Программирование для чайников на питоне: Интерактивный курс программирования Python 3 для начинающих

Содержание

Топ-5 книг для изучения языка Python (для начинающих)

Перевод статьи «Top 5 Books to learn Python for Beginners — Best of Lot».

Если вы хотите поставить себе какую-то цель на этот год, я советую подумать об изучении языка Python. В особенности, если вы студент, изучающий компьютерные науки, или профессионально занимаетесь вопросами искусственного интеллекта. При таких условиях вы рано или поздно все равно столкнетесь с Python, а хорошее знание этого языка сыграет большую роль в вашей карьере.

История Python началась в 1991 году и с тех пор он успел проникнуть в самые разнообразные сферы программирования. Когда-то это было скриптовое решение для тривиальных задач, а сегодня Python буквально везде. В отличие от Rust, Golang и Dart, Python не является новым языком, но все равно считается одним из современных.

Python, с его прекрасными библиотеками и фреймворками, лидирует в науке о данных, веб-разработке, машинном обучении, бэкенд-разработке, автоматизации.

Изучив этот язык, вы определенно не прогадаете!

Есть ряд языков программирования, таких как Java или C++, которые хороши для бэкенд-приложений и сложных программ, но не подходят для простых вещей. А вот при помощи Python вы можете делать что угодно, он хорош и в объектно-ориентированном программировании, и в написании простых скриптов.

Я веду свой блог (технической направленности), и меня часто спрашивают, как лучше всего изучить Python. На какие книги стоит обратить внимание? Какие курсы я могу посоветовать?

И хотя я считаю, что курсы это прекрасное начало для освоения языка программирования, книги, на мой взгляд, тоже имеют большое значение. Это самый всеобъемлющий и авторитетный источник знаний по любой технологии, Python здесь не исключение.

Для этой статьи я отобрал книги, исповедующие практический подход к обучению. В списке есть материалы как для начинающих, так и для более опытных программистов.

5 лучших книг для изучения Python в 2020 году

Автоматизация рутинных задач с помощью Python

Автор: Эл Свейгарт

Это одна из первых книг по Python, прочитанных мной пару лет назад, когда я только начинал изучать этот язык, и я до сих пор пользуюсь ею в качестве справочника.

Язык Python я начал изучать, собственно, именно для автоматизации некоторых вещей. В этой книге меня привлекло название. Купив ее, я не пожалел: название точно отражает суть книги.

Это учебное пособие научит вас применять Python на практике: отправлять уведомления по электронной почте, читать файлы, собирать данные в вебе, а также автоматизировать рутинные задачи. И для всего этого вам не придется днями и ночами корпеть над изучением алгоритмов сортировки, объектно-ориентированного программирования и прочих премудростей информатики.

Если вы из тех, кто лучше всего учится, делая что-нибудь, — эта книга для вас. Также стоит сказать, что автор книги Эл Свейгарт создал на Udemy онлайн-курс с тем же названием («Automate the Boring Stuff with Python Programming»). Если хотите активизировать свою учебу и не только почитать книгу, но и послушать ее автора, — добро пожаловать на курс.

Легкий способ выучить Python 3

Автор: Зед Шоу

Если говорить о книгах по Python для начинающих, многие люди посоветуют «Легкий способ выучить Python» Зеда Шоу. Со мной тоже так было. Как справедливо отметили комментаторы, уже есть новая версия книги («Learn Python 3 The Hard Way»), более релевантная, чем предыдущая, ведь та была о Python 2.7.

Это была одна из книг, которые мне посоветовал мой приятель, но я долгое время не заглядывал в нее, поскольку увлекся книгами «Автоматизация рутинных задач с помощью Python» и «Изучаем программирование на Python». Так что «Легкий способ выучить Python» я прочел позже и благодаря этой книге восполнил множество пробелов в своих знаниях.

Чтение произведений разных авторов помогает лучше понять язык, потому что один автор лучше раскрывает одну тему, а другой — какую-то еще. Если вы уже читали труды Зеда Шоу и вам нравится его подход, то эта книга вам тоже придется по вкусу.

Изучаем Python

Автор: Эрик Мэтиз

Книга Эрика Мэтиза «Изучаем Python. Программирование игр, визуализация данных, веб-приложения» это еще одно прекрасное практическое пособие по Python.

Она имеет много общего с первой книгой в нашем списке. Так что, если по какой-то причине изложение Эла Свейгарта вам не понравится, вы можете попробовать заменить его труд этой книгой.

Это быстрое введение в язык Python, которое позволит вам в кратчайшие сроки начать писать программы, решать задачи и создавать какие-то рабочие вещи.

Изучаем программирование на Python

Автор: Пол Бэрри

Именно эта книга научила меня языку Python. Я преданный поклонник серии «Head First», прочел большинство их бестселлеров, например, «Изучаем Java» и «Паттерны проектирования». Мне очень нравится, как авторы серии делают обучение интересным.

Этот уникальный стиль изложения удерживает внимание читателя, не дает ему заскучать, а кроме того, побуждает практиковаться параллельно с чтением. Такая модель обучения помогает усваивать знания.

Python. К вершинам мастерства

Автор: Рамальо Лучано

Это моя любимая книга из тех, что предназначены для более опытных программистов. Она помогает усвоить лучшие подходы к написанию программ на Python.

Применяя уроки этой книги на практике, вы сможете писать для своих проектов на Python более чистый, короткий и быстрый код.

Эта книга — как «Java: эффективное программирование», только для Python-разработчиков. Если хотите, ее можно скомбинировать с книгой «Чистый Python. Тонкости программирования для профи» Дэна Бейдера. Это еще одно отличное пособие с более продвинутыми советами по применению Python.

Мой список лучших книг для изучения Python в 2020 году подошел к концу. Конечно, есть и другие авторы, книги которых заслуженно могут занять место на полке разработчика; в моей подборке лишь некоторые из таких книг.

Программирование на Python: нет смысла идти на платные курсы пока не разберетесь в бесплатных

Python ча­сто со­ве­ту­ют изу­чать тем, кто ни­ко­гда рань­ше не про­грам­ми­ро­вал. Одно из его пре­иму­ществ — уни­вер­саль­ность, за счёт ко­то­рой он ис­поль­зу­ет­ся про­фес­си­о­на­ла­ми в раз­ных об­ла­стях: от жур­на­ли­сти­ки до про­дакт-ме­недж­мен­та. Его мож­но при­ме­нять для ре­ше­ния ру­тин­ных за­дач: на­при­мер, что­бы ви­зу­а­ли­зи­ро­вать боль­шой объ­ём дан­ных или со­став­лять спис­ки дел и по­ку­пок. Ав­тор и ме­не­джер про­грам­мы «Ана­лиз дан­ных» в Ян­декс.Прак­ти­ку­ме Анна Чу­ви­ли­на рас­ска­за­ла как оп­ти­ми­зи­ро­вать свой быт и ра­бо­ту при по­мо­щи про­грам­ми­ро­ва­ния, ка­кие биб­лио­те­ки (шаб­ло­ны ре­ше­ний) мо­гут ис­поль­зо­вать но­вич­ки и как вы­брать курс по изу­че­нию Python. Ма­те­ри­ал под­го­тов­лен Ака­де­ми­ей Ян­дек­са

По­че­му Python со­ве­ту­ют но­вич­кам

Одно из глав­ных пре­иму­ществ Python — низ­кий по­рог вхо­да. Код на нём ла­ко­нич­ный и обыч­но схо­ду по­ня­тен даже тем, кто изу­чал дру­гой язык. А по­дроб­ная до­ку­мен­та­ция по­мо­жет разо­брать­ся в про­грам­ми­ро­ва­нии с нуля.

Ре­сур­сы для изу­че­ния Python:

Во­круг Python сфор­ми­ро­ва­лись со­об­ще­ства эн­ту­зи­а­стов, ко­то­рые пи­шут на этом язы­ке. На­при­мер, в Москве есть груп­па Moscow Python: они про­во­дят кон­фе­рен­ции и нефор­маль­ные встре­чи и со­труд­ни­ча­ют с круп­ны­ми ИТ-ком­па­ни­я­ми.

Для Python су­ще­ству­ет объ­ём­ная си­сте­ма биб­лио­тек — го­то­вых ре­ше­ний для тех или иных за­дач. Есть как ал­го­рит­мы для ба­зо­вых ма­те­ма­ти­че­ских опе­ра­ций, так и для слож­ных за­дач: на­при­мер, рас­по­зна­ва­ния кар­ти­нок и зву­ков.

