Приложения для изучения python на windows

Чтобы научиться программированию, не обязательно нужно начинать со сложных учебников. Наша команда подготовила подборку игр и онлайн-платформ по программированию для детей, где можно освоить язык Python.

Ведь это здорово, когда есть игры, которые помогут обучиться любимому делу. Тем более дети любят играть, а значит, что освоение программирования для них будет проходить намного легче.

Python — это скриптовый язык, его используют для решения большого объема разноплановых проблем и задач. Python пригодится в создании мобильных и компьютерных приложений, этот язык применяют в работе с большим объемом информации, при разработке web-сайтов и других разнообразных проектов, используют в машинном обучении.

Платформа, позволяющая изучить компьютерные науки. Красочная анимация и интересный сюжет, взаимодействие с другими игроками. В игре поддерживается множество языков, в том числе и Python. Подходит для детей от 10 лет, можно увлечь даже самого неусидчивого ученика. На каждом уровне перед игроком ставится задача, например, найти гриб, который поможет одолеть противника, провести в бой солдат или выбраться из темницы. Игрок управляет начинающим волшебником, который выполняет задания с помощью команд JavaScript или Python. В процессе команды будут усложняться.

Браузерная игра в жанре «‎Приключения». В этой игре пользователю нужно будет в той или иной мере использовать свои знания в области программирования. На первом этапе обучения «Learning» представлена цепочка задач от легкой к сложной, в описании самой задачи есть все данные для ее решения. В начале игры откроется два острова, появится система подсказок, которая будет вести в игре. На острове Хоум Айленд задачи более сложные и комплексные, а в Лайбери 2.0 совсем простые. Но в обоих случаях нужны базовые знания в программировании. Для прохождения миссии и перехода на следующий уровень нужно написать программный код на Python, но также здесь можно усовершенствовать и JavaScript.

В этой игре вы научитесь не только кодить, но и ловить бананы. Играть придется маленькой обезьянкой, которая собирает бананы на поле. Для этого ребенку нужно составить цепочку команд в правой текстовой панели, запустить их на выполнение. Переживать не нужно, ведь перед каждым уровнем даются подсказки, справиться с игрой может даже ученик младшей школы. К тому же, сайт русифицирован, а задания постепенно увеличивают сложность. Начиная с простых действий, ребенок научится составлять сложные алгоритмы. С помощью Codemonkey ребенок сможет обучиться Python через программирование чат-бота.

Данная игра научит правильному построению алгоритмов, но в ней нет определенного синтаксиса, схожего с каким-либо языком программирования.

В игре ЛайтБот нужно будет посредством команд управлять роботом, включать свет на клетках. Чтобы пройти уровень, необходимо зажечь свет во всех клетках. С каждым разом клеток становится все больше, а возможных команд для персонажа — меньше. Но зато у вас появляется возможность использования условных операторов, циклов и других конструкций для построения оптимального пути. Игра понравится людям любой возрастной категории, так как в ней есть уровни с различными категориями сложности.

Python в Minecraft

Minecraft — компьютерная инди-игра в жанре песочницы.

В этом видеоуроке вы научитесь разыгрывать других игроков: создать зону ловушек в Майнкрафт с помощью Пайтон за 6 минут!

А еще вы можете сделать секретный замок на дверь в Minecraft с помощью Python.

И это не все уроки по Майнкрафт, которые есть на канале. Также вы можете создать лабиринт, аквадискотеку, построить небоскреб, сделать ловушки и многое-многое другое. Вообще у школы программирования для детей «Пиксель» есть множество бесплатных видеоуроков по программированию, и не только про Python.

Поддерживает более 25 языков программирования, в том числе и Python. Обучает программированию с нуля, но в нее могут играть и профи. Здесь можно выбрать подходящий язык и начать выполнять задания, начиная от уничтожения космических кораблей, заканчивая построением более сложных алгоритмов для управлением персонажа. Плюсы игры в том, что она никогда не надоест, ведь здесь множество разнообразных задач. Также здесь можно играть с друзьями, здесь же проводятся международные соревнования.

Образовательная онлайн-платформа, которая поможет в программировании даже самым маленьким (с 6 лет). Платформа познакомит в игровой форме с основными концепциями: последовательностью, повтором и условиями.

Занятия включают в себя упражнения, викторины, головоломки и практику. С помощью этой платформы вы научитесь создавать приложения, игры, истории, анимации, поймете логику программирования не только Python, но и Swift, JavaScript.

Здесь игрок должен набирать мощность базы, выигрывать битвы, улучшать армию роботов и добывать золото. Но самое интересное заключается в том, что игра делит пользователей на два лагеря, которые противостоят друг другу — JavaScript и Python. Каждый игрок выбирает лагерь и управляет базой с помощью кода по названию своего лагеря. Но подойдет стратегия и новичкам: здесь есть множество подсказок, которые помогут выполнять задания.

Материал подготовлен школой программирования для детей «Пиксель». Мы учим детей и подростков 5-17 лет создавать игры и анимацию, проектировать и разрабатывать сайты, и многое другое. Приходите к нам осваивать Python и другие языки программирования.

Разберем обучение Python с нуля на примере дорожной карты, которую мы подготовили совместно с онлайн-университетом Skypro. Данная статья — это полноценный гайд разработчика на Python с нуля до Junior. Он подойдет и тем, кто уже начал изучение, и тем, кто только задумывается о программировании. Если же сомневаетесь в своих силах — обратите внимание на курс «Python-разработчик» от Skypro.

