Я установил PyScript, чтобы попробовать, но он просто не запускается. Это дает мне только ошибку: «Ошибка126: не удалось открыть Dll« python26.dll », за которым следует:« Python не может быть правильно инициализирован. Мы должны уйти «.
Я думаю, что это может иметь какое-то отношение к PYTHONPATH, но поскольку я новичок и не знаю, что это такое и что именно вставлять в PYTHONPATH, после некоторого поиска в Google я спрашиваю здесь.
Кроме того, когда я пытался установить wxPython, это было невозможно, потому что PYTHONPATH не мог быть найден (просто примечание).
Источник: stackovergo.com
Язык Python: стоит ли учить в 2022 году
Пишу простую, но реальную программу на Python. Автоматизирую свою рутину.
С 1996 г., популярность языка Python неуклонно растёт. Это отражено в рейтинге популярных языков программирования по индексу TIOBE — в нём питон занимает третье место после языков C и Java.
Разберёмся, в каких областях применяется этот язык и нужен ли пайтон в 2022 г.
Содержание статьи скрыть
Особенности языка
Python — высокоуровневый язык общего назначения. Это значит, что такой язык быстр и удобен в работе, а программы, написанные на нём, просты для понимания программистами. Обычно его используют для веб-разработки, анализа данных, написания скриптов и игр.
Как появился Python
Разочаровавшись в недостатках существовавших в 80-ых годах языков программирования, голландский программист, Гвидо Ван Россум создал новый язык Python. Это должен был быть язык, с которого далёкие от разработки люди могли начать свой путь в программировании
Его разработка началась в 1989 году, и шла на одном энтузиазме, без бюджета и поддержки. Интерпретатор языка был создан всего за несколько недель работы по вечерам. На выбор названия для языка повлияла популярная в то время телепередача «Monty Python», одним из фанатов которых был Ван Россум
Первый прототип был довольно простым: он состоял из виртуальной машины, среды выполнения, парсера и базового синтаксиса. Главной особенностью языка стала его простота и возможность самостоятельного добавления в систему нужных типов объектов — то есть каждый программист мог добавить что-то своё
Коллеги Гвидо из компании CWI оценили прототип языка и начали использовать его для своих проектов, параллельно помогая его дорабатывать. Главная идея, которую преследовал Гвидо Ван Россум в своей разработке — язык должен быть простым и понятным, но иметь достаточную производительность для решения важных задач
Ежедневные советы от диджитал-наставника Checkroi прямо в твоем телеграме!
Подписывайся на канал
Подписаться
Популярность
По данным на 2018 год, насчитывалось семь миллионов программистов, использующих Python. Такая популярность вызвана универсальностью и простотой изучения языка — он становится главным ориентиром новичков. Чтобы работать с ним, необязательно быть продвинутым программистом.
26 Установка, настройка и использование PyCharm
На рынке всё ещё чувствуется недостаток специалистов по разработке программного обеспечения. Поэтому количество открытых вакансий на должность питон-разработчика — показатель востребованности специалистов. В 2019 году Java, Python, JavaScript и C++ входили в число популярных языков, требуемых от работодателей.
По данным сайта вакансий hh.ru на июль 2021 года, открыто более семи тысяч вакансий на должность пайтон-разработчиков и инженеров по всей России. Заработная плата специалистов начинается от 105 000 руб. в месяц.
Сфера применения
Python используют в сферах от веб-разработки до работы с искусственным интеллектом. Опрос JetBrains выделил пять главных направлений, в которых питон применяется чаще всего.
Веб-разработка
В веб-разработке питон используется для работы с серверной частью веб-приложений. Для этих целей есть несколько известных фреймворков: Flask, Pyramid и Django. Фреймворк — это каркас для разработки приложений, который предоставляет необходимые программисту инструменты для работы.
Курс «Python для веб-разработки» от SkillFactory за девять месяцев вы научитесь делать рабочие веб-страницы, сможете верстать на HTML и CSS, программировать на JavaScript и Python и сможете написать веб-игру с подключением базы данных
Анализ данных
Python — наиболее эффективный язык для работы с большими данными. Для анализа, визуализации и прогнозирования существуют несколько популярных и производительных библиотек. Так Pandas — фундаментальная библиотека питона, которую используют для анализа данных. Для этих целей также подходят NumPy, SciPy, Seaborn, и Matplotlib.