У язы­ка мно­го по­нят­ных при­ло­же­ний: его мож­но ис­поль­зо­вать для ана­ли­за дан­ных и ма­шин­но­го обу­че­ния, бэ­кен­да, веб-раз­ра­бот­ки, си­стем­но­го ад­ми­ни­стри­ро­ва­ния и игр. Ко­неч­но, при этом ну­жен раз­ный на­бор на­вы­ков по­ми­мо про­грам­ми­ро­ва­ния, но с Python мож­но на­чать осва­и­вать по­чти лю­бую пред­мет­ную об­ласть.

Важ­но по­ни­мать, что для ана­ли­за дан­ных язык про­грам­ми­ро­ва­ния — это ин­стру­мент. Ана­лиз дан­ных мож­но про­во­дить и в Ex­cel, и на бу­маж­ке, а про­грам­ми­ро­ва­ние — толь­ко один из ва­ри­ан­тов того, как мож­но ре­шать та­кие за­да­чи.

Одно из рас­про­стра­нён­ных при­ло­же­ний Python — ра­бо­та с дан­ны­ми для про­дакт-ме­недж­мен­та. Ана­лиз дан­ных поз­во­ля­ет ме­не­дже­рам по­лу­чать ин­сай­ты о по­ве­де­нии поль­зо­ва­те­лей и при­ни­мать обос­но­ван­ные ре­ше­ния. В круп­ных ком­па­ни­ях долж­но­сти ана­ли­ти­ков и про­дакт-ме­не­дже­ров обыч­но раз­де­ле­ны, но в неболь­ших про­ек­тах про­дак­там нуж­но ра­бо­тать с дан­ны­ми са­мо­сто­я­тель­но.

Как по­нять, что вам ну­жен имен­но Python

На­зы­вать его «убий­цей Ex­cel» — некор­рект­но. Мно­гие ко­ман­ды и ком­па­нии в Рос­сии ве­дут весь учёт в обыч­ных таб­ли­цах, и им это­го до­ста­точ­но. А Python ну­жен в тот мо­мент, ко­гда речь идет про дей­стви­тель­но боль­шие объ­е­мы дан­ных. На­при­мер, у Ян­декс.Му­зы­ки мно­же­ство пла­тя­щих поль­зо­ва­те­лей, и их дей­ствия еже­днев­но ге­не­ри­ру­ют ка­кие-то со­бы­тия (лай­ки и про­слу­ши­ва­ния) — и те­ра­бай­ты дан­ных. Хра­нить их в таб­лич­ке Ex­cel — из раз­ря­да фан­та­сти­ки.

В Python про­ще де­лать ин­тер­ак­тив­ную и слож­ную ви­зу­а­ли­за­цию или про­во­дить вы­чис­ле­ния — для это­го су­ще­ству­ют биб­лио­те­ки вро­де Seaborn, mat­plot и Plotly. В Ex­cel есть встро­ен­ный ап­па­рат для ре­ше­ния ма­те­ма­ти­че­ских за­дач (на­при­мер, ра­бо­ты с дан­ны­ми), но для него нуж­но за­по­ми­нать мно­го на­зва­ний опе­ра­ций — и ра­бо­та­ет он до­воль­но непо­во­рот­ли­во. Кро­ме того, в Python мож­но быст­рее и с раз­ных сто­рон по­смот­реть на дан­ные. Ре­грес­сию мож­но по­стро­ить и в Ex­cel, но за­чем, ко­гда в Python есть для это­го го­то­вые биб­лио­те­ки?

©

Jefferson Santos / Unsplash


Для ста­ти­сти­че­ских рас­че­тов мож­но ис­поль­зо­вать R — люди с ма­те­ма­ти­че­ским об­ра­зо­ва­ни­ем обыч­но осва­и­ва­ют его быст­рее, чем Python. Од­на­ко боль­шин­ству бу­дет про­ще на­чать с Python.

Для раз­ных за­дач ана­ли­за дан­ных су­ще­ству­ют ко­ро­боч­ные ре­ше­ния. На­при­мер, Am­pli­tude (для про­дук­то­вой ана­ли­ти­ки), Mix­panel (для ана­ли­за по­ве­де­ния поль­зо­ва­те­лей) Ян­декс.Мет­ри­ка и Google An­a­lyt­ics. При этом их ис­поль­зо­ва­ние ча­сто плат­ное.

Где при­ме­нять Python, если вы не раз­ра­бот­чик

По­ми­мо ана­ли­за дан­ных у язы­ка есть и бо­лее про­стые при­ло­же­ния. Так, в учеб­ни­ках по Python ча­сто встре­ча­ет­ся за­да­ча с рас­сыл­ка­ми. В ней нуж­но соз­дать рас­сыл­ку, на­при­мер, для лю­дей, ко­то­рые не сда­ли день­ги на ре­монт — най­дя их дан­ные в Ex­cel-таб­ли­це. С по­мо­щью та­ко­го скрип­та мож­но разо­слать пись­ма по шаб­ло­ну — и име­на бу­дут под­став­ле­ны ав­то­ма­ти­че­ски.

Python — про ав­то­ма­ти­за­цию ру­тин­ных за­дач. На­при­мер, мож­но за­пу­стить скрипт, ко­то­рый под­став­ля­ет па­ро­ли — и он ав­то­ма­ти­че­ски от­кро­ет за­па­ро­лен­ные стра­ни­цы или пап­ки. Есть ал­го­рит­мы для того, что­бы ав­то­ма­ти­че­ски со­зда­вать спис­ки по­ку­пок или пе­ре­име­но­вы­вать фо­то­гра­фии опре­де­лён­ным об­ра­зом.

Люди, ко­то­рые уме­ют пи­сать код, при­ду­мы­ва­ют та­кие вещи «на ав­то­ма­те». На­при­мер, мар­ке­то­ло­ги мо­гут за­пу­стить скрипт для по­стро­е­ния во­ро­нок про­даж. А те­сти­ров­щи­ки — на­пи­сать ал­го­ритм, ко­то­рый бу­дет под­став­лять дан­ные в фор­мы и те­сти­ро­вать при­ло­же­ния.

Если го­во­рить про ана­лиз дан­ных, то мно­гие на­чи­на­ют осва­и­вать его из лю­бо­пыт­ства — что­бы най­ти ин­сай­ты в сфе­ре, ко­то­рую пока не ис­сле­до­ва­ли. На­при­мер, мож­но опре­де­лить со­ци­аль­ные про­бле­мы сво­е­го ре­ги­о­на, ана­ли­зи­руя опуб­ли­ко­ван­ную ста­ти­сти­ку. А если вы хо­ти­те че­рез ка­кое-то вре­мя по­пасть на ста­жи­ров­ку или на ра­бо­ту, где ну­жен ана­лиз дан­ных, то та­кой кейс по­мо­жет вам по­ка­зать свои на­вы­ки. На­чать мож­но с про­стых, стан­дарт­ных про­ек­тов, ко­то­рые обыч­но пред­ла­га­ют тем, кто изу­ча­ет Python.

Что нуж­но, что­бы вы­учить Python

Из ма­те­ма­ти­че­ско­го ап­па­ра­та кро­ме ба­зо­вой ариф­ме­ти­ки для про­грам­ми­ро­ва­ния ни­че­го не нуж­но. Что­бы при­ду­мать, ка­кой ал­го­ритм ис­поль­зо­вать для ре­ше­ния той или иной за­да­чи, важ­но струк­тур­ное мыш­ле­ние — но это не ма­те­ма­ти­че­ская ком­пе­тен­ция. Па­ра­докс в том, что и раз­ви­вать его нуж­но с по­мо­щью ре­гу­ляр­ной ра­бо­ты с за­да­ча­ми — важ­но быть го­то­вым про­си­деть над, ка­за­лось бы, три­ви­аль­ным за­да­ни­ем несколь­ко ча­сов и не от­ча­ять­ся.

Для ана­ли­за дан­ных, по­ми­мо школь­ной ма­те­ма­ти­ки, по­на­до­бят­ся зна­ния ма­те­ма­ти­че­ской ста­ти­сти­ки и тео­рии ве­ро­ят­но­сти. На­чи­на­ю­ще­му спе­ци­а­ли­сту важ­нее все­го осво­ить ба­зо­вые по­ня­тия: уметь про­ве­рять ги­по­те­зы, знать, что та­кое до­ве­ри­тель­ные ин­тер­ва­лы, чем от­ли­ча­ют­ся ме­ди­а­на и мода, по­ни­мать, как обо­зна­чать со­бы­тия и их ве­ро­ят­но­сти.


Ма­те­ри­а­лы по ма­те­ма­ти­ке:

Тем, кто хо­чет за­ни­мать­ся ана­ли­зом дан­ных (как про­фес­си­о­наль­но, так и для себя), важ­но раз­вить кри­ти­че­ское мыш­ле­ние. На­при­мер, нуж­но са­мо­му вы­де­лять кри­те­рии для срав­не­ния объ­ек­тов: тут нет ка­ко­го-то стан­дарт­но­го ре­ше­ния. Ещё важ­но схо­ду ви­деть за­ко­но­мер­но­сти и ано­ма­лии в дан­ных.

