Articles
Введение в Python
Основы Python

Основы Python

В этой статье рассматриваются основы Python.

YouTube Video

Запуск "Hello World!" 

1print("Hello World!")

Переменные в Python

В Python переменные — это именованные хранилища для хранения и использования данных и информации внутри программы. Переменные могут содержать различные типы данных и переназначаться по мере необходимости. Ниже мы предоставляем несколько примеров кода для демонстрации основного использования переменных в Python.

 1# 1. Assigning values to variables
 2# Integer type variable
 3age = 25
 4print("Age:", age)  # Output: Age: 25
 5
 6# Floating-point type variable
 7height = 175.5
 8print("Height:", height, "cm")  # Output: Height: 175.5 cm
 9
10# String type variable
11name = "Taro"
12print("Name:", name)  # Output: Name: Taro
13
14# Boolean type variable
15is_student = True
16print("Are you a student?", is_student)  # Output: Are you a student? True
17
18# 2. Assigning values to multiple variables simultaneously
19# You can assign multiple variables at once
20x, y, z = 5, 10, 15
21print("x =", x, ", y =", y, ", z =", z)  # Output: x = 5 , y = 10 , z = 15
22
23# 3. Updating the value of a variable
24# The value of a variable can be updated by reassignment
25age = 26
26print("Updated age:", age)  # Output: Updated age: 26
27
28# 4. Updating multiple variables at once
29# Example of swapping values between variables
30a, b = 1, 2
31a, b = b, a
32print("a =", a, ", b =", b)  # Output: a = 2 , b = 1
33
34# 5. Type conversion
35# Type conversion allows operations between different types
36count = "5"  # String "5"
37count = int(count)  # Convert to integer type
38print("Handling count as an integer:", count * 2)  # Output: Handling count as an integer: 10
39
40# Conversion to floating-point number
41pi_approx = "3.14"
42pi_approx = float(pi_approx)
43print("Approximation of pi:", pi_approx)  # Output: Approximation of pi: 3.14

Как показано, переменные в Python можно использовать гибко. Переменные можно использовать без указания их типа и переназначать по мере необходимости. Кроме того, преобразование типов позволяет легко переключаться между различными типами данных.

Типы данных в Python

Python имеет несколько базовых типов данных. Ниже мы приводим объяснения и примеры кода для каждого из них.

Целочисленный тип

Целочисленный тип используется для работы с целыми числами без десятичной точки.

1# Example of integer type
2x = 10
3print(x)        # Output: 10
4print(type(x))  # Output: <class 'int'>

Тип с плавающей точкой

Тип с плавающей точкой используется для работы с числами, имеющими десятичную точку.

1# Floating Point Number Example
2y = 3.14
3print(y)        # Output: 3.14
4print(type(y))  # Output: float

Строковый тип

Тип строк (string) представляет собой последовательность символов. Строки могут заключаться в одинарные кавычки ' или двойные кавычки ".

1# Example of String
2s = "Hello, World!"
3print(s)        # Output: Hello, World!
4print(type(s))  # Output: <class 'str'>

Логический тип

Логический тип имеет два значения: истина (True) и ложь (False).

1# Example of Boolean
2b = True
3print(b)        # Output: True
4print(type(b))  # Output: <class 'bool'>

Тип список

Список (list) - это изменяемая последовательность, которая может содержать несколько элементов, и эти элементы могут быть разного типа данных.

1# Example of List
2lst = [1, 2, 3, "four", 5.0]
3print(lst)        # Output: [1, 2, 3, 'four', 5.0]
4print(type(lst))  # Output: <class 'list'>

Тип кортеж

Кортеж (tuple) - это последовательность, которая может содержать несколько элементов, и его содержимое нельзя изменить после создания.

