Python — один из самых популярных языков программирования, который широко используется для разработки различных приложений и скриптов. Один из важных аспектов разработки программ на Python — это работа с текстом и строками. Подсчет слов — одна из распространенных задач, которая решается при работе с текстом.
Программа подсчета слов в Python — это небольшой скрипт, который позволяет определить количество слов в тексте. Процесс подсчета слов сводится к разбиению текста на отдельные слова и подсчету их количества.
Реализация программы подсчета слов
Для решения данной задачи в Python можно использовать различные подходы. Вот один из примеров реализации программы подсчета слов:
def word_count(text): words = text.split() return len(words) text = «Пример текста для подсчета слов в Python» count = word_count(text) print(«Количество слов в тексте:», count)
В данном примере мы определяем функцию word_count, которая принимает на вход текст и возвращает количество слов в этом тексте. Внутри функции мы используем функцию split, которая разбивает текст на отдельные слова по пробелам. Затем мы возвращаем длину списка слов, полученного после разбиения текста.
Самые популярные Python приложения и веб-сайты
После определения функции мы создаем переменную text и присваиваем ей значение «Пример текста для подсчета слов в Python». Затем мы вызываем функцию word_count, передавая в нее текст, и сохраняем результат в переменной count. Наконец, мы выводим результат на экран с помощью функции print.
Пример использования программы
Предположим, у нас есть следующий текст:
Текст — это последовательность слов, предложений и абзацев, которые могут содержать различную информацию. С помощью программы подсчета слов в Python мы можем узнать, сколько слов содержится в указанном тексте.
Если мы передадим этот текст в нашу программу подсчета слов, мы получим следующий результат:
Количество слов в тексте: 15
Таким образом, наша программа успешно выполнила подсчет слов и вывела правильный результат.
Программа подсчета слов в Python — это удобный инструмент, который может быть использован при работе с текстовыми данными. Благодаря простой реализации и широким возможностям языка Python, подсчет слов становится легкой и быстрой задачей.
Используя подобные программы, вы можете легко анализировать тексты, проверять правильность написания, проводить статистический анализ и многое другое. Работа с текстом — один из важных аспектов разработки программ, и Python позволяет делать это легко и эффективно.
Евгений Волик
¡Hola amigos! Здесь я выкладываю подборки с курсами для обучения разным профессиям с нуля. Проект существует с 2021 года и постоянно развивается.
Источник: evgenev.ru
Язык Python: стоит ли учить в 2023 году
Python на практике / Пишем 3 программы на Питон за 5 минут
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.
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
Русские Блоги
50 самых популярных Python-проектов с открытым исходным кодом на GitHub в 2018 году
Недавно краудсорсинговая платформа с открытым исходным кодом IssueHunt (платформа bounty для проектов с открытым исходным кодом) выбрала 50 самых популярных проектов с открытым исходным кодом Python на GitHub в 2018 году.
