Выключается ноутбук после замены жесткого диска. Что делать, если ноутбук выключается сам по себе? Настройки питания в ОС Windows

С некоторого времени в голове крутилась мысль о том, а не написать ли мне небольшую заметку на тему почему язык программирования Python стоит изучать, и более того, создавать на нём программные проекты.

Некоторые из вас знают, что совсем недавно я посетил крупнейшее событие в сообществе Python программистов - . Полностью все расходы были покрыты мною самостоятельно без привлечения спонсоров и работодателей. Пожалуй, чтобы посетить такое мероприятие, нужно иметь некоторую эмоциональную привязанность к предмету, и это правда.

Что такое Python?

Python это язык программирования общего назначения, нацеленный в первую очередь на повышение продуктивности самого программиста, нежели кода, который он пишет. Говоря простым человеческим языком, на Python можно написать практически что угодно (веб-/настольные приложения, игры, скрипты по автоматизации, комплексные системы расчёта, системы управления жизнеобеспечением и многое многое другое) без ощутимых проблем. Более того, порог вхождения низкий, а код во многом лаконичный и понятный даже тому, кто никогда на нём не писал. За счёт простоты кода, дальнейшее сопровождение программ, написанных на Python, становится легче и приятнее по сравнению с Java или C++. А с точки зрения бизнеса это влечёт за собой сокращение расходов и увеличение производительности труда сотрудников.

Для демонстрации лаконичности рассмотрим код на Python и Java, который открывает файл и сохраняет его содержимое в переменную:

File = open("file.txt") content = file.read()

Import java.io.IOException; import java.nio.file.Files; import java.nio.file.Paths; public static void main(String args) throws IOException { String content = new String(Files.readAllBytes(Paths.get("file.txt"))); }

Код на Java использует обновлённый интерфейс для работы с системой ввода-вывода. Старый способ выглядел бы ещё ужаснее:)

Кто использует Python?

Грош цена даже самому продвинутому языку программирования, если до него никому нет дела. Одним из составляющих успеха любой технологии является сообщество, созданное вокруг неё. Именно оно предопределяет будущий вектор развития путём совместных усилий. Сообщество вокруг Python одно из самых сильных в мире IT. Это сложный хорошо организованный и постоянно развивающийся организм. Помимо сотни тысяч индивидуальных разработчиков и небольших софтверных компаний, Python поддерживают такие гиганты IT как:

И многие многие другие. Впечатляет, не правда ли? Что же касается крупных и популярных проектов, написанных на Python то это такие монстры как:

• YouTube (большая часть кодовой базы полностью на Python)
• Первая версия поискового паука Google была написана на Python, а позже, из-за чрезвычайно высокой нагрузки и требований к скорости, была переписана на C++.
• Десктопный клиент Dropbox
• Reddit
• Instagram (500M юзеров на Python)
• Bitbucket (Python 2.7 и Django 1.7.11)
• EVE Online MMOPG
• Quora
• Spotify
• Критические сервисы PayPal, обрабатывающие до 2 миллиардов запросов в сутки. Подробнее можно узнать в подкасте от TalkPython, выпуск #54
• Сервисы Mozilla
• Популярный сервис идей Pinterest
• Сервис комментариев Disqus (использую в этом блоге, сервис реализован на Django)
• Внутренние сервисы Facebook (см. постер в моей )
• Система контроля версий Mercurial (до некоторых пор разработчики Python использовали её в своей работе)
• Сервисы Wargaming

и я уверен ещё множество других интересных и популярных приложений, которые я забыл здесь перечислить (велком в комментарии).

О чём это может говорить? О многом. А самое главное о том, что крупные корпорации не боятся строить свой бизнес вокруг Python , они уверены в том, что технология будет жить, а следовательно проблем с поиском специалистов ждать не стоит. Более того, разнообразие приложений также радует, что свидетельствует о широком круге задач, которые Python решает мастерски.

В заметке про книгу " ", я писал о том, что она была взята за основу в качестве учебного материала для вводного курса по программированию в MIT , компьютерным языком на тот момент выступал диалект Lisp - Scheme. Времена меняются, сейчас в качестве цифрового lingua franca лидирует что...? Правильно, Python. Именно его используют в качестве надёжного инструмента в столь удивительном ремесле.

Недостатки Python

У читателя незнакомого с Python может сложиться впечатление, что он панацея от всех бед, серебряная пуля и лекарство от рака. Но не всё так радужно и прекрасно. Как и у всего, у Python есть ряд своих недостатков, которые порой могут быть критическими и влиять на выбор не в пользу змеи.