1# Example of Tuple
2tup = (1, "two", 3.0)
3print(tup)        # Output: (1, 'two', 3.0)
4print(type(tup))  # Output: <class 'tuple'>

Тип словарь

Словарь (dictionary) - это коллекция, которая хранит пары ключ-значение. Ключи должны быть уникальными.

1# Example of Dictionary
2dct = {"one": 1, "two": 2, "three": 3}
3print(dct)        # Output: {'one': 1, 'two': 2, 'three': 3}
4print(type(dct))  # Output: <class 'dict'>

Тип множество

Множество (set) - это коллекция, которая содержит только уникальные элементы. Дублирующиеся значения не могут быть включены.

1# Example of Set
2st = {1, 2, 2, 3}
3print(st)        # Output: {1, 2, 3}
4print(type(st))  # Output: <class 'set'>

Эти типы данных являются основными и часто используются для работы с данными в Python. При их правильном использовании вы можете удовлетворить различные требования в ваших программах.

Обзор Python

Python - это высокоуровневый язык программирования, разработанный Гвидо ван Россумом в 1991 году. Его философия дизайна подчеркивает 'простоту,' 'ясность' и 'читабельность,' что позволяет создавать код, который интуитивно понятен, легко писать и читать. Ниже представлен обзор основных особенностей Python.

  1. Читаемость и Простота:

    • Благодаря четкой структуре и выражениям, близким к естественному языку, этот язык легко изучается новичками.
    • Блоки определяются с помощью отступов, что автоматически форматирует код и повышает его читаемость.

  2. Богатые библиотеки и фреймворки:

    • Имеет богатую стандартную библиотеку, позволяющую выполнять множество задач с легкостью.
    • Существуют специализированные библиотеки и фреймворки для различных областей, таких как численные вычисления (NumPy), анализ данных (Pandas), машинное обучение (scikit-learn, TensorFlow) и веб-разработка (Django, Flask).

  3. Разнообразие возможностей:

    • Python подходит как для использования в качестве скриптового языка, так и для разработки полнофункциональных приложений. Он используется в различных приложениях, таких как веб-приложения, настольные приложения, научные вычисления, машинное обучение, анализ данных и IoT.

  4. Кроссплатформенность:

    • Он независим от платформ и может работать на многих операционных системах, включая Windows, macOS и Linux.

  5. Открытый исходный код и сообщество:

    • Python — это проект с открытым исходным кодом, поддерживаемый активным сообществом. Благодаря этому обеспечиваются частые обновления, разработка библиотек и поддержка.

  6. Динамическая типизация и автоматическое управление памятью:

    • Динамическая типизация устраняет необходимость объявления типов переменных, что ускоряет разработку.
    • Сборщик мусора выполняет автоматическое управление памятью, упрощая этот процесс.

Благодаря этим функциям Python широко используется в различных областях, включая образование, промышленность и научную сферу.

Экранированные символы в Python

В Python экранированные символы используются для включения определённых управляющих символов или символов с особым значением в строки. Экранированные символы — это специальные символы, которые добавляют определённое значение обычным строкам. Давайте внимательнее рассмотрим экранированные символы в Python.

Основы экранированных символов

В Python экранированные символы определяются с помощью обратной косой черты (\). Экранированные символы задают особое поведение в обычных строках. Например, \n обозначает переход на новую строку, а \t обозначает табуляцию.

Вы можете определить строку с экранированными символами следующим образом:.

1# Example of escape characters
2print("Hello\nWorld")  # A newline is inserted after "Hello"
3
4# Output:
5# Hello
6# World

Список основных экранированных символов

Основные экранированные символы, используемые в Python, приведены ниже:.

