Python что можно написать: Что можно делать с Python?

Содержание

Что можно делать с Python?

У вас получилось: вы закончили курсы, или дочитали книгу, которая дает вам базу для программирования в Python. Вы освоили списки, словари, классы, может даже некоторые объектно-ориентированные концепции.

Есть вопросы по Python?

На нашем форуме вы можете задать любой вопрос и получить ответ от всего нашего сообщества!

Telegram Чат & Канал

Вступите в наш дружный чат по Python и начните общение с единомышленниками! Станьте частью большого сообщества!

Паблик VK

Одно из самых больших сообществ по Python в социальной сети ВК. Видео уроки и книги для вас!

И что дальше?

Python – это очень универсальный язык программирования, с плеядой пользователей во всех возможных сферах. Если вы освоили основы Python, и хотите построить на нем что-нибудь – важно понять, какой первый шаг следует сделать.

Содержание:

В данной статье мы рассмотрим несколько разных проектов, ресурсов и руководств, которые вы можете использовать для создания чего-либо в Python.

Что другие делают в Python?

Вы, наверное, думаете, что люди создают в Python в реальной жизни? Для начала, давайте быстренько пройдемся по крупным компаниям, которые используют данный язык.

Google, к примеру, использовали Python с самого начала, и сегодня он занимает место ведущих гигантов среди языков, ориентированных на серверную сторону. Гвидо ван Россум, добрый пожизненный диктатор Python (уже нет) даже работал нам на протяжении нескольких лет, наблюдая за тем, как развивается язык.

В Instagram любят Python за его простоту. Сервис известен «самым большим развертыванием веб-фреймворка Django, который полностью написан на Python».

Spotify использует язык из-за его сервисов анализа данных и бэкенда. Согласно команде разработчиков, простота использования Python позволяет достичь молниеносной скорости разработки. Spotify выполняет тонны анализов, чтобы собирать рекомендации своим пользователям, так что им нужно что-нибудь, что может выполнять такую работу быстро. Python – это решение!

Что я могу делать в Python?

Начиная с веб разработки до работы с научными данными, машинным обучением, и пр., приложения Python не имеют границ. Рассмотрим несколько проектов, которые помогут вам развить ваши навыки работы с Python.

#1: Автоматизация нудных дел

Это ресурс по «практическому программированию для начинающих». Как и говорится в заголовке, с этой книгой вы можете узнать, как автоматизировать скучные процессы, такие как обновление электронных таблиц, или переименовывать файлы на компьютере. Это отличная отправная точка для тех, кто уже освоил основы Python.

У вас будет шанс попрактиковаться в том, что вы уже выучили на данный момент, создавая словари, проводя скрейпинг сайтов, работая с файлами и создавая объекты и классы. Практические приложения, встречающиеся в этой книге дадут вам реальное представление о том, что вы можете делать незамедлительно.

#2: Держать руку на курсе Биткоина

Похоже, что сегодня о Bitcoin Python говорят все. С тех пор, как в декабре 2017, когда курс почти поднялся до отметки в 20 000 долларов, криптовалюта стала на слуху у миллионов. Цена продолжает колебаться, но многие считают инвестиции целесообразными.

Если вы хотите обогатиться на виртуальном золоте и хотите знать, когда делать следующий шаг, то вам нужно иметь представление о лучших ценах на bitcoin. Это руководство может научить вас, как использовать навыки работы в Python, чтобы построить собственную систему уведомлений о курсе Bitcoin.

Основа этого проекта – это создание IFTTT (if this, then that) апплетов. Вы узнаете, как использовать библиотеку requests для отправки запросов HTTP и как использовать webhook для подключения вашего приложения к внешним сервисам.

Этот проект – отличная отправная точка для начинающего питониста, который заинтересован в крипте. Сервис, который вы построите с данным руководством может быть расширен под другие валюты, так что если вы также рассматриваете Ethereum – двери открыты!

#3: Создание калькулятора

Этот простой проект – отличный шлюз в мире GUI программирования. Создание бекенд сервисов – это важная часть развертывания, но может появиться необходимость во фронтенде, которую стоит учитывать. Создание приложений, которыми пользователи могут легко пользоваться – это первостепенная важность.

Если вам интересен UX\UI дизайн, то это руководство вам понравится. Вы будете работать с модулем tkinter, стандартным пакетом графического пользовательского интерфейса, который поставляется вместе с Python.

