Начинаем программировать на python

Ускоренный курс по Python, второе издание: Практическое введение в проектное программирование

Этот быстрый курс по Python обучит вас фундаментальным основам данного языка программирования. Книга разделена на две части. Изучая первую её половину, вы рассмотрите базис языка. Вы узнаете о списках и словарях, классах и циклах, и всё это закрепите на практике!

Путешествуя по второй части, вы сможете написать три проекта: аркадную игру, игру про космических захватчиков в стиле автоматов XX века, а также научитесь визуализировать данные и стать немножечко дата сайентистом:) В конце книги вы получите еще немного базовой информации о том, как разработать простенькое веб-приложение.

Скачать ее можно на английском и русском языке.

Часть 4. Некоторые полезные репозитории GitHub по программированию и машинному обучению

• Курс программирования на языке Python, основа сайта introtopython.org.
• «Data science IPython notebooks» — множество качественных тетрадок по основным библиотекам Python для анализа данных — NumPy, SciPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn. Краткие обзоры Apache Spark и соревнования Kaggle «Titanic: Machine Learning from Disaster».
• Гарвардский курс анализа данных
• «Interactive coding challenges» — подборка основных задач на структуры данных, графы, сортировку, рекурсию и не только. Для многих задач приведены решения и поясняющий материал с картинками.
• Репозиторий Оливье Гризеля (одного из авторов библиотеки Scikit-learn) с обучающими тетрадками IPython. Еще один.
• Тьюториал по Scikit-learn, также от авторов
• Разбор задач курса Andrew Ng «Machine learning» на языке Python
• Материалы в дополнение к книге «Mining the Social Web (2nd Edition)» (Matthew A. Russell, издательство O’Reilly Media)
• Тьюториал по использованию ансамблей для решения задач Kaggle.
• Библиотека XGBoost, которая используется большинством победителей соревнований Kaggle. Там же можно познакомиться с их историями успеха. XGBoost хорош по качеству прогнозирования, эффективно реализован, хорошо параллелится.
• Подборка данных FiveThirtyEight. Просто куча интересных наборов данных.
• Прогнозирование результатов выборов в США. Хороший пример анализа данных с Pandas

Функция match

Эта функция ищет в и поддерживает настройки с помощью дополнительного .
Ниже можно увидеть синтаксис данной функции:

Описание параметров:

№	Параметр & Описание
1	pattern — строка регулярного выражения ()
2	string — строка, в которой мы будем искать соответствие с шаблоном в начале строки ()
3	flags — модификаторы, перечисленными в таблице ниже. Вы можете указать разные флаги с помощью побитового OR

Функция возвращает объект при успешном завершении, или при ошибке. Мы используем функцию или объекта для получения результатов поиска.

№	Метод совпадения объектов и описание
1	group(num=0) — этот метод возвращает полное совпадение (или совпадение конкретной подгруппы)
2	groups() — этот метод возвращает все найденные подгруппы в tuple

2.1.5. Выполнение Python-программ¶

Для выполнения программы, написанной на языке Python, требуется установленный интерпретатор.

В операционных системах Маc или других UNIX-подобных системах Python, как правило, уже установлен. Проверить это можно, введя команду .

В ряде случаев в ОС установлены 2 версии Python — 2.X и 3.X. — тогда команду следует заменять на .

Установка Python рассмотрена отдельно в .

Для запуска интерпретатора Python необходимо набрать в терминале операционной системы (Рисунок 2.1.3).

Рисунок 2.1.3 — Запуск интерпретатора Python

Python предоставляет 2 способа написания программы:

• интерактивный режим: позволяет организовать диалог между разработчиком/пользователем и терминалом, отображая результат обработки каждой команды (Рисунок 2.1.4);

• режим запуска файла: выполняет файл с исходным текстом программы целиком (Рисунок 2.1.5).

Рисунок 2.1.4 — Интерактивный режим работы с интерпретатором

Рисунок 2.1.5 — Запуск файла с исходным текстом программы

В дистрибутив Python также входит интегрированная среда разработки IDLE, предоставляющая не только возможность работы, как в интерактивном режиме, так и в качестве текстового редактора, но и ряд других возможностей. На Рисунке 2.1.6 приведен пример работы с IDLE.

