Основы программирования на python. Серьезные библиотеки научных данных. Процесс написания программ

Введение

В связи с наблюдаемым в настоящее время стремительным развитием персональной вычислительной техники, происходит постепенное изменение требований, предъявляемых к языкам программирования. Все большую роль начинают играть интерпретируемые языки, поскольку возрастающая мощь персональных компьютеров начинает обеспечивать достаточную скорость выполнения интерпретируемых программ. А единственным существенным преимуществом компилируемых языков программирования является создаваемый ими высокоскоростной код. Когда скорость выполнения программы не является критичной величиной, наиболее правильным выбором будет интерпретируемый язык, как более простой и гибкий инструмент программирования.

В связи с этим, определенный интерес представляет рассмотрение сравнительно нового языка программирования Python (пайтон), который был создан его автором Гвидо ван Россумом (Guido van Rossum) в начале 90-х годов.

Общие сведения о Python. Достоинства и недостатки

Python является интерпретируемым, изначально объектно-ориентированным языком программирования. Он чрезвычайно прост и содержит небольшое число ключевых слов, вместе с тем очень гибок и выразителен. Это язык более высокого уровня нежели Pascal, C++ и, естественно C, что достигается, в основном, за счет встроенных высокоуровневых структур данных (списки, словари, тьюплы).

Достоинства языка.
Несомненным достоинством является то, что интерпретатор Python реализован практически на всех платформах и операционных системах. Первым таким языком был C, однако его типы данных на разных машинах могли занимать разное количество памяти и это служило некоторым препятствием при написании действительно переносимой программы. Python же таким недостатком не обладает.

Следующая немаловажная черта - расширяемость языка, этому придается большое значение и, как пишет сам автор, язык был задуман именно как расширяемый. Это означает, что имеется возможность совершенствования языка всеми всеми заинтересованными программистами. Интерпретатор написан на С и исходный код доступен для любых манипуляций. В случае необходимости, можно вставить его в свою программу и использовать как встроенную оболочку. Или же, написав на C свои дополнения к Python и скомпилировав программу, получить "расширенный" интерпретатор с новыми возможностями.

Следующее достоинство - наличие большого числа подключаемых к программе модулей, обеспечивающих различные дополнительные возможности. Такие модули пишутся на С и на самом Python и могут быть разработаны всеми достаточно квалифицированными программистами. В качестве примера можно привести следующие модули:

• Numerical Python - расширенные математические возможности, такие как манипуляции с целыми векторами и матрицами;
• Tkinter - построение приложений с использованием графического пользовательского интерфейса (GUI) на основе широко распространенного на X-Windows Tk-интерфейса;
• OpenGL - использование обширной библиотеки графического моделирования двух- и трехмерных объектов Open Graphics Library фирмы Silicon Graphics Inc. Данный стандарт поддерживается, в том числе, в таких распространенных операционных системах как Microsoft Windows 95 OSR 2, 98 и Windows NT 4.0.

Недостатки языка.
Единственным недостатком, замеченным автором, является сравнительно невысокая скорость выполнения Python-программы, что обусловлено ее интерпретируемостью. Однако, на наш взгляд, это с лихвой окупается достоинствами языка при написании программ не очень критичных к скорости выполнения.

Обзор особенностей

1. Python, в отличие от многих языков (Pascal, C++, Java, и т.д.), не требует описания переменных. Они создаются в месте их инициализации, т.е. при первом присваивании переменной какого-либо значения. Значит, тип переменной определяется типом присваиваемого значения. В этом отношении Python напоминает Basic.
Тип переменной не является неизменным. Любое присваивание для нее корректно и это приводит лишь к тому, что типом переменной становится тип нового присваиваемого значения.

2. В таких языках как Pascal, C, C++ организация списков представляла некоторые трудности. Для их реализации приходилось хорошо изучать принципы работы с указателями и динамической памятью. И даже имея хорошую квалификацию, программист, каждый раз заново реализуя механизмы создания, работы и уничтожения списков, мог легко допустить трудноуловимые ошибки. Ввиду этого были созданы некоторые средства для работы со списками. Например, в Delphi Pascal имеется класс TList, реализующий списки; для С++ разработана библиотека STL (Standard Template Library), содержащая такие структуры как векторы, списки, множества, словари, стеки и очереди. Однако, такие средства имеются не во всех языках и их реализациях.

Одной из отличительных черт Python является наличие таких встроенных в сам язык структур как тьюплы (tuple), списки (list) и словари (dictionary), которые иногда называют картами (map). Рассмотрим их поподробней.

1. Тьюпл . Он чем-то напоминает массив: состоит из элементов и имеет строго определенную длину. Элементами могут быть любые значения - простые константы или объекты. В отличие от массива, элементы тьюпла не обязательно однородны. А тем, что отличает тьюпл от списка (list) является то, что тьюпл не может быть изменен, т.е. мы не можем i-тому элементу тьюпла присвоить что-то новое и не можем добавлять новые элементы. Таким образом, тьюпл можно назвать списком-константой. Синтаксически тьюпл задается путем перечисления через запятую всех элементов, и все это заключено в круглые скобки:

(1, 2, 5, 8)
(3.14, ‘ string ’, -4)
Все элементы индексируются с нуля. Для получения i-го элемента необходимо указать имя тьюпла затем индекс i в квадратных скобках. Пример:
t = (0, 1, 2, 3, 4)
print t, t[-1], t[-3]
Результат : 0 4 2
Таким образом, тьюпл можно было назвать вектором-константой, если бы его элементы всегда были однородными.
2. Список . Хорошим, частным примером списка может служить строка (string) языка Turbo Pascal. Элементами строки являются одиночные символы, ее длина не фиксирована, имеется возможность удалять элементы или, напротив, вставлять их в любом месте строки. Элементами же списка могут быть произвольные объекты не обязательно одного и того же типа. Чтобы создать список, достаточно перечислить его элементы через запятую, заключив все это в квадратные скобки:


