Где используется python и в чём особенности этого языка

Industrial Light and Magic

Industrial Light and Magic (ILM) — студия спецэффектов, которая была основана Джорджем Лукасом в 1975 году для создания FX для Star Wars. С тех пор аббревиатура ILM считается синонимом FX, получив множество наград за свою работу в кино и рекламе.

В первые годы ILM фокусировались на настоящих эффектах, но вскоре поняли, что компьютерные эффекты — это будущее FX в целом. Их отдел CGI был основан в 1979 году, и их первым эффектом была последовательность взрывов проекта Genesis в Star Trek II: Гнев Хана.

Первоначально в CGI студии ILM использовалась оболочка Unix, но она занималась сравнительно небольшим объемом работы. Поскольку студия предвидела будущее CGI, они начали искать систему, которая могла бы справиться с агрессивным масштабированием, которое они видели в будущем.

ILM выбрал Python 1.4 вместо Perl и Tcl, объяснив это тем, что его было намного проще интегрировать в существующую инфраструктуру. Благодаря простой совместимости Python с C и C++, ILM легко импортировала Python в свое проприетарное программное обеспечение (являющееся частной собственностью авторов или правообладателей) для создания освещения. Это позволило им использовать Python в большем количестве сценариев, используя его для свертывания программных компонентов, и расширить свои стандартные графические приложения.

Студия использовала Python во многих других аспектах своей работы. Разработчики создают софт на Python для отслеживания и аудита функциональности конвейера, поддерживая базу данных каждого кадра, созданного для каждого фильма. Поскольку все больше и больше программ ILM контролировались Python, они создали простой унифицированный набор инструментов, который позволил создать более эффективный производственный конвейер.

Вопреки многочисленным нападкам, ILM продолжает находить Python лучшим решением для своих нужд. Комбинация открытого исходного кода в сочетании с возможностью резервного копирования изменений гарантирует, что Python будет продолжать удовлетворять потребности ILM в течение длительного времени.

Quora

Создатели этой огромной краудсорсинговой компании долго и упорно решали, какой язык использовать, чтобы реализовать свою идею. Чарли Чивер, один из основателей Quora, ограничился выбором Python, C#, Java и Scala. Их самой большой проблемой в работе с Python стало отсутствие проверки типов и относительная медлительность.

По словам Адама Д’Анджело, они решили не использовать C#, потому что это проприетарный язык Microsoft, и они не хотели быть связанными с какими-либо будущими изменениями. Кроме того, открытый исходный код имел бы поддержку сообщества.

Программирование на Java было более болезненным, чем Python, да и работала Java не так хорошо с не-Java программами, как Python. В то время Java также находилась в зачаточном состоянии, поэтому они беспокоились о будущей поддержке и о том, будет ли язык продолжать расти.

Вместо этого основатели Quora пошли по примеру Google, решив использовать Python там, где могли, из-за его простоты написания и читабельности, и внедрили C++ для критически важных для производительности разделов. Они обошли отсутствие проверки типов в Python, написав модульные тесты, которые выполняют практически то же самое.

Еще одной причиной для использования Python было наличие нескольких хороших фреймворков на то время, таких как Django и Pylons. Поскольку они знали, что Quora будет включать взаимодействия вида сервер/клиент, которые не обязательно будут загружаться на всю страницу, большим преимуществом стала слаженная работа Python и JS.

Что другие делают в Python?

Вы, наверное, думаете, что люди создают в Python в реальной жизни? Для начала, давайте быстренько пройдемся по крупным компаниям, которые используют данный язык.

, к примеру, использовали Python с самого начала, и сегодня он занимает место ведущих гигантов среди языков, ориентированных на серверную сторону. Гвидо ван Россум, добрый пожизненный диктатор Python (уже нет) даже работал нам на протяжении нескольких лет, наблюдая за тем, как развивается язык.

В Instagram любят Python за его простоту. Сервис известен «самым большим развертыванием веб-фреймворка Django, который полностью написан на Python».

Spotify использует язык из-за его сервисов анализа данных и бэкенда. Согласно команде разработчиков, простота использования Python позволяет достичь молниеносной скорости разработки. Spotify выполняет тонны анализов, чтобы собирать рекомендации своим пользователям, так что им нужно что-нибудь, что может выполнять такую работу быстро. Python – это решение!

С помощью какой команды можно на слайд вставить таблицу из файла MS Excel?

Влияние GIL на многопоточные приложения

Если смотреть на типичную программу (не обязательно написанную на Python) — есть разница, ограничена ли эта программа производительностью процессора или же I/O.

Операции, ограниченные производительностью процессора (англ. CPU-bound) — это все вычислительные операции: перемножение матриц, поиск, обработка изображений и т. д.

Операции, ограниченные производительностью I/O (англ. I/O-bound) — это те операции, которые часто находятся в ожидании чего-либо от источников ввода/вывода (пользователь, файл, БД, сеть). Такие программы и операции иногда могут ждать долгое время, пока не получат от источника то, что им нужно. Это связано с тем, что источник может проводить собственные (внутренние) операции, прежде чем он будет готов выдать результат. Например, пользователь может думать над тем, что именно ввести в поисковую строку или же какой запрос отправить в БД.

Ниже приведена простая CPU-bound программа, которая попросту ведёт обратный отсчёт:

Запустив это на 4х-ядерном компьютере получим такой результат:

Ниже приведена та же программа, с небольшим изменением. Теперь обратный отсчёт ведётся в двух параллельных потоках:

И вот результат:

Как видно из результатов, оба варианта затратили примерно одинаковое время. В многопоточной версии GIL предотвратил параллельное выполнение потоков.

GIL не сильно влияет на производительность I/O-операций в многопоточных программах, т. к. в процессе ожидания от I/O блокировка распространяется по потокам.

Однако программа, потоки которой будут работать исключительно с процессором (например обработка изображения по частям), из-за блокировки не только станет однопоточной, но и на её выполнение будет затрачиваться больше времени, чем если бы она изначально была строго однопоточной.

Такое увеличение времени — это результат появления и реализации блокировки.

Классы и методы

Класс включает в себя данные и методы. Класс – данные такого типа данных, который состоит из пакета свойств и средств для работы с ними. Создаются классы с помощью инструкции «class». В его теле может быть блок различных инструкций.

Класс содержит атрибуты, наследуемые объектами, которые написаны на основе этого класса. При вызове класса метод запускается автоматически.

Методы в классе очень похожи на функции, но принимают только один обязательный параметр. Этот параметр необходим для связи с нужным объектом. Методы помогают работать со строками, массивами, списками и т.д. Классы и их методы лучше изучать подробно в отдельной теме.

Массивы

В массивах «array» хранятся однотипные данные, структурированные определенным образом. Они похожи на списки, но ограничены размером и типом входных данных. Для создания нового массива нужно импортировать библиотеку, которая может с ним работать. Ячейки массива имеют одинаковый размер.

Одномерные и многомерные массивы в Python

Массивы бывают одномерными, двумерными, многомерными. Размерность массива можно изменять, поэтому предусмотрена функции, позволяющие измерить его размер. В массиве можно добавлять и удалять элементы.

В качестве примера приведу синтаксис метода для списка: spisok . append (аргумент), где аргументом могут быть данные любого типа и аргумент является обязательным. Название метода записывается после названия списка через точку «. append». Этот метод принимает только один аргумент и вставляет его в конец списка. Синтаксис других методов аналогичен.

Как применяют Python?

Как уже было сказано выше, Python универсален, поэтому его используют и в вебе, и на мобильных девайсах, и в приложениях, связанных с Machine learning, нейронными сетями и искусственным интеллектом. Но давайте обо всём по порядку.

Веб-разработка на Python

Сегодня Python довольно часто применяют в веб-разработке. Для работы используют такие фреймворки, как Django, Flask, Pyramid, Pylons, TurboGears, CherryPy. Кроме того, для создания сайтов на языке программирования Python существуют специальные движки:
• Saleor;
• Wagtail;
• Abilian SBE;
• Ella;
• Django-CMS.

Ещё на языке Python нередко пишут парсеры, предназначенные для сбора информации в сети Интернет. К примеру, в компании Google язык Python используют для индексации сайтов.

Программные приложения на Python

С помощью языка Python можно создавать и десктопные программы. Вот примеры программ:
• GIMP — визуальный Linux-редактор;
• Ubuntu Software Center — центр приложений в операционной системе Ubuntu;
• BitTorrent до 6-й версии включительно — менеджер торрент-закачек (сейчас программу переписали на C++);
• Blender — приложение для создания графики 3D.

