Программирование на Python с нуля [Максим Кононенко] (fb2) читать онлайн


 [Настройки текста]  [Cбросить фильтры]
  [Оглавление]

Максим Кононенко Программирование на Python с нуля

Предисловие:

Добро пожаловать в книгу "Программирование на Python с нуля" автора Максима Кононенко. Python – это один из самых популярных языков программирования в мире, который применяется во многих областях, начиная от web-разработки и заканчивая научными исследованиями и машинным обучением. Если вы только начинаете изучать программирование и хотите освоить Python, то эта книга для вас.

В книге вы найдете все необходимые знания и инструменты для начала работы с Python, от основных концепций языка до работы с данными и использования модулей и библиотек. Также в конце каждой главы вы найдете задачи для закрепления материала.

Независимо от того, каким уровнем знаний вы обладаете, книга "Программирование на Python с нуля" поможет вам освоить язык программирования Python и начать разрабатывать собственные приложения.

Содержание:

• Введение

• Основы Python

• Работа с данными

• Модули и библеотеки

• Заключение

• Задачи для закрепления

Введение

Python – это высокоуровневый, интерпретируемый язык программирования, который широко используется в различных областях, включая web-разработку, машинное обучение, научные исследования и т.д. Он был разработан в конце 1980-х годов Гвидо ван Россумом и быстро стал одним из наиболее популярных языков программирования благодаря своей простоте, эффективности и удобству использования.

Почему Python является хорошим выбором для изучения программирования
Python – это отличный выбор для новичков, которые только начинают изучать программирование, потому что он имеет простой, легко читаемый синтаксис, который позволяет сосредоточиться на решении задач, а не на том, как написать правильный код. Он также предоставляет обширный набор библиотек и модулей, что упрощает разработку приложений.

Какие возможности предоставляет язык программирования Python
Python предоставляет множество возможностей, включая создание web-приложений, разработку игр, научные исследования, обработку данных, машинное обучение и многое другое. Python также поддерживает множество парадигм программирования, включая процедурное, объектно-ориентированное, функциональное и многие другие.

Как установить Python на свой компьютер
Как установить Python на свой компьютер: пошаговая инструкция

Перейдите на официальный сайт Python (python.org) и перейдите на страницу загрузки.

Выберите версию Python, которую хотите установить. Обычно рекомендуется использовать последнюю версию, если вы не работаете с программами, требующими более старых версий Python.

Выберите операционную систему, которую вы используете, и нажмите на кнопку "Download". Обычно для Windows рекомендуется скачать установщик с расширением .exe, а для macOS – с расширением .dmg.

Запустите загруженный установщик Python и следуйте инструкциям на экране. Если у вас возникнут вопросы, вы можете выбрать параметр "Customize installation", чтобы настроить установку под свои потребности.

После установки проверьте, что Python успешно установлен на ваш компьютер. Для этого можно открыть терминал (в Windows это командная строка) и ввести команду "python". Если Python установлен и работает правильно, вы увидите приглашение Python для ввода команд.

Дополнительные настройки для работы Python

В зависимости от вашей операционной системы и использования Python, могут потребоваться дополнительные настройки. Например, в Windows вы можете добавить путь до директории с установленным Python в переменные окружения. Это позволит вам использовать Python из любой директории в командной строке.

Для этого:

Нажмите Win + R и введите "sysdm.cpl" для открытия системных свойств.

Перейдите на вкладку "Advanced" и нажмите на кнопку "Environment Variables".

В секции "System variables" найдите переменную "Path" и нажмите на кнопку "Edit".

Добавьте в конец строки путь до директории с установленным Python, например: C:\Python39

Нажмите "OK" во всех окнах, чтобы сохранить изменения.



Теперь вы можете использовать Python из любой директории в командной строке, вводя команду "python".

Основы Python


Python – это интерпретируемый язык программирования общего назначения с динамической типизацией и простым синтаксисом. Python был создан в 1991 году Гвидо ван Россумом и быстро стал одним из самых популярных языков программирования в мире. Python имеет широкий спектр применений, включая разработку веб-приложений, научные вычисления, обработку данных, искусственный интеллект, машинное обучение и многое другое.


Как работает интерпретатор Python

Интерпретатор Python – это программа, которая выполняет код, написанный на языке Python. Когда вы запускаете программу на Python, интерпретатор читает ваш код построчно и выполняет каждую строку, выдавая соответствующий вывод.


Как создать и запустить простую программу на Python

Для создания и запуска простой программы на Python нужно выполнить следующие шаги:

Откройте текстовый редактор и напишите программу на Python.

Сохраните файл с расширением ".py" (например, "my_program.py").

Откройте командную строку (Windows) или терминал (Mac / Linux).

Перейдите в каталог, где находится файл программы.

Наберите команду "python my_program.py" и нажмите Enter.

Пример простой программы на Python:


# Программа для вывода приветствия на экран

print("Привет, мир!")