Изу­чать про­грам­ми­ро­ва­ние и ана­лиз дан­ных мож­но и са­мо­му — я не ре­ко­мен­дую об­ра­щать­ся к плат­ным кур­сам до тех пор, пока вы не по­смот­ре­ли бес­плат­ный кон­тент.

Во-пер­вых, он слу­жит для профори­ен­та­ции: что­бы луч­ше по­нять, ка­кие при­ло­же­ния есть у про­грам­ми­ро­ва­ния или ана­ли­за дан­ных для раз­ных про­фес­сий. Во-вто­рых, даёт по­нять, сколь­ко сил и вре­ме­ни нуж­но бу­дет при­кла­ды­вать для изу­че­ния.

Пре­иму­ще­ства обу­че­ния на кур­сах в том, что на них мож­но по­лу­чить чёт­ко сфор­му­ли­ро­ван­ные прак­ти­че­ские за­да­чи. Так­же пре­по­да­ва­те­ли мо­гут рас­ска­зать о том, как об­щать­ся с за­каз­чи­ком и уточ­нять у него необ­хо­ди­мую ин­фор­ма­цию.

©

Fatos Bytyqi / Unsplash


Как вы­брать об­ра­зо­ва­тель­ную про­грам­му

Вы­би­рая об­ра­зо­ва­тель­ную про­грам­му, важ­но об­ра­тить вни­ма­ние на пре­по­да­ва­те­лей, ко­то­рые его ве­дут или со­зда­ва­ли для него кон­тент, — мож­но по­смот­реть их про­фи­ли на Face­book и узнать про про­фес­си­о­наль­ный опыт.

Что ка­са­ет­ся цены, то по мо­е­му опы­ту, ка­че­ство кур­са не все­гда с ней кор­ре­ли­ру­ет — по­это­му ори­ен­ти­ро­вать­ся нуж­но на то, сколь­ко вам ком­форт­но по­тра­тить на обу­че­ние.

Так­же сто­ит чёт­ко сфор­му­ли­ро­вать то, что хо­чет­ся по­лу­чить в ре­зуль­та­те, — и сде­лать это клю­че­вым кри­те­ри­ем для вы­бо­ра. Бы­ва­ют слу­чаи, ко­гда сту­ден­ты при­хо­дят на курс по ана­ли­зу дан­ных для ме­не­дже­ров и ожи­да­ют за­ня­тия по про­грам­ми­ро­ва­нию — а их учат об­щать­ся с ана­ли­ти­ка­ми и рас­ска­зы­ва­ют об­щие вещи про то, как внед­рять ана­лиз дан­ных. За­ча­стую про­бле­ма не в пло­хой ор­га­ни­за­ции или пре­по­да­ва­те­лях, а в том, что че­ло­век сам не про­ве­рил, со­от­вет­ству­ет ли про­грам­ма его за­да­чам. Пра­ви­ло с по­ста­нов­кой це­лей ра­бо­та­ет не толь­ко на вы­бор про­грам­мы, но и на обу­че­ние в це­лом — не сто­ит осва­и­вать язык про­грам­ми­ро­ва­ния, что­бы по­ста­вить га­лоч­ку.

Пример программы на Python. Особенности, описание и рекомендации

Язык программирования Python является мощным инструментом, славится красивым синтаксисом и легкостью в обучении. Буквально любой пользователь сможет за короткое время изучить азы этого языка и написать свою первую программу. В этой статье мы рассмотрим примеры программ для начинающих на Python.

Почему Python?

У многих возникают сложности при выборе первого языка программирования. Вот несколько основных причин, почему стоит остановить свой выбор именно на нем:

  • Легкость в изучении. Действительно, Python является очень легким языком. Освоить основы можно буквально за неделю. Некоторые придерживаются мнения, что если человек первым своим языком для изучения выбирает Python, то ему в будущем будет сложно изучать другие языки. Но если человек совсем не понимает в программировании, не знает, как все работает, ему очень сложно будет изучать Java, например. Для начала пользователь должен понять основы программирования, узнать, что такое ООП, как с этим работать.
  • Перспектива. На сегодняшний день множество IT-компаний переходят на Python. Пишутся сайты, делаются расчеты, создаются боты. «Питон» справляется со всеми задачами. И хороший специалист в этой области точно не пропадет. Раньше об этом языке мало говорили, но сейчас даже в школах заменяют Pascal на Python. При сдаче ЕГЭ можно решать задачи на «Питоне».
  • Много обучающего материала. Разные курсы, книги, уроки, примеры программ. Даже можно найти примеры программ на Python для Raspberry Pi. Это такой микрокомпьютер, который часто используют для построения умных домов, автоматических систем.

Какую версию Python выбрать

Существует две версии Python — 2 и 3. Начинающие при скачивании Python задаются вопросом о том, какую же версию стоит скачивать. Вторая версия уже устарела, и мало кто ею пользуется. Большинство уроков и примеры программ на Python — 3 версия. И в этой статье также используется Python 3 в примерах. Синтаксис не особо отличается, но некоторые библиотеки не поддерживают старую версию, в некоторых отличается немного синтаксис. Поэтому не стоит тратить время на вторую версию, нужно сразу скачивать и изучать третью.

Самая первая программа

Такая традиция сложилась у программистов, что первой программой на любом языке программирования служит вывод текста Hello World!, что переводится с английского как «Привет, Мир!». Для осуществления этой задачи необходимо прописать лишь один оператор — print. И в скобках написать в кавычках текст, который нужно вывести на экран. Таким образом, первый наш пример программы на Python выглядит следующим образом:

print('Hello World!')

Любая программа работает по определенному алгоритму. Основными являются: линейный, разветвляющийся, циклический. Самый первый пример программы на Python, который был рассмотрен, то есть вывод текста, относится к линейному алгоритму. Зачастую в программах используются все виды алгоритмов. Ниже рассмотрим примеры простых программ на Python, относящихся к другим алгоритмам.

Ветвление

Ветвление, или же разветвляющийся алгоритм должен содержать хотя бы одну проверку условия. Для проверки условий в Python есть оператор if, что переводится как «если».

a=0
print('Введите число: ')
input(a)
if a==0:
	print('Вы ввели число 0')

В примере выше можно увидеть пример работы с оператором IF в Python. Сначала программа просит ввести число, далее пользователь вводит число (оператор input). Это число записывается в переменную a. Следующим идет условие, если переменная «a» равна нулю, то переменная выводит на экран текст, после чего работа программы прекращается. Также есть оператор else переводится как «иначе». Дополним нашу программу таким образом, что, если человек введет число, отличное от нуля, она оповестит пользователя об этом при помощи вывода текста.

Итак, готовая программа выглядит следующим образом:

a=0
print('Введите число: ')
input(a)
if a==0:
	print('Вы ввели число 0')
else:
	print('Вы ввели число отличное от нуля')

Циклы в Python

Циклы служат для многократного повторения каких-либо действий. В Python для этого есть операторы for и while. Рассмотрим оба этих оператора.

Оператор While

Это циклы с условием, то есть тело цикла будет исполняться до того момента, пока условие истинно. Например, пока a = 0, прибавлять к переменной b переменную c.

Синтаксис выглядит следующим образом:

while условие:
	тело цикла

Пример программы на Python с использованием цикла While:

a = 1
while a <= 10:
    print(a ** 2)
    a += 1

Эта программа выводит квадраты чисел от 1 до 10. В теле цикла можно увидеть, что программа выводит каждый раз переменную a в квадрате, затем прибавляет к этой же переменной 1. Цикл выполняется до тех пор, пока переменная a не будет равна или больше 10. Чтобы программа выглядела более законченно и красиво, можно воспользоваться оператором else. Пример использования:

a = 1
while a <= 10:
    print(a ** 2)
    a += 1
else:
	print('Цикл завершен')

То есть если переменная

a становится больше или равна 10, то на экран выводится сообщение «Цикл завершен». Добавили всего 2 строчки кода, а программа выглядит уже более красиво. Да и к тому же в будущем легче будет ориентироваться, если возникнет какая-нибудь ошибка, не придется долго искать.

Оператор For

Цикл For является менее универсальным, чем цикл While, но зато он работает быстрее. В основном при помощи for перебирают какие-либо данные. Например, строки и словари. Пример программы на Python:

for i in 'Hello world!':
	print(i * 2, end='')

В этом примере можно увидеть, что цикл for перебирает строку Hello World! и каждый символ строки повторяет два раза.

