Язык python. Синтаксис языка Python

Синтаксис языка Python, как и сам язык, очень прост.

Синтаксис

Конец строки является концом инструкции (точка с запятой не требуется).

Вложенные инструкции объединяются в блоки по величине отступов. Отступ может быть любым, главное, чтобы в пределах одного вложенного блока отступ был одинаков. И про читаемость кода не забывайте. Отступ в 1 пробел, к примеру, не лучшее решение. Используйте 4 пробела (или знак табуляции, на худой конец).

Вложенные инструкции в Python записываются в соответствии с одним и тем же шаблоном, когда основная инструкция завершается двоеточием, вслед за которым располагается вложенный блок кода, обычно с отступом под строкой основной инструкции.

Несколько специальных случаев

Иногда возможно записать несколько инструкций в одной строке, разделяя их точкой с запятой:
a = 1 ; b = 2 ; print (a , b )
Но не делайте это слишком часто! Помните об удобочитаемости. А лучше вообще так не делайте.
Допустимо записывать одну инструкцию в нескольких строках. Достаточно ее заключить в пару круглых, квадратных или фигурных скобок:
if (a == 1 and b == 2 and c == 3 and d == 4 ): # Не забываем про двоеточие print ("spam" * 3 )
Тело составной инструкции может располагаться в той же строке, что и тело основной, если тело составной инструкции не содержит составных инструкций. Ну я думаю, вы поняли:). Давайте лучше пример приведу.

Представляем вашему вниманию новый курс от команды The Codeby - "Тестирование Веб-Приложений на проникновение с нуля". Общая теория, подготовка рабочего окружения, пассивный фаззинг и фингерпринт, Активный фаззинг, Уязвимости, Пост-эксплуатация, Инструментальные средства, Social Engeneering и многое другое.

Язык программирования Python уже давно занял лидирующее место среди всех языков программирования. По количеству сфер применения и возможностям он конкурирует с такими языками, как C++ и JavaScript. Конечно же, Python гораздо моложе, чем классические языки программирования, но он является идеальным для новичков и не только. Python используется в таких крупных компаниях, как Pixar, NASA.

Во-первых: данный язык программирования обладает динамической типизацией, что означает отсутствие необходимости объявлять тип переменных, приводить один тип к другому и задумываться о каких-либо ограничениях по количеству символов, содержащихся в этих переменных. Динамическая типизация облегчает участь новичков, потому что они не должны глубоко вникать в устройство оперативной памяти и центрального процессора, чтобы понимать, как устроен язык. Конечно же, существуют правила, объясняющие некоторые принципы приведения одного типа данных к другому. На них, конечно же, стоит обратить внимание при изучении Python: так вы сможете избежать логических ошибок, которые не распознаются компилятором.

Пример динамической типизацией:

Во-вторых: этот язык обладает мощнейшими возможностями объектно-ориентированного программирования. Это значит то, что логическая структура программы на языке Python может быть построена так, что её код уместится в сравнительно малое количество строк. Действительно, программы, написанные на языке Python, занимают в полтора-два раза меньше строк, чем те же самые программы, написанные, например, на C++.

Python является языком общего назначения. Это значит то, что он может применяться в абсолютно любой сфере разработки программного обеспечения. Действительно, на Python можно разработать всё: сложные математические системы с помощью модуля NumPy (альтернатива MatLab), веб-приложения с помощью Django, графические интерфейсы с помощью Tkinter, игры с помощью PyGame и так далее.

Единственным минусом данного языка является его низкая скорость работы по сравнению с классическими языками (C++, Java). С другой стороны, вычислительная мощность современных компьютеров делает эту разницу незаметной. Однако и здесь разработчики Python нашли гениальное решение. Среда исполнения CPython компилирует код без промежуточной стадии машинного кода, что ускоряет работу программы. Таким образом, модули программы, скорость работы которых имеет решающее значение, могут быть разработаны с помощью CPython.

