним предложением:

                    Высокоуровневый, интерпретируемый, объектно-ориентированный, императивный, строго типизированный язык общего назначения, который имеет динамическую типизацию.

                    Теперь пойдём последовательно по каждому из пунктов.

                    Высокоуровневый

                    Языки программирования делятся на высокоуровневые и низкоуровневые. Низкоуровневые языки — языки, близкие к машинному коду или его конструкциям (например, байт-кодам). Классикой таких языков являются C, Assembler, Forth.

                    Высокоуровневые языки — соответственно разрабатываются для удобства использования и скорости написания программы. В них применяются определённые абстракции — структуры данных, набор вспомогательных функций и так далее. Это такие языки как Python, JS, PHP, Go,

                    Интерпретируемый

                    Языки делятся на интерпретируемые(Python, JS, PHP, R, Ruby) и компилируемые (С, С++, Pascal). В первом случае программа выполняется специальной программой — интерпретатором, во втором программа сначала преобразуется в понятные компьютеру исполняемые файлы.

                    Объектно-ориентированный

                    Все языки также разделяются на процедурные, функциональные и объектно-ориентированные в зависимости от того, с помощью каких конструкций создаётся программа и как происходит её выполнение.

                    В объектно-ориентированных языках основа это классы и экземпляры классов это равносильно типу и объекту этого типа. Выполнение условных задач или же просто работа программы строится на взаимодействии различных классов.

                    Python хоть и является объектно-ориентированным языком но также поддерживает и процедурное программирование это значит, что программу можно написать без единого класса.

                    В основе функциональных языков лежит отличная от предыдущих вычислительная система, называемая лямбда-исчисление, которая, тем не менее, эквивалентна машине Тьюринга, о чём доказана соответствующая теорема (спасибо моему преподавателю за этот абзац).

                    Императивный

                    Языки программирования также могут быть разделены на импертивные и декларативные. В императивном языке программист будет указывать последовательность команд для выполнения (это все языки программирования которые мы считаем «языками программирования» простите за тавтологию).

                    Декларативные же языки в свою очередь ожидают от нас описания результата, который мы хотим получить в ходе выполнения запроса. Яркий пример декларативного языка это SQL (Stucted Query Language) или же структурированный язык запросов. Именно в нём мы описываем конкретный результат выполнения программы а не последовательность команд. Декларативными языками еще называют HTML, CSS, SVG, VRML, SQL, lex/VACC.

                    Для понимания определений императивного и декларативного языка зададим задачу: построить дом.

                    Императивный: Пойти в магазин —> Купить материалы —> Подготовить площадку —> Произвести строительство —> Заселиться.

                    Декларативный: Я хочу новый дом.

                    Строго (сильно) типизированный

                    Что касается типизации. В сильно типизированном языке интерпретатор, при выполнении команд, не станет неявно приводить типы в отличии от слабо типизированных языков, в котором приведения типа могут происходить неявно.

                    Общего назначения

                    Языки делятся на языки общего назначения (Python, Java, Kotlin, C, Ruby) и специализированные (например предметно-ориентированные языки или DSL)

                    DSL(предметно-ориентированный язык) — компьютерный язык, специализированный для конкретной области применения (в противоположность языку общего назначения, применимому к широкому спектру областей и не учитывающему особенности конкретных сфер знаний). Построение такого языка и/или его структура данных отражают специфику решаемых с его помощью задач. Является ключевым понятием языково-ориентированного программирования. Примеры таких языков Perl, SQL, HTML, Haskell, Verilog, AutoLisp

                    Динамическая типизация

                    Динамическая типизация предполагает, что в процессе выполнения команды переменная может содержать объекты различных типов. То есть мы объявляем переменную не указывая явно, какой тип данных в ней будет содержаться, и в процессе выполнения программы в одной переменной может побывать как текст так и число, а может и булево значение.

                    Статическая типизация предполагает, что при задании переменной сразу указывается тип данных, который она может содержать.

                    Отличительные особенности языка Python

                    Интроспекция

                    В программировании это это способность программы получать различную информацию об объектах во время работы программы. Если конкретно, то вы можете узнать какому классу принадлежит объект, с каким типом данных вы работаете в данный момент (помните про динамическую типизацию?) или список атрибутов и методов, доступных для указанного объекта

                    Примеры полезных функций интроспекции в Python:

                    Мультиплатформенность

                    Нет, ну Java тоже, да. Но Python не отстает, он идёт, что называется, в коробке с Linux и SQL Server, интерпретатор Python можно легко поставить на Windows, не забыли про macOS, и iOS. Да вообще везде работает, в 8 раз медленней чем Swift на iOS, но работает.

                    Встроенные паттерны проектирования

                    В Python существуют свои встроенные паттерны проектирования, лучшим примером для понимания служат Декоратор и Итератор.

                    Декоратор позволяет расширять функциональность без наследования. Чтобы разобраться в паттерне Итератор, следует просто изучить механизм работы итераторов и генераторов языка (о них я писал здесь)

                    Обширный набор стандартных библиотек

                    При использовании Core Python вы получаете «в коробке» большой набор полезных стандартных библиотек. Примером может служить библиотека для работы с БД SQLite, а также json, math, re, random, csv, html и много других.

                    Читаемость языка

                    Форматирование текста в Python является частью его синтаксиса и да, это те самые отступы (пробелы, табуляция кому как нравится), которые позволяют повышать читаемость кода.

                    Заключение

                    Python — красивый, лаконичный и многофункциональный язык. Он применяется в совершенно не сочетающихся между собой сферах деятельности, способен в одиночку создавать проекты и не смотреть на возможности конкурентных языков.

                    Частой проблемой, встречающейся среди разработчиков-любителей является поверхностность в изучении Python. Обучающие материалы, которые вы (мы) встречаете в интернете перефразируются сотни раз и скрывают важные, полезные черты и особенности языков программирования.

                    Очень важно восполнять белые пятна в своих знаниях не только в начале своего обучения но и на протяжении всей своей карьеры иначе завтра фраза «дай дорогу молодым» станет для вас актуальной, и вы окажетесь за бортом.

                    P.S.

                    Язык Python назван в честь комик-группы Монти Пайтон а не в честь змеи.
                    Создатель языка Гвидо Ван Россум

                    PEP — Python Enhancement Proposals.

                    PEP-8 — набор правил как стоит писать код.

                    Источник

                    Читайте также:  Создать программу на языке php