Питон общее строение программы. Интерактивный учебник языка Python. Приложения баз данных

Разработка прикладного ПО, в том числе игр

Научные исследования

1. SciPy - это открытая библиотека высококачественных научных инструментов для языка программирования Python. SciPy содержит модули для оптимизации, интегрирования, специальных функций , обработки сигналов , обработки изображений , генетических алгоритмов , решения обыкновенных дифференциальных уравнений и других задач, обычно решаемых в науке и при инженерной разработке.
2. Matplotlib - библиотека на языке программирования Python для визуализации данных двумерной (2D) графикой (3D графика также поддерживается). Получаемые изображения могут быть использованы в качестве иллюстраций в публикациях.
3. NumPy - это расширение языка Python, добавляющее поддержку больших многомерных массивов и матриц, вместе с большой библиотекой высокоуровневых математических функций для операций с этими массивами.

Обучение

Критика языка Python

Python один из самых медленных языков программирования

GIL мешает одновременному выполнению нескольких потоков

Нет хороших инструментов для дистрибуции

Дополнительная информация

Python - это популярный и мощный язык сценариев, с помощью которого вы можете сделать все что захотите. Например, вы можете сканировать веб-сайты и собирать с них данные, создавать сетевые и инструменты, выполнять вычисления, программировать для Raspberry Pi, разрабатывать графические программы и даже видеоигры. На Python можно \\ писать системные программы, независимые от платформы.

В этой статье мы рассмотрим основы программирования на Python, мы постараемся охватить все основные возможности, которые вам понадобятся чтобы начать пользоваться языком. Мы будем рассматривать использование классов и методов для решения различных задач. Предполагается, что вы уже знакомы с основами и синтаксисом языка.

Что такое Python?

Я не буду вдаваться в историю создания и разработки языка, это вы без труда узнать из видео, которое будет прикреплено ниже. Важно отметить, что Python - скриптовый язык. Это означает, ваш код проверяется на ошибки и сразу же выполняется без какой-либо дополнительной компиляции или переработки. Такой подход еще называется интерпретируемым.

Это снижает производительность, но очень удобно. Здесь присутствует интерпретатор, в который вы можете вводить команды и сразу же видеть их результат. Такая интерактивная работа очень сильно помогает в обучении.

Работа в интерпретаторе

Запустить интерпретатор Python очень просто в любой операционной системе. Например, в Linux достаточно набрать команду python в терминале:

В открывшемся приглашении ввода интерпретатора мы видим версию Python, которая сейчас используется. В наше время очень сильно распространены две версии Python 2 и Python 3. Они обе популярны, потому что на первой было разработано множество программ и библиотек, а вторая - имеет больше возможностей. Поэтому дистрибутивы включают обе версии. По умолчанию запускается вторая версия. Но если вам нужна версия 3, то нужно выполнить:

Именно третья версия будет рассматриваться в этой статье. А теперь рассмотрим основные возможности этого языка.

Операции со строками

Строки в Python неизменяемые, вы не можете изменить один из символов строки. Любое изменение содержимого требует создания новой копии. Откройте интерпретатор и выполняйте перечисленные ниже примеры, для того чтобы лучше усвоить все написанное:

1. Объединение строк

str = "welcome " + "to python"
print (str)

2. Умножение строк

str = "Losst" * 2
print (str)

3. Объединение с преобразованием

Вы можете объединить строку с числом или логическим значением. Но для этого нужно использовать преобразование. Для этого существует функция str():

str = "Это тестовое число " + str(15)
print (str)

4. Поиск подстроки

Вы можете найти символ или подстроку с помощью метода find:

str = "Добро пожаловать на сайт"
print(str.find("сайт"))

Этот метод выводит позицию первого вхождения подстроки сайт если она будет найдена, если ничего не найдено, то возвращается значение -1. Функция начинает поиск с первого символа, но вы можете начать с энного, например, 26:

str = "Добро пожаловать на сайт сайт"
print(str.find("losst",26))

В этом варианте функция вернет -1, поскольку строка не была найдена.