Скорость

Одним из главных недостатков является его относительно низкая скорость выполнения. Python является языком с полной динамической типизацией, автоматическим управлением памятью. Если на первый взгляд это может казаться преимуществом, то при разработке программ с повышенным требованием к эффективности, Python может значительно проигрывать по скорости своим статическим братьям (C/C++, Java, Go). Что касается динамических собратьев (PHP, Ruby, JavaScript), то здесь дела обстоят намного лучше, Python в большинстве случаев выполняет код быстрее за счет предварительной компиляции в байт-код и значительной части стандартной библиотеки, написанной на Си. На конференциях мне довелось пообщаться с ребятами из крупных компаний вроде Wargaming, у многих из них наблюдается тренд перехода в сторону статики, и чаще всего это Go, Rust.

Интересный доклад про скорость и оптимизацию CPython (родная реализация языка на Си) был прочитан на PiterPy 2015 в Санкт-Петербурге:

Динамическая типизация

Для начинающих программистов, язык программирования с динамической типизацией на первый взгляд (и на второй и даже на третий) может казаться отдушиной, райским наслаждением, особенно для тех, кто ранее имел дело со "статикой". Но есть и обратная сторона луны. С ростом кодовой базы (а это часто неизбежный процесс в успешных проектах), следить за типом передаваемых друг другу данных бывает очень сложно (а при отсутствии внятных доков и тестов практически невозможно), отсюда появляются проблемы, когда, например, у None пытаются вызвать метод или обратиться к атрибуту в процессе выполнения кода. Для решения такого рода проблем динамические языки обрастают всевозможными костылями, свистелками и перделками в виде type annotations , проектов mypy по статическому анализу кода и так далее. Это же в свою очередь накладывает негативный оттенок на эстетическую сторону кода.

В связи с ограничениями языка, появляются альтернативные реализации интерпретаторов: PyPy, Pyston, Jython, Cython и многие другие. Сейчас тренд хорошо заметен именно в эту сторону, например Pyston разрабатывается в стенах т.н. Мекки Python программистов - компании Dropbox:)

Заключение

Несмотря на ряд проблем исторически присущих Python, он продолжает оставаться лидирующим инструментом в ряде ниш:

• Разработка веб-приложений (тут у нас бесусловный лидер в виде Django).
• Анализ данных и машинное обучение (пакеты scipy, scikit-learn, pandas, numpy признанные мировым ученым сообществом).
• Введение в программирование (pygame, turtle хорошо помогают мотивировать детей начинать кодить).
• Быстрое прототипирование идей в бизнесе за счёт обилия готовых библиотек, низкого порога вхождения в язык и высокой продуктивности программистов, пишущих на Python.
• Написание скриптов (сценариев) для автоматизации задач. Python по-умолчанию поставляется со всеми дистрибутивами unix-like систем и является отличной заменой Bash во всех смыслах.

Наверняка я ещё что-то забыл. В общем, Python рулит!

Ссылки

• Отличный доклад про GIL (Global Interpreter Lock). GIL один из серьёзных "затыков" в Python на пути к параллельному программированию.
• Доклад Гвидо ван Россума про type annotations на прошлогоднем PyCon US.
• Raymond Hettinger на прошлогоднем PyCon прочитал отличный доклад на тему pythonic подхода к написанию кода, показав как трансформировать Java-like в Python-like код. Безусловный must watch .
• Пост в техническом блоге Instagram о том как они справляются с нагрузками, используя Python и Django.
• 10 Myths of Enterprise Python в блоге PayPal.

Стоит учить язык программирования Python? Ведь нередко можно услышать, что этот язык умирает. Этот вопрос обсудили пользователи сайта Quora и поделились своим мнением.

Билл Карвн, SQL-разработчик, консультант, тренер и автор

Язык ассемблера дает тебе прекрасную возможность написать компактный, эффективный и оптимизированный для проекта код. В написанном на этом языке коде, занимающем всего несколько килобайт, можно творить удивительные вещи. Но тот уровень эффективности, который можно получить, используя язык ассемблера, не оправдывает дополнительную работу, лишнее время и те навыки, которых он требует.

Это правда, что языки как набирают популярность, так и теряют ее. Продуктивность – вот главная задача в программировании, поэтому время от времени создаются новые языки, которые увеличивают производительность, по крайней мере, для некоторых видов работ.