Модуль tkinter – это обертка вокруг Tcl/Tk, комбинация скриптового языка Tcl и расширения фреймворка графического пользовательского интерфейса Tk. Если у вас есть установленный Python, то у вас уже есть готовый к использованию tkinter. Вам нужно сделать простой вызов перед началом:

from tkinter import *

После проведения установки, вы можете начать работу с постройкой своего первого GUI калькулятора в Python.
Попрактикуйтесь в использовании модуля tkinter и наблюдайте за тем, как ваше виденье материализуется на экране. После того, как вы окрепнете, вы можете начать работать с другими GUI инструментами Python. Ознакомьтесь к официальной документацией GUI программирования в Python для дополнительной информации.

#4: Майнинг данных Twitter

Благодаря интернету, и (все чаще и чаще) интернету вещей (IoT) – у нас есть доступ к огромному количеству данных, о которых не могли мечтать всего десять лет назад. Аналитика – это огромная часть любой сферы, которая связана с данными. О чем люди разговаривают? Какие шаблоны видны в их поведении?

Твиттер – отличное место, чтобы получить ответы на эти вопросы. Если вам интересен анализ данных, тогда майнинг данных в Twitter – отличный способ попробовать свои навыки в Python, чтобы ответить на вопросы об окружающем мире.

В учебном пособии по анализу Твиттера позволит вам получать данные из Твиттера и анализировать настроения пользователей в среде docker. Вы узнаете, как регистрировать приложение вместе с Твиттером, это понадобиться вам, чтобы получить доступ к потоковым API.

Вы увидите, как использовать Tweepy для фильтрации твитов, которые вы хотите вытягивать, TextBlob для подсчета настроения этих твитов, Elasticsearch для анализа содержимого этих твитов и Kibana для показа результатов. По окончанию данного руководства, вы уже будете готовы к тому, чтобы заняться другими проектами, которые используют Python для обработки текстов и распознавания речи.

#5: Создание микроблога с помощью Flask

Похоже, что у каждого сегодня есть блог, и нет ничего плохого в том, чтобы иметь собственный уютный хаб онлайн. С развитием Twitter и Instagram, микроблоги стали чрезвычайно популярными. В этом проекте Мигеля Гринерга, вы научитесь создавать собственный микроблог.

Он называется «Мега-руководство Flask», и однозначно соответствует названию. Проработав 23 главы, вы получите глубокое представление о веб-фреймворке Flask. К концу проекта, вы сможете создать полностью работающее веб приложение.
Вам не нужно знать что-либо о Flask, чтобы приступить к делу, так что это идеально для тех, у кого чешутся руки, чтобы приступить к веб разработке.

Руководство недавно было обновлено, и теперь включает в себя контент, который поможет вам стать лучшим веб разработчиком. Вы можете прочесть его бесплатно онлайн, купить экземпляр в Amazon, или пройтись с автором по онлайн курсу пошагово. После окончания курса, вы сможете перейти к Django и создавать более масштабные веб приложения.

#6: Создание блокчейна

Хотя блокчейн в основном разрабатывается как финансовая технология, его можно применять во многих других областях. Блокчейны можно применять практически во всех транзакциях: от сделок с недвижимостью, до передач медицинских отчетов.

Вы можете получить лучшее представление о том, как это работает, построив свой блокчейн! Руководство Hackernoon поможет вам реализовать блокчейн с нуля. К концу проекта, вы получите глубокое представление того, как работает эта технология транзакций.

Вы будете работать с HTTP клиентами и библиотекой requests. После установки веб-фреймворка Flask, вы сможете использовать запросы HTTP и взаимодействовать со своим блокчейном в интернете.

Помните, блокчейн – это не только для фанатов криптовалюты. Построив такой самим, вы легко найдете креативный способ реализовать эту технологию в интересующей вас области.

#7: Разбираемся с лентой Twitter

Интересует постройка веб приложений, но не хватает уверенности, чтобы начать мега-проект? Не беспокойтесь, мы кое-что подготовили для вас. С нами вы сможете научиться создавать простое веб приложение всего за несколько часов.

Боб Белдерброс делится кейсом, где он создал 40th PyBites Code Challenge, в котором участникам нужно было построить простое веб приложение для лучшей навигации по ленте новостей Daily Python Tip в Твиттере. Вы можете пройтись по результатам данного челенджа и ознакомиться с кодом.

Вместо Flask, вы будете использовать микро веб-фреймворк Bottle. Он славится тем, что является слабо зависимым решением для быстрого создания приложений. Так как он был разработан таким образом, чтобы быть легким и простым в использовании, вы сможете получить свое приложение практически мгновенно.
Вы также сможете работать с модулем Tweepy, чтобы загружать данные из API Твиттера. Вы сможете хранить данные в базе SQLAlchemy или Peewee, так что заодно получите небольшую практику в запросах SQL.

#8: Играйте в PyGames

Этот раздел для тех, кто хочет весело провести время. Python может быть использован для написания различных аркадных игр, адвенчур и пазлов, на разработку которых уйдет всего несколько дней. К классическим играм, типа пинг-понга вы сможете перейти, когда освоите новые навыки программирования.