1. Основы Python
2. Синтаксис Python
3. Продвинутый Python
4. Популярные библиотеки и фреймворки Python — 2023
5. Дополнительные материалы
6. Где и как изучать Python?

Установка Python

Для начала перейдите на официальный сайт Python и загрузите последнюю версию Python для Windows, Linux, MacOS или другой операционной системы.

Как установить Python на Windows

Выберите на сайте Python для Windows, скачайте и запустите загруженный файл. Если у вас на компьютере установлена более ранняя версия языка Python 2 — просто удалите ее и скачайте Python 3.

Выберите путь и установите программу:

Проверьте, что всё работает:

• запустите cmd;
• введите python;
• если всё хорошо, командная строка выведет версию языка.

По умолчанию будут установлены:

1. Интегрированная среда разработки IDLE.
2. Документация.
3. Менеджер пакетов pip.
4. Стандартный набор тестов.
5. Python Launcher.

Как установить Python на Linux

Для большинства сборок Linux Python идет из коробки. Проверить это можно так — откройте окно терминала и выполните команды:

• python — version;
• python2 — version;
• python3 — version.

Если по какой-либо причине на вашей системе стоит старая версия, вы можете самостоятельно скомпилировать последнюю версию Python.

Как установить Python на MacOS

Python также входит в сборку MacOS, и его можно запустить через терминал. Если же вы хотите установить самую последнюю версию — она доступна по ссылке.

Рабочее окружение

Обучение языку Python начинается с настройки рабочего окружения.

Среды разработки Python

Вот лишь несколько наиболее популярных Python IDE:

1. PyCharm — это IDE, разработанная компанией JetBrains. Она предоставляет интегрированную среду для разработки Python-приложений, включая поддержку Django, Flask и других фреймворков. PyCharm имеет богатый набор функций, включая отладчик, инструменты для анализа кода и удобный интерфейс.
2. Visual Studio Code — это легкий, быстрый и невероятно гибкий редактор кода, доступный на всех платформах. Отличный выбор для программирования на Python. Многофункциональная IDE включает в себя интегрированный отладчик, рефакторинг, автодополнение кода, etc.
3. Spyder — IDE, которая является частью научно-вычислительной среды Anaconda. Есть множество инструментов для работы с научными вычислениями, включая визуализацию данных, анализ и т. д. Spyder имеет встроенную консоль IPython, которая облегчает отладку и выполнение кода.
4. Sublime Text — легкий редактор кода, который может быть расширен с помощью плагинов и расширений для поддержки Python. Простой интерфейс, автодополнение кода и другие полезные функции.
5. Atom — этот простой на первый взгляд редактор обладает богатым функционалом. Данная среда написана разработчиками GitHub с использованием Electron — фреймворка для создания кросс-платформенных десктопных приложений средствами HTML, CSS и JavaScript.

Виртуальное окружение Python

Вы можете столкнуться с тем, что вам захочется поэкспериментировать с библиотеками или модулями. Чтобы не засорять рабочее окружение, вы будете создавать отдельный проект со своими модулями под каждую задачу.

ПО для работы с виртуальным окружением можно разделить на то, что входит в стандартную библиотеку Python, и то, что не входит в нее. Наиболее популярные инструменты:

• Virtualenv — один из самых популярных инструментов для создания виртуальных окружений. Прост в установке и использовании.
• Pyenv — тулза для изоляции версий Python. pyenv. Полезен, когда на одной машине нужно сразу несколько версий интерпретатора для тестирования.
• Virtualenvwrapper — обертка для virtualenv, позволяющая хранить все изолированные окружения и управлять ими.
• Venv — входит в стандартную библиотеку Python. Появился в версии Python 3 и по функционалу похож на virtualenv.

Git

Обучение языку Python с нуля включает также изучение систем контроля версий — VCS. Именно они позволяют отслеживать и фиксировать любые изменения в коде: вы можете восстановить код в случае сбоя или откатить до более ранних версий.

Git — самая популярная VCS и мастхэв-инструмент для взаимодействия нескольких разработчиков на одном проекте. Подробнее о данной VCS вы можете почитать в нашем руководстве по командной разработке с Git.

HTTP-протоколы

HTTP-протоколы в Python-разработке используются для создания веб-приложений и веб-сервисов, которые могут обмениваться данными с пользователем.

Для работы с HTTP-протоколами в Python используется стандартная библиотека urllib, которая предоставляет функции для отправки HTTP-запросов и обработки ответов.

Также для работы с HTTP-протоколами можно использовать более специализированные библиотеки, такие как requests или aiohttp:

1. Библиотека requests облегчает отправку HTTP-запросов и обработку ответов, предоставляя более высокоуровневый интерфейс для работы с протоколом. Она позволяет создавать сеансы, работать с куками, заголовками и параметрами запроса, а также обрабатывать различные типы ответов.
2. Библиотека aiohttp предоставляет асинхронный интерфейс для работы с HTTP-протоколами, что позволяет создавать более производительные и масштабируемые приложения. С ней можно использовать asyncio для создания событийных циклов, работать с потоками и обрабатывать различные типы запросов/ответов.

Знание HTTP-протоколов важно для разработчиков на Python, так как это позволяет им создавать эффективные и безопасные веб-приложения.

