Основы языка программирования python за 10 минут

Что должен знать специалист

Выделяют 3 позиции для питон-разработчиков: Junior (начинающий), Middle (средний) и Senior (продвинутый). Чем выше уровень, более сложные задачи может решить специалист. Поэтому набор необходимых навыков будет отличаться в зависимости от позиции.

Базовый набор умений выглядит так:

• владение основным языком программирования Python;
• желателен опыт разработки, даже для Джуниора, хотя бы на уровне «для себя»;
• умение работать с базами данных MySQL, PgSQL;
• для веб-разработки – знание основных фреймворков: Flask и Django;
• знание HTML, CSS, JavaScript;
• устройство Unix-систем;
• навыки code-review: умение читать и анализировать чужой код, писать читаемый код;
• знание контроля версий Git;
• умение читать и понимать тех.задания, составлять их.

Часто программисты работают в команде, поэтому личные качества и Soft Skills сыграют немалую роль в построении карьеры. Разработчику понадобятся такие качества, как:

• развитое логическое мышление;
• аналитический склад ума;
• умение самообучаться;
• ответственность;
• инициативность;
• желание и готовность учиться;
• адекватное восприятие критики;
• умение работать в команде и выстраивать отношения;
• внимательность к деталям, усидчивость.

Электронные образовательные сервисы

В сентябре 2021 г. ожидается принятие постановления Правительства по обеспечению образовательных организаций общей и средней профподготовки онлайн-доступом к образовательным сервисам поставщиков цифрового образовательного контента.

Также в сентябре будут рассмотрены предложения по установлению на бессрочный период действующих исключений по неприменению лицензионных требований в отношении дистанционных образовательных программ и внесение изменений в федпроект «Кадры для цифровой экономики» в плане ввода механизма компенсации образовательным организациям расходов на повышение квалификации и дополнительное образование по «цифровым» специальностям. К февралю 2022 г. в рамках плана должна быть организована система получения дополнительной квалификации для студентов по ИТ-профилю в 100 вузах на «цифровых кафедрах».

К ноябрю 2021 г. ожидается появление стандартов по переходу образовательных школ на российское ПО, включая мессенджеры, почту, видеоконференцсвязь, офисный софт и операционные системы.

К декабрю 2021 г. Минпросвещения должно разработать программы обучения и повышения квалификации для педагогов по методикам и технологиям дистанционного и смешанного обучения.

Как дать сотрудникам возможность работать над интересными задачами, двигаясь в цифровую трансформацию
Бизнес

К февралю 2022 г. ожидается появление методических предписаний для учителей школ и преподавателей вузов по обязательному использованию российского ПО (мессенджеры и ВКС) при взаимодействии с учащимися и их родителями.

Работа с файлами

После закрытия программы или по окончании работы скрипта все данные, которые мы получили, исчезают. Иногда, впрочем, нам нужно, чтобы они куда-то сохранились. Python предоставляет возможности для работы с файлами, как для их чтения, так и записи.

Попробуем сгенерировать 10 случайных целых чисел от 1 до 100 и записать их в текстовый файл «random.txt», а затем выведем их на печать в консоль из этого документа.

Нам понадобится контекстный менеджер with и функция open, а также знакомая функция print, которая умеет заносить данные в файл.

Познакомимся с двумя режимами работы open: «r» — чтение, «w» – запись.

Итак, контекстный менеджер with автоматически закрывает файл после своей работы (чтобы он не оставался в памяти).

В функцию open хорошей практикой считается не только передача названия файла и режима работы, но и кодировки (чтобы при записи букв российского алфавита, например, мы не получили кракозябры).

Функция print может принимать дополнительный аргумент file, в котором указывается файл на запись.

Создание простой игры с помощью Pygame

Pygame — это популярный пакет Python для создания игр, который позволяет учащимся изучать программирование увлекательным способом. Pygame отображает графические изображения в новом окне, поэтому метод «только командной строки» WSL не подойдет. Но если вы установили Python с помощью Microsoft Store, как описано в этом учебнике, все получится.

