Как написать софт на python

Содержание
  1. Как начать программировать на Python
  2. 6 преимуществ Python
  3. Python и другие языки
  4. Возможности Python-разработчика
  5. Кто программирует на Python
  6. Как начать работу с Python
  7. Пишем скрипт для рисования
  8. Заключение
  9. Топ-16 Python-приложений в реальном мире
  10. Реальные приложения на Python
  11. 1. Веб-разработка
  12. 2. Разработка игр
  13. 3. Искусственный интеллект и машинное обучение
  14. 4. Графический интерфейс для настольных приложений
  15. 5. Обработка изображений
  16. 6. Обработка текста
  17. 7. Бизнес приложения
  18. 8. Образовательные и тренировочные программы
  19. 9. Аудио и видео приложения
  20. 10. Парсинг
  21. 11. Data Science и визуализация данных
  22. 12. Научные и математические приложения
  23. 13. Разработка программного обеспечения
  24. 14. Операционные системы
  25. 15. CAD-приложения
  26. 16. Встроенные приложения
  27. Другие приложение на Python
  28. Вывод
  29. Учимся писать многопоточные и многопроцессные приложения на Python
  30. Многопоточные приложения
  31. Global Interpreter Lock
  32. Многопроцессные приложения

Как начать программировать на Python

Если вы не знаете, с какого языка начать изучать программирование, — почитайте, что думает об освоении Python программист Skillbox Вадим Шандринов.

6 преимуществ Python

Python и другие языки

В 2017 году Ассоциация инженеров электротехники и электроники IEEE (I triple E, «Ай трипл и») провела опрос на тему популярности языков программирования, и по его результатам Python занял лидирующие позиции.

Возможности Python-разработчика

Кто программирует на Python

Компания Google создает свои версии языка и фреймворков. Серверная часть Instagram написана на Python с использованием фреймворка Django. «Яндекс» использует Python для различных внутренних решений, например, в «Яндекс.Картах». В NASA пишут программы для анализа проходящих полетов, различные скрипты для автоматизации вычислительных процессов. Облачное хранилище Dropbox полностью написано на Python, и, кстати, разработчик и создатель языка Гвидо Ван Россум сейчас работает именно там.

Как начать работу с Python

Начать писать программы на Python очень просто, для этого нужно:

После установки дистрибутива запускаем консоль Python через появившийся ярлык в меню «Пуск» и тестируем работоспособность: например, вводим выражение «2 + 2». Если видим результат 4, значит, все работает.

Работать в консоли не очень удобно, поэтому закроем ее, перейдем в текстовый редактор Sublime Text3 и настроим его для работы.

Пишем скрипт для рисования

В данном примере мы напишем скрипт, который будет рисовать дерево. Для работы с графикой в открытом доступе существует специальная Python-библиотека simple_draw. Чтобы установить ее, необходимо открыть командную строку (cmd) и прописать в ней команду pip install simple_draw.

simple_draw.resolution = (1200, 600)

point = simple_draw.get_point(600, 5)

angle, length, width = 90, 100,3

vector_1 = simple_draw.Vector(point, angle, length, width)

Для начала мы указываем, что хотим импортировать в нашу программу библиотеку simple_draw. Затем задаем разрешение окна для отрисовки —1200 на600 пикселей.

Далее создаем переменную point (точка) и с помощью метода (функции) get_point задаем начальную точку, из который будет выходить вектор, —600 пикселей от левого края экрана и 5 пикселей от низа экрана.

Чтобы создать объект Vector, нужно задать ему такие параметры, как точка начала вектора — point, угол отклонения — angle (90 градусов), длина — length (100 пикселей) и толщина линии — width (3 пикселя). Как видно из кода, все эти переменные можно записать в одну строчку.

