Введение в Python

Язык программирования Python

Python представляет популярный высокоуровневый язык программирования, который предназначен для создания приложений различных типов. Это и веб-приложения, и игры, и настольные программы, и работа с базами данных. Довольно большое распространение питон получил в области машинного обучения и исследований искусственного интеллекта.

Впервые язык Python был анонсирован в 1991 году голландским разработчиком Гвидо Ван Россумом. С тех пор данный язык проделал большой путь развития. В 2000 году была издана версия 2.0, а в 2008 году - версия 3.0. Несмотря на вроде такие большие промежутки между версиями постоянно выходят подверсии. Так, текущей актуальной версией на момент написания данного материала является 3.12, которая вышла в октябре 2023 года.

Основные особенности языка программирования Python:

• Скриптовый язык. Код программ определяется в виде скриптов.

• Поддержка самых различных парадигм программирования, в том числе объектно-ориентированной и функциональной парадигм.

• Интерпретация программ. Для работы со скриптами необходим интерпретатор, который запускает и выполняет скрипт.

  Выполнение программы на Python выглядит следующим образом. Сначала мы пишим в текстовом редакторе скрипт с набором выражений на данном языке программирования. Передаем этот скрипт на выполнение интерпретатору. Интерпретатор транслирует код в промежуточный байткод, а затем виртуальная машина переводит полученный байткод в набор инструкций, которые выполняются операционной системой.

  Здесь стоит отметить, что хотя формально трансляция интерпретатором исходного кода в байткод и перевод байткода виртуальной машиной в набор машинных команд представляют два разных процесса, но фактически они объединены в самом интерпретаторе.

  

• Портативность и платформонезависимость. Не имеет значения, какая у нас операционная система - Windows, Mac OS, Linux, нам достаточно написать скрипт, который будет запускаться на всех этих ОС при наличии интерпретатора

• Автоматическое управление памяти

• Динамическая типизация

Python - очень простой язык программирования, он имеет лаконичный и в то же время довольно простой и понятный синтаксис. Соответственно его легко изучать, и собственно это одна из причин, по которой он является одним из самых популярных языков программирования именно для обучения. В частности, в 2014 году он был признан самым популярным языком программирования для обучения в США.

Python также популярен не только в сфере обучения, но в написании конкретных программ в том числе коммерческого характера. В немалой степени поэтому для этого языка написано множество библиотек, которые мы можем использовать.

Кроме того, у данного языка программирования очень большое сообщество программистов, в интернете можно найти по данному языку множество полезных материалов, примеров, получить квалифицированную помощь специалистов.

Пакеты и библиотеки

Интерпретатор Python сопроваждается достаточным функционалом, который позволяет создавать приложения на этом языке. Тем не менее этого функционала может оказаться недостаточно для ряда задач. Но в виду большого сообщества разработчиков на этом языке по всему миру также имеется большая экосистема различных пакетов и библиотек, которые можно использовать для различных целей. В разделе языка Python на сайте METANIT.COM будут рассмотрены некоторые из этих библиотек. Перечислю основные из них.

Для создания графических приложений:

• Tkinter

• PyQt / PySide

• wxPython

• DearPyGui

• EasyGUI

Для создания мобильных приложений:

• Kivy

• Toga

Для создания веб-приложений:

• Django

• Flask

• FastAPI

• Pylons

• Bottle

• CherryPy

• TurboGears

• Nagare

Для автоматизации процессов:

• Selenium (для тестирования веб-приложений)

• Flask

• FastAPI

• Pylons

• Bottle

• CherryPy

• TurboGears

• Nagare

• robotframework

• pywinauto

• Lettuce

• Behave

• Requests

Для работы с различными типами файлов:

• OpenPyXL (Excel)

• lxml (XML)

• ReportLab / borb (PDF)

• pdfrw / PyPDF2 (PDF)

• Pandas (CSV и Excel)

Для машинного обучения, искусственного интеллекта, Data Science:

• Pandas

• SciPy

• PyTorch

• Matplotlib

• Theano

• Tensorflow

• OpenCV

• Scikit-Learn

• Keras

• NumPy

Для визуализации:

• Matplotlib

• Seaborn

• Plotly

• Bokeh

• Altair

• HoloViews