1. После установки Python установите Pygame из командной строки (или терминала в VS Code), введя .

2. Протестируйте установку, запустив пример игры:

3. Если все в порядке, откроется окно игры. По завершении игры закройте окно.

Вот как начать написание кода собственной игры:

1. Откройте PowerShell (или командную строку Windows) и создайте пустую папку с именем bounce. Перейдите к этой папке и создайте файл с именем bounce.py. Откройте папку в VS Code:

2. С помощью VS Code введите следующий код Python (или скопируйте и вставьте его):

3. Сохраните его как: .

4. Запустите его в терминале PowerShell, введя: .

Попробуйте изменить некоторые из чисел, чтобы увидеть, как они влияют на прыгающий шарик.

Дополнительные сведения о создании игр с помощью Pygame см. на сайте pygame.org.

Начать может быть легко, но впереди ждут трудности

Артем продолжал работать электриком днем, а вечерами начал учиться на курсах, несмотря на усталость. «Как и у всех наивных людей, у меня было ожидание магии от курсов. Я пришел не совсем нулевым. Я не мог даже ответить на вопросы: «Python developer — что это?», «Что должен знать программист Python?». В багаже было несколько книг и даже простых сайтиков, в том числе на PHP (грешен, признаю). Я ждал, что на курсах надмозги меня выдрессируют, и я стану волшебником.  Реалии оказались другими — там такие же люди, которые просто знают чуть больше».

Артему нравилось на курсах, но не все шло гладко. Программа на тот момент была новая, мало обкатанная и по его впечатлениям сумбурная. О спорных моментах ученики высказывались, давали обратную связь, и недостатки исправлялись на ходу. Один из преподавателей оказался настолько слабым, что его попросили убрать. Но остальные, как вспоминает Артем, были очень сильны.

У Данилы же все шло еще труднее. После нескольких вводных курсов он перестал успевать за программой, и несколько раз покидал свой поток, чтобы повторять программу в следующем.

«Все признавали, в том числе сотрудники Geekbrains, что уровни 2 и 3 в программе по Python были одними из самых сложных курсов в университете. Очень много информации в слишком сжатые сроки, очень большие домашние задания. Многие усваивали только часть материала. Я лично два раза переводился в следующий поток. Мы просили облегчить программу, нас спрашивали как, и я предлагал разбить два курса на три

Что-то из этого приняли во внимание и сейчас реализовали»

В отличие от первых попыток учить С, когда ничего не получалось, Данила шел дальше. Вещи, которые он не понимал, превращались в вещи, которые он не понимает, как можно было не понимать. Но преодолеть эту грань нельзя простым зубрением учебников. Как говорит Данила, умение программировать и знание языка —  абсолютно разные вещи.

«Преподавать программирование тоже очень сложно. Всем кажется, что раз человек может писать программы, значит может и научить. Это не так. Когда мышление перестроено, и знаешь много всего — уже не можешь вспомнить, каково это — не понимать».

Алексей предупреждает, что Python легкий только в начале. А после легкой базы придется приложить усилия, чтобы освоить более серьезные аспекты — библиотеки и фреймворки. «Если сравнить язык программирования с водоемом, то, например, язык С — это океан. Ты ныряешь с обрыва на огромную глубину, и либо плывешь, либо тонешь. Язык Пайтон — это пляж с чистым песком, где ты можешь далеко зайти, спокойно поплавать, и если понял, что хочешь двигаться дальше — то за красивым пляжем есть огромная впадина, по глубине сопоставимая с С и Java».

«Асинхронное программирование в Python — это мозгодробительная штука», вспоминает Артем. «Мы проходили это как-то поверхностно, и потом даже на собеседованиях, когда по нему спрашивали, я чувствовал, что плыл.

