Будучи удачно спроектированным языком программирования Python прекрасно подходит для решения реальных задач из разряда тех, которые разработчикам приходится решать ежедневно. Он используется в самом широком спектре применений - и как инструмент управления другими программными компонентами, и для реализации самостоятельных программ. Фактически круг ролей, которые может играть Python как многоцелевой язык программирования, практически не ограничен: он может использоваться для реализации

всего, что угодно, - от веб-сайтов и игровых программ до управления роботами и космическими кораблями.

Однако сферу использования Python в настоящее время можно разбить на несколько широких категорий. Следующие несколько разделов описывают наиболее типичные области применения Python в наши дни, а также инструментальные средства, используемые в каждой из областей. У нас не будет возможности заняться исследованием инструментов, упоминаемых здесь. Если какие-то из них заинтересуют вас, обращайтесь на веб-сайт проекта Python за более

Системное программирование

Встроенные в Python интерфейсы доступа к службам операционных систем делают его идеальным инструментом для создания переносимых программ и утилит системного администрирования (иногда они называются инструментами командной оболочки). Программы на языке Python могут отыскивать файлы и каталоги, запускать другие программы, производить параллельные вычисления с использованием нескольких процессов и потоков и делать

многое другое.

Стандартная библиотека Python полностью отвечает требованиям стандартов POSIX и поддерживает все типичные инструменты операционных систем: переменные окружения, файлы, сокеты, каналы, процессы, многопоточную модель выполнения, поиск по шаблону с использованием регулярных выражений, аргументы командной строки, стандартные интерфейсы доступа к потокам данных, запуск команд оболочки, дополнение имен файлов и многое

Кроме того, системные интерфейсы в языке Python созданы переносимыми, например сценарий копирования дерева каталогов не требует внесения изменений, в какой бы операционной системе он ни использовался. Система Stackless Python, используемая компанией EVE Online, также предлагает улучшенные решения, применяемые для параллельной обработки данных.

Графический интерфейс

Простота Python и высокая скорость разработки делают его отличным средством разработки графического интерфейса. В состав Python входит стандартный объектно-ориентированный интерфейс к Tk GUI API, который называется tkinter(B Python 2.6 он называется Tkinter)t позволяющий программам на языке Python реализовать переносимый графический интерфейс с внешним видом, присущим операционной системе. Графические интерфейсы на базе Python/

tkinter без изменений могут использоваться в MS Windows, X Window (в one-рационных системах UNIX и Linux) и Mac OS (как в классической версии, так и в OS X). Свободно распространяемый пакет расширения PMW содержит дополнительные визуальные компоненты для набора tkinter. Кроме того, существует прикладной интерфейс wxPython GUI API, основанный на библиотеке C++, который предлагает альтернативный набор инструментальных средств построения переносимых графических интерфейсов на языке Python.

Инструменты высокого уровня, такие как PythonCard и Dabot построены на основе таких API, как wxPython и tkinter. При выборе соответствующей библиотеки вы также сможете использовать другие инструменты создания графического интерфейса, такие как Qt (с помощью PyQt), GTK (с помощью PyGtk), MFC (с помощью PyWin32), .NET (с помощью IronPython), Swing (с помощью Jython - реализации языка Python на Java, которая описывается в главе 2, или JPype). Для разработки приложений с веб-интерфейсом или не предъявляющих высоких требований к интерфейсу можно использовать Jython, веб-фреймворки на языке Python и CGI-сценарии, которые описываются в следующем разделе и обеспечивают дополнительные возможности по созданию пользовательского интерфейса.

Веб-сценарии

Интерпретатор Python поставляется вместе со стандартными интернет-модулями, которые позволяют программам выполнять разнообразные сетевые операции как в режиме клиента, так и в режиме сервера. Сценарии могут производить взаимодействия через сокеты, извлекать информацию из форм, отправленных серверным CGI-сценариям; передавать файлы по протоколу FTP; обрабатывать файлы XML; передавать, принимать, создавать и производить разбор

писем электронной почты; загружать веб-страницы с указанных адресов URL; производить разбор разметки HTML и XML полученных веб-страниц; производить взаимодействия по протоколам XML-RPC, SOAP и Telnet и многое другое.

