Какие программы написаны на питоне

Python

Python — это высокоуровневый язык программирования, отличающийся эффективностью, простотой и универсальностью использования. Он широко применяется в разработке веб-приложений и прикладного программного обеспечения, а также в машинном обучении и обработке больших данных. За счет простого и интуитивно понятного синтаксиса является одним из распространенных языков для обучения программированию.

Освойте профессию
«Fullstack-разработчик на Python»

Для чего нужен Python

Data Science и машинное обучение. Эти два направления IT тесно связаны друг с другом. Наука о данных заключается в обработке больших массивов информации из базы данных, а машинное обучение — в разработке компьютерных алгоритмов, способных учиться на ней и делать точные прогнозы. В Data Science используют Python для включения очистки и разметки данных, поиска и обработки статистической информации, ее визуализацию в виде диаграмм, графиков и т.д. С помощью библиотеки Python ML классифицируются изображения, тексты, поисковый трафик, осуществляется распознавание лиц и речи, глубинное машинное обучение.

Веб-разработка. Многие крупные интернет-компании, такие как Google, Facebook * , программируют на Python свои самые известные проекты, например, Instagram * , YouTube, Dropbox и т.д. Этот язык позволяет вести веб-разработку на стороне сервера, потому что его обширная библиотека включает множество решений как раз для реализации сложных серверных функций. За счет своей простоты использования Python широко применяется небольшими командами и одиночными разработчиками для создания сайтов, десктопных и мобильных веб-приложений.

Разработка и тестирование ПО. Возможности Python используются тестировщиками и разработчиками для поиска и исправления ошибок, автоматической сборки, разработки прототипов программного обеспечения, управления проектами и т.д. Кроме того, с помощью сред модульного тестирования «Питона» осуществляется проверка функций. Также на этом языке создаются тестовые скрипты, имитирующие различные сценарии использования ПО. Разработчики аппаратных платформ (например, IBM, Hewlett-Packard, Intel) тоже используют Python для тестирования своей продукции.

Профессия / 16 месяцев
Тестировщик-автоматизатор

Лучший выбор для быстрого старта в IT

История разработки и названия

Язык программирования Python был создан в 1989–1991 годах голландским программистом Гвидо ван Россумом. Изначально это был любительский проект: разработчик начал работу над ним, просто чтобы занять себя на рождественских каникулах. Хотя сама идея создания нового языка появилась у него двумя годами ранее. Имя ему Гвидо взял из своей любимой развлекательной передачи «Летающий цирк Монти Пайтона». Язык программирования он и выбрал — Python, что это означало название комик-группы. Это шоу было весьма популярным среди программистов, которые находили в нем параллели с миром компьютерных технологий.

История развития Python включает несколько этапов, каждый из которых заканчивался выходом новой версии:

• В 1991 году Гвидо опубликовал первую версию (0.9.0) языка, включающую базовые возможности — в частности, работу с данными различных типов и корректировку ошибок.
• Через три года вышла версия 1.0, в которой функционал был дополнен обработкой списков данных: систематизацией, фильтрацией, сокращением, сопоставлением.
• Версия 2.0 была опубликована в 2000 году и отличалась исправленными недочетами прежних версий, а также новыми полезными функциями для программистов — в частности, поддержкой Unicode и облегченной методикой циклического просмотра списка.
• В 2008 году представлена версия Python 3, включившая возможность печати, поддержку деления чисел и расширенное исправление ошибок.

Язык программирования «Питон», начавшийся как проект одного человека, сегодня развивается и поддерживается командой разработчиков. В 2001 году они объединились в некоммерческую организацию Python Software Foundation, целями которой стали популяризация и совершенствование языка в сообществе программистов, контроль над интеллектуальными правами, проведение тематических конференций и т.д.

Читайте также Python

Философия языка Python

Как и многие другие языки программирования, Python развивается в рамках общей концепции, которая сформулирована в так называемом The Zen of Python (Дзене Питона). В соответствии со своим названием она изложена в виде коротких изречений, напоминающих дзен-буддистские коаны, например:

• красивое лучше, чем уродливое;
• явное лучше, чем неявное;
• простое лучше, чем сложное.

В целом, ответив на вопрос что такое python, и, если свести концепцию «Питона» к общим принципам, они будут выглядеть следующим образом:

• cтремление к простоте и интуитивной воспринимаемости кода;
• простые, но строгие правила с минимальным числом исключений и множественных трактовок;
• ориентированность на выполнение практических задач и поиск очевидных решений.

Особенностью самого Python и разработанных для него обучающих материалов является определенная ироничность. Она специально используется создателями для того, чтобы повысить интерес к языку со стороны программистов, сделать его освоение и использование забавным и игровым.