Паттерны проектирования тоже нахрапом взять невозможно. Я уже по три раза перечитывал выдержки, специально читал книгу, и все равно до конца не чувствую себя уверенным. За один месяц, который длится курс по ним, это вообще нереально освоить».  

Данила же вспоминает модуль select как самое трудное: «Все три потока помнят мою боль с селектами. Есть такой модуль, и он мне прямо очень не давался в свое время. Сейчас-то он для меня простой — я теперь не понимаю, как его можно не понять».

«В базовой конфигурации Python лежит около 70 функций и несколько десятков зарезервированных слов, но даже крутой питон программист не обязательно использует их все. То есть, чтобы выучить сотню слов и понять, что они делают, можно потратить одну-три недели при желании и активной работе», говорит Алексей.

«Начинающие питон программисты пишут программы, которые тоже работают. Но код один раз пишут — десять раз читают. Когда спустя время программу пытается прочитать другой человек, то возникают сложности.

Чтобы в будущем работать в команде и показывать код кому-то еще, надо знать общепринятые стандарты стиля. В Python они называются «Пепы» (Peps). Я бы советовал читать Pep8 параллельно с изучением синтаксиса. Это соглашение программистов, которые пишут на Пайтоне. Оно рекомендует как правильно писать, а как неправильно.

Несколько лет назад в Python произошло разделение. Был Python 2.7, а потом вышла версия 3. Вторая версия все еще используется, но только в старых фирмах для поддержания легаси-кода. Если устроиться в такую фирму, то изучать Python 2 придется, но я бы рекомендовал учить третью версию. Все современные проекты и сторонние библиотеки пишутся под нее».

Синтаксис

Во первых стоит отметить интересную особенность Python. Он не содержит операторных скобок (begin..end в pascal или {..}в Си), вместо этого блоки выделяются отступами: пробелами или табуляцией, а вход в блок из операторов осуществляется двоеточием. Однострочные комментарии начинаются со знака фунта «#», многострочные — начинаются и заканчиваются тремя двойными кавычками «»»»».
Чтобы присвоить значение пременной используется знак «=», а для сравнения —
«==». Для увеличения значения переменной, или добавления к строке используется оператор «+=», а для уменьшения — «-=». Все эти операции могут взаимодействовать с большинством типов, в том числе со строками. Например

Знать Python выгодно

Программисты, пишущие на Python, могут зарабатывать в России сотни тысяч рублей ежемесячно. Как показало исследование портала SuperJob, для этого даже не обязательно переезжать в Москву или Санкт-Петербург – высокие зарплаты специалистов по этому языку зафиксированы сразу в 30 российских городах.

Python – это один из самых популярных языков программирования во всем мире. Зародившийся в конце 80-х годов XX века и созданный нидерландским разработчиком Гвидо ван Россумом (Guido van Rossum), в настоящее время работающим в Microsoft, в ноябре 2020 г. Python занял второе место в авторитетном рейтинге TIOBE. Тогда он сумел обогнать даже Java, и впереди него остался один только язык С, но к январю 2021 г. Python немного сдал позиции, опустившись на третье место и снова пропустив вперед Java.

Зарплаты программистов Python в России прямо пропорциональны объемам их знаний и опыту работы. В рейтинге SuperJob перечислено 30 городов, в которых знающий Python специалист может ежемесячно получать от 50 до 400 тыс. руб.

Знание Python гарантирует хорошую зарплату

Разумеется, обе российские столицы лидируют в этом рейтинге, но в целом для заработка от 100 тыс. руб., как показало исследование программистам Python вовсе не обязательно жить в городах-миллионниках. Например, в Белгороде с численностью населения около 394 тыс. человек (статистика Росстата на 1 января 2020 г.) они могут получать от 55 до 270 тыс. руб. Плюс к этому, по уровню зарплат в этой сфере Екатеринбург полностью идентичен Санкт-Петербургу.

