1 Введение в программирование на Python. Введение в программирование на Python Введение в язык Python

• Название: Введение в программирование на Python Введение в язык Python
• Дата: 14.07.2022
• Размер: 315.09 Kb.
• Имя файла: 1 Введение в программирование на Python.docx
• Тип: Документы; #630661

Введение в программирование на Python

Введение в язык Python

Язык Python – это высокоуровневый интерпретируемый язык программирования, нацеленный на повышение продуктивности разработки и читаемости кода. Синтаксис Pythonминималистичен, и в то же время язык обладает богатой стандартной библиотекой с широким набором функций.

Ввиду своей простоты и наглядности и большого количества библиотек по работе с данными Python на сегодня является одним из самых популярных языков для решения самых разных задач.

Установка интерпретатора Python и необходимых модулей

Наиболее простой способ установить Python с необходимыми библиотеками – скачать дистрибутив Anaconda, который уже включает всё необходимое: Python, интерактивную оболочку IPython, набор библиотек для расчётов и моделирования и т.д.

Скачать дистрибутив Anaconda для своей операционной системы можно на сайте http://continuum.io.

Необходимо запустить загруженный инсталлятор. При установке все настройки можно оставить поумолчанию.

Можно ставить Python и не из дистрибутива Anaconda. Тогда для установки некоторых библиотек необходимо будет предварительно установить Build Tools, так как некоторые библиотеки представлены в виде исходного кода, который должен быть скомпилирован на целевой платформе.

Работа с интерпретатором Python

Дистрибутив Anaconda включает в себя среду Spyder. Среда позволяет редактировать скрипты Python и выполнять их, выполнять команды в консоли Python и IPython, отображает справку по функциям и параметрам функций, обладает автодополнением кода, визуальными подсказками, ведёт журнал выполненных команд, которые затем могут быть сохранены в скрипт и т.д.

При первом запуске Spyder может возникнуть ошибка:



Рисунок 1 Сообщение об ошибке при запуске Spyder

Проблема решается следующим образом. Пусть Anaconda установлена в каталог ANACONDA_DIR (по умолчанию это c:\Users\\AppData\Local\Continuum\Anaconda3\). Тогда необходимо скопировать каталог ANACONDA_DIR \Library\plugins\platforms в каталог ANACONDA_DIR. После этого Spyder должен запускаться без проблем.

Вот как выглядит главное окно Spyder:



Рисунок 2Главное окно Spyder

В левой части расположен редактор скриптов с подсветкой синтаксиса и автодополнением. Писать код можно в нём. В правой части экрана сверху можно посмотреть информацию по переменным, расположенным в памяти, их типу и размерности.



Рисунок 3Менеджер переменных

Следующая вкладка позволяет просматривать структуру каталогов, выполнять операции с файлами, запускать Python для указанного каталога.



Рисунок 4 Файловый менеджер

Следующая вкладка отображает справку по указанному модулю или функции. Для отображения справки необходимо поставить курсор на интересующую функцию и нажать сочетание клавишCtrl+I.



Рисунок 5 Отображение справки по функциям и модулям

Справку по заданному модулю или функции можно получить и из консоли Python (см. про консоль ниже), выполнив команду help с параметром, например

help('numpy.random.shuffle')

Справа внизу располагается консоль Python, журнал выполненных команд и консоль IPython. Здесь можно вводить свои команды и экспериментировать с возможностями языка.



Рисунок 6 Стандартная консоль Python



Рисунок 7Журнал выполненных команд

Скрипты можно создавать не только в Spyder, но и в любом текстовом редакторе. Удобно для этого использовать редактор с подсветкой синтаксиса, например, SublimeText или Notepad++. Кроме того, существуют полноценные IDE (интегрированные среды разработки с редактором кода, автодополнением, отладчиком, рефакторингом и т.д.). Одной из лучших бесплатных IDE на сегодня является PyCharm от JetBrains.



Рисунок 8 Окно редактора Sublime Text



Рисунок 9Окно IDE PyCharm

Запустить созданный скрипт (текстовый файл с расширением .py) можно через командную строку, выполнив в ней команду:

>python script.py

где script.py – запускаемый скрипт.

Вот пример запуска скрипта Python:



Рисунок 10Запуск скрипта Pythonчерез командную строку

Справка по базовым возможностям языка Python

Переменные и типы данных

В Python, как и в любом другом языке программирования, можно объявлять переменные, массивы, словари. Например

a = 10 # переменная

b = [1, 2, 3] # массив

c = {‘name’: ‘lemon’, ‘color’: ‘yellow’} # словарь

Как уже было сказано выше, Python является динамически типизируемым языком, поэтому тип переменных может измениться. Узнать текущий тип переменной можно с помощью встроенной функции type:

>>> a = 1

>>>type(a)



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

>>>type(a)



>>> a = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}

>>>type(a)



>>> a = True

>>>type(a)