Библиотеки, входящие в состав Python, делают реализацию подобных задач удивительно простым делом.

Кроме того, существует огромная коллекция сторонних инструментов для создания сетевых программ на языке Python, которые можно найти в Интернете. Например, система HTMLGen позволяет создавать HTML-страницы на основе описаний классов Python. Пакет mod_python предназначен для запуска сценариев на языке Python под управлением веб-сервера Apache и поддерживает шаблоны механизма Python Server Pages. Система Jython обеспечивает

бесшовную интеграцию Python/Java и поддерживает серверные апплеты, которые выполняются на стороне клиента.

Помимо этого для Python существуют полноценные пакеты веб-разработки, такие как Django, TurboGears, web2py, Pylons, Zope и WebWare, поддерживающие возможность быстрого создания полнофункциональных высококачественных веб-сайтов на языке Python. Многие из них включают такие возможности, как объектно-реляционные отображения, архитектура Модель/Представление/Контроллер (Model/View/Controller), создание сценариев, выполняющихся на стороне сервера, поддержка шаблонов и технологии AJAX, предоставляя

законченные и надежные решения для разработки веб-приложений.

Интеграция компонентов

Возможность интеграции программных компонентов в единое приложение с помощью Python уже обсуждалась выше, когда мы говорили о Python как о языке управления. Возможность Python расширяться и встраиваться в

системы на языке С и C++ делает его удобным и гибким языком для описания поведения других систем и компонентов. Например, интеграция с библиотекой на языке С позволяет Python проверять наличие и запускать библиотечные компоненты, а встраивание Python в программные продукты позволяет производить настройку программных продуктов без необходимости пересобирать эти продукты или поставлять их с исходными текстами.

Такие инструменты, как Swing и SIP, автоматически генерирующие программный код, могут автоматизировать действия по связыванию скомпилированных компонентов в Python для последующего их использования в сценариях, а система Cython позволяет программистам смешивать программный код на Python и С. Такие огромные платформы на Python, как поддержка СОМ

в MS Windows, Jython - реализация на языке Java, IronPython - реализация на базе.NET и разнообразные реализации CORBA, предоставляют альтернативные способы организации взаимодействий с программными компонентами. Например, в операционной системе Windows сценарии на языке Python могут использовать платформы управления такими приложениями, как MS Word и Excel.

Приложения баз данных

В языке Python имеются интерфейсы доступа ко всем основным реляционным базам данных - Sybase, Oracle, Informix, ODBC, MySQL, PostgreSQL, SQLite и многим другим. В мире Python существует также переносимый прикладной программный интерфейс баз данных, предназначенный для доступа к базам данных SQL из сценариев на языке Python, который унифицирует доступ к различным базам данных. Например, при использовании переносимого API сценарий, предназначенный для работы со свободной базой данных MySQL, практически без изменений сможет работать с другими системами баз данных (такими как Oracle). Все, что потребуется сделать для этого, - заменить используемый низкоуровневый интерфейс.

Стандартный модуль pickle реализует простую систему хранения объектов, что позволяет программам сохранять и восстанавливать объекты Python в файлах или в специализированных объектах. В Сети можно также найти систему, созданную сторонними разработчиками, которая называется ZODB.

Она представляет собой полностью объектно-ориентированную базу данных

для использования в сценариях на языке Python. Существуют также

инструменты, такие как SQLObject и SQLAlchemy, которые отображают

реляционные таблицы в модель классов языка Python. Начиная с версии Python 2.5,

стандартной частью Python стала база данных SQLite.

Быстрое создание прототипов

В программах на языке Python компоненты, написанные на Python и на С, выглядят одинаково. Благодаря этому можно сначала создавать прототипы систем на языке Python, а затем переносить выбранные компоненты на компили-рующие языки, такие как С и C++. В отличие от ряда других инструментов разработки прототипов, язык Python не требует, чтобы система была полностью переписана, как только прототип будет отлажен. Части системы, которые не требуют такой эффективности выполнения, какую обеспечивает C++, можно

оставить на языке Python, что существенно упростит сопровождение и использование такой системы.