[‘string’, (0,1,8), ]
В отличие от тьюпла, списки можно модифицировать по своему желанию. Доступ к элементам осуществляется также как и в тьюплах. Пример:
l = ]
print l, l, l[-2], l[-1]
Результат : 1 s (2,8) 0
3. Словарь . Напоминает тип запись (record) в Pascal или структуры (structure) в С. Однако, вместо схемы "поле записи"-"значение" здесь применяется "ключ"-"значение". Словарь представляет собой набор пар "ключ"-"значение". Здесь "ключ" - константа любого типа (но преимущественно применяются строки), он служит для именования (индексирования) некоторого соответствующего ему значения (которое можно менять).

Словарь создается путем перечисления его элементов (пар "ключ"-"значение", разделенных двоеточием), через запятую и заключения всего этого в фигурные скобки. Для получения доступа к некоторому значению необходимо, после имени словаря, в квадратных скобках записать соответствующий ключ. Пример:
d = {"a": 1, "b": 3, 5: 3.14, "name": "John"}
d["b"] = d
print d["a"], d["b"], d, d["name"]
Результат : 1 3.14 3.14 John
Для добавления новой пары "ключ"-"значение" достаточно присвоить элементу с новым ключом соответствующее значение:
d["new"] = "new value"
print d
Результат : {"a":1, "b":3, 5:3.14, "name":"John", "new":"new value"}

3. Python в отличие от Pascal, C, C++ не поддерживает работу с указателями, динамической памятью и адресную арифметику. В этом он похож на Java. Как известно, указатели служат источником трудноуловимых ошибок и работа с ними относится больше к программированию на низком уровне. Для обеспечения большей надежности и простоты они небыли включены в Python.

4. Одним из особенностей Python является то, как происходит присваивание одной переменной другой, т.е. когда по обе стороны от оператора "= " стоят переменные.

Следуя Тимоти Бадду (), будем называть семантикой указателей случай, когда присваивание приводит лишь к присваиванию ссылки (указателя), т.е. новая переменная становится лишь другим именем, обозначающим тот же участок памяти, что и старая переменная. При этом изменение значения, обозначаемого новой переменной, приведет к изменению значения старой, т.к. они, фактически, означают одно и то же.

Когда же присваивание приводит к созданию нового объекта (здесь объект - в смысле участка памяти для хранения значения какого-либо типа) и копированию в него содержимого присваиваемой переменной, этот случай назовем семантикой копирования . Таким образом, если при копировании действует семантика копирования, то переменные по обе стороны от знака "=" будут означать два независимых объекта с одинаковым содержанием. И здесь последующее изменение одной переменной никак не скажется на другой.

Присваивание в Python происходит следующим образом: если присваеваемый объект является экземпляром таких типов как числа или строки, то действует семантика копирования, если же в правой части стоит экземпляр класса, список, словарь или тьюпл, то действует семантика указателей. Пример:
a = 2; b = a; b = 3
print " семантика копирования: a=", a, "b=", b
a = ; b = a; b = 3
print " семантика указателей: a=", a, "b=", b
Результат :
семантика копирования: a= 2 b= 3
семантика указателей: a= b=

Для тех из вас, кто хочет знать в чем тут дело, я приведу другой взгляд на присваивание в Python. Если в таких языках как Basic, Pascal, C/C++ мы имели дело с переменными-"емкостями", и хранимыми в них константами (числовыми, символьными, строковыми - не суть важно), а операция присваивания означала "занесение" константы в присваиваемую переменную, то в Python мы уже должны работать с переменными-"именами" и именуемыми ими объектами. (Замечаете некоторую аналогию с языком Prolog?) Что же такое объект в Python? Это все то, чему можно дать имя: числа, строки, списки, словари, экземпляры классов (которые в Object Pascal и называются объектами), сами классы (!), функции, модули и т.д. Так вот, при присваивании переменной некоторого объекта, переменная становится его "именем", причем таких "имен" объект может иметь сколько угодно и все они никак не зависят друг от друга.

Теперь, объекты делятся на модифицируемые (мутируемые) и неизменные. Мутируемые - те, которые могут изменить свое "внутреннее содержание", например, списки, словари, экземпляры классов. А неизменные - такие как числа, тьюплы, строки (да, строки тоже; можно переменной присвоить новую строку, полученную из старой, но саму старую строку модифицировать не получится).

Так вот, если мы пишем a = ; b = a; b = 3 , Python это интерпретирует так:

дать объекту "список " имя a ;

дать этому объекту еще одно имя - b ;

модифицировать нулевой элемент объекта.

Вот и получилась "псевдо" семантика указателей.

