Найкращі підручники з Python

Python - це мова програмування загального призначення, яка динамічно набирається, інтерпретується та відома своєю простотою читання та чудовими принципами дизайну.

freeCodeCamp має один з найпопулярніших курсів на Python. Це абсолютно безкоштовно (і навіть не має жодної реклами). Ви можете переглянути його на YouTube тут.

Хочете дізнатись більше?

Інтернет - це велике місце, є багато іншого для вивчення:

  • Практична книга з Python: //anandology.com/python-practice-book/index.html
  • Подумайте про Python: //greenteapress.com/thinkpython/html/index.html
  • Практичний бізнес-Python: //pbpython.com/
  • Інший курс: //realpython.com/?utm source = fsp & utm medium = promo & utm_campaign = bestresources
  • Загальне: //www.fullstackpython.com/
  • Вивчіть основи: //www.codecademy.com/learn/learn-python
  • Інформатика з використанням Python: //www.edx.org/course/introduction-computer-science-mitx-6-00-1x-11?ref=hackernoon#!
  • Список інших ресурсів для вивчення python: //github.com/vinta/awesome-python
  • Інтерактивний Python: //interactivepython.org/runestone/static/thinkcspy/index.html
  • Посібник розробника до Python: //devguide.python.org/

Для чого використовується Python?

Python можна легко використовувати для малих, великих, онлайн та офлайн проектів. Найкращими варіантами використання Python є веб-розробка, прості сценарії та аналіз даних. Нижче наведено кілька прикладів того, що дозволить вам робити Python:

Веб-розробка:

Ви можете використовувати Python для створення веб-додатків на багатьох рівнях складності. Є багато чудових веб-фреймворків Python, включаючи Pyramid, Django та Flask, щоб назвати декілька.

Аналіз даних:

Python є провідною мовою вибору для багатьох вчених-дослідників. Популярність Python зросла в цій галузі завдяки наявності багатьох чудових бібліотек, орієнтованих на науку даних (серед яких NumPy та Pandas - дві найбільш відомі) та візуалізацію даних (наприклад, Matplotlib та Seaborn). Пайтон дійсно зробив задоволення від обробки даних усіма своїми численними доступними бібліотеками. Ipython з JupyterLab - це ще одна форма Python, яка покращує використання Python у галузі науки про дані.

Автоматизація:

Python - це дуже гнучка мова, яку можна використовувати для автоматизації нудних або повторюваних завдань. Системні адміністратори часто використовують його, пишучи сценарії, які можна легко виконати з терміналу. Python також може використовуватися для створення ботів, які автоматизують деякі наші щоденні завдання.

Штучний інтелект:

Python також широко використовується у зростаючій галузі штучного інтелекту (ШІ). Google обрав Python однією з перших добре підтримуваних мов програмування для навчання та взаємодії з моделями за допомогою Tensorflow.

Розробка мобільних додатків

Мобільні додатки та ігри можна створювати за допомогою python за допомогою Kivy, Pygame та PyQt.

Безпека та мережі:

Python використовується для створення мережевих інструментів та інструментів захисту, які широко використовуються. Віддалена автоматизація Python є найбільш безпечною, швидкою та ефективною для хмарного тестування фреймворків. Ось чому професійні розробники використовують python для створення найбільш безпечних фреймворків та для програмування сокетів.

Машинне навчання, глибоке навчання

Python - одна з найкращих мов, придатних для машинного навчання, глибокого навчання та аналітики даних.

Існують спеціалізовані мови, які найкраще підходять для різних ролей, такі як R та MATLAB, але коли справа доходить до перекриття полів додатків, python виграє руки завдяки своїй гнучкості та швидкому прототипуванню та доступності бібліотек.

Розробка ботів Telegram

Ви можете використовувати Python та деякі бібліотеки Python для розробки власних ботів Telegram.

Збір даних шляхом сканування та скребування

Python також може використовуватися для синтаксичного аналізу вихідних кодів сторінок та отримання їх даних. Використовуючи деякі модулі python, такі як Scrapy, а також (для деяких сторінок, які використовують javascript) Selenium повинен зробити це!

Python зазвичай використовується для

  • Розробка Інтернету та Інтернету
  • Поліпшення освіти
  • Наукові дослідження / Обчислювальна техніка
  • Розвиток робочого столу
  • Числові обчислення
  • Розробка програмного забезпечення
  • Розробка бізнес-додатків
  • Машинне навчання
  • IOT
  • Розробка ігор
  • Швидке створення прототипів
  • Автоматизація браузера
  • Аналіз даних
  • Витирання даних з веб-сайтів
  • Обробка зображень

Деякі статті охоплюють зручність використання python

  • 10 основних застосувань Python
  • Додатки для Python
  • Де використовується мова Python?
  • Для чого використовується Python?