Программирование математических

и научных вычислений

Расширение NumPy для математических вычислений, упоминавшееся выше, включает такие мощные элементы, как объекты массивов, интерфейсы к стандартным математическим библиотекам, и многое другое. Расширение NumPy - за счет интеграции с математическими библиотеками, написанными на компилирующих языках программирования - превращает Python в сложный, но удобный инструмент программирования математических вычислений, который зачастую может заменить существующий программный код, написанный на традиционных компилирующих языках, таких как FORTRAN и C++.

Дополнительные инструменты математических вычислений для Python поддерживают возможность создания анимационных эффектов и трехмерных объектов, позволяют организовать параллельные вычисления и так далее. Например, популярные расширения SciPy и ScientificPython предоставляют дополнительные библиотеки для научных вычислений и используют возможности расширения NumPy.

Игры, изображения, искусственный интеллект,

XML роботы и многое другое

Язык программирования Python можно использовать для решения более широкого круга задач, чем может быть упомянуто здесь. Например:

Создавать игровые программы и анимационные ролики с помощью

системы pygame

Обмениваться данными с другими компьютерами через последовательный

порт с помощью расширения PySerial

Обрабатывать изображения с помощью расширений PIL, PyOpenGL,

Blender, Maya и других

Управлять роботом с помощью инструмента PyRo

Производить разбор XML-документов с помощью пакета xml, модуля xmlrp-

clib и расширений сторонних разработчиков

Программировать искусственный интеллект с помощью эмулятора нейро-

сетей и оболочек экспертных систем

Анализировать фразы на естественном языке с помощью пакета NLTK.

Можно даже разложить пасьянс с помощью программы PySol. Поддержку многих других прикладных областей можно найти на веб-сайте PyPI или с помощью поисковых систем (ищите ссылки с помощью Google или на сайте http://www.python.org).

Вообще говоря, многие из этих областей применения Python - всего лишь разновидности одной и той же роли под названием «интеграция компонентов». Использование Python в качестве интерфейса к библиотекам компонентов, написанных на языке С, делает возможным создание сценариев на языке Python для решения задач в самых разных прикладных областях. Как универсальный, многоцелевой язык программирования, поддерживающий возможность интеграции, Python может применяться очень широко.

Кстати, у вас проблемы с блоком питания ноутбука? Советуем вам купить блоки питания для ноутбука по очень доступным ценам. На сайте компании darrom.com.ua вы найдете блоки питания для любого ноутбука.

Python является широко используемым, высокоуровневым языком программирования, который был назван в честь знаменитого британского комедийного телешоу «Летающий цирк Монти Пайтона ». Язык Python простой по своей структуре, и в то же время невероятно гибкий и мощный. Учитывая, что код Python легко читаемый и без излишней строгости в синтаксисе, многие считают, что он является лучшим вводным языком программирования.

Python — описание языка, которое дали в Foundation описывает Python :

Python – это интерпретируемый, интерактивный, объектно-ориентированный язык программирования. Он включает в себя модули, исключения, динамическую типизацию, высокоуровневые динамические типы данных и классы. Python сочетает в себе отличную производительность с понятным синтаксисом. В нем реализованы интерфейсы ко многим системным вызовам и библиотекам, а также различным оконным системам и он расширяем с помощью C и C++. Python используется как язык расширения для приложений, которым нужен программный интерфейс. И наконец, Python — это кроссплатформенный язык: он работает на многих версиях Unix, на Mac и на компьютерах под управлением MS-DOS, Windows, Windows NT и OS/2.

Какой язык программирования изучить первым?

Можно начать изучение с Python языка программирования. Чтобы проиллюстрировать, чем Python отличается от других вводных языков, вспомните время, когда вы были подростком.

Изучение программирования с помощью Python подобно вождению родительского минивэна. Как только вы сделаете на нем несколько кругов по парковке, вы начнете понимать, как управлять автомобилем.

Пытаться изучить программирование с помощью C (или даже ассемблера ) это как, учиться водить, собирая минивэн ваших родителей. Вы застрянете в гараже на несколько лет, компонуя части вместе, и когда у вас появится полное понимание того, как работает машина, и будете способны выявлять неисправности и прогнозировать будущие проблемы, вы уже перегорите, прежде чем когда-либо сядете за руль.

