Python является универсальным языком высокого уровня, который может быть расширен и встроен. Он, например, входит в комплект приложений как инструмент написания макросов. Это делает Python разумным выбором для многих задач программирования, больших и не очень, и не таким удачным для небольшого числа вычислительных задач.

Где лучше использовать?

Язык Python идеально подходит для проектов, требующих быстрой разработки. Он поддерживает несколько парадигм программирования, что хорошо для программ, требующих гибкости. А наличие множества пакетов и модулей обеспечивает универсальность и экономит время.

Гвидо ван Россум - создатель Python, ласково удостоенный сообществом звания «великодушный пожизненный диктатор». В конце 1980-х Гвидо нравились особенности некоторых языков программирования, но ни один из них не обладал всеми возможностями, которые бы ему хотелось иметь. В частности язык должен был обладать следующими характеристиками.

Язык сценариев

Сценарий представляет собой программу, которая управляет другими программами. Языки сценариев подходят для быстрой разработки и прототипирования, потому что они хорошо справляются с передачей данных от одного компонента к другому и избавляют программиста от таких хлопотных вещей, как управление памятью.

Сообщество пользователей предпочитает называть Python динамическим языком программирования.

Отступ для группирования операторов

Python определяет принадлежность выражений к одной группе с помощью отступов. Такая группа называется блоком кода. В других языках для этого используется другой синтаксис или знаки препинания. Например, в C символ символ { обозначает начало и } - конец последовательности команд. Наличие отступов считается хорошей практикой и в ​​других языках, но одним из первых, в котором соблюдение отступов обеспечивается принудительно, был Python. Что это дает? Отступ делает код более удобным для чтения, а кодовые блоки требуют меньше обозначений их начала и конца и знаков препинания, которые можно случайно пропустить. Все это ведет к меньшему количеству ошибок.

Типы данных высокого уровня

Компьютеры хранят данные в единицах и нулях, но люди нуждаются в более сложных формах, таких как текст. О языке, поддерживающем сложные данные, говорят, что он поддерживает типы данных высокого уровня. Такими типами данных легко оперировать. Например, в Python строки можно разделять, объединять, переводить в верхний или нижний регистр, в них можно производить поиск и т. д. Высокоуровневые типы данных, такие как списки и словари, которые могут хранить и другие данные, обладают гораздо большими функциональными возможностями, чем другие языки.

Расширяемость

Расширяемый язык программирования может быть дополнен. Такие языки являются очень мощными, потому что дополнения делают их пригодными для множества применений и операционных систем. Расширения могут добавлять или концепции, модули и плагины. Язык Python расширяется несколькими способами. Основная группа программистов работает над его изменением и улучшением, а сотни других пишут модули для конкретных целей.

Интерпретация

Интерпретируемые языки выполняются непосредственно из исходного кода, написанного людьми, а программы, написанные на компилируемых языках, таких как C ++, должны быть переведены в более медленные, так как трансляция происходит на лету, но написание программ и их отладка происходит быстрее, так как отсутствует необходимость ожидать завершения работы компилятора. Они легче переносятся на разные платформы.

Можно спорить по поводу того, является ли Python интерпретируемым или компилируемым языком. Хотя во многих отношениях он работает как интерпретируемый, перед выполнением его код компилируется (как в Java), и многие его компоненты работают на полной скорости машины, так как написаны на C.

Гвидо начал писать Python во время рождественских каникул в 1989 г., и в течение следующего года он дорабатывал язык на основе отзывов своих коллег. Широкая публика увидела результат в феврале 1991 г., когда он был размещен в одной из новостных групп Usenet.

Для того чтобы начать писать программы на Python, нужно его установить. У версий Python 2.7 и Python 3.5 есть существенные различия, из-за которых программы, написанные на них, являются несовместимыми.

В компьютерах «Макинтош» данный язык предустановлен, и его версия зависит от возраста ОС. При работе в Windows придется самостоятельно установить Python. Файлы инсталляционного пакета можно выбрать на сайте python.org.