Операторы break и continue

Операторы break и continue используются в циклах для выхода из цикла или пропуска до следующей итерации. Пример использования оператора continue:

a = 1
while a <= 10:
    if a==5:
    	a += 1
    	continue
    
    print(a ** 2)
    a += 1
else:
	print('Цикл завершен')

В примере мы видим, что если переменная a равняется 5, то он пропускает 5 и начинает с 6. Так же применяется и оператор break, но вместо пропуска он будет выходить из цикла и переходить к другим действиям, если они есть. Если их нет — завершает программу.

Графический интерфейс программ

Далее пойдут примеры программ на Python с графическим интерфейсом. Для их создания потребуется набор библиотек PyQT5. Этот набор является одним из самых мощных для создания графического интерфейса программы. Также есть библиотека TKinter для создания графического интерфейса, но он уступает по мощности PyQT5, хотя для простых программ можно использовать и TKinter. Для начала следует установить эту библиотеку, так как изначально ее в Python нет.

Самый простой пример программы на Python с PyQT5:

#!/usr/bin/python3
# -*- coding: utf-8 -*-

import sys
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QWidget


if __name__ == '__main__':

    app = QApplication(sys.argv)

    w = QWidget()
    w.resize(250, 150)
    w.move(300, 300)
    w.setWindowTitle('Simple')
    w.show()

    sys.exit(app.exec_())

Все очень гибко настраивается, можно настроить ширину экрана, высоту, название окна и много другого. Ниже можно увидеть окно, которое создается после выполнения кода выше.

Пример использования библиотеки math

Язык программирования Python частенько используют для расчетов. Даже в NASA используют Python для таких целей. Чтобы проводить операции с числами, проводить различные расчеты, поможет библиотека math. Это очень мощная библиотека, которая изначально идет в составе «Питона», дополнительно устанавливать ее не надо. Рассмотрим пару примеров использования этой библиотеки.

Допустим, необходимо вычислить факториал заданного числа. Сделать это можно одним лишь оператором. Пример программы на Python:

import math
a=10
print(math.factorial(a))

Узнать остаток от деления a на b:

import math
a=10
b=2
print(math.fmod(a,b))

Допустим, нам нужно вычислить обратный гиперболический косинус числа B, делается это тоже с помощью одного оператора:

import math
a=10
print(math.acosh(a))

Построение графиков

Python также может составлять графики. Для этого используется библиотека MatPlotLib. Этой библиотеки нет изначально, ее надо устанавливать отдельно. Делается это очень просто, в командной строке нужно написать одну строчку:

pip install matplotlib

После чего стоит подождать некоторое время, пока библиотека не установится.

Пример кода для построения графиков синуса и косинуса:

import matplotlib as mpl 
import matplotlib. pyplot as plt 
import math

dpi = 80
fig = plt.figure(dpi = dpi, figsize = (512 / dpi, 384 / dpi) )
mpl.rcParams.update({'font.size': 10})

plt.axis([0, 10, -1.5, 1.5])

plt.title('Sine & Cosine')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('F(x)')

xs = []
sin_vals = []
cos_vals = []

x = 0.0 
while x < 10.0:
    sin_vals += [ math.sin(x) ]
    cos_vals += [ math.cos(x) ]
    xs += [x] 
    x += 0.1 

plt.plot(xs, sin_vals, color = 'blue', linestyle = 'solid',
         label = 'sin(x)')
plt.plot(xs, cos_vals, color = 'red', linestyle = 'dashed',
         label = 'cos(x)')

plt.legend(loc = 'upper right')
fig.savefig('trigan.png')
plt.show()

После выполнения кода можно увидеть следующее:

Django

На Python написано немало сайтов. Все больше и больше сайтов с каждым днем пишется на этом чудесном языке. А возможность этого предоставляет фреймворк Django. Даже предполагают, что через несколько лет Python сможет обогнать PHP на рынке. Многие IT-компании уже работают с этим языком. Например, «Яндекс». А известный облачный сервис Dropbox и вовсе полностью написан на «Питоне». Можно писать не только сайты, но и полноценные веб-приложения. К тому же он абсолютно бесплатный.

IDE для программирования на Python

Инструмент программиста — всегда важно. Согласитесь, неудобно программировать на языке программирования Python в блокноте, тем более учитывая, как «Питон» относится к отступам. Существует несколько сред разработки, которыми чаще всего пользуются:

  • PyCharm. Это, наверное, самый известный IDE для Python. С ним работать очень удобно, подключение новых библиотек не занимает много времени. Но он скорее подходит для мощных компьютеров, на слабых ПК будет очень неудобно с ним работать, так как PyCharm требователен.
  • Sublime Text 3. Это и не среда разработки, это редактор кода, но зато какой! Он идеально подходит для слабых компьютеров. Программные коды придется запускать через командную строку.
  • Eclipse. На нем чаще всего пишут программисты на Java, но и для Python он отлично подойдет.

Рекомендации

  • Не забывайте комментировать свой код. Многие не тратят на это время, а зря. Нужно заиметь привычку комментировать свой код, причем всегда. Например, если вы будете выкладывать свой пример программы на Python на какой-нибудь интернет-ресурс, нужно, чтобы другие программисты смогли понять ваш код, это очень важно.
  • Практикуйтесь и читайте книги. Практика нужна всегда. Участвуйте в Open Source проектах, решайте задачи. Также не забывайте смотреть примеры составления программ в Python другими программистами. Нужно научиться работать с чужим кодом. Ну и, конечно же, необходимо читать книги. Видео, статьи — это конечно круто, но ничто не заменит книги.
  • Научитесь пользоваться поисковыми системами. Зачастую на форумах можно увидеть, что люди спрашивают совершенно глупые вещи, ответы на которые можно найти на первых страницах поисковых систем. Практически на 95 % ваших вопросов можно найти ответы в Сети.
  • Не злоупотребляйте примерами программ. Научитесь писать сами код. Если вы только и будете смотреть примеры составления программ в Python других разработчиков и работать с ними, вы так и не научитесь писать свой код.

Уроки по Python

Уроки по Python для начинающих на programmera.ru.

Что такое Python?

Python — это мощный высокоуровневый объектно-ориентированный язык программирования, созданный Guido van Rossum и впервые выпущенный в 1991 году. Имя Python получено из телевизионного сериала «Летающий цирк» Monty Python, и обычно используется ссылка Monty Python в примере кода. Этот язык теперь один из самых популярных языков в жизни. Этот язык теперь один из самых популярных языков в жизни. С 2003 года Python последовательно входит в десятку самых популярных языков программирования, как это измеряется индексом сообщества TIOBE.


Его синтаксис очень чистый, с акцентом на читаемость и использует стандартные английские ключевые слова . Основное понимание любого из языков программирования — плюс. Более того, опытный разработчик на любом языке программирования может быстро подобрать Python.

Python — это кросс-платформенный язык программирования, то есть он работает на нескольких платформах, таких как Windows, Mac OS X, Linux, Unix и даже был перенесен на виртуальные машины Java и .NET. Устные переводчики Python доступны для многих операционных систем, что позволяет использовать код Python в самых разных системах. Большинство реализаций Python (включая CPython) включают цикл read-eval-print (REPL), что означает, что они могут функционировать как интерпретатор командной строки, для которого пользователь вводит операторы последовательно и немедленно получает результаты. Дизайн Python предлагает некоторую поддержку функционального программирования в традиции Lisp .

Python — действительно захватывающий и мощный язык. Он имеет правильное сочетание производительности и функций, которые делают письма на Python интересными и легкими.

Введение в программирование на Python

Основы Python

Операции потока управления Python

Структуры данных Python

Работа с файлами и каталогами с помощью Python

Сетевое программирование на Python

Программирование на Python

Интервью и ответы на Python

MonkeyPatch — это часть кода программирования, которая расширяет или изменяет другой код во время выполнения. Это означает, что он вносит изменения в модуль или класс во время работы программы. Это не стандартная методика разработки программного обеспечения. Это просто динамическая замена атрибутов во время выполнения. По-прежнему является обходным решением для решения острой проблемы и имеет явные

При работе над программированием на Python вы неизбежно сталкиваетесь с ситуациями, когда вам приходится выполнять некоторые манипуляции с данными. В большинстве случаев вы используете контрольные инструкции для получения желаемого результата, но эти управляющие операторы могут быстро стать немного грязными и большими. Функциональные методы могут помочь вам написать более декларативный код, который легче понять с первого

Лямбда, 11-я буква греческого алфавита, является символом длины волны. Лямбда исходит из исчисления Лямбды и относится к анонимным функциям программирования. В Python Lambda является выражением. Тело Лямбды — это одно выражение, а не блок утверждений. Поскольку он ограничен выражением, лямбда является менее общей, чем def, вы можете только сжать столько логики в тело лямбда без

В Python вы просто не можете убить Thread. Убийство нити устраняет любые гарантии, которые пытаются установить / окончательно блокировать, чтобы вы могли заблокировать блокировки, открыть файлы и т. д. Обычно это плохой шаблон, чтобы убить поток внезапно, на Python и на любом языке. Лучше вы можете использовать модуль многопроцессорности , который почти то же самое

Основы языка программирования Python за 10 минут

Основы языка программирования Python за 10 минут

(Перевод)

На сайте Poromenos’ Stuff была опубликована статья, в которой, в сжатой форме, рассказывают об основах языка Python. Я предлагаю вам перевод этой статьи. Перевод не дословный. Я постарался подробнее объяснить некоторые моменты, которые могут быть непонятны.

