Что написано на пайтоне примеры
22 полезных примера кода на Python
Python — один из самых популярных языков программирования, чрезвычайно полезный и в решении повседневных задач. В этой статье я вкратце расскажу о 22 полезных примерах кода, позволяющих воспользоваться мощью Python.
Некоторые из примеров вы могли уже видеть ранее, а другие будут новыми и интересными для вас. Все эти примеры легко запоминаются.
1. Получаем гласные
2. Первая буква в верхнем регистре
Этот пример используется для превращения каждой первой буквы символов строки в прописную букву. Он работает со строкой из одного или нескольких символов и будет полезен при анализе текста или записи данных в файл и т.п.
3. Печать строки N раз
Этот пример может печатать любую строку n раз без использования циклов Python.
4. Объединяем два словаря
Этот пример выполняет слияние двух словарей в один.
5. Вычисляем время выполнения
Этот пример полезен, когда вам нужно знать, сколько времени требуется для выполнения программы или функции.
6. Обмен значений между переменными
Это быстрый способ обменять местами две переменные без использования третьей.
7. Проверка дубликатов
Это самый быстрый способ проверки наличия повторяющихся значений в списке.
8. Фильтрация значений False
9. Размер в байтах
Этот пример возвращает длину строки в байтах, что удобно, когда вам нужно знать размер строковой переменной.
10. Занятая память
Пример позволяет получить объём памяти, используемой любой переменной в Python.
11. Анаграммы
Этот код полезен для проверки того, является ли строка анаграммой. Анаграмма — это слово, полученное перестановкой букв другого слова.
12. Сортировка списка
Этот пример сортирует список. Сортировка — это часто используемая задача, которую можно реализовать множеством строк кода с циклом, но можно ускорить свою работу при помощи встроенного метода сортировки.
13. Сортировка словаря
14. Получение последнего элемента списка
15. Преобразование разделённого запятыми списка в строку
Этот код преобразует разделённый запятыми список в единую строку. Его удобно использовать, когда нужно объединить весь список со строкой.
16. Проверка палиндромов
Этот пример показывает, как быстро проверить наличие палиндромов.
17. Перемешивание списка
18. Преобразование строки в нижний и верхний регистры
19. Форматирование строки
Этот код позволяет форматировать строку. Под форматированием в Python подразумевается присоединение к строке данных из переменных.
20. Поиск подстроки
Этот пример будет полезен для поиска подстроки в строке. Я реализую его двумя способами, позволяющими не писать много кода.
21. Печать в одной строке
Мы знаем, что функция print выполняет вывод в каждой строке, и если использовать две функции print, они выполнят печать в две строки. Этот пример покажет, как выполнять вывод в той же строке без перехода на новую.
22. Разбиение на фрагменты
Этот пример покажет, как разбить список на фрагменты и разделить его на меньшие части.
На правах рекламы
Серверы для разработчиков — выбор среди обширного списка предустановленных операционных систем, возможность использовать собственный ISO для установки ОС, огромный выбор тарифных планов и возможность создать собственную конфигурацию в пару кликов, активация любого сервера в течение минуты. Обязательно попробуйте!
25 полезных однострочников Python, которые вы должны знать
Это сделает Python великим
В тот день, когда я написал свою первую строчку кода на Python, я был очарован простотой, популярностью и крутостью его однострочников. В своем блоге я хочу представить несколько однострочников на Python.
1. Сменка двух переменных
2. Множественные присвоения переменных
Вы можете использовать запятые и переменные, чтобы назначать нескольким переменным значения за раз. Используя этот метод, вы даже можете назначить несколько типов данных var за раз. Вы можете использовать список для присвоения значений переменным. Ниже приведен пример присвоения нескольких значений разным переменным из списка.
3. Сумма четных чисел в списке
4. Удаление нескольких элементов из списка
5. Чтение файлов
Здесь мы используем понимание того, как устроен список. Сначала мы открываем текстовый файл и с помощью цикла for читаем строку за строкой. В итоге с помощью strip убираем все лишнее пространство. Но есть один более простой и короткий способ сделать то же самое, используя только функцию списка.
6. Запись данных в файл
7. Создание списков
Мы также можем создать список строк, используя тот же метод.
8. Mapping списков, или изменение типа данных в списке
9. Создание набора
Метод, который мы использовали для создания списков, также можно использовать для создания наборов. Давайте создадим набор с помощью метода, который возвращает квадратный корень всех четных чисел в диапазоне.
10. Fizz Buzz
Это тест, в котором нам нужно написать программу, что печатает числа от 1 до 100. Но для чисел, кратных трем, выведет «Fizz» вместо числа, а для кратных пяти выведет «Buzz». (если кратно и трем, и пяти, то выводится, соответственно, FizzBuzz).
Похоже, нам нужно использовать циклы и несколько операторов if-else. Если вы попытаетесь сделать это на любом другом языке, то вам, возможно, придется написать до 10 строк кода. Но используя python, мы сможем реализовать FizzBuzz всего одной строкой кода.