Настройка среды разработки

Для начинающих, которые не знакомы с Python, рекомендуется установить Python из Microsoft Store. При установке из Microsoft Store используется базовый интерпретатор Python3, но в дополнение к автоматическому обновлению также настраиваются параметры пути для текущего пользователя (без необходимости доступа администратора). Это особенно полезно, если вы работаете из среды образовательного учреждения или являетесь частью организации, которая ограничивает разрешения или административный доступ на компьютере.

Если вы используете Python в Windows для разработки веб-приложений, мы рекомендуем настроить среду разработки другим образом. Вместо установки непосредственно в Windows рекомендуется установить и использовать Python через подсистему Windows для Linux. Справочные сведения см. в следующих статьях: Начало работы с Python для разработки веб-приложений в Windows. Если вы заинтересованы в автоматизации общих задач в операционной системе, ознакомьтесь с нашим руководством: Начало работы с Python в Windows для создания сценариев и автоматизации В некоторых сложных сценариях (например, при необходимости модификации или доступа к установленным файлам Python, создания копий двоичных файлов или непосредственного использования библиотек DLL Python) может потребоваться загрузить определенный выпуск Python непосредственно с сайта python.org или установить альтернативное средство, например Anaconda, Jython, PyPy, WinPython, IronPython и т. д. Мы рекомендуем это только в том случае, если вы более продвинутый программист на Python и у вас есть конкретная причина выбрать альтернативную реализацию.

Чем занимается Python-разработчик

Недавно я начал работать в компании Neon Banana, которая разрабатывает мобильные игры. В мои обязанности входит backend-разработка серверной архитектуры на Python для игр. Компания создает свой первый продукт, и пока я единственный, кто занимается backend в компании. Но сейчас я провожу собеседования и ищу себе сотрудников в команду.

Пока первая игра в разработке, на backend приходится много небольших задач. Например, нужно добавить нового персонажа или обновить цену предмета в игровой валюте. Чтобы все это отображалось в игре правильно, я пишу код на Python, который соединяет приложение с сервером. Когда игру будут выпускать на рынок, задачи будут сложнее. Например, нужно будет шардировать базу данных — перестраивать структуру данных, чтобы приложение загружало их быстрее.

Мне нравится ритм стартапа: ты сам ставишь себе задачи и ищешь необычные решения. Но это и большая ответственность: от тебя зависит то, каким будет новый продукт.

В большой компании все по-другому: ты ощущаешь себя винтиком в большом механизме, который делает стандартные задачи. До этого я работал в онлайн-кинотеатре ivi.ru, там тоже занимался backend. Например, я разрабатывал инструменты на Python для определения аудитории, которой будет интересен новый фильм. Такие задачи помогают маркетологам, а мне хотелось решать задачи, связанные с продуктом, поэтому я ушел в разработку игр.

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.

Краткое описание

Бывают различные категории разработчиков в вебе:

• frontend-разработчики – они отвечают за внешний интерфейс (видимые части веб-сайта или приложения);
• backend-разработчики – в зоне их ответственности внутренний интерфейс (серверные базы данных и инфраструктура);
• fullstack-разработчики – они программируют внутренний и внешний интерфейсы, то есть разрабатывают как видимую часть продукта, так и его внутренние, невидимые глазу механизмы.

Fullstack-разработчик на Python самостоятельно выполняет весь цикл создания жизнеспособного продукта и способен заменить верстальщика, дизайнера и некоторых других специалистов. Fullstack разбирается во всех этапах фронтэнд- и бэкенд-разработки и использует в работе высокоуровневый язык программирования Python. Универсальность этого на все руки мастера снижает итоговую стоимость продукта. 

Место работы

Перечислим отрасли, в которых наиболее востребованы разработчики на Python:

• IT-компании, которые занимаются разработкой сайтов, приложений, ПО, Machine Learning, Data Science и пр.
• Интернет-порталы – Mail Group, Rambler.
• Финансовый сектор – Сбербанк, Уралсиб, Тинькофф, Альфа-Банк.
• Провайдеры – МТС, Билайн, Мегафон.
• Онлайн-сервисы – 2Gis, Okko, IVI, сервисы от Яндекс (доставка, такси и др.).
• Ритейл – DNS, Sunlight, Спортмастер и т. д.
• Образование – Novakid, Skyeng.
• Государственные организации.

