Как начать работать в пайтон
Начинаем программировать на Python
Рассказываем, зачем учить Python и как это поможет при работе в Data Science. Идём пошагово: от установки дистрибутива до первых практических опытов.
Статья подготовлена на основе нашего вебинара с Валентином Пановским.
В бэкграунде — программирование, французский язык, академическое рисование, капоэйра. Сейчас учит финский. Любит путешествия и Балтийское море.
Python — высокоуровневый язык программирования, названный так в честь британского комедийного телешоу «Летающий цирк Монти Пайтона».
Зачем учить Python, где и кому он нужен
Почему именно Python? Причин много:
Data Science, или наука о данных, сочетает в себе математику, статистику, IT и знания о бизнесе. Python фактически стал отраслевым стандартом в Data Science: чаще всего разработка ведётся именно на нём. Специалисты в этой области занимаются анализом данных и работают над их визуализацией. Data Science сейчас быстро развивается, поэтому разработчики нужны компаниям всё чаще.
Особенности Python
Плюсы:
Минусы:
Важная особенность: в Python не указывается тип переменных. Это даёт большую гибкость, потому что в одну переменную можно записать сначала int (целое число), а потом float (число с плавающей точкой) или str (строка, текст), и тип поменяется сам. За эту гибкость, к сожалению, приходится расплачиваться скоростью.
По Python много мануалов как на английском, так и на русском языке. Однако знание английского вам сильно поможет: во-первых, большинство команд переводится с английского буквально (если вы знаете язык, вам не придётся их зубрить), а во-вторых, подсказки к командам и описания ошибок выводятся тоже на английском.
Начало работы в Python
Чтобы начать программировать, нужно скачать и установить дистрибутив. Для новичков хорошо подойдёт Anaconda.
Как начать программировать на Python
Если вы не знаете, с какого языка начать изучать программирование, — почитайте, что думает об освоении Python программист Skillbox Вадим Шандринов.
6 преимуществ Python
Python и другие языки
В 2017 году Ассоциация инженеров электротехники и электроники IEEE (I triple E, «Ай трипл и») провела опрос на тему популярности языков программирования, и по его результатам Python занял лидирующие позиции.
Возможности Python-разработчика
Кто программирует на Python
Компания Google создает свои версии языка и фреймворков. Серверная часть Instagram написана на Python с использованием фреймворка Django. «Яндекс» использует Python для различных внутренних решений, например, в «Яндекс.Картах». В NASA пишут программы для анализа проходящих полетов, различные скрипты для автоматизации вычислительных процессов. Облачное хранилище Dropbox полностью написано на Python, и, кстати, разработчик и создатель языка Гвидо Ван Россум сейчас работает именно там.
Как начать работу с Python
Начать писать программы на Python очень просто, для этого нужно:
После установки дистрибутива запускаем консоль Python через появившийся ярлык в меню «Пуск» и тестируем работоспособность: например, вводим выражение «2 + 2». Если видим результат 4, значит, все работает.
Работать в консоли не очень удобно, поэтому закроем ее, перейдем в текстовый редактор Sublime Text3 и настроим его для работы.
Пишем скрипт для рисования
В данном примере мы напишем скрипт, который будет рисовать дерево. Для работы с графикой в открытом доступе существует специальная Python-библиотека simple_draw. Чтобы установить ее, необходимо открыть командную строку (cmd) и прописать в ней команду pip install simple_draw.
Для начала мы указываем, что хотим импортировать в нашу программу библиотеку simple_draw. Затем задаем разрешение окна для отрисовки —1200 на600 пикселей.
Далее создаем переменную point (точка) и с помощью метода (функции) get_point задаем начальную точку, из который будет выходить вектор, —600 пикселей от левого края экрана и 5 пикселей от низа экрана.
Чтобы создать объект Vector, нужно задать ему такие параметры, как точка начала вектора — point, угол отклонения — angle (90 градусов), длина — length (100 пикселей) и толщина линии — width (3 пикселя). Как видно из кода, все эти переменные можно записать в одну строчку.
Переменная vector_1 будет содержать в себе объект — вектор, а чтобы отрисовать его в окне, применим к нему метод draw (рисовать). Сохраним и запустим скрипт.
Данная функция создает вектор с теми параметрами, которые ей передаются в скобках, отрисовывает его, а затем возвращает конечную точку отрисованного вектора (vector.end_point), угол отклонения, который на30 градусов меньше предыдущего (angle –30), длину вектора, немного меньшую исходной (length*0.8) и ширину (width). Попробуем с ее помощью создать несколько новых ветвей.