Рисунок 2.1.6 — Написание программы в IDLE

Примечание

Какой режим использовать?

Интерактивный режим удобно использовать в случае, если необходимо быстро протестировать небольшой блок кода или даже использовать как калькулятор с большим набором функций. В остальных случаях целесообразнее использовать IDE.

Инструкции в Python

Что такое инструкция?

Инструкция в Python — это логическая инструкция, которую интерпретатор Python может прочесть и выполнить. Она может являться выражением или оператором присваивания в Python.

Присваивание — фундаментальный элемент этого языка. Он определяет способ создания и сохранения объектов с помощью выражений.

Что такое выражение?

Выражение — один из типов инструкции, который содержит логическую последовательность чисел, строк, объектов и операторов python. Значение и переменная являются выражениями сами по себе.

С помощью выражений можно выполнять такие операции, как сложение, вычитание, конкатенация и другие. Они также могут представлять собой вызовы функций, которые возвращают результат.

Копировать

Простая операция присваивания

В случае простого присваивания создаются новые переменные, которым присваиваются значения. Их можно менять. Инструкция предоставляет выражение и имя переменной в качестве метки для сохранения значения выражения.

Копировать

Рассмотрим типы выражений присваивания в Python и посмотрим, как они работают внутри.

Пример 1. С правой стороны — выражение со значением

Это базовая форма присваивания в Python.

Копировать

Python создаст в памяти строку и присвоит ей имя . Узнать адрес в памяти можно с помощью встроенной функции .

Копировать

Номер — это адрес места, где значение хранится в памяти. Дальше несколько интересных вещей, о которых нужно помнить.

1. Если создать другую строку с тем же значением, Python создаст новый объект и присвоит его другому местоположению в памяти. Это работает в большинстве случаев.
2. Однако в двух следующих случаях он использует то же место в памяти:
   • Строки без пробелов с менее чем 20 символами;
   • Целые числа от -5 до 255.

Это называется интернированием и делается для сохранения памяти.

Пример 2. С правой стороны — существующая переменная Python

Теперь другой пример инструкции присваивания. С правой стороны находится ранее объявленная переменная python.

Копировать

Инструкция выше не приведет к выделению нового места в памяти. Обе переменных будут ссылаться на один и тот же объект в памяти. Это как создание псевдонима для существующего объекта. Убедиться в этом можно с помощью все той же функции .

Копировать

Пример 3. С правой стороны — операция

В случае такой инструкции результат зависит от исхода операции. Возьмем такой пример.

Копировать

В примере выше присваивание приведет к созданию переменной типа . А в этом — к появлению переменной типа .

Копировать

Дополненная инструкция присваивания

Арифметические операторы можно объединять для формирования инструкций дополненного присваивания.

Рассмотрим такой пример: . Он является аналогичным этой инструкции — .

Следующий пример с добавлением новых элементов в кортеж чуть яснее демонстрирует принцип.

Копировать

Следующий пример — список гласных. В нем в список добавляются недостающие значения.

Копировать

Родина Python – Нидерланды

Середина 80-хх, Амстердам. Ученые исследовательского центра CWI трудятся над разными проектами в области математики и компьютерных наук. Совсем скоро будет испытываться протокол TCP/IP – первый в Европе интернет . Здесь же в одной из лабораторий пишет программы на языке ABC Гвидо ван Россум, будущий великодушный пожизненный диктатор проекта. Он нашел язык программирования ABC очень элегантным. Взглянем мельком на его синтаксис:

HOW TO RETURN words document:
   PUT {} IN collection
   FOR line IN document:
      FOR word IN split line:
         IF word not.in collection:
            INSERT word IN collection
   RETURN collection

Ничего не напоминает? Это программа для извлечения уникальных слов в документе с последующим хранением их в коллекции. В Python эта же программа выглядит так:

def split_by_word(document):
    collection = []
        for line in document:
            for word in line.split():
                if word not in collection:
                    collection.append(word)
    return collection

Именно язык ABC будет вспоминать Гвидно ван Россум, как изначальную идею для Python.

