20 самых лучших сайтов для изучения python
Содержание:
Содержание
Функция print
Формат вызова:
print(value, …, sep=’ ‘, end=’\n’, file=sys.stdout, flush=False)
выводит в файл file значение value, добавляя в конце вывода строку end
элементы value разделены строкой sep. Если flush=True, тогда после
выполнения команды посылается команда очистки буферов ввода/вывода.
value может быть любым объектом python
чаще всего эта функция используется для вывода строковых сообщений.
форматрирование строк
для того, чтобы вывести форматированную строку на экран, нужно использовать строку с символами форматирования:
%s — подстановка строки
%d — подстановка целого числа
%f — подстановка числа с плавающей точкой
Подстановочные аргументы передаются в строку форматирования с помощью оператора %, за которым следует кортеж с постановочными аргументами.
Функция input
Формат вызова:
input(prompt=None, /)
Читает строку со стандартного ввода. Символ перевода строки опускается.
Если prompt указан, то он выводится в стандартный вывод без символа перевода строки.
Если пользователь послал сигнал EOF (*nix: Ctrl-D, Windows: Ctrl-Z-Return), вызывает исключение EOFError. На *nix системах используется библиотека readline, если таковая установлена.
Оператор присваивания
Оператор присваивания в Python, как и во многих других языках программирования это .
Поскольку все в Python объекты, операция присваивания копирует ссылку на объект. Это так в случае изменяемых объектов (), однако для неизменяемых, таких как , происходит создание нового объекта.
While loop
Выражение или цикл «пока» имеет следующий вид:
Цикл выполняется, пока истинно, если условие нарушается, выполняется блок и осуществляется выход из цикла
Пример:
For loop
В питоне цикл используется для прохода всех элементов в последовательности (строка, список, кортеж) или другого итерируемого объекта.
вычисляется один раз; оно должно вернуть итерируемый объект. Suite выполняется каждый раз для каждого элемента из итератора. Каждый элемент итератора в свою очередь присваивается и затем выполняется .
Когда элементы итератора исчерпываются (когда последовательность заканчивается или итератор вызывает исключение), выполняется из ветки и цикл завершается.
Если в теле цикла вызывается , она завершает цикл, без выполнения ветки . в теле цикла пропускает оставшуюся часть кода до новой итерации или до ветки , если новой итерации нет.
Цикл присваивает значения переменным из . Это действие переписывает все предыдущие присваивания переменным, включае те, что были сделаны в теле цикла.
имена из не удаляются по завершении цикла, но если итерируемая последовательность пуста, они не будут инициализированы.
функция возвращает итератор, с помощью которого можно с эмулировать работу цикла в паскале. .
Если мы итерируем по mutable объекту и нам нужно удалять или вставлять туда элементы, то цикл вида:
будет выполняться неверно, поскольку при удалении из списка его размер уменьшится, и в позиции, куда указывает итератор, будет стоять следующий элемент. На следующем шаге позиция итератора снова сдвинется, приведя к тому, что один элемент будет пропущен.
То же касается и вставки.
Выход из решения — создать временную копию списка, например с помощью сечения.
Здесь мы итерировать будем копию списка, а удалять элементы из оригинала.
Оператор цикла for
Следующий и,
наверное, самый часто используемый оператор цикла – это оператор for, который имеет
такой синтаксис:
for <переменная> in <список> :
операторы 1…N
Например,
for x in 1,5,2,4: print(x**2)
выведет в
консоль квадраты соответствующих чисел. Но что, если мы хотим перебрать
значения по порядку в соответствии с правилом:
начальное
значение, шаг, конечное значение
Для этого
используется генератор последовательностей
range(start, stop, step)
Например, если
мы запишем его вот так:
for x in range(1,5,1): print(x)
то в консоли
увидим числа от 1 до 4 с шагом 1. То есть, range генерирует
последовательность в интервале
[1;5)
Последнее
значение не входит в интервал. Если в нашем примере поставить шаг отрицательный
-1, то конечное значение 5 не может быть достигнуто и в этом случае Python возвратит пустую
последовательность:
for x in range(1,5,-1): print(x)
Если нам нужны
числа от 5 до 1, то следует записывать range в таком виде:
for x in range(5,,-1): print(x)
Причем, в range можно записывать
только целые числа, с вещественными он не работает.