5. Получение подстроки

Мы получили позицию подстроки, которую ищем, а теперь как получить саму подстроку и то, что после нее? Для этого используйте такой синтаксис [начало:конец] ,просто укажите два числа или только первое:

str = "Один два три"
print(str[:2])
print(str)
print(str)
print(str[-1])

Первая строка выведет подстроку от первого до второго символа, вторая - от второго и до конца. Обратите внимание, что отсчет начинается с нуля. Чтобы выполнять отсчет в обратном порядке, используйте отрицательное число.

6. Замена подстроки

Вы можете заменить часть строки с помощью метода replace:

str = "Этот сайт про Linux"
str2 = str.replace("Linux", "Windows")
print(str2)

Если вхождений много, то можно заменить только первое:

str = "Это сайт про Linux и я подписан на этот сайт"
str2 = str.replace("сайт", "страница",1)
print(str2)

7. Очистка строк

Вы можете удалить лишние пробелы с помощью функции strip:

str = " Это веб-сайт про Linux "
print(str.strip())

Также можно удалить лишние пробелы только справа rstrip или только слева - lstrip.

8. Изменение регистра

Для изменения регистра символов существуют специальные функции:

str="Добро пожаловать на Losst"
print(str.upper())
print(str.lower())

9. Конвертирование строк

Есть несколько функций для конвертирования строки в различные числовые типы, это int(), float() , long() и другие. Функция int() преобразует в целое, а float() в число с плавающей точкой:

str="10"
str2="20"
print(str+str2)
print(int(str)+int(str2))

10. Длина строк

Вы можете использовать функции min(), max(), len() для расчета количества символов в строке:

str="Добро пожаловать на сайт Losst"
print(min(str))
print(max(str))
print(len(str))

Первая показывает минимальный размер символа, вторая - максимальный, а третья - общую длину строки.

11. Перебор строки

Вы можете получить доступ к каждому символу строки отдельно с помощью цикла for:

str="Добро пожаловать на сайт"
for i in range(len(str)):
print(str[i])

Для ограничения цикла мы использовали функцию len(). Обратите внимание на отступ. Программирование на python основывается на этом, здесь нет скобок для организации блоков, только отступы.

Операции с числами

Числа в Python достаточно просто объявить или применять в методах. Можно создавать целые числа или числа с плавающей точкой:

num1 = 15
num2 = 3,14

1. Округление чисел

Вы можете округлить число с помощью функции round, просто укажите сколько знаков нужно оставить:

a=15.5652645
print(round(a,2))

2. Генерация случайных чисел

Получить случайные числа можно с помощью модуля random:

import random
print(random.random())

По умолчанию число генерируется из диапазона от 0,0 до 1,0. Но вы можете задать свой диапазон:

import random
numbers=
print(random.choice(numbers))

Операции с датой и временем

Язык программирования Python имеет модуль DateTime, который позволяет выполнять различные операции с датой и временем:

import datetime
cur_date = datetime.datetime.now()
print(cur_date)
print(cur_date.year)
print(cur_date.day)
print(cur_date.weekday())
print(cur_date.month)
print(cur_date.time())

В примере показано как извлечь нужное значение из объекта. Вы можете получить разницу между двумя объектами:

import datetime
time1 = datetime.datetime.now()
time2 = datetime.datetime.now()
timediff = time2 - time1
print(timediff.microseconds)

Вы можете сами создавать объекты даты с произвольным значением:

time1 = datetime.datetime.now()
time2 = datetime.timedelta(days=3)
time3=time1+time2
print(time3.date())

1. Форматирование даты и времени

Метод strftime позволяет изменить формат даты и времени зависимо от выбранного стандарта или указанного формата. Вот основные символы форматирования:

• %a - день недели, сокращенное название;
• %A - день недели, полное название;
• %w - номер дня недели, от 0 до 6;
• %d - день месяца;
• %b - сокращенное название месяца;
• %B - полное название месяца;
• %m - номер месяца;
• %Y - номер года;
• %H - час дня в 24 часовом формате;
• %l - час дня в 12 часовом формате;
• %p - AM или PM;
• %M - минута;
• %S - секунда.

import datetime
date1 = datetime.datetime.now()
print(date1.strftime("%d. %B %Y %I:%M%p"))

2. Создать дату из строки

Вы можете использовать функцию strptime() для создания объекта даты из строки:

import datetime
date1=datetime.datetime.strptime("2016-11-21", "%Y-%m-%d")
date2=datetime.datetime(year=2015, month=11, day=21)
print(date1);
print(date2);

Операции с файловой системой

Управление файлами выполняется очень просто в язык программирования Python, это лучший язык для работы с файлами. Да и вообще, можно сказать, что Python - это самый простой язык.

1. Копирование файлов

Для копирования файлов нужно использовать функции из модуля subutil:

import shutil
new_path = shutil.copy("file1.txt", "file2.txt")

new_path = shutil.copy("file1.txt", "file2.txt", follow_symlinks=False)

2. Перемещение файлов

Перемещение файлов выполняется с помощью функции move:

shutil.move("file1.txt", "file3.txt")

Функция rename из модуля os позволяет переименовывать файлы:

import os
os.rename("file1.txt", "file3.txt")

3. Чтение и запись текстовых файлов

Вы можете использовать встроенные функции для открытия файлов, чтения или записи данных в них:

fd = open("file1.txt")
content = fd.read()
print(content)

Сначала нужно открыть файл для работы с помощью функции open. Для чтения данных из файла используется функция read, прочитанный текст будет сохранен в переменную. Вы можете указать количество байт, которые нужно прочитать:

fd = open("file1.txt")
content = fd.read(20)
print(content)

Если файл слишком большой, вы можете разбить его на строки и уже так выполнять обработку:

content = fd.readlines()
print(content)

Чтобы записать данные в файл, его сначала нужно открыть для записи. Есть два режима работы - перезапись и добавление в конец файла. Режим записи:

fd = open("file1.txt","w")

И добавление в конец файла:

fd = open("file1.txt","a")
content = fd.write("Новое содержимое")

4. Создание директорий

Чтобы создать директорию используйте функцию mkdir из модуля os:

import os
os.mkdir("./новая папка")

5. Получение времени создания

Вы можете использовать функции getmtime(), getatime() и getctime() для получения времени последнего изменения, последнего доступа и создания. Результат будет выведен в формате Unix, поэтому его нужно конвертировать в читаемый вид:

import os
import datetime
tim=os.path.getctime("./file1.txt")
print(datetime.datetime.fromtimestamp(tim))

6. Список файлов

С помощью функции listdir() вы можете получить список файлов в папке:

import os
files= os.listdir(".")
print(files)

Для решения той же задачи можно использовать модуль glob:

import glob
files=glob.glob("*")
print(files)

7. Сериализация объектов Python

import pickle
fd = open("myfile.pk ", "wb")
pickle.dump(mydata,fd)

Затем для восстановления объекта используйте:

import pickle
fd = open("myfile.pk ", "rb")
mydata = pickle.load(fd)

8. Сжатие файлов

Стандартная библиотека Python позволяет работать с различными форматами архивов, например, zip, tar, gzip, bzip2. Чтобы посмотреть содержимое файла используйте:

import zipfile
my_zip = zipfile.ZipFile("my_file.zip", mode="r")
print(file.namelist())

А для создания zip архива:

import zipfile
file=zipfile.ZipFile("files.zip","w")
file.write("file1.txt")
file.close()

Также вы можете распаковать архив:

import zipfile
file=zipfile.ZipFile("files.zip","r")
file.extractall()
file.close()

Вы можете добавить файлы в архив так:

import zipfile
file=zipfile.ZipFile("files.zip","a")
file.write("file2.txt")
file.close()

9. Разбор CSV и Exel файлов

С помощью модуля pandas можно смотреть и разбирать содержимое CSV и Exel таблиц. Сначала нужно установить модуль с помощью pip:

sudo pip install pandas

Затем для разбора наберите:

import pandas
data=pandas.read_csv("file.csv)

По умолчанию pandas использует первую колонку для заголовков каждой из строк. Вы можете задать колонку для индекса с помощью параметра index_col или указать False, если он не нужен. Чтобы записать изменения в файл используйте функцию to_csv:

data.to_csv("file.csv)

Таким же образом можно разобрать файл Exel:

data = pd.read_excel("file.xls", sheetname="Sheet1")

Если нужно открыть все таблицы, используйте:

data = pd.ExcelFile("file.xls")

Затем можно записать все данные обратно:

data.to_excel("file.xls", sheet="Sheet1")

Работа с сетью в Python

Программирование на Python 3 часто включает работу с сетью. Стандартная библиотека Python включает в себя возможности работы с сокетами для доступа к сети на низком уровне. Это нужно для поддержки множества сетевых протоколов.

import socket
host = "192.168.1.5"
port = 4040
my_sock = socket.create_connection ((host, port))

Этот код подключается к порту 4040 на машине 192.168.1.5. Когда сокет открыт, вы можете отправлять и получать данные:

my_sock.sendall(b"Hello World")

Нам необходимо писать символ b, перед строкой, потому что надо передавать данные в двоичном режиме. Если сообщение слишком большое, вы можете выполнить итерацию:

msg = b"Longer Message Goes Here"
mesglen = len(msg)
total = 0
while total < msglen:
sent = my_sock.send(msg)
total = total + sent

Для получения данных вам тоже нужно открыть сокет, только используется метод my_sock_recv:

data_in = my_sock.recv(2000)

Здесь мы указываем сколько данных нужно получить - 20000, данные не будут переданы в переменную, пока не будет получено 20000 байт данных. Если сообщение больше, то для его получения нужно создать цикл:

buffer = bytearray(b" " * 2000)
my_sock.recv_into(buffer)

Если буфер пуст, туда будет записано полученное сообщение.

Работа с почтой

Стандартная библиотека Python позволяет получать и отправлять электронные сообщения.

1. Получение почты от POP3 сервера

Для получения сообщений мы используем POP сервер:

import getpass,poplib
pop_serv = poplib.POP3("192.168.1.5")
pop_serv.user("myuser")
pop_serv.pass_(getpass.getpass())

Модуль getpass позволяет получить пароль пользователя безопасным образом, так что он не будет отображаться на экране. Если POP сервер использует защищенное соединение, вам нужно использовать класс POP3_SSL. Если подключение прошло успешно, вы можете взаимодействовать с сервером:

msg_list = pop_serv.list() # to list the messages
msg_count = pop_serv.msg_count()

Для завершения работы используйте:

2. Получение почты от IMAP сервера

Для подключения и работы с сервером IMAP используется модуль imaplib:

import imaplib, getpass
my_imap = imaplib.IMAP4("imap.server.com")
my_imap.login("myuser", getpass.getpass())

Если ваш IMAP сервер использует защищенное соединение, нужно использовать класс IMAP4_SSL. Для получения списка сообщений используйте:

data = my_imap.search(None, "ALL")

Затем вы можете выполнить цикл по выбранному списку и прочитать каждое сообщение:

msg = my_imap.fetch(email_id, "(RFC822)")

Но, не забудьте закрыть соединение:

my_imap.close()
my_imap.logout()

3. Отправка почты

Для отправки почты используется протокол SMTP и модуль smtplib:

import smtplib, getpass
my_smtp = smtplib.SMTP(smtp.server.com")
my_smtp.login("myuser", getpass.getpass())

Как и раньше, для защищенного соединения используйте SMTP_SSL. Когда соединение будет установлено, можно отправить сообщение:

from_addr = "[email protected]"
to_addr = "[email protected]"
msg = "From: [email protected]\r\nTo: [email protected]\r\n\r\nHello, this is a test message"
my_smtp.sendmail(from_addr, to_addr, msg)

Работа с веб-страницами

Программирование на Python часто используется для написания различных скриптов для работы с веб.

1. Веб краулинг

Модуль urllib позволяет выполнять запросы к веб-страницам различными способами. Для отправки обычного запроса используется класс request. Например, выполним обычный запрос страницы:

import urllib.request
my_web = urllib.request.urlopen("https://www.google.com")
print(my_web.read())

2. Использование метода POST

Если вам нужно отправить веб-форму, необходимо использовать не GET запрос, а POST:

import urllib.request
mydata = b"Your Data Goes Here"
my_req = urllib.request.Request("http://localhost", data=mydata,method="POST")
my_form = urllib.request.urlopen(my_req)
print(my_form.status)

3. Создание веб-сервера

С помощью класса Socket вы можете принимать входящие подключения, а значит можете создать веб-сервер с минимальными возможностями:

import socket
host = ""
port = 4242
my_server = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
my_server.bind((host, port))
my_server.listen(1)

Когда сервер создан. вы можете начать принимать соединения:

addr = my_server.accept()
print("Connected from host ", addr)
data = conn.recv(1024)

И не забудьте закрыть соединение:

Многопоточность

Как и большинство современных языков, Python позволяет запускать несколько параллельных потоков, которые могут быть полезными, если нужно выполнить сложные вычисления. В стандартной библиотеке есть модуль threading, который содержит класс Therad:

import threading
def print_message():
print("The message got printed from a different thread")
my_thread = threading.Thread(target=print_message)
my_thread.start()

Если функция работает слишком долго, вы можете проверить все ли в порядке, с помощью функции is_alive(). Иногда вашим потокам нужно получать доступ к глобальным ресурсам. Для этого используются блокировки:

import threading
num = 1
my_lock = threading.Lock()
def my_func():
global num, my_lock
my_lock.acquire()
sum = num + 1
print(sum)
my_lock.release()
my_thread = threading.Thread(target=my_func)
my_thread.start()

Выводы

В этой статье мы рассмотрели основы программирования python. Теперь вы знаете большинство часто используемых функций и можете применять их в своих небольших программах. Вам понравиться программирование на Python 3, это очень легко! Если у вас остались вопросы, спрашивайте в комментариях!

На завершение статьи отличная лекция о Python:

Введение

В связи с наблюдаемым в настоящее время стремительным развитием персональной вычислительной техники, происходит постепенное изменение требований, предъявляемых к языкам программирования. Все большую роль начинают играть интерпретируемые языки, поскольку возрастающая мощь персональных компьютеров начинает обеспечивать достаточную скорость выполнения интерпретируемых программ. А единственным существенным преимуществом компилируемых языков программирования является создаваемый ими высокоскоростной код. Когда скорость выполнения программы не является критичной величиной, наиболее правильным выбором будет интерпретируемый язык, как более простой и гибкий инструмент программирования.

В связи с этим, определенный интерес представляет рассмотрение сравнительно нового языка программирования Python (пайтон), который был создан его автором Гвидо ван Россумом (Guido van Rossum) в начале 90-х годов.

Общие сведения о Python. Достоинства и недостатки

Python является интерпретируемым, изначально объектно-ориентированным языком программирования. Он чрезвычайно прост и содержит небольшое число ключевых слов, вместе с тем очень гибок и выразителен. Это язык более высокого уровня нежели Pascal, C++ и, естественно C, что достигается, в основном, за счет встроенных высокоуровневых структур данных (списки, словари, тьюплы).

Достоинства языка.
Несомненным достоинством является то, что интерпретатор Python реализован практически на всех платформах и операционных системах. Первым таким языком был C, однако его типы данных на разных машинах могли занимать разное количество памяти и это служило некоторым препятствием при написании действительно переносимой программы. Python же таким недостатком не обладает.

Следующая немаловажная черта - расширяемость языка, этому придается большое значение и, как пишет сам автор, язык был задуман именно как расширяемый. Это означает, что имеется возможность совершенствования языка всеми всеми заинтересованными программистами. Интерпретатор написан на С и исходный код доступен для любых манипуляций. В случае необходимости, можно вставить его в свою программу и использовать как встроенную оболочку. Или же, написав на C свои дополнения к Python и скомпилировав программу, получить "расширенный" интерпретатор с новыми возможностями.

Следующее достоинство - наличие большого числа подключаемых к программе модулей, обеспечивающих различные дополнительные возможности. Такие модули пишутся на С и на самом Python и могут быть разработаны всеми достаточно квалифицированными программистами. В качестве примера можно привести следующие модули:

• Numerical Python - расширенные математические возможности, такие как манипуляции с целыми векторами и матрицами;
• Tkinter - построение приложений с использованием графического пользовательского интерфейса (GUI) на основе широко распространенного на X-Windows Tk-интерфейса;
• OpenGL - использование обширной библиотеки графического моделирования двух- и трехмерных объектов Open Graphics Library фирмы Silicon Graphics Inc. Данный стандарт поддерживается, в том числе, в таких распространенных операционных системах как Microsoft Windows 95 OSR 2, 98 и Windows NT 4.0.

Обзор особенностей

1. Python, в отличие от многих языков (Pascal, C++, Java, и т.д.), не требует описания переменных. Они создаются в месте их инициализации, т.е. при первом присваивании переменной какого-либо значения. Значит, тип переменной определяется типом присваиваемого значения. В этом отношении Python напоминает Basic.
Тип переменной не является неизменным. Любое присваивание для нее корректно и это приводит лишь к тому, что типом переменной становится тип нового присваиваемого значения.

2. В таких языках как Pascal, C, C++ организация списков представляла некоторые трудности. Для их реализации приходилось хорошо изучать принципы работы с указателями и динамической памятью. И даже имея хорошую квалификацию, программист, каждый раз заново реализуя механизмы создания, работы и уничтожения списков, мог легко допустить трудноуловимые ошибки. Ввиду этого были созданы некоторые средства для работы со списками. Например, в Delphi Pascal имеется класс TList, реализующий списки; для С++ разработана библиотека STL (Standard Template Library), содержащая такие структуры как векторы, списки, множества, словари, стеки и очереди. Однако, такие средства имеются не во всех языках и их реализациях.

Одной из отличительных черт Python является наличие таких встроенных в сам язык структур как тьюплы (tuple), списки (list) и словари (dictionary), которые иногда называют картами (map). Рассмотрим их поподробней.

1. Тьюпл . Он чем-то напоминает массив: состоит из элементов и имеет строго определенную длину. Элементами могут быть любые значения - простые константы или объекты. В отличие от массива, элементы тьюпла не обязательно однородны. А тем, что отличает тьюпл от списка (list) является то, что тьюпл не может быть изменен, т.е. мы не можем i-тому элементу тьюпла присвоить что-то новое и не можем добавлять новые элементы. Таким образом, тьюпл можно назвать списком-константой. Синтаксически тьюпл задается путем перечисления через запятую всех элементов, и все это заключено в круглые скобки:

(1, 2, 5, 8)
(3.14, ‘ string ’, -4)
Все элементы индексируются с нуля. Для получения i-го элемента необходимо указать имя тьюпла затем индекс i в квадратных скобках. Пример:
t = (0, 1, 2, 3, 4)
print t, t[-1], t[-3]
Результат : 0 4 2
Таким образом, тьюпл можно было назвать вектором-константой, если бы его элементы всегда были однородными.
2. Список . Хорошим, частным примером списка может служить строка (string) языка Turbo Pascal. Элементами строки являются одиночные символы, ее длина не фиксирована, имеется возможность удалять элементы или, напротив, вставлять их в любом месте строки. Элементами же списка могут быть произвольные объекты не обязательно одного и того же типа. Чтобы создать список, достаточно перечислить его элементы через запятую, заключив все это в квадратные скобки:


[‘string’, (0,1,8), ]
В отличие от тьюпла, списки можно модифицировать по своему желанию. Доступ к элементам осуществляется также как и в тьюплах. Пример:
l = ]
print l, l, l[-2], l[-1]
Результат : 1 s (2,8) 0
3. Словарь . Напоминает тип запись (record) в Pascal или структуры (structure) в С. Однако, вместо схемы "поле записи"-"значение" здесь применяется "ключ"-"значение". Словарь представляет собой набор пар "ключ"-"значение". Здесь "ключ" - константа любого типа (но преимущественно применяются строки), он служит для именования (индексирования) некоторого соответствующего ему значения (которое можно менять).

Словарь создается путем перечисления его элементов (пар "ключ"-"значение", разделенных двоеточием), через запятую и заключения всего этого в фигурные скобки. Для получения доступа к некоторому значению необходимо, после имени словаря, в квадратных скобках записать соответствующий ключ. Пример:
d = {"a": 1, "b": 3, 5: 3.14, "name": "John"}
d["b"] = d
print d["a"], d["b"], d, d["name"]
Результат : 1 3.14 3.14 John
Для добавления новой пары "ключ"-"значение" достаточно присвоить элементу с новым ключом соответствующее значение:
d["new"] = "new value"
print d
Результат : {"a":1, "b":3, 5:3.14, "name":"John", "new":"new value"}

3. Python в отличие от Pascal, C, C++ не поддерживает работу с указателями, динамической памятью и адресную арифметику. В этом он похож на Java. Как известно, указатели служат источником трудноуловимых ошибок и работа с ними относится больше к программированию на низком уровне. Для обеспечения большей надежности и простоты они небыли включены в Python.

4. Одним из особенностей Python является то, как происходит присваивание одной переменной другой, т.е. когда по обе стороны от оператора "= " стоят переменные.

Следуя Тимоти Бадду (), будем называть семантикой указателей случай, когда присваивание приводит лишь к присваиванию ссылки (указателя), т.е. новая переменная становится лишь другим именем, обозначающим тот же участок памяти, что и старая переменная. При этом изменение значения, обозначаемого новой переменной, приведет к изменению значения старой, т.к. они, фактически, означают одно и то же.

Когда же присваивание приводит к созданию нового объекта (здесь объект - в смысле участка памяти для хранения значения какого-либо типа) и копированию в него содержимого присваиваемой переменной, этот случай назовем семантикой копирования . Таким образом, если при копировании действует семантика копирования, то переменные по обе стороны от знака "=" будут означать два независимых объекта с одинаковым содержанием. И здесь последующее изменение одной переменной никак не скажется на другой.

Присваивание в Python происходит следующим образом: если присваеваемый объект является экземпляром таких типов как числа или строки, то действует семантика копирования, если же в правой части стоит экземпляр класса, список, словарь или тьюпл, то действует семантика указателей. Пример:
a = 2; b = a; b = 3
print " семантика копирования: a=", a, "b=", b
a = ; b = a; b = 3
print " семантика указателей: a=", a, "b=", b
Результат :
семантика копирования: a= 2 b= 3
семантика указателей: a= b=

Для тех из вас, кто хочет знать в чем тут дело, я приведу другой взгляд на присваивание в Python. Если в таких языках как Basic, Pascal, C/C++ мы имели дело с переменными-"емкостями", и хранимыми в них константами (числовыми, символьными, строковыми - не суть важно), а операция присваивания означала "занесение" константы в присваиваемую переменную, то в Python мы уже должны работать с переменными-"именами" и именуемыми ими объектами. (Замечаете некоторую аналогию с языком Prolog?) Что же такое объект в Python? Это все то, чему можно дать имя: числа, строки, списки, словари, экземпляры классов (которые в Object Pascal и называются объектами), сами классы (!), функции, модули и т.д. Так вот, при присваивании переменной некоторого объекта, переменная становится его "именем", причем таких "имен" объект может иметь сколько угодно и все они никак не зависят друг от друга.

Теперь, объекты делятся на модифицируемые (мутируемые) и неизменные. Мутируемые - те, которые могут изменить свое "внутреннее содержание", например, списки, словари, экземпляры классов. А неизменные - такие как числа, тьюплы, строки (да, строки тоже; можно переменной присвоить новую строку, полученную из старой, но саму старую строку модифицировать не получится).

Так вот, если мы пишем a = ; b = a; b = 3 , Python это интерпретирует так:

И последнее, что стоит сказать насчет этого: хотя нет возможности изменения структуры тьюпла, но содержащиеся в нем мутируемые компоненты по-прежнему доступны для модификации:

T = (1, 2, , "string") t = 6 # так нельзя del t # тоже ошибка t = 0 # допустимо, теперь третья компонента - список t = "S" # ошибка: строки не мутируемы

5. Весьма оригинальным является то, как в Python группируются операторы. В Pascal для этого служат операторные скобки begin-end , в C, C++, Java - фигурные скобки {}, в Basic применяются закрывающие окончания конструкций языка (NEXT, WEND, END IF, END SUB).
В языке Python все гораздо проще: выделение блока операторов осуществляется путем сдвига выделяемой группы на один или более пробелов или символов табуляции вправо относительно заголовка конструкции к которой и будет относиться данный блок. Например:

Описание языка. Управляющие конструкции

Обработка исключительных ситуаций

Исключения - это просто строки (string). Пример:

My_ex = ‘bad index’ try: if bad: raise my_ex, bad except my_ex, value: print ‘ Error ’, value

Объявление функций

Объявление классов

Class cMyClass: def __init__(self, val): self.value = val # def printVal (self): print ‘ value = ’, self.value # # end cMyClass obj = cMyClass (3.14) obj.printVal () obj.value = " string now " obj.printVal () Результат:
value = 3.14
value = string now

Операторы для всех типов последовательностей (списки, тьюплы, строки)

Операторы для списков (list)

Операторы для словарей (dictionary)

Файловые объекты

Создаются встроенной функцией open() (ее описание смотрите ниже). Например: f = open (‘mydan.dat’,‘r’) .
Методы:

Другие элементы языка и встроенные функции

Cпециальные функции для работы со списками

Импортирование модулей

Стандартный модуль math

Переменные: pi , e .
Функции (аналогичны функциям языка C):

Модуль string

Функции:

Заключение

Благодаря простоте и гибкости языка Python, его можно рекомендовать пользователям (математикам, физикам, экономистам и т.д.) не являющимся программистами, но использующими вычислительную технику и программирование в своей работе.
Программы на Python разрабатываются в среднем в полтора-два (а порой и в два-три) раза быстрее нежели на компилируемых языках (С, С++, Pascal). Поэтому, язык может представлять не малый интерес и для профессиональных программистов, разрабатывающих приложения, не критичные к скорости выполнения, а также программы, использующие сложные структуры данных. В частности, Python хорошо зарекомендовал себя при разработке программ работы с графами, генерации деревьев.

Литература

1. Бадд Т. Объектно-ориентированное программирование. - СПб.: Питер, 1997.
2. Guido van Rossum . Python Tutorial. (www.python.org)
3. Chris Hoffman . A Python Quick Reference. (www.python.org)
4. Guido van Rossum . Python Library Reference. (www.python.org)
5. Guido van Rossum . Python Reference Manual. (www.python.org)
6. Гвидо ван Россум . Семинар по программированию на Python. (http://sultan.da.ru)