Что нужно знать Python-разработчику?

Пласт базовых знаний и навыков включает в себя:

• основные навыки пользования терминалом;
• понимание принципа работы IDE;
• навыки работы с Git;
• менеджер пакетов pip;
• базы данных (ORM, CRUD-операции);
• принципы ООП;
• синтаксис языка Python;
• алгоритмы и структуры данных;
• составление документации;
• модульное тестирование.

Разумеется, недостаточно реализовать вывод «Hello World», чтобы разобраться в языке программирования Python, но для более глубокого понимания сперва стоит определиться с направлением, в котором вы хотите работать. Исходя из этого, подбираются дополнительные инструменты для изучения.

Веб-разработка

Здесь особенно популярны такие Python-фреймворки, как Django и Flask: с их помощью можно быстро создать логику бэкенда. Для начала работы хватит и одного, но не помешает знать несколько, понимать, в каких случаях они используются, где предпочесть Django, а с какой задачей лучше справится Flask, Tornado или Pyramid.

Для построения веб-приложений также пригодится знание протоколов, HTML, CSS и JavaScript.

Django — популярный Python-фреймворк для написания веб-приложений. Многие начинающие разработчики выбирают его из-за относительной простоты и лёгкости в развитии. Однако это совсем не означает, что фреймворк не справится с профессиональными высоконагруженными системами.

В рамках этого курса вы поэтапно изучите процесс создания полноценного приложения на Django. Помимо работы с основными компонентами фреймворка, вы научитесь грамотно подбирать и интегрировать сторонние библиотеки. Эта книга лишена непонятных, скучных и абстрактных задач — в ней только то, что вам действительно пригодится на практике.

В процессе обучения вы получите не только знания о принципах работы Django, но и опыт в разработке веб-приложений, которые в перспективе планируется расширять дополнительными инструментами.

Полезно как для начинающих разработчиков, так и для специалистов.

В данном издании вы изучите Python-фреймворк Flask. Он относится к категории микрофреймворков — простых каркасов для веб-приложений, обладающих только базовыми возможностями. Благодаря пошаговым примерам вы сможете создать полноценное веб-приложение для социального блогинга.

Благодаря этой книге вы освоите возможности фреймворка и ознакомитесь с различными прикладными технологиями, такими как взаимодействие веб-служб и миграции баз данных.

На фоне других Flask выделяется полной свободой в разработке. Если вы уже имеете опыт работы с Python, то изучение этого фреймворка не составим вам какого-либо труда.

Data Science

Основы программирования на Python в разрезе Data Science следует продолжить изучением таких библиотек и фреймворков:

• NumPy
• TensorFlow
• Keras
• Pandas
• PyTorch
• Matplotlib
• scikit-learn

Для погружения в Machine Learning на Python, обучение стоит начать с основных разделов, а именно:

• обучение с учителем;
• обучение без учителя;
• обучение с подкреплением.

Книги по теме

Хороша та книга, которая учит использовать мощные алгоритмы в машинном обучении без интеграции затратных решений или массивных вычислительных систем. Данное издание как раз об этом.

Благодаря этой книге вы познакомитесь с Scikit-Learn и научитесь работать с нейросетями с помощью библиотек Theano, TensorFlow и H2O. В процессе вы рассмотрите классификационные и регрессионные деревья, а также способы обучения нейросетей без учителя.

В книге рассмотрены принципы машинного обучения в модели MapReduce на Hadoop и Spark.

В данной книге описаны самые различные вычислительные методы и статистические алгоритмы. Без их использования невозможна какая-либо интенсивная обработка данных и проведение исследований.

Данное пособие будет полезно тем читателям, которые уже имеют какой-либо опыт в программировании и хотят научиться правильно использовать Python в Data Science. Например, как преобразовывать определённый формат данных в файл скрипта? Как сформировать и отфильтровать эти данные и работать с ними? Как благодаря полученной информации проанализировать ситуацию, составить статистическую модель и организовать машинное обучение.