Переменная vector_1 будет содержать в себе объект — вектор, а чтобы отрисовать его в окне, применим к нему метод draw (рисовать). Сохраним и запустим скрипт.

def branch(point, angle, length, width):

vector = simple_draw.Vector(point, angle, length, width)

Данная функция создает вектор с теми параметрами, которые ей передаются в скобках, отрисовывает его, а затем возвращает конечную точку отрисованного вектора (vector.end_point), угол отклонения, который на30 градусов меньше предыдущего (angle –30), длину вектора, немного меньшую исходной (length*0.8) и ширину (width). Попробуем с ее помощью создать несколько новых ветвей.

simple_draw.resolution = (1200, 600)

def branch(point, angle, length, width):

vector = simple_draw.Vector(point, angle, length, width)

point = simple_draw.get_point(600, 5)

angle, length, width = 90, 100,3

point_2, angle_2, length_2, width_2 = branch(point, angle, length, width)

point_3, angle_3, length_3, width_3 = branch(point_2, angle_2, length_2, width_2)

point_4, angle_4, length_4, width_4 = branch(point_3, angle_3, length_3, width_3)

point_5, angle_5, length_5, width_5 = branch(point_4, angle_4, length_4, width_4)

Мы нарисовали4 вектора. Каждый последующий вектор исходит от конца предыдущего и отличается длиной и углом отклонения, тем самым формируя изгиб ветви дерева. Но если мы снова представим реальное дерево, то чтобы отрисовать его, потребуется еще множество векторов. Задача программиста — написать как можно более компактный, универсальный и красивый код.

Поэтому сейчас пора освоить такую важную вещь, как рекурсия. Рекурсия — это когда функция внутри своего тела вызывает саму себя. Сократим немного код и перепишем функцию.

simple_draw.resolution = (1200, 600)

def branch(point, angle, length, width):

Как видите, небольшая функция за нас сделала всю работу. Изменив ее параметры и немного «поиграв» с кодом, можно добиться различных форм и видов деревьев.

Заключение

Python — очень перспективный и востребованный язык. Рассмотрев наглядный пример, мы видим, что его синтаксис и правда прост, а код — легко читаем. О возможностях и преимуществах перед другими языками мы тоже успели поговорить.

В ряды Python-разработчиков постоянно вступают новые программисты, расширяя и без того немалую базу знаний и открытого исходного кода. Надеемся, что после прочтения статьи вы тоже всерьез задумаетесь об изучении языка Python и выберите его в качестве основного. А заняться им вы сможете на курсе «Python-разработчик с нуля (2018)» от компании Skillbox.

Практический 4-х месячный курс для тех, кто хочет научиться основам программирования на универсальном, понятном и лаконичном языке с индивидуальным наставником, а также создать свою первую программу на Python и получить реальный опыт разработки.

Читайте также:  Карантинные мероприятия при перевозке животных

Источник

Топ-16 Python-приложений в реальном мире

Удовольствие от написания Python-кода заключается в возможности создавать короткие, лаконичные и читаемые классы, которые выражают большой объем логики в небольшом объеме кода, а не в сотнях строк, утомляющих читателя.

За последние несколько лет технологии вокруг нас поменялись почти во всех аспектах. Мы живем в мире, где во главе угла стоит программное обеспечение, а за почти любой службой стоит какая-нибудь строчка кода. Индустрия путешествий, банкинг, образование, исследования, военная сфера — лишь немногие из тех, кто полагается на ПО.

Любой софт написан на каком-то языке программирования. А число последних лишь растет.

Однако одним из самых популярных в мире на сегодня является Python. В этом материале рассмотрим примеры реальных приложений, работающих на этом языке.

Реальные приложения на Python

Python сильно поменялся с момента создания в 1991 году Гвино ван Россумом. Это динамический, интерпретируемый, высокоуровневый язык программирования, с помощью которого можно создать массу разнообразных приложений. У него плавная кривая обучения и понятный синтаксис.

С помощью Python делают веб-приложения, видеоигры, занимаются Data Science и машинным обучения, разрабатывают софт, работающий в реальном мире, а также встроенные приложения и многое другое.