Давайте
перепишем нашу программу подсчета суммы
с помощью цикла for, получим:
S= for i in range(1, 1001, 1): S += 1/i print(S)
Здесь весь цикл
записан буквально в одну строчку, а тело цикла состоит из одного оператора –
подсчета суммы ряда.
Вторым примером
рассмотрим задачу вычисления значений линейной функции
Программа будет
выглядеть так:
k = 0.5; b = 2 lst = , 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5 for x in lst: print(x*k+b)
Этот пример
показывает, что для перебора значений счетчика x можно
использовать списки, сформированные ранее в программе. (О списках мы подробнее
будем говорить на последующих занятиях). Здесь же приведем еще один пример:
msg = "Hello World!" for x in msg: print(x)
Он показывает,
что строку можно воспринимать как список и перебирать с помощью цикла for.
Также в цикле for можно
использовать блок else, о котором мы говорили ранее:
for <переменная> in <список> :
операторы 1…N
else:
операторы 1…N
Условные операторы
Python поддерживает дополнительный метод принятия решений, называемую условным выражением. (Он также упоминается как условный оператор или тернарный оператор в различных местах документации Python).
В своей простейшей форме синтаксис условного выражения выглядит следующим образом:
<expr1> if <conditional_expr> else <expr2>
Это отличается от форм операторов , перечисленных выше, потому что это не управляющая структура направляет поток выполнения программы. Он действует скорее как оператор, определяющий выражение. В приведенном выше примере сначала вычисляется . Если истина, то выражение вычисляется как . Если ложь, то выражение вычисляется как .
Обратите внимание на не очевидный порядок: сначала вычисляется среднее выражение, и на основе этого результата возвращается одно из выражений на концах. Вот несколько примеров, которые, надеюсь, помогут прояснить ситуацию:
raining = False
print("Let's go to the", 'beach' if not raining else 'library')
raining = True
print("Let's go to the", 'beach' if not raining else 'library')
age = 12
s = 'minor' if age < 21 else 'adult'
s
'yes' if ('qux' in ) else 'no'
Примечание: условное выражение Python аналогично синтаксису ? : , используемому многими другими языками-C, Perl и Java. На самом деле, оператор ?: обычно называют тернарным оператором в этих языках, что, вероятно, является причиной того, что условное выражение Python иногда называют тернарным оператором Python.
Обычно условное выражение используется для выбора назначения переменной. Например, предположим, что вы хотите найти большее из двух чисел. Конечно, есть встроенная функция max (), которая делает именно это (и многое другое), что вы могли бы использовать. Но предположим, вы хотите написать свой собственный код с нуля.
Вы можете использовать стандартный оператор с предложением :
if a > b:
m = a
else:
m = b
Но условный оператор короче и, возможно, более читабельнее:
m = a if a > b else b
Не забывайте, что условное выражение ведет себя как синтаксическое выражение. Его можно использовать как часть более длинного выражения. Условное выражение имеет более низкий приоритет, чем практически все остальные операторы, поэтому для его группировки необходимы круглые скобки.
В следующем примере оператор + связывается более плотно, чем условное выражение, поэтому сначала вычисляются +x и y + 2, а затем условное выражение. Скобки во втором случае не нужны и результат не меняется:
x = y = 40 z = 1 + x if x > y else y + 2 z z = (1 + x) if x > y else (y + 2) z
Если вы хотите, чтобы условное выражение было вычислено первым, вам нужно окружить его группирующими скобками. В следующем примере сначала вычисляется (x, если x > y, иначе y). В результате получается y, который равен 40, поэтому присваивается z 1 + 40 + 2 = 43:
x = y = 40 z = 1 + (x if x > y else y) + 2 z
Если вы используете условное выражение как часть более крупного выражения, вероятно, будет хорошей идеей использовать группирующие скобки для уточнения, даже если они не нужны.
Условные выражения также используют оценку короткого замыкания, как и составные логические выражения. Части условного выражения не вычисляются, если в этом нет необходимости.