Из всего вышесказанного следует, что Python достоин того, чтобы быть изученным. Если вы начинающий программист, то смело выбирайте Python в качестве первого языка. Это облегчит вам обучение искусству программирования и даст вам возможность для роста в дальнейшем. Для установки Python на линуксе можете прочитати

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.

1. Веб-разработка

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.

2. Обработка данных (включая машинное обучение, анализ и визуализацию данных)

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 . 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.

Анализ данных и визуализация данных

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.

3. Написание скриптов

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.

Язык программирования Python является универсальным языком высокого уровня. Он может быть встроен и расширен. Например, он входит в некоторые приложения в виде инструмента для написания макросов. Такая особенность делает язык программирования Python разумным выбором для осуществления многих задач программирования. Где лучше его использовать? Python прекрасно подойдет для проектов, которые требуют быстрой разработки. Данный язык программирования поддерживает несколько парадигм. Это особенно хорошо для программ, которые требуют гибкости. Наличие множества модулей и пакетов экономит время и обеспечивает универсальность. Создателем языка Python является Гвидо ван Россум. В свое время сообщество удостоило его званием «великодушный пожизненный диктатор». Гвидо в конце 80-х годов нравились особенности нескольких языков программирования. Однако ни один из этих языков не обладал теми возможностями, которые ему хотелось бы иметь. Так, например, язык должен был обладать следующими возможностями:

— язык сценариев. Сценарий представляет собой программу, которая используется для управления другими программами. Языки сценариев могут использоваться для прототипирования и быстрой разработки. По этой причине они прекрасно справляются с передачей данных от одного компонента к другому и избавляют программистов от таких сложных вещей, как управление памятью. Программисты называют Python динамическим языком программирования.

— отступ для группирования операторов. Язык программирования Python определяет принадлежность выражений к одной группе при помощи отступов. Данная группа называется блоком кода. В других языках программирования используются другие знаки препинания и синтаксис. Так, например, в языке С символ «{» означает начало последовательности команд. Наличие отступов является хорошей практикой в других языках программирования. Однако один из первых языков программирования, в котором принудительно обеспечивается соблюдение отступов, является Python. Что же это дает? Прежде всего отступы делают код более удобным для чтения. Кодовые блоки требуют меньше обозначения начала и конца. А это значит, то в коде будет меньше знаков препинания, которые так просто можно пропустить. Это все ведет к уменьшению количества ошибок в коде.

— типы данных высокого уровня. Персональные компьютеры хранят данные в нулях и единицах. Однако люди нуждаются в более сложных формах хранения информации, таких как текст. Если язык поддерживает сложные данные, про него говорят, что он поддерживает типы данных высокого уровня. Оперировать такими типами данных легко. В Python, например, строки можно объединять или разделять, переводить в нижней или верхний регистр, осуществлять поиск и т.п. Типы данных высокого уровня, такие как словари и списка, которые могут хранить в себе другие данные, имеют более широкие функциональные возможности.

— расширяемость. Расширяемость означает, что язык программирования может быть дополнен. Расширяемые языки программирования являются очень мощными. Дополнения делают их пригодными для огромного количества операционных систем и применений. Расширения могут добавлять новые типы данных, плагины и модули. Для расширения в языке Python предусмотрено несколько способов. Главная группа программистов работает над его улучшением и изменением. Сотни других пишут модули для выполнения конкретных целей.

— интерпретация. Выполняются интерпретируемые языки непосредственно из исходного кода, который был написан людьми. Программы, написанные на компилируемых языках, типа C++, должны быть переведены в машинный код. Как правило, интерпретируемые языки программирования работают более медленно, поскольку трансляция осуществляется не мгновенно. Однако отладка и написание самих программ осуществляется заметно быстрее, поскольку нет необходимости ожидать завершения работы компилятора. Интерпретируемые языки программирования легче переносятся на различные платформы. Можно долго спорить, является ли Python компилируемым или интерпретируемым языком. Несмотря на то, что во многих отношениях данный язык программирования работает как интерпретируемый, его код перед выполнением компилируется. Многие его компоненты работают на полной скорости компьютера, поскольку написаны они на С.