1. Веб-разработка

Наверняка все разработчики знают, что такое веб-разработка. Это квинтэссенция применимости Python. Также этот язык выделяет широкое разнообразие фреймворков и систем управления контентом (CMS), которые упрощают жизнь разработчика. Среди самых популярных решений — Django, Flask, Pyramid и Bottle. Среди CMS выделяются Django CMS, Plone CMS и Wagtail.

Веб-разработка на Python дает такие преимущества, как повышенная безопасность, масштабируемость и удобство в процессе работы. Также язык из коробки поддерживает такие протоколы, как HTML, XML, email-протоколы, FTP. У Python одна из крупнейших коллекций библиотек, упрощающих и улучшающих жизнь разработчика.

Посмотреть список сайтов, которые использую python можно на https://trends.builtwith.com/framework/Python.

2. Разработка игр

По аналогии с веб-разработкой в Python есть масса инструментов и библиотек для разработки игр. Кстати, а вы знали, что на этом языке программирования была написала популярная некогда Battlefield 2?

Для разработки игр используются такие библиотеки, как PyGame, Pycap, Construct, Panda3D, PySoy и PyOpenGL.

Также с помощью Python были разработаны такие проекты, как Sims 4, World of Tanks, Civilization IV и EVE Online. Можно вспомнить еще Mount & Blade, Doki Doki Literature Club, Frets on Fire и Disney’s Toontown Online.

3. Искусственный интеллект и машинное обучение

По данным GitHub Python расположился на втором месте среди языков, используемых для машинного обучения.

Искусственный интеллект и машинное обучение — очень популярные темы сегодня. С помощью них мы сегодня принимаем очень много решений. Python отчасти повлиял на такой рост популярность отрасли.

Стабильность и безопасность языка сделали его идеальным для интенсивных вычислений, без которых AI и ML не обходятся. А широкая коллекция библиотек помогает при разработке моделей и алгоритмов. Вот самые популярные библиотеки:

4. Графический интерфейс для настольных приложений

Иногда можно обойтись и без полноценного интерфейса, но для большинства проектов сегодня важен GUI. И для них в Python тоже есть множество решений.

При этом доступный синтаксис и модульная структура позволяют создавать быстрые и отзывчивые интерфейсы, делая еще и сам процесс разработки приятным. Среди самых популярных библиотек и фреймоворков — PyQt, Tkinter, Python GTK+, wxWidgets и Kivy.

5. Обработка изображений

Благодаря росту популярности машинного обучения, глубокого обучения и нейронных сетей выросла и роль инструментов для (предварительной) обработки изображений. Python в полной мере удовлетворяет этот спрос.

Среди самых популярных инструментов в Python можно выделить OpenCV, Scikit-Image, Python Imaging Library (PIL). Среди известных приложений, использующих Python — GIMP, Corel PaintShop, Blender и Houdini.

6. Обработка текста

Обработка текста — чуть ли не самый распространенный сценарий использования Python. Она руку идет с NLP (обработкой естественного языка), но не будем погружаться в эту тему сейчас. Обработка текста позволяет обрабатывать большие объемы текста, предоставляя гибкость структуры. Можно запросто сортировать строки, извлекать определенный текст, форматировать абзацы и так далее.

7. Бизнес приложения

Бизнес приложения во многом отличаются от обычного потребительского ПО. Во-первых, они предлагают ограниченный набор функций вместо десяток или даже сотен возможностей. Во-вторых, у них есть конкретная целевая группа (чаще всего ею выступает определенная организация).

Python отлично подходит для разработки таких высоконагруженных приложений.

Еще одной важной составляющей любого приложения является безопасность. И хотя почти все программы создаются с прицелом на безопасность, возможности Python в этом плане очень важны для бизнес-решений. Также Python позволяет писать масштабируемый код.

8. Образовательные и тренировочные программы

Python — отличная точка входа для каждого, кто хочет познакомиться с миром современного программирования. Все благодаря максимально простому синтаксису языка, который очень напоминает английский. Также изучается Python быстрее других языков. Именно поэтому этот язык один из основных кандидатов на то, чтобы быть первым языком программирования.