О зарплатах Питон-программистов читайте в статье Сколько зарабатывает Python-разработчик в России и за границей.

Списки, кортежи, множества и словари

Списки, кортежи, множества и словари – еще 4 типа данных в Питоне, включающие в себя несколько значений и являющиеся итерируемыми (перебираемыми, как строки).

Особенности показаны в таблице 3.

Список (list)	Кортеж (tuple)	Множество (set)	Словарь (dict)
Изменяемый	Неизменяемый	Изменяемое	Изменяемый
Значения могут дублироваться	Значения могут дублироваться	Значения не могут дублироваться	Ключи не могут дублироваться
Доступ по индексу возможен	Доступ по индексу возможен	Доступ по индексу невозможен	Есть доступ к ключам и значениям

Таблица 3 – Коллекции данных в Python

Список – последовательность произвольных элементов, разделенных запятой. Обозначается квадратными скобками. Можно доставать отдельные составляющие через индекс, добавить в начало списка или конец те или иные значения, удалить элементы, узнать длину, отсортировать.

Рассмотрим часть функционала.

Результат работы скрипта:

Когда необходимо запретить изменение коллекции, ее удобно представлять в виде кортежа. Более того, он занимает меньшее количество в памяти. Записывается в круглых скобках.

На их основании также возможны срезы, доступ по индексу, нахождение максимума или минимума (если элементы представлены числами), поиск количества вхождений значений.

Результат работы скрипта:

Множества хороши в ситуациях, когда нужна гарантия уникальности всех элементов. Задаются фигурными скобками. При добавлении дубликата размер сета никак не меняется

Важно и то, что порядок объектов внутри множества не гарантирован, что исключает доступ по индексу

Результат работы скрипта:

Словарь – особый тип коллекций. Все его элементы состоят из пар «ключ: значение». Ключ должен быть уникальным, а значения могут повторяться. Обозначается фигурными скобками.

Рассмотрим некоторые операции со словарями.

Результат работы скрипта:

Таким образом, в зависимости от ситуации применяется тот или иной тип коллекций. Чаще всего это списки и словари.

Работа с циклами и условиями

Теперь посмотрим, как в Python устроены условия и циклы, которые позволяют направить вычисления в ту или иную сторону.

Для условий используются классические структуры if — else. Давайте с их помощью проверим число на чётность:

Важная особенность синтаксиса (хорошо видна в примере выше): для создания иерархии в Python используется отступ, а не фигурные скобки, как в некоторых других языках. Сначала это непривычно, но не пугайтесь: вы быстро привыкнете.

Циклы позволяют выполнять какое-то действие больше чем один раз. Виды циклов:

• while: действие будет выполняться до тех пор, пока выполняется условие;
• for: действие будет выполнено определённое количество раз.

Посмотрим на примерах, как это работает.

ПРИМЕР 1

Такой код выведет нам последовательность чисел от 10 до 0, а потом остановится.

ПРИМЕР 2

Здесь мы получим последовательность от 10 до 1 и напечатанное «Hurray!» в конце.

Перед работой с For-циклом надо узнать, что такое массив.

Массив — это набор информации, который представляется так:

В одном массиве можно хранить переменные разных типов. Например, в нашем массиве array хранится один int, два float и один str. Индексы в Python начинаются с нуля, поэтому чтобы получить информацию с первого места (в нашем случае цифру 1), напишем вот так:

С элементом массива можно работать как с обычным числом, то есть если написать array +1, мы получим 2.