Два способа взаимодействия

Одной из причин простоты, которой отличается программирование на Python, является то, что он поставляется с инструментами, которые помогут разрабатывать, писать и отлаживать программы.

В интерактивном режиме команды вводятся по одной строке за один раз, почти так же, как операционная система (оболочка) принимает команды из командной строки. Также можно создавать короткие многострочные программы или импортировать код из текстовых файлов или встроенных модулей Python. Для начинающих будет полезно знать, что интерактивный режим включает обширную справочную систему. Это удобный способ изучения возможностей языка программирования.

Среда разработки IDLE включает интерактивный режим и инструменты для написания и запуска программ, а также систему отслеживания имен. Среда написана на Python и демонстрирует обширные возможности языка.

Интерактивный режим

Здесь можно делать практически все, что можно сделать в программе, даже писать многострочный код. Данный режим может служить:

• песочницей для безопасных экспериментов;
• средой, позволяющей изучать программирование на Python;
• инструментом поиска и исправления ошибок.

Интерактивный режим можно использовать в качестве калькулятора, манипулировать текстом и присваивать значения переменным. Также можно импортировать модули, функции или части программ для их тестирования. Это помогает экспериментировать с объектами Python без написания длинных программ и отлаживать программы путем импортирования их частей по одной за раз.

Работа в интерактивном режиме

После запуска Python в окне терминала отобразится информация о текущей версии программы, дате ее выпуска, несколько подсказок дальнейших действий и приглашение ввода >>>.

Для работы в интерактивном режиме следует ввести команду или выражение и нажать клавишу ввода.

Python интерпретирует ввод и отреагирует, если набранное требует ответа, или интерпретатор его не понимает.

Следующая команда напечатает строку. Поскольку место печати не указано, вывод происходит на экран.

• >>> print "Привет, мир!"
• Привет, мир!

Эта единственная строка является целой программой! В интерактивном режиме Python обрабатывает каждую строку введенного кода после нажатия клавиши ввода, и результат появляется ниже.

Просмотр информации об объекте

В интерактивном режиме есть два способа просмотра информации об объекте:

• ввести объект (или его имя) и нажать клавишу ввода;
• ввести команду print и объект (или его имя) и нажать Enter.

Результат зависит от объекта.

При использовании некоторых типов данных (целых и списков, например) эти два метода дают одинаковый результат:

• >>> х =
• >>> х
• >>> print х

Для строк результат набора команды «print имя» немного отличается от результата, полученного для ввода имени. В первом случае значение заключается в кавычки, а во втором - нет:

• >>> x = "MyString"
• >>> х
• "MyString"
• >>> print х
• MyString

Когда имя относится к блоку кода (например, функции, модулю или экземпляру класса), ввод имени предоставит информацию о виде данных, имени и месте хранения.

В следующем примере создается класс с именем Message и выводится информация о

• >>> class Message:
• ... pass
• >>> Message
• >>> print Message
• __main __. Message

Строки

В Python строки являются последовательностями символов. Строковый литерал создается путем заключения символов в одинарные ("), двойные (") или тройные (""" или """) кавычки. В приведенном примере присваивается значение переменной x:

• >>> x = "MyString"

Строка Python имеет несколько встроенных возможностей. Одной из них является способность вернуть свою копию со всеми Эти возможности известны как методы. Чтобы вызвать метод объекта, следует использовать точечный синтаксис. То есть после ввода имени переменной, которая в данном случае является ссылкой на объект строки, нужно поставить оператор-точку (.), а затем название метода с последующим открытием и закрытием скобки:

• >>> x.lower ()
• "mystring"

Можно получить часть строки с помощью оператора индексирования s[i]. Индексация начинается с нуля, так что s возвращает первый символ в строке, s возвращает второй, и так далее:

• >>> x
• >>> x

Строковые методы работают как с обычными строками, так и с "Юникодом". Они производят следующие действия:

• изменение регистра (capitalize, upper, lower, swapcase, title);
• подсчет (count);
• изменение кодировки (encode, decode);
• поиск и замену (find, replace, rfind, index, rindex, translate);
• проверяют выполнение условий (startswith, endswith, isalnum, isalpha, isdigit, islower, isspace, istitle, isupper);
• объединяют и разделяют (join, partition, rpartition, split, splitlines);
• форматируют (center, ljust, lstrip, rstring, rjust, strip, zfill, expandtabs).