Синтаксис Python: переменные, типы данных, операторы, условные выражения, циклы
Python имеет простой и понятный синтаксис. Вот некоторые основные элементы синтаксиса Python:

Переменные: в Python переменные создаются автоматически при присваивании значения. Например: x = 5


Типы данных: Python поддерживает различные типы данных, включая числа (целые, дробные), строки, булевы значения, списки, кортежи, словари и множества.

Операторы: Python имеет множество операторов, включая арифметические, сравнения, логические и др. Например: x + y, x > y, x and y.

Условные выражения: в Python используется ключевое слово if для создания условных выражений. Например: if x > y: print("x больше, чем y").

Циклы: в Python есть два типа циклов: for и while. Они используются для выполнения повторяющихся действий. Например:

for i in range(5):

print(i)

x = 0

while x < 10:

x += 1

Функции в Python
Функция – это блок кода, который можно вызвать из другой части программы. В Python определение функции начинается с ключевого слова def, за которым следует имя функции и ее параметры. Например:

def my_function(name):

print("Привет, " + name)

my_function("Алексей")

Объектно-ориентированное программирование в Python
Python поддерживает объектно-ориентированное программирование (ООП), что позволяет создавать классы и объекты. Класс – это шаблон, определяющий атрибуты и методы объекта. Атрибуты – это переменные, хранящие состояние объекта, а методы – это функции, которые могут изменять состояние объекта. Например:

class Car:

def __init__(self, brand, model):

self.brand = brand

self.model = model

def start(self):

print("Запуск двигателя")

my_car = Car("Toyota", "Camry")

print(my_car.brand)

my_car.start()

Работа с данными

Python предоставляет множество инструментов для работы с данными. Рассмотрим несколько из них:

Работа с файлами: чтение и запись данных.
Для работы с файлами в Python используется функция open(), которая возвращает объект файлового потока. С помощью этого объекта можно выполнять чтение и запись данных. Например:

# чтение данных из файла

with open("data.txt", "r") as file:

data = file.read()

# запись данных в файл

with open("output.txt", "w") as file:

file.write("Hello, world!")

Работа с базами данных в Python.
Python поддерживает множество баз данных, включая MySQL, PostgreSQL, SQLite и другие. Для работы с базами данных в Python используются библиотеки, такие как mysql-connector-python или psycopg2. Например:

import mysql.connector

# установка соединения с базой данных

mydb = mysql.connector.connect(

host="localhost",

user="yourusername",

password="yourpassword",

database="mydatabase"

)

# выполнение запроса к базе данных

mycursor = mydb.cursor()

mycursor.execute("SELECT * FROM customers")

myresult = mycursor.fetchall()

# вывод результатов запроса

for x in myresult:

print(x)

Работа с JSON и XML файлами.
В Python есть встроенные модули json и xml.etree.ElementTree, которые позволяют работать с JSON и XML файлами соответственно. Например:

import json

# чтение данных из JSON файла

with open("data.json", "r") as file:

data = json.load(file)

# запись данных в JSON файл

with open("output.json", "w") as file:

json.dump(data, file)

Обработка текста в Python.
Для обработки текста в Python, существует множество инструментов и библиотек, которые позволяют работать с текстовыми данными и выполнять различные операции, такие как:

Регулярные выражения (re) – это инструмент для поиска и замены текстовых шаблонов. Они используются для извлечения информации из текста, валидации данных, поиска ключевых слов и многого другого. Для использования регулярных выражений в Python необходимо импортировать модуль "re".

Модуль string – это модуль, предоставляющий множество методов для работы со строками в Python. Например, методы strip() для удаления пробелов, методы upper() и lower() для преобразования строки в верхний или нижний регистр, методы replace() и split() для замены подстроки и разделения строки на части соответственно.

Natural Language Toolkit (NLTK) – это библиотека для обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP) в Python. Она предоставляет множество инструментов для работы с текстами, такие как токенизация, стемминг, лемматизация, анализ тональности и многое другое. Для использования NLTK необходимо установить ее с помощью pip и импортировать в Python.

Pandas – это библиотека для анализа и обработки данных в Python. Она также может быть использована для работы с текстовыми данными, так как предоставляет множество методов для работы со строками, такие как str.contains(), str.replace(), str.split() и многое другое.

Примеры использования:

Регулярные выражения:

import re

text = "Hello, my name is John. I am 25 years old."

#Извлечение числа из текста

age = re.search('\d+', text).group() print(age) # 25

#Замена имени

new_text = re.sub('John', 'Mark', text) print(new_text) # Hello, my name is Mark. I am 25 years old.

Модуль string:

import string

text = " Hello World! "

#Удаление пробелов

text = text.strip() print(text) # Hello World!

#Преобразование в верхний регистр

text = text.upper() print(text) # HELLO WORLD!

#Разделение строки на слова

words = text.split() print(words) # ['HELLO', 'WORLD!']

Pandas:

import pandas as pd

data = {'text': ['Hello, my name is John.', 'I am 25 years old.']} df = pd.DataFrame(data)

#Поиск строки, содержащей слово "name"

result = df[df['text'].str.contains('name')] print(result) # text # 0 Hello, my name is John.

#Замена слова в тексте

df['text'] = df['text'].str.replace('John', 'Mark') print(df) # text # 0 #Hello, my name is Mark. # 1 I am 25 years old.

Как видно из примеров, в Python существует множество инструментов для обработки текста, и выбор конкретного инструмента зависит от задачи, которую необходимо решить.


Модули и библиотеки

В Python модуль – это файл с расширением .py, содержащий код, который может быть импортирован в другие программы. Модуль может содержать функции, классы, переменные и другие объекты Python.

Библиотека – это коллекция модулей, предназначенных для решения определенных задач. В Python есть множество стандартных библиотек, которые поставляются с интерпретатором Python, а также множество сторонних библиотек, которые можно установить с помощью менеджера пакетов.

Стандартные библиотеки Python
Python поставляется со множеством стандартных библиотек, которые предоставляют инструменты для решения различных задач. Некоторые из них:

os – инструменты для работы с операционной системой, такие как создание, удаление и перемещение файлов и директорий.

datetime – инструменты для работы с датами и временем.

math – математические функции, такие как тригонометрические и логарифмические функции.

random – генерация случайных чисел.

json – инструменты для работы с форматом данных JSON.

csv – инструменты для работы с форматом данных CSV.

urllib – инструменты для работы с протоколом HTTP, такие как загрузка веб-страниц и отправка запросов.

Использование сторонних библиотек в Python
Python имеет огромное сообщество разработчиков, которые создают библиотеки для решения различных задач. Чтобы использовать стороннюю библиотеку, необходимо установить ее с помощью менеджера пакетов, такого как pip.

Например, для установки библиотеки numpy, необходимо выполнить следующую команду в терминале:

pip install numpy

После установки библиотеки, ее можно импортировать и использовать в своей программе:

import numpy as np

# создание массива

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# вывод массива

print(arr)

Таким образом, использование сторонних библиотек позволяет ускорить разработку и расширить возможности программы.

Заключение

Python – это мощный и гибкий язык программирования, который может использоваться в различных областях, таких как наука о данных, машинное обучение, веб-разработка, научные исследования и многие другие. Он имеет простой и понятный синтаксис, что делает его одним из самых популярных языков программирования среди начинающих и профессионалов.

В данном обзоре мы рассмотрели основные концепции и инструменты языка Python, которые помогут начинающим программистам освоить язык. Мы рассмотрели работу с переменными, условными операторами, циклами, функциями, списками, словарями, файлами и модулями. Мы также рассмотрели библиотеки для науки о данных и машинного обучения, такие как NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow и Keras.

Итоги
Python является мощным и популярным языком программирования, который может использоваться в различных областях. Он имеет простой и понятный синтаксис, что делает его доступным для новичков, и обширный набор библиотек, что делает его популярным среди профессионалов.


Рекомендации по дальнейшему изучению Python
Для того, чтобы стать профессиональным программистом на Python, необходимо продолжать изучать язык и его библиотеки. Ниже приведены несколько рекомендаций по дальнейшему изучению Python:

Продолжайте практиковаться, пишите код и решайте задачи. Научитесь создавать проекты и решать задачи, которые могут использоваться в реальном мире.

Изучайте библиотеки и фреймворки для Python, такие как Flask, Django, NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow и Keras. Эти библиотеки помогут вам усовершенствовать свои навыки и открыть новые возможности.

Участвуйте в сообществах Python. Существуют многочисленные сообщества Python, которые помогут вам получить информацию, ответить на вопросы и познакомиться с другими программистами.

Изучайте лучшие практики и стандарты программирования. Они помогут вам писать лучший код и работать с командой.


Кроме того, для дальнейшего изучения Python можно рекомендовать следующие курсы и ресурсы:

Курсы на платформе Coursera, такие как "Programming for Everybody (Getting Started with Python)" и "Python Data Structures"

Книга "Python Crash Course" Эрика Мэтиза

Книга "Python for Data Analysis" Уэса Маккини

Официальная документация Python

Python Challenge – веб-сайт с задачами на Python разного уровня сложности

Задачи для закрепления

Написать программу на Python, которая запрашивает у пользователя два числа и выводит их сумму, разность, произведение и частное.

Создать список из 10 случайных чисел от 1 до 100. Написать программу на Python, которая выводит на экран только четные числа из этого списка.

Написать программу на Python, которая принимает от пользователя строку и выводит на экран ее длину.

Создать функцию на Python, которая принимает на вход список чисел и возвращает новый список, в котором все элементы первоначального списка увеличены на 1.

Написать программу на Python, которая запрашивает у пользователя имя и возраст, а затем выводит на экран сообщение вида "Привет, <имя>, тебе уже <возраст> лет!".


Спасибо за прочтение!

Надеюсь, что данное введение в Python было полезным и помогло вам лучше понять основы языка программирования. Желаю вам успехов в изучении Python и ваших будущих проектах!

Оглавление

  • Предисловие:
  • Содержание:
  • Введение
  • Основы Python
  • Работа с данными
  • Модули и библиотеки
  • Заключение
  • Задачи для закрепления
  • Спасибо за прочтение!