Библиотека Pygame заметно упрощает разработку собственных игр. Он включает в себя практически все необходимое, чтобы вы могли приступить к разработке игр.

Pygame совершенно бесплатный и находится в открытом доступе. Он включает в себя библиотеки компьютерной графики и работы со звуком, которые вы можете использовать для внедрения интерактивного функционала в ваше приложение.

Вам доступны десятки игр, которые вы можете создать при помощи библиотеки. Что-бы вы не хотели придумать, чувствуйте себя комфортно и делитесь своими работами в сообществе Pygame!

#9: Выберите свое собственное приключение

Если вам больше по духу повествование, то у вас все еще масса инструментов, чтобы создать нечто крутое в Python.
Язык очень прост для написания, что делает его идеальной средой для разработки интерактивного чтива. С этим бесплатным руководством, вы сможете пошагово ознакомиться с написанием текстовых игр в Python.

Руководство подразумевает базовое понимание программирования в Python, и помогает проложить мост между тем, что вы уже знаете и неизведанными землями для построения приложения.

Если вы хотите, чтобы ваша история вышла на новый уровень, вы можете использовать движок, вроде RenPy, чтобы добавить звуки и изображения в вашу игру, создав визуальную новеллу с полным погружением. (После этого, вы можете выложить игру в Steam и посмотреть, как она расходится! Лучший способ получить отзыв о вашей работе – создать собственный релиз на мировом рынке.)

#10: Скажите “Привет, мир!” машинному обучению

Машинное обучение может быть фундаментальной областью в понимании искусственного интеллекта. Однако, в этой сфере легко запутаться, так как она постоянно развивается и меняется.
К счастью, в вашем распоряжении имеются онлайн ресурсы, которые могут помочь освоиться, перед тем как нырнуть с головой в мир под названием data science. Это руководство создано Джейсоном Браунли, и является хорошим примером введением в использование Python для машинного обучения.

Вы пройдетесь по ряду базовых алгоритмов машинного обучения, как и по библиотекам Python, которые помогут вам в составлении прогнозов.

Руководство очень простое и в нем легко ориентироваться. Вы можете окончить его всего за несколько часов. По окончанию курса, у вас будет общее представление о том, как использовать Python в науке данных.

Когда вы будете уверены в том, что можно нырять с головой, можете ознакомиться с этими руководствами, где вы сможете научиться анализировать отпечатки, создавать визуализации, распознавать речь и лица, и все это в Python!

#11: Бросаем вызов!

Если вы не уверены в том, что готовы окунаться в некоторые крупные проекты, упомянутые ранее, при этом мелкие вас не очень интересуют, вы можете думать: а чем еще можно заняться?

Кодерские задачки могут помочь вам попрактиковаться в навыках работы в Python и получить поверхностное представление обо всем спектре вещей, которые вы можете делать в Python,
Проще говоря: вам предоставят проблему, и вам нужно найти решение, в котором используется Python.

У вас будет шанс разработать решения, которые имеют смысл для вас, при этом у вас есть возможность углубиться в язык Python при помощи подсказок. Так вы получите представление о том, какие модули вам нужно импортировать, чтобы решить проблему.

Кодовые челенджы – это хороший способ освоить наибольшее количество библиотек, методов и фреймворков. Вы гарантированно найдете что-нибудь, что зацепит ваш интерес, и захотите уделять этому свободное время. Вы можете вернуться к этому списку и найти то, что зажгло в вас интерес, когда вы использовали это в одном из челенджей.

Чтобы начать, попробуйте одно из следующих, чтобы оценить свои силы:

Python Challenge. Более 20 доступных уровней. Создавайте простые скрипты в Python, чтобы решить уровень. По интернету есть разбросанные подсказки, но старайтесь искать решение самостоятельно!
PyBites Code Challenge. Включает в себя 50 задач, и количество растет! Эти задачи направлены на то, чтобы вы научились работать в Python для создания приложений, которые будут решать определенные проблемы.

Если вы предпочитаете программировать в таких задачах самостоятельно вместо пошаговых инструкций, то не будет лишним иметь под рукой вспомогательный ресурс.

Книга Python Tricks – это отличный источник информации, который поможет при работе с задачами. В книге рассматриваются малоизвестные части Python, на основании которых и формируются задачи.

Чего (скорее всего) не стоит делать в Python?

Очевидно, что Python – чрезвычайно универсальный язык, с которым вы можете делать массу вещей. Но вы не можете делать буквально всё. Фактически, есть определенные сферы, на которые Python не рассчитан.