Преимущества Python

Язык Python для начинающих универсален. Вы можете автоматизировать рабочие процессы, создавать сайты, а также настольные приложения и игры с помощью Python . К слову, спрос на разработчиков Python (PostgreSQL, OOP, Flask, Django ) резко вырос за последние несколько лет в таких компаниях, как Instagram , Reddit , Tumblr , YouTube и Pinterest .

Высокоуровневый язык общего назначения

Python относится к высокоуровневым языкам программирования. Используя его, вы сможете создавать практически любые типы программного обеспечения. Эта универсальность поддерживает ваш интерес, так как вы разрабатываете программы и решения, ориентированные на ваши интересы, а не застреваете в дебрях языка, беспокоясь о его синтаксисе.

Интерпретируемый язык

Язык программирования Python для начинающих является интерпретируемым, а это значит, что вам не нужно знать, как компилировать код. Поскольку этап компиляции отсутствует, возрастает производительность, а время для редактирования, тестирования и отладки в значительной мере уменьшается. Просто скачайте интегрированную среду разработки (IDE ), напишите свой код и нажмите «Выполнить » (Run ).

Читаемость кода является ключевым моментом

Простой, легкий в изучении синтаксис Python делает упор на читаемость и задает хороший стиль программирования. С Python вы можете выразить свою концепцию меньшим количеством строк кода. Этот язык также заставляет вас обдумывать логику программы и алгоритмы. В связи с этим он часто используется как скриптовый или интегрирующий язык (glue language ), чтобы связать существующие компоненты вместе и писать большие объемы легко читаемого и работоспособного кода в короткие промежутки времени.

Это просто весело

Нельзя назвать язык программирования в честь Монти Пайтона , не имея чувства юмора. Более того, было проведено тестирование для сравнения времени, необходимого для написания простого скрипта на различных языках (Python, Java, C, J, BASIC ):

…Python требует меньше времени, меньше строк кода и меньше концептов, чтобы достичь поставленной цели… И в довершение всего, программирование на Python это весело! Веселье и частый успех порождает уверенность и интерес у студентов, которые становятся лучше подготовленными к дальнейшему изучению языка Python.

Перевод статьи «Why Learn Python? » был подготовлен дружной командой проекта .

Хорошо Плохо

Пошаговая инструкция для всех, кто хочет изучить программирование на Python (или программирование вообще), но не знает, куда сделать первый шаг.

Что делать?

Мы просмотрели множество обучающих материалов и просто хороших статей и составили список того, что необходимо изучить, чтобы освоить этот язык программирования и развиваться в нем.

1. Первым делом изучите основы. Узнайте, что такое переменные, управляющие структуры, структуры данных. Эти знания необходимы без привязки к конкретному языку.

2. Займитесь изучением литературы. Начните с классики – Dive into Python . Эта книга вообще может стать настольной. Еще можно почитать Майкла Доусона «Программируем на Python » и Алексея Васильева «Python на примерах. Практический курс по программированию» . Доусон – опытный программист и преподаватель, а в книге учит программировать, создавая простые игры. В книге Васильева, напротив, больше внимания уделяется основам и теории.

4. Пройдите курс «Введение в компьютерные технологии и программирование на языке Python» от MIT.

5. Узнайте, какие библиотеки и и для каких целей используют другие питонисты. Найдите что-то интересное для себя.

6. Если вас интересуют веб-технологии, обратите внимание на фреймворки Flask и Django. Узнайте, для каких целей какой из них лучше подходит, начните изучать тот, что подходит вам.

7. Узнайте, как получать и анализировать массивы данных с отдельных сайтов, со всего Интернета и вообще откуда угодно – только старайтесь держаться в рамках закона.

8. Ищите информацию о методах машинного обучения.

9. Оптимизируйте работу с инструментами, автоматизируйте рутину и все, что еще не автоматизировано.

Куда сходить?

Несколько полезных ссылок на ресурсы, которые помогут чуть меньше гуглить и определиться, в каком направлении работать.

Полезные ресурсы

Python Tutor

Этот инструмент помогает перейти фундаментальный барьер на пути к пониманию изучаемого языка программирования: путем визуализации кода этот ресурс даст понимание того, что происходит, когда компьютер исполняет каждую строку кода.

Bucky Roberts на YouTube

Если вы не знакомы с программированием, эти туториалы очень вам помогут. Они просты для понимания и охватывают все, что может пригодиться сначала, начиная с установки языка.