Python: списки

Если строки Python ограничены символами, то списки каких-либо ограничений не имеют. Они представляют собой упорядоченные последовательности произвольных объектов, включая другие списки. Кроме того, можно добавлять, удалять и заменять их элементы. Ряд объектов, разделенных запятыми внутри и есть Что это собой представляет, показано ниже - здесь приведены примеры данных и операций с ними:

• >>> bases = ["A", "C", "G", "T"]
• >>> bases
• ["A", "C", "G", "T"]
• >>> bases.append("U")
• >>> bases
• ["A", "C", "G", "T", "U"]
• >>> bases.reverse()
• >>> bases
• ["U", "T", "G", "C", "A"]
• >>> bases
• >>> bases
• >>> bases.remove("U")
• >>> bases
• ["T", "G", "C", "A"]
• >>> bases.sort()
• >>> bases
• ["A", "C", "G", "T"]

В этом примере был создан список отдельных символов. Затем в конец был добавлен элемент, обращен порядок элементов, извлечены элементы по позиции их индекса, был удален элемент со значением "U" и произведена сортировка элементов. Удаление элемента из списка иллюстрирует ситуацию, когда методу remove() необходимо предоставить дополнительную информацию, а именно значение, которое следует удалить.

Помимо методов, подобных remove(), Python обладает еще одной сходной возможностью, называемой функцией. Единственное различие между функцией и методом является то, что первая не связана с конкретным объектом.

Python: функции

Функции выполняют действия над одним или несколькими значениями и возвращают результат. Большое их количество встроено в Python. Примеры встроенных функций:

• len() - возвращает количество элементов в последовательности;
• dir() - возвращает список строк, представляющих атрибуты объекта;
• list() - возвращает новый список, инициализированный из какой-либо другой последовательности.
• >>> help(round)
• Help on built-in function round:
• round(...)
• round(number[, ndigits]) -> floating point number

Также есть возможность определить свои собственные функции.

Функции, определенные пользователем

Процесс создания собственной Python-функции такой. Первая строка начинается с ключевого слова def, за которым идет имя функции и аргументы (ожидаемые входные значения), заключенные в скобки, и заканчивается двоеточием. Последующие команды составляют тело функции и должны иметь отступ. Если комментарий находится вначале тела функции, он становится частью ее документации. Последняя строка функции возвращает результат:

• >>> def transcribe(dna):
• ... """Return dna string as rna string."""
• ... return dna.replace("T", "U")
• >>> transcribe("CCGGAAGAGCTTACTTAG")
• "CCGGAAGAGCUUACUUAG"

В этом примере была создана функция под названием transcribe, которая ожидает строку, представляющую последовательность ДНК. Метод replace() возвращает копию исходной строки с заменой всех вхождений одного символа на другой. Три строки кода позволили транскрибировать ДНК в РНК. выглядит так:

• >>> def reverse(s):
• ... """Return the sequence string in reverse order."""
• ... letters = list(s)
• ... letters.reverse()
• ... return "".join(letters)
• >>> reverse("CCGGAAGAGCTTACTTAG")
• "GATTCATTCGAGAAGGCC"

Функция reverse принимает строку, создает список, основанный на ней, и изменяет его порядок. Теперь нужно сделать обратное преобразование. Объект имеет метод join (), который объединяет список, разделяя каждый его элемент значением строки. Так как разделитель не нужен, метод используется на пустой строке, представленной двумя кавычками ("" или "").

Словари

А словарь Python - что это? Он имеет те же преимущества, что и обычный бумажный словарь. Позволяет быстро найти нужное значение (определение), связанное с ключом (словом). Словари заключаются в фигурные скобки и содержат разделенную запятыми последовательность пар ключ-значение. Словари не упорядочены. Вместо этого словарные значения доступны через их ключ, а не их позицию.