В выражении , если иначе :
Если <conditional_expr> правда, <expr1> и <expr2> не вычисляется.
Если <conditional_expr> имеет значение false, то возвращается <expr2> и <expr1> не вычисляется.
Вы можете проверить это, используя термины, которые вызвали бы ошибку:
'foo' if True else 1/0 1/0 if False else 'bar'
В обоих случаях условия 1/0 не оцениваются, поэтому никаких исключений не возникнет.
Условные выражения также могут быть объединены вместе, как своего рода альтернативная структура , как показано здесь:
s = ('foo' if (x == 1) else
'bar' if (x == 2) else
'baz' if (x == 3) else
'qux' if (x == 4) else
'quux'
)
s
Неясно, имеет ли это какое-либо существенное преимущество перед соответствующим оператором , но это синтаксически правильно для Python.
SoloLearn
Еще один веб-сервис для изучения языка Python, с одной очень интересной особенностью, о которой расскажем в конце. Здесь все материалы структурированы а задания делятся на несколько типов, таких как: «Переставь строчки так, чтобы код заработал», «Вставь пропущенные куски кода», обычное тестирование. Стоит предупредить, что материал изложен очень кратко и надеяться на глубокие знания не стоит. Однако, этот сервис попал сюда не совсем за свой курс по Python.
Дело в том, что на этой площадке есть так называемые «баттлы». Они проходят между реальными пользователями и выглядят примерно так:
Каждому пользователю поочередно дается пять заданий, таких как в процессе курса. Задания у каждого одинаковые. Побеждает тот, кто выполнит больше заданий правильно.
Учтите, что баттлы доступны только в мобильном приложении. Курс на русском языке, кстати, тоже доступен только там. В десктопной версии сайта отображается его англоязычная версия.
Создаем первого бота на Selenium.
Selenium — это библиотека для автоматизации действий в браузере.
Данный способ подойдет для любого сайта, однако, за все нужно платить. Selenium запускает браузер, отъедая огромный запас оперативной памяти. Используйте его только тогда, когда нужно выполнить JS код на странице.
Первым делом нужно установить библиотеку, для этого введите в консоли:
Далее, установите веб-драйвер под браузер Firefox отсюда. Также, необходимо установить браузер Mozilla Firefox, если еще не установлен.
Теперь напишем простейшего бота. Для этого, напишите следующий python скрипт.
Далее, переместите файл скрипта, в одну папку с веб-драйвером geckodriver.exe
И запустите python скрипт. У вас должен открыться браузер.
В адресной строке видна иконка робота, это значит, что браузером управляет программа.
Хорошо, бот создан, но он бесполезен. Единственное на что он способен, это заходить на сайт. Давайте добавим ему новых функций. Например, сделаем так, чтобы бот лайкал посты на сайте.
Массивы
В массивах «array» хранятся однотипные данные, структурированные определенным образом. Они похожи на списки, но ограничены размером и типом входных данных. Для создания нового массива нужно импортировать библиотеку, которая может с ним работать. Ячейки массива имеют одинаковый размер.
одномерные и многомерные массивы в Python
Массивы бывают одномерными, двумерными, многомерными. Размерность массива можно изменять, поэтому предусмотрена функции, позволяющие измерить его размер. В массиве можно добавлять и удалять элементы.
В качестве примера приведу синтаксис метода для списка: spisok . append (аргумент), где аргументом могут быть данные любого типа и аргумент является обязательным. Название метода записывается после названия списка через точку «. append». Этот метод принимает только один аргумент и вставляет его в конец списка. Синтаксис других методов аналогичен.
Установка Django через pipenv
Для того чтобы оценить в действии, создадим новую директорию и установим Django. Первым делом переместимся на рабочий стол Desktop. Там будет создана новая директория , куда нам нужно будет попасть при помощи команды .
Shell
$ cd ~/Desktop
$ mkdir django
$ cd django
|
1 2 3 |
$cd~Desktop $mkdirdjango $cddjango |
Теперь используем Pipenv для инсталляции Django.