Большая часть программистов сегодня использует языки более высокого уровня – им необходимо быть боле производительными. Языки высшего уровня могут компилироваться в машинный код (C или C++), а могут быть скомпилированы в байткод с независимой архитектурой и запущены в виртуальной машине (Java) ил же быть обработаны (JavaScript, PHP, Ruby, Python, Perl и др.).

Ошибочное мнение, что необходимо учить язык ассемблера, потому что «он лучше Python». Это глупая точка зрения, построенная на устаревших данных.

Билл Поучер, исполнительный директор ICPC, программное обеспечение в сферах энергетики, синтетической генетики и др.

Изучи Python. Обеспечь себя опытом в программировании. В этом языке есть своя элегантность.

Изучи C как язык для Unix-машин. Понимание UNIX относительно несложно.

Изучи MIX, чтобы понимать Knuth.

Изучи Java, чтобы не испытывать трудности в работе с другими, а также овладеть объектно-ориентированным программированием.

Изучи C++, чтобы программировать в любом стиле, каком только захочешь. Его сила в том, что это основной язык программирования. Его слабость в том, что для программирования на нем необходимо понимать его стиль.

Изучи LISP, чтобы укрепить свое понимание рекурсии.

Разве я сказал, что не стоит учить хотя бы что-то? Нет. Потому что единственная вещь, которую следует сделать, это приучить себя к постоянному изучению чего-либо, особенно к изучению того, как можно решать возникающие проблемы.

Шива Шинде, на языке Python легко кодить, но его тяжело читать

Язык программирования Python не умирает, это один из наиболее быстро развивающихся языков.

1. Его легко изучить

• На данный момент 8 из 10 лучших американских программ для вычислительной техники используют этот язык (Philip Guo, CACM)
• Программы на языке Python, как правило, имеют минимум шаблонов, которые обычно встречаются в других языках программирования. Поэтому вы можете чаще использовать нешаблонные решения задач.
• Если у вас есть опыт программирования, пусть и не этом языке, то вы достаточно быстро овладеете Python.

2. Полный функционал

• Это не только язык для статистических данных. У Python есть все возможности для сбора и очистки данных, для работы с базами данных и высокопроизводительными вычислениями, а также многим другим.
• Этот общепринятый язык программирования с огромным количеством встроенных библиотек . Он хорош для управления данными и базами данных, а также для работы с сетевым программированием. Это продуманный язык с огромным количеством доступных ресурсов.

3. Серьезные библиотеки научных данных

• Python обладает значительными научными библиотеками с огромным количеством данных для использования.
• Основой этих научных библиотек является SciPy Ecosystem, которая даже проводит свои собственные конференции.
• Pandas и Matplotlib - это составляющие SciPy. Они обеспечивают превосходные данные по самым разным темам, например, машинное обучение, интеллектуальный анализ текста и сетевой анализ.

Эрнан Сулаж, прагматичный программист

Этот язык достаточно популярен, его значимость растет в академических кругах. Правдив также тот факт, что полезность языка программирования зависит от того, что ты на нем хочешь делать.

Мне совершенно не нравится PHP, но я не настолько глуп, чтобы отрицать его универсальность и мощность, а также то, что этим языком достаточно просто овладеть.
Что касается изучения ассемблера, то этот язык напрямую зависит от того, с каким процессором вы работаете.

Если вы знаете, как работать с одним, то вы точно в течение некоторого времени сможете использовать его в семействе процессоров. Но со временем и они претерпевают некоторые изменения. В этом смысле это наименее долговечная семья языков.

Магнус Лычка, разработчик программного обеспечения и консультант в Гетеборге

Многим пользователям нравится Python. Для некоторых приложений он будет слишком медленным, и, к примеру, с языком ассемблера они будут работать быстрее, но также быстро эти приложения будут работать на языке С, при том, что код, написанный на языке С, будет рабочим для любых платформ.

Многие стартапы становились успешными с языком Python, после чего им приходилось переписывать некоторые программы в Java, C++ или C. А если бы эти стартапы начинали работать с языком ассемблера, то, скорее всего, у них бы финансирование закончилось задолго до того, как их очень быстрый, но сложный для чтения код был бы закончен.

Но, работая с языком ассемблера, вам придется столкнуться не только с различными архитектурами процессора, но и с техническими деталями, которые отличаются в разных операционных системах.