• >>> basecomplement = {"A": "T", "C": "G", "T": "A", "G": "C"}
• >>> basecomplement.keys()
• ["A", "C", "T", "G"]
• >>> basecomplement.values()
• ["T", "G", "A", "C"]
• >>> basecomplement["A"]

Классы

Для того чтобы создавать свои собственные объекты, необходимо определить своего рода шаблон, называемый классом. В Python для этого служит оператор class, за которым следует имя и двоеточие. Тело определения класса содержит свойства и методы, которые будут доступны для всех экземпляров объектов, основанных на этом классе.

Преимущества

Большинство языков программирования предлагают удобные функции, но ни один из них не обладает такой комбинацией удобства и мощности, которую предлагает Python. Что это за преимущества? Вот некоторые из них:

• Язык может быть встроен в другие приложения и использован для создания макросов. Например, в Paint Shop Pro 8 и более поздних версиях он является языком сценариев.
• Python бесплатен для использования и распространения, на коммерческой основе или нет.
• Язык обладает мощными возможностями по обработке и поиску текста, что используется в приложениях, работающих с большим количеством текстовой информации.
• На нем можно создавать большие приложения без необходимости проверки запускаемых программ.
• Python поддерживает тестирование и отладку отдельных модулей и целых программ.

Прежде чем начать изучать тот или иной язык программирования, люди обычно задумываются, как потом смогут применить свои знания и навыки на практике. Что касается Python, этот язык общего назначения пригодится во множестве различных сфер. Разработчик и основатель стартапа CS Dojo Ек Суги рассказал о трёх самых частых способах использования Python.

1. Веб-разработка

Фреймворки, основанные на Python, такие как Django и Flask , в последнее время приобрели широкую популярность среди веб-разработчиков. Эти фреймворки позволяют создавать серверный код (backend-код) на Python, который выполняется на сервере, в отличие от frontend-кода, исполняемого на пользовательских устройствах и в браузерах.

Для чего нужны веб-фреймворки

Веб-фреймворки упрощают разработку серверной логики: обработку URL, обращение к базам данных, создание HTML-файлов, которые видят в браузерах пользователи.

Какие фреймворки для веб-разработки лучше использовать

Два наиболее популярных веб-фреймворка для Python — Django и Flask. Их рекомендуется использовать начинающим разработчикам.

В чём разница между Django и Flask

Отличную статью в ответ на этот вопрос подготовил Гарет Дуайер .

Основные различия:

• Flask — простой и гибкий фреймворк с очень подробными настройками. Пользователь может сам решать, как реализовывать те или иные вещи.
• Django предоставляет полный функционал для разработки приложений прямо «из коробки»: встроенный интерфейс администратора, API доступа к базам данных, ORM, и структуру каталогов для приложений и проектов.

Лучше воспользоваться:

• Flask, если цель разработчика — опыт и возможности обучения, или же если ему нужно самостоятельно выбирать, какие компоненты использовать (например, какие применять базы данных или как взаимодействовать с ними).
• Django, если главное — конечный продукт. Особенно, если нужно построить интуитивное приложение, например, новостной сайт, онлайн-магазин, блог, в котором пользователь сможет легко ориентироваться.

Таким образом, Flask предпочтительнее использовать новичкам, потому что этот фреймворк имеет не настолько богатый функционал, а также тем, кому важна возможность настроить его по своему усмотрению. Кроме того, благодаря своей гибкости Flask больше, чем Django, подойдёт для разработки REST API. С другой стороны, если требуется создать простой продукт, быстрее это получится сделать на Django.

2. Обработка данных (включая машинное обучение, анализ и визуализацию данных)

Что такое машинное обучение

Машинное обучении лучше объяснять на наглядном примере. Пусть нужно разработать программу, которая автоматически распознаёт изображённые на картинках объекты. На первой картинке программа должна опознать собаку.

На второй она должна распознать стол.

Первый путь — написать для этого специальный код. Например, если на картинке много светло-коричневых пикселей, значит, на ней нарисована собака. Или можно найти способ распознавать границы предметов: если на рисунке много прямых линий, то это — стол.