  • \\: Представляет саму обратную косую черту.
  • \': Включает одинарную кавычку в строку.
  • \": Включает двойную кавычку в строку.
  • \n: Переход на новую строку
  • \t: Табуляция
  • \r: Возврат каретки
  • \b: Забой (удаление символа)
  • \f: Прогон страницы (form feed)
  • \a: Звуковой сигнал (колокольчик)
  • \v: Вертикальная табуляция
  • \N{name}: Символ по имени из базы данных Unicode
  • \uXXXX: 16-битный символ Unicode (указывается четырьмя шестнадцатеричными цифрами)
  • \UXXXXXXXX: 32-битный символ Unicode (указывается восемью шестнадцатеричными цифрами)
  • \xXX: Символ, указанный в шестнадцатеричном формате

Примеры часто используемых управляющих символов

Вот несколько конкретных примеров использования управляющих символов.

Двойные и одиночные кавычки

Для включения двойных или одиночных кавычек в строку используйте управляющие символы.

 1# String containing double quotes
 2quote = "He said, \"Python is amazing!\""
 3print(quote)
 4
 5# String containing single quotes
 6single_quote = 'It\'s a beautiful day!'
 7print(single_quote)
 8
 9# Output:
10# He said, "Python is amazing!"
11# It's a beautiful day!

Переносы строк и табуляция

Переносы строк и табуляция часто используются для форматирования текста.

 1# Example using newline
 2multiline_text = "First line\nSecond line"
 3print(multiline_text)
 4
 5# Example using tab
 6tabbed_text = "Column1\tColumn2\tColumn3"
 7print(tabbed_text)
 8
 9# Output:
10# First line
11# Second line
12# Column1	Column2	Column3

Управляющие символы Unicode

В Python символы Unicode представляются с помощью \u или \U. Это особенно полезно при работе с символами других языков, отличных от английского.

1# Example of Unicode escape
2japanese_text = "\u3053\u3093\u306B\u3061\u306F"  # Hello in Japanese
3print(japanese_text)
4# Output:
5# こんにちは(Hello in Japanese)

Предостережения при использовании специальных управляющих символов

Есть несколько предупреждений, которые следует учитывать при использовании управляющих символов.

  1. Сырые строки: Если вы хотите отображать строки, содержащие обратные слэши, как есть, можно использовать сырые строки. Сырые строки задаются добавлением префикса r к строке.
1raw_string = r"C:\Users\name\Documents"
2print(raw_string)
3# Output:
4# C:\Users\name\Documents

В сырых строках обратный слэш не интерпретируется как управляющий символ и выводится как есть.

  1. Использование Unicode: При использовании управляющих символов Unicode убедитесь, что указанные шестнадцатеричные коды верны. Неверные указания приведут к неправильному отображению символов.

Экранирование обратных слэшей

Чтобы включить сам обратный слэш в строку, используйте двойной обратный слэш.

1# Example containing backslash
2path = "C:\\Program Files\\Python"
3print(path)
4# Output:
5# C:\Program Files\Python

Продвинутый пример: сложное форматирование строк

Также можно комбинировать управляющие символы для форматирования сложных строк.

 1# Example of formatting a message
 2message = "Dear User,\n\n\tThank you for your inquiry.\n\tWe will get back to you shortly.\n\nBest Regards,\nCustomer Support"
 3print(message)
 4# Output:
 5# Dear User,
 6#
 7#     Thank you for your inquiry.
 8#     We will get back to you shortly.
 9#
10#     Best Regards,
11#     Customer Support

Резюме

Управляющие символы в Python — это мощный инструмент для включения определённых управляющих символов или специальных символов в строки. Понимание их использования и грамотное применение при необходимости обеспечивают более гибкую обработку строк.

Версии Python

Давайте кратко рассмотрим основные выпуски Python и их особенности.

  1. Python 1.0 (1994)
1# Simple code that works in Python 1.0
2def greet(name):
3    print "Hello, " + name  # print was a statement
4
5greet("World")

Первый официальный выпуск. Были разработаны базовый синтаксис и стандартная библиотека Python.