Python ,

Разработка веб-сайтов

Если вы будете искать ответ на вопрос: «Какой язык программирования выбрать первым», то где-то в 90% всех случаев вам будет предложен Python - как наиболее простой в изучении язык. И очевидно, что определенное число людей, которые до этого не учили программирование, выберут Python из-за этих рекомендаций. И вот тут у нас начинается проблема, о которой пойдет речь ниже. Конечно, с описанием того, как я дошел до такой жизни.

О себе

Еще в студенческие годы я понял, что моя специальность не такая уж радужная, как мне казалось в 18 лет. Поэтому я стал думать о том, как заработать адекватные деньги. И наслушавшись историй о том, как мой двоюродный брат получал безумные на то время деньги в 1С, я также решил связать свою жизнь с IT.

Изначально это были шаблонные сайты на конструкторах и wordpress, потом я занялся SEO, и в один момент наткнулся на Хабр, после чего решил стать полноценным программистом. Высшей математики у меня не было, поэтому я решил выбрать сферу, где она не требуется – веб-разработка.

У меня появился очевидный вопрос: какой язык выбрать – php/python/ruby. Насмотревшись статей на Хабре, почитал хейт в сторону php, посмотрев пару мотивационных роликов от Yandex. Я выбрал Python. Преимущества языка, я надеюсь, вы знаете, поэтому не буду про это говорить.

Первичное обучение языку

Обучение языку я совмещал с основной работой, поэтому читал книжки, смотрел туториалы, пилил небольшие проекты в вечернее время. В общем, за год я

1) Изучил книги:

• Марк Лутц - Изучаем Python
• Марк Лутц - Программирование на Python
• Чед Фаулер – Программист Фанатик
• Билл Любанович – Простой Python

2) Изучил множество роликов от Украинских/Буржуйских авторов по Django
3) Прошел курс от codeacademy
4) Освоил PyCharm

Свой первый проект

Далее у меня появилась идея небольшого сервиса на весьма специфичную тематику, который я решил сделать, чтобы закрепить знания Python + Django.

В создания сайта я

1) Изучил книги:

• Джон Дакетт - HTML и CSS. Разработка и дизайн веб-сайтов
• Дэвид Флэнаган - JavaScript. Подробное руководство
• Бен Форта - Освой самостоятельно SQL.

2) Изучил документацию Django под свои задачи
3) Изучил деплой проектов на Django Gunicorn + nginx + centOS

Свой первый нормальный проект

После того, как первый адекватный сайт провалился, я решил создать уже что-то стоящее, выбрал идею, выбрал схему реализации и за 3 месяца по вечерам его сделал.

Проект показал свою жизнеспособность (по сей день приносит мне определенные деньги, чему я безумно рад). И я решил уже его прокачать получше.

После прочтения книги «Percival H. - Test-Driven Development with Python», решил написать тесты сначала на основе компонентов Django, потом поднял документацию селениума, и уже сделал внешние тесты.

Я хочу быть крутым

Открыв вакансии по Python-Django разработчикам, я посмотрел что еще обычно требуется в таких вакансиях:

• Django Rest Framework
• Celery
• Tornado/Twisted/ asyncio (На выбор что-то одно)
• Class-based view Django
• Angular/React (На выбор что-то одно)

Потратил 3 месяца на знакомство/пробование с этими штуками. Также поднял стандартную библиотеку Python + внешняя библиотека для парсинга beautifulSoup.

Ты не тру без C/C++

Бытует мнение, что без знания C/C++ программист не может называть себя программистом. Поэтому когда у меня было свободное время, я познакомился с книгами:

• Брайн Керниган – Язык программирования С
• Стенли Б ЛиппМан – Язык программирования С++. Базовый курс

Прочитал книги, поковырялся с кодом, посмотрел на компиляцию, посмотрел примеры кода. В общем, теперь я не делал большие глаза при упоминании ссылок, указателей, сортировок, ООП и туче разных массивов с разными скоростями обработки элемента, в зависимости от его позиции.

Я готов к бою!

И вот тут мы приходим к самому важному моменту. Потратив в общей массе 2 года на изучение всех элементов веб-программирования, о которых я говорил выше. Я посчитал себя достаточно готовым, чтобы претендовать на позицию веб-разработчика на Python. Конечно, что-то я знал не очень хорошо, что-то поверхносто, а что-то вообще не знал (например, Flask), но общее понимание и навыки были неплохими.