Давайте посмотрим на проекты в списке:
1) TensorFlow Models
Если вы заинтересованы в машинном обучении и глубоком обучении, вы наверняка слышали о TensorFlow. TensorFlow Models — это репозиторий с открытым исходным кодом, в котором вы можете найти множество библиотек и моделей, связанных с углубленным изучением. (GitHub: https://github.com/tensorflow/models)
2) Keras
Keras — это высокоуровневый API нейронной сети, написанный на Python, способный работать поверх TensorFlow, CNTK или Theano. Предназначен для быстрого развития глубокого обучения (GitHub: https://github.com/keras-team/keras)
3) Flask
Flask — это крошечная веб-платформа, разработанная на Python, основанная на наборе инструментов Werkzeug WSGI и шаблонизаторе Jinja2, лицензированная по BSD. (GitHub: https://github.com/pallets/flask)
4）scikit-learn
scikit-learn — это модуль Python для машинного обучения, основанный на NumPy, SciPy и matplotlib. И является предметом лицензионного соглашения BSD. (GitHub: https://github.com/scikit-learn)
5) Zulip
Zulip — это мощное приложение для группового чата с открытым исходным кодом, которое сочетает в себе непосредственность живого чата с производительными преимуществами потоковых разговоров. Как проект с открытым исходным кодом, Zulip используется многими компаниями из списка Fortune 500, крупными организациями и другими пользователями, которым нужна система чата в реальном времени, которая позволяет пользователям легко обрабатывать сотни или тысячи сообщений каждый день. Zulip имеет более 300 участников и объединяет более 500 коммитов в месяц, а также является крупнейшим и самым быстрорастущим проектом группового чата с открытым исходным кодом. (GitHub: https://github.com/zulip/zulip)
6) Django
Django — это среда веб-приложений в стиле модели с открытым исходным кодом (MVC), основанная на языке программирования Python, предназначенная для быстрой разработки четких практических проектов. С Django мы можем создавать высококачественные, простые в обслуживании и управляемые базой данных приложения за считанные минуты. (GitHub: https://github.com/django/django)
7) Rebound
Rebound — это инструмент командной строки, который мгновенно получает результаты переполнения стека при возникновении ошибок компиляции. Просто запустите ваш файл с помощью команды отскока. Это намного проще для программистов (GitHub: https://github.com/shobrook/rebound)
8) Google Images Download
Это программа Python для командной строки, позволяющая искать ключевые слова / ключевые фразы в Google Images и при необходимости загружать изображения на ваш компьютер. Вы также можете вызвать этот скрипт из другого файла Python. (GitHub: https://github.com/hardikvasa/google-images-download)
9) YouTube-dl
youtube-dl — это инструмент для загрузки медиафайлов из командной строки, основанный на Python, полностью открытый и бесплатный для всех платформ. Пользователям нужно всего лишь использовать простые команды и указать адрес веб-страницы онлайн-видео, чтобы программа могла автоматически анализировать, загружать, объединять, называть и очищать, и, наконец, получить полный видеофайл с именем. (GitHub: https://github.com/rg3/youtube-dl)
10) System Design Primer
Это репо представляет собой набор системных ресурсов, которые помогут вам понять, как построить систему в масштабе. (GitHub: https://github.com/donnemartin/system-design-primer)
11) Mask R-CNN
Маска R-CNN используется для обнаружения и сегментации объектов. Это реализация Mask R-CNN для Python 3, Keras и TensorFlow. Модель генерирует ограничительные рамки и маски сегментации для каждого экземпляра объекта в изображении. Он основан на сети функциональных пирамид (FPN) и магистрали ResNet101. (GitHub: https://github.com/matterport/Mask_RCNN)
12) Face Recognition
Face Recognition — это библиотека распознавания лиц на основе Python, которая очень проста в использовании. Это также предоставляет простой инструмент командной строки face_recognition, который позволяет вам выполнять распознавание лиц в папке изображений из командной строки! (GitHub: https://github.com/ageitgey/face_recognition)
13) snallygaster
Инструмент для сканирования конфиденциальных файлов на HTTP-серверах. (GitHub: https://github.com/hannob/snallygaster)
14) Ansible
Ansible — чрезвычайно простая система автоматизации ИТ. Его можно использовать для управления конфигурацией, развертывания приложений, облачной конфигурации, поддержки удаленного выполнения задач и публикации с несколькими узлами, включая такие операции, как непрерывное обновление без простоев с помощью балансировщиков нагрузки (GitHub: https://github.com/ansible/ansible)
15) Detectron
Detectron — это программная система с открытым исходным кодом, разработанная в Научно-исследовательском институте искусственного интеллекта Facebook, в которой реализованы самые современные алгоритмы обнаружения объектов, в том числе маска R-CNN. Он написан на Python и работает на основе глубокого обучения Caffe2.