Derek Banas про Python на YouTube

Дерек – программист-самоучка, и у него свой взгляд на подход к изучению языков программирования. Он делает небольшие видеообзоры на различные языки длиной в 40-60 минут, в которых рассказывает все, что нужно, чтобы в общих чертах понять назначение языка.

Corey Schafer на YouTube

У Кори хорошие видео на тему форматирования строк, генераторов, программистских терминов (комбинации и перестановки, DRY, замыкания) и многого другого, что поможет понять основные концепции.

Django Getting Started

Официальная документация по веб-фреймворку Django. Покрывает все, что нужно узнать на первых порах, от установки до первого приложения.

Введение во Flask

Видеокурс на YouTube для желающих ознакомиться с Flask, понять некоторые его тонкости и узнать, зачем он вообще нужен.

Полезные ссылки

Новичку

Python 3 для начинающих
«Укус Питона» (англ. «A Byte of Python»)

В этой подборке мы собрали самые полезные книги о языке программирования Python, которые помогут в изучении как начинающим, так и опытным программистам.
Здесь вы найдете материалы для создания приложений, а также учебные пособия, которые помогут вам ознакомиться с инструментарием, освоить базы данных и повысить свои профессиональные навыки.

Разделы:

Для начинающих

Пособие представляет собой отличное и признанное во всем мире введение в язык Python. Она быстро научит вас писать эффективный высококачественный код. Подойдёт как начинающим программистам, так и тем, у кого уже есть опыт использования других языков. Помимо теории в книге есть тесты, упражнения и полезные иллюстрации - всё, что нужно для изучения Python 2 и 3. Кроме того, вы познакомитесь с некоторыми продвинутыми фичами языка, которые освоены еще не многими специалистами.

Python является мультипарадигменным кроссплатформенным языком программирования, который в последнее время стал особенно популярен на Западе и в таких крупных компаниях, как Google, Apple и Microsoft. Благодаря своему минималистичному синтаксису и мощному ядру он является одним из наиболее производительных и хорошо читаемых ЯП в мире.

Прочитав эту книгу, вы быстро и в увлекательной форме изучите основы языка, затем перейдете к обработке исключений, веб-разработке, работе с SQL, обработке данных и Google App Engine. Также вы узнаете, как писать приложения под Android и многое другое о силе, которую дарует вам Python.

Еще одна признанная книга по Python, в которой вы найдёте 52 специально подобранных упражнения для изучения языка. Разобрав их, вы поймёте, как устроен язык, как правильно писать программы и как исправлять свои собственные ошибки. Рассматриваются следующие темы:

• Установка окружения;
• Организация кода;
• Базовая математика;
• Переменные;
• Строки и текст;
• Взаимодействие с пользователями;
• Работа с файлами;
• Циклы и логика;
• Структуры данных;
• Разработка программ;
• Наследование и композиция;
• Модули, классы и объекты;
• Пакеты;
• Отладка;
• Автоматизация тестирования;
• Разработка игр;
• Веб-разработка.

Эта книга предназначена для начинающих изучать программирование. В ней используется весьма стандартный подход к обучению, но нестандартный язык 🙂 Стоит отметить, что это скорее книга об основах программирования, чем о Python.

Книга «Программирование на Python для начинающих» - отличный вариант для старта. Она является подробным руководством, написанным специально для новичков, желающих освоить данный язык. Познакомившись с основами, вы перейдете к объектно-ориентированному программированию и созданию CGI-сценариев для обработки данных веб-форм, научитесь создавать графические приложения с оконным интерфейсом и распространять их на другие устройства.

С помощью данного учебника вы сможете пройти все ступени от установки интерпретатора до запуска и отладки полноценных приложений.

«Python Crash Course» - это емкое повествование о языке Python. В первой половине книги вы познакомитесь с основными понятиями языка, такими как списки, словари, классы и циклы, и научитесь писать чистый и хорошо читаемый код. Кроме того, вы узнаете, как тестировать свои программы. Во второй половине книги вам будет предложено применить знания на практике, написав 3 проекта: аркадную игру наподобие Space Invaders, приложение для визуализации данных и простое веб-приложение.