Характеристики Python

Интерпретируемость. В «Питоне» операторы кода исполняются последовательно с помощью программы-интерпретатора. Если по ходу исполнения программы встречается ошибка, оно сразу же прекращается. Это позволяет Python-разработчику быстро обнаружить и устранить недочеты, но в то же время снижает производительность.

Динамическая типизация. Это автоматическое связывание переменной и типа в момент, когда ей присваивается определенное значение. Такой механизм ускоряет написание программы в различных ситуациях (например, при работе с переменными данными), но повышает вероятность ошибки.

Язык высокого уровня. Python по своему синтаксису и грамматике близок к естественным языкам. Благодаря этому программисту с его помощью легче описать различные структуры данных и операции, что также ускоряет и упрощает написание кода. Кроме того, это делает ПО, написанное на «Питоне», менее зависимым от платформы.

Объектно-ориентированность. Написанная на «Питоне» программа представляет собой совокупность объектов, каждому из которых присвоены определенный класс и место в иерархии. Таким образом проще управлять процессом программирования, что особенно важно при создании сложных проектов.

Станьте Fullstack-разработчик на Python и найдите стабильную работу
на удаленке

Преимущества Python

Простота и воспринимаемость. Язык «Питон» специально создан похожим по своему синтаксису на естественные языки (прежде всего английский). Блоки кода в нем отделяются друг от друга пробельными отступами. Это делает код, написанный на Python, более удобочитаемым и понятным для программистов. Минималистичный синтаксис также позволяет реже обращаться к документации и писать меньше строк кода, что, в свою очередь, ускоряет работу над проектом.

Обширная библиотека. Программисты и сообщество пользователей «Питона» создали для этого языка большую библиотеку, в которой содержатся оптимизированные и многократно используемые фрагменты кода для решения практически любых задач. Благодаря этому программисту не нужно писать код полностью с нуля, что также ускоряет работу над проектом или анализом данных. Кроме того, сообщество пользователей Python создало множество сторонних библиотек с дополнительными материалами, а также обширную сеть форумов, на которых делятся опытом и решениями.

Совместимость. Интерпретатор Python может интегрироваться с другими языками программирования — например, с Java, C и C++. Благодаря этому Python-разработчики могут расширять функциональность своего проекта, подключая к нему их возможности. Верно и обратное: программы, написанные на указанных языках программирования, можно сочетать с модулями, созданными с помощью «Питона».

Мультиплатформенность. Программы, написанные на Python, адаптированы ко всем существующим аппаратным и программным платформам. Язык используется для работы на разных устройствах, от мейнфреймов до смартфонов и карманных компьютеров под управлением операционных систем Microsoft Windows, MacOS, iOS, Android, UNIX, Linux, Symbian, PalmOS и т.д. Это создает широчайшие возможности для разработки программных продуктов различного назначения, адаптированных под разные платформы.

Мультипарадигменность. На «Питоне» можно программировать в различных парадигмах: объектно-ориентированной, функциональной, императивной, процедурной, структурной и т.д. Это достигается за счет подключения дополнительных библиотек, интерпретаторов и фреймворков. Мультипарадигменность позволяет расширить выразительные способности языка программирования, решать с его помощью больший спектр задач в рамках одного проекта.

Читайте также Как создать простую игру «Змейка» на Python и Pygame

Недостатки Python

Низкая производительность. Python относится к интерпретируемым языкам программирования, поэтому написанный на нем код исполняется с определенной задержкой и расходом дополнительных ресурсов компьютера. Из-за быстрого роста мощностей этот недостаток в последнее время стал не так ощутим, но на слабых устройствах (например, старых ПК или смартфонах) он все еще является проблемой. Частично она решается с помощью перезаписи особо «трудных» участков кода на других совместимых языках.

Глобальная блокировка интерпретатора (GIL). Эта функция позволяет синхронизировать работу нескольких потоков, поочередно приостанавливая и запуская их. Это снижает риск конфликтов между потоками при обращении к одним и тем же участкам памяти, тем самым защищая данные от разрушения. Однако данная функция также ограничивает параллельность вычислений, снижая их эффективность на многоядерных и многопроцессорных системах.

Синтаксис. Обычно этот аспект Python считается его преимуществом — в частности, за счет простоты, удобочитаемости. Однако многие программисты, привыкшие работать с другими языками, при переходе на «Питон» часто сталкиваются с неудобством некоторых использованных в нем архитектурных решений. Впрочем, эти недостатки обычно заметны на очень высоком уровне программирования и по большей части являются делом привычки.

Использование Python также включает решение фундаментальных и прикладных научных задач, анализ данных, разработку игр и специализированного ПО для дизайнеров, музыкантов, видеомонтажеров, фотографов и т.д. Хотя этот язык не лишен недостатков, его простота и универсальность оказались востребованными практически во всех сферах человеческой деятельности.

* Принадлежит компании Meta, деятельность которой признана экстремистской в России.