Мы нарисовали4 вектора. Каждый последующий вектор исходит от конца предыдущего и отличается длиной и углом отклонения, тем самым формируя изгиб ветви дерева. Но если мы снова представим реальное дерево, то чтобы отрисовать его, потребуется еще множество векторов. Задача программиста — написать как можно более компактный, универсальный и красивый код.
Поэтому сейчас пора освоить такую важную вещь, как рекурсия. Рекурсия — это когда функция внутри своего тела вызывает саму себя. Сократим немного код и перепишем функцию.
Чтобы функция до бесконечности не вызывала саму себя, нужно установить ей условие, при котором она будет останавливать выполнение. То есть мы указываем, что когда длина вектора при очередном вызове окажется меньше10 пикселей, то функция завершит свое выполнение и дальше ветви рисовать не будет.
Теперь сделаем так, чтобы с конца каждой ветви дерева исходили вправо и влево другие ветви, меньшего размера. Для этого в тело функции нужно добавить еще один вызов самой себя, в котором параметр angle будет увеличиваться на30 градусов. Таким образом ветви будут отрисовываться и вправо (angle –30), и влево (angle +30).
Добавим немного красоты нашему дереву и сделаем так, чтобы цвет каждой ветви генерировался случайным образом. Для этого внутри функции vector.draw() в скобках укажем параметр simple_draw.random_color() — это функция, которая возвращает случайный цвет.
Таким образом, конечный код выглядит следующим образом:
Запустим на выполнение и получим красивое, разноцветное дерево.
Как видите, небольшая функция за нас сделала всю работу. Изменив ее параметры и немного «поиграв» с кодом, можно добиться различных форм и видов деревьев.
Заключение
Python — очень перспективный и востребованный язык. Рассмотрев наглядный пример, мы видим, что его синтаксис и правда прост, а код — легко читаем. О возможностях и преимуществах перед другими языками мы тоже успели поговорить.
В ряды Python-разработчиков постоянно вступают новые программисты, расширяя и без того немалую базу знаний и открытого исходного кода. Надеемся, что после прочтения статьи вы тоже всерьез задумаетесь об изучении языка Python и выберите его в качестве основного. А заняться им вы сможете на курсе «Python-разработчик с нуля (2018)» от компании Skillbox.
Ведущий программист Skillbox, опыт программирования на Python — более 16 лет. Ведет обучающий курс по этому языку.
Как изучить Python самостоятельно и бесплатно: алгоритм
Отдел продаж проклял нас за эту статью! От вас — пара часов в день, от нас — список бесплатных материалов для входа и прокачки в Python.
Альберто Блинчиков для Skillbox Media
Python — основной язык в Data Science и один из трёх главных языков в веб-разработке — вместе с PHP и JavaScript. Кроме того, он широко используется для администрирования сетей, автоматического тестирования, создания приложений и даже 3D-анимации.
Ко всему прочему, Python считается лёгким в изучении: у него десятки тысяч подключаемых библиотек на все случаи жизни, глобальное сообщество разработчиков и нереальное количество учебных материалов.
Так что если вы решаете, с какого языка вам вкатиться в программирование, то Python — ваш кандидат!
Как убедиться, что Python — отличный язык для старта в разработке? Простой алгоритм:
Кандидат философских наук, специалист по математическому моделированию. Пишет про Data Science, AI и программирование на Python.
Окей, Python! Дальше-то что?
Мы собрали для вас ссылки на обучающие материалы, которые накопились за годы работы Skillbox. Они бесплатны и разбиты по трём направлениям: основы, приложения, Data Science. Внутри каждого направления статьи отсортированы по возрастанию сложности: от простых до заковыристых.
Как вам выучить Python по нашим материалам:
Настало время добрых советов — часть из них могут показаться банальными, но они и правда работают!
Выделите на занятия 1–2 часа ежедневно, чтобы знания не успевали выветриваться (согласно кривой забывания), и постарайтесь продержаться в таком темпе три недели — говорят, за этот срок вырабатывается привычка.
Не бойтесь ошибок. Их будет много — и в процессе обучения, и когда вы станете настоящим программистом. Воспринимайте ошибки как повод впасть в депрессию узнать что-то новое. Цикл вашего обучения должен выглядеть приблизительно так:
Только учтите — статьи и вебинары могут не отражать самые новые фишки языка. Что-то могло измениться: исчезли команды, обновились библиотеки, сервисы стали другими. Это не помешает учиться, но в каких-то мелочах придётся разобраться самостоятельно — и да, это часть ежедневной работы программиста.