Это очень удобная карманная шпаргалка, созданная для Python 3.4 и 2.7. В ней вы найдёте самую необходимую информацию по различным аспектам языка. Затронутые темы:

• Встроенные типы объектов;
• Выражения и синтаксис создания и обработки объектов;
• Функции и модули;
• ООП (у нас есть отдельная );
• Встроенные функции, исключения и атрибуты;
• Методы перегрузки операторов;
• Популярные модули и расширения;
• Опции командной строки и инструменты для разработки;
• Подсказки;
• Python SQL Database API.

Книга для изучения Python с кучей практических примеров.

Практические примеры можно почерпнуть и в нашей рубрике . Например, читайте наше по самостоятельной реализации функции zip.

Цель данной книги - познакомить читателя с популярными инструментами и принятыми в open source сообществе различными рекомендациями по написанию кода. Основы языка Python в этой книге не рассматриваются, ведь она совсем не про это.

Первая часть книги содержит описание различных текстовых редакторов и сред разработки, которые можно использовать для написания Python-программ, а также множества видов интерпретаторов для различных систем. Во второй части книги рассказывается о принятом в сообществе, работающем с открытым исходным кодом, стиле написания кода. Третья часть книги содержит краткий обзор множества библиотек для Python, которые используются в большинстве open source проектов.

Главное отличие данной книги от всех других пособий для начинающих изучать Python в том, что параллельно с изучением теоретического материала читатель знакомится с реализацией проектов различных игр. Таким образом будущий программист сможет лучше понять, как те или иные возможности языка используются в реальных проектах.

В книге рассматриваются основы как языка Python, так и программирования в целом. Отличная книга для первого знакомства с этим языком.

Для продвинутых

Если вы хотите перейти на Python 3 или правильно обновить старый код, написанный на Python 2, то эта книга для вас. А еще для вас - по переводу проекта с Python 2 на Python 3 без боли.

В книге вы найдёте много практических примеров на Python 3.3, каждый из которых подробно разобран. Рассматриваются следующие темы:

• • Структуры данных и алгоритмы;
  • Строки и текст;
  • Числа, даты и время;
  • Итераторы и генераторы;
  • Файлы и операции чтения / записи;
  • Кодирование и обработка данных;
  • Функции;
  • Классы и объекты;
  • Метапрограммирование;
  • Модули и пакеты;
  • Веб-программирование;
  • Конкурентность;
  • Системное администрирование;
  • Тестирование и отладка;
  • Си-расширения.

В ходе чтения этой книги вы разработаете веб-приложение, параллельно изучив практические преимущества разработки через тестирование. Вы разберёте такие темы, как интеграция баз данных, JS-инструменты для автоматизации, NoSQL, веб-сокеты и асинхронное программирование.

В книге подробно рассматривается Python 3: типы данных, операторы, условия, циклы, регулярные выражения, функции, инструменты объектно-ориентированного программирования, работа с файлами и каталогами, часто используемые модули стандартной библиотеки. Кроме того, в книге также уделено внимание базе данных SQLite, интерфейсу доступа к базе и способам получения данных из Интернета.

Вторая часть книги целиком посвящена библиотеке PyQt 5, позволяющей создавать приложения с графическим интерфейсом на языке Python. Здесь рассмотрены средства для обработки сигналов и событий, управления свойствами окна, разработки многопоточных приложений, описаны основные компоненты (кнопки, текстовые поля, списки, таблицы, меню, панели инструментов и др.), варианты их размещения внутри окна, инструменты для работы с базами данных, мультимедиа, печати документов и экспорта их в формате Adobe PDF.

Может, ваши программы на Pyhton и работают, но они могут работать быстрее. Это практическое руководство поможет вам лучше понять устройство языка, и вы научитесь находить в коде узкие места и повышать скорость работы программ, работающих с большими объёмами данных.

Как понятно из названия, цель данной книги - дать наиболее полное понятие фреймворку для разработки веб-приложений Django. Из-за того, что книга была выпущена на русском языке в далеком 2010 году, в ней рассматривается устаревшая версия фреймворка, Django 1.1. Но все равно книга рекомендуется к прочтению, поскольку в ней можно почерпнуть основы Django. А хороших книг по этому фреймворку на русском языке, кроме этой, практически нет.