Есть масса обучающих ресурсов для получения начальных знаний по Python, но среди самых популярных можно выделить Coursera, edX, Udemy, Python Institute и Harvard.

9. Аудио и видео приложения

Эффективность Python позволяет использовать его для аудио и видео приложений. Для этого есть масса инструментов и библиотек. Сигнальная обработка, управление аудио, распознавание звуков — все это доступно с помощью таких библиотек, как Pyo, pyAudioANalysis, Dejavu и других.

Для видео же есть Scikit-video, OpenCV и SciPy. С их помощью можно управлять видеороликами и готовить их к использованию в других приложениях. На Python написаны Spotify, Netflix и YouTube.

Читайте также:  Как пишется противные делу

10. Парсинг

В интернете просто невероятные объемы информации. И с помощью веб-парсеров данные на сайтах можно собирать, сохраняя их в одном месте. После этого их могут использовать исследователи, аналитики или организации для самых разных задач.

На Python есть такие библиотеки, как PythonRequest, BeautifulSoup, MechanicalSoup, Selenium и другие. Парсеры используются для отслеживания цены, аналитики, анализа в социальных медиа, проектах машинного обучения и в любых других проектах, где есть большие объемы данных.

11. Data Science и визуализация данных

Данные играют ключевую роль в современном мире. Они помогают понимать людей, их вкусы, собирать и анализировать интересные наблюдения. Это все — важная часть Data Science. В этой области требуется определить проблему, собрать данные, обработать их, изучить, проанализировать и визуализировать.

В экосистеме Python есть такие решения, как TensorFlow, PyTorch, Pandas, Scikit-Learn, NumPy, SciPy и многие другие.

Визуализация важна, когда данные нужно преподнести команде или держателям акций. Для этого в Python есть Plotly, Matplotlib, Seaborn, Ggplot, Geoplotlib и другие.

12. Научные и математические приложения

Мы уже определили, что в Python есть библиотеки для научных и математических вычислений, включая AI, ML и Data Science. Но даже если не брать эти сферы, язык пригодится, например, для работы с высокоуровневыми математическими функциями.

Стоит отметить такие инструменты, как Pandas, IPython, SciPy, Numeric Python, Matplotlib и другие. С помощью Python созданы такие приложения, как FreeCAD и Abaqus.

13. Разработка программного обеспечения

Python подходит не только для веб-разработки, научной разработки, создания игр или встраиваемых систем. По большому счету, это универсальное решение для софта любого типа. Все это возможно благодаря тому, что Python обеспечивает высокую скорость исполнения, хорошую совместимость, отличную поддержку со стороны сообщества, а также огромное количество библиотек. С помощью Python были созданы Roundup, Buildbot, SCons, Mercurial, Orbiter и Allura.

Часто разработчики используют Python как вспомогательный язык для управления проектами, контроля сборок и тестирования.

14. Операционные системы

Операционные системы — мозг любого компьютера. На Python, например, работают ОС, построенные на базе Linux. Как минимум, отдельные части таких систем.

В качестве примеров можно вспомнить Ubiquity Installer от Ubuntu, Anaconda Installer от Red Hat Enterprise. Также язык использовался для создания Gentoo Linux и системы управления пакетами Portage в Google Chrome OS. Вообще комбинация Python и C дает огромные преимущества при проектировании и разработке операционных систем.

15. CAD-приложения

CAD (computer aided design) приложения преимущественно используются в автомобильной, аэрокосмической и архитектурной сферах. Они помогают инженерам и дизайнерам проектировать продукты с точностью до миллиметров.

В среде Python из таких приложений есть FreeCAD, Fandango, PythonCAD, Blender и Vintech RCAM. Они предоставляют такие функции, как макрозапись, верстаки, симуляция роботов, скетчинг, поддержка мультиформатного импорта/экспорта, модули технического чертежа и многое другое.

16. Встроенные приложения

Одна из самых впечатляющих возможностей Python — работа на встроенном железе. Это такие устройства, которые предназначены для выполнения ограниченного набора действий. Встроенный софт — это тот, который отвечает за работу таких устройств. Среди самых популярных приложений MicroPython, Zerynth, PyMite и EmbeddedPython.