Shell
$ pipenv install django==3.0
| 1 | $pipenv install django==3.0 |
Если загляните внутрь нашей папки, то увидите, что в ней появилось два новых файла: и . Теперь у нас есть вся информация, необходимая для создания нового виртуального окружения, однако пока ничего не активировано. Исправим положение через .
Shell
$ pipenv shell
| 1 | $pipenv shell |
При работе на Ubuntu вы увидите, что название текущей директории в командной строке взято в скобки. Это значит, что виртуальное окружение активировано. Будучи внутри папки , перед знаком командной строки мы увидим .
Стоит иметь в виду, что из-за в системе Windows, сейчас нет возможности получить визуальное подтверждение об активации виртуального окружения. Однако в следующей секции можно запустить — тогда станет ясно, что виртуальное окружение Django установлено должным образом.
Shell
(django) $
| 1 | (django)$ |
Все работает! Теперь создаем новый проект Django под названием при помощи следующей команды. Не забудьте в конце поставить точку.
Shell
(django) $ django-admin startproject test_project .
| 1 | (django)$django-admin startproject test_project. |
Немного остановимся на причине использования точки (.) в предыдущей команде. Если вы просто запустите то Django по умолчанию создаст следующую структуру:
Структура
Shell
└── test_project
├── manage.py
└── test_project
├── __init__.py
├── settings.py
├── urls.py
└── wsgi.py
|
1 2 3 4 5 6 7 |
└──test_project ├──manage.py └──test_project ├──__init__.py ├──settings.py ├──urls.py └──wsgi.py |
Как видите, создается новая директория , в ней файл и еще одна директория . Чувствуется повторение, ведь ранее мы уже создали директорию на рабочем столе и переместились в нее. Будет лучше выполнить команду с точкой на конце. Это нужно для установки в данную конкретную папку — на сей раз результат будет таков:
Структура
Shell
├── manage.py
└── test_project
├── __init__.py
├── settings.py
├── urls.py
└── wsgi.py
|
1 2 3 4 5 6 |
├──manage.py └──test_project ├──__init__.py ├──settings.py ├──urls.py └──wsgi.py |
Стоит отметить, что по сути особого значения не имеет, будет ли на конце команды точка или нет, однако но некоторые разработчики предпочитают ее включать.
Осталось убедиться, что все работает. Для этого запустим локальный веб-сервер Django.
Shell
(django) $ python manage.py runserver
| 1 | (django)$python manage.pyrunserver |
Мы получим такой ответ:
Shell
Watching for file changes with StatReloader
Performing system checks…
System check identified no issues (0 silenced).
You have 17 unapplied migration(s). Your project may not work properly until you apply the migrations for app(s): admin, auth, contenttypes, sessions.
Run ‘python manage.py migrate’ to apply them.
May 05, 2020 — 12:36:09
Django version 3.0, using settings ‘test_project.settings’
Starting development server at http://127.0.0.1:8000/
Quit the server with CONTROL-C.
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 |
Watching forfilechanges with StatReloader Performing system checks… System check identified no issues(silenced). You have17unapplied migration(s).Your project may notwork properly untilyou apply the migrations forapp(s)admin,auth,contenttypes,sessions. Run’python manage.py migrate’toapply them. May05,2020-123609 Django version3.0,using settings’test_project.settings’ Starting development server athttp127.0.0.18000 Quit the server with CONTROL-C. |
При посещении откроется следующая страница:
Приветственная страница Django
Для остановки локального сервера используйте комбинацию . После этого выйти из виртуального окружения можно при помощи команды .
Shell
(django) $ exit
| 1 | (django)$exit |
Вновь активировать виртуальное окружение можно в любое время. — для этого используется команда в терминале.
Если вы сталкиваетесь с виртуальными окружениями впервые, сейчас они могут показаться немного запутанными, но не беспокойтесь — по ходу изучения все прояснится. Базовый принцип строится на установке новых пакетов через , их активации с и выхода через по мере завершения процесса.
Будет не лишним отметить, что через командную строку за раз можно активировать только одно виртуальное окружение. Мы будем создавать новое виртуальное окружение для каждого проекта. По этой причине перед созданием нового проекта не забывайте выходить из текущего окружения через или открывайте другие вкладки для новых проектов.
