Как научиться программировать с нуля на python


Программирование на Python. Инструкция для начинающих.

Python это мощный и высокоуровневый объектно-ориентированный язык программирования, созданный Гвидо ван Россумом. Отличается простым в использовании синтаксисом, что делает его идеальным языком для тех, кто решил впервые научиться программированию. Перед вами подробное руководство по началу работы с Python, в котором также найдете ответы на вопросы о том, почему нужно изучить его и как его учить. Однако, если вы знаете другие языки программирования и хотите максимально быстро начать работу с Python, посмотрите уроки Python для начинающих.

Что такое программирование на Python?

Перед началом познакомиться с самим языком.
Python — язык общего назначения. Имеет приложения разных направлений: веб-разработки (например, Django и Bottle), научных и математических вычислений (Orange, SymPy, NumPy) для настольных графических пользовательских интерфейсов (Pygame, Panda3D).

Синтаксис языка простой, а длина кода относительно короткая. Работать на Python приятно, потому что он позволяет решать задачу, а не фокусироваться на сложном синтаксисе.

История Python

Python старый язык, созданный Гвидо Ван Россумом. Разработка началась в конце 1980-х., и в феврале 1991 года вышла первая версия.

Зачем создан Python?
В конце 1980-ых, Гвидо Ван Россум работал над группой операционных систем Amoeba. Он хотел использовать интерпретируемый язык, такой как ABC (у ABC простой и доступный в понимании синтаксис), который мог бы получить доступ к системным вызовам Amoeba. Поэтому он решил создать масштабируемый язык. Это привело к созданию нового языка, у которого позже появилось название Python.

Почему выбрали Python
Нет. Он не назван в честь опасной змеи. Россум был фанатом комедийного сериала в конце 70-х. Название “Python” было взято из этого же сериала “Monty Python’s Flying Circus” (Летающий цирк Монти Пайтона).

Дата выпуска версий языка

ВерсияДата выпуска
Python 1.0 (первый стандартный выпуск) Python 1.6 (последняя выпущенная версия)Январь 1994
Сентябрь 5, 2000
Python 2.0 (представлены списки) Python 2.7 (последняя выпущенная версия) Октябрь 16, 2000
Июль 3, 2010
Python 3.0 (Сделан акцент на удаление дублирующих конструкций и модулей) Python 3.7 (Последняя обновленная версия)Декабрь 3, 2008
настоящее время

Особенности программирования на Python

  1. Простой язык, легкий и доступный в изучении
    У Python читаемый синтаксис. Гораздо проще читать и писать программы на Python по сравнению с другими языками, такими как: C++, Java, C#. Python делает программирование интересным и позволяет сфокусироваться на решении, а не синтаксисе.
    Для новичков, отличный выбором — начать изучение с Python.
  2. Бесплатный и с открытым кодом
    Можно свободно использовать и распространять программное обеспечение, написанное на Python, даже для коммерческого использования. Вносить изменения в исходный код Python.
    Над Python работает большое сообщество, постоянно совершенствуя язык в каждой новой версии.
  3. Портативность
    Перемещайте и запускайте программы на Python из одной платформы на другую без каких-либо изменений.
    Код работает практически на всех платформах, включая Windows, Mac OS X и Linux.
  4. Масштабируемый и встраиваемый
    Предположим, что приложение требует повышения производительности. Вы можете с легкостью комбинировать фрагменты кода на C/C++ и других языках вместе с кодом Python.
    Это повысит производительность приложения, а также дает возможность написания скриптов, создание которых на других языках требует больше настроек и времени.
  5. Высокоуровневый, интерпретируемый язык
    В отличии от C/C++, вам не нужно беспокоиться о таких сложных задачах, как “сборка мусора” или управление памятью.
    Так же, когда вы запускаете код Python, он автоматически преобразует ваш код в язык, который понимает компьютер. Не нужно думать об операциях более низкого уровня.
  6. Стандартные библиотеки для решения общих задач
    Python укомплектован рядом стандартных библиотек, что облегчает жизнь программиста, так как нет необходимости писать весь код самостоятельно. Например, что бы подключить базу данных MySQL на Web сервер, используйте библиотеку MySQLdb, добавляя ее строкой import MySQLdb.
    Стандартные библиотеки в Python протестированы и используются сотнями людей. Поэтому будьте уверенны, они не нарушит работу приложения.
  7. Объектно-ориентированный
    В Python все объект. Объектно-ориентированное программирование (ООП) помогает решить сложную проблему интуитивно.
    Разделяйте сложные задачи на маленькие части, создавая объекты.

Приложения на Python

Веб-приложения
Создание масштабируемых веб-приложений (Web Apps), с помощью фреймворков и CMS (Система управления содержимым), созданных на Python. Популярные платформы для создания Web приложений: Django, Flask, Pyramid, Plone, Django CMS.
Сайты, такие как Mozilla, Reddit, Instagram и PBS написаны на Python.

Научные и цифровые вычисления
У Python много библиотек для научных и математических вычислений. Есть библиотеки, такие как: SciPy и NumPy которые используются для общих вычислений. И специальные библиотеки, такие как: EarthPy для науки о Земле, AstroPy для астрономии и так далее.
Также, язык часто используется в машинном обучении, анализе и сборе данных.

Создание прототипов программного обеспечения
Python медленный, в сравнении с компилированными языками, такими как C++ и Java. Это не очень практичный выбор, если ресурсы ограничены и при этом нужна максимальная эффективность.
Тем не менее, Python — прекрасный язык для создания прототипов. Используйте Pygame (библиотека для создания игр), чтобы создать для начала прототип игры. Если прототип понравился, используйте язык C++ для создания реальной игры.

Простой язык для изучения программирования
Python используется для обучения программированию детей и новичков.
Это хороший язык с множеством функций и возможностей. Тем не менее это один из самых простых языков для изучения из-за простого в использовании синтаксиса.

4 причины выбрать Python в качестве первого языка

  1. Простой элегантный синтаксис
    Программировать на Python интересно. Легче понять и написать код на Python. Почему? Синтаксис кажется естественным и простым. Возьмите этот код для примера:
    a = 2 b = 3 sum = a + b print(sum) 

    Даже если вы не программировали ранее, вы с легкостью поймете, что эта программа добавляет две цифры и выводит их.

  2. Не слишком строгий
    Не нужно определять тип переменной в Python. Нет необходимости добавлять “;” в конце строки.
    Python принуждает следовать методам написания читаемого кода (например, одинаковым отступам). Эти мелочи могут значительно облегчить обучение новичкам.
  3. Выразительность языка
    Python позволяет писать программы с большей функциональностью и с меньшим количеством строк кода. Вот ссылка на исходный код игры Tic-tac-toe с графическим интерфейсом и противником в лице смарт-компьютера менее чем на 500 строк кода. Это просто пример. Вы будете удивлены, как много можно сделать с Python, как только изучите основы языка.
  4. Большое сообщество и поддержка
    У Python большое сообщество с огромной поддержкой. Множество активных форумов в интернете, которые помогут, когда возникают вопросы. Вот некоторые из них:

Первая программа на Python

Часто программа, которая называется “Hello, World!” используется для демонстрации языка программирования новичкам. “Hello, World!” это простая программа, которая выводит “Hello, World!”

Python — один из простейших языков для изучения и создание программы “Hello, World!” такое же простое, введите print("Hello, World!"). Поэтому, мы напишем другую программу.

Программа сложения двух чисел
 num1 = 3 num2 = 5 sum = num1 + num2 print(sum) 
Как работает эта программа?

Строка 1: # Сложите два числа
Строка, начинающаяся с # в программировании на Python — комментарий.
Комментарии используются для описания цели строки кода. Это поможет вам, так же как и другим программистам понять смысл кода. Они игнорируются компиляторами и интерпретаторами.

Строка 2: num1 = 3
Здесь, num1 — переменная. Вы можете сохранять значение в переменной. В этом случае, 3 сохраняется в переменной.

Строка 3: num2 = 5
Аналогично, 5 сохраняется в переменной num2.

Строка 4: sum = num1 + num2
Переменная num2 прибавляется к num1 с помощью оператора +. Результат сложения сохраняется в другой переменной sum.

Строка 5: print(sum)
Функция print() выводит результат на экран. В нашем случае, она выводит на экран 8.

Важные вещи, о которых следует помнить.

Для представления инструкции в Python, используется новая строка (enter). Использование “;” в конце утверждения не требуется (в отличии C/C++, JavaScript, PHP).
Вместо фигурных скобок { }, используются отступы (4 пробела) для перехода на новый блок.

im_a_parent: im_a_child: im_a_grand_child im_another_child: im_another_grand_child 

Научитесь самостоятельно программировать на Python

Изучите Python с помощью PythonRU.com

PythonRu предлагает уроки и примеры, которые помогут в обучении программированию с нуля.
Наши материалы предназначены для начинающих программистов, которые владеют базовыми знаниями о программировании в целом. В каждом учебном пособии описаны примеры и подробное объяснение.

Также рекомендуем посмотреть наши примеры кода. Как только вы поймете как работает библиотека, попробуйте написать что-то новое. Это лучший способ научиться программированию.

Рекомендуемые книги

Если вы настроены серьезно обучаться программированию, следует обзавестись хорошей книгой.

Чтение книги по программированию требует много терпения и времени. Но вы получите общую картину концепций программирования в книге, которую, возможно, не найдете в другом месте.

ОбложкаОписание
Изучаем Python купить и скачать
Третье издание «Изучаем Python» – это учебник, написанный доступным языком, рассчитанный на индивидуальную скорость обучения. В книге представлены основные типы объектов в языке Python, порядок их создания и работы с ними, а также функции как основной процедурный элемент языка.
Программирование на Python 3 купить и скачать
Автор начинает с описания ключевых элементов Python, знание которых необходимо в качестве базовых понятий. Затем обсуждаются более сложные темы, поданные так, чтобы читатель мог постепенно наращивать свой опыт: распределение вычислительной нагрузки между несколькими процессами и потоками, использование сложных типов данных, управляющих структур и функций, создание приложений для работы с базами данных SQL и с файлами DBM.
Python и анализ данных купить и скачать
Книгу можно рассматривать как современное практическое введение в разработку научных приложений на Python, ориентированных на обработку данных. Описаны те части языка Python и библиотеки для него, которые необходимы для эффективного решения широкого круга аналитических задач: интерактивная оболочка IPython, библиотеки NumPy и pandas, библиотека для визуализации данных matplotlib и др.
Python для детей и родителей купить и скачать
Научите своих детей программировать уже сейчас с помощью этой книги! В книге представлен язык Python, один из самых популярных и простых. Вы найдете здесь много упражнений – полезных, интересных и забавных, поэтому ваш ребенок не заскучает. Материал написан доступно и просто, поэтому ему не составит труда освоить азы программирования.

Python — потрясающий язык. Синтаксис настолько прост, и длина кода настолько коротка, что делает его понятным и легким в написании.
Если вы только начинаете программировать, Python— отличный выбор. Вы будете удивлены тому, сколько задач решает Python как только изучите его основы.
Легко упустить из виду факт, что Python — мощный язык. Хорош для обучения программированию. Воплотите свою идею, создайте игру или начните с Data Science, Python поможет во всем, чтобы вы не затеяли.

Изучите программирование на Python с нуля | Python для начинающих

Язык программирования Python в настоящее время является одним из самых популярных языков программирования в мире. Благодаря простоте доступа и более легкой реализации сложных задач язык программирования Python произвел большое впечатление в ИТ-индустрии. Количество разработчиков, переходящих на Python, свидетельствует о том, что люди во всем мире непреклонны в изучении Python.

Масштабируемость языка программирования Python огромна и может быть реализована почти в любой области.Наука о данных достигла еще одной вехи с Python, и в отношении объема данных, поступающих каждый год, Python стал спасителем и помог добиться революционных достижений на рынке Data Science.

Количество рабочих мест, создаваемых каждый год, также резко возросло, и только в 2020 году ожидается 2 миллиона рабочих мест. И это как раз случай с Data Science, когда речь идет о других карьерных возможностях, Python одинаково желателен для любой другой организации. Гиганты таких отраслей, как Amazon, Facebook, Instagram, YouTube и т. Д., - лишь верхушка айсберга.Когда мы исследуем рынок вакансий Python, ожидается рост числа рабочих мест, связанных с наукой о данных, которые составят почти 700 000 рабочих мест только в 2020 году.

Эта статья представляет собой структурированный подход к изучению программирования на Python. Вы можете начать свое путешествие с языком программирования Python, даже если вы новичок. В этой статье рассматриваются глубокие знания в области программирования Python, начиная с самых основ.

Python был важной частью Google с самого начала и остается таковой по мере роста и развития системы.Сегодня десятки инженеров Google используют Python, и мы ищем больше людей, владеющих этим языком. - Питер Норвиг, директор по качеству поиска в Google, Inc

Начало работы с Python

Чтобы начать свое путешествие в Python, необходимо знать, как на самом деле работает эта технология. И первое, что вы узнаете, - это то, как вы можете настроить среду Python в своих системах и выбрать лучшую IDE, которая поможет вам наилучшим образом.

Я предлагаю студентам изучать Python на наших курсах для студентов и выпускников по семантической сети. Зачем? Потому что в принципе нет ничего другого с такой гибкостью и таким количеством веб-библиотек. - Профессор Джеймс А. Хендлер, Мэрилендский университет

Основы Python

После того, как вы закончите настройку среды Python, установите подходящие IDE, вы должны начать свое обучение с самых основ. Несмотря на то, что основы очень похожи на любой другой язык программирования, вы должны овладеть ими также и на Python, чтобы получить хорошие навыки отладки и написания сценариев.

Python достаточно быстр для нашего сайта и позволяет нам создавать поддерживаемые функции в рекордные сроки при минимальном количестве разработчиков, - Куонг До, архитектор программного обеспечения, YouTube.com

Продвинутые концепции Python

Когда вы закончите с базовыми концепциями в Python, перейдите к расширенным концепциям в Python, которые дадут вам более четкое представление о том, как все делается с Python с помощью расширенных концепций Python.

Python для науки о данных

Когда вы закончите освоение основ и продвинутых концепций Python, вы можете начать свой путь в Data Science с Python. Поскольку Data Science - самая популярная профессия в текущем рыночном сценарии, изучение Data Science с Python также даст вам профессиональный рост.

Python для машинного обучения

Машинное обучение - это еще один аспект изучения Python.Благодаря развитой поддержке библиотеки и функциям, которые предлагает Python, вы можете работать с различными проектами и совершенствовать свои навыки, чтобы стать экспертом по машинному обучению.

Python для искусственного интеллекта ence

Искусственный интеллект с Python служит средством для технологических достижений, совершенствуйте свои навыки искусственного интеллекта с Python.

Веб-разработка на Python

Веб-разработка на Python так же просто, как написать программу на простом английском языке.

Другие учебные пособия по Python для практики

Вот еще несколько учебных пособий по Python, которые помогут вам быстрее освоить программирование на Python.

На этом мы подошли к концу статьи. Я надеюсь, что вы понимаете структурированный подход, которому следует следовать при изучении Python.

Если вы сочли эту статью «Изучение Python» релевантной, ознакомьтесь с сертификационным курсом по программированию на Python от Edureka, надежной компании, занимающейся онлайн-обучением, с сетью из более чем 250 000 довольных учеников по всему миру.

Мы здесь, чтобы помочь вам на каждом этапе вашего пути и составить учебную программу, предназначенную для студентов и профессионалов, которые хотят стать разработчиками Python. Курс разработан, чтобы дать вам фору в программировании на Python и обучить как основным, так и продвинутым концепциям Python, а также различным фреймворкам Python, таким как Django.

Если у вас возникнут какие-либо вопросы, не стесняйтесь задавать все свои вопросы в разделе комментариев «Learn Python».Наша команда будет рада ответить.

.

Руководств по программированию на Python


K-средние с нуля в Python

Добро пожаловать в 37-ю часть нашей серии руководств по машинному обучению и еще одно руководство по теме «Кластеризация ». .

В этом уроке мы собираемся построить наш собственный алгоритм K-средних с нуля. Напомним методологию алгоритма K Means:

  1. Выберите значение для K
  2. Произвольно выберите K наборов функций для запуска в качестве центроидов
  3. Расчет расстояния до центроидов всех других наборов функций
  4. Классифицировать другие наборы функций как те же, что и ближайший центроид
  5. Возьмите среднее значение каждого класса (среднее значение всех наборов функций по классам), что означает новый центроид
  6. Повторяйте шаги 3-5 до оптимизации (центроиды больше не перемещаются)

Для начала начнем с:

 импорт matplotlib.pyplot как plt из стиля импорта matplotlib style.use ('ggplot') импортировать numpy как np X = np.array ([[1, 2], [1.5, 1.8], [5, 8], [8, 8], [1, 0,6], [9,11]]) plt.scatter (X [:, 0], X [:, 1], s = 150) plt.show () 

Должно быть очевидно, где находятся наши кластеры. Мы собираемся выбрать K = 2 . Мы начнем строить наш класс K-средних:

 класс К_Средство: def __init __ (self, k = 2, tol = 0.001, max_iter = 300): я.к = к self.tol = tol self.max_iter = max_iter 

Мы только что установили здесь некоторые начальные значения, k равно ... ну ... k. Значение tol - это наш допуск, который позволит нам сказать, что мы оптимизированы, если центроид не перемещается больше, чем значение допуска. Значение max_iter ограничивает количество циклов, которые мы хотим запустить.

Теперь приступим к работе над методом подгонки:

 def fit (self, data): self.centroids = {} для i в диапазоне (self.л): self.centroids [i] = data [i] 

Для начала мы знаем, что нам просто нужно передать те данные, которым мы подходим. Затем мы начинаем пустой словарь, который скоро будет содержать наши центроиды. Затем мы начинаем цикл for, который просто назначает наши начальные центроиды в качестве первых двух выборок данных в наших данных. Если вы хотите действительно случайным образом выбрать начальные центроиды, вы можете сначала перетасовать данные, но это должно быть нормально.

Продолжаем строить класс:

 класс К_Средство: def __init __ (self, k = 2, tol = 0.001, max_iter = 300): self.k = k self.tol = tol self.max_iter = max_iter def fit (self, data): self.centroids = {} для i в диапазоне (self.k): self.centroids [i] = data [i] для i в диапазоне (self.max_iter): self.classifications = {} для i в диапазоне (self.k): self.classification [i] = [] 

Теперь мы начинаем перебирать значение max_iter . Здесь мы начинаем с пустых классификаций, а затем создаем два ключа dict (путем итерации по диапазону self.к ).

Затем нам нужно перебрать наши объекты, вычислить расстояния от них до текущих центроидов и классифицировать их как таковые:

 класс К_Средство: def __init __ (self, k = 2, tol = 0.001, max_iter = 300): self.k = k self.tol = tol self.max_iter = max_iter def fit (self, data): self.centroids = {} для i в диапазоне (self.k): self.centroids [i] = data [i] для i в диапазоне (self.max_iter): я.классификации = {} для i в диапазоне (self.k): self.classification [i] = [] для набора функций в данных: Distance = [np.linalg.norm (featureset-self.centroids [centroid]) для центроида в self.centroids] классификация = distance.index (min (расстояния)) self.classifications [классификация] .append (набор функций) 

Затем нам нужно будет создать новые центроиды, а также измерить их движение.Если это движение меньше нашего допуска ( self.tol ), то все готово. Включая это дополнение, полный код до этого момента:

 импортировать matplotlib.pyplot как plt из стиля импорта matplotlib style.use ('ggplot') импортировать numpy как np X = np.array ([[1, 2], [1.5, 1.8], [5, 8], [8, 8], [1, 0,6], [9,11]]) plt.scatter (X [:, 0], X [:, 1], s = 150) plt.show () colors = 10 * ["g", "r", "c", "b", "k"] класс K_Means: def __init __ (self, k = 2, tol = 0.001, max_iter = 300): self.k = k self.tol = tol self.max_iter = max_iter def fit (self, data): self.centroids = {} для i в диапазоне (self.k): self.centroids [i] = data [i] для i в диапазоне (self.max_iter): self.classifications = {} для i в диапазоне (self.k): self.classification [i] = [] для набора функций в данных: Distance = [np.linalg.norm (featureset-self.centroids [centroid]) для центроида в self.центроиды] классификация = distance.index (min (расстояния)) self.classifications [классификация] .append (набор функций) prev_centroids = dict (self.centroids) для отнесения к самоклассификации: self.centroids [классификация] = np.average (self.classifications [классификация], ось = 0) 

В следующем уроке мы закончим наш класс и посмотрим, как он работает!

Следующий учебник: Завершение K-средних с нуля в Python


.

11 советов для начинающих по изучению программирования на Python - Real Python