Fullstack-разработчик на Python

Fullstack-разработчики могут в одиночку сделать IT-проект от архитектуры до интерфейса. Их навыки востребованы у работодателей, особенно в стартапах. Научитесь программировать на Python и JavaScript и создавайте сервисы с нуля.

Статьи по теме:

22 полезных примера кода на Python

Python — один из самых популярных языков программирования, чрезвычайно полезный и в решении повседневных задач. В этой статье я вкратце расскажу о 22 полезных примерах кода, позволяющих воспользоваться мощью Python.

Некоторые из примеров вы могли уже видеть ранее, а другие будут новыми и интересными для вас. Все эти примеры легко запоминаются.

1. Получаем гласные

Этот пример возвращает в строке найденные гласные «a e i o u» . Это может оказаться полезным при поиске или обнаружении гласных.

def get_vowels(String): return [each for each in String if each in "aeiou"] get_vowels("animal") # [a, i, a] get_vowels("sky") # [] get_vowels("football") # [o, o, a]

2. Первая буква в верхнем регистре

Этот пример используется для превращения каждой первой буквы символов строки в прописную букву. Он работает со строкой из одного или нескольких символов и будет полезен при анализе текста или записи данных в файл и т.п.

def capitalize(String): return String.title() capitalize("shop") # [Shop] capitalize("python programming") # [Python Programming] capitalize("how are you!") # [How Are You!]

3. Печать строки N раз

Этот пример может печатать любую строку n раз без использования циклов Python.

n=5 string="Hello World " print(string * n) #Hello World Hello World Hello World Hello World Hello World

4. Объединяем два словаря

Этот пример выполняет слияние двух словарей в один.

def merge(dic1,dic2): dic3=dic1.copy() dic3.update(dic2) return dic3 dic1= dic2= merge(dic1,dic2) #

5. Вычисляем время выполнения

Этот пример полезен, когда вам нужно знать, сколько времени требуется для выполнения программы или функции.

import time start_time= time.time() def fun(): a=2 b=3 c=a+b end_time= time.time() fun() timetaken = end_time - start_time print("Your program takes: ", timetaken) # 0.0345

6. Обмен значений между переменными

Это быстрый способ обменять местами две переменные без использования третьей.

a=3 b=4 a, b = b, a print(a, b) # a= 4, b =3

7. Проверка дубликатов

Это самый быстрый способ проверки наличия повторяющихся значений в списке.

def check_duplicate(lst): return len(lst) != len(set(lst)) check_duplicate([1,2,3,4,5,4,6]) # True check_duplicate([1,2,3]) # False check_duplicate([1,2,3,4,9]) # False

8. Фильтрация значений False

Этот пример используется для устранения всех ложных значений из списка, например false, 0, None, » » .

def Filtering(lst): return list(filter(None,lst)) lst=[None,1,3,0,"",5,7] Filtering(lst) #[1, 3, 5, 7]

9. Размер в байтах

Этот пример возвращает длину строки в байтах, что удобно, когда вам нужно знать размер строковой переменной.

def ByteSize(string): return len(string.encode("utf8")) ByteSize("Python") #6 ByteSize("Data") #4

10. Занятая память

Пример позволяет получить объём памяти, используемой любой переменной в Python.

import sys var1="Python" var2=100 var3=True print(sys.getsizeof(var1)) #55 print(sys.getsizeof(var2)) #28 print(sys.getsizeof(var3)) #28

11. Анаграммы

Этот код полезен для проверки того, является ли строка анаграммой. Анаграмма — это слово, полученное перестановкой букв другого слова.

from collections import Counter def anagrams(str1, str2): return Counter(str1) == Counter(str2) anagrams("abc1", "1bac") # True

12. Сортировка списка

Этот пример сортирует список. Сортировка — это часто используемая задача, которую можно реализовать множеством строк кода с циклом, но можно ускорить свою работу при помощи встроенного метода сортировки.

my_list = ["leaf", "cherry", "fish"] my_list1 = ["D","C","B","A"] my_list2 = [1,2,3,4,5] my_list.sort() # ['cherry', 'fish', 'leaf'] my_list1.sort() # ['A', 'B', 'C', 'D'] print(sorted(my_list2, reverse=True)) # [5, 4, 3, 2, 1]

13. Сортировка словаря

orders = < 'pizza': 200, 'burger': 56, 'pepsi': 25, 'Coffee': 14 >sorted_dic= sorted(orders.items(), key=lambda x: x[1]) print(sorted_dic) # [('Coffee', 14), ('pepsi', 25), ('burger', 56), ('pizza', 200)]

14. Получение последнего элемента списка

my_list = ["Python", "JavaScript", "C++", "Java", "C#", "Dart"] #method 1 print(my_list[-1]) # Dart #method 2 print(my_list.pop()) # Dart