Очевидно, что такое решение будет бесполезным, если на картинке показана, например, собака светлого окраса, у которой вообще нет коричневой шерсти, или только круглая столешница без ножек. Именно здесь раскрываются перспективы машинного обучения.

В машинном обучении обычно используют алгоритм, который автоматически ищет заданный образ во входных данных. Например, можно ввести тысячу картинок с собаками и тысячу — со столами. Далее алгоритм машинного обучения выявит разницу между собакой и столом. Когда алгоритм получит новое изображение собаки или стола, то сможет идентифицировать объект.

То есть систему обучают на конкретных примерах: ей не указывают отдельные признаки того или иного предмета, а показывают множество изображений и говорят, что на всех из них нарисован этот предмет. Аналогичным образом обучаются

• системы распознавания лиц,
• системы распознавания голоса,
• рекомендательные системы сайтов вроде YouTube, Amazon или Netflix.

Самые широко известные алгоритмы машинного обучения:

• нейронные сети,
• глубокое обучение,
• метод опорных векторов,
• «случайный лес».

Любой из этих алгоритмов можно использовать для решения задачи с маркированием изображений выше.

Python для машинного обучения

Для Python есть популярные библиотеки и фреймворки машинного обучения. Две самые крупные из них — scikit-learn и TensorFlow . В scikit-learn встроены некоторые общеизвестные алгоритмы машинного обучения, о которых шла речь выше. TensorFlow — более низкоуровневая библиотека, которая позволяет строить пользовательские алгоритмы.

Как изучать машинное обучение

Чтобы изучить основы этой технологии, можно пройти курсы Стэнфордского университета или . Но для понимания некоторого материала понадобятся базовые знания матанализа и линейной алгебры.

Далее полученную информацию нужно закрепить на сайте Kaggle . Здесь можно соревноваться с другими разработчиками в создании лучшего алгоритма машинного обучения для различных задач. Сайт также предлагает полезные самоучители для начинающих.

Анализ данных и визуализация данных

В качестве примера можно взять аналитика данных воображаемой компании, занимающейся продажей товаров через интернет. Аналитик может представить результаты продаж в виде столбчатой диаграммы.

На диаграмме видно, что в заданное воскресенье покупатели мужского пола приобрели более 400 единиц товара, а женского — около 350. У специалиста может быть несколько предположений, почему возник этот разрыв.

Одно из очевидных объяснений — продукт более востребован среди мужчин, чем женщин. Другая возможная причина — недостаточно большая выборка, а разницу можно списать на случайность. Третий вариант — по какой-то причине мужчины склонны больше покупать этот продукт только в воскресенье. Чтобы понять, какое из объяснений истинно, можно нарисовать ещё одну диаграмму.

Необходимо принять во внимание статистику продаж не только в воскресенье, но и за всю неделю. Как видно из диаграммы, такая динамика прослеживается по всем дням. Этот небольшой анализ позволяет сделать вывод, что наиболее правдоподобная причина различия в продажах в том, что продукт просто более популярен среди мужчин, чем среди женщин.

Но если бы диаграмма выглядела так,

можно было бы заключить, что по той или иной причине мужчины активнее покупают этот товар только по воскресеньям.

Это очень простой пример анализа данных. И для этого компании используют в том числе Python, а для визуализации данных — библиотеку Matplotlib .

Анализ и визуализация данных на Python

Matplotlib — одна из наиболее распространённых библиотек для визуализации данных. Начинать лучше с неё потому, что она проста, а также потому, что на ней основаны некоторые другие библиотеки, например, seaborn . Поэтому знание Matplotlib поможет в будущем освоить и их.

Как изучать анализ и визуализацию данных на Python

В первую очередь нужно выучить основы. Ек Суги предлагает собственное вводное видео в анализ и визуализацию данных на Python и Matplotlib на YouTube, а также полный практический курс на образовательной платформе Pluralsight, который можно получить бесплатно после подписки на 10-дневный пробный период на сайте. После этого полезно изучить основы статистики, например, на Coursera и Khan Academy.