В приведенном выше коде мы используем понимание списка для запуска цикла от 1 до 20, а затем на каждой итерации цикла мы проверяем, делится ли число на 3 или 5. Если да, то мы заменяем число на Fizz или Buzz соответственно (при выполнении обоих условий заменим число на FizzBuzz).
11. Палиндром
12. Целые числа, разделенные пробелами, в списке
13. Лямбда-функция
Лямбда-функция может принимать любое количество аргументов, но может иметь только одно __выражение.
14. Проверить наличие числа в списке
15. Вывод паттернов
16. Нахождение факториала
17. Ряд Фибоначчи
18. Простое число
19. Нахождение максимального числа
В приведенном выше коде с использованием лямбда-функции мы проверяем условие сравнения и в соответствии с ним возвращаем максимальное число.
20. Линейная алгебра
Иногда нам нужно увеличить числа в списке в 2 или 5 раз. Код ниже покажет, как это сделать.
21. Транспонировать матрицу
Если вам нужно преобразовать все строки в столбцы и наоборот, в python вы можете транспонировать матрицу всего в одну строку кода, используя функцию zip.
22. Подсчет нахождений паттерна
Это важный и рабочий метод, когда нам нужно знать количество повторений паттерна в тексте. В python есть библиотека re, которая сделает эту работу за нас.
23. Замена текста другим текстом
24. Симуляция подбрасывания монеты
Это может быть не так важно, но может быть очень полезно, когда вам нужно сгенерировать случайный выбор из заданного набора вариантов.
25. Генерация групп
Я поделился всеми полезными и важными однострочниками, которые я знаю. Если вы знаете какие-то ещё, поделитесь в комментариях.
Что можно писать на Питоне: практическое применение Python, плюсы и минусы
То есть, изучив Python, потенциально вы сможете работать в компаниях с мировыми именами.
Для чего нужен Python
Отвечая на вопрос, для чего нужен Python, хочется сразу отметить, что это язык широкого назначения и у него нет специализированной сферы деятельности. Поэтому на Python в принципе можно написать что угодно.
Объектная ориентация. Это означает, что в нем вы можете создавать объекты и классы и проводить с ними любые операции. Но при этом Питону свойственно еще функциональное и императивное программирование.
Для чего используется Python: примеры
У каждого языка есть область деятельности, где язык программирования состоялся больше всего, для Питона это Data Science. В этой сфере есть много языков, которые можно использовать, но Python является несомненным лидером.
Основные примеры деятельности, для чего нужен Python:
искусственный интеллект и нейросети;
реализация интернета вещей;
обработка больших объемов данных;
разработка некоторых видеоигр;
Примеры практического применения Python:
В веб-разработке — это фреймворки Django, Flask, Pyramid, Pylons, CherryPy. А также движки для сайтов — Saleor, Wagtail, Django и др.
В мобильной разработке Питон применяется реже, однако замечен в написании сервера для Instagram.
Компьютерные игры: Wor l d of Tanks, Batt le field 2, EVE Online и др.
Встроенные системы: банкоматы российского Сбербанка, Ras p berry Pi, Embedded Python, на производственных станках и др.
Библиотеки для научного исследования: SciPy, NumPy, Matplot l ib и др.
Плюсы и минусы Python
И достоинств Питона можно отметить:
идеален для первого языка, так как имеет достаточно простые основы;
легкий в понимании синтаксис — его код легко читается и понимается;
широкая инфраструктура — есть большое количество разнообразных библиотек и фреймворков;
кроссплатформенный язык, который можно применять на любой операционной системе;
Из недостатков можно отметить:
не адаптирован для создания мобильных приложений;
из-за динамической типизации программы на Питоне требуют лучшего тестирования и большего количества тестов;
не работает с память ю на низком уровне;
Заключение
Вот и получается, что если вы хотите связать свою будущую профессию с машинным обучением, искусственным интеллектом или работой с данными, то Python — это лучший инструмент для достижения этой цели.
Мы будем очень благодарны
если под понравившемся материалом Вы нажмёте одну из кнопок социальных сетей и поделитесь с друзьями.
🐍 Примеры использования Python, вдохновляющие на его изучение
Сергей Кравченко
Преимущества
Python – интерпретируемый язык. Он не преобразует сразу весь текст программы в машинный код, но годится для создания поразительных вещей. Это сделало Python популярным среди разработчиков и породило множество впечатляющих проектов в самых разных областях.
Научные вычисления и анализ данных
Научные библиотеки
Благодаря обширной библиотечной базе, Python стал важным инструментом в различных исследованиях. На нем часто пишут приложения для обработки научных данных.
Некоторые из наиболее полезных пакетов Python для научных вычислений:
Netflix
Netflix использует Python для анализа данных на стороне сервера. На нем написан центральный шлюз оповещений, который обрабатывает предупреждения, а затем направляет их инженерам и разработчикам. Шлюз также подавляет повторяющиеся предупреждения и автоматически выполняет действия, вроде перезагрузки или завершения нестабильного процесса. Это позволяет освободить сотрудников от избыточных вызовов.