15. Преобразование разделённого запятыми списка в строку

Этот код преобразует разделённый запятыми список в единую строку. Его удобно использовать, когда нужно объединить весь список со строкой.

my_list1=["Python","JavaScript","C++"] my_list2=["Java", "Flutter", "Swift"] #example 1 "My favourite Programming Languages are" , ", ".join(my_list1)) # My favourite Programming Languages are Python, JavaScript, C++ print(", ".join(my_list2)) # Java, Flutter, Swift

16. Проверка палиндромов

Этот пример показывает, как быстро проверить наличие палиндромов.

def palindrome(data): return data == data[::-1] palindrome("level") #True palindrome("madaa") #False

17. Перемешивание списка

from random import shuffle my_list1=[1,2,3,4,5,6] my_list2=["A","B","C","D"] shuffle(my_list1) # [4, 6, 1, 3, 2, 5] shuffle(my_list2) # ['A', 'D', 'B', 'C']

18. Преобразование строки в нижний и верхний регистры

str1 ="Python Programming" str2 ="IM A PROGRAMMER" print(str1.upper()) #PYTHON PROGRAMMING print(str2.lower()) #im a programmer

19. Форматирование строки

Этот код позволяет форматировать строку. Под форматированием в Python подразумевается присоединение к строке данных из переменных.

#example 1 str1 ="Python Programming" str2 ="I'm a <>".format(str1) # I'm a Python Programming #example 2 - another way str1 ="Python Programming" str2 =f"I'm a " # I'm a Python Programming

20. Поиск подстроки

Этот пример будет полезен для поиска подстроки в строке. Я реализую его двумя способами, позволяющими не писать много кода.

programmers = ["I'm an expert Python Programmer", "I'm an expert Javascript Programmer", "I'm a professional Python Programmer" "I'm a beginner C++ Programmer" ] #method 1 for p in programmers: if p.find("Python"): print(p) #method 2 for p in programmers: if "Python" in p: print(p)

21. Печать в одной строке

Мы знаем, что функция print выполняет вывод в каждой строке, и если использовать две функции print, они выполнят печать в две строки. Этот пример покажет, как выполнять вывод в той же строке без перехода на новую.

# fastest way import sys sys.stdout.write("Call of duty ") sys.stdout.write("and Black Ops") # output: Call of duty and Black Ops #another way but only for python 3 print("Python ", end="") print("Programming") # output: Python Programming

22. Разбиение на фрагменты

Этот пример покажет, как разбить список на фрагменты и разделить его на меньшие части.

def chunk(my_list, size): return [my_list[i:i+size] for i in range(0,len(my_list), size)] my_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6] chunk(my_list, 2) # [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]

На правах рекламы

Серверы для разработчиков — выбор среди обширного списка предустановленных операционных систем, возможность использовать собственный ISO для установки ОС, огромный выбор тарифных планов и возможность создать собственную конфигурацию в пару кликов, активация любого сервера в течение минуты. Обязательно попробуйте!

• Блог компании VDSina.ru
• Python
• Программирование

Программы написанные на Python

Python является очень гибким языком и может использоваться в разных направлениях программирования. Он очень прост при изучении так как на своём борту имеет огромное количество готовых методов. Пайтон является лучшим в сфере машинного обучения.

Игры написанные на Python:

Battlefield 2 — сетевая компьютерная видеоигра в жанре тактического шутера с элементами стратегии и ролевой игры. Python использовался только для разработки серверной части игры и немного скриптов, написанных для логики игры.

Sims 4 — это самая известная игра, сюжет которой направлен на повторение реальной жизни. Пайтон был использован исключительно для реализации возможности добавления модификаций в игру. Это нужно для поддержки интереса к игре на протяжении большого количества времени.

Civilization 4 — одна из самых популярных стратегий, Python здесь использовался при написании почти всей игры.

Остальное ПО, созданное при помощи питона:

GIMP — это предустановленный графический редактор в операционной системе Linux. Python здесь был использован для создания фильтров и скриптов.

Blender — это программа предназначена для работы с 3D графикой и пайтон в ней нужен для работы логики это самой программы.

Проекты полностью написан на Python

Face-registration — позволяет определять лица людей

Detectron — позволяет определять различные предметы на изображениях

Keras – API предназначенный для создания экспресс экспериментов

Примеры программ на языке Python

Данный пример чисто демонстрационный, так как его можно значительно улучшить.