3. Написание скриптов

Что такое написание скриптов

Обычно под этим понимают создание небольших программ для автоматизации простых задач. Например, компании используют различные системы поддержки клиентов по электронной почте. Чтобы анализировать полученные сообщения, компаниям нужно подсчитать, какой их количество содержит определённые ключевые слова.

Это можно либо делать вручную, либо написать незамысловатую программу (скрипт) для автоматической обработки сообщений. Для подобных задач отлично подходит Python, главным образом благодаря относительно простому синтаксису и потому, что на нём можно легко и быстро писать и тестировать небольшие проекты.

Python и встраиваемые приложения

На этом языке ведут программирование многие разработчики для Raspberry Pi и других аппаратных основ.

Python и компьютерные игры

Для разработки игр можно использовать библиотеку PyGame, хотя существуют и более популярные игровые движки. На ней можно создавать любительские проекты, но для разработки серьёзных игр стоит поискать что-то получше.

Например, можно начинать с Unity на C# — это одна из самых общеизвестных сред разработки компьютерных игр. Она позволяет создавать межплатформенные игры для Windows, Mac, iOS и Android.

Python и десктопные приложения

Десктопные приложения можно разрабатывать на Python с помощью Tkinter, но это также не самый частый выбор: разработчики приложений для ПК предпочитают языки Java, C#, и C++. В последнее время некоторые компании для этого начали применять и JavaScript. Например, десктопное приложение Slack построено во фреймворке Electron, использующем JavaScript. Этот язык даёт возможность повторно использовать код из веб-версии приложения, если такая имеется.

Python 3 или Python 2

Лучше выбрать Python 3, потому что на сегодняшний день это более современная и более востребованная версия языка.

Программа представляет собой набор алгоритмов, которые обеспечивают выполнение необходимых действий. Условно таким же образом можно запрограммировать обычного человека, написав точные команды, для того чтобы, например, он приготовил чай. Если в последнем варианте будет использоваться естественная речь (русская, украинская, английская, корейская и т. д.), то для компьютера понадобится специальный язык программирования. Python - один из таковых. Среда программирования впоследствии переведет команды в и цель человека, ради которой создавался алгоритм, будет выполнена. «Питон» имеет свой синтаксис, который будет рассмотрен ниже.

История языка

Разработка началась в 1980-х году, а завершилась она в 1991. Язык Python был создан Гвидо ван Россумом. Хоть основным символом «Питона» является змея, назван он был так в честь комедийного американского шоу.

При создании языка разработчик использовал некоторые команды, заимствованные уже у существующих Pascal, С и С++. После выхода в интернет первой официальной версии целая группа программистов присоединилась к его доработке и улучшению.

Одним из факторов, которые позволили стать «Питону» достаточно известным, является дизайн. Многими весьма успешными специалистами он признается одним из лучших.

Особенности «Питона»

Язык программирования Python для начинающих специалистов станет отличным учителем. Он имеет достаточно простой синтаксис. Понять код будет легко, ведь он не включает в себя много вспомогательных элементов, а особенная структура языка будет учить делать отступы. Конечно же, хорошо оформленная программа с небольшим количеством команд станет понятной сразу же.

Многие синтаксические системы были созданы с опорой на объектно-ориентированное программирование. Не исключением является и язык Python. Для чего же именно он появился на свет? Он облегчит обучение новичкам, поможет вспомнить некоторые элементы уже квалифицированным сотрудникам.

Синтаксис языка

Как уже было сказано, код читается достаточно легко и просто. «Питон» имеет последовательные команды, отличающиеся четкостью выполнения. В принципе, используемые операторы не покажутся даже новичкам трудными. Этим и отличается язык Python. Синтаксис его легок и прост.

Традиционные операторы:

• При задавании условия следует использовать конструкцию if-else. Если таких строк слишком много, можно вписывать команду elif.
• Class предназначен для понимания класса.
• Один из простых операторов - pass. Он ничего не делает, вписывается для пустых блоков.
• Цикловыми командами являются while и for.
• Функция, метод и генератор определяется благодаря def.