Мобильные приложения на Python

Не менее популярна и мобильная разработка на языке программирования Python. Да, для Android обычно пишут на Java/C++/C#, а для iOS используют Swift/Objective-C. Но если речь идёт о программировании серверной части мобильных приложений, то тут нередко используют Python. Допустим, тот же Instagram-клиент для iOS пишется на Objective-C, зато сервер — на Python.

Игры на Python

Много компьютерных игр либо полностью, либо частично написаны на языке Python. Бытует мнение, что данный язык не очень подходит для серьёзных проектов, однако на деле он применялся при разработке следующих хитов:
• World of Tanks;
• Battlefield 2;
• Civilization IV;
• EVE Online.

Но несмотря на возможность реализовать пользовательский интерфейс и работу с графикой, на языке программирования Python чаще всего пишут скрипты запуска сцен, взаимодействия персонажей, обработки событий.

Встроенные системы

На языке Python программируют встроенные системы для разных устройств. К примеру, язык пригодился «Сбербанку» для управления банкоматами.

Есть и другие успешные проекты:
• The Owl Embedded Python System;
• Raspberry Pi;
• Python Embedded Tools;
• Embedded Python.

Кроме того, Python используется во встроенном промышленном ПО на станках с ЧПУ, на телекоммуникационном оборудовании, а также при работе со средствами автоматического регулирования давления, температуры, расхода жидкостей и пр.

Создание скриптов на Python

Мы уже говорили про скрипты на Python. Речь идёт о написании плагинов и скриптового кода к уже готовым программам, то есть, когда нужно создать дополнительные модули или реализовать какую-нибудь логику. Такие скрипты встраивают в ПО, написанное на других языках программирования, чтобы автоматизировать определённые задачи.

Системное администрирование на Python

Системные администраторы используют Python для автоматизации задач. Это простой и мощный язык, поддерживающий специальные пакеты, повышающие его эффективность. Главный плюс заключается в том, что Python инсталлирован на все серверы с Linux по умолчанию.

Научные исследования на Python

Для Python есть ряд библиотек, которые применяются при выполнении вычислений и исследований:
• SciPy;
• NumPy;
• Matplotlib.

Благодаря наличию специализированных библиотек, а также простоте освоения, многие учёные (физики, математики, биологи) выбирают именно этот язык.

Data Science и Python

Python считается наиболее востребованным языком в Data Science. С его помощью пишут алгоритмы ML-программ и аналитические приложения. Также с его помощью обслуживают облачные сервисы и хранилища данных.

От Python 2 до 3

Во второй версии присутствовали следующие нововведения:

• предложены list comprehension (обсуждали тут), заимствованные из языка Haskell ;
• улучшена работа сборщика мусора в циклах;
• добавлена возможность вызывать методы строковых объектов явно, без импортирования специального модуля string
• и многое другое.

Серия 2.х закончилась на версии 2.7 и больше не будет поддерживаться с января 2020 .

В декабре 2008 вышла версия 3.0 с лозунгом “уменьшение дублирующейся функциональности путем устранения устаревших способов сделать это”. И вот что было сделано в третьей версии:

• стал функцией вместо оператора

  раньше: print "The answer is", 2*2
  сейчас: print("The answer is", 2*2)
  

• переместили в модуль functools, а и возвращают iterator (о них говорили тут)
• ведет cебя как в 2.х, поэтому нет нужды запоминать поведение обиох объектов. К тому же при индексировании все равно возвращается объект :

  >>> range(30)
  range(0, 10)
  >>> type(range(30))
  <class 'range'>
  

• , больше не принимают аргумент , вместо него используется ( был также добавлен в версию 2.4).
• заменен на
• Четкое различение между текстовыми (str) и бинарными (bytes) данными вместо Юникода и 8-битные строк.
• Новый синтаксис для наследования метаклассов:
  

  Раньше:	Сейчас:
  class C: __metaclass__ = M ...	class C(metaclass=M): ... ...

• Знак “не равно” <> был заменен на !=.
• и многое другое .

Все эти изменения направлены на унификацию процесса программирования, чтобы разработчики старались писать одинаково.

Анализ и работа с данными, а именно: машинное обучение, анализ и визуализация данных

Перво-наперво, разберемся с понятием машинное обучение.

Мне кажется, лучший способ объяснить, что же такое машинное обучение — показать все на простом примере:

Предположим, нужно разработать программу, которая автоматически будет определять предметы на картинках.

Беря за основу картинку № 1, вы хотите, чтобы программа определила, что на ней собака.

Картинка № 1

Беря за основу картинку № 2, вы хотите, чтобы программа распознала на ней стол.

Картинка № 2

Для того чтобы программа правильно справилась с поставленной задачей, вы просто можете написать соответствующий код. Например, если на картинке много светло-коричневых пикселей, можно сказать, что это собака. Если много прямых краев, то это стол.

Но такой подход слишком сложный, он не учитывает множество факторов. Что делать, если на фотографии изображена белая собака без коричневой шерсти? Или если на картинке стоит круглый стол?

Вот тут-то и появляется машинное обучение

Вы можете дать программе, скажем, 1000 изображений собаки и 1000 изображений стола для составления алгоритма машинного обучения. Так она поймет разницу между собакой и столом. В следующий раз, когда вы дадите ей новую картину собаки или стола, она скажет, кто есть кто.

Это схоже с тем, как ребенок познает что-нибудь новое. Каким образом ребенок понимает, что одна вещь похожа на собаку, а другая на стол? Вероятно, с помощью примеров.

Вы однозначно не говорите ребенку: «Если что-то пушистое и с светло-коричневой шерстью, то это собака». Вы просто говорите: «Это собака. Просто собака. А это стол. И вот это тоже стол»

Алгоритмы машинного обучения работают точно так же.

Это можно применить:

• Система рекомендаций (в YouTube, Netflix, Amazon)
• Распознавание лиц
• Распознавание голоса
• И многое другое

Популярные алгоритмы машинного обучения, о которых вы, возможно, слышали:

• Нейронные сети
• Глубокое обучение
• Метод опорных векторов
• Алгоритм «случайный лес»

Можете использовать любой из вышеперечисленных алгоритмов для решения проблемы с распознаванием предметов на картинке.

Условное выражение (или «Тернарный оператор»)

Тернарный оператор используется для встроенных условных выражений. Лучше всего использовать его в простых, кратких операциях, которые легко читаются.

• Порядок аргументов отличается от многих других языков (таких как C, Ruby, Java и т. Д.), Что может привести к ошибкам, когда люди, незнакомые с «удивительным» поведением Python, используют его (они могут изменить порядок).
• Некоторые считают его «громоздким», поскольку он идет вразрез с нормальным потоком мысли (сначала думая о состоянии, а затем о последствиях).

Результат этого выражения будет таким, как он читается на английском языке — если условное выражение имеет значение True, то оно будет вычисляться как выражение с левой стороны, в противном случае — с правой стороны.

Тенарные операции также могут быть вложенными, как здесь:

Они также обеспечивают способ включения условных в функции лямбды .

Минусы языка программирования Python

Несмотря на множество плюсов (простота, лаконичность, универсальность), у языка есть и минусы.
1. Программы на Python считают недостаточно быстрыми. Для сравнения: софт для iOS, написанный на языке Swift, может работать в 8 раз быстрее, чем на Python. Также Python — не очень подходящее решение для задач, которые требуют большого объёма памяти, — такие задачи лучше решать с помощью C либо C++.
2. Высокий уровень зависимости от системных библиотек. В результате затрудняется перенос на другие системы. Да, проблема решается посредством Virtualenv, однако у этого инструмента свои недостатки: костыли, избыточность полных методов изоляции, дублирование системных библиотек.
3. Global Interpreter Lock не даёт возможности одновременно исполнять несколько потоков Python в реализации CPython. Но GIL мы можем на какое-то время отключить, как это реализовано в математическом пакете NumPy.

Библиотека Xoltar Toolkit

Сразу оговоримся, что библиотека достаточно старая и подходит лишь для Python 2, однако для ознакомления её достаточно. Библиотека Xoltar Toolkit Брина Келлера (Bryn Keller) покажет нам больше возможностей ФП.

Основные возможности ФП Келлер представил в виде небольшого эффективного модуля на чистом Python. Помимо модуля functional, в Xoltar Toolkit входит модуль lazy, поддерживающий структуры, вычисляемые «только когда это необходимо». Множество функциональных языков программирования поддерживают отложенное вычисление, поэтому эти компоненты Xoltar Toolkit предоставят вам многое из того, что вы можете найти в функциональном языке наподобие Haskell.

Ничто в Python не запрещает переприсваивания другого значения имени, ссылающемуся на функциональное выражение. В ФП под именами понимается всего лишь буквенное сокращение более длинных выражений, при этом подразумевается, что одно и то же выражение всегда приводит к одному и тому же результату. Если же уже определенному имени присваивается новое значение, это допущение нарушается.

К несчастью, одно и то же выражение sum2(range(10)) вычисляется к разным результатам в двух местах программы, несмотря на то, что аргументы выражении не являются изменяемыми переменными.

К счастью, модуль functional предоставляет класс Bindings, предотвращающий такое переприсваивание.

Разумеется, реальная программа должна перехватить и обработать исключение BindingError, однако сам факт его возбуждения позволяет избежать целого класса проблем.

#1: Автоматизация нудных дел

Это ресурс по «практическому программированию для начинающих». Как и говорится в заголовке, с этой книгой вы можете узнать, как автоматизировать скучные процессы, такие как обновление электронных таблиц, или переименовывать файлы на компьютере. Это отличная отправная точка для тех, кто уже освоил основы Python.

У вас будет шанс попрактиковаться в том, что вы уже выучили на данный момент, создавая словари, проводя скрейпинг сайтов, работая с файлами и создавая объекты и классы. Практические приложения, встречающиеся в этой книге дадут вам реальное представление о том, что вы можете делать незамедлительно.

#7: Разбираемся с лентой Twitter

Интересует постройка веб приложений, но не хватает уверенности, чтобы начать мега-проект? Не беспокойтесь, мы кое-что подготовили для вас. С нами вы сможете научиться создавать простое веб приложение всего за несколько часов.

Боб Белдерброс делится кейсом, где он создал 40th PyBites Code Challenge, в котором участникам нужно было построить простое веб приложение для лучшей навигации по ленте новостей Daily Python Tip в Твиттере. Вы можете пройтись по результатам данного челенджа и ознакомиться с кодом.

Вместо Flask, вы будете использовать микро веб-фреймворк Bottle. Он славится тем, что является слабо зависимым решением для быстрого создания приложений. Так как он был разработан таким образом, чтобы быть легким и простым в использовании, вы сможете получить свое приложение практически мгновенно.
Вы также сможете работать с модулем Tweepy, чтобы загружать данные из API Твиттера. Вы сможете хранить данные в базе SQLAlchemy или Peewee, так что заодно получите небольшую практику в запросах SQL.

Что такое виртуальные среды или окружения языка Python?

Иногда при написании приложений возникают трудности, которые связаны с применением разных версий библиотек. Могут различаться требуемые версии, бывает нельзя изменять и обновлять библиотеки, также библиотеки могут быть недоступны.

Для того, чтобы эти проблемы не возникали были придуманы виртуальные среды или окружения. В каждой виртуальной среде можно запускать свое приложение с набором библиотек. Изменение или обновление этих библиотек не влияет на остальные приложения также использующие эти библиотеки.

Существует программное обеспечение, позволяющее формировать виртуальное окружение. Оно бывает встроенное в Python и внешнее. В стандартную библиотеку Python 3 входит модуль venv.

Ошибки и исключения

Всего в питоне два существует два типа ошибок:

• Синтаксические ошибки, которые возникают при написании программы с нарушением синтаксиса языка. Эти ошибки определяются интерпретатором при парсинге кода;
• Исключения – в этом случае программа может быть написана правильно, но при ее выполнении возникает ошибка. Так бывает при попытке деления на «0» т.д. Исключения «exceptions» являются данными, сообщающими какие ошибки происходят при выполнении программы.

Такую ошибку можно обработать и продолжить работу скрипта дальше. Если обработки исключения не происходит, то программа останавливается и в консоли публикуется какого типа эта ошибка с полным ее описанием и указывается место, где она произошла.

У исключений есть своя иерархия и ее можно посмотреть в документации. При обработке исключений не происходит аварийное завершение приложения. Для того, чтобы обработать исключение, нужно поместить блок в котором возможна ошибка в конструкцию «try … except».

Почему GIL всё ещё используют?

Разработчики языка получили уйму жалоб касательно GIL. Но такой популярный язык как Python не может провести такое радикальное изменение, как удаление GIL, ведь это, естественно, повлечёт за собой кучу проблем несовместимости.

В прошлом разработчиками были предприняты попытки удаления GIL. Но все эти попытки разрушались существующими расширениями на C, которые плотно зависели от существующих GIL-решений. Естественно, есть и другие варианты, схожие с GIL. Однако они либо снижают производительность однопоточных и многопоточных I/O-приложений, либо попросту сложны в реализации. Вам бы не хотелось, чтобы в новых версиях ваша программа работала медленней, чем сейчас, ведь так?

Создатель Python, Guido van Rossum, в сентябре 2007 года высказался по поводу этого в статье «It isn’t Easy to remove the GIL»:

С тех пор ни одна из предпринятых попыток не удовлетворяла это условие.

Веб-разработка

Веб-фреймворки, основанные на языке Python, например, Django и Flask, в последнее время стали крайне популярными в веб-разработке.

Эти фреймворки помогают написать бэкенд-код на Python. Код работает на вашем сервере, а не в браузерах и устройствах пользователей, как это делает фронтенд-код. Если не знаете, в чем разница между фронтенд-кодом и бэкенд-кодом — читайте вторую часть нашей статьи.

Но подождите, зачем мне эти веб-фреймворки?

Используя данные веб-фреймворки, можно значительно упростить себе работу по написанию веб-приложений. Они позволяют реа­ли­зовать любые биз­нес-про­цессы, помогают в рефакторинге старых сайтов, упрощают использование Ajax и многое другое.

Какой фреймворк я должен взять на вооружение?

Django и Flask — два самых популярных веб-фреймворка на Python. Если вы новичок, я бы рекомендовал использовать один из них.

В чем разница между Django и Flask?

За меня на этот вопрос ответит статья Гарета Дуайера. Возьму смелость процитировать её:

<begin quote>

Основные различия:

• Flask минималистичен, прост в использовании и гибок, а также у него отсутсвуют какие-либо ограничения.
• Django похож на тариф «Все включено». В нем есть админ-панель, интерфейс базы данных, ORM (объектно-реляционное отображение) и структура каталогов для готовых приложений и проектов.

Вам стоит выбрать:

</end quote>

Другими словами, если вы новичок — Flask лучший выбор, потому что он достаточно прост в работе. Также, Flask подходит тем, кому нужно больше кастомизации. Кроме того, по словам моего друга Джонатана Т Хо, Flaskболее подходит для создания REST API, чем Django. Все благодаря его гибкости в работе.

С другой стороны, если нужно что-то незамысловатое и с четко-поставленной целью — на помощь приходит Django.

Переходим к следующему пункту!

Командами какого меню можно воспользоваться для установки эффектов смены слайдов?

FreeSpacer – очистка компьютера и дисков от мусора

Deep Anomaly Detection

Из песочницы

Детекция аномалий с помощью методов глубокого обучения

Выявление аномалий (или выбросов) в данных — задача, интересующая ученых и инженеров из разных областей науки и технологий. Хотя выявлением аномалий (объектов, подозрительно не похожих на основной массив данных) занимаются уже давно и первые алгоритмы были разработаны еще в 60-ых годах прошлого столетия, в этой области остается много неразрешенных вопросов и проблем, с которыми сталкиваются люди в таких сферах, как консалтинг, банковский скоринг, защита информации, финансовые операции и здравоохранение.В связи с бурным развитием алгоритмов глубоко обучения за последние несколько лет было предложено много современных подходов к решению данной проблемы для различных видов исследуемых данных, будь то изображения, записи с камер видеонаблюдений, табличные данные (о финансовых операциях) и др.

Пишем программу 3D-моделирования в 500 строках кода

Перевод

Введение

Люди от природы креативны. Мы постоянно проектируем и создаём новые, полезные и интересные вещи. Сегодня мы пишем ПО, помогающее процессу проектирования и творчества. Программы САПР (Computer-aided design, CAD) позволяют творцам проектировать здания, мосты, графику видеоигр, чудовищ для фильмов, объектов для 3D-печати и множество других вещей перед созданием физической версии проекта.
По своей сути, инструменты CAD являются способом абстрагирования трёхмерного проекта в нечто, что можно просматривать и редактировать на двухмерном экране. Чтобы справляться со своей задачей, инструменты CAD должны обеспечивать три основных элемента функциональности. Во-первых, они должны иметь структуру данных, описывающую проектируемый объект: это то, как компьютер понимает создаваемый пользователем трёхмерный мир. Во-вторых, инструмент CAD должен обеспечивать отображение проекта на экране пользователя. Пользователь проектирует физический объект с тремя измерениями, но экран компьютера имеет всего два измерения. Инструмент CAD должен моделировать способ восприятия нами объектов и отрисовывать их на экране так, чтобы пользователь смог понять все три измерения объекта. В-третьих, CAD должен предоставлять возможность взаимодействия с проектируемым объектом. Пользователь должен быть способен дополнять или модифицировать проект, чтобы создать нужный результат. Кроме того, все инструменты должны иметь возможность сохранения и загрузки проектов с диска, чтобы пользователи могли сотрудничать, обмениваться своей работой и сохранять её.

Одиночные проверки

Внутри условия
можно прописывать и такие одиночные выражения:

x = 4; y = True; z = False
if(x): print("x = ", x, " дает true")
if(not ): print("0 дает false")
if("0"): print("строка 0 дает true")
if(not ""): print("пустая строка дает false")
if(y): print("y = true дает true")
if(not z): print("z = false дает false")

Вот этот оператор
not – это отрицание
– НЕ, то есть, чтобы проверить, что 0 – это false мы
преобразовываем его в противоположное состояние с помощью оператора отрицания
НЕ в true и условие
срабатывает. Аналогично и с переменной z, которая равна false.

Из этих примеров
можно сделать такие выводы:

1. Любое число,
   отличное от нуля, дает True. Число 0 преобразуется в False.

2. Пустая строка –
   это False, любая другая
   строка с символами – это True.

3. С помощью
   оператора not можно менять
   условие на противоположное (в частности, False превращать в True).

Итак, в условиях
мы можем использовать три оператора: and, or и not. Самый высокий
приоритет у операции not, следующий приоритет имеет операция and и самый
маленький приоритет у операции or. Вот так работает оператор if в Python.

Видео по теме

Python 3 #1: установка и запуск интерпретатора языка

Python 3 #2: переменные, оператор присваивания, типы данных

Python 3 #3: функции input и print ввода/вывода

Python 3 #4: арифметические операторы: сложение, вычитание, умножение, деление, степень

Python 3 #5: условный оператор if, составные условия с and, or, not

Python 3 #6: операторы циклов while и for, операторы break и continue

Python 3 #7: строки — сравнения, срезы строк, базовые функции str, len, ord, in

Python 3 #8: методы строк — upper, split, join, find, strip, isalpha, isdigit и другие

Python 3 #9: списки list и функции len, min, max, sum, sorted

Python 3 #10: списки — срезы и методы: append, insert, pop, sort, index, count, reverse, clear

Python 3 #11: списки — инструмент list comprehensions, сортировка методом выбора

Python 3 #12: словарь, методы словарей: len, clear, get, setdefault, pop

Python 3 #13: кортежи (tuple) и операции с ними: len, del, count, index

Python 3 #14: функции (def) — объявление и вызов

Python 3 #15: делаем «Сапер», проектирование программ «сверху-вниз»

Python 3 #16: рекурсивные и лямбда-функции, функции с произвольным числом аргументов

Python 3 #17: алгоритм Евклида, принцип тестирования программ

Python 3 #18: области видимости переменных — global, nonlocal

Python 3 #19: множества (set) и операции над ними: вычитание, пересечение, объединение, сравнение

Python 3 #20: итераторы, выражения-генераторы, функции-генераторы, оператор yield

Python 3 #21: функции map, filter, zip

Python 3 #22: сортировка sort() и sorted(), сортировка по ключам

Python 3 #23: обработка исключений: try, except, finally, else

Python 3 #24: файлы — чтение и запись: open, read, write, seek, readline, dump, load, pickle

Python 3 #25: форматирование строк: метод format и F-строки

Python 3 #26: создание и импорт модулей — import, from, as, dir, reload

Python 3 #27: пакеты (package) — создание, импорт, установка (менеджер pip)

Python 3 #28: декораторы функций и замыкания

Python 3 #29: установка и порядок работы в PyCharm

Python 3 #30: функция enumerate, примеры использования

Как пользоваться ADB run

История возникновения языка Python

История развития языка Python начинается с1990 года. Разрабатывать новый язык начал Гвидо ван Россум, который на тот момент работал в нидерландском институте CWI. В этом институте велась разработка языка ABC. Язык ABC должен был заменить Basic и предназначался для обучения студентов программированию.

У проекта не было никакого бюджета. Те не менее интерпретатор языка был написан в течении нескольких недель в домашних условиях. Работа над языком велась в основном в выходные дни.

Для разработки языка Гвидо заимствовал идеи из множества других языков программирования. Но в основные идеи были заимствованы из языков программирования C и ABC.

Свое название язык получил в честь известного в 1970-х годах английского телевизионного шоу «Летающий цирк Монти Пайтона». Ван Россум являлся большим поклонником этого комедийного сериала.

Netflix

Netflix использует Python в тех же сценариях, что и Spotify, полагаясь на этот язык для анализа данных на стороне сервера. Однакo, на этом они не остановились. Netflix позволил разработчикам программного обеспечения выбирать язык для написания кода и заметил значительный рост числа приложений на Python.

В ходе опроса выяснилось, что инженеры Netflix ссылаются на стандартную библиотеку, чрезвычайно активное сообщество разработчиков и богатое разнообразие сторонних библиотек, доступных для решения практически любой конкретной проблемы. Кроме того, поскольку Python очень прост в разработке, он стал основой во многих других сервисах Netflix.

Одно из основных мест, где используется Python — Central Alert Gateway. Это RESTful веб-приложение обрабатывает оповещения из любого места, а затем направляет их людям или группам, которые должны их видеть. Кроме того, приложение может подавлять повторяющиеся уведомления, которые уже были обработаны, и в некоторых случаях выполнять самостоятельные решения, такие как перезагрузка процесса или завершение чего-либо. Это приложение — огромное достижение для Netflix. Интеллектуальная обработка означает, что разработчики и инженеры не занимаются лишними вызовами.

Сравнения

Операторы сравнения используются для сравнения двух значений. Результатом всегда является логическое значение — или .

Список операторов сравнения:

• ==: возвращает True, если оба значения равны.
• ! =: возвращает True, если оба операнда не равны.
• >: возвращает True, если левый операнд больше правого.
• <: возвращает True, если левый операнд меньше правого.
• > =: возвращает True, если левое значение больше или равно правому.
• <=: возвращает True, если левое значение меньше или равно правому значению.

Давайте посмотрим на пример.

x = 10
y = 20

print(f'equals = {x == y}')
print(f'not equals = {x != y}')
print(f'greater than = {x > y}')
print(f'less than = {x < y}')
print(f'greater than or equal to = {x >= y}')
print(f'less than or equal to = {x <= y}')

Вывод:

Эти операторы работают и со строками. Строка считается большей, чем другая строка, если она идет после нее лексикографически. Например, «Привет» больше, чем «Привет» при лексикографическом сравнении.

Библиотеки и фреймворки

В Python есть уже встроенные библиотеки, поставляемые вместе с интерпретатором. Они служат для расширения возможностей разработчика при написании программ. Также есть огромное количество внешних библиотек и фреймворков, которые можно подключить и использовать.

Такое количество библиотек дает преимущество, и способствует популярности Python. Например, высокоуровневая библиотека Pandas. Назначение Pandas – это обработка и анализ данных. Она используется в таких профессиях как Data Science и продолжает активно развиваться.

Для того, чтобы жизнь разработчика была легче, разработано множество веб фреймворков. Они позволяют автоматизировать рутинные процессы и задачи. Также фреймворки дают готовую структуру для написания web приложений.

Python бибиотека Pandas

Одним из самых популярных фреймворков с открытым свободным кодом является Django. С его помощь можно не добавлять разные библиотеки отдельно, а установить большинство стандартных функций одним пакетом. В 2010 году с помощью фреймворка Django был создан Instagram и в 2012 году Facebook купил его за миллиард долларов.

Pyramid является еще одним open-source популярным фреймворком. Он универсальный, и дает возможность работать с большими и малыми приложениями. У него хорошее и понятное руководство или пособие. Pyramid используется в тех случаях, когда не требуется разработки полноценной CMS, а хватает веб приложения. Этот фреймворк позволяет быстро собрать проект.