from urllib import urlopen # из модуля urllib импортируем функцию urlopen u = urlopen("http://python.org") # открываем URL на чтение words = <> # связываем имя words с пустым словарём # (словарь — неупорядоченный [[ассоциативный массив]]) for line in u: # читаем u по строкам line = line.strip(" \n") # отбрасываем начальные и конечные пробелы for word in line.split(" "): # режем каждую строку на слова, ограниченные пробелами try: # блок обработки исключений words[word] += 1 # пытаемся увеличить words[word] на единицу except KeyError: # если не получилось (раньше words[word] не было) words[word] = 1 # присваиваем единицу # теперь словарь words содержит частоту встречаемости каждого слова. # Например, words может содержать pairs = words.items() # делаем из словаря список пар # pairs == [("яблоко",5), ("апельсин",12), ("груша",8)] pairs.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True) # сортируем по убыванию второго элемента пары for p in pairs[:10]: # печатаем первые 10 элементов списка print(p[0], p[1]) 

Текст для версии 3.7.1

from urllib.request import urlopen # из модуля urllib импортируем функцию urlopen u = urlopen("http://python.org") # открываем URL на чтение words = <> # связываем имя words с пустым словарём # (словарь — неупорядоченный [[ассоциативный массив]]) for line in u: # читаем u по строкам line =line.decode("utf-8") # преобразуем байт-строку в строку line = line.strip(" \n") # отбрасываем начальные и конечные пробелы for word in line.split(" "): # режем каждую строку на слова, ограниченные пробелами try: # блок обработки исключений words[word] += 1 # пытаемся увеличить words[word] на единицу except KeyError: # если не получилось (раньше words[word] не было) words[word] = 1 # присваиваем единицу # теперь словарь words содержит частоту встречаемости каждого слова. # Например, words может содержать pairs = words.items() # делаем из словаря список пар # pairs == [("яблоко",5), ("апельсин",12), ("груша",8)] A= sorted (pairs, key=lambda x: x[1], reverse=True) # сортируем по убыванию второго элемента пары for p in A[:10]: # печатаем первые 10 элементов списка print(p[0], p[1]) 

Примеры работы с последовательностями [ править ]

Иллюстрируют особенности индексации элементов и срезов: при взятии среза нумеруются не сами элементы, а промежутки между ними.

>>> l = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'] # исходный список >>> # 0 1 2 3 4 5 # пронумерованные промежутки между элементами >>> # -5 -4 -3 -2 -1 # нумерация с конца >>> l[0:2] # срез от нулевого до второго промежутка ['A', 'B'] >>> l[1:-2] # срез от второго до второго с конца элемента ['B','C'] >>> l[1::2] # каждый второй элемент начиная с первого ['B', 'D'] >>> l[::-1] # все элементы в обратном порядке ['E', 'D', 'C', 'B', 'A'] 

Функции подобные range() поддерживают то же правило (для версий языка 2.x):

>>> range(2, 5) [2, 3, 4] >>> range(5) [0, 1, 2, 3, 4] 

>>> [0]*10 [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0] >>> [ i for i in range(5) if i%2==0] [0, 2, 4] 

import sys # для получения объектов из вышележащих фрэймов стека

class CannotResolve(Exception): # класс исключения для случая ненахождения функции

pass

class Resolver(object): # класс, реализующий разрешение на этапе исполнения

emess = "Can't found appropriate signature of func %s() for call with" + \ " params %r" # сообщение об ошибке def __init__(self,name): # конструктор self.function_map = <> # словарь, отображающий типы параметров на функции self.default = None # функция по умолчанию self.name = name # имя функции для вывода сообщений об ошибках def __call__(self,*dt): # имитируем функцию, принимающую любое количество # позиционных параметров cls = tuple(map(type,dt)) # создаем tuple из типов переданных аргументов # функция type возвращает тип своего параметра # map вызовет type для каждого элемента из dt try: x = self.function_map[cls] # пытаемся получить функцию из словаря except KeyError: # если подходящей нет, if self.default is not None: # используем функцию по умолчанию x = self.default else: # если её нет - возбуждаем исключение raise CannotResolve(self.emess % (self.name,cls)) return x(*dt) # вызываем функцию и возвращаем результат

def overload(*dt): # декоратор для перегрузки в качестве параметров

# принимает типы параметров def closure(func): name = func.__name__ # получаем имя функции fr = sys._getframe(1).f_locals.get(name,Resolver(name)) # опускаемся на один шаг вниз по стеку и находим # локальную переменную с именем функции # если же ее нет, то используем новый # Resolver-объект fr.function_map[dt] = func # добавляем новую функцию к словарю # разрешения вызовов return fr return closure

def overdef(func): # для создания функции по умолчанию

name = func.__name__ # аналогично как и в функции overload fr = sys._getframe(1).f_locals.get(name,Resolver(name)) fr.default = func return fr

1. теперь воспользуемся полученными декораторами

@overdef # это будет функция по умолчанию def f(*dt,**mp):

print ("Default call") # если нет явного return, то вернется None

@overload(int) # единственный параметр — целое def f(x):

return x + 1

@overload(str) # единственный параметр — строка def f(x):

return x + "1"

@overload(str,int) # строка и целое def f(x,y):

return x + str(y)

print (f»1″) # напечатает : 2 print (f»1″) # напечатает : 11 f(2,2) # напечатает : Default call