И последнее, что стоит сказать насчет этого: хотя нет возможности изменения структуры тьюпла, но содержащиеся в нем мутируемые компоненты по-прежнему доступны для модификации:

T = (1, 2, , "string") t = 6 # так нельзя del t # тоже ошибка t = 0 # допустимо, теперь третья компонента - список t = "S" # ошибка: строки не мутируемы

5. Весьма оригинальным является то, как в Python группируются операторы. В Pascal для этого служат операторные скобки begin-end , в C, C++, Java - фигурные скобки {}, в Basic применяются закрывающие окончания конструкций языка (NEXT, WEND, END IF, END SUB).
В языке Python все гораздо проще: выделение блока операторов осуществляется путем сдвига выделяемой группы на один или более пробелов или символов табуляции вправо относительно заголовка конструкции к которой и будет относиться данный блок. Например:

if x > 0: print ‘ x > 0 ’ x = x - 8 else: print ‘ x <= 0 ’ x = 0 Тем самым, хороший стиль записи программ, к которому призывают преподаватели языков Pascal, C++, Java и т.д., здесь приобретается с самого начала, поскольку, по-другому просто не получится.

Описание языка. Управляющие конструкции

Обработка исключительных ситуаций

try: <оператор1> [ except [<исключение> [, <переменная>] ]: <оператор2>] [ else <оператор3>]	Выполняется <оператор1>, если при этом возникла исключительная ситуация <исключение>, то выполняется <оператор2>. Если <исключение> имеет значение, то оно присваивается <переменной>. В случае успешного завершения <оператора1>, выполняется <оператор3>.
try: <оператор1> finally: <оператор2>	Выполняется <оператор1>. Если не возникло исключений, то выполняется <оператор2>. Иначе выполняется <оператор2> и немедленно инициируется исключительная ситуация.
raise <исключение> [<значение>]	Инициирует исключительную ситуацию <исключение> с параметром <значение>.

Исключения - это просто строки (string). Пример:

My_ex = ‘bad index’ try: if bad: raise my_ex, bad except my_ex, value: print ‘ Error ’, value

Объявление функций

Объявление классов

Class cMyClass: def __init__(self, val): self.value = val # def printVal (self): print ‘ value = ’, self.value # # end cMyClass obj = cMyClass (3.14) obj.printVal () obj.value = " string now " obj.printVal () Результат:
value = 3.14
value = string now

Операторы для всех типов последовательностей (списки, тьюплы, строки)

Операторы для списков (list)

s[i] = x	i-тый элемент s заменяется на x.
s = t	часть элементов s от i до j-1 заменяется на t (t может быть также списком).
del s	удаляет часть s (также как и s = ).
s.append (x)	добавляет элемент x к концу s.
s.count (x)	возвращает количество элементов s равных x.
s.index (x)	возвращает наименьший i, такой, что s[i]==x.
s.insert (i,j)	часть s, начиная с i-го элемента, сдвигается вправо, и s[i] присваивается x.
s.remove (x)	то же, что и del s[ s.index(x) ] - удаляет первый элемент s, равный x.
s.reverse ()	записывает строку в обратном порядке
s.sort ()	сортирует список по возрастанию.

Операторы для словарей (dictionary)

Файловые объекты

Создаются встроенной функцией open() (ее описание смотрите ниже). Например: f = open (‘mydan.dat’,‘r’) .
Методы:

Другие элементы языка и встроенные функции

=	присваивание.
print [ < c1 > [, < c2 >]* [, ] ]	выводит значения < c1 >, < c2 > в стандартный вывод. Ставит пробел между аргументами. Если запятая в конце перечня аргументов отсутствует, то осуществляет переход на новую строку.
abs (x)	возвращает абсолютное значение x.
apply ( f, <аргументы>)	вызывает функцию (или метод) f с < аргументами >.
chr (i)	возвращает односимвольную строку с ASCII кодом i.
cmp (x, y)	возвращает отрицательное, ноль, или положительное значение, если, соответственно, x <, ==, или > чем y.
divmod (a, b)	возвращает тьюпл (a/b, a%b), где a/b - это a div b (целая часть результата деления), a%b - это a mod b (остаток от деления).
eval (s)	возвращает объект, заданный в s как строка (string). S может содержать любую структуру языка. S также может быть кодовым объектом, например: x = 1 ; incr_x = eval ("x+1") .
float (x)	возвращает вещественное значение равное числу x.
hex (x)	возвращает строку, содержащую шестнадцатеричное представление числа x.
input (<строка>)	выводит <строку>, считывает и возвращает значение со стандартного ввода.
int (x)	возвращает целое значение числа x.
len (s)	возвращает длину (количество элементов) объекта.
long (x)	возвращает значение типа длинного целого числа x.
max (s) , min (s)	возвращают наибольший и наименьший из элементов последовательности s (т.е. s - строка, список или тьюпл).
oct (x)	возвращает строку, содержащую представление числа x.
open (<имя файла>, <режим>=‘r’)	возвращает файловый объект, открытый для чтения. <режим> = ‘w’ - открытие для записи.
ord (c)	возвращает ASCII код символа (строки длины 1) c.
pow (x, y)	возвращает значение x в степени y.
range (<начало>, <конец>, <шаг>)	возвращает список целых чисел, больших либо равных <начало> и меньших чем <конец>, сгенерированных с заданным <шагом>.
raw_input ( [ <текст> ] )	выводит <текст> на стандартный вывод и считывает строку (string) со стандартного ввода.
round (x, n=0)	возвращает вещественное x, округленное до n-го разряда после запятой.
str (<объект>)	возвращает строковое представление <объекта>.
type (<объект>)	возвращает тип объекта. Например: if type(x) == type(‘’): print ‘ это строка ’
xrange (<начало>, <конец>, <шаг>)	аналогичен range, но лишь имитирует список, не создавая его. Используется в цикле for.

Cпециальные функции для работы со списками

filter (<функция>, <список>)	возвращает список из тех элементов <спиcка>, для которых <функция> принимает значение "истина".
map (<функция>, <список>)	применяет <функцию> к каждому элементу <списка> и возвращает список результатов.
reduce ( f, <список>, [, <начальное значение> ] )	возвращает значение полученное "редуцированием" <списка> функцией f. Это значит, что имеется некая внутренняя переменная p, которая инициализируется <начальным значением>, затем, для каждого элемента <списка>, вызывается функция f с двумя параметрами: p и элементом <списка>. Возвращаемый f результат присваивается p. После перебора всего <списка> reduce возвращает p. С помощью данной функции можно, к примеру, вычислить сумму элементов списка: def func (red, el): return red+el sum = reduce (func, , 0) # теперь sum == 15
lambda [<список параметров>] : <выражение>	"анонимная" функция, не имеющая своего имени и записываемая в месте своего вызова. Принимает параметры, заданные в <списке параметров>, и возвращает значение <выражения>. Используется для filter, reduce, map. Например: >>>print filter (lambda x: x>3, ) >>>print map (lambda x: x*2, ) >>>p=reduce (lambda r, x: r*x, , 1) >>>print p 24

Импортирование модулей

Стандартный модуль math

Переменные: pi , e .
Функции (аналогичны функциям языка C):

acos(x)	cosh(x)	ldexp(x,y)	sqrt(x)
asin(x)	exp(x)	log(x)	tan(x)
atan(x)	fabs(x)	sinh(x)	frexp(x)
atan2(x,y)	floor(x)	pow(x,y)	modf(x)
ceil(x)	fmod(x,y)	sin(x)
cos(x)	log10(x)	tanh(x)

Модуль string

Функции:

Заключение

Благодаря простоте и гибкости языка Python, его можно рекомендовать пользователям (математикам, физикам, экономистам и т.д.) не являющимся программистами, но использующими вычислительную технику и программирование в своей работе.
Программы на Python разрабатываются в среднем в полтора-два (а порой и в два-три) раза быстрее нежели на компилируемых языках (С, С++, Pascal). Поэтому, язык может представлять не малый интерес и для профессиональных программистов, разрабатывающих приложения, не критичные к скорости выполнения, а также программы, использующие сложные структуры данных. В частности, Python хорошо зарекомендовал себя при разработке программ работы с графами, генерации деревьев.

Литература

1. Бадд Т. Объектно-ориентированное программирование. - СПб.: Питер, 1997.
2. Guido van Rossum . Python Tutorial. (www.python.org)
3. Chris Hoffman . A Python Quick Reference. (www.python.org)
4. Guido van Rossum . Python Library Reference. (www.python.org)
5. Guido van Rossum . Python Reference Manual. (www.python.org)
6. Гвидо ван Россум . Семинар по программированию на Python. (http://sultan.da.ru)

Перейдем к теоретически-практической части и начнем с того что из себя представляет интерпретатор.

Интерпретатор

Интерпретатор - это такая программа, которая выполняет другие программы. Когда вы пишете программу на языке Python, интерпретатор читает вашу программу и выполняет содержащиеся в ней инструкции. В действительности, интерпретатор - это слой программной логики между вашим программным кодом и аппаратурой вашего компьютера.

В зависимости от используемой версии Python сам интерпретатор может быть реализован как программа на языке C, как набор классов Java и в каком-либо другом виде, но об этом позже.

Запуск сценария в консоли

Давайте запустите в консоле интерпретатор:

Теперь он ожидает ввода комманд, введите туда следующую инструкцию:

Print "hello world!"

ура, наша первая программа! :D

Запуск сценария из файла

Создайте файл "test.py", с содержимым:

# вывести "hello world" print "hello world" # вывести 2 в 10 степени print 2 ** 10

и выполните этот файл:

# python /path/to/test.py

Динамическая компиляция и байт-код

После того, как запустите сценарий, сначала компилирует исходный текст сценария в байт-код для виртуальной машины. Компиляция - это просто этап перевода, а байт-код это низкоуровневое платформонезависимое представление исходного текста программы. Python транслирует каждую инструкцию в исходном коде сценария в группы инструкций байт-кода для повышения скорости выполнения программы, так как байт-код выполняется намного быстрее. После компиляции в байт-код, создается файл с расширением ".pyc" по соседству с исходным текстом сценария.

В следующий раз, когда вы запустите свою программу интерпретатор минует этап компиляции и отдаст на выполнение откомпилированный файл с расширением ".pyc". Однако, если вы изменили исходные тексты вашей программы, то снова произойдет этап компиляции в байт-код, так как Python автоматически следит за датой изменения файла с исходным кодом.

Если Python окажется не в состоянии записать файл с байт-кодом, например из-за отсутствия прав на запись на диск, то программа не пострадает, просто байт-код будет собран в памяти и при завершении программы оттуда удален.

Виртуальная машина Python (PVM)

После того как пройдет процесс компиляции, байт-код передается механизму под названием виртуальная машина , которая и выполнит инструкции из байт-кода. Виртуальная машина - это механизм времени выполнения, она всегда присутствует в составе системы Python и это крайняя составляющая системы под названием "Интерпретатор Python".

Для закрепления пройденного еще раз проясним ситуацию, компиляция в байт-код производится автоматически, а PVM - это всего лишь часть системы Python, которую вы установили вместе с интерпретатором и компилятором. Все происходит прозрачно для программиста, и вам не надо выполнять эти операции вручную.

Производительность

Программисты имеющие опыт работы с такими языками как C и C++, могут заметить некоторые отличия в модели выполнения Python. Первое - это отсутствие этапа сборки или вызова утилиты "make", программы на Python могут быть сразу же запущены после написания исходного кода. Второе отличие - байт-код не является двоичным машинным кодом (например инструкции для микропроцессора Intel), он является внутренним представлением программы на языке Python.

По этим причинам программы на Python не могут выполняться также быстро как на C/C++. Обход инструкций выполняет виртуальная система, а не микропроцессор, и чтобы выполнить байт-код, необходима дополнительная интерпретация, инструкции которой требуют большего времени, чем машинные инструкции микропроцессора.

Однако, с другой стороны, в отличии от традиционных интерпретаторов, например как в PHP, здесь присутствует дополнительный этап компиляции - интерпретатору не требуется каждый раз анализировать исходный текст программы.

В итоге, Python по производительности находится между традиционными компилирующими и традиционными интерпретирующими языками программирования.

Альтернативные реализации Python

То что было сказано выше о компиляторе и виртуальной машине, характерно для стандартной реализации Python, так называемой CPython (реализации на ANSI C). Однако также существует альтернативные реализации, такие как Jython и IronPython, о которых пойдет сейчас речь.

Это стандартная и оригинальная реализация Python, названа так, потому что написана на ANSI C. Именно ее мы установили, когда выбрали пакет ActivePython или установили из FreeBSD портов. Поскольку это эталонная реализация, она как правило работает быстрее, устойчивее и лучше , чем альтернативные реализации.

Jython

Первоначальное название JPython, основная цель - тесная интеграция с языком программирования Java . Реализация Jython состоит из Java-классов, которые выполняют компиляцию программного кода на языке Python в байт-код Java и затем передают полученный байт-код виртуальной машине Java (JVM) .

Цель Jython состоит в том, чтобы позволить программам на языке Python управлять Java-приложениями, точно также как CPython может управлять компонентами на языках C/C++. Эта реализация имеет беcшовную интеграцию с Java. Поскольку программный код на Python транслируется в байт-код Java, во время выполнения он ведет себя точно также, как настоящая программа на языке Java. Программы на Jython могут выступать в качестве апплетов и сервлетов, создавать графический интерфейс с использованием механизмов Java и т.д. Более того, Jython обеспечивает поддержку возможности импортировать и использовать Java-классы в программном коде Python.

Тем не менее, поскольку реализация Jython обеспечивает более низкую скорость выполнения и менее устойчива по сравнению с CPython, она представляет интерес скорее для разработчиков программ на языке Java, которым необходим язык сценариев в качестве интерфейса к Java-коду.

Реализация предназначена для обеспечения интеграции программ Python с приложениями, созданными для работы в среде Microsoft .NET Framework операционной системы Windows, а также в Mono - открытом эквиваленте для Linux. Платформа.NET и среда выполнения языка C# предназначены для обеспечения взаимодействия между программными объектами - независимо от используемого языка программирования, в духе более ранней модели COM компании Microsoft.

IronPython позволяет программам на языке Python играть роль как клиентских, так и серверных компонентов, доступных из других языков программирования.NET. Поскольку разработка ведется компанией Microsoft , от IronPython, помимо прочего, можно было бы ожидать существенной оптимизации производительности.

Средства оптимизации скорости выполнения

Существуют и другие реализации, включая динамический компилятор Psyco и транслятор Shedskin C++, которые пытаются оптимизировать основную модель выполнения.

Динамический компилятор Psyco

Система Psyco - это компонент, расширяющий модель выполнения байт-кода, что позволяет программам выполняться быстрее. Psyco является расширением PVM , которое собирает и использует информацию о типах, чтобы транслировать части байт-кода программы в истинный двоичный машинный код, который выполняется гораздо быстрее. Для такой трансляции не требуется вносить изменения в исходный код или производить дополнительную компиляцию в ходе разработки.

Во время выполнения программы, Psyco собирает информацию о типах объектов, и затем эта информация используется для генерации высокоэффективного машинного кода, оптимизированного для объектов этого типа. После этого произведенный машинный код заменяет соответствующие участки байт-кода, тем самым увеличивается скорость выполнения.

В идеале некоторые участки программного кода под управление Psyco могут выполняться также быстро, как скомпилированный код на языке Си .

Psyco обеспечивает увеличение скорости от 2 до 100 раз, но обычно в 4 раза, при использовании немодифицированного интерпретатора Python. Единственный минус у Psyco, это то обстоятельство, что в настоящее время он способен генерировать машинный код только для архитектуры Intel x86 .

Psyco не идет в стандартной поставке, его надо скачать и установить отдельно. Еще есть проект PyPy , который представляет собой попытку переписать PVM с целью оптимизации кода как в Psyco , проект PyPy собирается поглотить в большей мере проект Psyco .

Транслятор Shedskin C++

Shedskin - это система, которая преобразует исходный код на языке Python в исходный код на языке C++, который затем может быть скомпилирован в машинный код. Кроме того, система реализует платформонезависемый подход к выполнению программного кода Python.

Фиксированные двоичные файлы (frozen binaries)

Иногда необходимо из своих программ на Python создавать самостоятельные исполняемые файлы. Это необходимо скорее для упаковки и распространения программ.

Фиксированные двоичные файлы объединяют в единый файл пакета байт-код программ, PVM и файлы поддержки, необходимые программам. В результате получается единственный исполняемый файл, например файл с расширение ".exe" для Windows.

На сегодняшний день существует три основных инструмента создания "frozen binaries":

• py2exe - он может создавать автономные программы для Windows, использующие библиотеки Tkinter, PMW, wxPython и PyGTK для создания графического интерфейса, программы использующие программные средства создания игр PyGame, клиентские программы win32com и многие другие;
• PyInstaller - напоминает py2exe, но также работает в Linux и UNIX и способен производить самоустанавливающиеся исполняемые файлы;
• freeze - оригинальная версия.

Вам надо загружать эти инструменты отдельно от Python, они распространяются бесплатно.

Фиксированные двоичные файлы имеют немалый размер, ибо они содержат в себе PVM, но по современным меркам из все же нельзя назвать необычно большими. Так как интерпретатор Python встроен непосредственно в фиксированные двоичные файлы, его установка не является обязательным требованием для запуска программ на принимающей стороне.

Резюме

На сегодня всё, в следующей статье расскажу о стандартных типах данные в Python, ну и в последующих статьях рассмотрим каждый тип в отдельности, а также функции и операторы для работы с этими типами.

С тех пор, как я начал преподавать Python в 2011, я нашёл несколько ресурсов, которые я регулярно использую. Когда я только начинал изучать этот язык, я удивился, каким доброжелательным оказалось Python-сообщество. Доказательством этого является огромное количество бесплатных высококачественных материалов. Ниже я приведу примеры тех ресурсов, которых просто бы не было без поддержки сообщества.

1. Invent Your Own Computer Games With Python

У вас уже может быть своя любимая книга по Python, но я советую вам прочитать эту . Вы можете приобрести её, прочитать онлайн или бесплатно скачать в PDF. Мне нравится одинаковая структура глав: сперва ставится задача, а потом идут примеры решений задач с подробными объяснениями. Этот же автор написал ещё 3 замечательных книги.

2. Skulpt

Мне приходилось работать в школах, где по тем или иным причинам (обычно в целях безопасности) Python был недоступен. Skulpt исполняет Python-скрипты в браузере и включает в себя несколько примеров. Первый из них использует модуль Turtle для вывода геометрических фигур. Я часто использую его для проверки знаний учеников.

3. Угадай число

8. Random

Python имеет несколько полезных встроенных функций, например, print и input . Модуль random же, напротив, нужно импортировать перед использованием. Он позволяет ученикам добавить в свои проекты немного непредсказуемости.

Import random coin = [‘heads’,’tails’] flip = random.choice(coin) print(flip)

9. Anti Gravity

Я редко использую модуль anti gravity . Но когда мне приходится это делать, я спрашиваю у учеников, что произойдёт, когда они импортируют его. Обычно я получаю много различных ответов, порой даже предполагают, что начнётся реальный эффект невесомости - считают, что Python настолько мощный 🙂 Можете попробовать сами и предложить своим ученикам.

Import antigravity

10. Саботаж

Самой большой трудностью для меня как учителя был поиск синтаксических ошибок в программах учеников. К счастью, прежде чем я полностью выгорел от усталости, я придумал

Python - мощный и простой для изучения язык программирования. В нём предоставлены удобные высокоуровневые структуры данных и простой, но эффективный подход к объектно-ориентированному программированию. Python интерпретируемый язык. Для запуска написанных программ требуется наличие интерпретатора CPython . Интерпретатор python и большая стандартная библиотека находятся в свободном доступе в виде исходных и бинарных файлов для всех основных платформ на официальном сайте Python http://www.python.org и могут распространяться без ограничений. Кроме этого на сайте содержатся дистрибутивы и ссылки на многочисленные модули третьих сторон и подробная документация.
Язык обладает чётким и последовательным синтаксисом, продуманной модульностью и масштабируемостью, благодаря чему исходный код написанных на Python программ легко читаем. Разработчики языка Python придерживаются определённой философии программирования, называемой «The Zen of Python». Её текст выдаётся интерпретатором по команде import this:

>>> import this The Zen of Python, by Tim Peters Beautiful is better than ugly. Explicit is better than implicit. Simple is better than complex. Complex is better than complicated. Flat is better than nested. Sparse is better than dense. Readability counts. Special cases aren"t special enough to break the rules. Although practicality beats purity. Errors should never pass silently. Unless explicitly silenced. In the face of ambiguity, refuse the temptation to guess. There should be one-- and preferably only one --obvious way to do it. Although that way may not be obvious at first unless you"re Dutch. Now is better than never. Although never is often better than *right* now. If the implementation is hard to explain, it"s a bad idea. If the implementation is easy to explain, it may be a good idea. Namespaces are one honking great idea -- let"s do more of those!

В переводе это звучит так:

• Красивое лучше, чем уродливое.
• Явное лучше, чем неявное.
• Простое лучше, чем сложное.
• Сложное лучше, чем запутанное.
• Плоское лучше, чем вложенное.
• Разреженное лучше, чем плотное.
• Читаемость имеет значение.
• Особые случаи не настолько особые, чтобы нарушать правила.
• При этом практичность важнее безупречности.
• Ошибки никогда не должны замалчиваться.
• Если не замалчиваются явно.
• Встретив двусмысленность, отбрось искушение угадать.
• Должен существовать один - и, желательно, только один - очевидный способ сделать это.
• Хотя он поначалу может быть и не очевиден, если вы не голландец.
• Сейчас лучше, чем никогда.
• Хотя никогда зачастую лучше, чем прямо сейчас.
• Если реализацию сложно объяснить - идея плоха.
• Если реализацию легко объяснить - идея, возможно, хороша.
• Пространства имён - отличная штука! Будем делать их побольше!

Python - активно развивающийся язык программирования, новые версии выходят примерно раз в два с половиной года. Вследствие этого и некоторых других причин на Python отсутствуют стандарт ANSI, ISO или другие официальные стандарты, их роль выполняет CPython.

История создания языка

Разработка языка Python была начата в конце 1980-х годов сотрудником голландского института CWI . Распределённой ОС Amoeba требовался расширяемый скриптовый язык для которой Гвидо ван Россум и создал Python. Новый язык позаимствовал некоторые наработки для языка ABC, который был ориентирован на обучение программированию. В феврале 1991 года Гвидо опубликовал исходный текст в ньюсгруппе alt.sources. Название языка произошло не от вида пресмыкающихся. Автор назвал язык в честь популярного британского комедийного телешоу 1970-х «Летающий цирк Монти Пайтона». Тем не менее эмблему языка изображают змеиные головы. После длительного тестирования, вышла первая версия Python 3.0. На сегодня поддерживаются обе ветви развития (Python 3.x и 2.x).

Python создавался под влиянием множества языков программирования: Modula-3, С, C++, Smalltalk, Lisp, Fortran, Java, Miranda, Icon. Несмотря на то, что Python обладает достаточно самобытным синтаксисом, одним из принципов дизайна этого языка является принцип наименьшего удивления.

Стандартная библиотека

Богатая стандартная библиотека является одной из привлекательных сторон Python. Здесь имеются средства для работы со многими сетевыми протоколами и форматами Интернета. Существуют модули для работы с регулярными выражениями, текстовыми кодировками, мультимедийными форматами, криптографическими протоколами, архивами. Помимо стандартной библиотеки существует множество библиотек, предоставляющих интерфейс ко всем системным вызовам на разных платформах.
Для Python принята спецификация программного интерфейса к базам данных DB-API 2 и разработаны соответствующие этой спецификации пакеты для доступа к различным СУБД: Oracle, MySQL, PostgreSQL, Sybase, Firebird (Interbase), Informix, Microsoft SQL Server и SQLite.
Библиотека NumPy для работы с многомерными массивами позволяет достичь производительности научных расчётов, сравнимой со специализированными пакетами. SciPy использует NumPy и предоставляет доступ к обширному спектру математических алгоритмов. Numarray специально разработан для операций с большими объёмами научных данных.
Python предоставляет простой и удобный программный интерфейс Си API для написания собственных модулей на языках Си и C++. Такой инструмент как SWIG позволяет почти автоматически получать привязки для использования C/C++ библиотек в коде на Python. Инструмент стандартной библиотеки ctypes позволяет программам Python напрямую обращаться к динамическим библиотекам, написанным на Си. Существуют модули, позволяющие встраивать код на С/C++ прямо в исходные файлы Python, создавая расширения «на лету».
Python и подавляющее большинство библиотек к нему бесплатны и поставляются в исходных кодах. Более того, в отличие от многих открытых систем, лицензия никак не ограничивает использование Python в коммерческих разработках и не налагает никаких обязательств кроме указания авторских прав.

Сферы применения

Python - стабильный и распространённый язык. Он используется во многих проектах и в различных качествах: как основной язык программирования или для создания расширений и интеграции приложений. На Python реализовано большое количество проектов, также он активно используется для создания прототипов будущих программ. Python используется во многих крупных компаниях.
Python с пакетами NumPy, SciPy и MatPlotLib активно используется как универсальная среда для научных расчётов в качестве замены распространенным специализированным коммерческим пакетам Matlab, IDL и др.
В профессиональных программах трехмерной графики, таких как Houdini и Nuke, Python используется для расширения стандартных возможностей программ.

Источники

Презентации

Домашнее задание

Подготовить сообщения:

• Python как инструмент ученых
• Python и Ruby (сравнение)
• Python и WEB
• Создание оконных приложений с помощью Python и графических библиотек (wxPython, PyQt, PyGTK и др.)

Еще пару десятков лет назад программисты казались какими-то шаманами, знающими то, что недоступно другим. Порой люди изучали программирование "на коленке", строча код на бумажке, потому что "концентрация компьютерных устройств на душу населения" была крайне низка. Теперь же с трудом можно найти человека, у которого дома нет стационарного компьютера или ноутбука. Технологии обучения тоже не стоят на месте.

Немного истории

Язык программирования Python начал разрабатываться Гвидо ван Россумом в конце восьмидесятых. Гвидо в то время был сотрудником голландского института CWI. Он писал этот язык на досуге, вложив туда некоторые идеи по языку ABC, в работе над которым он участвовал.

Назван язык был вовсе не в честь пресмыкающегося. На самом деле идеей для названия послужило популярное британское комедийное шоу семидесятых, называвшееся "Летающий цирк Монти Пайтона", хотя Python все равно гораздо чаще сравнивают со змеей, о чем говорит даже эмблема на официальном сайте (на ней изображены две змеиные головы).

Не только дизайнерская интуиция ван Россума считается причиной того, почему так популярен язык программирования Python. Обучение с нуля становится приятным и легким занятием, если учесть наличие дружного сообщества пользователей.

Не так давно, в 2008 году, вышла первая, до этого долго тестировавшаяся версия Python 3000 (3.0), где было устранено множество недостатков архитектуры. При этом разработчики постарались сохранить совместимость с предыдущими версиями языка. Несмотря на наличие более свежей версии, обе ветки (2.х и 3.х) поддерживаются.

Лаконичный язык программирования

Python имеет ряд преимуществ перед другими языками. Он понятен практически интуитивно, имеет "прозрачный" синтаксис. Это значит, что программный код на этом языке читается гораздо легче, что сокращает время не только на его написание, но и на различные доработки и проверки.