Конечно, можно изучать Python для программирования игр, написания десктопных и мобильных приложений, но несмотря на наличие соответствующих для этого инструментов, язык наиболее востребован именно в Data Science и бэкенд-разработке.

Язык программирования Python

Python представляет популярный высокоуровневый язык программирования, который предназначен для создания приложений различных типов. Это и веб-приложения, и игры, и настольные программы, и работа с базами данных. Довольно большое распространение питон получил в области машинного обучения и исследований искусственного интеллекта.

Впервые язык Python был анонсирован в 1991 году голландским разработчиком Гвидо Ван Россумом. С тех пор данный язык проделал большой путь развития. В 2000 году была издана версия 2.0, а в 2008 году — версия 3.0. Несмотря на вроде такие большие промежутки между версиями постоянно выходят подверсии. Так, текущей актуальной версией на момент написания данного материала является 3.7. Более подробную информацию о всех релизах, версиях и изменения языка, а также собственно интерпретаторы и необходимые утилиты для работы и прочую полезную информацию можно найти на официальном сайте https://www.python.org/.

Основные особенности языка программирования Python:

• Скриптовый язык. Код программ определяется в виде скриптов.
• Поддержка самых различных парадигм программирования, в том числе объектно-ориентированной и функциональной парадигм.
• Интерпретация программ. Для работы со скриптами необходим интерпретатор, который запускает и выполняет скрипт.Выполнение программы на Python выглядит следующим образом. Сначала мы пишим в текстовом редакторе скрипт с набором выражений на данном языке программирования. Передаем этот скрипт на выполнение интерпретатору. Интерпретатор транслирует код в промежуточный байткод, а затем виртуальная машина переводит полученный байткод в набор инструкций, которые выполняются операционной системой.

  Здесь стоит отметить, что хотя формально трансляция интерпретатором исходного кода в байткод и перевод байткода виртуальной машиной в набор машинных команд представляют два разных процесса, но фактически они объединены в самом интерпретаторе.

• Портативность и платформонезависимость. Не имеет значения, какая у нас операционная система — Windows, Mac OS, Linux, нам достаточно написать скрипт, который будет запускаться на всех этих ОС при наличии интерпретатора
• Автоматическое управление памяти
• Динамическая типизация

Python — очень простой язык программирования, он имеет лаконичный и в то же время довольно простой и понятный синтаксис. Соответственно его легко изучать, и собственно это одна из причин, по которой он является одним из самых популярных языков программирования именно для обучения. В частности, в 2014 году он был признан самым популярным языком программирования для обучения в США.

Python также популярен не только в сфере обучения, но в написании конкретных программ в том числе коммерческого характера. В немалой степени поэтому для этого языка написано множество библиотек, которые мы можем использовать.

Кроме того, у данного языка программирования очень большое коммьюнити, в интернете можно найти по данному языку множество полезных материалов, примеров, получить квалифицированную помощь специалистов.

В чём особенности языка программирования Python

Это скриптовый язык, который применяется для решения самого широкого спектра задач. Чаще всего Python применяют в работе с большими данными и разработке сайтов и мобильных игр. Он подходит и для создания десктопных и мобильных приложений.

Одно из достоинств Python — его логичность и относительная простота. Он интерпретируемый, то есть исходники не нужно компилировать. Разработка на Python идёт быстрее, чем на многих других языках. И он отлично подходит для новичков: писать простые программы можно уже через несколько дней после начала обучения.

Как установить oracle vm virtualbox

Карманный справочник по Python: Пайтон в твоём кармане

Это первая книга, существующая на русском языке, в нашей подборке. Идеальный карманный справочник для быстрого ознакомления с особенностями работы разработчиков на Python. Вы найдете море краткой информации о типах и операторах в Python, именах специальных методов, встроенных функциях, исключениях и других часто используемых стандартных модулях.