Если вы собрались изучать язык Python, но не можете найти подходящего руководства, то эта статья вам очень пригодится! За короткое время, вы сможете познакомиться с основами языка Python. Хотя эта статья часто опирается на то, что вы уже имеете опыт программирования, но, я надеюсь, даже новичкам этот материал будет полезен. Внимательно прочитайте каждый параграф. В связи с сжатостью материала, некоторые темы рассмотрены поверхностно, но содержат весь необходимый метриал.

Основные свойства

Python не требует явного объявления переменных, является регистро-зависим (переменная var не эквивалентна переменной Var или VAR — это три разные переменные) объектно-ориентированным языком.

Синтаксис

Во первых стоит отметить интересную особенность Python. Он не содержит операторных скобок (begin..end в pascal или {..}в Си), вместо этого блоки выделяются отступами: пробелами или табуляцией, а вход в блок из операторов осуществляется двоеточием. Однострочные комментарии начинаются со знака фунта «#», многострочные — начинаются и заканчиваются тремя двойными кавычками «»»»».

Чтобы присвоить значение пременной используется знак «=», а для сравнения — «==». Для увеличения значения переменной, или добавления к строке используется оператор «+=», а для уменьшения — «-=». Все эти операции могут взаимодействовать с большинством типов, в том числе со строками. Например

>>> myvar = 3

>>> myvar += 2

>>> myvar -= 1

«»»Это многострочный комментарий

Строки заключенные в три двойные кавычки игнорируются»»»

>>> mystring = «Hello»

>>> mystring += » world.»

>>> print mystring

Hello world.

# Следующая строка меняет

значения переменных местами. (Всего одна строка!)

>>> myvar, mystring = mystring, myvar

Структуры данных

Python содержит такие структуры данных как списки (lists), кортежи (tuples) и словари (dictionaries). Списки — похожи на одномерные массивы (но вы можете использовать Список включающий списки — многомерный массив), кортежи — неизменяемые списки, словари — тоже списки, но индексы могут быть любого типа, а не только числовыми. «Массивы» в Python могут содержать данные любого типа, то есть в одном массиве может могут находиться числовые, строковые и другие типы данных. Массивы начинаются с индекса 0, а последний элемент можно получить по индексу -1 Вы можете присваивать переменным функции и использовать их соответственно.

>>> sample = [1, [«another», «list»], («a», «tuple»)] #Список состоит из целого числа, другого списка и кортежа

>>> mylist = [«List item 1», 2, 3.14] #Этот список содержит строку, целое и дробное число

>>> mylist[0] = «List item 1 again» #Изменяем первый (нулевой) элемент листа mylist

>>> mylist[-1] = 3.14 #Изменяем последний элемент листа

>>> mydict = {«Key 1»: «Value 1», 2: 3, «pi»: 3.14} #Создаем словарь, с числовыми и целочисленным индексами

>>> mydict[«pi»] = 3.15 #Изменяем элемент словаря под индексом «pi».

>>> mytuple = (1, 2, 3) #Задаем кортеж

>>> myfunction = len #Python позволяет таким образом объявлять синонимы функции

>>> print myfunction(mylist)

3

Вы можете использовать часть массива, задавая первый и последний индекс через двоеточие «:». В таком случае вы получите часть массива, от первого индекса до второго не включительно. Если не указан первый элемент, то отсчет начинается с начала массива, а если не указан последний — то масив считывается до последнего элемента. Отрицательные значения определяют положение элемента с конца. Например:

>>> mylist = [«List item 1», 2, 3.14]

>>> print mylist[:] #Считываются все элементы массива

[‘List item 1’, 2, 3.1400000000000001]

>>> print mylist[0:2] #Считываются нулевой и первый элемент массива.

[‘List item 1’, 2]

>>> print mylist[-3:-1] #Считываются элементы от нулевого (-3) до второго (-1) (не включительно)

[‘List item 1’, 2]

>>> print mylist[1:] #Считываются элементы от первого, до последнего

[2, 3.14]

Строки

Строки в Python обособляются кавычками двойными «»» или одинарными «’». Внутри двойных ковычек могут присутствовать одинарные или наоборот. К примеру строка «Он сказал ‘привет’!» будет выведена на экран как «Он сказал ‘привет’!». Если нужно использовать строку из несколько строчек, то эту строку надо начинать и заканчивать тремя двойными кавычками «»»»». Вы можете подставить в шаблон строки элементы из кортежа или словаря. Знак процента «%» между строкой и кортежем, заменяет в строке символы «%s» на элемент кортежа. Словари позволяют вставлять в строку элемент под заданным индексом. Для этого надо использовать в строке конструкцию «%(индекс)s». В этом случае вместо «%(индекс)s» будет подставлено значение словаря под заданным индексом.

>>>print «Name: %s\nNumber: %s\nString: %s» % (myclass.name, 3, 3 * «-«)

Name: Poromenos

Number: 3

String: —

strString = «»»Этот текст расположен

на нескольких строках»»»

>>> print «This %(verb)s a %(noun)s.» % {«noun»: «test», «verb»: «is»}

This is a test.

Операторы

Операторы while, if, for составляют операторы перемещения. Здесь нет аналога оператора select, так что придется обходиться if. В операторе for происходит сравнение переменной и списка. Чтобы получить список цифр до числа <number> — используйте функцию range(<number>). Вот пример использования операторов

rangelist = range(10) #Получаем список из десяти цифр (от 0 до 9)

>>> print rangelist

[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

for number in rangelist: #Пока переменная number (которая каждый раз увеличивается на единицу) входит в список…

# Проверяем входит ли переменная

# numbers в кортеж чисел (3, 4, 7, 9)

if number in (3, 4, 7, 9): #Если переменная number входит в кортеж (3, 4, 7, 9)…

# Операция «break» обеспечивает

# выход из цикла в любой момент

break

else:

# «continue» осуществляет «прокрутку»

# цикла. Здесь это не требуется, так как после этой операции

# в любом случае программа переходит опять к обработке цикла

continue

else:

# «else» указывать необязательно. Условие выполняется

# если цикл не был прерван при помощи «break».

pass # Ничего не делать

if rangelist[1] == 2:

print «The second item (lists are 0-based) is 2»

elif rangelist[1] == 3:

print «The second item (lists are 0-based) is 3»

else:

print «Dunno»

while rangelist[1] == 1:

pass

Функции

Для объявления функции служит ключевое слово «def». Аргументы функции задаются в скобках после названия функции. Можно задавать необязательные аргументы, присваивая им значение по умолчанию. Функции могут возвращать кортежи, в таком случае надо писать возвращаемые значения через запятую. Ключевое слово «lambda» служит для объявления элементарных функций .

# arg2 и arg3 — необязательые аргументы, принимают значение объявленное по умолчни,

# если не задать им другое значение при вызове функци.

def myfunction(arg1, arg2 = 100, arg3 = «test»):

return arg3, arg2, arg1

#Функция вызывается со значением первого аргумента — «Argument 1», второго — по умолчанию, и третьего — «Named argument».