Кроме одиночных слов, в качестве операторов язык программирования Python позволяет использовать и выражения. Благодаря использованию цепочек строк можно уменьшить количество отдельных команд и скобок. Используются и так называемые ленивые вычисления, т. е. те, которые выполняются лишь тогда, когда того требует условие. К ним относятся and и or.

Процесс написания программ

Интерпретатор работает на едином механизме: при написании строки (после которой ставится «Энтер») она сразу же выполняется, и человек может уже видеть какой-то результат. Это пригодится и будет достаточно удобным для новичков или тех, кто хочет протестировать небольшой кусочек кода. В компилируемых средах пришлось бы сначала написать программу целиком, лишь потом запустить ее и проверить на ошибки.

Язык программирования Python (для начинающих, как уже стало понятно, он подходит идеально) в операционной системе Linux позволяет работать непосредственно в самой консоли. Следует написать в командной строке название кода «Питон» на английском языке. Свою первую программу создать будет нетрудно. Прежде всего, стоит учитывать и то, что пользоваться интерпретатором здесь можно в качестве калькулятора. Так как с синтаксисом зачастую молодые и начинающие специалисты не дружат, то написать алгоритм можно таким образом:

После каждой строки необходимо ставить «Ентер». Ответ будет выводиться непосредственно после его нажатия.

Данные, используемые «Питоном»

Данные, которыми пользуются компьютеры (и языки программирования), представлены несколькими типами, и это вполне очевидно. Числа бывают дробными, целыми, могут состоять из множества цифр или быть весьма массивными из-за дробной части. Чтобы интерпретатору было проще работать с ними, и он мог понять, с чем имеет дело, следует задать определенный тип. Более того, он необходим, чтобы числа поместились в отведенную ячейку памяти.

Наиболее распространенные типы данных, которым пользуется язык программирования Python:

• Integer. Речь идет о целых числах, имеющих как отрицательное, так и положительное значение. Ноль также входит в данный тип.
• Для того чтобы интерпретатор понял, что работает с дробными частями, следует задать тип float point. Как правило, им пользуются в случае использования чисел с варьирующейся точкой. Следует помнить, что при написании программы нужно придерживаться записи «3.25», а не использовать запятую «3,25».
• В случае добавления строк язык программирования Python позволяет добавить тип string. Зачастую слова или фразы заключаются в одинарные или

Недостатки и преимущества

В последние несколько десятилетий людей больше интересовало, как больше времени потратить на освоение данных и меньше - на то, чтобы они были обработаны компьютером. Язык о котором лишь положительные, является высшим кодом.

Недостатков у «Питона» практически нет. Единственный серьезный минус - медлительность при выполнении алгоритма. Да, если сравнивать его с «Си» или «Джава», он, откровенно говоря, черепашка. Объясняется это тем, что данный

Разработчик позаботился о том, чтобы добавить в «Питон» самое хорошее. Поэтому при его использовании можно заметить, что он вобрал в себя лучшие черты других высших языков программирования.

В том случае, если идея, которая реализуется интерпретатором, не впечатляет, то понять это можно будет практически сразу, после написания нескольких десятков строк. Если программа стоящая, то критический участок можно в любое время усовершенствовать.

Сейчас над улучшением «Питона» работает не одна группа программистов, поэтому не факт, что код, написанный на С++ будет лучше, чем тот, который создан при помощи Python.

С какой версией лучше работать?

Сейчас широко используются сразу две версии такой синтаксической системы, как язык Python. Для начинающих выбор между ними будет достаточно трудным. Следует заметить тот факт, что 3.х все еще находится на разработке (хотя и выпущен в массы), в то время как 2.х - полностью завершенная версия. Многие советуют использовать 2.7.8, так как она практически не лагает и не сбивается. В 3.х версии нет радикальных изменений, поэтому в любое время свой код можно перенести в среду программирования с обновлением. Чтобы скачать необходимую программу, следует зайти на официальный сайт, выбрать свою операционную систему и дождаться окончания загрузки.