Конечно, программист "старой школы" скажет, что обязательно нужно знать несколько языков, а можно и вообще начать с изучения машинного кода. Но, пройдя курс программирования на языке Python, человек получит не только конкретные знания, но и возможность реализовать свою творческую натуру, создавая приложения и полезные для себя программы. Возможно, скоро программирование будет необходимо так же, как знание иностранного языка.

Неуверенность в себе

Стоит отбросить заблуждение о том, что программирование - это сложно. Нет, программирование гораздо интереснее, чем кажется; помешать могут другие занятия и так называемая "нехватка времени" или лень.

Базовая литература поможет быстро изучить программирование на языке Python. Учебный курс следует начать с чтения двух книг, из которых можно почерпнуть основы. Первая из них - это "Программирование на Python" Марка Лутца, а вторая - "Программирование на Python 3" Марка Саммерфилда. Книга Лутца подробно, порой даже слишком, описывает все базовые принципы, на которых строится язык. Некоторые советуют читать Марка Лутца не для освоения, а для углубления базовых знаний. Книга Саммерфилда объясняет все более лаконично, автор не пугает читателя никакими сложностями. Есть и другая литература, однако эти учебники наиболее полезны и информативны.

Вводный курс

Давайте вспомним начальную школу. Как правило, даже в первый класс ребенок приходит с какими-то минимальными знаниями: с кем-то занимались родители, кто-то ходил в "нулевку". Так же проходит и обучение языку программирования Python. Он действительно удобен и "прозрачен", но без минимальных знаний о базовых принципах действия программ обучение будет идти тяжело. Это как изучать ноты, не слыша музыки. Поэтому тем, кто вообще никогда не сталкивался с программированием, стоит ознакомиться с "вводным минимумом".

Полезным подспорьем будут лекции CS50. Это курс Гарвардского университета, посвященный программированию на Java Script, однако в первых лекциях доступно и понятно объясняется взаимодействие компьютера и программ в целом. Русскоязычному пользователю доступны видеозаписи этого курса с переводом, дополнительными материалами, текстовыми вариантами лекций и практическими заданиями. Видео можно найти практически где угодно, например, на YouTube, а вот все материалы целиком - на сайте Java Script.

В интернете

Язык программирования Python набирает популярность, поэтому уже давно существует несколько порталов, на которых множество материалов для самообучения. Например, «Python 3 для начинающих». На этом сайте много материалов для новичков, его можно использовать как шпаргалку. Также большой объем информации по данной теме с бесплатным доступом на сайте Codecademy.

Немаловажным является общение на форумах. Обучение в одиночку всегда дается тяжелее, поэтому не пренебрегайте различными сообществами.

Платные курсы

Всегда можно воспользоваться и платными курсами, но стоит это порой немалых денег, а результат может быть неудовлетворительным. Поэтому, конечно, желательно выбирать курсы, которые предлагают бесплатное ознакомительное задание. Например, интенсив по теме "Основы программирования на языке Python" есть на GeekBrains. Занятие бесплатное, проводится каждые десять дней. Чтобы записаться, необходимо авторизоваться на сайте.

Совет: какие бы курсы вы ни выбрали, сначала ознакомьтесь с азами языка, чтобы не тратить время на то, что вы легко можете усвоить сами. Достаточно будет прочитать указанные выше книги.

Конечно, когда теория освоена, хочется попрактиковаться. Здесь нужно упомянуть лекции Ника Парланте. Они на английском, хотя в целом очень много хорошей обучающей литературы именно на английском, и этому не стоит удивляться. В лекциях Ник не только преподает язык программирования Python, но и дает отличные практические задачи.

Использование

Язык программирования Python был использован для создания множества приложений, которыми многие люди пользуются ежедневно. Например, это шестая версия торрент-клиента BitTorrent. Также «Питон» («Пайтон») используется в растровом графическом редакторе Gimp. С помощью него создаются дополнительные модули, фильтры, к примеру. На этом языке написана значительная часть игры Civilization IV и Batterfield 2.

«Питон» используют такие компании, как «Гугл», «Фейсбук», «Инстаграм», «Дропбокс», «Пинтерест». Он также работает в ядре приложения «Яндекс-диск». Около 10% сотрудников компании пишут именно на «Питоне», а многие программисты называют его своим любимым языком.

Как начать работу

Никакой код не может работать "в воздухе", этому правилу подчиняется и язык программирования Python. Обучение с нуля хотя и начинается с теории, но на деле, можно сказать, оно начинается с установки на персональный компьютер рабочей среды. Как это сделать? Все просто: нужно перейти по ссылке официального сайта Python, скачать и запустить установщик, после чего внимательно выполнять предложенные им действия.

Обратите внимание, что необходимо скачивать файл, подходящий под установленную на компьютере операционную систему!

Если установка прошла успешно, откройте консоль (как правило, это можно сделать сочетанием клавиш «ctrl+alt+T»). Теперь можете написать свою первую программу. Например, введите "python3". Если консоль вывела "приветствие", где указана версия программы (например, 3.4.0), то все в порядке, если нет, то нужно установить третью версию «Питона» командой: «sudo apt-get install python3».
Однако это не обязательно. Можно писать код в любом удобном текстовом редакторе, после чего запускать через консоль, а можно пользоваться средой разработки IDLE, идущей в комплекте с дистрибутивом.

Запустите IDLE. Чтобы создать крошечную программу, достаточно написать всего одну строку кода.

print("Hello world!")

Введите этот код в окно IDLE и нажмите «Ввод». Среда мгновенно отзовется действием - выведет на экране требуемый текст. Первая программа готова.