>>>ret1, ret2, ret3 = myfunction(«Argument 1», arg3 = «Named argument»)

# ret1, ret2 и ret3 принимают значения «Named argument», 100, «Argument 1» соответственно

>>> print ret1, ret2, ret3

Named argument 100 Argument 1

# Следующая запись эквивалентна def f(x): return x + 1

functionvar = lambda x: x + 1

>>> print functionvar(1)

2

Классы

Язык Python ограничен в множественном наследовании в классах. Внутренние переменные и внутренние методы классов начинаются с двух знаков нижнего подчеркивания «__» (например «__myprivatevar»). Мы можем также присвоить значение переменной класса извне. Пример:

class Myclass:

common = 10

def __init__(self):

self.myvariable = 3

def myfunction(self, arg1, arg2):

return self.myvariable

# Здесь мы объявили класс Myclass. Функция __init__ вызывается автоматически при инициализации классов.

>>> classinstance = Myclass() # Мы инициализировали класс и переменная myvariable приобрела значение 3 как заявлено в методе инициализации

>>> classinstance.myfunction(1, 2) #Метод myfunction класса Myclass возвращает значение переменной myvariable

3

# Переменная common объявлена во всех классах

>>> classinstance2 = Myclass()

>>> classinstance.common

10

>>> classinstance2.common

10

# Поэтому, если мы изменим ее значение в классе Myclass изменятся

# и ее значения в объектах, инициализированных классом Myclass

>>> Myclass.common = 30

>>> classinstance.common

30

>>> classinstance2.common

30

# А здесь мы не изменяем переменную класса. Вместо этого

# мы объявляем оную в объекте и присваиваем ей новое значение

>>> classinstance.common = 10

>>> classinstance.common

10

>>> classinstance2. common

30

>>> Myclass.common = 50

# Теперь изменение переменной класса не коснется

# переменных объектов этого класса

>>> classinstance.common

10

>>> classinstance2.common

50

# Следующий класс является наследником класса Myclass

# наследуя его свойства и методы, ктому же класс может

# наследоваться из нескольких классов, в этом случае запись

# такая: class Otherclass(Myclass1, Myclass2, MyclassN)

class Otherclass(Myclass):

def __init__(self, arg1):

self.myvariable = 3

print arg1

>>> classinstance = Otherclass(«hello»)

hello

>>> classinstance.myfunction(1, 2)

3

# Этот класс не имеет совйтсва test, но мы можем

# объявить такую переменную для объекта. Причем

# tэта переменная будет членом только classinstance.

>>> classinstance.test = 10

>>> classinstance. test

10

Исключения

Исключения в Python имеют структуру try-except [exceptionname]:

def somefunction():

try:

# Деление на ноль вызывает ошибку

10 / 0

except ZeroDivisionError:

# Но программа не «Выполняет недопустимую операцию»

# А обрабатывает блок исключения соответствующий ошибке «ZeroDivisionError»

print «Oops, invalid.»

>>> fnexcept()

Oops, invalid.

Импорт

Внешние библиотеки можно подключить процедурой «import [libname]», где [libname] — название подключаемой библиотеки. Вы так же можете использовать команду «from [libname] import [funcname]», чтобы вы могли использовать функцию [funcname] из библиотеки [libname]:

import random #Импортируем библиотеку «random»

from time import clock #И заодно функцию «clock» из библиотеки «time»

randomint = random.randint(1, 100)

>>> print randomint

64

Работа с файловой системой


Python имеет много встроенных библиотек. В этом примере мы попробуем сохранить в бинарном файле структуру списка, прочитать ее и сохраним строку в текстовом файле. Для преобразования структуры данных мы будем использовать стандартную библиотеку «pickle»:

import pickle

mylist = [«This», «is», 4, 13327]

# Откроем файл C:\binary.dat для записи. Символ «r»

# предотвращает замену специальных сиволов (таких как \n, \t, \b и др.).

myfile = file(r»C:\binary.dat», «w»)

pickle.dump(mylist, myfile)

myfile.close()

myfile = file(r»C:\text.txt», «w»)

myfile.write(«This is a sample string»)

myfile.close()

myfile = file(r»C:\text.txt»)

>>> print myfile.read()

‘This is a sample string’

myfile.close()

# Открываем файл для чтения

myfile = file(r»C:\binary.dat»)

loadedlist = pickle.load(myfile)

myfile.close()

>>> print loadedlist

[‘This’, ‘is’, 4, 13327]

Особенности

  • Условия могут комбинироваться. 1 < a < 3 выполняется тогда, когда а больше 1, но меньше 3.
  • Используйте операцию «del» чтобы очищать переменные или элементы массива.
  • Python предлагает большие возможности для работы со списками. Вы можете использовать операторы объявлении структуры списка. Оператор for позволяет задавать элементы списка в определенной последовательности, а if — позволяет выбирать элементы по условию.

>>> lst1 = [1, 2, 3]

>>> lst2 = [3, 4, 5]

>>> print [x * y for x in lst1 for y in lst2]

[3, 4, 5, 6, 8, 10, 9, 12, 15]

>>> print [x for x in lst1 if 4 > x > 1]

[2, 3]

# Оператор «any» возвращает true, если хотя

# бы одно из условий, входящих в него, выполняется.

>>> any(i % 3 for i in [3, 3, 4, 4, 3])

True

# Следующая процедура подсчитывает количество

# подходящих элементов в списке

>>> sum(1 for i in [3, 3, 4, 4, 3] if i == 3)

3

>>> del lst1[0]

>>> print lst1

[2, 3]

>>> del lst1

  • Глобальные переменные объявляются вне функций и могут быть прочитанны без каких либо объявлений. Но если вам необходимо изменить значение глобальной переменной из функции, то вам необходимо объявить ее в начале функции ключевым словом «global», если вы этого не сделаете, то Python объявит переменную, доступную только для этой функции.

Где применяется Python: 3 основных назначения языка

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.

Читать далее

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.

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 Калифорнийского технологического института. 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.

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.

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.

Python для чайников Скачать бесплатно Pdf

Название книги : Python для чайников
Автор : Ааз Марух, Стеф Марух
Издатель : для чайников
ISBN-10 : 0471778648
Год : 2006

: English
Размер файла : 1,7 МБ
Формат файла : PDF

Python для чайников Pdf Описание книги:

Python — один из самых эффективных и простых для чтения языков программирования, однако у него есть свои ограничения.Эта общая цель, язык высокого уровня, который может быть встроен и расширен, является разумной альтернативой для многих проблем программирования, однако плохим решением для других людей.

Python For Dummies — это простое и быстрое руководство по максимально эффективному использованию этой мощной программы. Эта практическая публикация покажет вам все, что вы хотите знать о создании приложений, отладке кода и упрощении роста, в дополнение к определению того, какие действия он может выполнять. Вы познакомитесь со всеми его инновационными функциями и очень быстро станете профессиональным пользователем Python.Это руководство предоставляет вам инструменты, которые вы хотите использовать:

Основные основные компоненты и синтаксис. Работайте со струнами на профессиональном уровне. Управляйте приложением с помощью механизмов управления. Создавайте меню, списки и очереди. Составьте систематизированный словарь. Обрабатывать функции, информацию и пространство имен. Создавайте приложения с помощью пакетов и модулей. Звоните, создавайте, расширяйте и переоценивайте классы. Получите доступ к всемирной сети, чтобы пополнить свою библиотеку. Python для чайников, наполненный важнейшими идиомами и фантастическими инструментами для максимальной производительности, является вашим лучшим универсальным информационным руководством.

Отказ от ответственности DMCA: Этот сайт соответствует DMCA Законы об авторском праве в цифровую эпоху . Помните, что мы не владеем авторскими правами на эти книги. Мы делимся этим материалом с нашей аудиторией ТОЛЬКО в образовательных целях. Мы настоятельно рекомендуем нашим посетителям покупать оригинальные книги уважаемых издателей. Если кто-то, обладающий авторскими правами, хочет, чтобы мы удалили этот контент, немедленно свяжитесь с нами. Все книги на edubookpdf.com бесплатны, и НЕ РАЗМЕЩАЕТСЯ НА НАШЕМ ВЕБ-САЙТЕ .Если вы считаете, что мы нарушили ваши авторские права, немедленно свяжитесь с нами (нажмите здесь).

изучают программирование на Python — журнал MagPi

Если вы создали научный проект или эксперимент, возможно, вы столкнулись с переменными. В науке переменная — это любой фактор, который вы можете контролировать, изменять или измерять. Вы будете часто их использовать при программировании на Python.

В компьютерном программировании переменные используются для хранения вещей в вашей программе.Это могут быть имена, числа, метки и теги: все, что нужно вашей программе.

В этой статье мы рассмотрим, как создать программу на Raspberry Pi. Мы рассмотрим следующее:

  • Что такое переменная?
  • Создание переменных в Python
  • Переменные доступа в Python
  • Различные типы переменных и приведение типов

Эта статья основана на Руководстве по программированию для начинающих в выпуске 53 журнала MagPi.В выпуске 54 журнала MagPi есть сопроводительная статья об обучении объектно-ориентированному программированию с Raspberry Pi

.

См. Также:

Использование переменных в программировании на Python

В Python вы пишете имя переменной, затем одиночный знак равенства и слово, число или объект, которые вы хотите вставить в него.
Введите этот код прямо в Shell:

 foo = 1
бар = 2 
Помните: имя переменной находится слева, а то, что в ней содержится, справа. Представьте, что у вас есть два пластиковых стаканчика, и вы нацарапали «фу» на первом и «бар» на втором.Вы помещаете число 1 в foo и число 2 в bar. Если вы когда-нибудь захотите снова получить номер, просто посмотрите в чашку. Вы делаете это в Python, просто используя имя переменной:
 foo
бар
 

Почему Foo Bar часто появляется в программировании на Python?

Вы будете часто встречать «foo» и «bar» при обучении программированию. Это фиктивные заполнители, которые ничего не значат. Они могли быть зигзагообразными или бим-бам. Никто не уверен, но это может быть связано с выражением «фубар» из Вьетнамской войны.