Напишем простенький цикл:

Машинное обучение

В ML, Big Data, AI и других модных словах Python — настоящий король. Он легко обходит главных конкурентов — R и Julia (см. нашу статью о языках программирования для ML). На Python собрано больше всего ML-проектов на GitHub. Лидирует он и в авторитетном рейтинге Towards Data Science.

А ещё у Python куча специализированных библиотек.

1. Scikit-learn, на которой Spotify делает свою рекомендательную систему.
2. Ramp на основе Pandas для быстрого прототипирования в ML.
3. Культовая библиотека для машинного обучения TensorFlow, разработанная исследователями из группы Google Brain в рамках Google AI. Её используют для создания алгоритмов машинного обучения и моделирования сложных процессов.
4. PyTorch для создания нейронных сетей.

«Я давно занимаюсь инвестициями — в «Тинькофф.Пульсе» можете найти меня под ником znbiz, а с недавних пор я ещё и разрабатываю свою платформу для управления инвестиционными портфелями. Вот как мне помог Python:

1. Нужны были исторические данные — написал парсеры на Python.
2. Нужно было сделать модель и обучить её на данных — и тут тоже мне помог Python.
3. Нужно получать уведомления (удобнее всего через Telegram) — написал Telegram-бота на Python.
4. Понадобился бэк для выгрузки портфелей — да Python именно для этого и создан».

Оценка: машинное обучение —

Сколько зарабатывает специалист?

Ежемесячный доход разработчика на Python зависит в первую очередь от уровня его профессиональной подготовки, а также от того, в каком регионе он работает. Сейчас вакансии Python-разработчиков чаще всего встречаются в Москве и Санкт-Петербурге, чуть меньше в крупных городах  – Новосибирск, Екатеринбург, Уфа. В других регионах найти такую работу проблематично, возможно только на удаленке.

В зависимости от стажа и опыта работы выделяют три уровня подготовки – Junior, Middle, Senior. Начинающие специалисты с опытом до 2 лет относятся к Junior. Уровень дохода такого сотрудника в компании варьируется в среднем от 30 до 55 тысяч рублей в месяц.

Специалисты уровня Middle, с опытом работы 2-3 года, могут получать от 65 до 130 тысяч рублей.

А профессионалы уровня Senior это уже специалисты высочайшего уровня, получают минимум 100 тысяч рублей в месяц и достигают 170 тысяч рублей ( в Москве до 200 тысяч рублей).

Работать по специальности можно в крупных IT-компаниях или самостоятельно, на фрилансе. Но, как я уже говорила, офисные вакансии чаще всего встречаются в Москве и СПБ.

Найти работу по специальности вы можете на специализированных сайтах, например HH.ru или Работа.ру. Для удаленной работы реально найти заказы на биржах фриланса для IT-специалистов, в том числе на иностранных биржах, если вы владеете английским языком. Иностранные заказчики платят больше – у них часовая ставка составляет в среднем около 50 долларов. Отечественные заказчики платят в среднем около 1,5 – 2 тысяч рублей в час. Но это все усредненные данные.

Если вы совсем новичок и у вас нет реального опыта в работе, можете начать свой профессиональный путь со стажировки в IT-компании. Конечно, в этот период вы не получите больших доходов, но зато приобретете неоценимый опыт в профессии и примерно через месяцев 6-7 сможете стать специалистом уровня Junior.

На самом деле, при желании, для поиска работы можно использовать любые возможности, вариантов много, выбирайте любой.

Замыкание

Функции более высокого порядка не только получают функции на входе, но и могут порождать новые функции на выходе. Они даже в состоянии запоминать ссылку на значение в функции, которую они генерируют. Это называется замыканием. Функция, имеющая замыкание, может «запоминать» и получать доступ к среде вложенных в нее значений.

Используя замыкания, можно разделить исполнение функции со многими аргументами на большее количество шагов. Эта операция называется каррированием и обязана своим названием Хаскелю Каррингу. Каррирование – это преобразование функции многих аргументов в функцию, берущую свои аргументы по одному. Например, предположим, ваш программный код имеет приведенную ниже стандартную функцию :

Чтобы сделать ее каррированной, она должна быть переписана следующим образом:

Это же самое можно выразить при помощи лямбда-функций:

Обратите внимание, что в последнем примере используются две вложенные лямбда-функции, каждая из которых принимает всего один аргумент. В такой записи функция теперь может вызываться всего с одним аргументом

Выражение возвращает не число, а новую, каррированную функцию. Во время вызова функции со значением 3 в качестве первого аргумента ссылка на значение 3 запоминается в каррированной функции. А дальше происходит следующее:

В приведенном выше примере каррированная функция присваивается переменной sum_three, которая теперь на нее ссылается. Если вызвать функцию , передав ей второй аргумент, то она вернет результат сложения двух аргументов 3 и 1.

Замыкания также используются для генерирования набора связанных функций по шаблону. Использование шаблона функции помогает делать программный код более читаемым и избегать дублирования. Давайте посмотрим на приведенный ниже пример:

Функция может применяться для генерации разных функций, которые вычисляют степень:

Отметим, что функции и сохраняют значение переменной . Эта переменная существовала только в среде , несмотря на то, что эти возвращенные функции абсолютно независимы от функции . Напомним еще раз: замыкание – это функция, которая имеет доступ к некоторым переменным за пределами своей собственной среды.

Замыкания могут также использоваться для управления внутренним состоянием функции. Давайте предположим, что требуется функция, которая накапливает сумму всех чисел, которые ей предоставляются. Один из способов это сделать состоит в использовании глобальной переменной:

Как мы убедились, применение глобальных переменных следует избегать, потому что они загрязняют пространство имен программы. Более чистый подход состоит в использовании замыкания, чтобы включить ссылку на накапливающую переменную:

Такой подход позволяет создавать несколько счетчиков без применения глобальных переменных

Обратите внимание, что в этом примере использовано ключевое слово , которое объявляет, что переменная n не является локальной для вложенной функции fn. В приведенном ниже интерактивном сеансе показано, как это работает:

Некоторые языки программирования строго функциональны; весь код эквивалентен чистым математическим функциям. Эти языки заходят настолько далеко, что являются вневременными, причем порядок операторов в программном коде не вмешивается в поведение кода. В этих языках все присвоенные переменным значения являются немутируемыми. Такое присваивание называется однократным. Поскольку состояние программы отсутствует, то и нет момента времени, когда переменная может измениться. Вычисления в строгой функциональной парадигме просто сводятся к вычислению функций и сопоставлению с шаблонами.

Начало работы в Python

Чтобы начать программировать, нужно скачать и установить дистрибутив. Для новичков хорошо подойдёт Anaconda.

Чем он хорош: в нём есть всё, что понадобится в работе.

В Anaconda уже встроены:

• все библиотеки машинного обучения и библиотеки для работы с данными (например, NumPy и Pandas);
• библиотека для визуализации (Matplotlib);
• надстройка Jupyter, чтобы программировать прямо в браузере.

После того как вы установили и открыли Anaconda, у вас появится вот такое окно:

Кнопкой Launch запустим «тетрадку» Jupyter, которая откроет ваш дефолтный браузер. После этого ваше рабочее пространство будет выглядеть так:

Или так:

По функциональности они абсолютно одинаковые.

Важная особенность: комментарии в Python делаются с помощью решетки, вот так:

Комментарии — это часть кода, которая не будет выполняться. Для чего используется комментирование?

Во-первых, чтобы написать небольшое пояснение (например, к какой-то функции).

Во-вторых, можно закомментировать часть кода, чтобы посмотреть, как остальной код работает без этой части.

Выполнение кода. Для этого используется Shift+Enter, Ctrl+Enter или значок «Пуск».

В чём разница?

Если нажать Shift+Enter, то курсор перескочит на следующую ячейку.

Если нажать Ctrl+Enter — останется в той, где вы работали.