FreeCAD
FreeCAD – бесплатная программа для параметрического трехмерного компьютерного проектирования с поддержкой метода конечных элементов. Она предназначена для машиностроения, но расширяется до более широкого круга применений, включая архитектуру или электротехнику. Python используется в качестве языка сценариев внутри FreeCAD. Пользователи могут самостоятельно расширять с его помощью функции приложения.
Экран FreeCAD версии 0.19
Из консоли Python или пользовательских скриптов можно выполнять во FreeCAD довольно сложные операции :
Машинное обучение
Используемые в проектах AI/ML инструменты и технологии отличаются от применяемых при разработке обычных программ. Для создания приложений AI/ML необходим стабильный, безопасный и гибкий язык, а также способные справиться с уникальными задачами инструменты. Python удовлетворяет этим требованиям, поэтому он так популярен среди профессионалов в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Простота, согласованность, независимость от платформы, большая коллекция библиотек и активное сообщество делают его подходящим инструментом для этой непростой сферы. Использование Python в решениях искусственного интеллекта включает расширенные вычисления, аналитику данных, распознавание изображений, обработку текста на естественных языках и многое другое.
Skyscanner
Панель управления Skyscanner
AiCure
Это финансируемый Национальными институтами здравоохранения и венчурным капиталом медицинский стартап из Нью-Йорка, который объединил искусственный интеллект с мобильными технологиями. AiCure помогает пациентам своевременно принимать назначенные лекарства, используя распознавание лиц, действий и препаратов. Приложение может анализировать состояние пациента, чтобы определить, действует ли лечение.
Генеративный предварительно обученный трансформатор (GPT-2) – это искусственный интеллект с открытым исходным кодом, созданный компанией OpenAI. GPT-2 переводит и резюмирует текст, отвечает на вопросы и генерирует текст для вывода. Проще говоря, это нейросеть, которая умеет работать с естественным языком, полностью написанная на Python.
Веб-разработка
Поскольку для Python есть множество библиотек и специальных фреймворков, он особенно хорош для веб-программирования. В частности, возможности динамической разработки с Django сделали его исключительно полезным инструментом для создания веб-приложений. Фреймворк предлагает стандартные библиотеки, которые существенно упрощают труд программиста.
Google поддерживает Python почти с самого начала: «Python там, где мы можем, C ++, где должны». Это означает, что C ++ используется только там, где нужен императивный контроль памяти и требуется низкая задержка.
В 2016 году команда инженеров Instagram хвасталась, что они провели крупнейшее в мире развертывание фреймворка Django. Вероятно, это справедливо и сегодня. С тех пор компания потратила немало времени и ресурсов на поддержку Python.
Визуальные эффекты и gamedev
В Python доступен целый арсенал инструментов и библиотек для разработки игр и визуальных эффектов. С его помощью были созданы, например, Battlefield 2, World of Tanks и Civilization-IV.
Blender
Blender – сложный инструмент для создания трехмерных графических моделей. Используя встроенный интерпретатор Python, в нем можно создавать 3D-игры. Blender поддерживает запись скриптов Python для скульптурных работ с помощью сетки, а также сценарии для создания пользовательских инструментов, прототипирования, игровой логики, импорта/экспорта из других форматов и автоматизации задач. Это позволяет интегрировать с приложением внешние механизмы рендеринга. Выражения Python также можно писать непосредственно в поля ввода чисел.
DeepFaceLab
DeepFaceLab может создавать поддельные изображения и видео, меняя возраст и лица. Чтобы сделать ролики более убедительными, DeepFaceLab позволяет изменить в них речь, хотя для этого требуется знание программного обеспечения для редактирования видео.
Заключение
Это далеко не полный список отраслей и примеров применения Python. Можно, например, вспомнить з наменитый BitTorrent, первая реализация которого была написана именно на Python, а также множество других проектов. Мы надеемся, что эта статья даст читателям некоторое представление о возможностях одного из самых популярных языков программирования. В его изучении всегда помогут статьи «Библиотеки программиста». Удачи!
На Python создают прикладные приложения, пишут тесты и бэкенд веб-приложений, автоматизируют задачи в системном администрировании, его используют в нейронных сетях и анализе больших данных. Язык можно изучить самостоятельно, но на это придется потратить немало времени. Если вы хотите быстро понять основы программирования на Python, обратите внимание на онлайн-курс «Библиотеки программиста». За 30 уроков (15 теоретических и 15 практических занятий) под руководством практикующих экспертов вы не только изучите основы синтаксиса, но и освоите две интегрированные среды разработки (PyCharm и Jupyter Notebook), работу со словарями, парсинг веб-страниц, создание ботов для Telegram и Instagram, тестирование кода и даже анализ данных. Чтобы процесс обучения стал более интересным и комфортным, студенты получат от нас обратную связь. Кураторы и преподаватели курса ответят на все вопросы по теме лекций и практических занятий.
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.
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.