Авторы Адриан Головатый и Джейкоб Каплан-Мосс подробно рассматривают компоненты фреймворка. В книге достаточно много материала по разработке интернет-ресурсов на Django – от основ до таких специальных тем, как генерация PDF и RSS, безопасность, кэширование и интернационализация. Перед прочтением книги рекомендуется освоить базовые понятия веб-разработки.

Разработка игр

«Making Games with Python & Pygame» - это книга, которая посвящена библиотеке для разработки игр Pygame. В каждой главе даются полный исходный код новой игры и подробные объяснения использованных принципов разработки

Книга «Invent Your Own Computer Games with Python» научит вас программировать на Python на примере разработки игр. В поздних игр рассматривается создание двумерных игр при помощи библиотеки Pygame. Вы научитесь:

• использовать циклы, переменные и логические выражения;
• использовать такие структуры данных, как списки, словари и кортежи;
• отлаживать программы и искать ошибки;
• писать простой ИИ для игр;
• создавать простую графику и анимации для ваших игр.

Анализ данных и машинное обучение

Прокачайте свои навыки, поработав со структурами данных и алгоритмами в новом ключе - научном. Изучите примеры сложных систем с понятными объяснениями. В книге предлагается:

• изучить такие понятия, как массивы NumPy, методы SciPy, обработка сигналов, быстрые преобразования Фурье и хеш-таблицы;
• познакомиться с абстрактными моделями сложных физических систем, фракталами и машинами Тьюринга;
• исследовать научные законы и теории;
• разобрать примеры сложных задач.

В данной книге язык Python рассматривается как инструмент для решения задач, требующих вычислений с обработкой больших объемов данных. Цель данной книги - научить читателя применять стек инструментов исследования данных языка Python для эффективного хранения, манипуляции и понимания данных.

Каждая глава книги посвящена определенной библиотеке для работы с большими данными. В первой главе рассматривается IPython и Jupyter, во второй - NumPy, в третьей - Pandas. Четвертая глава содержит материал о Matplotlib, пятая - о Scikit-Learn.

«Python for Data Analysis» повествует о всевозможных способах обработки данных. Книга является отличным вводным материалом в области научных вычислений. Вот с чем вы познакомитесь:

• интерактивная оболочка IPython;
• библиотека для численных расчётов NumPy:
• библиотека для анализа данных pandas;
• библиотека для пострения графиков matplotlib.

Вы также научитесь измерять данные на временных промежутках и решать аналитические задачи во многих сферах науки.

В этой книге предлагается изучить различные методы анализа данных при помощи Python. Вот чему вы научитесь после прочтения:

• управлять данными;
• решать задачи науки о данных;
• создавать высококлассные визуализации;
• применять линейные регрессии для оценки связей между переменными;
• создавать рекомендательные системы;
• обрабатывать большие данные.

Это пособие понятным языком объясняет принципы обработки естественных языков. Вы научитесь писать программы, способные обрабатывать большие наборы неструктурированных текстов, получите доступ к обширным наборам данных и познакомитесь с основными алгоритмами.

Прочее

Если вы когда-нибудь часами переименовывали файлы или обновляли сотни ячеек таблицы, то знаете, как это выматывает. Хотите научиться автоматизировать такие процессы? В книге «Automate the Boring Stuff with Python» рассказывается о том, как создавать программы, которые будут решать различные рутинные задачи за минуты. После прочтения вы научитесь автоматизировать следующие процессы:

• поиск заданного текста в файлах;
• создание, обновление, перемещение и переименование файлов и папок;
• поиск и скачивание данных в Сети;
• обновление и форматирование данных в Excel-таблицах;
• разделение, слияние и шифрование PDF-файлов;
• рассылка писем и уведомлений;
• заполнение онлайн-форм.

Отличная книга с минимальным порогом вхождения. Рассказывает больше о биологии, нежели о языке, но всем работающим в этой сфере она точно пригодится. Снабжена большим количеством разобранных примеров различной сложности.

В этой книге рассказывается об основах программирования системы Raspberry Pi. Автор уже составил для вас множество скриптов, а также предоставил доходчивое и подробное руководство по созданию своих. Помимо обычных упражнений вам предлагается реализовать три проекта: игру «Виселица», LED-часы и программно управляемого робота.

