Начинаем программировать на Python: полезное руководство для начинающих

Введение в Python

Python — это интерпретируемый язык программирования высокого уровня, используемый для решения целого ряда задач. Впервые он был представлен в 1991 году и с тех пор стал одним из самых популярных языков программирования в мире. Давайте расскажу, что я имею в виду под языком «высокого уровня» и «интерпретируемым» языком.

Что такое язык высокого уровня и почему Python считается интерпретируемым языком?

• Языки высокого уровня — это «языки программирования, разработанные для того, чтобы люди могли писать компьютерные программы и взаимодействовать с компьютерной системой без потребности в конкретных знаниях о процессоре или аппаратном обеспечении, на котором будет работать программа».
• Python выполняет команду построчно и поэтому считается интерпретируемым языком.

Python можно использовать для различных целей, включая веб-разработку, дата-анализ, научные вычисления, машинное обучение и многое другое. Многие популярные веб-фреймворки, такие как Django и Flask, построены с использованием Python. Он также широко используется в науке о данных и машинном обучении благодаря таким библиотекам, как NumPy, Pandas и TensorFlow.

На изображении ниже видно, что Python год от года становится популярнее и почему необходимо его изучать:

Установка и настройка

Первый шаг для начала работы с Python: скачать его и установить на свой компьютер. Вы можете скачать Python с официального сайта python.org. Убедитесь, что скачанная вами версия Python совместима с вашей операционной системой.

Помимо Python, для написания кода на нем вам также понадобится текстовый редактор или интегрированная среда разработки (IDE). Популярными вариантами являются в том числе Visual Studio Code, PyCharm и Sublime Text.

Вот несколько ссылок, которые помогут вам с установкой и настройкой Python:

• Официальная страница для скачивания Python;
• Anaconda;
• PyCharm;
• Visual Studio Code;
• Sublime Text.

Основы Python

Базовый синтаксис

Синтаксис Python прост и понятен. В нем для разделения блоков кода вместо фигурных скобок используются пробельные отступы, что делает код более читабельным. Вот пример простой программы "Hello, World!" на языке Python:

Python поддерживает несколько типов данных, включая целые числа, числа с плавающей запятой, булевы значения и строки. В нем также есть встроенные структуры управления, такие как операторы if-else, циклы и функции.

Один из примеров использования структур управления:

Функции и модули

Функции являются неотъемлемой частью любого языка программирования, и Python не исключение. В Python можно определять функции с помощью ключевого слова "def". Вот пример простой функции, которая складывает два числа:

Модули используются для организации кода и повторного использования кода из других источников. В Python есть обширная библиотека встроенных модулей, которые можно использовать в программах. Вы также можете создавать свои модули и импортировать их в свой код с помощью ключевого слова "import".

Объектно-ориентированное программирование

Python — это объектно-ориентированный язык программирования. Это означает, что вы можете создавать классы и объекты для моделирования сущностей реального мира. OOP позволяет создавать сложные приложения, организуя код в логические единицы. Вот пример простого класса в Python:

Структуры данных и алгоритмы

В Python есть встроенные структуры данных, такие как списки, кортежи и словари, которые можно использовать для хранения данных и манипулирования ими. В нем также есть несколько встроенных алгоритмов, включая сортировку и поиск, которые можно использовать в своих программах. Ниже приведен пример создания списка, кортежа и словаря в Python:

Работа с файлами и input/output

Python поддерживает различные форматы файлов и предоставляет встроенные операции с файлами input/output. Вы можете открыть файл в Python с помощью функции "open" и прочитать его или сделать в нем запись, используя различные методы работы с файлами. Вот пример того, как прочитать файл в Python:

Библиотеки и фреймворки

В Python есть обширная библиотека сторонних модулей и фреймворков, которые можно использовать для упрощения и ускорения процесса разработки. Некоторые популярные библиотеки включают NumPy для научных вычислений, Pandas для дата-анализа и Matplotlib для визуализации данных. Популярные веб-фреймворки, созданные с использованием Python, включают Django и Flask. Некоторые из библиотек и фреймворков, с кратким описанием каждой:

1. Matplotlib — популярная библиотека для построения графиков на Python, предоставляющая множество инструментов визуализации, которые помогают лучше понять данные.
2. Tensorflow — мощная библиотека машинного обучения, предоставляющая ряд инструментов и методов для построения и обучения глубоких нейронных сетей.
3. Scikit-learn — комплексная библиотека для машинного обучения, предоставляющая инструменты для предварительной обработки данных, выбора модели и оценки.
4. Pygame — библиотека для разработки игр в Python, предоставляющая инструменты для работы с графикой, звуком и вводом.
5. SQLAlchemy — библиотека для работы с базами данных в Python, предоставляющая инструмент Object-Relational Mapping (ORM) для управления данными.
6. Flask-RESTful — легкий фреймворк для создания RESTful API на Python, позволяющий быстро создавать API, а также обрабатывать запросы и ответы.
7. Keras — высокоуровневый API нейронных сетей, написанный на Python и способный работать поверх TensorFlow, что позволяет легко создавать модели глубокого обучения и экспериментировать с ними.
8. Plotly — библиотека визуализации, предоставляющая интерактивные графики и диаграммы для изучения и представления данных.
9. Django Rest Framework — мощный и гибкий набор инструментов для создания Web API в Django.
10. BeautifulSoup — библиотека для веб-скрейпинга в Python, позволяющая извлекать данные из HTML- и XML- файлов.

У каждой/ого из этих библиотек и фреймворков есть свой собственный набор функций и возможностей, поэтому важно оценить их, исходя из ваших конкретных потребностей и целей.

Написание кода на Python: лучшие практики

Теперь, когда мы рассмотрели основы программирования на Python, давайте поговорим о некоторых наилучших практиках для написания чистого, эффективного и удобного в сопровождении кода.

1. Используйте описательные имена переменных: используйте имена переменных, четко описывающие их назначение. Избегайте однобуквенных имен переменных или нечетких имен, которые могут затруднить понимание кода.
2. Следуйте руководству по стилю PEP 8: PEP 8 — это руководство по стилю для кода на Python, помогающее добиться последовательности и читабельности. Следование этому руководству по стилю сделает ваш код более читабельным и удобным в сопровождении.
3. Пишите модульный код: разбивайте свой код на более мелкие, многоразовые модули. Это облегчает сопровождение и тестирование.
4. Избегайте жесткого кодирования значений: избегайте жесткого кодирования значений в коде. Вместо этого используйте для хранения этих значений переменные или файлы конфигурации. Это облегчает модификацию кода без необходимости искать и изменять жестко закодированные значения.
5. Пишите юнит-тесты: пишите юнит-тесты для вашего кода, чтобы он работал так, как вы того ожидаете. Это поможет выявить ошибки на ранней стадии и сэкономить время в долгосрочной перспективе.
6. Используйте контроль версий: используйте систему контроля версий, например Git, для отслеживания изменений в коде. Это облегчает работу с другими и отмену изменений в случае необходимости.
7. Документируйте свой код: добавляйте в код комментарии и docstrings, чтобы объяснить, что он делает и как его использовать. Так другим будет легче понять и использовать ваш код.
8. Сохраняйте простоту кода: пишите код, легкий в понимании и сопровождении. Избегайте излишней сложности или хитроумных приемов, которые могут сделать ваш код более сложным для понимания.
9. Оптимизируйте только при необходимости: оптимизируйте код только тогда, когда это необходимо. Преждевременная оптимизация может привести к тому, что код станет более сложным и его будет труднее сопровождать.
10. Постоянно учитесь и совершенствуйтесь: постоянно учитесь и совершенствуйте свои навыки работы с Python. Посещайте конференции, читайте книги и блоги, работайте над проектами, чтобы совершенствовать свои навыки и быть в курсе последних событий в сообществе Python.

Вывод

Python — это мощный язык программирования, который можно использовать для целого ряда задач, включая веб-разработку, науку о данных, машинное обучение и многое другое. В этой статье мы рассмотрели основы программирования в Python, включая установку и настройку, базовый синтаксис, функции и модули, объектно-ориентированное программирование, структуры данных и алгоритмы, работу с файлами и I/O, а также библиотеки и фреймворки.

Мы также поговорили о некоторых лучших практиках для написания чистого, эффективного и удобного в сопровождении кода на Python. Следуя этим лучшим практикам и продолжая учиться и совершенствовать свои навыки, вы сможете стать опытным программистом Python и создавать отличные приложения.

Ресурсы для дальнейшего обучения и практики:

• Официальная документация по Python;
• Python.org;
• Codecademy;
• Coursera;
• edX;
• Python for Everybody;
• DataCamp;
• Learn Python the Hard Way;
• Real Python;
• Python Weekly.

Надеюсь, эти ресурсы помогут вам в изучении Python. Удачи!