В качестве примера встроенных устройств можно вспомнить цифровые камеры, смартфоны, Raspberry Pi, промышленные роботы и другие, которые могут работать с помощью Python. Не все знают, но Python может использоваться как слой абстракции там, где на системном уровне работают C или C++.

Другие приложение на Python

Вывод

Python — продвинутый и универсальный язык программирования, который быстро приобретает популярность среди разработчиков в разных отраслях. Его можно применить почти в любой сфере благодаря широкому набору библиотек.

Если вы только знакомитесь с программированием в целом, то этот материал должен был убедить вас выбрать в качестве первого языка Python. Благо, выучить его сегодня легко с помощью обилия книг, курсов, GitHub-репозиториев, популярных инструментов и библиотек.

Источник

Учимся писать многопоточные и многопроцессные приложения на Python

Эта статья не для матёрых укротителей Python’а, для которых распутать этот клубок змей — детская забава, а скорее поверхностный обзор многопоточных возможностей для недавно подсевших на питон.

К сожалению по теме многопоточности в Python не так уж много материала на русском языке, а питонеры, которые ничего не слышали, например, про GIL, мне стали попадаться с завидной регулярностью. В этой статье я постараюсь описать самые основные возможности многопоточного питона, расскажу что же такое GIL и как с ним (или без него) жить и многое другое.

Python — очаровательный язык программирования. В нем прекрасно сочетается множество парадигм программирования. Большинство задач, с которыми может встретиться программист, решаются здесь легко, элегантно и лаконично. Но для всех этих задач зачастую достаточно однопоточного решения, а однопоточные программы обычно предсказуемы и легко поддаются отладке. Чего не скажешь о многопоточных и многопроцессных программах.

Многопоточные приложения

В Python есть модуль threading, и в нем есть все, что нужно для многопоточного программирования: тут есть и различного вида локи, и семафор, и механизм событий. Один словом — все, что нужно для подавляющего большинства многопоточных программ. Причем пользоваться всем этим инструментарием достаточно просто. Рассмотрим пример программы, которая запускает 2 потока. Один поток пишет десять “0”, другой — десять “1”, причем строго по-очереди.

Никакой магии и voodoo-кода. Код четкий и последовательный. Причем, как можно заметить, мы создали поток из функции. Для небольших задач это очень удобно. Этот код еще и достаточно гибкий. Допустим у нас появился 3-й процесс, который пишет “2”, тогда код будет выглядеть так:

Читайте также:  Максим щеголев и теона дольникова свадьба

Мы добавили новое событие, новый поток и слегка изменили параметры, с которыми
стартуют потоки (можно конечно написать и более общее решение с использованием, например, MapReduce, но это уже выходит за рамки этой статьи).
Как видим по-прежнему никакой магии. Все просто и понятно. Поехали дальше.

Global Interpreter Lock

Существуют две самые распространенные причины использовать потоки: во-первых, для увеличения эффективности использования многоядерной архитектуры cоврменных процессоров, а значит, и производительности программы;
во-вторых, если нам нужно разделить логику работы программы на параллельные полностью или частично асинхронные секции (например, иметь возможность пинговать несколько серверов одновременно).

В первом случае мы сталкиваемся с таким ограничением Python (а точнее основной его реализации CPython), как Global Interpreter Lock (или сокращенно GIL). Концепция GIL заключается в том, что в каждый момент времени только один поток может исполняться процессором. Это сделано для того, чтобы между потоками не было борьбы за отдельные переменные. Исполняемый поток получает доступ по всему окружению. Такая особенность реализации потоков в Python значительно упрощает работу с потоками и дает определенную потокобезопасность (thread safety).

Но тут есть тонкий момент: может показаться, что многопоточное приложение будет работать ровно столько же времени, сколько и однопоточное, делающее то же самое, или за сумму времени исполнения каждого потока на CPU. Но тут нас поджидает один неприятный эффект. Рассмотрим программу:

Эта программа просто пишет в файл миллион строк “1” и делает это за

0.35 секунды на моем компьютере.