Вы также можете распечатать переменные, передав их в функцию печати:

 печать (foo)
печать (бар) 

Переменные также могут содержать «строки». Это группы букв (и других символов), которые образуют слова, фразы или другой текст.

Создание строковой переменной в Python почти то же самое, что создание целого числа, за исключением того, что вы заключаете текст в одинарные (») или двойные («») кавычки.

Использование двойных кавычек упрощает добавление апострофов, например print («Не волнуйтесь.Будьте счастливы «). Эта строка будет прервана после» Don «, если вы используете одинарные кавычки — print (» Не волнуйтесь, будьте счастливы «) — так что пока используйте двойные кавычки.

Почему в Python учитываются переменные

Переменные значительно упрощают изменение частей вашего кода. Допустим, у вас отличная работа кодером в Nursery Rhymes Inc и вы написали классику:

 принт («Полли поставила чайник»)
print («Полли поставила чайник»)
print («Полли поставила чайник»)
print («Мы все выпьем чаю») 

Входит глава отдела маркетинга и говорит: «Наши данные показывают, что Полли не соответствует возрастной группе миллениалов.Вы говорите «Ха!» и он рвет: «Измени Полли на Долли».

Теперь вам нужно пройти и изменить переменную во всех трех строках. Что печально! Но что, если вы написали тысячи строк кода, и все они нужно было изменить? Ты будешь там всю неделю.

С переменными вы определяете переменную один раз, а затем используете ее в своем коде. Тогда его можно будет изменить в любой момент:

 name = "Полли"

печать (название + «поставь чайник»)
печать (название + «поставь чайник»)
печать (название + «поставь чайник»)
print («Мы все выпьем чаю») 

Этот код выводит на печать тот же классический детский стишок.Но если вы хотите изменить имя нашего персонажа, вам нужно изменить его только в одном месте:

 name = "Dolly" 

… и стихотворение будет обновляться на каждой строчке.

Типы в программах Python

Когда вы создаете переменную в Python, ей автоматически назначается тип в зависимости от того, что это за переменная. Вы можете проверить это с помощью функции type (). В интерфейсе оболочки введите:

 foo = "Десять"
бар = 10 

Теперь используйте функцию type (), чтобы проверить тип каждой переменной:

 тип (foo)
тип (бар) 

Будет написано для foo и для bar. Эта концепция важна, потому что разные типы работают вместе по-разному, и они не всегда хорошо сочетаются друг с другом.

Например, если сложить две строки, они объединятся:

 name = "Гарри"
job = "Мастер"
print ("Yer a" + job + "" + name) 

Это напечатает сообщение «Yer a Wizard Harry». Строки объединяются (это модный термин в программировании, означающий «объединение»). Но числа работают совершенно иначе. Попробуем немного математики:

 число1 = 6
число2 = 9

печать (число1 + число2) 

Вместо того, чтобы объединить 6 и 9 вместе, чтобы получить 69, Python выполняет небольшую математику, и вы получаете ответ «15».

Переменные приведения типов в Python

Так что же произойдет, если вы захотите сложить строку и целое число вместе?

 name = "Бен"
число = 10
печать (имя + номер) 

Вы получите сообщение об ошибке: «TypeError: не удается неявно преобразовать объект int в str». Эта ошибка возникает из-за того, что Python не может сложить строку и целое число, потому что они работают по-разному. Ах, но не так быстро! Вы можете умножать строки и целые числа:

 отпечаток (наименование * номер) 

Он напечатает слово «Бен» десять раз: вы получите «БенБенБенБенБенБенБенБенБен».

Если вы хотите распечатать «Ben10», вам нужно преобразовать целое число в строку. Вы делаете это с помощью функции str () и помещаете целое число в скобки. Здесь мы делаем это и сохраняем результат в новой переменной с именем в виде строки :

 number_as_string = str (число)
print (имя + number_as_string) 

Этот код распечатает имя «Ben10». Эта концепция известна как «приведение типов»: преобразование переменной из одного типа в другой.

Преобразование строки в целые числа в Python

Вы также можете преобразовывать строки в целые числа с помощью функции int ().

Это особенно полезно, когда вы используете input () для получения числа от пользователя; ввод хранится в виде строки. Давайте создадим программу, которая запрашивает число и показатель степени и возводит число в степень степени (с помощью символа «**»):

 число = ввод ("Введите число:")
exponent = input ("Введите показатель степени:")
результат = int (число) ** int (показатель степени) 

Наши первые две переменные, число и показатель степени, являются строками, а наша третья, результат, является целым числом.

Мы можем просто распечатать результат:

 печать (результат) 

Но если мы хотим включить сообщение, нам нужно ввести результат приведения в строку:

 гравюра (цифра + "в степени"
"+ экспонента +" равно "+ str (результат)) 

Поначалу переменные, типы и приведение типов могут быть немного сложными. Python намного проще в использовании, поскольку он динамически изменяет тип переменной в соответствии с тем, что вы в нее вставляете. Однако это означает, что нужно быть немного осторожнее.

Python Pandas — метод get_dummies ()

pandas.get_dummies () используется для манипулирования данными. Он преобразует категориальные данные в фиктивные или индикаторные переменные.

синтаксис: pandas.get_dummies (данные, prefix = None, prefix_sep = ’_’, dummy_na = False, columns = None, sparse = False, drop_first = False, dtype = None)

Параметры:

  • данные: , данные которых должны обрабатываться.
  • Префикс
  • : Строка для добавления имен столбцов DataFrame.Передайте список с длиной, равной количеству столбцов, при вызове get_dummies в DataFrame. Значение по умолчанию — Нет.
  • prefix_sep: Разделитель / разделитель для использования при добавлении любого префикса. По умолчанию «_»
  • .
  • dummy_na: Добавляет столбец для отображения значений NaN, значение по умолчанию — false, если ложные NaN игнорируются.
  • столбцов: Имена столбцов в DataFrame, которые необходимо закодировать. Значение по умолчанию — Нет, если столбцы — Нет, то все столбцы с объектом или категорией dtype будут преобразованы.
  • sparse: Он указывает, должны ли столбцы с фиктивной кодировкой поддерживаться SparseArray (True) или обычным массивом NumPy (False). значение по умолчанию — False.
  • drop_first: Удалите первый уровень, чтобы получить k-1 манекенов из k категорийных уровней.
  • dtype: Тип данных для новых столбцов. Допускается только один dtype. Значение по умолчанию — np.uint8.

Возвращает: Dataframe (данные с фиктивным кодом)

Пример 1:



Python3

импорт панд как pd

с = pd.Серия ( список ( 'abcba' ))

печать (pd.get_dummies (con))


Выход:

Выход

Пример 2:

Питон

импорт панд как pd

импорт numpy as np

li = [ 's' , 'a' , 't' , np. нан]

печать (pd.get_dummies (li))

Выход:

Столбец Nan отсутствует, так как dummy_na по умолчанию имеет значение False

Пример 3: (Чтобы получить столбец NaN)

Питон

импорт панд как pd

импорт numpy as np

li = [ 's' , 'a' , 't' , np.нан]

print (pd.get_dummies (li, dummy_na = True ))

Выход:


Пример 4:

Python3

импорт панд как pd

импорт numpy as np

разница = pd. DataFrame ({ 'R' : [ 'a' , 'c' , 'd' ],

'T' : [ 'd' , 'a' , 'c' ],

'S_' : [ 1 , 2 , 3 ]})

печать (pd.get_dummies (diff, prefix = [ 'column1' , 'column2' ]))

Выход:


Внимание компьютерщик! Укрепите свои основы с помощью курса Python Programming Foundation и изучите основы.

Для начала подготовьтесь к собеседованию. Расширьте свои концепции структур данных с помощью курса Python DS .




Если вам нравится GeeksforGeeks и вы хотели бы внести свой вклад, вы также можете написать статью, используя deposit.geeksforgeeks.org, или отправьте свою статью по адресу [email protected] Смотрите, как ваша статья появляется на главной странице GeeksforGeeks, и помогайте другим гикам.

Пожалуйста, улучшите эту статью, если вы обнаружите что-то неправильное, нажав кнопку «Улучшить статью» ниже.



Теги статьи:

Расширенное программирование на Python — Профессиональное и непрерывное образование UW

Шаги подачи заявки на курс

Этот курс является частью программы сертификации.Вы можете пройти этот курс, не участвуя в программе сертификации, но он не будет автоматически засчитываться при получении сертификата. Чтобы подать заявку на участие в программе полного сертификата, посетите страницу Сертификат в программировании на Python.

Шаг 1. Онлайн-экзамен

Пройти экзамен по программированию на Python.