Офіційний індекс пакету для python знаходиться тут.

Чи слід використовувати Python 2 або Python 3?

Дві версії схожі. Якщо ви знаєте одне, перейти на написання коду в іншому легко.

  • Python 2.x не буде підтримуватися після 2020 року.
  • 3.x знаходиться в стадії активної розробки. Це означає, що всі останні вдосконалення стандартної бібліотеки, наприклад, доступні лише за замовчуванням у Python 3.x.
  • За ці роки екосистема Python накопичила значну кількість якісного програмного забезпечення. Недоліком порушення зворотної сумісності в 3.x є те, що частина цього програмного забезпечення (особливо власне програмне забезпечення в компаніях) досі не працює на 3.x.

Встановлення

Most *nix based operating systems come with Python installed (usually Python 2, Python 3 in most recent ones). Replacing your system's default installation of Python is not recommended and may cause problems. However, different versions of Python can be safely installed alongside your system's default version. See Python Setup and Usage.

Windows doesn’t come with Python, but the installer and instructions can be found here.

Python Interpreter

The Python interpreter is what is used to run Python scripts.

If it is available and in Unix shell’s search path, it's possible to start it by typing the command python followed by the script name. This will invoke the interpreter and run the script.

hello_campers.py

print('Hello campers!')

From the terminal:

$ python hello_campers.py Hello campers!

When multiple versions of Python are installed, calling them by version is possible depending on the install configuration. In the Cloud9 IDE custom environment, they can be invoked like:

$ python --version Python 2.7.6 $ python3 --version Python 3.4.3 $ python3.5 --version Python 3.5.1 $ python3.6 --version Python 3.6.2 $ python3.7 --version Python 3.7.1

Python Interpreter Interactive Mode

Interactive mode can be started by invoking the Python interpreter with the -i flag or without any arguments.

Interactive mode has a prompt where Python commands can be entered and run:

$ python3.5 Python 3.5.1 (default, Dec 18 2015, 00:00:00) GCC 4.8.4 on linux Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> print("Hello campers!") Hello campers! >>> 1 + 2 3 >>> exit() $

The Zen of Python

Some of the principles that influenced the design of Python are included as an Easter egg and can be read by using the command inside Python interpreter interactive mode:

>>> import this The Zen of Python, by Tim Peters Beautiful is better than ugly. Explicit is better than implicit. Simple is better than complex. Complex is better than complicated. Flat is better than nested. Sparse is better than dense. Readability counts. Special cases aren't special enough to break the rules. Although practicality beats purity. Errors should never pass silently. Unless explicitly silenced. In the face of ambiguity, refuse the temptation to guess. There should be one-- and preferably only one --obvious way to do it. Although that way may not be obvious at first unless you're Dutch. Now is better than never. Although never is often better than *right* now. If the implementation is hard to explain, it's a bad idea. If the implementation is easy to explain, it may be a good idea. Namespaces are one honking great idea -- let's do more of those!

Pros and Cons of Python

Pros

  1. Interactive language with a module support for almost all functionality.
  2. Open Source: So, you can contribute to the community, the functions you have developed for future use and to help others
  3. A lot of good interpreters and notebooks available for better experience like jupyter notebook.

Cons

  1. Being open source, many different ways have developed over the years for the same functions. This sometimes creates chaos for others to read someone's else code.
  2. It is a slow language. So it's a very bad language to use for developing general algorithms.

Documentation

Python is well documented. These docs include tutorials, guides, references and meta information for language.

Another important reference is the Python Enhancement Proposals (PEPs). Included in the PEPs is a style guide for writing Python code, PEP 8.

Debugging

Inline print statements can be used for simple debugging:

… often the quickest way to debug a program is to add a few print statements to the source: the fast edit-test-debug cycle makes this simple approach very effective.

Executive Summary

Python also includes more powerful tools for debugging, such as:

  • logging module, logging
  • debugging module, pdb

Just note that these exist for now.

Hello World!

Going back to the docs, we can read about the print function, a built-in function of the Python Standard Library.

print(*objects,, end="\n", file=sys.stdout, flush=False)

The built-in functions are listed in alphabetical order. The name is followed by a parenthesized list of formal parameters with optional default values. Under that is a short description of the function and its parameters are given and there is occasionally an example.

The print function in Python 3 replaces the print statement in Python 2.

>>> print("Hello world!") Hello world!

A function is called when the name of the function is followed by (). For the Hello world! example, the print function is called with a string as an argument for the first parameter. For the rest of the parameters the defaults are used.

The argument that we called the print function with is a str object or string, one of Python’s built-in types. Also the most important thing about python is that you don’t have to specify the data type while declaring a variable; python’s compiler will do that itself based on the type of value assigned.

The objects parameter is prefixed with a * which indicates that the function will take an arbitrary number of arguments for that parameter.