Посмотрите ТОП-3 курсов обучения Python для анализа данных, чтобы начать разбираться в нём уже через два-четыре месяца
Машинное обучение и AI
Машинное обучение и искусственный интеллект часто программируют на питоне. Это удобно делать на простом языке с эффективной производительностью при обработке данных. Питон для машинного обучения использует две популярные библиотеки: Scikit-learn и TensorFlow. Первая пользуется большей популярностью у новичков, так как встроена во многие популярные алгоритмы машинного обучения.
Парсинг, скрапинг и краулинг сайтов
Питон позволяет эффективно извлекать необходимую информацию с веб-сайтов для последующего анализа. Любую интернет-страницу можно исследовать на информацию, а всё что находится на ней — извлечь парсерами. Один из популярных фреймворков для извлечения данных — Scrapy. В основе его работы автономные сканеры с набором инструкций.
Если вы уже уверенно владеете языком пройдите курс «Разработчик Python. Углубленный уровень» от OTUS. Вы усилите свои знания в области дата-инжиниринга и визуализации данных. В качестве выпускного проекта вы создадите веб-сервис, который будет отвечать за планирование количества ресурсов и аппаратных хостов на базе поступающих заявок
Скриптинг
Чаще всего скриптинг используют для написания несложных программ и автоматизации простых задач. Это позволяет делегировать рутинный ручной труд машине. Следует только написать пару десятков или сотен строк кода, а после забыть о нём. Остальную часть задачи скрипт возьмёт на себя.
Почему актуален сегодня
Сейчас язык находится на пике своей популярности, и будет на нём ещё не менее пяти-десяти лет. Вот пять причин, почему питон всё ещё актуален.
- Питон перечеркнул миф о сложности разработки. У языка понятный синтаксис, который базируется на английском языке. На питоне легко писать и его легко читать.
- Большое количество справочной литературы. Вы не будете испытывать недостатка актуальной информации, потому что её много в открытом доступе — книги, сайты, форумы, видеоролики, платные и бесплатные курсы.
- Множество инструментов. Для питона создано множество инструментов, фреймворков и сред разработки, которые позволяют упростить решение многих задач. Можно воспользоваться готовым решением и не тратить время.
- Минимализм. Не нужно писать полотна лишнего когда. Динамическая типизация и другие функции языка дают возможность меньше заморачиваться над шаблонностью кода и упрощать его.
- Востребованность специалистов. Если вы сейчас начнёте изучать питон, то у вас не будет проблемы, что через пять лет вы останетесь без работы. И став питон-разработчиком легко освоить любой другой язык.
Проблемы языка
Вот основные недостатки, которые выделяют программисты:
- Скорость исполнения кода. Его быстродействия достаточно, чтобы покрыть запросы большинства задач, но в сравнении с конкурентами язык отстаёт. Писать что-то высокопроизводительное на одном только питоне не получится — придётся подключать другие языки или пользоваться типизированными расширениями.
- Динамическая типизация. Эта функция даёт возможность писать код проще и быстрее, но из-за этого могут возникнуть ошибки времени выполнения — это ошибки, которые генерируются, когда программа находится в запущенном состоянии. Из-за этого часто требуется дополнительное тестирование кода.
- Динамические ограничения видимости. Это головная боль многих разработчиков, ведь чтобы оценить выражение, компилятор ищет текущий блок и все вызывающие функции. Это означает, что каждое выражение тестируется во всех возможных контекстах, и на это уходит много времени.
- Сложность мобильной разработки. Теоретически, создавать приложения под мобильные устройства на питоне можно. Но для этого есть много более подходящих инструментов, вроде фреймворков Flutter и Iconic.
Но несмотря на ряд проблем языка, программисты закрывают на это глаза, ведь на кону — удобство и скорость работы.
Какие крупные компании используют python
Если вы всё ещё не уверены, нужен ли вам питон, вот список компаний мирового масштаба, которые активно используют этот язык программирования.
- Компания положительно отнеслась к языку с самого начала, решив использовать python и C++. С++ используется в компании для задач, где необходима высокая скорость и полный контроль над памятью. В остальных задачах инструментов достаточно python. Сегодня пайтон — один из официальных языков разработки Google.
- Известный сервис стриминговой музыки использует python для анализа данных. Чтобы предоставить пользователям рекомендации, Spotify использует большое количество аналитики. В общей сложности сервис использует более 6000 сервисов питона, которые работают одновременно.
- Самая популярная компания-поставщик фильмов и сериалов мирового масштаба Netflix использует пайтон для тех же целей, что и Spotify. Питон стал основой для многих сервисов и ПО, так как язык имеет большое сообщество, множество удобных библиотек, а писать на нём код довольно удобно. Язык также используется для анализа данных на стороне сервиса Netflix.
Подведём итоги
Будущее Python — предмет горячих споров и дискуссий в сообществе программистов. Одни уверены, что лучше этого языка нет и не будет в ближайшее десятилетие точно. Другие говорят, что эпоха языка вот-вот пройдёт, как прошла эпоха языка Perl.
Программирование на питоне можно назвать скилом будущего. Будущее индустрии за автоматизацией и упрощением решения задач, а питон предоставляет для этого большие возможности. На этом языке работают самые разные сферы: от веб-программирования до создания игр. И он удобен и прост для первых шагов в программировании.
Cобрали курсы изучения Python для начинающих и опытных — они помогут с нуля научиться программировать, разобраться во фреймворках и библиотеках, начать применять язык для веб-разработки и анализа данных, закрепить навыки на практике и углубить свои знания
Источник: checkroi.ru
26 полезных приёмов и хитростей Python
Python — один из самых популярных и востребованных языков программирования. На это есть несколько причин:
- Его легко изучить.
- Он очень универсальный.
- У него есть множество модулей и библиотек.
В процессе работы с Python каждый находит для себя какие-то полезные модули и приёмы. В этой подборке вы узнаете о некоторых полезных хитростях.
all и any
Одна из многих причин популярности Python — его читабельность и выразительность.
Часто шутят, что Python — это «исполняемый псевдокод». Однако когда вы можете писать код таким образом, становится сложно не согласиться:
x = [True, True, False] if any(x): print(«Как минимум один True») if all(x): print(«Ни одного False») if any(x) and not all(x): print(«Как минимум один True и один False»)
bashplotlib
Хотите строить графики в консоли?
$ pip install bashplotlib
Стройте на здоровье.
collections
В Python есть классные встроенные типы данных, но порой они ведут себя не совсем так, как хотелось бы.
К счастью, во встроенной библиотеке Python есть модуль collections с удобными дополнительными типами данных:
from collections import OrderedDict, Counter # Запоминает порядок добавления ключей x = OrderedDict(a=1, b=2, c=3) # Считает частоту каждого символа y = Counter(«Hello World!»)
dir
Когда-нибудь задумывались о том, как заглянуть внутрь объекта в Python и посмотреть на его атрибуты? Конечно, задумывались.
Аналитик DWH Ренессанс Кредит , Москва, можно удалённо , По итогам собеседования
Используем командную строку:
>>> dir() >>> dir(«Hello World») >>> dir(dir)
Это может пригодиться при интерактивной сессии в Python, а также для динамического изучения объектов и модулей, с которыми вы работаете.
emoji
$ pip install emoji
И не делайте вид, что не хотите попробовать:
from emoji import emojize print(emojize(«:thumbs_up:»))
from __future__ import
Одним из последствий популярности Python является то, что постоянно разрабатываются и выходят новые версии. Новые версии — новые возможности, но только не для вас, если вы пользуетесь устаревшей.
Впрочем, не всё так плохо. Модуль __future__ даёт возможность импортировать функциональность будущих версий Python. Это прямо как путешествие во времени, или магия:
from __future__ import print_function print(«Hello World!»)
geopy
Программистам может быть сложно ориентироваться в географии. Однако модуль geopy всё упрощает:
$ pip install geopy
Он работает путём абстрагирования API разных сервисов геокодирования. Этот модуль даёт возможность узнать полный адрес места, его долготу и широту и даже высоту.
Также в нём есть полезный класс Distance . Он высчитывает расстояние между двумя местами в удобной единице измерения.
from geopy import GoogleV3 place = «221b Baker Street, London» location = GoogleV3().geocode(place) print(location.address) print(location.location)
howdoi
Зависли над какой-то проблемой и не можете вспомнить её решение? Нужно зайти на StackOverflow, но не хочется покидать терминал?
Тогда вам не обойтись без этого инструмента командной строки:
$ pip install howdoi
Задайте любой вопрос, и он постарается найти ответ на него:
$ howdoi vertical align css $ howdoi for loop in java $ howdoi undo commits in git
Но будьте осторожны: он извлекает код из топовых ответов на StackOverflow и не всегда даёт полезную информацию:
$ howdoi exit vim
inspect
Модуль inspect пригодится для понимания того, что происходит за кулисами в Python. Вы даже можете вызывать его методы на них самих!
Ниже используется метод inspect.getsource() для вывода его собственного исходного кода. Также используется метод inspect.getmodule() для вывода модуля, в котором его определили.
Последняя команда выводит номер строки, на которой она сама находится:
import inspect print(inspect.getsource(inspect.getsource)) print(inspect.getmodule(inspect.getmodule)) print(inspect.currentframe().f_lineno)
Конечно, кроме таких банальных применений этот модуль может оказаться полезным для понимания того, что делает ваш код. Также вы можете использовать его, чтобы писать самодокументированный код.
Jedi
Библиотека Jedi предназначена для автодополнения и анализа кода. Она ускоряет процесс написания кода и делает его более продуктивным.
Если вы не разрабатываете свою IDE, то вам, наверное, будет более интересно использовать Jedi в качестве расширения редактора. К счастью, уже есть много вариантов.
Возможно, вы уже встречались с Jedi — IPython использует эту библиотеку для автодополнения.
**kwargs
Когда изучаешь любой язык, на пути встречается множество краеугольных камней. В случае с Python понимание таинственного синтаксиса **kwargs можно считать одним из них.
Две звёздочки впереди объекта словаря дают возможность передавать в функцию содержимое этого словаря как именованные аргументы.
Ключи словаря — это имена аргументов, а значения передаются в функцию. Вам даже не обязательно называть его kwargs :
dictionary = def some_function(a, b): print(a + b) return # оба варианта делают одно и то же: some_function(**dictionary) some_function(a=1, b=2)
Это полезно в тех случаях, когда ваши функции должны обрабатывать именованные аргументы, не определённые заранее.
Прим.перев. Также это может пригодиться при написании функций-обёрток, которые передают все аргументы другой функции.
Генераторы списков
Ещё одна классная особенность Python, дающая возможность быстро создавать списки. Такие выражения позволяют легко писать чистый код, который читается почти как естественный язык:
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] evens = [x for x in numbers if x % 2 == 0] odds = [y for y in numbers if y not in evens] cities = [‘Лондон’, ‘Москва’, ‘Берлин’] def visit(city): print(«Добро пожаловать в», city) for city in cities: visit(city)
map
У Python есть хорошая встроенная поддержка функционального программирования. Одной из самых полезных возможностей является функция map() , особенно в сочетании с лямбда-функциями:
x = [1, 2, 3] y = map(lambda x: x + 1 , x) # выводит [2, 3, 4] print(list(y))
Здесь map() применяет простую лямбда-функцию на каждом элементе x и возвращает объект map , который можно преобразовать в какой-нибудь итерируемый объект вроде списка или кортежа.
newspaper3k
Если вы ещё с ним не встречались, то приготовьтесь к тому, что модуль newspaper снесёт вам крышу.
Он даёт возможность извлекать статьи и связанные мета-данные из множества разных источников. Можно извлечь изображения, текст и имена авторов.
В нём даже есть встроенная NLP-функциональность.
Поэтому, если вы собирались использовать BeautifulSoup или другую библиотеку для вебскрапинга в своём следующем проекте, лучше сэкономьте своё время и силы и установите newspaper:
$ pip install newspaper3k
Перегрузка операторов
В Python есть поддержка перегрузки операторов — одной из тех штук, о которых говорят все настоящие computer-scientis’ы.
На самом деле идея проста. Когда-нибудь задумывались, почему Python позволяет использовать оператор + как для сложения чисел, так и для конкатенации строк? За этим как раз и стоит перегрузка операторов.
Вы можете определять объекты, которые используют стандартные символы операторов любым образом. Это позволяет применять их в контексте объектов, с которыми вы работаете:
class Thing: def __init__(self, value): self.__value = value # Переопределяем оператор > def __gt__(self, other): return self.__value > other.__value # Переопределяем оператор < def __lt__(self, other): return self.__value < other.__value something = Thing(100) nothing = Thing(0) # True something >nothing # False something < nothing # Error something + nothing
pprint
Стандартная функция Python print() делает своё дело. Но если попытаться вывести какой-нибудь большой вложенный объект, результат будет выглядеть не очень приятно.
Здесь на помощь приходит модуль из стандартной библиотеки pprint (pretty print). С его помощью можно выводить объекты со сложной структурой в читабельном виде.
Мастхэв для любого Python-разработчика, работающего с нестандартными структурами данных:
import requests import pprint url = ‘https://randomuser.me/api/?results=1’ users = requests.get(url).json() pprint.pprint(users)
Queue
Python поддерживает многопоточность, в использовании которой помогает стандартный модуль Queue.
Он позволяет реализовывать такую структуру данных, как очередь. Очереди позволяют добавлять и извлекать элементы согласно определённому правилу.
Очереди «первым пришёл — первым ушёл» («first in, first out», FIFO) позволяют извлекать объекты в порядке их добавления. Из очередей «последним пришёл — первым ушёл» («last in, first out», LIFO) можно извлекать последние добавленные объекты.
Наконец, приоритетные очереди позволяют извлекать объекты согласно порядку их сортировки.
Здесь можно посмотреть на пример использования очередей в многопоточном программировании на Python.
__repr__
При определении класса или объекта полезно добавлять «официальный» способ представления объекта строкой. Например:
>>> file = open(‘file.txt’, ‘r’) >>> print(file)
Это сильно упрощает отладку. Вот всё, что вам нужно сделать:
class SomeClass: def __repr__(self): return «» some_instance = SomeClass() # выводит print(some_instance)
Прим.перев. Метод __repr__() позволяет определять строковое представление, предназначенное для программиста и удобное при использовании во время отладки, а метод __str__() позволяет определять понятное пользователю строковое представление, которое можно отображать в интерфейсе программы.
sh
Python — отличный скриптовый язык. Но иногда стандартные библиотеки os и subprocess вызывают только головную боль.
Библиотека sh может стать приятной альтернативой.
Она позволяет вызывать любую программу как обычную функцию, что полезно для автоматизации различных задач исключительно с помощью Python:
import sh sh.pwd() sh.mkdir(‘new_folder’) sh.touch(‘new_file.txt’) sh.whoami() sh.echo(‘This is great!’)
Прим.перев. Библиотека sh поддерживает только платформы Linux и macOS; для работы на Windows вам придётся поискать другой инструмент.
Аннотации типов
Python — динамически типизированный язык. Вам не нужно указывать тип данных при определении переменных, функций, классов и т.д.
Это позволяет ускорить процесс разработки. Однако мало что раздражает так сильно, как ошибка времени выполнения, возникшая из-за простого несовпадения типа.
С версии Python 3.5 при определении функции можно добавлять аннотации типов:
def add_two(x: Int) -> Int: return x + 2
Можно даже определять псевдонимы типов:
from typing import List Vector = List[float] Matrix = List[Vector] def add_matrix(a: Matrix, b: Matrix) -> Matrix: result = [] for i, row in enumerate(a): result_row = [] for j, col in enumerate(row): result_row += [a[i][j] + b[i][j]] result += [result_row] return result x = [[1.0, 0.0], [0.0, 1.0]] y = [[2.0, 1.0], [0.0, -2.0]] z = add_matrix(x, y)
Хотя их использование опционально, с помощью аннотаций типов код можно сделать более понятным.
Также они позволяют использовать инструменты для проверки типов, чтобы отлавливать ошибки TypeError.
uuid
Стандартный модуль uuid — быстрый и простой способ сгенерировать UUID (universally unique identifier, глобально уникальный идентификатор).
import uuid user_id = uuid.uuid4() print(user_id)
Так мы создаём случайное 128-битное число, которое почти наверняка будет уникальным.
Существует более 2¹²² возможных UUID. Это более 5 ундециллионов или 5,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000.
Вероятность нахождения дубликатов в заданном наборе крайне мала. Даже при наличии триллиона UUID вероятность того, что среди них есть дубликат, гораздо меньше, чем один к миллиарду.
Вполне недурно для двух строк кода.
Виртуальные среды
Часто Python-программисты работают над несколькими проектами одновременно. К сожалению, порой два проекта зависят от разных версий одной зависимости. Какую же установить?
К счастью, в Python есть поддержка виртуальных сред, которые позволяют взять лучшее от двух миров. В командной строке нужно ввести:
$ python3 -m venv my-project $ source my-project/bin/activate $ pip install all-the-modules
Теперь вы можете иметь разные независимые версии Python на одной машине.
wikipedia
У Wikipedia есть классное API, которое позволяет получить доступ к непревзойдённому источнику полностью бесплатной информации.
Модуль wikipedia делает доступ к этому API чуть ли чрезмерно удобным:
import wikipedia result = wikipedia.page(‘freeCodeCamp’) print(result.summary) for link in result.links: print(link)
Как и настоящий сайт, модуль предоставляет поддержку многих языков, разрешение многозначности страниц, получение случайной страницы и даже метод donate() .
xkcd
Юмор — ключевая особенность Python. В конце концов, язык был назван в честь британского комедийного шоу «Летающий цирк Монти Пайтона». Во многих местах официальной документации можно найти отсылки к самым известным эпизодам шоу.
Конечно, чувство юмора не заканчивается на документации. Попробуйте ввести следующую строку:
Оставайся собой, Python. Оставайся собой.
YAML
YAML означает «YAML — не язык разметки» («YAML Ain’t Markup Language»). Это язык форматирования данных, являющийся надмножеством JSON.
В отличие от JSON, YAML может хранить более сложные объекты и ссылаться на собственные элементы. Также там можно писать комментарии, что делает YAML подходящим для конфигурационных файлов.
Модуль PyYAML позволяет использовать YAML в Python. Установить можно так:
$ pip install pyyaml
А затем импортировать:
PyYAML позволяет хранить любые Python-объекты и экземпляры любых пользовательских классов.
zip
Напоследок ещё одна клёвая штука. Когда-нибудь возникала необходимость создать словарь из двух списков?
keys = [‘a’, ‘b’, ‘c’] vals = [1, 2, 3] zipped = dict(zip(keys, vals))
Встроенная функция zip() принимает несколько итерируемых объектов и возвращает последовательность кортежей. Каждый кортеж группирует элементы объектов по их индексу.
Можно провести операцию, обратную zip() , с помощью zip(*) .
А какие приёмы или полезные библиотеки знаете вы? Делитесь в комментариях.
Источник: tproger.ru
Python
Python – один из распространенных языков программирования, стал популярным благодаря упрощенному синтаксису и большому количеству полезных функций.
Скачать программу для программирования Python 3 можно бесплатно на русском языке для Windows 7, 8, 10 по ссылкам ниже с официального сайта.
Создатели Python особо выделяют производительность и читаемость кода. К наиболее запоминающимся чертам языка можно отнести — динамическую типизацию, возможность автоматически управлять памятью, встроенный механизм для обработки исключений, поддержку многопоточных вычислений и высокоуровневую структуризацию данных.
Главные преимущества Python:
- Чистый понятный синтаксис кода.
- Утилита осуществляет хороший самоанализ.
- Код отображается отчётливо и ваши глаза не будут быстро уставать при работе с ним.
- Возможность создавать модули и пакеты.
- Обрабатывает ошибки в виде исключений.
- Поддерживает динамические типы данных.
- Вы всегда сможете воспользоваться библиотекой, которая содержит очень много данных.
- Дополнения и модули можно легко написать на других распространённых языках программирования.
Python поддерживает все самые популярные и необходимые парадигмы и доступен на русском языке. Код в программе может организовываться в функции и классы, а затем объединяться в модули (которые уже потом могут быть объединены в так называемые пакеты).
Источник: soft-file.ru