Возможности python 3, достойные того, чтобы ими пользовались

Инструкции в Python

Что такое инструкция?

Инструкция в Python — это логическая инструкция, которую интерпретатор Python может прочесть и выполнить. Она может являться выражением или оператором присваивания в Python.

Присваивание — фундаментальный элемент этого языка. Он определяет способ создания и сохранения объектов с помощью выражений.

Что такое выражение?

Выражение — один из типов инструкции, который содержит логическую последовательность чисел, строк, объектов и операторов python. Значение и переменная являются выражениями сами по себе.

С помощью выражений можно выполнять такие операции, как сложение, вычитание, конкатенация и другие. Они также могут представлять собой вызовы функций, которые возвращают результат.

Копировать

Простая операция присваивания

В случае простого присваивания создаются новые переменные, которым присваиваются значения. Их можно менять. Инструкция предоставляет выражение и имя переменной в качестве метки для сохранения значения выражения.

Копировать

Рассмотрим типы выражений присваивания в Python и посмотрим, как они работают внутри.

Пример 1. С правой стороны — выражение со значением

Это базовая форма присваивания в Python.

Копировать

Python создаст в памяти строку и присвоит ей имя . Узнать адрес в памяти можно с помощью встроенной функции .

Копировать

Номер — это адрес места, где значение хранится в памяти. Дальше несколько интересных вещей, о которых нужно помнить.

1. Если создать другую строку с тем же значением, Python создаст новый объект и присвоит его другому местоположению в памяти. Это работает в большинстве случаев.
2. Однако в двух следующих случаях он использует то же место в памяти:
   • Строки без пробелов с менее чем 20 символами;
   • Целые числа от -5 до 255.

Это называется интернированием и делается для сохранения памяти.

Пример 2. С правой стороны — существующая переменная Python

Теперь другой пример инструкции присваивания. С правой стороны находится ранее объявленная переменная python.

Копировать

Инструкция выше не приведет к выделению нового места в памяти. Обе переменных будут ссылаться на один и тот же объект в памяти. Это как создание псевдонима для существующего объекта. Убедиться в этом можно с помощью все той же функции .

Копировать

Пример 3. С правой стороны — операция

В случае такой инструкции результат зависит от исхода операции. Возьмем такой пример.

Копировать

В примере выше присваивание приведет к созданию переменной типа . А в этом — к появлению переменной типа .

Копировать

Дополненная инструкция присваивания

Арифметические операторы можно объединять для формирования инструкций дополненного присваивания.

Рассмотрим такой пример: . Он является аналогичным этой инструкции — .

Следующий пример с добавлением новых элементов в кортеж чуть яснее демонстрирует принцип.

Копировать

Следующий пример — список гласных. В нем в список добавляются недостающие значения.

Копировать

Сколько зарабатывают разработчики на Python

По данным блога «Хабр.Карьеры», медианная зарплата Python-разработчика во втором полугодии 2019 года — 115 тысяч рублей. А теперь оценим по уровню специалиста:

• джуниор получает в среднем 54 тысячи рублей;
• мидл — около 100 тысяч;
• сеньор — примерно 160 тысяч. Фактически встречаются разработчики и с окладом 300 тысяч;
• тимлид — в районе 195 тысяч.

Как видите, зарплата по мере роста квалификации увеличивается почти в четыре раза.

Data Science, машинное обучение и искусственный интеллект развиваются очень активно. Неотъемлемая часть этих отраслей — как раз Python и специалисты, владеющие им. К слову, коронакризис слабо затронул это направление, волатильность здесь небольшая.

Для первого знакомства с Python мы проводим бесплатный интенсив. А освоить язык до уровня middle-специалиста поможет факультет Python-разработки GeekBrains. По итогам обучения вы откроете для себя все сферы, где применяют Python: научитесь создавать клиент-серверные, прототипировать мобильные приложения, понимать алгоритмы и основы структур данных, проектировать архитектуру программных проектов, работать с Git. А также получите массу других навыков и умений, необходимых для успешной работы программистом.

Что нужно знать Python-разработчику?

Пласт базовых знаний и навыков включает в себя:

• основные навыки пользования терминалом;
• понимание принципа работы IDE;
• навыки работы с Git;
• менеджер пакетов pip;
• базы данных (ORM, CRUD-операции);
• принципы ООП;
• синтаксис языка Python;
• алгоритмы и структуры данных;
• составление документации;
• модульное тестирование.

Разумеется, недостаточно реализовать вывод «Hello World», чтобы разобраться в языке программирования Python, но для более глубокого понимания сперва стоит определиться с направлением, в котором вы хотите работать. Исходя из этого, подбираются дополнительные инструменты для изучения.

Веб-разработка

Здесь особенно популярны такие Python-фреймворки, как Django и Flask: с их помощью можно быстро создать логику бэкенда. Для начала работы хватит и одного, но не помешает знать несколько, понимать, в каких случаях они используются, где предпочесть Django, а с какой задачей лучше справится Flask, Tornado или Pyramid.

Для построения веб-приложений также пригодится знание протоколов, HTML, CSS и JavaScript.

Django — популярный Python-фреймворк для написания веб-приложений. Многие начинающие разработчики выбирают его из-за относительной простоты и лёгкости в развитии. Однако это совсем не означает, что фреймворк не справится с профессиональными высоконагруженными системами.

В рамках этого курса вы поэтапно изучите процесс создания полноценного приложения на Django. Помимо работы с основными компонентами фреймворка, вы научитесь грамотно подбирать и интегрировать сторонние библиотеки. Эта книга лишена непонятных, скучных и абстрактных задач — в ней только то, что вам действительно пригодится на практике.

В процессе обучения вы получите не только знания о принципах работы Django, но и опыт в разработке веб-приложений, которые в перспективе планируется расширять дополнительными инструментами.

Полезно как для начинающих разработчиков, так и для специалистов.

В данном издании вы изучите Python-фреймворк Flask. Он относится к категории микрофреймворков — простых каркасов для веб-приложений, обладающих только базовыми возможностями. Благодаря пошаговым примерам вы сможете создать полноценное веб-приложение для социального блогинга.

Благодаря этой книге вы освоите возможности фреймворка и ознакомитесь с различными прикладными технологиями, такими как взаимодействие веб-служб и миграции баз данных.

На фоне других Flask выделяется полной свободой в разработке. Если вы уже имеете опыт работы с Python, то изучение этого фреймворка не составим вам какого-либо труда.

Data Science

Основы программирования на Python в разрезе Data Science следует продолжить изучением таких библиотек и фреймворков:

• NumPy
• TensorFlow
• Keras
• Pandas
• PyTorch
• Matplotlib
• scikit-learn

Для погружения в Machine Learning на Python, обучение стоит начать с основных разделов, а именно:

• обучение с учителем;
• обучение без учителя;
• обучение с подкреплением.

Книги по теме

Хороша та книга, которая учит использовать мощные алгоритмы в машинном обучении без интеграции затратных решений или массивных вычислительных систем. Данное издание как раз об этом.

Благодаря этой книге вы познакомитесь с Scikit-Learn и научитесь работать с нейросетями с помощью библиотек Theano, TensorFlow и H2O. В процессе вы рассмотрите классификационные и регрессионные деревья, а также способы обучения нейросетей без учителя.

В книге рассмотрены принципы машинного обучения в модели MapReduce на Hadoop и Spark.

В данной книге описаны самые различные вычислительные методы и статистические алгоритмы. Без их использования невозможна какая-либо интенсивная обработка данных и проведение исследований.

Данное пособие будет полезно тем читателям, которые уже имеют какой-либо опыт в программировании и хотят научиться правильно использовать Python в Data Science. Например, как преобразовывать определённый формат данных в файл скрипта? Как сформировать и отфильтровать эти данные и работать с ними? Как благодаря полученной информации проанализировать ситуацию, составить статистическую модель и организовать машинное обучение.

Конечно, можно изучать Python для программирования игр, написания десктопных и мобильных приложений, но несмотря на наличие соответствующих для этого инструментов, язык наиболее востребован именно в Data Science и бэкенд-разработке.

Читайте также

Работа в интерпретаторе

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

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

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

Как пользоваться ADB run

Участвуем в соревновании по Data Science. Первый опыт

Tutorial

Привет, Хабр!
Давно я не писал никаких статей и, вот думаю, пришло время написать о там, как мне пригодились знания по data science, полученные по ходу обучения небезывестной специализации от Яндекса и МФТИ «Машинное обучение и анализ данных». Правда, справедливости ради надо отметить, что знания до конца не получены — спецуха не завершена 🙂 Однако, решать простенькие реальные бизнесовые задачи уже можно. Или нужно? На этот вопрос будет ответ, буквально через пару абзацев.
Итак, сегодня в этой статье я расскажу уважаемому читателю о своем первом опыте участия в открытом соревновании. Хотелось бы сразу отметить, что моей целью соревнования было не получение каких-либо призовых мест. Единственное желание было попробовать свои силы в реальном мире 🙂 Да, в добавок так вышло, что тематика соревнования практически никак не пересекалась с материалом из пройденных курсов. Это добавило некоторые сложности, но с этим соревнование стало еще интереснее и ценнее опыт вынесенный оттуда.
По сложившейся традиции, обозначу кому может быть интересна статья. Во-первых, если Вы уже прошли первые два курса указанной выше специализации, и хотите попробовать свои силы на практических задачах, но стесняетесь и переживаете, что может не получиться и Вас засмеют и т.д. После прочтения статьи, такие опасения, надеюсь, развеятся. Во-вторых, возможно, Вы решаете схожую задачу и совсем не знаете с чего зайти. А здесь готовенький простенький, как говорят настоящие датасайнтисты, бэйзлайн 🙂

FreeSpacer – очистка компьютера и дисков от мусора

Как учить Python

Правильный настрой

Чтобы одержать успех в долгосрочной перспективе, нужно иметь образ мышления инженера. Для этого требуется адаптироваться и изучать, как эффективно решать проблемы. Изучения основ будет недостаточно.

Развивайте навыки решения проблем

Есть масса путей, с помощью которых можно развивать навыки решения проблем и стратегического мышления. Один из них — использования mind map или дневника для запуска процесса креативного мышления. Эти техники помогают генерировать больше идей и решений.

Главное — это последовательность

Опытные программисты рекомендуют упражняться в написании кода каждый день. Это не только улучшит знание Python, но позволит изучать новые техники решения проблем. Чем последовательнее вы, тем быстрее сможете начать заниматься программированием профессионально.

2.1.1. История создания¶

Разработка языка Python была начата в конце 1980-х годов сотрудником голландского института CWI (Центр математики и информатики, голл. Centrum Wiskunde & Informatica) Гвидо ван Россумом (англ. Guido van Rossum), на основе языка ABC (Рисунок 2.1.1). В феврале 1991 года Гвидо опубликовал исходный текст в группе новостей alt.sources.

Рисунок 2.1.1 — Гвидо ван Россум на конференции в 2006 г.

О создании Python Гвидо ван Россум написал в 1996 г.:

В настоящее время Гвидо работает в компании Dropbox, покинув в декабре 2012 года корпорацию Google (2005-2012). Имея статус «великодушного пожизненного диктатора» проекта — он продолжает наблюдать за процессом разработки Python, принимая окончательные решения, когда это необходимо (не менее 50% рабочего времени по договоренности с DropBox).

Появившись сравнительно поздно, Python создавался под влиянием множества языков программирования. Так, например, влияние оказали такие языки, как:

• ABC: отступы для группировки операторов, высокоуровневые структуры данных;

• Modula-3: пакеты, модули;

• С, C++: некоторые синтаксические конструкции;

• Smalltalk: ООП;

• Java: обработка исключений и др.

Большая часть других особенностей Python (например, байт-компиляция исходного кода) также была реализована ранее в других языках.

Развитие языка происходит согласно четко регламентированному процессу создания, обсуждения, отбора и реализации документов (Python Enhancement Proposal) — предложений по развитию Python.

В 2008 году, после длительного тестирования, вышла первая версия Python 3000 (или Python 3.0, также используется сокращение Py3k). В Python 3000 устранены многие недостатки архитектуры с максимально возможным (но не полным) сохранением совместимости со старыми версиями Python. На сегодня поддерживаются обе ветви развития (Python 3.x и 2.x) (сравнение и рекомендации), однако получать новый функционал будет только версия 3 .

Ключевые вехи развития языка приведены в Таблице 2.1.1.

Таблица 2.1.1 — Основные вехи развития языка Python

Ветвь (дата выхода)	Актуальная версия (дата выхода) (могла устареть)
Python 0.9.0 (1991-02)	—
Python 0.9.0 (1991-02)	—
Python 2.x (2000-10-16)	Python 2.7.11 (2015-12-05)
Python 3.x (2008-12-03)	Python 3.4.5 (2016-06-27)
	Python 3.5.2 (2016-06-27)
	Python 3.6.1 (2017-03-21)

На Видео 2.1.1 и 2.1.2 автор языка рассказывает об истории создания и развития Python (англ.).

Видео 2.1.1 — Guido van Rossum: The Early Years of Python

Дополнительные материалы

Чтобы обучение языку Python с нуля было максимально эффективным, следует запастись полезными ресурсами.

Книги

Эта книга представляет из себя курс, который за короткое время даст вам все необходимые базовые знания о геймдеве, разработке веб-приложений и визуализации данных. Сначала вы узнаете об основных принципах программирования: циклы, ветвления, списки, классы, словари. Вы научитесь грамотно разрабатывать программы и проводить тестирование кода.

Далее вы сразу сможете применить полученные знания в 3 крупных проектах: шутер с динамической сложностью, обработка и визуализация большого объёма данных, и веб-приложение на Django, гарантирующее пользователям конфиденциальность.

Возможно, вам уже надоели однотипные и непонятные руководства по программированию. Если да, то рекомендуем к прочтению эту книгу. Она рассчитана на начинающих разработчиков.

В процессе вы создадите полноценное веб-приложение и научитесь управлять базами данных, отслеживать и обрабатывать исключения, а также использовать контекстные менеджеры. Вы научитесь пользоваться декораторами и генераторами.

В этой книге рассказывается о Python 3: функции, типы данных, операторы и принципы ООП. Также из неё вы узнаете о прикладных возможностях языка: регулярные выражения, популярные инструменты стандартной библиотеки и работа с файлами. Тут вы ознакомитесь с системой SQLite, узнаете о способах доступа к базам данных и методах получения информации из них.

Много моментов посвящено модулю PyQt 5, который позволяет без лишнего труда разрабатывать приложения с графической оболочкой на Python.

Также в книге рассказывается обо всех необходимых интерфейсных компонентах: кнопки, панели, меню, текстовые поля и многое другое. Тут вы узнаете, как грамотно работать с многопоточностью и обрабатывать события.

And now for something completely different

trong>Wapcaplet: (John Cleese) Welcome! Do sit down. My name’s Wapcaplet, Adrian Wapcaplet.
Mr. Simpson: how’d’y’do.
Wapcaplet: Now, Mr. Simpson… Now, I understand you want us to advertise your washing powder.
S: String.
W: String, washing powder, what’s the difference. We can sell anything.
S: Good. Well I have this large quantity of string, a hundred and twenty-two thousand miles of it to be exact, which I inherited, and I thought if I advertised it…
W: Of course! A national campaign. Useful stuff, string, no trouble there.
S: Ah, but there’s a snag, you see. Due to bad planning, the hundred and twenty-two thousand miles is in three inch lengths. So it’s not very useful.
W: Well, that’s our selling point! ‘SIMPSON’S INDIVIDUAL STRINGETTES!’
S: What?
W: ‘THE NOW STRING! READY CUT, EASY TO HANDLE, SIMPSON’S INDIVIDUAL EMPEROR STRINGETTES — JUST THE RIGHT LENGTH!’
S: For what?
W: ‘A MILLION HOUSEHOLD USES!’
S: Such as?
W: Uhmm…Tying up very small parcels, attatching notes to pigeons’ legs, uh, destroying household pests…
S: Destroying household pests?! How?
W: Well, if they’re bigger than a mouse, you can strangle them with it, and if they’re smaller than, you flog them to death with it!
S: Well surely!….
W: ‘DESTROY NINETY-NINE PERCENT OF KNOWN HOUSEHOLD PESTS WITH PRE-SLICED, RUSTPROOF, EASY-TO-HANDLE, LOW CALORIE SIMPSON’S INDIVIDUAL EMPEROR STRINGETTES, FREE FROM ARTIFICIAL COLORING, AS USED IN HOSPITALS!’

Version	Operating System	Description	MD5 Sum	File Size	GPG
Gzipped source tarball	Source release		e19e75ec81dd04de27797bf3f9d918fd	26724009	SIG
XZ compressed source tarball	Source release		6ebfe157f6e88d9eabfbaf3fa92129f6	18866140	SIG
macOS 64-bit installer	Mac OS X	for OS X 10.9 and later	16ca86fa3467e75bade26b8a9703c27f	31132316	SIG
Windows help file	Windows		9ea6fc676f0fa3b95af3c5b3400120d6	8757017	SIG
Windows x86-64 embeddable zip file	Windows	for AMD64/EM64T/x64	60d0d94337ef657c2cca1d3d9a6dd94b	8387074	SIG
Windows x86-64 executable installer	Windows	for AMD64/EM64T/x64	b61a33dc28f13b561452f3089c87eb63	28158664	SIG
Windows x86-64 web-based installer	Windows	for AMD64/EM64T/x64	733df85afb160482c5636ca09b89c4c8	1364352	SIG
Windows x86 embeddable zip file	Windows		d81fc534080e10bb4172ad7ae3da5247	7553872	SIG
Windows x86 executable installer	Windows		4a2812db8ab9f2e522c96c7728cfcccb	27066912	SIG
Windows x86 web-based installer	Windows		cdbfa799e6760c13d06d0c2374110aa3	1327384	SIG

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.

Операции с файловой системой

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

1. Копирование файлов

Для копирования файлов нужно использовать функции из модуля subutil:

Если file1 — символическая ссылка, операция копирования все равно создаст отдельный файл. Если вы хотите скопировать именно символическую ссылку используйте такую конструкцию:

2. Перемещение файлов

Перемещение файлов выполняется с помощью функции move:

Функция rename из модуля os позволяет переименовывать файлы:

3. Чтение и запись текстовых файлов

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

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

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

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

И добавление в конец файла:

5. Получение времени создания

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

6. Список файлов

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

Для решения той же задачи можно использовать модуль glob:

7. Сериализация объектов Python

Сериализация позволяет сохранить объект в строку, для его последующего восстановления. Для этого используйте модуль pickle:

Затем для восстановления объекта используйте:

8. Сжатие файлов

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

А для создания zip архива:

Также вы можете распаковать архив:

Вы можете добавить файлы в архив так:

9. Разбор CSV и Exel файлов

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

Затем для разбора наберите:

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

Таким же образом можно разобрать файл Exel:

Если нужно открыть все таблицы, используйте:

Затем можно записать все данные обратно:

Работа с сетью в Python

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

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

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

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

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

Если буфер пуст, туда будет записано полученное сообщение.

Модификаторы регулярных выражений: flags

Функции регулярных выражений включают необязательный модификатор для управления изменения условий поиска. Модификаторы задают в необязательном параметре . Несколько модификаторов задают с помощью побитового ИЛИ (), как показано в примерах выше.

№	Модификатор & Описание
1	re.I — делает поиск нечувствительным к регистру
2	re.L — ищет слова в соответствии с текущим языком. Эта интерпретация затрагивает алфавитную группу (\w и \W), а также поведение границы слова (\b и \B).
3	re.M — символ $ выполняет поиск в конце любой строки текста (не только конце текста) и символ ^ выполняет поиск в начале любой строки текста (не только в начале текста).
4	re.S — изменяет значение точки (.) на совпадение с любым символом, включая новую строку
5	re.U— интерпретирует буквы в соответствии с набором символов Unicode. Этот флаг влияет на поведение \w, \W, \b, \B. В python 3+ этот флаг установлен по умолчанию.
6	re.X— позволяет многострочный синтаксис регулярного выражения. Он игнорирует пробелы внутри паттерна (за исключением пробелов внутри набора [] или при экранировании обратным слешем) и обрабатывает не экранированный “#” как комментарий.

Python теперь доступен каждому желающему

В феврале 1991 Ван Россум публикует Python в alt.source на всеобщее обозрение . В языке поддерживаются основные типы данные list, dict, str и т.д., исключения, классы с поддержкой наследования. Была заимствована из языков Modula-2 и Modula-3 идея модульной системы . Эти концепты до сих пор присутствуют.

В 1994 году выходит версия 1.0. Были добавлены особенности функционального программирования: lambda, filter, map, reduce – функции, навеянные языком Lisp .

В сентябре 2000 года выходит версия 1.6 – последняя из серии 1.x. В следующем месяце этого года появится новый релиз Python – 2.0.

Что такое Python?

Python – это интерпретируемый, высокоуровневый язык программирования общего назначения. Он используется в самых разных приложениях, включая веб и мобильную разработку. Python является объектно-ориентированным языком с открытым исходным кодом. Он спроектирован с помощью языка C и предоставляет динамическую семантику.

Python легко читаем, а в его структурных элементах легко разобраться, поэтому он отлично подходит для начинающих. Однако он не ограничен в базовом использовании. Python отвечает за поддержку одних из самых сложных сайтов и приложений в мире.

Python поддерживает все особенности объектно- и процедурно-ориентированных языков программирования. Так что неудивительно, что его предпочитают программисты, занимающиеся быстрой разработкой (RAD). Он предлагает динамическое связывание и динамическое тейпирование.

Итог

Перебирая данные железобетонными функциями (чистыми, высшими), мы сохраняем простоту реализации и обеспечиваем стабильность программы, которую проще тестировать:

• пишите чистые функции, они обеспечат стабильность программы
• пишите функции высшего порядка, код станет намного компактнее и надежнее
• композируйте, декорируйте, частично применяйте, переиспользуйте код
• используйте сишные либы, они дадут скорости вашему софту

Как только вы напишете свой набор инструментов, новый код будет создаваться со знанием того, что у вас есть штука, которая может решить часть задачи. А значит софт будет меньше и проще.