Существует множество областей применения Python, но в некоторых он особенно хорош. Разбираемся, что же можно делать на этом ЯП.

Основные отличия:

• Flask обеспечивает простоту, гибкость и полный контроль над проектом. Он позволяет пользователю самостоятельно решать, как реализовывать те или иные вещи.
• Django – это сервис типа «все включено». Из коробки в нем уже есть админ-панель, интерфейсы баз данных, ORM (объектно-реляционное отображение) и структура каталогов для ваших проектов.

Что выбрать?

• Выбирайте Flask, если хотите получить больше опыта и возможностей для обучения. Или в том случае, если вам нужен максимальный контроль над всеми используемыми компонентами, например, базами данных.
• Выбирайте Django, если вас интересует конечный продукт. Особенно, если вы работаете с простыми приложениями, такими как новостной сайт, магазин, блог, и хотите, чтобы каждая задача решалась одним предельно ясным способом.

Другими словами, Flask – это, возможно, лучший выбор для начинающего разработчика, так как он содержит меньше компонентов. Кроме того, его стоит выбрать, если необходима тонкая настройка проекта.

Flask из-за своей гибкости лучше подходит для создания REST API .

С другой стороны, если стоит задача сделать что-то просто и быстро, вероятно, стоит выбрать Django.

Data Science: машинное обучение, анализ данных и визуализация

Прежде всего, следует разобраться, что такое .

Предположим, что вы хотите разработать программу, которая будет автоматически определять, что изображено на картинке.

Например, предлагая ей это изображение, вы хотите, чтобы программа опознала собаку.

А здесь она должна увидеть стол.

Возможно, вы думаете, что для решения этой задачи можно просто написать код анализа изображения. Например, если на картинке много светло-коричневых пикселей, делаем вывод, что это собака.

Или вы можете научиться определять на изображении края и границы. Тогда картинка с большим количеством прямых границ, вероятно, окажется столом.

Однако это довольно сложный и непродуманный подход. Что делать, если на фотографии изображена белая собака без коричневых пятен? Или если на картинке круглый стол?

Здесь вступает в игру машинное обучение. Обычно оно реализует некоторый , который позволяет автоматически обнаруживать знакомый шаблон среди входных данных.

Вы можете предложить алгоритму машинного обучения, скажем, 1000 изображений собаки и 1000 снимков столов. Он выучит разницу между этими объектами. Затем, когда вы дадите ему новую картинку со столом или собакой, он сможет определить, что именно на ней изображено.

• scikit-learn из коробки имеет несколько встроенных популярных алгоритмов обучения;
• TensorFlow – это более низкоуровневая библиотека. Она позволяет создавать пользовательские алгоритмы.

Новичкам в машинном обучении лучше начать со scikit-learn. Более опытным разработчикам, которые столкнулись с проблемами эффективности, стоит присмотреться к TensorFlow.

Как изучать машинное обучение?

Настоящие аналитики, например, в Google или Microsoft, делают то же самое, только их работа более сложная и комплексная.

Они используют язык запросов SQL, чтобы извлекать данные из баз. Затем для анализа и визуализации применяются специальные инструменты, например, Mathplotlib (для Python) или D3.js (для JavaScript).

Способы применения Python для анализа и визуализации данных

Одна из самых популярных библиотек для визуализации – Mathplotlib .

Новичкам следует начинать обучение с нее по двум причинам:

• низкий порог вхождения;
• освоение Mathplotlib позволит в будущем быстрее разобраться в более сложных библиотеках, основанных на ней, например, seaborn .

Как изучать анализ данных на Python?

С недавних пор некоторые компании начали использовать для создания настольных приложений JavaScript. Например, десктопное приложение Slack было создано с помощью JavaScript-фреймворка Electron .

Преимущество написания настольных приложений на JavaScript заключается в том, что можно повторно использовать код веб-версии.

Python 3 или Python 2

Python 3 – это более современный и популярный выбор.

Пояснение о backend- и frontend-коде

Предположим, вы хотите сделать нечто, напоминающее Инстаграм.