  1. Python 2.0 (2000)
1# List comprehension
2squares = [x * x for x in range(5)]
3print squares
4
5# Unicode string (u"...")
6greet = u"Hello"
7print greet

Добавлены важные функции, такие как генераторы списков, полная сборка мусора и начальная поддержка Unicode. Python 2 долгое время использовался, но поддержка завершилась в 2020 году.

  1. Python 3.0 (2008)
1# print is now a function
2print("Hello, world!")
3
4# Unicode text is handled natively
5message = "Hello"
6print(message)

Крупное обновление без обратной совместимости. print стал функцией, Unicode стал типом строк по умолчанию, а целые числа были унифицированы, что значительно улучшило согласованность и удобство использования Python. Серия Python 3.x является текущей основной версией.

  1. Python 3.5 (2015)
1import asyncio
2
3async def say_hello():
4    await asyncio.sleep(1)
5    print("Hello, async world!")
6
7asyncio.run(say_hello())

Синтаксис async/await был введен, упрощая написание асинхронного программирования.

  1. Python 3.6 (2016)
1name = "Alice"
2age = 30
3print(f"{name} is {age} years old.")  # f-string makes formatting simple

Добавлены форматированные строковые литералы (f-strings), делающие форматирование строк более удобным. Кроме того, были расширены подсказки типов.

  1. Python 3.7 (2018)
1from dataclasses import dataclass
2
3@dataclass
4class Person:
5    name: str
6    age: int
7
8p = Person("Bob", 25)
9print(p)

Были введены датаклассы (dataclasses), упрощающие определение структуроподобных классов. Поддержка async/await также была улучшена.

  1. Python 3.8 (2019)
1# Assignment inside an expression
2if (n := len("hello")) > 3:
3    print(f"Length is {n}")

Добавлен оператор «морж» (:=), позволяющий использовать выражения присваивания. Также были введены параметры, принимающие только позиционные аргументы, повышающие гибкость использования аргументов функций.

  1. Python 3.9 (2020)
1a = {"x": 1}
2b = {"y": 2}
3c = a | b  # merge two dicts
4print(c)   # {'x': 1, 'y': 2}

Были улучшены подсказки типов и добавлен оператор объединения (|) для списков и словарей. Также была реорганизована стандартная библиотека.

  1. Python 3.10 (2021)
 1def handle(value):
 2    match value:
 3        case 1:
 4            return "One"
 5        case 2:
 6            return "Two"
 7        case _:
 8            return "Other"
 9
10print(handle(2))

Добавлено сопоставление с образцом (pattern matching), позволяющее создавать более мощные условные выражения. Сообщения об ошибках были улучшены, а система типов была дополнительно усилена.

  1. Python 3.11 (2022)
1# Improved performance (up to 25% faster in general)
2# More informative error messages
3try:
4    eval("1/0")
5except ZeroDivisionError as e:
6    print(f"Caught an error: {e}")
**Значительные улучшения производительности** привели к более быстрому выполнению по сравнению с предыдущими версиями. Кроме того, были усовершенствованы обработка исключений и проверка типов.
  1. Python 3.12 (2023)
 1# Automatically shows exception chains with detailed traceback
 2def f():
 3    raise ValueError("Something went wrong")
 4
 5def g():
 6    try:
 7        f()
 8    except Exception:
 9        raise RuntimeError("Higher level error")  # Automatically chained
10
11try:
12    g()
13except Exception as e:
14    import traceback
15    traceback.print_exception(type(e), e, e.__traceback__)
Сообщения об ошибках были еще больше улучшены, а производительность повышена. Кроме того, автоматическое отображение цепочек исключений позволяет более детально проводить отладку. Добавлены новые синтаксические возможности и улучшения стандартной библиотеки, повышающие продуктивность разработчиков.

Серия Python 3.x продолжает развиваться, в последних версиях улучшена производительность, система типов и добавлены новые возможности.

Вы можете следовать этой статье, используя Visual Studio Code на нашем YouTube-канале. Пожалуйста, также посмотрите наш YouTube-канал.

YouTube Video