>>>

Ещё одной интересной особенностью Python как динамического языка является то, что элементы массива или словаря могут хранить значения разных типов, например

>>>player = {'rating': 180, 'scores': [35, 18, 41], 'active': True}

>>>player['scores']

[35, 18, 41]

Полезной на практике возможностью является использование кортежей – групп переменных. Например, описать человека с помощью значений роста и веста можно так:

human = (182, 86)

human[0] # 182 – рост

human[1] # 86 - вес

Кортежи могут выступать в качестве параметров функций, например, вот так создаётся единичная матрица размера 2×3 с помощью библиотеки NumPy:

>>>importnumpyasnp

>>> m = np.ones(shape=(2, 3), dtype=int)

>>> m

array([[1, 1, 1],

[1, 1, 1]])

Кортежи удобны, когда нужно вернуть несколько значений из функции, например

def max_(arr):

max_idx, max_val = 0, 0
fori in range(len(arr)):

ifarr[i] >max_val:

max_val = arr[i]

max_idx = i

returnmax_val, max_idx
res = max_([2, 5, 4, 1])

print(res[0], res[1])

Этот код выведет следующие значения:

5 1

Это максимальное значение в массиве и его индекс.

Приведённый выше код интересен по нескольким причинам. Во-первых, он показывает, что можно инициализировать несколько переменных сразу (хотя такой подход не рекомендуется, так как он запутывает код):

max_idx, max_val = 0, 0

Во-вторых, из примера видно, что для обозначения границ блоков кода используются не скобки или ключевые слова, а отступы. Именно эта особенность делает программы на Python наглядными. Общепринято для отступов блоков кода использовать пробелы, а не табуляцию. Настройте свой редактор соответствующим образом (Spyder поумолчанию использует пробелы).

Операции

В Python есть все базовые операции: сложение, вычитание, умножение, деление, возведение в степень, остаток от деления, круглые скобки для управления приоритетом операций. Но есть некоторые особенности, присущие именно Python.

Операция деления (/) в Python не целочисленная:

>>> 5 / 2

2.5

Чтобы выполнить именно целочисленное деление, необходимо использовать два прямых слэша:

>>> 5 // 2

2

Возведение в степень выполняется с помощью оператора **, например

>>> 5**2

25

Операция сложения (+) для чисел даст число, для строк и массивов – выполнит их конкатенацию:

>>> 3 + 4

7

>>> '3' + '4'

'34'

>>> [1, 2, 3] + [4, 5]

[1, 2, 3, 4, 5]

Управление выполнением программы в Python

Условия

Условия в Python записываются с помощью if-else. После ключевого слова if следует условие, затем двоеточие. Код внутри блока if пишется со следующей строки с отступом. Например

height = int(input('Введитерост: '))

ifheight> 180:

print('Высокий')

Можно использовать if в сочетании else. else в данном случае пишется с тем же отступом, что и if, после else следует двоеточие. Например

height = int(input('Введитерост: '))

if height > 180:

print('Высокий')

else:

print('Низкий')

Можно использовать сочетание условий благодаря конструкции if-elif-else. Например

height = int(input('Введитерост: '))

size = 'S'
if height < 160:

size = 'S'

elif height < 170:

size = 'M'

elif height < 180:

size = 'L'

else:

size = 'XL'

print(size)

Можно записывать сложные условия, используя ключевые слова not, and, or, проверки на равенство == и неравенство !=.

if 165 < height < 175:

print('Среднийрост')
sun = True

rain = False

if sun and not rain:

print('Можно выйти на прогулку')
if 2 * 2 == 4 and 2 * 2 != 5:

print('Прописные истины')

Циклы

В Python есть 2 типа циклов: while и for. Цикл while выполняет выражение до тех пор, пока условие не станет истинным:

whileinput('q для выхода: ') != 'q':

print('Выполнение программы')

Цикл for является аналогом цикла for в C++. Он позволяет выполнять заданное количество итераций, проходить по элементам коллекции. Например, вот так можно обработать все элементы массива:

for item in [1, 2, 3]:

print(item)

Вместо массива могут быть и другие коллекции и даже строки:

for letter in 'String':

print(letter)

Часто при решении практических задач требуется указать начальное, конечное значение счётчика и шаг изменения. Для этого необходимо воспользоваться функцией range. Если в функцию передан один параметр, то это будет конечное значение счётчика, начинающегося с 0 с шагом 1. Если 2 параметра, то это будут начальное и конечное значения счётчика. Если в функцию передан третий параметр, то он будет отвечать за шаг изменения счётчика. Вот как может выглядеть код для вывода нечётных цифр от 1 до 10:

fori in range(1, 10, 2):

print(i)

У цикла for есть ещё альтернативная однострочная форма записи. Вот как можно переписать код из примера выше в одну строку:

[print(i) for i in range(1, 10, 2)]

Но такой подход чаще используют для генерации значений массивов. Пусть, например, требуется создать массив из степеней двойки. Вот как это может быть реализовано:

>>>powers_of_two = [2**i for i in range(9)]

>>>powers_of_two

[1, 2, 4, 8, 16, 32, 64, 128, 256]

В Python есть ключевые слова break и continue, смысл которых такой же, как в C++. break прерывает цикл, continue позволяет пропустить текущую итерацию и перейти к следующей.

>>>for letter in 'привет':

... if letter == 'р':

... continue

... print(letter, end='')

...

пивет

Но в отличие от C++, в Python есть особенность. После цикла for можно указать блок else, который выполнится в том случае, если в цикле была выполнена инструкция continue или break:

for letter in 'привет':

if letter == 'e':

break

else:

print('Встретилась буква е')

Обработка исключений

При работе программы могут возникнуть исключительные ситуации, например, деление на ноль или переполнение стека. Такие ситуации необходимо отлавливать и корректно обрабатывать. Для этого создан механизм исключений. Обработка исключений в Python очень похожа на обработку исключений в C++.

В простейшем случае перехват исключений может быть реализован с использованием инструкций try-except:

try:

a = int(input('Первый множитель: '))

b = int(input('Второй множитель: '))

print('Результат: %d' %(a * b))

except Exception:

print('Некорректные аргументы')

Перехватывать можно разные исключения. В идеале, должен быть свой обработчик под каждый возможный тип исключений. Вот некоторые возможные исключения: ZeroDivisionError (деление на ноль), OverflowError (результат арифметической операции слишком велик для представления числа), ImportError (не удалось импортировать модуль) и т.д.

Кроме ключевых слов try и except при обработке исключений могут использоваться инструкции finally и else. finally выполняет блок инструкций в любом случае, было ли исключение или нет (например, когда необходимо закрыть файл). Инструкция else выполняется в том случае, если исключения не было.

Создание собственных функций

Объявление собственных функций в Python начинается с ключевого слова def, за которым через пробел идёт имя функции, а в скобках список её параметров. После закрывающей скобки ставится двоеточие. Тело функции пишется с отступом в 2 или 4 пробела (в зависимости от принятого соглашения). Если функция должна вернуть значение, его записывают после ключевого слова return. Функция может возвращать несколько параметров (см. пример выше – функция max_). Вот пример функции, определяющей минимальное и максимальное среди переданных двух чисел:

defminmax(a, b):

return (a, b) if a < b else (b, a)

Функции могут параметры по умолчанию. Например, если приведённую ниже функцию вызвать без параметра, она вернёт факториал 5:

>>>def factorial(n=5):

... return n * factorial(n - 1) if n > 1 else 1

...

>>>factorial()

120

>>>factorial(3)

6

Импорт функций из других файлов

Часто удобно бывает поместить часто используемые функции в отдельный файл, а затем подключать их в свой скрипт и использовать в работе. Ещё более распространённый случай – использование некоторых функций из сторонней библиотеки.

Самый простой способ подключения внешнего файла – директива import. Например

import math

Чтобы теперь использовать функции из модуля math, необходимо сначала писать имя модуля, затем точку и имя функции:

>>>math.sqrt(4)

2.0

Чтобы не приходилось каждый раз писать имя модуля, можно воспользоваться такой записью:

frommathimport *

Тогда можно будет вызывать функции напрямую без указания имени модуля:

>>>sqrt(4)

2.0

Звёздочка означает, что будут импортированы все функции из модуля. Можно указать только конкретные функции:

>>>frommathimportsqrt, sin

>>>sin(0)

0.0

>>>cos(0)

NameError: name 'cos' is not defined

>>>Traceback (most recent call last):

File "", line 1, in

Но на практике такой подход не рекомендуется из-за того, что в разных модулях могут присутствовать функции с одинаковыми именами:

>>>from math import *

>>>fromnumpy import *

>>>sqrt(4) # какая реализация используется? math или numpy?

Поэтому чаще для модулей задают псевдонимы, как показано в примерах ниже:

>>> import numpy as np

>>> import matplotlib.pyplot as plt

>>>np.sqrt(4)

2.0

Комментарии

Однострочные комментарии в Python начинаются с символа #. Например

# это пример однострочного комментария

Многострочные комментарии заключаются в тройные кавычки (одинарные или двойные). Например

deffactorial(n):

'''

Рекурсивная функция вычисления факториала числа n

'''

return 1 if n == 1 else n * factorial(n - 1)

Этот пример показывает ряд интересных особенностей Python. Во-первых, многострочный комментарий внутри функции. Во-вторых, пример рекурсивной функции (функция factorial вызывает сама себя). В-третьих, интересная однострочная запись условия if-else, напоминающая тернарную операцию в C++.

Многострочные комментарии обычно используются для документирования функций и классов, поэтому с помощью такого кода можно вывести справку по функции на экран:

>>>factorial.__doc__

'\n Рекурсивная функция вычисления факториала числа n\n '