Проекты Python с искусственным интеллектом
Если вы хотите использовать Python для создания приложений с искусственным интеллектом (например, с использованием нейронных сетей), то помимо Python может потребоваться некоторая математическая подготовка, а также знание принципов построения моделей машинного обучения.
Интересует применение нейросетей для компьютерного зрения или обработки изображений? Можно начать с приложения, обрабатывающего фотографии в соответствии с выбранным вами стилем. Здесь можно применить генеративно-состязательные нейронные сети (GAN). Пользователь такого приложения может загрузить свою фотографию и выбрать, к примеру, стиль Ван Гога, в соответствии с которым его фотография будет преобразована. Такое приложение может работать довольно медленно, поэтому опционально можно придумать более простой проект на «питоне» — например, определение лица на фотографии и дорисовка элементов. Хотя подобных приложений уже много, создать самому что-либо подобное всё равно будет интересно.
Prisma — приложение для обработки фото с помощью нейросетей — в своё время вызвало огромный ажиотаж и появление множества клонов
Если же вам интересен анализ текстовых данных, попробуйте создать программу, которая анализирует новости из интернета и делает на их основе прогнозы стоимости ценных бумаг и курсы валют. Вряд ли такое приложение будет давать совершенно точные прогнозы, зато можно прокачаться сразу в нескольких областях — обработке естественного языка (NLP), анализе временных рядов, парсинге и краулинге сайтов.
При создании приложений с искусственным интеллектом ваша задача — создать программу, работающую у вас на компьютере либо в облачном сервисе. Это означает, что вам не нужно делать графический интерфейс приложения, а только её серверную часть. Результаты работы серверной части потом можно передавать посредством API в приложение, написанное для Android или iOS мобильными разработчиками.
Итак, мы рассмотрели, что можно делать на Python, но также важны такие вопросы: как наилучшим образом делать такие проекты и какой инструментарий использовать?
Запускаем сайт на Django через Heroku
Можете бесплатно зарегистрироваться на сайте Heroku. После подтверждения электронной почты вы будете перенаправлены на главную страницу.
Главная страница Heroku
Теперь необходимо установить Heroku Command Line Interface (CLI), необходимый для работы с командной строкой. Нам нужно установить Heroku глабально — таким образом он будет. Откройте новую вкладку командной строки при помощи комбинации , которая подходит как для Mac, так и для Windows.
Работая на Mac, в новой вкладке при помощи Homebrew установите Heroku:
Shell
$ brew install heroku/brew/heroku
| 1 | $brew install herokubrewheroku |
Пользователям Windows нужно выбрать 32-битную или 64-битную версию установщика на странице загрузки . Для пользователей Linux на сайте Heroku предусмотрены специальные инструкции для установки.
Установка Heroku на Ubuntu
Shell
sudo snap install —classic heroku
| 1 | sudo snap install—classic heroku |
После завершения установки можете закрыть используемую вкладку и вернуться к главной вкладке с активным виртуальным окружением .
Наберите команду , после чего используйте только что установленные адрес электронной почты и пароль для Heroku.
|
1 2 3 4 5 |
(pages)$heroku login Enter your Heroku credentials Emailwill@wsvincent.com Password********************************* Logged inaswill@wsvincent.com |
Что такое питон простыми словами
Для того чтобы понять, что такое Python нужно разобраться зачем вообще нужны языки программирования. Они нужны для взаимодействия человека и компьютера. Между собой люди общаются на естественном языке.
Язык программирования Python
Питон является относительно простым высокоуровневым скриптовым языком, который служит для создания различных сценариев. Это означает, что для программирования на Python, не требуется знания машинных кодов — команд для компьютера.
Программирование при помощи машинных кодов ускоряет программу, но очень трудоемко и требует хорошего знания архитектуры компьютера. Одним из таких низкоуровневых языков является ассемблер. Чаще всего низкоуровневое программирование используется в промышленности для специализированных контроллеров, где нет большого объема памяти.