Базы данных

Даже начинающий Python-разработчик должен быть в курсе баз данных: а именно знать, что это такое и как с ними работать.

Одной из главных особенностей использования баз данных в Python является наличие множества библиотек, позволяющих взаимодействовать с различными типами СУБД. Вот лишь некоторые инструменты для работы с базами данных в Python:

• SQLAlchemy.
• Django ORM.
• Peewee.
• Pony ORM.

Разработчик может выбирать тот инструмент, который лучше всего подходит в конкретной ситуации.

Например, SQLAlchemy предоставляет возможность создания SQL-запросов с помощью объектов Python, что позволяет создавать сложные запросы и обращаться к базам данных, используя ORM.

Django ORM является частью веб-фреймворка Django и предоставляет более простой интерфейс для работы с БД, не требуя написания SQL-запросов вручную.

Кроме того, Python поддерживает работу с базами данных NoSQL, такими как MongoDB и Redis, что может быть полезно для работы с большими объемами данных и их обработки в режиме реального времени. Библиотеки для работы с такими БД также существуют и могут быть найдены в PyPI.

Синтаксис Python

Синтаксис Python простой и легкочитаемый, из-за чего данный язык может похвастаться низким порогом входа. Именно поэтому Python преобладает в программах онлайн- и офлайн-обучения.

Типы данных

Python поддерживает различные типы данных, включая:

1. Числовые типы: целые числа (int), числа с плавающей точкой (float), комплексные числа (complex).
2. Строки: последовательности символов, определенных в кавычках (str).
3. Булевы значения: TRUE и FALSE (bool).
4. Списки: упорядоченные изменяемые коллекции объектов (list).
5. Кортежи: упорядоченные неизменяемые коллекции объектов (tuple).
6. Множества: неупорядоченные коллекции уникальных элементов (set).
7. Словари: неупорядоченные изменяемые коллекции пар «ключ — значение» (dict).

Одной из ключевых особенностей типов данных в Python является то, что переменные не требуют объявления типа явным образом. Тип переменной определяется автоматически во время выполнения программы. Кроме того, Python также поддерживает динамическую типизацию: это означает, что переменные могут изменять свой тип во время выполнения программы.

Операторы и приоритетность операторов

Операторы Python делятся:

1. На арифметические операторы.
2. Операторы сравнения.
3. Операторы присваивания.
4. Логические операторы.
5. Операторы принадлежности.
6. Операторы тождественности.
7. Битовые операторы.

Операторы сравнения, арифметические, условные операторы и циклы имеют стандартный синтаксис, используемый во многих других языках программирования. Подробнее об операторах Python на примерах вы можете узнать из данного видео.

Кроме того, Пайтон разработчик с нуля должен понимать, как работает приоритетность операторов. В выражении интерпретатор Python выполняет операторы с более высоким уровнем приоритета первыми. И за исключением оператора возведения в степень (**) они выполняются слева направо.

Следующая таблица демонстрирует приоритетность — самые приоритетные операции вверху, внизу — с низким приоритетом:

Переменные

Переменные предназначены для хранения данных. Название переменной в Python должно начинаться с алфавитного символа или со знака подчеркивания, может содержать алфавитно-цифровые символы и знак подчеркивания.

В Python применяется два типа наименования переменных: camelCase и underscore_notation.

			onlineSchool = «Skypro»

online_school = «Skypro»
		

Оба варианта будут верны, но учтите, что это разные переменные. Также надо учитывать регистрозависимость, поэтому переменные onlineschool и Onlineschool будут представлять разные объекты.

Закрепим, что переменные в Python объявляются без явного указания их типа, а тип переменной определяется автоматически во время выполнения программы. Плюс переменные могут изменять свой тип во время выполнения программы.

Подробнее о переменных

Отступы

Если в других языках программирования отступы в коде предназначены только для удобочитаемости, то в Python они очень важны.

Пример:

			if 5 > 2:
    print("Пять больше двух")
		

Однако в следующем случае вы получите ошибку:

			if 5 > 2:
print("Пять больше двух")
		

Учитывайте это при написании программ.

Логические операторы

Язык программирования Python очень прост для обучения с нуля, ведь его синтаксис схож с синтаксисом других ЯП. Это касается и логических операторов:

• and — возвращает True, если оба утверждения верны;
• or — возвращает True, если хоть одно из утверждений верно;
• not — обратный результат, возвращает False, если результат верен.

Условия Python и операторы if-else

Python поддерживает обычные логические условия из математики:

1. Равно: а == b
2. Не равно: а != b
3. Меньше, чем: а < b
4. Меньше или равно: a <= b
5. Больше, чем: а > b
6. Больше или равно: a >= b

Эти условия можно использовать несколькими способами, чаще всего в операторах if и циклах.

А вот пример использования оператора if:

			a = 33
b = 200
if b > a:
  print("b больше чем a")
		

В этом примере две переменные, a и b, используются как часть оператора if, чтобы проверить, больше ли b, чем a. Поскольку a = 33, b = 200, мы знаем, что 200 больше 33, поэтому выводим на экран b больше чем a.

Ключевое слово elif — это способ Python сказать: «Если предыдущие условия неверны, попробуйте это условие».

			a = 33
b = 33
if b > a:
  print("b больше чем a")
elif a == b:
  print("a и b равны")
		

В примере a равно b, поэтому первое условие неверно, но условие elif истинно, поэтому мы выводим на экран a и b равны.

Ключевое слово else улавливает всё, что не улавливается предыдущими условиями:

			a = 200
b = 33
if b > a:
  print("b больше чем a")
elif a == b:
  print("a и b равны")
else:
  print("a больше чем b")
		

В этом примере a больше, чем b, поэтому первое условие неверно, также условие elif неверно, поэтому мы переходим к другому условию и выводим на экран a больше чем b.

Циклы

Любой курс Питон разработчика включает изучение циклов. Циклы позволяют выполнять некоторое действие, в зависимости от соблюдения условия. В языке Python есть следующие типы циклов:

• while;
• for.

С помощью цикла while мы можем выполнять набор операторов, пока условие истинно:

			i = 1
while i < 6:
  print(i)
  i += 1
		

Цикл for используется для перебора последовательности (то есть списка, кортежа, словаря, набора или строки). С помощью цикла for мы можем выполнить набор операторов один раз для каждого элемента в списке, кортеже, наборе и т. д. Пример использования:

			fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
for x in fruits:
  print(x)
		

Подробнее о циклах в программировании.

Функции

Python также поддерживает функции, которые могут принимать аргументы и возвращать значения. Функции в Python могут быть определены как встроенные (built-in) или определены пользователем.

Обычно функция определяется с помощью инструкции def. Определим простейшую функцию:

			def add(x, y):
  return x + y
		

Инструкция return говорит, что нужно вернуть значение. В нашем случае функция возвращает сумму x и y. Теперь мы можем ее вызвать:

			>>> add(1, 10)
11
>>> add('abc', 'def')
'abcdef'
		

Функция может принимать произвольное количество аргументов или не принимать их вовсе. Также распространены функции с произвольным числом аргументов, функции с позиционными и именованными аргументами, обязательными и необязательными.

Классы

Классы — это основа объектно-ориентированного программирования (ООП) в Python. Классы используются для определения объектов, которые могут иметь свойства (переменные) и методы (функции).

В Python классы создаются с помощью ключевого слова class. Вот пример простого класса Person с одним свойством (имя) и одним методом (приветствие):

			class Person:
    def __init__(self, name):
        self.name = name
    def say_hello(self):
        print(f"Привет, {self.name}!")
		

В этом примере метод __init__ является конструктором класса и инициализирует свойство name. Метод say_hello выводит приветствие, используя значение свойства name. Чтобы создать экземпляр класса Person, нужно вызвать его конструктор с соответствующим аргументом.

Например, чтобы создать объект person с именем Алиса, мы можем написать следующий код:

Python-разработчик, написавший таким образом класс с нуля, может вызывать методы объекта person, например:

			person.say_hello()  # выводит "Привет, Алиса!"
		

Классы в Python также поддерживают наследование, что позволяет создавать новые классы на основе существующих, добавлять новые свойства и методы. Кроме того, Python поддерживает множественное наследование, которое позволяет создавать классы, наследующие свойства и методы от нескольких родительских классов.

Методы

В Python методы — это функции, которые определены внутри класса и могут вызываться в экземплярах этого класса. Методы могут изменять состояние объекта, обращаться к его свойствам и выполнять другие операции.

Вот пример класса Rectangle, который имеет два свойства (ширина и высота) и два метода (вычисление площади и периметра):

			class Rectangle:
    def __init__(self, width, height):
        self.width = width
        self.height = height
    def area(self):
        return self.width * self.height
    def perimeter(self):
        return 2 * (self.width + self.height)
		

Метод __init__ является конструктором класса и инициализирует свойства width и height. Методы area и perimeter вычисляют площадь и периметр прямоугольника, используя значения свойств width и height.

Чтобы создать экземпляр класса Rectangle, нужно вызвать его конструктор с соответствующими аргументами. Например, чтобы создать объект rect с шириной 10 и высотой 5, мы можем написать следующий код:

Теперь можно вызывать методы объекта rect, например:

			print(rect.area())  # выводит 50
print(rect.perimeter())  # выводит 30
		

Методы могут принимать аргументы, как и обычные функции. Они также могут вызывать другие методы или обращаться к другим свойствам объекта. Кроме того, Python поддерживает статические методы и методы класса, которые могут быть вызваны на классе, но не в его экземплярах.

Продвинутый Python

На этом обучение Python-разработчика не заканчивается. Необходимо понимать, как работает язык, а для этого важно углубиться в продвинутые аспекты разработки на нём.

Функциональное программирование

Функциональное программирование в Python — это подход к написанию программ, основанный на функциях высшего порядка, неизменяемости данных и отсутствии побочных эффектов.

Python поддерживает функциональное программирование, в том числе использование анонимных функций (lambda-функций), функций высшего порядка, списковых включений, генераторов, функциональных конструкций, таких как map(), reduce() и filter() и т. д.

Пример использования функции высшего порядка map(), которая применяет функцию к каждому элементу списка и возвращает новый список с результатами:

			def square(x):
    return x ** 2
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squares = list(map(square, numbers))  # применяет ф-ю square к каждому э-ту списка
print(squares)  # выводит [1, 4, 9, 16, 25]
		

Также в Python есть поддержка генераторов, которые позволяют создавать ленивые последовательности значений. Пример использования генератора для создания бесконечной последовательности чисел Фибоначчи:

			def fibonacci():
    a, b = 0, 1
    while True:
        yield a
        a, b = b, a + b
fib = fibonacci()
print(next(fib))  # выводит 0
print(next(fib))  # выводит 1
print(next(fib))  # выводит 1
print(next(fib))  # выводит 2
# и так далее...
		

Эти функции и конструкции позволяют писать более чистый, краткий и выразительный код, который легче поддерживать и тестировать. Но функциональное программирование не всегда является лучшим выбором, особенно в случаях, когда нужно работать с изменяемыми данными или писать производительный код.

Лямбда-функции

Лямбда-функция в Python — это анонимная функция, которая может быть определена в одной строке кода без использования ключевого слова def. Лямбда-функция возвращает результат выражения, которое находится после оператора :.

Пример использования лямбда-функции для возведения числа в квадрат:

			square = lambda x: x ** 2
print(square(5))  # выводит 25
		

Лямбда-функции могут использоваться вместо именованных функций, когда нужно определить функцию внутри другой функции или передать функцию в качестве аргумента в другую функцию.

Пример использования лямбда-функции в качестве аргумента map() для возведения каждого элемента списка в квадрат:

			numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squares = list(map(lambda x: x ** 2, numbers))
print(squares)  # выводит [1, 4, 9, 16, 25]
		

Лямбда-функции могут быть полезны, когда нужно определить простую функцию без необходимости давать ей имя или использовать ее в других местах программы. Но если функция достаточно сложная или будет использоваться многократно, лучше определить ее с помощью ключевого слова def.

Мапы, списки, коллекции

Список — это упорядоченная коллекция элементов, которые могут быть изменены. Список может содержать элементы разных типов, и доступ к ним осуществляется по индексу. Например:

			fruits = ['apple', 'banana', 'cherry']
print(fruits[1])  # выводит 'banana'
		

Коллекции — это контейнеры, которые содержат набор элементов. Они бывают двух типов: изменяемые (списки, множества, словари) и неизменяемые (кортежи, строки). Например, множество — это коллекция, которая не содержит дублей и может быть изменена:

			my_set = {1, 2, 3}
my_set.add(4)
print(my_set)  # выводит {1, 2, 3, 4}
		

Map — функция, которая принимает функцию и последовательность и применяет данную функцию к каждому элементу последовательности, возвращая новую последовательность с результатом. Пример:

			numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squares = list(map(lambda x: x ** 2, numbers))
print(squares)  # выводит [1, 4, 9, 16, 25]
		

Ошибки и их обработка в Python

В Python при выполнении программ могут возникать ошибки или исключения, такие как деление на ноль, попытка доступа к несуществующему индексу списка, неверное имя переменной и другие. Для этого в программах обучения на Питон разработчика с нуля предусматривается блок разбора исключений через конструкцию try-except.

Try-except позволяет «поймать» исключение и выполнить действия по его обработке, не прерывая выполнение программы. Конструкция выглядит следующим образом:

			try:
    # блок кода, который может вызвать исключение
    # например, попытка деления на ноль
    result = 1 / 0
except ZeroDivisionError:
    # блок кода, который будет выполнен в случае исключения ZeroDivisionError
    # например, вывод сообщения об ошибке
    print("Ошибка: деление на ноль!")
		

В данном примере, если при выполнении кода произойдет деление на ноль, будет вызвано исключение ZeroDivisionError, и выполнение программы перейдет к блоку except.

Также можно использовать конструкцию try-except для обработки нескольких типов исключений одновременно:

			try:
    # блок кода, который может вызвать исключение
    # например, попытка доступа к несуществующему элементу списка
    my_list = [1, 2, 3]
    print(my_list[5])
except (IndexError, TypeError):
    # блок кода, который будет выполнен в случае исключений IndexError или TypeError
    # например, вывод сообщения об ошибке
    print("Обращение к несуществующему элементу списка или неверный тип данных!")
		

I/O

В Python для работы с I/O (вводом/выводом) существуют встроенные функции и модули. Например, функции print и input используются для ввода и вывода данных в консоль:

			# Вывод на консоль
print("Hello, world!")

# Ввод с консоли
name = input("Введите ваше имя: ")

print("Привет,", name)
		

Для работы с файлами в Python есть функция open(), которая открывает файл на чтение или запись. Функция возвращает объект типа file, который позволяет производить операции с файлом:

			# Открытие файла на чтение
file = open("file.txt", "r")

# Чтение данных из файла
data = file.read()

# Закрытие файла
file.close()

# Открытие файла на запись
file = open("file.txt", "w")

# Запись данных в файл
file.write("Hello, world!")

# Закрытие файла
file.close()
		

Кроме того, в Python есть множество модулей для работы с различными форматами данных, такими как CSV, JSON, XML и другими:

			# Работа с модулем CSV
import csv

# Чтение данных из CSV-файла
with open('file.csv', newline='') as csvfile:
    reader = csv.reader(csvfile, delimiter=',', quotechar='"')
    for row in reader:
        print(', '.join(row))

# Запись данных в CSV-файл
with open('file.csv', 'w', newline='') as csvfile:
    writer = csv.writer(csvfile, delimiter=',', quotechar='"', quoting=csv.QUOTE_MINIMAL)
    writer.writerow(['John', 'Doe', '25'])
    writer.writerow(['Jane', 'Doe', '30'])
		

Регулярные выражения

Регулярками называются шаблоны, которые используются для поиска соответствующего фрагмента текста и сопоставления символов. Подробнее о регулярных выражениях в Python.

Тестирование

Основная идея тестирования в Python заключается в том, чтобы написать тесты для каждого модуля или функции в отдельности и проверить, что они проходят успешно. Для этого используются специальные инструменты и библиотеки, которые позволяют запускать тесты автоматически и получать отчеты о результатах выполнения.

Две наиболее популярные библиотеки для тестирования на языке Python — unittest и pytest:

1. Unittest — это стандартный модуль тестирования в Python, с которым можно писать и запускать тесты для проверки работоспособности кода и который Python-разработчик должен знать с нуля. Он содержит множество методов и атрибутов для создания тестовых сценариев, утверждений и сбора результатов тестирования.
2. Pytest — библиотека тестирования в Python, которая обеспечивает более простой и элегантный подход к написанию тестов, чем unittest. Она предоставляет широкий спектр возможностей, включая автоматическое обнаружение и запуск тестов, улучшенный вывод результатов тестирования, множественные плагины и расширения, а также поддержку различных типов тестирования.

Популярные библиотеки и фреймворки Python — 2023

Data Science

• NumPy — библиотека для работы с массивами данных, матрицами и алгоритмами линейной алгебры.
• Pandas — библиотека для обработки и анализа данных, предоставляющая удобный интерфейс для работы с таблицами данных.
• Matplotlib — для визуализации данных, создания графиков, диаграмм и других типов графических представлений данных.
• Scikit-learn — содержит реализации многих алгоритмов машинного обучения, включая классификацию, регрессию, кластеризацию и другие.
• TensorFlow — обеспечивает мощные инструменты для создания, обучения и использования нейронных сетей.

Веб-разработка

• Django — высокоуровневый фреймворк для веб-разработки, обеспечивающий удобную абстракцию для создания веб-приложений, включая аутентификацию, авторизацию, работу с базами данных и многие другие функции.
• Flask — легкий и гибкий фреймворк для веб-разработки, который позволяет создавать быстрые и масштабируемые веб-приложения.
• SQLAlchemy — библиотека для работы с базами данных, обеспечивающая удобный и гибкий интерфейс для работы с различными типами баз данных.
• Requests — библиотека для работы с HTTP-запросами, которая позволяет отправлять и получать данные с веб-серверов.
• Beautiful Soup — библиотека для парсинга HTML- и XML-документов, которая обеспечивает удобный способ извлечения данных из веб-страниц.

Геймдев

• Pygame — это библиотека для разработки 2D-игр на Python. Она содержит инструменты для управления графикой, звуком и событиями, такими как нажатия клавиш и мыши.
• Panda3D — фреймворк для разработки 3D-игр на Python. Обеспечивает разработчикам высокую степень контроля над графикой и физикой игры, а также облегчает создание сложных 3D-сцен и объектов.
• Arcade — библиотека для разработки 2D-игр на Python. Предоставляет инструменты для работы с графикой, физикой и анимацией, а также поддерживает множество вспомогательных функций, таких как загрузка изображений и звуков.
• PyOpenGL — библиотека для работы с графикой OpenGL на Python. Предоставляет высокоуровневый интерфейс для создания 3D-объектов и сцен, множество инструментов для управления освещением, материалами и текстурами.

Дополнительные материалы

Книги

Подкасты

Также можете посмотреть и послушать полезные подкасты от MoscowPython:

Курсы

Хотите быстро освоить весь базис, представленный в нашей дорожной карте? Это легко реализовать с онлайн-университетом Skypro, который выпускает уверенных разработчиков на Python. Специальный онлайн-курс «Python-разработчик» с трудоустройством от Skypro предполагает обучение программированию на Python с нуля до профи.

Для тех, кто не хочет учиться в большой группе, предусмотрен тариф «Премиальный». Здесь будущий Python-разработчик получит индивидуальное обучение: тариф предусматривает мини-группы по пять человек.

В программу также добавлены уроки по английскому для IT-специалистов.

Где и как изучать Python?

Всё зависит от уровня самоорганизации. Самообучение хорошо подойдет людям с развитым тайм-менеджментом и возможностью дисциплинированно выполнять поставленные перед собой задачи без внешнего контроля.

Но у данного подхода есть существенный недостаток: ваш уровень знаний и навыков некому оценить. В этом случае можно оплачивать услуги ментора, который время от времени будет проверять ваши таски и давать советы.

Но есть ли смысл оплачивать одного специалиста, если есть возможность пройти полноценные курсы Python-разработчика, где вашим развитием будут заниматься опытные наставники?

Например, у SkyPro есть курс Python-разработчика с нуля. За 10 месяцев вы освоите базу, познакомитесь с необходимыми инструментами на практике, создадите 7 пет-проектов для портфолио и сможете претендовать на позицию младшего разработчика. По окончанию курса вы получите диплом о профессиональной переподготовке, а карьерные консультанты помогут правильно составить резюме и подготовиться к вопросам рекрутеров на собеседованиях.

Мы же надеемся, что статья оказалась для вас полезной. Остались вопросы? Задайте их в комментариях.

Реклама ОАНО ДПО «СКАЕНГ» LjN8JvxFj

Основные возможности

• Читаемый синтаксис кода;
• Обработка ошибок;
• Интуитивная ориентация объекта;
• Натуральное выражение кода;
• Набор модулей для решения различных задач;
• Наличие модулей, написанных на других языках;
• Возможности самоанализа;
• Встраивание оболочки в виде скриптов;
• Поддержка иерархичных пакетов.