Шаг 2. Соберите следующие материалы
  • Краткое письмо (максимум 250 слов), описывающее ваши соответствующие навыки и знания и то, как вы их приобрели
  • Резюме, в котором подчеркивается, как ваше образование и любой применимый опыт соответствуют требованиям для поступления на курс (см. Ссылку на требования выше).
Шаг 3: Применить

Заполните заявку и отправьте материалы, перечисленные в шаге 2.

После нанесения

Мы свяжемся с вами в течение семи рабочих дней после получения полных материалов заявки, чтобы сообщить, приняты ли вы на курс.

Если вы будете приняты, мы вышлем вам подробную информацию о вашем курсе, в том числе информацию об оплате стоимости курса. Примечание: У вас есть шесть недель для регистрации на курс после того, как вы будете приняты. После этого вам нужно будет повторно подать заявку, прежде чем вы сможете зарегистрироваться.

ДОПУСКНЫЕ ТРЕБОВАНИЯ

Кандидаты на курсы должны иметь опыт работы в:

  • Объектно-ориентированное программирование на Python, минимум за последний год
  • Использование общих структур данных, таких как списки и словари
  • Использование Git и основы использования сторонних библиотек

Кандидаты также должны пройти оценку программирования Python.

Уровень владения английским языком

Если английский не является вашим родным языком, для зачисления вы должны иметь как минимум средний уровень владения английским языком. Чтобы узнать больше, см. Требования к знанию английского языка — Некредитные программы.

СТУДЕНТЫ ИНОСТРАНЦА

иностранных студентов могут принять участие в онлайн-предложении этого курса, для которого не требуется виза. Чтобы записаться в классную комнату, у вас должна быть виза, разрешающая обучение в Соединенных Штатах.Этот курс не позволяет студентам получить или сохранить статус визы F-1. Для получения дополнительной информации см. Требования к поступающим для иностранных студентов.

Требования к технологиям

Классным ученикам понадобится ноутбук с правами администратора, чтобы они могли принести их в класс.

Онлайн-студентам потребуется доступ к компьютеру с правами администратора, гарнитура с микрофоном и высокоскоростное подключение к Интернету.

Конкретные потребности в программном обеспечении будут сообщены до начала курса.

Завершение курса

Для успешного завершения этого курса вы должны придерживаться его политики посещаемости и выполнять требования, изложенные вашим инструктором.

pandas.get_dummies — документация pandas 1.1.4

  • Начиная
  • Гид пользователя
  • Справочник по API
  • Развитие
  • Примечания к выпуску
  • Ввод, вывод
  • Общие функции
    • панды. плавиться
    • pandas.pivot
    • pandas.pivot_table
    • pandas.crosstab
    • панды.порез
    • pandas.qcut
    • pandas.merge
    • pandas.merge_ordered
    • панды. merge_asof
    • pandas.concat
    • pandas.get_dummies
    • pandas.factorize
    • панды.уникальный
    • pandas.wide_to_long
    • pandas.isna

Программы на Python | Фундаментальные программы на Python

Технологические достижения привели к сокращению усилий. Это делает язык программирования Python одним из самых востребованных языков программирования благодаря простоте доступа и удобочитаемости. Это также означает рост числа людей, экспериментирующих с кодами Python. В этом блоге мы рассмотрим несколько наиболее востребованных фундаментальных программ на Python. Вот их список:

Программа палиндрома в Python

Палиндром — это число, строка или последовательность, которые будут одинаковыми даже после того, как мы изменим порядок. Например: MADAM, если писать наоборот, будет таким же, как MADAM.

Ниже приведена программа на Python, которая проверяет, является ли входная строка палиндромом.
def pal (число):
     x1 = число [:: - 1]
     если x1 == x:
       печать ('палиндром')
    еще:
       print ('не палиндром')

печать (приятель ('edureka'))
 

Факториальная программа на Python

Факториал числа — это произведение всех положительных чисел, меньших или равных числу. Факториал числа n обозначается n !.

Ниже приводится программа для нахождения факториала числа.

def fact (число):
    если num == 0:
       вернуть номер
    еще:
       вернуть число * факт (число - 1)
печать (факт (5))
 

Ряд Фибоначчи

Ряд, в котором следующий член является суммой двух предыдущих членов, называется рядом Фибоначчи. Ряд Фибоначчи часто задают в интервью.

Ниже приводится программа для печати ряда Фибоначчи.

a = int (input ('введите первый элемент'))
b = int (input ('введите второй элемент'))
n = int (input ('введите количество элементов'))
print (a, b, end = "")

а п-2:
       с = а + Ь
       а = б
       б = с
       print (c, end = "")
       п = п-1
 

Программа чисел Армстронга на Python

Это особое число. Если мы суммируем куб каждой из цифр числа Армстронга, он будет равен самому числу.

Ниже приводится программа, которая проверяет, является ли число числом Армстронга или нет.

num = int (input ('введите число'))
s = 0
temp = число
в то время как temp & amp; amp; amp; amp; amp; amp; amp; amp; amp; amp; amp; amp; amp; amp; amp; amp; amp; amp; amp; amp; amp; amp; amp; amp; amp; amp; amp; amp; amp; amp; amp; amp; amp; amp; amp; gt; 0:
c = темп% 10
s + = c ** 3
темп // = 10
если s == число:
print ('число Армстронга')
еще:
print ('не число Армстронга')
 

Программа калькулятора на Python

Когда мы думаем о калькуляторе, на ум приходят такие операции, как сложение, вычитание, умножение и деление. Мы попробуем построить калькулятор на Python. Мы добавим в программу еще несколько операций для лучшего понимания.

Ниже представлена ​​программа для создания калькулятора

def add (a, b):
     вернуть a + b

def sub (a, b):
     вернуть а-б

def prod (a, b):
     вернуть а * б

def div (a, b):
     вернуть а / б

def si (p, r, t):
    возврат (п * р * т) / 100

def ci (p, r, t):
    возврат p * pow ((1 + r / 100), t)

def sqr (число):
    вернуть число ** 2

def sqrt (число)
    вернуть число ** 0,5

печать (добавить (10,15))
# чтобы сложить два числа, аналогично вы можете использовать другие функции для других операций.

Программа шаблонов

Мы можем использовать цикл for для печати различных шаблонов в Python. Мы напечатаем пирамиду и половину пирамиды с помощью звездочки в программе.

Ниже приводится программа для выкройки.

число = 5
а = (2 * число) - 2
для i в диапазоне (0, число):
     для j в диапазоне (0, a):
         печать (конец = "")
     для j в диапазоне (0, i + 1)
     print ('*', конец = "")
Распечатать(" ")
 

Программа високосного года

Високосный год состоит из 366 дней с дополнительным днем ​​в феврале. Это происходит каждые четыре года. Сделаем программу, чтобы проверить, високосный год или нет?

Ниже приведена программа проверки, является ли год високосным

year = int (input ('введите год'))
если год% 400 == 0:
  print ('это високосный год')
elif год% 4 == 0:
  print ('это високосный год')
elif год% 100 == 0:
  print ('не високосный год')
еще:
  print ('не високосный год')
 

Программа простых чисел

Простое число имеет только два делителя: 1 и само число.Мы сделаем программу, которая проверяет, является ли число простым или нет.

Ниже приводится программа для проверки того, является ли число простым или нет.

num = int (input ('введите число'))
для диапазона i (2, число):
    если & amp; amp; amp; amp; amp; amp; amp; amp; amp; amp; amp; amp; amp; amp; amp; amp; nbsp; число% i == 0:
       print ('не простое число ")
       перемена
   еще:
       print ('простое число')
       перемена
 

Программа для печати областей

Мы возьмем следующие формы и попытаемся вычислить площадь всех этих фигур в Python.

Ниже приводится программа для расчета площадей

импорт математики
пи = math.pi
def окружность (радиус):
     return pi * radius ** 2

def cube (сбоку):
     обратная сторона ** 3

def цилиндр (радиус, высота):
     вернуть 2 * пи * радиус + 2 * пи * высота

сфера def (радиус):
     return 2 * pi * (радиус ** 2)

печать (круг (10))
# Вы можете использовать другие функции для вычисления площадей других фигур.

 
Программа для переворота списка

Ниже приводится программа для переворота списка

а = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
print (a [:: -1])
# это напечатает список в обратном порядке.

В этом блоге мы рассмотрели довольно много логических тем о Python. Это достаточно очевидно, чтобы доказать, чем Python отличается от других языков и предоставляет гораздо более эффективную и удобную для чтения платформу кодирования.

На этом мы подошли к концу этого блога о программах на Python. Чтобы улучшить свои навыки владения этим языком и начать свое обучение, зарегистрируйтесь в программе сертификации python и откройте для себя безграничные возможности и приложения языка программирования Python.

Post A Comment

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *