Возможности python 3, достойные того, чтобы ими пользовались

Установка Python 3 на Debian

Мы нашли ресурсы, в которых указано, что метод Ubuntu 16.10 (смотрим выше) будет работать и с Debian, но нам так и не удалось найти рабочий способ для Debian 9. Вместо этого, мы получили альтернативный способ установки Python, указанный ниже.

Одна загвоздка с Debian: как правило, он не устанавливает команду sudo по умолчанию. Чтобы установить её, вам нужно сделать следующее, прежде чем приступить к дальнейшим инструкциям:

Shell

$ su
$ apt-get install sudo
$ vi /etc/sudoers

1
2
3

$su

$apt-getinstall sudo

$vietcsudoers

После этого, нужно открыть файл /etc/sudoers при помощи команды sudo в vim (или в другом текстовом редакторе, который вы предпочитаете). Добавьте следующую строку текста в конец файла, заменив your_username с вашим пользовательским именем:

Shell

your_username ALL=(ALL) ALL

1	your_username ALL=(ALL)ALL

Всё же, что такое Python?¶

Проверка того, установлена ли платформа .net

Python — это вещь, называемая языком программирования. Она принимает текст (обычно называемый кодом), который ты написал, переводит его в инструкции для компьютера, которые затем исполняет. Мы будем учиться писать код, чтобы делать клёвые и полезные вещи. Отныне вы не обязаны использовать чужие программы, чтобы выполнять работу на компьютере!

В действительности, Python – всего лишь ещё одна программа на твоём компьютере. Для начала нужно узнать, как использовать и взаимодействовать с ним. Существует много способов научиться этому, первый из которых – работать и интерпретатором Python, используя консоль операционной системы (ОС).

Консоль (“терминал”, “командная строка”) – это текстовый (в отличие от так называемых “окружений рабочего стола” (Desktop Environment, DE), работающих в связке с мышью) интерфейс для работы с ОС.

Открываем консоль в Mac OS X

Стандартная консоль OS X зовётся Терминалом, который можно найти с помощью поиска (правый верхний угол) по системе или в разделе Приложения -> Утилиты .

Командная строка Terminal — это инструмент для “общения” с компьютером. Открывшееся окно должно содержать сообщение-подсказку, что-то вроде этого:

mycomputer:~ myusername$

Открываем консоль в GNU/Linux

В дистрибутивах GNU/Linux (Ubuntu, Fedora, Mint и т.д.) обычно уже установлены разные программы-консоли, обычно называемые терминалами. То, какой терминал установлен, зависит от используемого дистрибутива. Например, в Ubuntu это Gnome Terminal. После запуска появляется приглашение вроде этого:

myusername@mycomputer:~$

Циклы в Python:

Инструкция по установке и настройке python 3

В Python есть три цикла:

While Loop: Здесь сначала проверяется условие, и если оно истинно, управление будет перемещаться внутри цикла и выполнять операторы внутри цикла до тех пор, пока условие не станет ложным. Мы используем этот цикл, когда не уверены, сколько раз нам нужно выполнить группу операторов, или вы можете сказать это, когда мы не уверены в количестве итераций.

Рассмотрим пример:

count = 0
while (count < 10): print ( count ) count = count + 1 print ("Good bye!")

Output = 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Good bye!

Цикл For: Как и цикл While, цикл For также позволяет повторять блок кода определенное количество раз. Разница в том, что в цикле For мы знаем необходимое количество итераций, в отличие от цикла While, где итерации зависят от условия. Вы получите лучшее представление о разнице между ними, посмотрев на синтаксис:

for variable in Sequence: statements

Обратите внимание, что здесь мы указали диапазон, это означает, что мы знаем, сколько раз будет выполняться блок кода. Рассмотрим пример:

Рассмотрим пример:

fruits =  for index in range(len(fruits)): print (fruits)

Output = Banana Apple Grapes

Вложенные циклы: Это в основном означает цикл внутри цикла. Это может быть цикл For внутри цикла While и наоборот. Даже цикл For может находиться внутри цикла For или цикла While внутри цикла While.

Рассмотрим пример:

count = 1
for i in range(10): print (str(i) * i) for j in range(0, i): count = count +1

Сейчас самое подходящее время для введения функций в этот учебник по Python.

Concerns

Установка и настройка python 3

Some have argued that subinterpreters do not add sufficient benefit
to justify making them an official part of Python. Adding features
to the language (or stdlib) has a cost in increasing the size of
the language. So an addition must pay for itself. In this case,
subinterpreters provide a novel concurrency model focused on isolated
threads of execution. Furthermore, they provide an opportunity for
changes in CPython that will allow simultaneous use of multiple CPU
cores (currently prevented by the GIL).

Alternatives to subinterpreters include threading, async, and
multiprocessing. Threading is limited by the GIL and async isn’t
the right solution for every problem (nor for every person).
Multiprocessing is likewise valuable in some but not all situations.
Direct IPC (rather than via the multiprocessing module) provides
similar benefits but with the same caveat.

Notably, subinterpreters are not intended as a replacement for any of
the above. Certainly they overlap in some areas, but the benefits of
subinterpreters include isolation and (potentially) performance. In
particular, subinterpreters provide a direct route to an alternate
concurrency model (e.g. CSP) which has found success elsewhere and
will appeal to some Python users. That is the core value that the
interpreters module will provide.

«stdlib support for subinterpreters adds extra burden
on C extension authors»

In the section below we identify ways in
which isolation in CPython’s subinterpreters is incomplete. Most
notable is extension modules that use C globals to store internal
state. PEP 3121 and PEP 489 provide a solution for most of the
problem, but one still remains. Until that is resolved
(see PEP 573), C extension authors will face extra difficulty
to support subinterpreters.

Consequently, projects that publish extension modules may face an
increased maintenance burden as their users start using subinterpreters,
where their modules may break. This situation is limited to modules
that use C globals (or use libraries that use C globals) to store
internal state. For numpy, the reported-bug rate is one every 6
months.

Ultimately this comes down to a question of how often it will be a
problem in practice: how many projects would be affected, how often
their users will be affected, what the additional maintenance burden
will be for projects, and what the overall benefit of subinterpreters
is to offset those costs. The position of this PEP is that the actual
extra maintenance burden will be small and well below the threshold at
which subinterpreters are worth it.

«creating a new concurrency API deserves much more thought and
experimentation, so the new module shouldn’t go into the stdlib
right away, if ever»

Introducing an API for a new concurrency model, like happened with
asyncio, is an extremely large project that requires a lot of careful
consideration. It is not something that can be done a simply as this
PEP proposes and likely deserves significant time on PyPI to mature.
(See Nathaniel’s post on python-dev.)

However, this PEP does not propose any new concurrency API. At most
it exposes minimal tools (e.g. subinterpreters, channels) which may
be used to write code that follows patterns associated with (relatively)
new-to-Python . Those tools could
also be used as the basis for APIs for such concurrency models.
Again, this PEP does not propose any such API.

«there is no point to exposing subinterpreters if they still share
the GIL»
«the effort to make the GIL per-interpreter is disruptive and risky»

A common misconception is that this PEP also includes a promise that
subinterpreters will no longer share the GIL. When that is clarified,
the next question is «what is the point?». This is already answered
at length in this PEP. Just to be clear, the value lies in:

* increase exposure of the existing feature, which helps improve
  the code health of the entire CPython runtime
* expose the (mostly) isolated execution of subinterpreters
* preparation for per-interpreter GIL
* encourage experimentation

«data sharing can have a negative impact on cache performance
in multi-core scenarios»

(See .)

Где используется Python и почему

В последние 5 лет Питон непрерывно находится в тройке самых популярных языков программирования. У него есть ряд сильных сторон, которые привлекают разработчиков со всего мира.

К типичным областям использования Python относят:

Веб-разработка (сайты любой сложности и функциональности без проблем создаются при помощи данного языка);
Работа с базами данных (можно работать как с «встроенной» sqlite3, так и любыми другими – реляционными и нереляционными);
Графические приложения (реально не просто писать исполняемые скрипты, но и разрабатывать полноценные графические интерфейсы под свои нужды);
Научные задачи (сложные вычисления, машинное обучение, нейронные сети);
Сетевое программирование (включает не только взаимодействие с сайтами, но и почтовыми сервисами, JSON-объектами, Интернет-протоколами);
Бизнес-приложения и игровая индустрия (ERP-системы, непрерывная разработка и тестирование, простые игры).

Озвученный спектр направлений показывает, что Питон имеет определенные преимущества по сравнению с другими языками, раз он пригоден для такого широкого класса задач.

Основные показаны ниже (рис. 1).

Сильные стороны языка Python

Простота подразумевает легкость освоения и высокий уровень абстракции (минимум кода при максимальном эффекте).

Выразительность связана с минимальным количеством кода для достижения результата (некоторые особенности Питона сокращают объем кода чуть ли не до одной строки, если сравнивать с другими языками).

Скрипты на Python’e легко читать: нет лишних символов, нагромождения скобок, дополнительных уточнений.

Полнота демонстрирует масштаб встроенных и сторонних библиотек под специфичные нужды (не нужно с нуля создавать функционал, ведь его уже кто-то реализовал).

Немаловажно и то, что исходный код Python свободно распространяется. Любая редакция языка доступна каждому как для личных, так и коммерческих нужд

Кроссплатформенность в дополнение ко всему гарантирует достижение идентичных результатов что на Windows, Linux, MacOS, так и на мобильных системах.

Отметим, также, ключевые плюсы и минуса Питона (таблица 1).

Плюсы	Минусы
Легко изучать, писать и читать код	Относительно медленный
Интерпретируемый (исполняет код на лету)	Не всегда эффективно расходует память
Динамически типизированный	Ограничен в мобильной разработке
С открытым исходным кодом	При исполнении могут возникать ошибки, что требует тщательного тестирования
Имеет широкую поддержку

Таблица 1 – Сильные и слабые стороны Python’a

Other Useful Items

Looking for 3rd party Python modules? The
Package Index has many of them.
You can view the standard documentation
online, or you can download it
in HTML, PostScript, PDF and other formats. See the main
Documentation page.
Information on tools for unpacking archive files
provided on python.org is available.
Tip: even if you download a ready-made binary for your
platform, it makes sense to also download the source.
This lets you browse the standard library (the subdirectory Lib)
and the standard collections of demos (Demo) and tools
(Tools) that come with it. There’s a lot you can learn from the
source!
There is also a collection of Emacs packages
that the Emacsing Pythoneer might find useful. This includes major
modes for editing Python, C, C++, Java, etc., Python debugger
interfaces and more. Most packages are compatible with Emacs and
XEmacs.

Петли:

Как правило, операторы выполняются последовательно. Первый оператор в функции выполняется первым, за ним следует второй и так далее
Может возникнуть ситуация, когда вам нужно выполнить блок кода несколько раз

Оператор цикла позволяет нам выполнять оператор или группу операторов несколько раз. Следующая диаграмма иллюстрирует оператор цикла:

Позвольте мне объяснить вам приведенную выше диаграмму:

Сначала контроль проверит состояние. Если это верно, то элемент управления будет перемещаться внутри цикла и выполнять инструкции внутри цикла.
Теперь элемент управления снова проверит условие, если оно все еще верно, то он снова выполнит операторы внутри цикла.
Этот процесс будет повторяться до тех пор, пока условие не станет ложным. Как только условие станет ложным, элемент управления выйдет из цикла.

Существует два типа петель:

Бесконечно: Когда условие никогда не станет ложным
Конечный: В какой-то момент условие станет ложным, и элемент управления выйдет из цикла

Существует еще один способ классификации циклов:

Предварительный тест: В циклах этого типа сначала проверяется условие, а затем только элемент управления перемещается внутри цикла
Пост-тест: Здесь сначала выполняются операторы внутри циклов, а затем проверяется условие

Python не поддерживает циклы после тестирования.

API for sharing data

Subinterpreters are less useful without a mechanism for sharing data
between them. Sharing actual Python objects between interpreters,
however, has enough potential problems that we are avoiding support
for that here. Instead, only mimimum set of types will be supported.
Initially this will include None, bytes, str, int,
and channels. Further types may be supported later.

The interpreters module provides a function that users may call
to determine whether an object is shareable or not:

is_shareable(obj) -> bool:

   Return True if the object may be shared between interpreters.
   This does not necessarily mean that the actual objects will be
   shared.  Insead, it means that the objects' underlying data will
   be shared in a cross-interpreter way, whether via a proxy, a
   copy, or some other means.

This proposal provides two ways to share such objects between
interpreters.

First, channels may be passed to run() via the channels
keyword argument, where they are effectively injected into the target
interpreter’s __main__ module. While passing arbitrary shareable
objects this way is possible, doing so is mainly intended for sharing
meta-objects (e.g. channels) between interpreters. It is less useful
to pass other objects (like bytes) to run directly.

Second, the main mechanism for sharing objects (i.e. their data) between
interpreters is through channels. A channel is a simplex FIFO similar
to a pipe. The main difference is that channels can be associated with
zero or more interpreters on either end. Like queues, which are also
many-to-many, channels are buffered (though they also offer methods
with unbuffered semantics).

Python objects are not shared between interpreters. However, in some
cases data those objects wrap is actually shared and not just copied.
One example might be PEP 3118 buffers. In those cases the object in the
original interpreter is kept alive until the shared data in the other
interpreter is no longer used. Then object destruction can happen like
normal in the original interpreter, along with the previously shared
data.

The interpreters module provides the following functions related
to channels:

create_channel() -> (RecvChannel, SendChannel):

   Create a new channel and return (recv, send), the RecvChannel
   and SendChannel corresponding to the ends of the channel.

   Both ends of the channel are supported "shared" objects (i.e.
   may be safely shared by different interpreters.  Thus they
   may be passed as keyword arguments to "Interpreter.run()".

list_all_channels() -> :

   Return a list of all open channel-end pairs.

The module also provides the following channel-related classes:

Что такое питон простыми словами

Для того чтобы понять, что такое Python нужно разобраться зачем вообще нужны языки программирования. Они нужны для взаимодействия человека и компьютера. Между собой люди общаются на естественном языке.

Язык программирования Python

Питон является относительно простым высокоуровневым скриптовым языком, который служит для создания различных сценариев. Это означает, что для программирования на Python, не требуется знания машинных кодов — команд для компьютера.

Программирование при помощи машинных кодов ускоряет программу, но очень трудоемко и требует хорошего знания архитектуры компьютера. Одним из таких низкоуровневых языков является ассемблер. Чаще всего низкоуровневое программирование используется в промышленности для специализированных контроллеров, где нет большого объема памяти.

Python может использоваться для программирования контроллеров в станках ЧПУ и в робототехнике. Популярный во всем мире одноплатный микрокомпьютер Raspberry Pi также программируется на питоне. С помощью «малинки» можно программировать роботов, умные дома, квадрокоптеры и множество других вещей. Pi в названии миникомпьютера обозначает, что программирование происходит на Python.

одноплатный микрокомпьютер Raspberry Pi

На языке высокого уровня нужно уметь программировать при помощи понятий, обозначаемых словами. Чаще всего это английский язык, но есть и примеры кодирования на других языках. Например, программу «Бухгалтерия 1С» можно редактировать и изменять на русском.

Питон поддерживает объектно-ориентированное программирование и является интерпретируемым языком. Это означает, что программа выполняется построчно и для ее выполнения на компьютере должен быть установлен интерпретатор. Самым распространенным и популярным интерпретатором является CPython.

Установка Python:

Я буду устанавливать Python в ОС Windows 10. Вы можете попробовать установить Python в Linux, Mac и т. Д. Если у вас возникнут какие-либо проблемы, упомяните об этом в разделе комментариев.

Ниже приведены шаги по установке Python

Перейти к www.python.org/downloads/

Выберите операционную систему, а также версию Python. Я загружаю 3.6.0 на свой компьютер с Windows. Откройте программу установки и нажмите кнопку “Выполнить”.

Нажмите “Установить сейчас” и установите флажок “Добавить Python 3.6 в ПУТЬ”.

Запустите IDLE, который является графическим интерфейсом Python, и начните писать сценарии.

Я не предпочитаю использовать IDLE для кодирования на Python, вместо этого я загружу PyCharm, который является IDE (интегрированной средой разработки). Будет только справедливо, если я объясню вам, что такое IDE, прежде чем я перейду к этому учебному блогу по Python.

Для чего предназначен и что можно делать на Python

При помощи Python можно создавать сайты на движках Ella, Django CMS и других. Используется, чтобы создавать парсеры для поиска и сбора информации в сети.
Создавать программы типа Blender для работы с анимацией и трехмерной графикой, GIMP – редактор изображений для линукса и многое другое.
Программировать серверную часть мобильных приложений.
Писать различные аналитические приложения и алгоритмы для машинного обучения, искусственного интеллекта и нейронных сетей.
С помощью библиотек SciPy, NumPy, Matplotlib проводятся научные исследования и вычисления
Автоматизировать работу системных администраторов. На всех серверах с операционной системой Linux Python установлен по умолчанию.
Python применялся при написании компьютерных игр таких как World of Tanks, Civilization IV, Battlefield 2.

компьютерная игра World of Tanks

В слаботочных системах, системах контроля доступа, для управления банкоматами в сбербанке и во многих других встроенных системах, станках с ЧПУ и прочее;
На питоне есть возможность для создания плагинов и скриптов к программам, созданным на других языках программирования. Эти скрипты встраиваются в программы и автоматизируют процесс.

Изменения синтаксиса псевдонима типа

В более ранних версиях Python добавлены псевдонимы типов, позволяющие создавать синонимы пользовательских классов. В Python 3.9 и более ранних версиях псевдонимы записывались так:

Здесь FileName — псевдоним базового типа строки Python. Однако, начиная с Python 3.10, синтаксис определения псевдонимов типов будет изменён:

Благодаря этому простому изменению и программистам, и инструментам проверки типа проще отличить присваивание переменной от псевдонима. Новый синтаксис обратно совместим, так что вам не нужно обновлять старый код с псевдонимами.

Кроме этих 2 изменений появилось другое улучшение модуля typing — в предложениях по улучшению номер 612 оно называется Parameter Specification Variables. Однако это не то, что вы найдете в основной массе кода на Python, поскольку эта функциональность используется для пересылки параметра типов от одного вызываемого типа к другому вызываемому типу, например, в декораторах. Если вам есть где применить эту функциональность, посмотрите её PEP.

Где заветные 100%?

Согласно вышеуказанному правилу, фиксирую версии пакетов, которые используются для запуска тестов.

Меняю команду запуска тестов:

Делаю сбор статистики покрытия для всего кода из папки — самого пакета (numeral_system/) и обязательно для кода тестов (tests/) — я же не хочу, чтобы сами тесты содержали не исполняющиеся части?

Добавляю новую среду для создания coverage отчета.

И добавляю в список сред после выполнения тестов на всех версиях питона.

После запуска команды в корне проекта должна появится папка содержащая файл с красивым отчетом.

Итоговая среда запуска выглядит следующим образом:

Осталось теперь только добавить ссылку на бейдж в :

Сопоставление шаблонов

Одна масштабная фича, о которой вы, конечно, слышали, — это структурное сопоставление шаблонов, добавляющее оператор известное выражение case из других языков. Мы знаем, как работать с case, но посмотрите на вариацию в Python это не просто switch/case, но также несколько мощных особенностей, которые мы должны исследовать.

Простое сопоставление шаблонов состоит из ключевого слова match, за которым следует выражение, а его результат проверяется на соответствие шаблонам, указанным в последовательных операторах case:

В этом простом примере мы воспользовались переменной day как выражением, которое затем сравнивается с конкретными строками в case. Кроме строк, вы также можете заметить case с маской _ — это эквивалент ключевого слова default в других языках. Хотя этот оператор можно опустить, в этом случае может произойти no-op, по существу это означает, что вернётся None.

Еще один момент, на который стоит обратить внимание в коде выше, это оператор |, позволяющий комбинировать несколько литералов | (другой его вариант — or). Как я уже упоминал, новое сопоставление шаблонов не заканчивается на базовом синтаксисе, напротив — оно привносит дополнительные возможности, например сопоставление сложных шаблонов:

Как я уже упоминал, новое сопоставление шаблонов не заканчивается на базовом синтаксисе, напротив — оно привносит дополнительные возможности, например сопоставление сложных шаблонов:

Во фрагменте выше мы воспользовались кортежем как выражением сопоставления. Однако мы не ограничены кортежами: работать будет любой итерируемый тип. Также выше видно, что маска (wildcard) _ может применяться внутри сложных шаблонов и не только сама по себе, как в предыдущих примерах. Простые кортежи или списки — не всегда лучший подход, поэтому, если вы предпочитаете классы, код можно переписать так:

Здесь видно, что с шаблонами, написанными в стиле конструкторов, можно сопоставить атрибуты класса. При использовании этого подхода отдельные атрибуты также попадают в переменные (как и в показанные ранее кортежи), с которыми затем можно работать в соответствующем операторе case.

Выше мы можем увидеть другие особенности сопоставления шаблонов: во-первых выражение в case — это гард, который также является условием в if. Это полезно, когда сопоставления по значению не достаточно и вам нужны дополнительные проверки. Посмотрите на оставшееся выражение case: видно, что и ключевые слова, (name-name) и позиционные аргументы работают с синтаксисом, похожим на синтаксис конструкторов; то же самое верно для маски _ (или отбрасываемой переменной).

Сопоставление шаблонов также позволяет работать с вложенными шаблонами. Вложенные шаблоны могут использовать любой итерируемый тип: и конструируемый объект, и несколько таких объектов, которые возможно итерировать:

В таких сложных шаблонах для дальнейшей обработки может быть полезно записать подшаблон в переменную. Это можно сделать с помощью ключевого слова as, как показано выше, во втором case.

Как CPython выполняет программы

Интерпретатор «Питона» выполняет любую программу поэтапно.

Поэтапное выполнение Python программы Интерпретатором

Этап #1. Инициализация

После запуска вашей программы, Python-интерпретатор читает код, проверяет форматирование и синтаксис. При обнаружении ошибки он незамедлительно останавливается и показывает сообщение об ошибке.

Помимо этого, происходит ряд подготовительных процессов:

анализ аргументов командной строки;
установка флагов программы;
чтение переменных среды и т.д.

Этап #2. Компиляция

Интерпретатор транслирует (переводит) исходные инструкции вашей программы в байт-код (низкоуровневое, платформонезависимое представление исходного текста). Такая трансляция необходима в первую очередь для повышения скорости – байт-код выполняется в разы быстрее, чем исходные инструкции.

Этапы генерации байт-кода из исходного кода на Python

Если Python-интерпретатор обладает правом записи, он будет сохранять байт-код в виде файла с расширением . Если исходный текст программы не изменился с момента последней компиляции, при следующем запуске вашей программы, Python сразу загрузит файл , минуя этап компиляции (тем самым ускорит процесс запуска программы).

Этап #3. Выполнения

Как только байт-код скомпилирован, он отправляется на виртуальную машину Python (PVM). Здесь выполняется байт-код на PVM. Если во время этого выполнения возникает ошибка, то выполнение останавливается с сообщением об ошибке.

PVM является частью Python-интерпретатора. По сути это просто большой цикл, который выполняет перебор инструкций в байт-коде и выполняет соответствующие им операции.