Преимущества и недостатки

Плюсы:

• Встроенная поддержка Unicode;
• Наличие национальных кодировок;
• Большое количество библиотек;
• Простой и удобный синтаксис;
• Автоматическая генерация документа на модули.

Минусы:

• Плохая обратная совместимость Java API;
• Необходимо регулярно обновлять программу;
• Не читает сложные API.

Альтернативы

Pascal ABC – программа для изучения основ программирования на языке Паскаль. В отличие от Python данный софт имеет возможность создания событийных программ, сложных игровых приложений, таймеров и звуков. Также Pascal ABC работает со структурными данными, которые разделены на классы.

SketchUp Make – программа для создания и редактирования трехмерных моделей с помощью готовых макетов. Предоставляет пользователю возможность самостоятельно создавать динамические объекты и управлять ими.

Принципы работы

О том, как установить программу Python смотрите в видео:

Как пользоваться программой и выполнять математические операции:

Программа Python прекрасно подойдет как для опытных программистов, так и для тех пользователей ПК, которые хотят освоить новый язык программирования.

Львиную долю своего рабочего времени программисты проводят в редакторах кода. В такой ситуации комфортность и удобство рабочей среды трудно переоценить. Конечно, писать код можно и в простейшем текстовом редакторе и сохранять в .html, но с продвинутым редактором это не сравнится. Особенно если редактор ориентирован на конкретный язык. Так как питон был и остается основным языком, используемым в Data Science, и именно ему мы уделяем особое внимание на наших курсах, делимся с вами переводом статьи, автор которой пишет о знакомых ему редакторах и о том, что он считает привлекательным в них.

Примечание автора: каждый упомянутый в этой статье редактор хорош по-своему. Список — это только краткое руководство, основанное на моем личном опыте. Одни редакторы могут нравиться вам больше других. В конце концов, выбор редактора или среды разработки за вами. Нет неправильного или правильного выбора.

1. Python IDLE

IDLE — редактор, поставляемый вместе с Python. Это базовый, упрощенный режим программирования на Python. Тем не менее, IDLE хороший редактор для начала программирования и понимания основ языка. В нем есть оболочка Python — интерактивный интерпретатор. Его возможности обширны: автозавершение кода, подсветка синтаксиса, подбор отступа и базовый встроенный отладчик.

Плюсы:

• Легкий.
• Подходит для начинающих.

Минусы:

• Не подходит сложным проектам.
• Не хватает продвинутых функций.

2. Sublime Text

Sublime Text — свободное программное обеспечение с широкой поддержкой сообщества. Редактор работает с несколькими языками программирования. В большинстве случаев можно использовать незарегистрированный Sublime Text, но время от времени вы будете получать всплывающее окно с просьбой зарегистрировать продукт и приобрести лицензию. Sublime Text тонко настраивается и дополняется пакетами для отладки, автозавершения кода, линтинга и т.д.

Плюсы:

• Простой и по большей части бесплатный.
• Тонко настраивается.
• Компактный и эффективный.

Минусы:

• Для удобства требует дополнительных пакетов.

3. Visual Studio Code

Visual Studio Code — бесплатный редактор кода от Microsoft для Windows, Linux и MacOS. Его возможности — отладка, подсветка синтаксиса, интеллектуальное завершение кода, предопределённые фрагменты кода, рефакторинг и интеграция с Git. Поддерживаются различные языки программирования. Для начала работы с Python может понадобиться несколько дополнительных пакетов, но установить их довольно просто. Редактор постоянно обновляется. Visual Studio Code — один из лучших редакторов не только для Python, но и для других языков программирования. Я часто пользуюсь VSC и очень рекомендую его.

Плюсы:

• Это фантастическая платформа с непрерывными обновлениями.
• Потребляет немного памяти по сравнению с другими громоздкими инструментами разработки.
• Имеет встроенный терминал и прост в использовании.

Минусы:

• Иногда терминал работает не так, как хотелось бы.

4. Jupyter Notebook

Jupyter Notebook — это веб-приложение с открытым исходным кодом, позволяющее создавать документы с выполняемым интерактивно кодом, уравнениями, визуализациями, простым текстом. Конечно, такими документами просто поделиться. Jupyter Notebook используется для очистки и преобразования данных, численного и статистического моделирования, визуализации данных, машинного обучение и многого другого. Этот редактор — хороший вариант для начала работы с наукой о данных и машинным обучением. Файлами можно поделиться с кем угодно, они помогают эффективнее работать с кодом. Я настоятельно рекомендую Jupyter Notebook, поскольку можно работать с каждым блоком кода отдельно. Также есть возможность использовать разметку. Среда Jupyter Notebook широко используется во многих успешных компаниях.

Плюсы:

• Лучшая платформа для начала работы с наукой о данных.
• Легко делиться файлами и визуализациями.
• Разметка и другие дополнительные функции.

Минусы:

• Нет мощных функций из некоторых IDE.

5. PyСharm

PyCharm — это интегрированная среда разработки специально для Python. Разработана чешской [прим. перев. — автор ориентируется на расположение головного офиса] компанией JetBrains. Редактор разработан специально для Python, так что имеет широкий набор возможностей, таких как автозавершение и инспекции кода, подсветка ошибок, исправления, отладка, система контроля версий и рефакторинг. IDE доступна на Microsoft Windows, Linux и MacOS. Есть бесплатная и платная профессиональная версии. Профессиональная IDE имеет несколько дополнительных функций, но бесплатной версии достаточно для большинства задач. Я настоятельно рекомендую PyCharm, если у вас есть как минимум 8 Гб оперативной памяти.