Писать язык Python Гвидо начал во время каникул в 1989 году. Весь следующий год он дорабатывал язык, ориентируясь на отзывы коллег. Перед широкой публикой результат предстал в 1991 году. Именно тогда он был размещен в одной из новостных групп Usenet.

Python для новичков

Прежде чем приступать к написанию программ на Python, его необходимо установить. У версий Python 3.5 и Python 2.7 имеются существенные отличия. Из-за них программы, которые на них написаны, несовместимы. Данный язык предустановлен на компьютеры «Макинтош». Его версия будет зависеть от возраста операционной системы. Если вы работаете с Windows, то вам придется самостоятельно устанавливать Python на свой компьютер. Выбрать файлы инсталляционного пакета можно непосредственно на сайте Python.org

Способы взаимодействия

Одна из причин простоты, которая проявляется при программировании на Python, заключается в том, что он поставляется в комплекте с инструментами, которые могут писать, разрабатывать и отлаживать программы. Команды в интерактивном режиме вводятся по одной строке за раз. Этот процесс аналогичен тому, как операционная система воспринимает команды из командной строки. Можно также создавать и короткие многострочные программы или импортировать код из текстовых файлов или модулей Python. Начинающим наверняка будет полезно узнать о том, что интерактивный режим включает в себя обширную справочную систему. Для изучения возможностей языка программирования такой способ является очень удобным. В среду разработки IDLE входят инструменты для написания и запуска программ, система отслеживания имен. Данная среда написана на языке программирования Python. Она демонстрирует обширные возможности данного языка.

Интерактивный режим

В интерактивном режиме можно делать практически все то же самое, что и в программе. Здесь можно даже писать многострочные коды. Этот режим может использоваться в качестве песочницы для безопасных экспериментов. Кроме того, интерактивный режим может выступать в качестве среды, позволяющей изучать программирование на Python. Также он может использоваться как инструмент для поиска и исправления ошибок. Стоит учитывать, что сохранить информацию, которая была введена в интерактивном режиме невозможно. Для этого следует записать копию кода и полученный результат в отдельный файл. Можно использовать интерактивный режим в качестве калькулятора. Здесь также можно манипулировать текстом или присваивать значения переменным. Также имеется возможность импортирования модулей, функций или частей программ для их тестирования. Все это дает возможность экспериментировать с объектами Python без необходимости написания длинных программ. Также нет необходимости и в отладке программ путем импортирования их частей по одной за раз.

Работа в интерактивном режиме

После того, как Python будет запущен, в окне терминала отобразиться информация об используемой версии программы, ее дате выпуска. Также здесь будет приведено несколько подсказок для осуществления дальнейших действий и приглашение ввода: >>>. Чтобы начать работать в интерактивном режиме необходимо ввести выражение и команду и нажать на кнопку ввода. Python после этого должен интерпретировать введенную команду или отреагировать должным образом, если набранное не требует ответа. Приведем команду, которая печатает строку. Так как место печати в команде не указано, вывод информации будет осуществляться на экран.

>>> print «Hello World!»

Трудно поверить, но эта единственная строка является программой. Python в интерактивном режиме обрабатывает каждую строку введенного кода после того, как будет нажата клавиша Enter. Результат появится ниже.

Просмотр информации об объекте

В интерактивном режиме существует два способа, которые могут быть использованы для просмотра информации об объекте:

— ввести имя объекта и нажать на клавишу ввода;

— ввести команду Print, имя объекта и нажать на Enter.

Результат будет зависеть от выбранного вами объекта. При использовании определенных типов данных два этих метода могут дать совершенно одинаковый результат.