Python: основы
С помощью этих материалов вы изучите Python на базовом уровне: установка интерпретатора, синтаксис языка, импорт библиотек, основные типы данных и операции над ними. Кстати, этого вполне достаточно, чтобы создавать довольно сложные и полезные программы.
Установка
Программировать на Python можно на своём компьютере, скачав и установив дистрибутив (рекомендуем Anaconda или PyCharm ), либо в браузере, с помощью специальных сервисов (например, Google Colab ).
Первые шаги
Инструменты и фишки
Хороший программист — любопытный программист. Знание фишек и неочевидных нюансов языка — один из признаков хорошего программиста, пусть и начинающего.
Продвинутые возможности
Python снисходителен к новичкам — потому что позволяет решать какие-то задачи достаточно небрежно, жертвуя чистотой кода в обмен на скорость разработки. Но это не значит, что правильного и красивого решения не существует.
Python: приложения
Можно проматывать и ускорять видео, пересматривать сложные места — записи именно для этого и сделаны.
Считаем калории и пишем голосового ассистента
Анастасия Борнева, ведущий исследователь данных в Сбербанке, демонстрирует процесс создания нескольких простых программ в PyCharm. Бонусом — советы по началу карьеры в Python.
«Нет неподходящего возраста, есть неправильно преподнесённое резюме».
Подбираем пароли и работаем с сетью
Никита Левашов, технический директор в Lia, учит основам хакинга на Python.
Создаём мессенджер с формами и интерфейсом
Эмиль Богомолов, инженер-исследователь из Сколтеха, показывает, как написать мессенджер на питоне.
Python: Data Science
Наверняка кто-то уже написал статью о причинах популярности Python среди дата-сайентистов. Эти причины нам, по правде сказать, не слишком важны, просто запомним, что на данный момент Python главный язык в науке о данных.
Если вы планируете карьеру в этом направлении, то в дополнение к основным вебинарам прочитайте статьи:
Первые модели
Делаем умного чат-бота
Николай Герасименко, ведущий исследователь данных в «Сбере», научит вас делать умных чат-ботов.
Пишем зрячую нейросеть
Уже знакомый нам Никита Левашов покажет, как сделать приложение с нейронкой внутри.
Интенсив «Пишем нейросеть для распознавания предметов и слежки»: первый день, второй день, третий день.
Что в итоге
Вдумчивое освоение указанных материалов даст вам достаточно навыков, чтобы претендовать на позиции стажёра или, если повезёт, даже джуниора, в зависимости от требований в конкретной компании.
Самое главное — не останавливаться. Путь программиста — это путь постоянного обучения, и Python-программисты не исключение. Эта статья — лишь начало вашего путешествия в огромный мир IT. Заметим, что совершенно необязательно идти туда в одиночестве.
На курсе «Профессия Python-разработчик» в Skillbox вы получите ещё больше структурированных знаний и концентрированного опыта. Вас ждут общение с единомышленниками, персональные консультации от действующих разработчиков и гарантированное трудоустройство по окончании обучения. Приходите, и да пребудет с вами дух Python! Import this!
Anaconda — комплект инструментов (дистрибутив) для языков Python и R, с упором на Data Science и машинное обучение. PyCharm — интегрированная среда разработки на Python, включает в себя мощный редактор кода, многочисленные плагины и поддержку популярных фреймворков (например, Django).
Google Colab — сервис от Google Research, позволяющий запускать код на Python прямо в браузере.
Библиотеки в Python — готовые наборы программ и функций, которые помогают решать специальные задачи: рисовать графики и картинки, исследовать данные и парсить сайты, вычислять квадратный корень или секансы с косекансами. Строго говоря, Python чуть менее чем полностью состоит из библиотек.
PyCharm — популярная и очень удобная среда разработки (IDE) для Python от компании JetBrains.
Введение в Python
В данной статье мы затронем основы Python. Мы все ближе и ближе к цели, в общем, скоро приступим к работе с основными библиотеками для Data Science и будем использовать TensorFlow (для написания и развертывания нейросетей, тобишь Deep Learning).
Установка
Python можно скачать с python.org. Однако если он еще не установлен, то вместо
него рекомендую дистрибутивный пакет Anaconda, который уже включает в себя большинство библиотек, необходимых для работы в области науки о данных.
Если вы не используете дистрибутив Anaconda, то не забудьте установить менеджер пакетов pip, позволяющий легко устанавливать сторонние пакеты, поскольку некоторые из них нам понадобятся. Стоит также установить намного более удобную для работы интерактивную оболочку IPython. Следует учитывать, что дистрибутив Anaconda идет вместе с pip и IPython.
Пробельные символы
Во многих языках программирования для разграничения блоков кода используются
фигурные скобки. В Python используются отступы:
Это делает код легко читаемым, но в то же время заставляет следить за форматированием. Пробел внутри круглых и квадратных скобок игнорируется, что облегчает написание многословных выражений:
и легко читаемого кода:
Для продолжения оператора на следующей строке используется обратная косая черта, впрочем, такая запись будет применяться редко:
В следствие форматирования кода пробельными символами возникают трудности при копировании и вставке кода в оболочку Python. Например, попытка скопировать следующий код:
в стандартную оболочку Python вызовет ошибку:
потому что для интерпретатора пустая строка свидетельствует об окончании блока кода с циклом for.
Оболочка IPython располагает «волшебной» функцией %paste, которая правильно вставляет все то, что находится в буфере обмена, включая пробельные символы.
Модули (Импортирование библиотек)
Некоторые библиотеки среды программирования на основе Python не загружаются по умолчанию. Для того чтобы эти инструменты можно было использовать, необходимо импортировать модули, которые их содержат.
Один из подходов заключается в том, чтобы просто импортировать сам модуль:
Здесь re — это название модуля, содержащего функции и константы для’ работы с регулярными выражениями. Импортировав таким способом весь модуль, можно обращаться к функциям, предваряя их префиксом re.
Если в коде переменная с именем re уже есть, то можно воспользоваться псевдонимом модуля:
Псевдоним используют также в тех случаях, когда импортируемый модуль имеет громоздкое имя или когда в коде происходит частое обращение к модулю.
Например, при визуализации данных на основе модуля matplotlib для него обычно
используют следующий стандартный псевдоним:
Если из модуля нужно получить несколько конкретных значений, то их можно импортировать в явном виде и использовать без ограничений:
Функции
Функция — это правило, принимающее ноль или несколько входящих аргументов и возвращающее соответствующий результат. В Python функции обычно определяются при помощи оператора def:
Функции в Python рассматриваются как объекты первого класса. Это означает, что их можно присваивать переменным и передавать в другие функции так же, как любые другие аргументы:
Кроме того, можно легко создавать короткие анонимные функции или лямбда выражения:
Лямбда-выражения можно присваивать переменным. Однако рекомендуют пользоваться оператором def:
Параметрам функции, помимо этого, можно передавать аргументы по умолчанию, которые следует указывать только тогда, когда ожидается значение, отличающееся от значения по умолчанию:
Иногда целесообразно указывать аргументы по имени:
В дальнейшем функции будут использоваться очень часто.
Строки
Символьные строки (или последовательности символов) с обеих сторон ограничиваются одинарными или двойными кавычками (они должны совпадать):
Обратная косая черта используется для кодирования специальных символов. Например:
Если требуется непосредственно сама обратная косая черта, которая встречается
в именах каталогов в операционной системе Windows, то при помощи r ‘»‘ можно создать неформатированную строку:
Многострочные блоки текста создаются при помощи тройных одинарных (или
двойных) кавычек:
Исключения
Когда что-то идет не так, Python вызывает исключение. Необработанные исключения приводят к непредвиденной остановке программы. Исключения обрабатываются при помощи операторов try и except:
Хотя во многих языках программирования использование исключений считается плохим стилем программирования, в Python нет ничего страшного, если он используется с целью сделать код чище, и мы будем иногда поступать именно так.
Списки
Наверное, наиважнейшей структурой данных в Python является список. Это просто упорядоченная совокупность (или коллекция), похожая на массив в других языках программирования, но с дополнительными функциональными возможностями.
Устанавливать значение и получать доступ к n-му элементу списка можно при помощи квадратных скобок:
Помимо этого, квадратные скобки применяются для «нарезки» списков:
В Python имеется оператор ln, который проверяет принадлежность элемента списку:
Проверка заключается в поочередном просмотре всех элементов, поэтому пользоваться им стоит только тогда, когда точно известно, что список небольшой или неважно, сколько времени уйдет на проверку.
Списки легко сцеплять друг с другом:
Если нужно оставить список х без изменений, то можно воспользоваться сложением списков:
Обычно к спискам добавляют по одному элементу за одну операцию:
Нередко бывает удобно распаковать список, если известно, сколько элементов в нем содержится:
Если с обеих сторон выражения число элементов не одинаково, то будет выдано сообщение об ошибке ValueError.
Для отбрасываемого значения обычно используется символ подчеркивания:
Кортежи
Кортежи — это неизменяемые (или иммутабельные) двоюродные братья списков.
Практически все, что можно делать со списком, не внося в него изменения, можно делать и с кортежем. Вместо квадратных скобок кортеж оформляют круглымискобками, или вообще обходятся без них:
Кортежи обеспечивают удобный способ для возвращения из функций нескольких значений:
Кортежи (и списки) также используются во множественном присваивании:
Словари
Словарь или ассоциативный список — это еще одна основная структура данных.
В нем значения связаны с ключами, что позволяет быстро извлекать значение, соответствующее конкретному ключу:
Доступ к значению по ключу можно получить при помощи квадратных скобок:
При попытке запросить значение, которое в словаре отсутствует, будет выдано сообщение об ошибке KeyError:
Проверить наличие ключа можно при помощи оператора in:
Словари имеют метод get(), который при поиске отсутствующего ключа вместо вызова исключения возвращает значение по умолчанию:
Присваивание значения по ключу выполняется при помощи тех же квадратных скобок:
Словари часто используются в качестве простого способа представить структурные
данные:
Помимо поиска отдельных ключей можно обратиться ко всем сразу:
Ключи должны быть неизменяемыми; в частности, в качестве ключей нельзя использовать списки. Если нужен составной ключ, то лучше воспользоваться кортежем или же найти способ, как преобразовать ключ в строку.
Словарь defaultdict
Пусть в документе необходимо подсчитать слова. Очевидным решением задачи является создание словаря, в котором ключи — это слова, а значения — частотности слов (или количества вхождений слов в текст). Во время проверки слов в случае, если текущее слово уже есть в словаре, то его частотность увеличивается, а если отсутствует, то оно добавляется в словарь:
Кроме этого, можно воспользоваться nриемом под названием «лучше просить прощения, чем разрешения» и перехватывать ошибку при попытке обратиться к отсутствующему ключу:
Третий прием — использовать метод get(), который изящно выходит из ситуации с отсутствующими ключами:
Все перечисленные приемы немного громоздкие, и по этой причине целесообразно использовать словарь defaultdict (который еще называют словарем со: значением по умолчанию). Он похож на обычный словарь за исключением одной особенности — при попытке обратиться к ключу, которого в нем нет, он сперва добавляет для него значение, используя функцию без аргументов, которая предоставляется при его создании. Чтобы воспользоваться словарями defaultdict, их необходимо импортировать из модуля collections:
Кроме того, использование словарей defaultdict имеет практическую пользу во время работы со списками, словарями и даже с пользовательскими функциями:
Эти возможности понадобятся, когда словари будут использоваться для «сбора»
результатов по некоторому ключу и когда необходимо избежать повторяющихся
проверок на присутствие ключа в словаре.
Словарь Counter
Подкласс словарей counter трансформирует последовательность значений в похожий на словарь defaultdict(int) объект, где ключам поставлены в соответствие частотности или, выражаясь более точно, ключи отображаются (map) в частотности.
Он в основном будет применяться при создании гистограмм:
Его функционал позволяет достаточно легко решить задачу подсчета частотностей слов:
Словарь counter располагает методом most_common( ), который нередко бывает полезен:
Множества
Структура данных set или множество представляет собой совокупность неупорядоченных элементов без повторов:
Множества будут использоваться по двум причинам. Во-первых, операция in на множествах очень быстрая. Если необходимо проверить большую совокупность элементов на принадлежность некоторой последовательности, то структура данных set подходит для этого лучше, чем список:
Вторая причина — получение уникальных элементов в наборе данных:
Множества будут применяться намного реже словарей и списков.
Управляющие конструкции
Как и в большинстве других языков программирования, действия можно выполнять по условию, применяя оператор if:
Кроме того, можно воспользоваться однострочным трехместным оператором if-then-else, который будет иногда использоваться в дальнейшем:
В Python имеется цикл whlle:
Однако чаще будет использоваться цикл for совместно с оператором in:
Если требуется более сложная логика управления циклом, то можно воспользоваться операторами
В результате будет напечатано 0, 1, 2 и 4.
Истинность
Булевы переменные в Python работают так же, как и в большинстве других языков программирования лишь с одним исключением — они пишутся с заглавной буквы:
Для обозначения несуществующего значения применяется специальный объект None, который соответствует значению null в других языках:
В Python может использоваться любое значение там, где ожидается логический тип Boolean. Все следующие элементы имеют логическое значение False:
Вот более простой способ сделать то же самое:
поскольку логический оператор and возвращает второе значение, в случае если первое истинное, и первое значение, в случае если оно ложное. Аналогичным образом, если х в следующем ниже выражении является либо числом, либо, возможно, None, то результат так или иначе будет числом:
Встроенная функция all языка Python берет список и возвращает True только тогда, когда каждый элемент списка истинен, а встроенная функция any возвращает тrue, когда истинен хотя бы один элемент: