Архив метки: Python

Пространства имен и область применения в Python

Python, как универсальный и динамичный язык программирования, использует концепции пространств имен и области видимости в Python для управления видимостью и доступностью переменных, функций и объектов. Эти концепции играют ключевую роль в структурировании кода, предотвращении конфликтов именования и улучшении организации кода. В этой статье мы углубимся в область пространств имен и области видимости, исследуя их значение и предоставляя иллюстративные фрагменты кода Python для демонстрации их поведения.

Что такое пространства имен в Python?

Пространства имен в Python — это контейнер, который содержит идентификаторы (имена переменных, функций, классов и т.д.) и сопоставляет их соответствующим объектам. Он действует как граница, гарантируя уникальность имен и избегая конфликтов именования. Python предоставляет несколько типов пространств имен:

1. Локальное пространство имен: ссылается на имена, определенные внутри функции.

Охватывающее пространство имен: Соответствует пространствам имен охватывающих функций (для вложенных функций).

Глобальное пространство имен: охватывает имена, определенные на верхнем уровне модуля или скрипта.

Встроенное пространство имен: содержит имена встроенных функций и объектов Python.

Различные типы пространств имен в Python

Давайте углубимся в каждый тип пространства имен в Python и более подробно изучим их характеристики.

1. Локальное пространство имен:

Локальное пространство имен создается всякий раз, когда вызывается функция, и уничтожается при завершении функции. Оно содержит имена переменных и параметров, которые определены внутри функции. Эти переменные доступны только в теле функции. При повторном вызове функции создается новое локальное пространство имен.

def my_function():
    local_var = "Я локален по отношению к своей функции"
    print(local_var)

my_function()

# Попытка получить доступ к local_var вне функции
# вызовет ошибку NameError
# print(local_var)

Объяснение:

В этом примере local_var определен в области my_function(). К нему нельзя получить доступ за пределами тела функции. Эта изоляция предотвращает конфликты с переменными в других частях кода.

2. Заключающее пространство имен:

Заключающие пространства имен вступают в игру, когда у вас есть вложенные функции, где одна функция определена внутри другой. Внутренняя функция может обращаться к переменным из пространства имен внешней функции.

def outer_function():
    outer_var = "Я выполняю внешнюю функцию"

    def inner_function():
        print(outer_var)  # Доступ к переменной из окружающего пространства имен

    inner_function()

outer_function()

# Попытка получить доступ к outer_var вне функции
# вызовет ошибку NameError
# print(outer_var)

Объяснение:

В этом примере inner_function() может обращаться к outer_var из области видимости внешней функции. Этот механизм позволяет обмениваться данными между вложенными функциями при сохранении инкапсуляции.

3. Глобальное пространство имен:

Глобальное пространство имен охватывает весь модуль или скрипт. Переменные, определенные на верхнем уровне модуля, принадлежат глобальному пространству имен и доступны из любого места модуля.

global_var = "Я нахожусь в глобальном пространстве имен"

def my_function():
    print(global_var)  # Доступ к переменной из глобального пространства имен

my_function()
print(global_var)

Объяснение:

Здесь global_var определяется вне какой-либо функции, что делает его частью глобального пространства имен. К нему можно получить доступ как в my_function(), так и за его пределами.

1. Встроенное пространство имен:

Встроенное пространство имен содержит встроенные функции и объекты Python. Эти имена всегда доступны без необходимости их импорта или определения. Примеры включают такие функции, как print() и объекты, такие как int и lists.

# Использование встроенной функции и объекта
print(len([1, 2, 3]))

# Пытаюсь переопределить встроенную функцию
# вызовет синтаксическую ошибку
# def len(x):
#  return 42

Объяснение:

В приведенном примере len() является встроенной функцией, а int и list являются встроенными типами объектов. Эти имена являются частью встроенного пространства имен и автоматически доступны без какого-либо импорта.

Что такое область видимости в Python?

Область видимости определяет область в программе, где доступно пространство имен. Она определяет, на какие имена можно ссылаться из заданного местоположения в коде. Python использует правило LEGB (Local, Enclosing, Global, Built-in) для разрешения имен в разных пространствах имен. Это правило означает, что если имя не найдено в локальном пространстве имен, интерпретатор будет искать его во вложенном, глобальном и встроенном пространствах имен в указанном порядке.

Кодовая реализация пространств имен и области видимости в Python

Давайте рассмотрим эти концепции с помощью иллюстративных фрагментов кода Python:

# Глобальное пространство имен
global_variable = "Я нахожусь в глобальном пространстве имен"

def outer_function():
    # Охватывающее пространство имен
    enclosing_variable = "Я нахожусь во включающем пространстве имен"

    def inner_function():
        # Локальное пространство имен
        local_variable = "Я нахожусь в локальном пространстве имен"
        print(local_variable, enclosing_variable, global_variable)

    inner_function()

outer_function()
print(global_variable)

# Попытка получить доступ к несуществующей переменной
# вызовет ошибку NameError
# print(non_existent_variable)

Вывод:

Я нахожусь в локальном пространстве имен, я нахожусь во включающем пространстве имен, я нахожусь в глобальном пространстве имен, 
я нахожусь в глобальном пространстве имен

Объяснение:

В этом примере мы определяем переменные в разных пространствах имен: local_variable в локальном пространстве имен inner_function, enclosing_variable во включающем пространстве имен outer_function и global_variable в глобальном пространстве имен. Правило LEGB гарантирует, что доступ к переменным осуществляется в соответствующей области видимости.

Попытка получить доступ к non_existent_variable приводит к ошибке имени, что подчеркивает важность правильно определенных переменных и пространств имен.

Заключение

Пространства имен и область видимости являются фундаментальными понятиями в Python, способствующими гибкости и организованности языка. Понимая, как пространства имен инкапсулируют идентификаторы и как область видимости определяет доступность этих пространств имен, разработчики могут писать чистый, эффективный и бесконфликтный код. Правило LEGB управляет процессом разрешения имен интерпретатора, гарантируя, что доступ к переменным осуществляется из правильного пространства имен на основе контекста. По мере того, как вы продолжаете свой путь в программировании на Python, освоение этих концепций, несомненно, повысит вашу способность писать надежный и поддерживаемый код.

Часто задаваемые вопросы (FAQs)

Вот некоторые из часто задаваемых вопросов о пространствах имен и области видимости в Python.

Q1. Что такое пространство имен в Python?

Пространство имен в Python — это контейнер, который содержит имена (идентификаторы) и сопоставляет их соответствующим объектам. Он служит границей, которая предотвращает конфликты именования и помогает упорядочивать переменные, функции, классы и другие объекты внутри программы.

Q2. Сколько типов пространств имен существует в Python?

В Python существует четыре основных типа пространств имен:

Локальное пространство имен: связано с областью видимости функции.

Заключающее пространство имен: актуально для вложенных функций

Глобальное пространство имен: охватывает весь модуль или скрипт.

Встроенное пространство имен: содержит встроенные функции и объекты Python.

Q3. Каково правило LEGB в разрешении пространства имен Python?

Правило LEGB обозначает локальное, охватывающее, глобальное и встроенное. Оно определяет порядок, в котором Python ищет имена в разных пространствах имен при их разрешении. Если имя не найдено в локальном пространстве имен, интерпретатор выполняет поиск во вложенном, глобальном и встроенном пространствах имен в указанном порядке.

Q4. Как получить доступ к локальной переменной вне ее функции?

Нет, локальная переменная доступна только внутри функции, в которой она определена. Попытка получить к ней доступ за пределами области видимости функции приведет к ошибке имени.

Q5. Почему понимание пространств имен важно в Python?

Понимание пространств имен имеет решающее значение для написания хорошо организованного и бесконфликтного кода. Это позволяет управлять видимостью переменных, предотвращать конфликты именования и создавать модульные программы. Правильное использование пространств имен улучшает читаемость кода и упрощает совместную работу над проектами.

2023-08-30T15:53:00

Python

Python 3 — Исключения

В этой статье разбираем исключения (exception) и их обработку в Python 3. Познакомимся с операторами try, raise, assert и with.

Читать →

Курсы по Python на все случаи жизни: от разработки до data science

Курсы по Python на все случаи жизни: разработка, аналитика, data science

Python является одним из самых востребованных языков программирования в мире. Он используется для различных задач: от веб-разработки и игр до анализа данных и машинного обучения. Таким образом, курсы по Python широко востребованы, и каждый может найти подходящий курс в зависимости от своих потребностей и уровня.

Курсы по Python для начинающих позволят освоить основы языка и научиться создавать простые программы. Если вы уже имеете некоторый опыт в программировании, то можно выбрать курсы для продвинутых пользователей. Также существуют курсы по Python, которые специализируются на конкретных областях: веб-разработке, анализе данных, искусственном интеллекте и машинном обучении.

Python уже давно занял свою нишу в обучении программированию, и многие преподаватели предлагают свои видеокурсы, онлайн-курсы и книги. Но лучшим образом научиться языку программирования является практика.
— Гвидо ван Россум, создатель Python

Таким образом, если вы хотите освоить Python для решения своих задач, вам нужно выбрать курсы, соответствующие вашим целям и уровню знаний. Определитесь с направлением — разработка, аналитика, data science — и выбирайте курсы, которые помогут вам достичь поставленных целей.

Курсы по Python на все случаи жизни

Python – это язык программирования, который используется в различных сферах. Курсы по Python позволяют освоить язык с нуля или улучшить навыки в программировании и решении разных задач.

Если вы хотите начать карьеру в программировании, то курс по Python для начинающих поможет вам освоить основы языка, написать код и научиться анализировать ошибки. Что касается более опытных разработчиков, то курсы по Python для продвинутых помогут в совершенствовании знаний и умений в работе с библиотеками и фреймворками, например Django и Flask.

Кроме разработки, Python незаменим в анализе данных и создании алгоритмов машинного обучения. Курсы по Python для аналитики данных подробно расскажут о научных библиотеках, позволят научиться работать с данными разного типа и реализовывать алгоритмы машинного обучения.

Также существуют курсы Python для создания игр и приложений для мобильных устройств. Вы сможете научиться создавать игры, работать с графикой и звуком, а также создавать приложения для Android и iOS.

Независимо от того, какой сфере вы хотите научиться работать с Python, курсы позволят получить знания и навыки, необходимые для успешного развития в этой области.

Разработка приложений

Python активно используется для создания различных приложений, начиная от десктопных программ и заканчивая веб-приложениями. Этот язык программирования предоставляет мощный набор инструментов, которые упрощают создание качественных приложений.

Разработка приложений на Python начинается с изучения языка программирования, его синтаксиса и основных библиотек. Затем разработчик может перейти к изучению специализированных фреймворков для создания web-приложений, таких как Django, Flask, Pyramid или Tornado.

Python также используется для создания desktop-приложений. Существуют такие фреймворки, как PyQT, Tkinter, wxPython, которые позволяют создавать кроссплатформенные приложения для Windows, macOS и Linux.

Для создания мобильных приложений на Python можно использовать фреймворк Kivy. Этот инструмент позволяет создавать кроссплатформенные мобильные приложения для iOS и Android.

Важным аспектом разработки приложений на Python является тестирование. Для этого применяются такие инструменты, как pytest, unittest и doctest.

Курсы по Python на все случаи жизни позволяют изучить все необходимые знания и навыки для создания качественных приложений на этом языке программирования.

Основы языка Python

Python – это простой, универсальный и высокоуровневый язык программирования, который используется для создания веб-приложений, научных расчетов, систем обработки данных, игр, мобильных приложений и т. д.

Основы языка Python включают знакомство с синтаксисом, типами данных, переменными, операторами, условными выражениями, циклами и функциями. Python имеет несколько различных версий, но самый актуальный является Python 3. Он имеет множество встроенных функций и модулей, которые делают его удобным для разработки и быстрой реализации идей.

Встроенные модули Python позволяют работать с базами данных, интернет-протоколами, XML и JSON-файлами, математическими вычислениями, созданием графиков и т. д. Для работы с Python необходим текстовый редактор или интегрированная среда разработки (IDE), также устанавливается Python-интерпретатор.

Основы языка Python – это первый шаг на пути к разработке программного обеспечения и решения бизнес-задач с помощью этого языка. С ним можно работать на множестве платформ, в том числе Microsoft Windows, macOS и Linux, и реализовывать множество проектов любого масштаба.

Синтаксис Python – понятие о том, как выглядят инструкции на языке Python.
Типы данных – целые и дробные числа, строки, списки, кортежи, множества, словари.
Переменные и операторы – объявление переменных, использование основных операторов.
Условные выражения – использование ключевых слов if, elif и else для выбора действий, в зависимости от условий.
Циклы – использование циклов for и while для выполнения одного и того же действия многократно.
Функции – использование функций для повторного использования кода.

Работа с базами данных

Изучение Python неизбежно связано с работой с базами данных. Python имеет множество модулей для работы с различными СУБД, такими как PostgreSQL, MySQL, Oracle, SQLite и др.

Один из наиболее распространенных модулей для работы с базами данных – это SQLAlchemy. Он позволяет работать с базами данных через объектно-реляционное отображение (ORM) и нативные SQL-запросы.

ORM – это метод представления данных из БД в виде объектов языка программирования. Он значительно упрощает работу с БД, так как позволяет работать с данными в терминах объектов, а не SQL-запросов. SQLAlchemy позволяет легко описывать таблицы БД в терминах классов Python и выполнять все типы SQL-запросов.

Еще один популярный модуль для работы с базами данных – это SQLite3. Он предоставляет простой и интуитивно понятный API для выполнения SQL-запросов. SQLite3 имеет небольшой размер и не требует дополнительной установки, что делает его идеальным выбором для создания простых приложений.

Если вы хотите работать с NoSQL БД, то вам следует обратить внимание на MongoDB. Он предоставляет простой и гибкий интерфейс для хранения и извлечения данных, а также может использоваться для проектов, в которых требуется горизонтальное масштабирование.

В целом, изучение работы с базами данных в Python является необходимым для любого разработчика, которому необходимо работать с большим объемом данных. При этом вам стоит изучить несколько модулей для работы с БД, чтобы выбрать оптимальный подход для вашего проекта.

Web-разработка на Python

Python — это язык программирования, который имеет широчайшее применение в web-разработке. Его легкость в освоении, мощные инструменты и дружелюбный синтаксис позволяют разработчикам быстро создавать высококачественные веб-приложения.

Фреймворк Django является одной из наиболее популярных и мощных опций для web-разработки на Python. Он предоставляет программисту все необходимые инструменты для быстрой разработки сложных приложений, включая управление базами данных, шаблонизацию, работу с формами и многие другие возможности.

Кроме того, Flask является отличной альтернативой Django, особенно для разработки небольших и средних веб-приложений. Flask предлагает минималистичный подход к веб-разработке, с меньшим количеством встроенных функций, что позволяет программисту более полно контролировать создание приложения.

Важным аспектом web-разработки на Python является работа с фронтендом. Для этого используются инструменты, такие как Jinja, которые позволяют легко интегрировать динамические элементы в веб-страницы. Программист может управлять расположением и стилем элементов, изменять содержимое страниц в режиме реального времени.

В целом, Python — это идеальный выбор для разработчиков, ищущих легкий и мощный язык для создания высококачественных веб-приложений. Благодаря широкому выбору инструментов и фреймворков, каждый разработчик сможет найти для себя оптимальную комбинацию инструментов для создания веб-приложений на Python.

Анализ данных

Анализ данных – это процесс обработки и интерпретации большого объема информации для выявления закономерностей и тенденций, а также для принятия решений на основе полученных результатов. Для этого используются различные методы и инструменты, такие как статистика, машинное обучение, искусственный интеллект и другие.

Анализ данных широко применяется в различных областях, как в бизнесе, так и в науке, включая маркетинг, финансы, медицину, социологию, экологию и другие. С помощью анализа данных можно выявить новые возможности и проблемы, определить оптимальные стратегии и подходы, повысить эффективность бизнес-процессов и т.д.

Для работы с данными могут использоваться различные инструменты и языки программирования, но одним из наиболее популярных является язык программирования Python. В Python существует множество библиотек для работы с данными, таких как NumPy, Pandas, SciPy, Matplotlib и другие.

NumPy – библиотека для работы с многомерными массивами данных, которая предоставляет множество функций для работы с массивами, включая математические операции, логические операции и операции сравнения.
Pandas – библиотека для работы с табличными данными, которая позволяет загружать, обрабатывать и анализировать данные из различных источников. С помощью Pandas можно выполнять такие операции, как фильтрация данных, группировка, агрегация, слияние и другие.
SciPy – библиотека, которая предоставляет функции для выполнения научных и инженерных расчетов, включая численную оптимизацию, аппроксимацию, интерполяцию, статистический анализ и другие.
Matplotlib – библиотека для создания графиков и диаграмм, которая предоставляет большое количество функций для настройки вида графиков, включая масштабирование осей, выбор типа линии, цвета и т.д.

Таким образом, курсы по Python позволяют освоить инструменты и технологии, необходимые для проведения анализа данных на профессиональном уровне.

Начальный курс Python для анализа данных

Python – один из самых популярных языков программирования, используемых как для веб-разработки, так и для анализа данных. Научиться программировать на этом языке могут не только разработчики, но и специалисты в области анализа данных.

Для начала работы с Python вам нужно установить Python на свой компьютер и научиться основам языка, таким как переменные, типы данных, операции и условные конструкции. Эти знания позволят вам писать простейшие программы на Python.

Следующий шаг – изучение библиотек Python, которые необходимы для анализа данных. Например, библиотека NumPy позволяет работать с многомерными массивами чисел, а библиотека Pandas позволяет работать с табличными данными. Библиотека Matplotlib позволяет визуализировать данные, а библиотека Scikit-learn предоставляет инструменты машинного обучения.

На начальном курсе Python для анализа данных вы изучите основы языка, а также основные библиотеки, необходимые для анализа данных. Вы научитесь читать и записывать данные, фильтровать и сортировать их, проводить различные вычисления и анализировать данные с помощью графиков.

Одним из главных преимуществ Python для анализа данных является его простота и доступность. Если у вас нет опыта в программировании, начальный курс Python для анализа данных – отличное место для начала.

Продвинутые методы анализа данных

Анализ данных – крайне важная часть любой сферы деятельности. Современные специалисты стремятся использовать все более продвинутые методы, чтобы повысить эффективность своей работы.

Среди продвинутых методов анализа данных стоит выделить машинное обучение. Оно позволяет автоматизировать процесс обработки информации и выявлять более сложные закономерности, которые становились бы неприметны при обычном анализе. В курсе по Python для data science вы узнаете, как использовать машинное обучение для анализа данных различных форматов.

Другим продвинутым методом анализа данных является аналитика текстов. Речь идет о том, чтобы извлекать ценную информацию из больших объемов текстовых данных, таких как отзывы клиентов или комментарии под статьями. В курсе по Python для анализа данных вы познакомитесь с техниками тематического моделирования, а также научитесь создавать эффективные инструменты для анализа текстов.

Продвинутые методы анализа данных могут вывести вашу работу на новый уровень. Полученные навыки помогут эффективно работать с большими объемами информации и выявлять новые возможности для развития вашего бизнеса.

Data science

Мир данных развивается с каждым днем и неумолимо набирает обороты. В современных условиях наиболее востребованной и перспективной профессией в сфере аналитики данных является Data Scientist или Специалист по анализу больших данных.

Data science – это наука, которая изучает, как из большого объема данных можно получить информацию и знания для принятия решений и решения сложных задач. Профессионалы в этой области должны иметь знания в разных областях: математике, статистике, программировании и бизнесе.

Python является основным языком программирования для работы с данными в области Data Science. Он предоставляет широкий спектр инструментов и библиотек для анализа данных, визуализации и машинного обучения.

Курсы по Python для Data Science помогут вам понять, как работать с данными, научиться использовать библиотеки и инструменты Python для их анализа, визуализации и машинного обучения. Такие курсы помогут вам улучшить свои знания и навыки в области Data Science и стать востребованным специалистом в своей области.

Курсы по Python для Data Science позволят вам:
Понять, как работать с различными типами данных и форматами файлов в Python;
Освоить основы статистики и математики для анализа данных;
Изучить библиотеки Python для работы с данными, такие как Pandas, NumPy, Matplotlib и др;
Научиться строить модели машинного обучения с помощью Scikit-learn и TensorFlow;
Изучить методы анализа данных и визуализации для поиска скрытых зависимостей и паттернов в больших объемах данных.

Основы машинного обучения на Python

Python является одним из самых популярных языков программирования, которые используются для машинного обучения. В отличие от более тяжелых и сложных языков, Python позволяет быстро и эффективно создавать машинные модели и анализировать данные.

Одним из важных аспектов машинного обучения на Python является использование библиотеки scikit-learn, которая предоставляет широкий спектр инструментов для создания моделей. С помощью этой библиотеки вы можете работать как с классическими алгоритмами машинного обучения, так и с более сложными техниками, такими как нейронные сети.

Для того чтобы успешно создавать модели, вам нужно иметь понимание основ машинного обучения, таких как разбиение данных на тренировочный и тестовый наборы, использование функций потерь и метрик оценки. Кроме того, вы должны быть знакомы с различными алгоритмами машинного обучения, такими как линейная регрессия, решающие деревья, случайный лес и K-ближайших соседей.

Линейная регрессия – это алгоритм, который используется для предсказания значения непрерывной переменной, исходя из значения одной или более независимых переменных.
Решающие деревья – это алгоритм, который использует дерево принятия решений для классификации или регрессии.
Случайный лес – это алгоритм, который создает несколько деревьев принятия решений и объединяет их, чтобы получить более точный прогноз.
K-ближайших соседей – это алгоритм, который используется для классификации и регрессии, определяя ближайшие точки к заданной точке.

Важно иметь в виду, что настройка и выбор алгоритма зависит от конкретной проблемы, которую вы пытаетесь решить. Поэтому, чтобы извлечь наибольшую выгоду из машинного обучения на Python, вы должны правильно понимать основы и уметь применять различные методы.

Наши курсы по Python предоставят вам необходимые знания и навыки для успешного использования машинного обучения в разных сферах, от разработки до аналитики и data science.

Глубокое обучение и нейронные сети на Python

Python является одним из наиболее популярных языков программирования для глубокого обучения и разработки нейронных сетей. Благодаря широкому спектру библиотек и инструментов, таких как TensorFlow, Keras, PyTorch и других, Python стал неотъемлемым инструментом для разработки и обучения нейронных сетей.

Глубокое обучение является подмножеством машинного обучения и основывается на искусственных нейронных сетях, которые могут обрабатывать большие объемы данных. Основное преимущество глубокого обучения заключается в способности к самообучению и адаптации к новым типам данных без явного программирования.

Python предоставляет большой набор инструментов и фреймворков для глубокого обучения, которые позволяют быстро разрабатывать и оптимизировать нейронные сети. Python также обладает большим сообществом разработчиков, которые активно участвуют в проектах по разработке и развитию инструментов для глубокого обучения.

В результе, изучение Python для глубокого обучения и разработки нейронных сетей может стать ценным опытом для тех, кто интересуется искусственным интеллектом и машинным обучением и кто стремится создать более эффективные и инновационные решения в будущем.

Некоторые из самых популярных библиотек Python для глубокого обучения и нейронных сетей:

TensorFlow
Keras
PyTorch
Caffe
Theano

Каждая из этих библиотек предоставляет уникальные возможности для создания, обучения и развертывания нейронных сетей. Они также имеют обширную базу знаний и документации, которые могут помочь новичкам в изучении их возможностей.

Вывод: Python – это один из лучших языков программирования для разработки нейронных сетей и глубокого обучения. Если вы интересуетесь этими темами и хотите развиваться в этой области, Python является обязательным языком. Он также предоставляет большие возможности для развития карьеры в машинном обучении и искусственном интеллекте.

Вопрос-ответ:

Какой уровень знаний в Python нужен для прохождения курса?

На большинстве курсов предполагается, что участник имеет базовые знания в Python (знание переменных, условных конструкций, циклов, функций). Однако, есть и более продвинутые курсы, где требуется знание объектно-ориентированного программирования, библиотек для работы с данными и т.д.

Какой формат обучения предлагается на курсах?

Формат обучения может быть различным: онлайн-вебинары, записанные лекции, практические занятия в интерактивных средах программирования, задания для самостоятельной работы, тесты и экзамены.

Каков уровень преподавателей на курсах?

Преподаватели курсов по Python имеют опыт работы в различных областях, связанных с разработкой, аналитикой и наукоемкими исследованиями. Большинство из них имеют высшее образование в сфере компьютерных наук и опыт преподавания.

Я начинающий программист. Какой курс мне лучше всего выбрать?

Для начинающих программистов рекомендуются курсы базового уровня, где учат основам языка Python и программирования в целом. Например, курсы “Основы Python” или “Программирование на Python для начинающих”.

Какие темы курсов по Python освещаются?

На курсах по Python может освещаться множество тем, включая основы языка, работу с библиотеками и фреймворками (например, NumPy, Pandas, Django), создание веб-приложений, анализ данных и машинное обучение. Выберите курс, который наиболее соответствует вашим потребностям.

Каковы преимущества прохождения курсов по Python?

Преимущества прохождения курсов по Python могут быть разными. Это может быть получение новых навыков и знаний, карьерный рост, расширение профессионального кругозора, возможность применения знаний в реальных проектах, знакомство с новыми технологиями и т.д.

Видео:

Разбор реальной data science задачи

Разбор реальной data science задачи by Alexander Ershov 2 years ago 38 minutes 149,684 views

Как стать data scientist || План обучения на 6 месяцев (бесплатные курсы на русском)

Как стать data scientist || План обучения на 6 месяцев (бесплатные курсы на русском) by Data Science Guy 3 years ago 6 minutes, 45 seconds 201,442 views

Сообщение Курсы по Python на все случаи жизни: от разработки до data science появились сначала на Программирование на Python.

Python 3. Классы и ООП

В этой статье разбираем классы в Python 3 и программирование в стиле ООП. А также узнаем про методы, наследование, полиморфизм и другое.

Читать →

Программирование на Python для хакеров (Джастин Сейтц)

Gray Hat Python

Gray Hat Python. Я изучил Python конкретно для хакинга – и я осмелюсь сказать, что это утверждение правдиво для многих других так же. Я провел достаточно много времени в изучении языка, который хорошо приспособлен для хакинга и реверс инженерии, и несколько лет назад стало весьма очевидно, что Python становится настоящим лидером среди языков ориентированных на хакинг. Однако хитрость была в том, что не было стоящего руководства по теме, как использовать Python для различных задач хакинга. Вам приходится копаться в форумах и мануалах, и обычно проводить достаточно много времени времени пошагово просматривать код, чтобы заставить его работать правильно. Эта книга нацелена на заполнение этого разрыва путем предоставления вам беглого курса как использовать Python для хакинга и реверс-инженерии различными способами.

Книга составлена так, что позволит вам изучить некоторые теоретические основы большинства средств и техник хакинга, включающих дебаггеры, бэкдоры, фаззеры, эмуляторы, и инъекции кода, обеспечивая вам некоторое представление о том, как готовые инструменты Python могут быть использованы, когда не требуются обычные решения. Вы изучите не только как использовать инструменты, основанные на Python, но и как создавать инструменты на языке Python. Но предупреждаем, это не исчерпывающее руководство! Существует много-много инструментов для информационной
безопасности, написанных на Python, которые я не рассматривал. Однако, эта книга позволит вам освоить много подобных навыков по применению приложений, которые вы сможете использовать, отлаживать, расширять, и настраивать любое Python-приложение по вашему выбору.

Есть несколько способов изучения этой книги. Если вы новичок в Python или в разработке инструментов для хакинга, то вам стоит читать книгу от начала до конца по порядку. Вы изучите немного необходимой теории, запрограммируете кучу кода на Python, и получите твёрдые знания о том, как решить множество задач хакинга и реверсинга по прочтению книги. Если вы уже знакомы с Python и хорошо понимаете библиотеку ctypes Python, то переходите сразу к Главе 2. Для тех из вас, кто «в теме», вполне достаточно переходить к нужным разделам книги и использовать фрагменты кода или определенные разделы, как вам надо в ваших повседневных задачах.

Скачать книгу Программирование на Python для хакеров (Джастин Сейтц)

2023-06-30T13:30:51Книги и Курсы

Основные команды в Python

Python — это мощный и популярный язык программирования, который широко используется для разработки различных приложений. В этой статье мы рассмотрим основные команды в Python, которые помогут вам начать программировать и создавать свои собственные программы.

1. Команда print

Команда print используется для вывода текста или значений переменных на экран. Пример использования:

print("Hello, world!")

2. Команда input

Команда input используется для считывания пользовательского ввода с клавиатуры. Пример использования:

name = input("Введите ваше имя: ")
print("Привет, " + name + "!")

3. Команда if

Команда if используется для выполнения определенного блока кода, если условие истинно. Пример использования:

x = 5
if x > 0:
print("Число положительное")

4. Команда else

Команда else используется вместе с командой if и выполняет блок кода, если условие if ложно. Пример использования:

x = -2
if x > 0:
print("Число положительное")
else:
print("Число отрицательное")

5. Команда elif

Команда elif используется вместе с командами if и else и позволяет проверить дополнительные условия. Пример использования:

x = 0
if x > 0:
print("Число положительное")
elif x < 0:
print("Число отрицательное")
else:
print("Число равно нулю")

6. Команда for

Команда for используется для выполнения определенного блока кода для каждого элемента в последовательности. Пример использования:

fruits = ["яблоко", "банан", "апельсин"]
for fruit in fruits:
print(fruit)

7. Команда while

Команда while используется для повторения блока кода, пока условие истинно. Пример использования:

count = 0
while count < 5:
print(count)
count += 1

8. Команда break

Команда break используется для выхода из цикла досрочно. Пример использования:

for i in range(10):
if i == 5:
break
print(i)

9. Команда continue

Команда continue используется для перехода к следующей итерации цикла, игнорируя оставшуюся часть текущей итерации. Пример использования:

for i in range(10):
if i == 5:
continue
print(i)

10. Команда def

Команда def используется для создания пользовательских функций. Пример использования:

def square(x):
return x ** 2
result = square(5)
print(result)

Это лишь некоторые из основных команд в Python. Язык программирования Python предлагает множество других команд и возможностей, которые позволяют разрабатывать разнообразные приложения. Начав с изучения этих основ, вы сможете создавать свои собственные программы и расширять свои навыки программирования в Python. Удачи!

2023-06-26T12:33:45

Python