16) asciinema
Лучший партнер для рекордера терминальной сессии и asciinema.org. (GitHub: https://github.com/asciinema/asciinema)
17) HTTPie
HTTPie — это набор инструментов HTTP с открытым исходным кодом, цель которого — сделать взаимодействие CLI с веб-сервисами максимально удобным для пользователя. Он предоставляет простую команду http, которая позволяет отправлять произвольные HTTP-запросы с использованием простого и естественного синтаксиса, и отображает вывод цвета. HTTPie можно использовать для тестирования, отладки и общего взаимодействия с HTTP-серверами. (GitHub: https://github.com/jakubroztocil/httpie)
18) You-Get
You-Get — это небольшая утилита командной строки для загрузки медиа-контента (видео, аудио, изображений) из Интернета, поддерживающая видео-сайты, обычно используемые дома и за рубежом. (GitHub: https://github.com/soimort/you-get)
19) Sentry
Sentry — это сервис, который помогает пользователям отслеживать и устранять сбои в режиме реального времени. Построенный на Django, он включает в себя полный API для отправки событий с любого языка, из любого приложения. (GitHub: https://github.com/getsentry/sentry)
20) Tornado
Tornado — это полнофункциональный веб-фреймворк и асинхронная сетевая библиотека, разработанная с использованием Python, изначально разработанная FriendFeed. Используя неблокирующий сетевой ввод / вывод, Tornado может масштабировать до десятков тысяч открытых соединений и идеально подходит для длинных опросов, веб-сокетов и других приложений, которым необходимо поддерживать долгосрочные соединения для пользователей. (GitHub: https://github.com/tornadoweb/tornado)
21) Magenta
Magenta — это исследовательский проект, исследующий роль машинного обучения в процессе создания искусства и музыки. Это главным образом включает разработку новых алгоритмов глубокого обучения и подкрепления для создания песен, изображений, рисунков и т. Д. Но это также исследование создания интеллектуальных инструментов и интерфейсов, которые позволяют художникам и музыкантам использовать эти модели. (GitHub: https://github.com/tensorflow/magenta)
22) ZeroNet
ZeroNet — это сеть без цензуры, использующая алгоритм шифрования Биткойн и технологию BitTorrent с полностью открытым исходным кодом (GitHub: https://github.com/HelloZeroNet/ZeroNet).
23) Gym
OpenAI Gym — это инструментарий для разработки и сравнения алгоритмов обучения с подкреплением. Это библиотека с открытым исходным кодом от Gym, которая предоставляет вам доступ к стандартизированной среде. (GitHub: https://github.com/openai/gym)
24) Pandas
Pandas — это пакет Python, который предоставляет быстрые, гибкие и выразительные структуры данных. Инструмент был создан для решения задач анализа данных. Pandas включает в себя ряд библиотек и некоторые стандартные модели данных, предоставляя инструменты, необходимые для эффективного управления большими наборами данных. Кроме того, у него более широкая цель — стать самым мощным и гибким инструментом анализа / обработки данных с открытым исходным кодом на всех языках. В настоящее время он движется к этой цели. (GitHub: https://github.com/pandas-dev/pandas)
25) Luigi
Luigi — это модуль Python, который помогает вам создавать конвейеры сложных пакетных заданий. Обработка разрешений зависимостей, управление рабочими процессами, визуальные презентации и многое другое с помощью встроенной поддержки Hadoop. (GitHub: https://github.com/spotify/luigi)
Если вы считаете, что эта статья полезна для вас, добро пожаловать в общедоступную учетную запись WeChat: Dayu Programming, ваша поддержка — моя главная поддержка! Учиться вместе и прогрессировать вместе:
Интеллектуальная рекомендация
Простая архитектура классификации Jingdong
//Model //LeftModel //RightModel //IView //IView //RightIView //presenter //LeftPresenter //RightPresent /MainActivityMainActivity .
Источник: russianblogs.com