«Hacking Secret Ciphers with Python» не только рассказывает об истории существующих шифров, но и учит создавать собственные программы для шифрования и взлома шифров. Отличная книга для изучения основ криптографии.

Делитесь полезными книгами по Python в комментариях!

Существует множество областей применения Python, но в некоторых он особенно хорош. Разбираемся, что же можно делать на этом ЯП.

Основные отличия:

• Flask обеспечивает простоту, гибкость и полный контроль над проектом. Он позволяет пользователю самостоятельно решать, как реализовывать те или иные вещи.
• Django – это сервис типа «все включено». Из коробки в нем уже есть админ-панель, интерфейсы баз данных, ORM (объектно-реляционное отображение) и структура каталогов для ваших проектов.

Что выбрать?

• Выбирайте Flask, если хотите получить больше опыта и возможностей для обучения. Или в том случае, если вам нужен максимальный контроль над всеми используемыми компонентами, например, базами данных.
• Выбирайте Django, если вас интересует конечный продукт. Особенно, если вы работаете с простыми приложениями, такими как новостной сайт, магазин, блог, и хотите, чтобы каждая задача решалась одним предельно ясным способом.

Другими словами, Flask – это, возможно, лучший выбор для начинающего разработчика, так как он содержит меньше компонентов. Кроме того, его стоит выбрать, если необходима тонкая настройка проекта.

Flask из-за своей гибкости лучше подходит для создания REST API .

С другой стороны, если стоит задача сделать что-то просто и быстро, вероятно, стоит выбрать Django.

Data Science: машинное обучение, анализ данных и визуализация

Прежде всего, следует разобраться, что такое .

Предположим, что вы хотите разработать программу, которая будет автоматически определять, что изображено на картинке.

Например, предлагая ей это изображение, вы хотите, чтобы программа опознала собаку.

А здесь она должна увидеть стол.

Возможно, вы думаете, что для решения этой задачи можно просто написать код анализа изображения. Например, если на картинке много светло-коричневых пикселей, делаем вывод, что это собака.

Или вы можете научиться определять на изображении края и границы. Тогда картинка с большим количеством прямых границ, вероятно, окажется столом.

Однако это довольно сложный и непродуманный подход. Что делать, если на фотографии изображена белая собака без коричневых пятен? Или если на картинке круглый стол?

Здесь вступает в игру машинное обучение. Обычно оно реализует некоторый , который позволяет автоматически обнаруживать знакомый шаблон среди входных данных.

Вы можете предложить алгоритму машинного обучения, скажем, 1000 изображений собаки и 1000 снимков столов. Он выучит разницу между этими объектами. Затем, когда вы дадите ему новую картинку со столом или собакой, он сможет определить, что именно на ней изображено.

• scikit-learn из коробки имеет несколько встроенных популярных алгоритмов обучения;
• TensorFlow – это более низкоуровневая библиотека. Она позволяет создавать пользовательские алгоритмы.

Новичкам в машинном обучении лучше начать со scikit-learn. Более опытным разработчикам, которые столкнулись с проблемами эффективности, стоит присмотреться к TensorFlow.

Как изучать машинное обучение?

Настоящие аналитики, например, в Google или Microsoft, делают то же самое, только их работа более сложная и комплексная.

Они используют язык запросов SQL, чтобы извлекать данные из баз. Затем для анализа и визуализации применяются специальные инструменты, например, Mathplotlib (для Python) или D3.js (для JavaScript).

Способы применения Python для анализа и визуализации данных

Одна из самых популярных библиотек для визуализации – Mathplotlib .

Новичкам следует начинать обучение с нее по двум причинам:

• низкий порог вхождения;
• освоение Mathplotlib позволит в будущем быстрее разобраться в более сложных библиотеках, основанных на ней, например, seaborn .

Как изучать анализ данных на Python?

С недавних пор некоторые компании начали использовать для создания настольных приложений JavaScript. Например, десктопное приложение Slack было создано с помощью JavaScript-фреймворка Electron .

Преимущество написания настольных приложений на JavaScript заключается в том, что можно повторно использовать код веб-версии.

Python 3 или Python 2

Python 3 – это более современный и популярный выбор.

Пояснение о backend- и frontend-коде

Предположим, вы хотите сделать нечто, напоминающее Инстаграм.