Python может использоваться для программирования контроллеров в станках ЧПУ и в робототехнике. Популярный во всем мире одноплатный микрокомпьютер Raspberry Pi также программируется на питоне. С помощью «малинки» можно программировать роботов, умные дома, квадрокоптеры и множество других вещей. Pi в названии миникомпьютера обозначает, что программирование происходит на Python.
одноплатный микрокомпьютер Raspberry Pi
На языке высокого уровня нужно уметь программировать при помощи понятий, обозначаемых словами. Чаще всего это английский язык, но есть и примеры кодирования на других языках. Например, программу «Бухгалтерия 1С» можно редактировать и изменять на русском.
Питон поддерживает объектно-ориентированное программирование и является интерпретируемым языком. Это означает, что программа выполняется построчно и для ее выполнения на компьютере должен быть установлен интерпретатор. Самым распространенным и популярным интерпретатором является CPython.
Создание веб-приложений на Python с помощью Dash
В настоящее время Dash можно загрузить, используя диспетчер пакетов Python, с помощью команды . Dash распространяется с открытым исходным кодом и под лицензией MIT. На официальном сайте вы сможете ознакомиться с руководством по библиотеке, и на GitHub вы найдёте исходный код.
Dash — библиотека пользовательского интерфейса для создания аналитических веб-приложений. Она будет полезна для тех, кто использует Python для анализа и исследования данных, визуализации, моделирования и отчётности.
Dash значительно упрощает создание GUI (графических пользовательских интерфейсов) для анализа данных. Вот пример приложения на Dash из 43 строк кода, который связывает выпадающее меню с графиком D3.js. Когда пользователь выбирает значение в выпадающем списке, код динамически экспортирует данные из Google Finance в Pandas DataFrame:
Код Dash является декларативным и реактивным, что упрощает создание сложных приложений, содержащих множество интерактивных элементов. Вот пример с 5 входными данными, 3 — выходными и с перекрёстной фильтрацией. Это приложение было написано на Python, и в нём всего лишь 160 строк кода:
Приложение на Dash с несколькими входными и выходными данным.
Для каждого элемента приложения можно задать собственные параметры размера, расположения, цвета и шрифта. Приложения на Dash создаются и публикуются в Сети, поэтому к ним можно применить всё, на что способен CSS. Ниже иллюстрируется пример тонко настраиваемого интерактивного приложения отчётности на Dash, выполненного в стиле отчёта финансовой организации Goldman Sachs.
Тонко настраиваемое приложение Dash, созданное в стиле отчёта финансовой организации Goldman Sachs.
Вам не нужно писать какой-либо код на JavaScript или HTML, когда ваше приложение на Dash запущено в веб-браузере. Dash предоставляет богатый набор интерактивных веб-компонентов.
Пример простого ползунка на Dash
Dash предоставляет простой реактивный декоратор для привязки вашего кода анализа данных к пользовательскому интерфейсу Dash.
Когда изменяется входной элемент (например, при выборе элемента в выпадающем списке или при передвижении ползунка), декоратор Dash предоставляет вашему коду Python новое входное значение.
System Administrator/DevOps
Piano, Удалённо, По итогам собеседования
tproger.ru
Вакансии на tproger.ru
Ваша функция Python может выполнять различные действия с новым входным значением: может фильтровать объект библиотеки Pandas, выполнять SQL-запрос, запускать симуляцию, выполнять вычисления или запускать тестирование. Dash рассчитывает, что ваша функция вернёт новое свойство для какого-нибудь элемента пользовательского интерфейса, будь то новый график, новая таблица или новый текст.
В качестве примера ниже представлено приложение на Dash, которое обновляет текстовый элемент при взаимодействии с графиком. Код приложения фильтрует данные в Pandas на основе выбранной точки:
Приложение ниже отображает метаинформацию о лекарственных веществах при наведении курсора на точки в графике. Код приложения также добавляет строки в таблицу, когда появляются новые компоненты в выпадающем списке.
Благодаря этим двум разделениям между компонентами Python и реактивными функциональными декораторами, Dash разграничивает все технологии и протоколы, необходимые для создания интерактивного веб-приложения. Dash достаточно прост, чтобы привязать пользовательский интерфейс к коду Python за один вечер.