Книга также покрывает встроенные типы данных, синтаксис, операторы для создания и работы с объектами, функции, модули для структурирования и переиспользования кода. А ещё методы перегрузки операторов, названные «магическими» методами, модули стандартной библиотеки, расширения, важные подсказки и идиомы Python’a и т.д.

Ссылка на книгу находится тут.

Почему Python так популярен?

Одна из самых привлекательных черт Python – интерпретируемость. Интерпретируемый язык программирования — тот, который не требует компиляции программы перед запуском.

Интерпретатор может запускать код Python на любом компьютере. Это же значит, что программист способен быстро увидеть результат. С другой стороны, это значит, что Python медленнее компилируемых языков, таких как C. Причина в том, что Python работает не прямо на ПК.

• Из-за того что Python является интерпретируемым языком программирования, тестирование маленьких блоков кода и перемещение их между разными платформами — простая задача. А из-за совместимости с большинством операционных систем язык еще и универсален.
• для начинающих. Это высокоуровневый язык программирования, с которым разработчик может сосредоточиться на том, что нужно сделать, а не на том, как именно. Это одна из основных причин, почему написание кода на Python занимает меньше времени по сравнению с остальными языками.
• Python похож на английский, поэтому его проще учить в сравнении с другими языками. Также разработчикам проще читать и запоминать синтаксис этого языка.
• Python поддерживает написание скриптов, но также может быть использован для создания крупных коммерческих приложений. Основной залог популярности Python – это надежность. Будучи высокоуровневым языком программирования, он позволяет сосредоточиться на основных возможностях приложений. А остальными задачами занимается сам язык.

Теперь должно быть понятно, почему Python – один из самых любимых языков программирования среди разработчиков, специалистов в сфере Data Science и хакеров.

Ключевой фактор — гибкость и объектно-ориентированные особенности. Это одна из причин, почему Python используется в таких отраслях, как машинное обучение и Data Science.

Как пользоваться ADB run

Как начать работу с Python

Начать писать программы на Python очень просто, для этого нужно:

1. Установить дистрибутив последней версии www.python.org/downloads/.
2. Установить подходящий текстовый редактор www.sublimetext.com/3.

После установки дистрибутива запускаем консоль Python через появившийся ярлык в меню «Пуск» и тестируем работоспособность: например, вводим выражение «2 + 2». Если видим результат 4, значит, все работает.

Работать в консоли не очень удобно, поэтому закроем ее, перейдем в текстовый редактор Sublime Text3 и настроим его для работы.

Для начала в главном меню редактора во вкладке Tools → Build System → Python укажем, что собираемся использовать синтаксис Python. Далее пропишем простую команду print(‘Hello world’), сохраним файл с расширением .py и запустим на выполнение комбинацией клавиш Ctrl + B. Если в консоли редактора вы увидите надпись «Hello world», значит, все настроено правильно и можно приступать к работе.

Установка Python

Для создания программ на Python нам потребуется интерпретатор. Для его установки перейдем на сайт https://www.python.org/ и на главной станице в секции Downloads найдем ссылку на загрузку последней версии языка (на данный момент это 3.7.2):

Соответственно для MacOS можно выбрать пункт macOS 64-bit installer.

На ОС Windows при запуске инсталлятора запускает окно мастера установки:

Здесь мы можем задать путь, по которому будет устанавливаться интерпретатор. Оставим его по умолчанию, то есть C:UsersAppDataLocalProgramsPythonPython36.

Кроме того, в самом низу отметим флажок «Add Python 3.6 to PATH», чтобы добавить путь к интерпретатору в переменные среды.

После установки в меню Пуск на ОС Windows мы сможем найти иконки для доступа к разным утилитам питона:

Здесь утилита Python 3.7 (64-bit) представляет интерпретатор, в котором мы можем запустить скрипт. В файловой системе сам файл интерпретатора можно найти по пути, по которому производилась установка. На Windows по умолчанию это путь C:UsersAppDataLocalProgramsPythonPython37, а сам интерпретатор представляет файл python.exe. На ОС Linux установка производится по пути /usr/local/bin/python3.7.