Рассмотрим другую программу:

Эта программа создает 2 потока. В каждом потоке она пишет в отдельный файлик по пол миллиона строк “1”. По-сути объем работы такой же, как и у предыдущей программы. А вот со временем работы тут получается интересный эффект. Программа может работать от 0.7 секунды до аж 7 секунд. Почему же так происходит?

Это происходит из-за того, что когда поток не нуждается в ресурсе CPU — он освобождает GIL, а в этот момент его может попытаться получить и он сам, и другой поток, и еще и главный поток. При этом операционная система, зная, что ядер много, может усугубить все попыткой распределить потоки между ядрами.

UPD: на данный момент в Python 3.2 существует улучшенная реализация GIL, в которой эта проблема частично решается, в частности, за счет того, что каждый поток после потери управления ждет небольшой промежуток времени до того, как сможет опять захватить GIL (на эту тему есть хорошая презентация на английском)

«Выходит на Python нельзя писать эффективные многопоточные программы?», — спросите вы. Нет, конечно, выход есть и даже несколько.

Многопроцессные приложения

Для того, чтобы в некотором смысле решить проблему, описанную в предыдущем параграфе, в Python есть модуль subprocess. Мы можем написать программу, которую хотим исполнять в параллельном потоке (на самом деле уже процессе). И запускать ее в одном или нескольких потоках в другой программе. Такой способ действительно ускорил бы работу нашей программы, потому, что потоки, созданные в запускающей программе GIL не забирают, а только ждут завершения запущенного процесса. Однако, в этом способе есть масса проблем. Основная проблема заключается в том, что передавать данные между процессами становится трудно. Пришлось бы как-то сериализовать объекты, налаживать связь через PIPE или друге инструменты, а ведь все это несет неизбежно накладные расходы и код становится сложным для понимания.

Здесь нам может помочь другой подход. В Python есть модуль multiprocessing. По функциональности этот модуль напоминает threading. Например, процессы можно создавать точно так же из обычных функций. Методы работы с процессами почти все те же самые, что и для потоков из модуля threading. А вот для синхронизации процессов и обмена данными принято использовать другие инструменты. Речь идет об очередях (Queue) и каналах (Pipe). Впрочем, аналоги локов, событий и семафоров, которые были в threading, здесь тоже есть.

Кроме того в модуле multiprocessing есть механизм работы с общей памятью. Для этого в модуле есть классы переменной (Value) и массива (Array), которые можно “обобщать” (share) между процессами. Для удобства работы с общими переменными можно использовать классы-менеджеры (Manager). Они более гибкие и удобные в обращении, однако более медленные. Нельзя не отметить приятную возможность делать общими типы из модуля ctypes с помощью модуля multiprocessing.sharedctypes.

Еще в модуле multiprocessing есть механизм создания пулов процессов. Этот механизм очень удобно использовать для реализации шаблона Master-Worker или для реализации параллельного Map (который в некотором смысле является частным случаем Master-Worker).

Из основных проблем работы с модулем multiprocessing стоит отметить относительную платформозависимость этого модуля. Поскольку в разных ОС работа с процессами организована по-разному, то на код накладываются некоторые ограничения. Например, в ОС Windows нет механизма fork, поэтому точку разделения процессов надо оборачивать в:

Впрочем, эта конструкция и так является хорошим тоном.

Для написания параллельных приложений на Python существуют и другие библиотеки и подходы. Например, можно использовать Hadoop+Python или различные реализации MPI на Python (pyMPI, mpi4py). Можно даже использовать обертки существующих библиотек на С++ или Fortran. Здесь можно было упомянуть про такие фреймфорки/библиотеки, как Pyro, Twisted, Tornado и многие другие. Но это все уже выходит за пределы этой статьи.

Если мой стиль вам понравился, то в следующей статье постараюсь рассказать, как писать простые интерпретаторы на PLY и для чего их можно применять.

Источник

Простыми словами о самом интересном
Adblock
detector