Починаємо програмувати на Python: корисний посібник для початківців

Вступ до Python

Python — це інтерпретована мова програмування високого рівня, яку використовують для виконання цілої низки завдань. Уперше вона була представлена 1991 року й відтоді стала однією з найпопулярніших мов програмування у світі. Давайте поясню, що я маю на увазі під мовою «високого рівня» та «інтерпретованою» мовою.

Що таке мова високого рівня й чому Python вважають інтерпретованою мовою?

• Мови високого рівня — це «мови програмування, призначені для того, щоб люди могли писати комп’ютерні програми та взаємодіяти з комп’ютерною системою без потреби в спеціальних знаннях про процесор або апаратне забезпечення, на якому буде виконуватися програма».
• Python виконує команди рядок за рядком і тому вважається інтерпретованою мовою.

Python можна використовувати в різних цілях, зокрема для веброзробки, дата-аналізу, наукового обчислення, машинного навчання тощо. Багато популярних вебфреймворків, як-от Django та Flask, створені за допомогою Python. Її також широко використовують у науці про дані та машинному навчанні з бібліотеками, як-от NumPy, Pandas та TensorFlow.

На зображенні нижче видно, як Python із кожним роком стає все популярнішим і чому потрібно його вчити:

Установлення та налаштування

Першим кроком для початку роботи з Python є його завантаження та встановлення на комп’ютер. Ви можете завантажити Python з офіційного сайту python.org. Переконайтеся, що ви завантажили версію Python, сумісну з вашою операційною системою.

Окрім Python, для написання коду на ньому вам також знадобиться текстовий редактор або інтегроване середовище розробки (IDE). Серед популярних варіантів — Visual Studio Code, PyCharm та Sublime Text.

Ось кілька посилань, які допоможуть вам з установленням і налаштуванням Python:

• Офіційна сторінка завантаження Python;
• Anaconda;
• PyCharm;
• Visual Studio Code;
• Sublime Text.

Основи Python

Базовий синтаксис

Синтаксис Python простий і зрозумілий. Для розділення блоків коду замість фігурних дужок використовують пробіли, що робить код більш читабельним. Ось приклад простої програми "Hello, World!" у Python:

Python підтримує декілька типів даних, зокрема цілі числа, числа з рухомою комою, булеві значення та рядки. Вона також має вбудовані структури управління, як-от оператори if-else, цикли та функції.

Ось один із прикладів використання структур управління:

Функції та модулі

Функції є невід’ємною частиною будь-якої мови програмування, і Python не виняток. Ви можете визначати функції в Python за допомогою ключового слова def. Ось приклад простої функції, яка додає два числа:

Модулі використовують для організації коду та повторного використання коду з інших джерел. Python має велику бібліотеку вбудованих модулів, які можна використовувати в програмах. Ви також можете створювати власні модулі та імпортувати їх у свій код за допомогою ключового слова "import".

Об’єктно-орієнтоване програмування

Python — це об’єктно-орієнтована мова програмування. Це означає, що ви можете створювати класи та об’єкти для моделювання сутностей реального світу. OOP дає змогу створювати складні застосунки, організовуючи код у логічні блоки. Ось приклад простого класу в Python:

Структури даних та алгоритми

Python має вбудовані структури даних, як-от списки, кортежі та словники, які ви можете використовувати для зберігання даних і маніпулювання ними. У ній також є кілька вбудованих алгоритмів, зокрема сортування та пошук, які можна використовувати в програмах. Ось приклад створення списку, кортежу та словника в Python:

Робота з файлами та input/output

Python підтримує різні формати файлів і надає вбудовані функції для операцій із файлами input/output. Ви можете відкрити файл у Python за допомогою функції "open" і прочитати його або зробити в ньому запис за допомогою різних методів роботи з файлом. Ось приклад того, як прочитати файл у Python:

Бібліотеки та фреймворки

Python має велику бібліотеку сторонніх модулів та фреймворків, які можна використовувати для спрощення та прискорення процесу розробки. Деякі популярні бібліотеки містять NumPy для наукових обчислень, Pandas для дата-аналізу та Matplotlib для візуалізації даних. Популярні вебфреймворки, створені за допомогою Python, містять Django та Flask. Деякі з бібліотек та фреймворків, з коротким описом кожної з них:

1. Matplotlib — популярна бібліотека для побудови графіків у Python, яка надає різноманітні інструменти візуалізації, щоб допомогти вам краще розуміти ваші дані.
2. Tensorflow — потужна бібліотека машинного навчання, яка надає ряд інструментів і методів для побудови та навчання глибоких нейронних мереж.
3. Scikit-learn — комплексна бібліотека для машинного навчання, яка надає інструменти для попередньої обробки даних, вибору моделі та оцінки.
4. Pygame— бібліотека для розробки ігор на Python, яка надає інструменти для роботи з графікою, звуком та введенням.
5. SQLAlchemy — бібліотека для роботи з базами даних у Python, яка надає інструмент Object-Relational Mapping (ORM) для управління даними.
6. Flask-RESTful — легкий фреймворк для побудови RESTful API на Python, який допомагає швидко створювати API та обробляти запити й відповіді.
7. Keras — високорівневий нейромережевий API, написаний у Python і здатний працювати поверх TensorFlow, що допомагає легко створювати моделі глибокого навчання та експериментувати з ними.
8. Plotly — бібліотека візуалізації, яка надає інтерактивні графіки та діаграми для дослідження та представлення даних.
9. Django Rest Framework — потужний та гнучкий інструментарій для створення Web API в Django.
10. BeautifulSoup — бібліотека для вебскрепінгу на Python, яка допомагає витягувати дані з HTML- та XML-файлів.

Кожна/ий із цих бібліотек і фреймворків має свій власний набір функцій і можливостей, тому важливо оцінювати їх, виходячи з ваших конкретних потреб і цілей.

Написання коду в Python: кращі практики

Тепер, коли ми розглянули основи програмування в Python, давайте поговоримо про деякі найкращі практики для написання чистого, ефективного та зручного в супроводі коду.

1. Використовуйте описові імена змінних: використовуйте імена змінних, які чітко описують їх призначення. Уникайте однолітерних назв змінних або нечітких назв, які можуть ускладнити розуміння вашого коду.
2. Дотримуйтесь посібника зі стилю PEP 8: PEP 8 — це посібник зі стилю для коду Python, який допомагає досягти узгодженості та читабельності. Дотримання цього посібника може зробити ваш код більш читабельним і зручним у супроводі.
3. Пишіть модульний код: розбивайте свій код на менші модулі, які можна використовувати повторно. Це полегшує супровід і тестування.
4. Уникайте жорсткого кодування значень: уникайте жорсткого кодування значень у вашому коді. Замість цього використовуйте змінні або конфігураційні файли для зберігання цих значень. Це полегшить модифікацію вашого коду без потреби шукати та змінювати жорстко закодовані значення.
5. Пишіть юніт-тести: пишіть юніт-тести для вашого коду, щоб переконатися, що він працює належним чином. Це допоможе виявити помилки на ранніх стадіях і заощадить ваш час у довгостроковій перспективі.
6. Використовуйте контроль версій: використовуйте систему контролю версій, як-от Git, щоб відстежувати зміни у вашому коді. Це полегшує співпрацю з іншими та допомагає відміняти зміни за потреби.
7. Документуйте свій код: додавайте до коду коментарі та docstrings, щоб пояснити, що він робить і як ним користуватися. Це може полегшити розуміння та використання вашого коду іншими користувачами.
8. Дотримуйтеся простоти в коді: пишіть код, легкий у розумінні та супроводі. Уникайте непотрібної складності або хитрих трюків, які можуть ускладнити розуміння вашого коду.
9. Оптимізуйте лише за потреби: оптимізуйте код лише тоді, коли це необхідно. Передчасна оптимізація може призвести до того, що код стане складнішим і його буде важче супроводжувати.
10. Постійно вчіться та вдосконалюйтеся: продовжуйте вчитися та вдосконалювати свої навички Python. Відвідуйте конференції, читайте книги та блоги, працюйте над проєктами, щоб покращити свої навички та бути в курсі останніх подій у спільноті Python.

Висновок

Python — це потужна мова програмування, яку можна використовувати для цілої низки завдань, зокрема веброзробки, науки про дані, машинного навчання тощо. У цій статті ми розглянули основи програмування в Python, зокрема встановлення та налаштування, базовий синтаксис, функції та модулі, об’єктно-орієнтоване програмування, структури даних та алгоритми, роботу з файлами та I/O, а також бібліотеки та фреймворки.

Ми також обговорили деякі найкращі практики для написання чистого, ефективного та зручного в супроводі коду на Python. Дотримуючись цих найкращих практик та продовжуючи вчитися й вдосконалювати свої навички, ви зможете стати досвідченим програмістом Python і створювати чудові програми.

Ресурси для подальшого навчання та практики:

• Офіційна документація з Python;
• Python.org;
• Codecademy;
• Coursera;
• edX;
• Python for Everybody;
• DataCamp;
• Learn Python the Hard Way;
• Real Python;
• Python Weekly.

Сподіваюся, ці ресурси допоможуть вам у вивченні Python. Успіхів!