>>> x=

>>> print x

Результат набора команды «print имя» будет немного отличаться от результата, который был получен для ввода имени. Значение в первом случае заключается в кавычки, а во втором нет.

>>> x= «MySrting»

В тех случаях, когда имя относится к целому блоку кода, ввод имени даст информацию о виде данных, их имени и месте хранения.

В следующем примере приведена команда создания класса, имеющего имя Message и выводится информация о нем:

>>> class Message:

>>> Message

>>> print Message

Строки в Python

В языке программирования Python строки представляют собой последовательности символов. Создается строковый литерал путем заключения символов в одинарные, двойные или тройные кавычки. Переменной в приведенном примере присваивается значение x.

>>>x= «My String»

У строки Python имеется несколько встроенных возможностей. Одной из таких возможностей является способность вернуть копию строки со строчными буквами. Известны эти возможности как методы. Для того чтобы вызвать метод объекта, необходимо использовать точечный синтаксис. Это означает, что после ввода имени переменной, которая является в данном случае ссылкой на объект строки, необходимо поставить оператор точку – (.). Затем следует название метода с последующим открытием или закрытием скобки.

>>>x.lower ()

При помощи оператора индексирования s[i] можно получить только часть строки. В данном случае индексация будет начинаться с нуля. S возвращает первый символ в строке, s – второй, и так далее.

Строковые методы могут работать как обычными кодами, так и с «Юникодом». Они позволяют выполнять следующие операции:

— изменение кодировки (decode, encode);

— изменение регистра (lower, swapcase, upper, capitalize, title);

— подсчет (count);

— замену и поиск (replace, find, rfind, rindex, index, translate);

— объединение и разделение (partition, join, split, rpartition, splitlines);

— проверка выполнения условий (endswith, startwith, isalnum, isdigit, isalpha, isspace, istitle, isupper);

— форматирование (ljust, center, rstring, strip, expandtabs, rjust).

Python: работа со списками

Если в языке программирования Python строки ограничены символами, то списки не имеют каких-либо ограничений. Списки представляют собой упорядоченные последовательности произвольных объектов, в которые также могут входить и другие списки. Также существует возможность удалять, добавлять или изменять их элементы. Далее приведены примеры выполнения данных операций со списками:

>>> bases = [‘A’, ‘C’, ‘G’, ‘D’]

[‘A’, ‘C’, ‘G’, ‘D’]

>>> bases.append(‘T’)

>>> bases [‘A’, ‘C’, ‘G’, ‘D’, ‘T’]

>>> bases.reverse()

>>> bases [‘T’, ‘D’, ‘G’, ‘C’, ‘A’]

‘T’ >>>

>>> bases.remove(‘T’)

>>> bases [‘D’, ‘G’, ‘C’, ‘A’]

>>> bases.sort()

[‘A’, ‘C’, ‘G’, ‘D’]

В приведенном примере был создан список символов. После этого в один конец списка был добавлен элемент. Затем порядок элементов был обращен. Также элементы извлекались по позиции их индекса. Элемент со значение «T» был удален, после чего была выполнена сортировка элементов. Пример команды по удалению элемента из списка иллюстрирует ситуацию, в которой методу remove () нужно предоставить дополнительную информацию. В данном случае это было то значение, которое требуется удалить. Кроме методов вроде remove (), язык программирования Python также обладает еще одной похожей возможностью, которая называется функцией. Основное отличие между методом и функцией состоит в том, что функция не связана с каким-то конкретным объектом.

Функции в языке программирования Python

В языке программирования Python функции используются для выполнения действий над одним или несколькими значениями. После этого они возвращают результат. В Python имеется большое количество встроенных функций. Рассмотрим некоторые примеры встроенных функций:

— len () – возвращает количество элементов в последовательности;

— list () – возвращает новый список, который инициализирован из какой-либо другой последовательности;

— dir () – возвращает список строк, которые представляют атрибуты объекта.

Также в Python есть возможность определения собственных функций.

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!