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.

Функции, которые когда-нибудь можно выучить

Следующие встроенные функции Python определённо не бесполезны, но они более специализированы.

Эти функции вам, возможно, будут нужны, но также есть шанс, что вы никогда не прибегнете к ним в своём коде.

• : возвращает итератор (список, набор и т. д.);
• : возвращает , если аргумент является вызываемым;
• and : вместо них рекомендуется использовать генератор-выражения;
• : округляет число;
• : эта функция выполняет деление без остатка () и операцию по модулю () одновременно;
• , и : служат для отображения чисел в виде строки в двоичной, восьмеричной или шестнадцатеричной форме;
• : возвращает абсолютное значение числа (аргумент может быть целым или числом с плавающей запятой, если аргумент является комплексным числом, его величина возвращается);
• ;
• .

Редакторы и IDE, разработанные для Python

PyCharm

Тип: IDE
Сайт: https://www.jetbrains.com/pycharm/

Одной из лучших полнофункциональных IDE, предназначенных именно для Python, является PyCharm. Существует как бесплатный open-source (Community), так и платный (Professional) варианты IDE. PyCharm доступен на Windows, Mac OS X и Linux.

PyCharm «из коробки» поддерживает разработку на Python напрямую — откройте новый файл и начинайте писать код. Вы можете запускать и отлаживать код прямо из PyCharm. Кроме того, в IDE есть поддержка проектов и системы управления версиями.

Преимущества: это среда разработки для Python с поддержкой всего и вся и хорошим коммьюнити. В ней «из коробки» можно редактировать, запускать и отлаживать Python-код.

Недостатки: PyCharm может медленно загружаться, а настройки по умолчанию, возможно, придётся подкорректировать для существующих проектов.

Spyder

Тип: IDE
Сайт: https://github.com/spyder-ide/spyder

Spyder — open-source IDE для Python, оптимизированная для data science. Spyder идёт в комплекте с менеджером пакетов Anaconda, поэтому вполне возможно, что он у вас уже установлен.

Что в Spyder интересно, так это то, что его целевой аудиторией являются data scientist’ы, использующие Python. Например, Spyder хорошо взаимодействует с такими библиотеками для data science, как SciPy, NumPy и Matplotlib.

Spyder обладает той функциональностью, которую вы можете ожидать от стандартной IDE, вроде редактора кода с подсветкой синтаксиса, автодополнения кода и даже встроенного обозревателя документации.

Отличительной особенностью Spyder является наличие проводника переменных. Он позволяет просмотреть значения переменных в форме таблицы прямо внутри IDE. Также хорошо работает интеграция с IPython/Jupyter.

Про Spyder можно сказать, что он более «приземлённый», чем другие IDE. Его можно рассматривать как инструмент для определённой цели, а не как основную среду разработки. Что в нём хорошо, так это, что он бесплатный, open-source и доступный на Windows, macOS и Linux.

Преимущества: вы data scientist, который пользуется Anaconda.

Недостатки: более опытные разработчики на Python могут найти Spyder недостаточно функциональным для повседневной работы и сделают свой выбор в пользу более функциональной IDE или редактора.

Thonny

Тип: IDE
Сайт: http://thonny.org/

Thonny называют IDE для новичков. Написанный и поддерживаемый Институтом информатики Тартуского университета в Эстонии, Thonny доступен на всех основных платформах.

По умолчанию Tonny устанавливается с версией Python, идущей в комплекте, поэтому вам  не понадобится устанавливать ещё что-нибудь. Продвинутым пользователям, возможно, придётся изменить эту настройку, чтобы IDE нашла и использовала уже установленные библиотеки.

Преимущества: вы начинающий Python-программист и вам нужна IDE, с которой можно сразу идти в бой.

Недостатки: продвинутым пользователям будет недостаточно функциональности, а встроенный интерпретатор они заменят. Кроме  того, учитывая новизну IDE, могут возникнуть проблемы, решения которых на данный момент нет.

FreeSpacer – очистка компьютера и дисков от мусора