Плюсы IDE:

• Имеет важные встроенные функции.
• Разработана профессионалами специально для Python.
• Поддерживает виртуальные среды Anaconda.

Минусы:

• Основная проблема PyCharm: если у вас недорогой ПК или ноутбук и в нем нет 8 Гб оперативной памяти, то IDE немного притормаживает и работает довольно медленно.

6. Thonny

IDE Thonny предустановлена на системы Linux и системы на ее основе. Мой опыт работы с этим редактором в основном связан с Raspberry Pi. Это отличная, простая среда разработки для начинающих. Thonny хорошо подходит Raspberry Pi. Некоторые возможности: подсветка синтаксических ошибок, отладчик, автозавершение кода, пошаговое вычисление выражений.

Плюсы:

• Интерактивная среда.
• Подходит для начинающих.
• Может использоваться для проектов Raspberry Pi.

Минусы:

• Редактор склонен к проблемам.
• Имеет не очень много возможностей.

7. Spyder

Spyder — это мощная научная интегрированная среда программирования, написанная на Python, для Python. Она разработана учеными, инженерами и аналитиками данных для них самих. Spyder обладает уникальным сочетанием возможностей. Продвинутое редактирование, анализ, отладка и профилирование сочетается с возможностями исследования данных, интерактивного выполнения, глубокой инспекции кода и красивой визуализацией. Установить Spyder просто: скачайте его как часть дистрибутива Anaconda. Разработчики рекомендуют последнюю 64-битную версию Python 3, если у вас нет особых требований.

Плюсы:

• Бесплатный редактор, поставляется с Anaconda.
• Хорошее рабочее окружение для просмотра интерпретаций и кодирования в два окна.
• Широкий выбор опций исключительно для Python.

Минусы:

• Немного старый интерфейс.

8. Atom

Эта IDE похожа на текстовый редактор Sublime. Она очень настраиваемая и поддерживает многие необходимые пакеты. У меня меньше опыта работы с этим редактором, поэтому я рекомендую скорее Sublime Text, чем Atom. Но перечислю некоторые часто используемые пакеты Atom для разработки на Python: autocomplete-python, linter-flake8, python-debugger.

Плюсы:

• Работать с Atom легко.
• Поддерживает Python после дополнительных установок.

Минусы:

• Требуется дополнительный плагин для Python.
• Больше подходит для работы с git.

9. VIM

Vim — это текстовый редактор, предустановленный в системах MacOS и UNIX. Большинство экспертов любят vim за развитые вычислительные возможности и легкую, компактную среду разработки. Он не рекомендуется начинающим, так как изучать его трудно. Можно добавить плагины подсветки синтаксиса, автозавершения кода, отладки, рефакторинга и другие к Vim и использовать его как Python IDE. [Прим. перев. На скриншоте GVim — версия Vim с графическим интерфейсом].

Плюсы:

• Легкий.
• Эффективный.
• Производительный.

Минусы:

• Нужно посвятить время изучению редактора, у него крутая кривая обучения.

10. Notepad++

Notepad++ — это редактор текста и исходного кода, работающий на Microsoft Windows. Поддерживается редактирование с вкладками, что позволяет работать с несколькими открытыми файлами в одном окне. Название проекта происходит от оператора инкремента языка С. Notepad++ распространяется как свободное программное обеспечение. Редактор поддерживает множество языков программирования и может быть полезным. На мой взгляд, есть и лучшие варианты. Кроме того, нужно установить дополнительные пакеты, чтобы сделать редактор функциональным для программирования на Python.

Плюсы:

• Заменяет блокнот.
• Может использоваться для нескольких языков программирования, включая Python.

Минусы:

• Требуется дополнительная настройка и установки плагинов, чтобы работать с Python.
• Не в топе рекомендаций: есть много вариантов получше.

11. Онлайн редакторы

На Programiz, tutorials point, w3schools и некоторых других сайтах есть редакторы с удивительными возможностями.

Плюсы:

• Никаких дополнительных установок и настроек.
• Простой код запускается без особых хлопот.

Минусы:

• Не такие мощные, как IDE.

Это был длинный список. Я охватил почти все редакторы из моего опыта работы. Самое смешное: есть вероятность, что я многое упустил. Есть множество настраиваемых, удобных пользователям редакторов. Также сегодня существует множество облачных IDE именно в онлайне. GitHub работает над Codespaces — облачной версией VSCode. И Vim настраивается так гибко, что может иметь множество других плюсов и минусов.

Расскажите, в каком редакторе для Python вы пишете код и почему?

Узнайте больше здесь.

Получить востребованную профессию с нуля или Level Up по навыкам и зарплате можно, пройдя онлайн-курсы SkillFactory:

• Курс «Python для веб-разработки»
• Профессия Веб-разработчик
• Обучение профессии Data Science с нуля
• Онлайн-буткемп по Data Science
• Онлайн-буткемп по Data Analytics
• Профессия аналитика с любым стартовым уровнем

А какой из перечисленных редакторов вы считаете самым удобным для Python?

Проголосовал 961 пользователь.

Воздержались 215 пользователей.