Управление контекстом выполнения [ править ]

Следующий пример из PEP343 иллюстрирует применение оператора with для защиты блока кода от одновременного выполнения двумя потоками:

from __future__ import with_statement # задействует оператор with в коде from contextlib import contextmanager from threading import Lock # Описание менеджера контекста @contextmanager def locked(lock): lock.acquire() try: yield finally: lock.release() # Определение блокировки myLock = Lock() # Применение оператора with locked(myLock): # print "Охраняемый блок кода. Блокировка будет освобождена при любом выходе из этого блока." # 

Генератор чисел Фибоначчи [ править ]

Пример генератора чисел Фибоначчи и его использования:

def fibonacci(max): # генератор (а не функция, т.к. оператор return заменён на yield) a, b = 0, 1 while a  max: yield a # return a, + запоминаем место рестарта для следующего вызова a, b = b, a + b # параллельное присваивание, которое выполняется одновременно и параллельно for n in fibonacci(100): # используем генератор fibonacci() как итератор print(n) # печатаем все числа Фибоначчи меньшие 100 через пробел 

Альтернативный синтаксис доступа к элементам словаря [ править ]

Можно определить словарь, который в дополнение к обычному синтаксису доступа к значению по ключу d[key] может предоставлять синтаксически более наглядный доступ к атрибуту d.key в случае алфавитно-цифровых ключей:

class Entity(dict): # наследуем класс от __builtin__.dict def __getattr__(self, key): # этот метод будет вызван, если атрибут # с именем key не будет найден у экземпляра класса try: return self[key] # пытаемся вернуть элемент словаря except KeyError, k: # если такого элемента нет, то возбуждаем raise AttributeError, k # исключение AttributeError # по договоренности __getattr__ # не должно возбуждать других исключений def __setattr__(self, key, value): # этот метод будет вызван при присвоении self[key] = value # атрибуту key значения value def __delattr__(self, key): # а этот при удалении атрибута try: # с помощью del mydict.g del self[key] except KeyError, k: raise AttributeError, k def __repr__(self): # используется функцией repr return self.__class__.__name__ + "(" + dict.__repr__(self) + ")" d = Entity(a=1) d.b_100 = 100 assert d.a == d['a'] and d.b_100 == d['b_100'] 

Функтор с генерацией байтокода [ править ]

Пример эффективной реализации функтора, основанный на генерации байтокода во время исполнения. Этот пример демонстрирует следующие возможности/особенности Python:

• Возможность реализации специфических средств функционального программирования наработками, уже имеющимися в языке
• Работать с байтокодом в Python достаточно просто
• Зачастую генерация байтокода способна значительно ускорить исполнение.

Это только пример, он реализует всего одну операцию — сложение и имеет несколько других ограничений.

#------------------------------------------------------------------------------- import byteplay # специальный модуль для удобной работы с Python-байтокодом import new # для создания функции во время исполнения import functools # для update_wrapper import inspect # для получения информации о параметрах, принимаемых функцией #------------------------------------------------------------------------------- class FastFunctor(object): def __init__(self,func,code = None): self.func = None # здесь будем хранить результирующую функцию self.ofunc = func # а здесь исходную(original) функцию if code is None: # конструируем байтокод для вызова функции self.code = [(byteplay.LOAD_CONST,func)] rparams = inspect.getargspec(func)[0] # получаем список параметров, принимаемых функцией self.code.extend((byteplay.LOAD_FAST,i) for i in rparams) self.code.append((byteplay.CALL_FUNCTION,len(rparams))) else: # если же функтор создан из другого функтора, # то только копируем переданный байтокод self.code = code # создаем новый объект кода self.ocode = bp.Code.from_code(func.func_code) def __add__(self,obj): # этот метод вызывается для операции '+' code = self.code[:] # копируем байтокод if isinstance(obj,FastFunctor): # если прибавляемый объект - функтор # просто дописываем его код к нашему # после своего исполнения он "оставит" в вершине стека результат code.extend(obj.code) else: # иначе загружаем объект в стек code.append((byteplay.LOAD_CONST,obj)) # дописываем байтокод, складывающий два верхних элемента в стеке code.append((byteplay.BINARY_ADD ,None )) # создаем новый функтор, с байтокодом получения суммы return self.__class__(self.ofunc,code = code) def __call__(self,*dt,**mp): # этот метод будет вызван для операции вызова object() return self.fast()(*dt,**mp) # конструируем и вызываем функцию def fast(self): # конструируем функцию из байтокода if self.func is None: # если функция не была создана раннее code = self.code + [(bp.RETURN_VALUE,None)] # добавляем байтокод возврата oc = self.ocode # создаем объект кода из байтокода и другой информации bin_code = byteplay.Code(code, oc.freevars, oc.args, oc.varargs, oc.varkwargs, oc.newlocals, "%s>" % id(self), "%s>" % id(self), 0, "auto_generated code") # конструируем новую функцию из объекта кода self.func = new.function(bin_code.to_code(),globals()) # после этой операции для всех средств интроспекции # созданная функция будет выглядеть как оригинальная self.func = functools.update_wrapper(self.func,self.ofunc) return self.func 