И вот тут начались проблемы с Python, на которых люди чаще всего не заостряют внимание. А именно на востребованности бизнеса в Python-разработчиков junior/pre-middle уровня.

С этим вопросом я вышел на рынок

Хотя на первый взгляд кажется, что вакансий на Python достаточно много, но когда начинается конкретика, все резко меняется.

1. Сразу идет большой отсев вакансий, где Python является исключительно вспомогательным языком. Чаще всего это позиции Java-разработчиков, Системных Администраторов, QA-Автоматизация. Также сейчас идет большой отсев по Data Learning, где требуется мат-образование + язык R. Т.е. с одним Python вы эту вакансию не сможете подобрать.

2. Оказалось, что в моем городе вакансий под Python нет, от слова вообще нет. Расширив поиск по всей области, я также получил неудовлетворительный результат. Пару вакансий на PHP, где Python шел «будет плюсом». Открыв фильтр за последние 3 года, я также обнаружил, что вакансий на Python не было вовсе. Т.е. бизнес в провинции чаще всего выбирает более простые и популярные технологии, нежели Python.

3. Открыв вакансии на Python в общем поисковике, я обнаружил следующие тенденции:

• 90% + вакансий находятся в Москве или Санкт-Петербурге
• 90% + вакансий требуют уровень middle+ / seniour
• ~100% вакансий junior позиций в Москве или Санкт-Петербурге (чаще всего от гигантов)

Другими словами получилась ситуация, что если ты не живешь в Москве, Санкт-Петербурге и не собираешься ехать их «покорять», то тебе практически негде получить свою первую работу.

Конечно, есть пару очагов, где Python еще используется, например, в Казани. Но чаще всего это какая-то одна фирма, где с Вакансиями тоже весьма middle+ / seniour.

4. Вариант поиска удаленки на текущий уровень также показал, что работодатели не готовы идти на такой риск. Мало опыта + удаленка = это какая-то фантастика.
Тем не менее, я все же смог найти пару вариантов, но уже в ходе первичного собеседования стало понятно, что это ерунда по типу: «Ты у нас три месяца поработай, и если клиент заплатит за твою работу, мы тебе тоже заплатим». Не самый лучший вариант.

5. Поговорил с парой HR из крупных компаний, они высказали такую тенденцию. «Мы обычно берем людей с опытом на Python от года, плюс опытом на другого языке (3+ года). Чаще всего php/Java». Другими словами, они вообще не рассматривали варианты, чтобы взять человека с одним лишь Python.

6. Поговорив с ребятами с профильных форумов, стало понятно, что это достаточно типичная ситуация. Из их рассказов стало понятно, что люди после тщетных поисков либо шли работать на php/1c, либо как-то пролазили через upwork/собственный проект/автоматизацию тестирования.
Но опять же от случая к случаю.

В общем, оказалось, что Python – это отличный язык, который позволяет делать мощные проекты. И так уж сложилось, что их концентрация находится в столицах. И раз это сложные проекты, то и сотрудники туда требуются уже уровня middle+. Готов ли человек, который только что изучил Python получить такую вакансию? Трудно!

Но есть другой путь!

В настоящий момент только в моем городе находится 24 вакансии на php различного уровня (начиная от небольших компаний, которым нужно поддерживать текущий сайт, заканчивая гигантами e-commerce, которые предлагают последовательное расширение функционала). И примерно столько же вакансии на 1С. И где-то на половине из этих вакансий готовы взять человека, который хотя бы что-то знает в программировании. Скорее всего, это не самые лучшие места, но это уже первая работа, после который вы официально для HR станете программистом с опытом.

Так что в итоге

Получается ситуация, что можно изучить клевый язык программирования Python и остаться на улице. А можно выучить «ненавистный» php/1c и получить работу. Качество этой работы, конечно же, оставляет много вопросов – но это уже опыт.

Что касается меня, то в моих условиях (не ехать в Москву/СПб) я фактически потратил время на изучение языка, который сейчас востребован исключительно в моих собственных проектах. Найти работу на месте или удаленке у меня не получилось. Сейчас иду в сторону php, так как на нем банально есть работа.

Поэтому если вы не живете в Москве, СПб, не являетесь студентом тех-вуза, то я бы не советовал вам учить Python первым языком. Обратите внимание на PHP – под него всегда есть места, есть работа, есть опыт. А дальнейший путь развития уже за вами.

P.S. Как подсказал мне мой знакомый, на Ruby почти такая же ситуация. Но тут я уже говорить с уверенностью не могу.

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.