# Ниже представлено тестирование скорости объектов FastFunctor и SlowFunctor # (статья "Функциональное программирование на Python", см. сноску после блока кода) # из IPython (для удобства чтения лог немного изменен) # строки, начинающиеся с "In [XX]:" вводятся, остальные — вывод интерпретатора In [1]: import fastfunctor In [2]: func = lambda x : x + 1 # Создаем очень простую функцию In [3]: vl = 1 # Переменная, для предотвращения оптимизации In [4]: functor = fastfunctor.Functor(func) In [5]: %timeit (functor + functor + 1)(vl) # Тестируем "лобовой" способ 1000 loops, best of 3: 661 mks per loop # Очень медленно In [6]: functor2 = (functor + functor + 1) # Конструируем функтор один раз In [7]: %timeit functor2(vl) # и тестируем только непосредственно вызов 100000 loops, best of 3: 4.52 mks per loop # Значительно лучше In [8]: functor3 = (functor + functor + 1).fast() # Получаем результирующую функцию In [9]: %timeit functor3(vl) 1000000 loops, best of 3: 1.42 mks per loop In [10]: def of(vl): return x(vl) + x(vl) + 1 # Создаем функцию "вручную" In [11]: %timeit of(vl) 1000000 loops, best of 3: 1.42 mks per loop # Скорость полностью совпадает со # скоростью функтора In [12]: sfunctor = SlowFunctor(func) # Простая реализация функтора In [13]: sfunctor = sfunctor + sfunctor + 1 # In [14]: %timeit sfunctor(vl) # 100000 loops, best of 3: 12.6 mks per loop # Примерно в 9 раз медленнее, чем статический # вариант

Код SlowFunctor можно посмотреть здесь.
Приведенные значения времени следует рассматривать только в сравнении друг с другом.
ipython — расширение интерпретатора Python для интерактивной работы.

Используя эту технику, можно создать полноценный функтор, добавив функции для других операций ( __sub__, __div__ и другие) и расширив его на случай нескольких входных функций с разными аргументами.

Транспонирование матрицы [ править ]

Пример лаконичной реализации операции транспонирования матриц с использованием парадигмы функционального программирования.

from pprint import pprint # модуль pprint используется для удобного вывода на экран matrix = [[0.5, 0, 0, 0, 0], [ 1, 0.5, 0, 0, 0], [ 1, 1, 0.5, 0, 0], [ 1, 1, 1, 0.5, 0], [ 1, 1, 1, 1, 0.5]] matrix_t = list(zip(*matrix)) # непосредственно транспонирование pprint(matrix) pprint(matrix_t) 

[[0.5, 0, 0, 0, 0], [1, 0.5, 0, 0, 0], [1, 1, 0.5, 0, 0], [1, 1, 1, 0.5, 0], [1, 1, 1, 1, 0.5]] [[0.5, 1, 1, 1, 1], [0, 0.5, 1, 1, 1], [0, 0, 0.5, 1, 1], [0, 0, 0, 0.5, 1], [0, 0, 0, 0, 0.5]] 

Нахождение Факториала [ править ]

factorial = lambda x: factorial(x - 1) * x if x > 1 else 1 

Решение квадратного уравнения [ править ]

Простая программа для решения квадратных уравнений (то есть вида: ax 2 +bx+c=0). Даются небольшие пояснения, каким образом уравнение решается в том или ином случае (например, для неполных квадратных уравнений).

a = int(input('a = ', )) # запрашиваем первый коэффициент b = int(input('b = ', )) # запрашиваем второй коэффициент c = int(input('c = ', )) # запрашиваем третий коэффициент if a!= 0 and b % 2 == 0 and c!= 0: # решение по сокращенной формуле, т.к. b - четное k = b / 2 d1 = k ** 2 - a * c k1 = (-k + d1 ** 0.5) / a k2 = (-k - d1 ** 0.5) / a print('так как коэффициент b - четное число, решаем по сокращенной формуле') print(f'k1 = k1>') print(f'k2 = k2>') if a != 0 and b % 2 != 0 and c != 0: # решение полного уравнения d = b ** 2 - 4 * a * c if d > 0: k1 = (-b + d ** 0.5) / (2 * a) print(f'дискриминант равен: d>') print(f'первый корень равен: round(k1, 2)>') k2 = (-b - d ** 0.5) / (2 * a) print(f'второй корень равен: round(k2, 2)>') elif d  0: print(f'так как дискриминант меньше нуля и равен: d>') print('действительных корней нет') else: k = -b / (2 * a) print(f'уравнение имеет один корень: k>') if a != 0 and c != 0 and b == 0: # решение уравнения при b = 0 if (- c / a) >= 0: k1 = (-c / a) ** 0.5 print(f'первый корень равен: k1>') k2 = (-1) * ((-c / a) ** 0.5) print(f'второй корень равен: k2>') if (- c / a)  0: print(f' -c / a = : -c / a>, т.е. < 0, поэтому действительных корней нет') if a != 0 and c== 0 and b != 0: # решение уравнения при с = 0 print(f'корень уравнения равен либо нулю, либо -b / a>') if a != 0 and b== 0 and c == 0: # решение уравнения при b = 0 и c = 0 print(f'корни уравнения равны нулю, a*x**2 = 0') 

Что такое дробь [ править ]

cls @ECHO OFF title Folder Private if EXIST «HTG Locker» goto UNLOCK if NOT EXIST Private goto MDLOCKER

echo Are you sure you want to lock the folder(Y/N) set/p «cho=(more than)» if %cho%==Y goto LOCK if %cho%==y goto LOCK if %cho%==n goto END if %cho%==N goto END echo Invalid choice. goto CONFIRM

ren Private «HTG Locker» attrib +h +s «HTG Locker» echo Folder locked goto End

echo Enter password to unlock folder set/p «pass=(more than)» if NOT %pass%== [Ваш пароль] goto FAIL attrib -h -s «HTG Locker» ren «HTG Locker» Private echo Folder Unlocked successfully goto End

echo Invalid password goto end

md Private echo Private created successfully goto End

Вычисление числа Пи [ править ]

from decimal import * getcontext().prec = int(input('Введите начальную точность:')) # Десятичная точность. def Factorial(F): result = 1 for i in range(2, F + 1): result *= i return result b = int(input('Введите число слагаемых:')) # Число слагаемых. n = 0 k = 0 while k  b: getcontext().prec += 20 # Увеличивается точность. n += (Decimal(Factorial(4 * k) / (Factorial(k) ** Decimal(4))) * Decimal( (1103 + 26390 * k) / (Decimal((4 * 99) ** Decimal(4 * k))))) k += 1 N = n n = Decimal(9801) / (Decimal(Decimal(2 * (Decimal(2 ** Decimal(0.5))) * N))) print(Decimal(n)) input() 

Тренажёр для изучения координат [ править ]

Программа, интересная и как тренажёр для учебной работы с координатами (5-7 класс) и как пример несложной программы, которую может написать начинающий программист (8-9 класс)

from tkinter import import random okno = Tk() okno.geometry('1500x700+0+0') koordinatkax=random.randint(-15,15) koordinatkay=random.randint(-6,6) holst = Canvas(okno, width=1500, height = 600, bg = "white") holst.create_line(0,300,1500,300,fill="black",width=3,arrow=LAST) holst.create_line(750,600,750,0,fill="black",width=3,arrow=LAST) metka = Label(okno,font=20,text="Привет всем! Найди точку с координатами x = " + str(koordinatkax) + ", y = " + str(koordinatkay)) metka.place(x = 0,y = 620) metkaX = Label(holst,font=20,text="X") metkaX.place(x = 1475,y =310) metkaY = Label(holst,font=20,text="Y") metkaY.place(x =760,y = 10) #положительные метки Y metka1Y = Label(holst,font=20,text="1") metka1Y.place(x =725,y = 240) #метка 0 metka0 = Label(holst,font=20,text="0") metka0.place(x =725,y = 305) #положительные метки X metka1X = Label(holst,font=20,text="1") metka1X.place(x =792,y = 308) #отрицательные метки Y metka1Y = Label(holst,font=20,text="-1") metka1Y.place(x =725,y = 340) #отрицательные метки X metka1X = Label(holst,font=20,text="-1") metka1X.place(x =692,y = 308) for i in range(14): holst.create_line(0,50*i,1500,50*i,fill="black",width=1) holst.create_line(745,50*i,755,50*i,fill="black",width=3) for i in range(30): holst.create_line(50*i,0,50*i,600,fill="black",width=1) holst.create_line(50*i,295,50*i,305,fill="black",width=3) holst.place(x=0,y=0) knopka = Button(okno) knopka.place(x = 50,y = 650) def gdelevyklik(event): xo = koordinatkax*50+750 yo = 300-koordinatkay*50 if int(((event.x-xo)**2+(event.y-yo)**2)**0.5)  5: okno.title("Молодец! Левая кнопка мыши нажата" + str(event.x) + " " + str(event.y)) else: okno.title("Не правильно! Левая кнопка мыши нажата" + str(event.x) + " " + str(event.y)) holst.bind('', gdelevyklik)