С точки зрения интерпретируемого языка, у Python есть проблемы со взаимодействия с низкоуровневыми устройствами, такими как драйверами устройств. Например, у вас будут проблемы, если вы захотите написать операционную систему только на Python. Вам лучше связать его с С или С++ для низкоуровневых приложений.

Однако, даже это может быть проблемой не долго. В качестве подтверждения гибкости Python, есть люди, которые работают над проектами, которые расширяют юзабилити Python для низкоуровневых взаимодействий. MicroPython – это один из таких проектов, разрабатывающих низкоуровневые возможности Python.

Что если вашей идеи нет в этом списке?

Ничего страшного! Этот список вряд ли можно назвать исчерпывающим: существует огромное количество других инструментов и приложений, которые вы можете построить в Python, которые мы не рассмотрели в данной статье. Не думайте, что ваши идеи должны как-либо ограничиваться данным списком. Это просто база, с которой вы можете начать.

В этом видео вы можете почерпнуть несколько идей из других проектов, под которые Python хорошо заточен. Вы также можете ознакомиться с данным постом в блоге, автор которого подсказывает, где найти вдохновение для новых проектов Python.
Наконец, вы вольны искать и находить проекты, которые вам интересны.

Что делать дальше?

Ну, вот и все! Одиннадцать путей от новичка в Python до прожженного питониста!
Неважно, с чего вы хотите начать, вам открыты бесчисленные проспекты для разработки ваших навыков программирования. Начинайте с чего угодно! Родилась идея, которой нет в этом списке? Поделитесь в комментариях! Вы можете предложить идеальный проект для программиста-побратима.

Если вы застряли и ищете толчок в нужном направлении, поговорите об этом! Программирование не обязательно должно быть одиночным делом.

Если вы ищете способ задать вопрос и получить быстрый ответ от профессионалов – Python Форум всегда свободен. Это частное сообщество поможет вам найти контакт с теми, кто поможет вам пройти через возникшие стены, на которые вы наткнулись, работая в Pyhton.

Что можно написать на Python — от калькулятора до майнинга данных

Задаваться вопросом, что пишут на Python, кажется даже не вполне корректным: на нем можно создать практически все. Благодаря многочисленным библиотекам, фреймворкам, собственному компилятору и поддержке крупных корпораций вроде Google сегодня Python стал языком общего назначения. Гибкий, простой и быстрый, он собрал сотни тысяч фанатов по всему миру.

Python отлично показывает себя в следующих областях:

системное программирование;
веб-программирование — backend;
Data Science и анализ данных;
графические интерфейсы;
веб-сценарии;
искусственный интеллект.

Мы приводим примеры пяти мануалов, с помощью которых вы можете реализовать несложные проекты, начав изучать Python на практике.

В этом пособии для новичков даны пошаговые инструкции по тому, как упростить и автоматизировать множество скучных задач в электронных таблицах, поисковых системах, при загрузке онлайн-контента, заполнения форм и многих других. Вы будете работать со скриптами, файлами, объектами и классами, проводить скрейпинг сайтов — в общем, на практике применять теоретические знания.

С помощью Python и этого руководства вы можете сделать простое приложение для пользователей — калькулятор. Это дверь в GUI-программирование — создание интуитивно понятных графических интерфейсов. В процессе вы поработаете с модулем tkinter, который уже предустановлен в последних версиях Python.

Это открытие фреймворка Flask. На Python написаны такие сервисы, как Instagram и YouTube, поэтому он отлично подходит для создания собственного микроблога в экспериментальных, а возможно, и коммерческих целях. В мегаруководстве Мигеля Гринберга детально разбирается Flask, а после его изучения вы сможете написать свое первое веб-приложение.

Для работы с анализом данных подойдет, разумеется, не только Twitter — любая открытая площадка в интернете, — но мы приведем этот пример. При помощи модулей вы сможете отсортировать и структурировать нужную информацию. Используя Tweepy — отфильтровать посты юзеров по определенным параметрам. А с помощью GraphQL можно будет привести результат работы в вид графического интерфейса.

Технологии криптошифрования используют не только как финансовый инструмент — найти им применение можно во множестве областей. Если вам интересен блокчейн, попробуйте создать собственный. Для этого вам понадобится работать с библиотекой requests и HTTP-клиентами и вооружиться вот этим руководством.

Мы привели несколько примеров того, что можно сделать на Python в качестве обучающих задач. Если вам интересно более детальное погружение в этот язык, рекомендуем курс «Python-разработчик с нуля». За короткий срок плотного обучения вы овладеете навыками разработчика как минимум младшего уровня.

Курс «Python-разработчик с нуля»

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.

Живая обратная связь с преподавателями

Неограниченный доступ к материалам курса

Стажировка в компаниях-партнёрах

Дипломный проект от реального заказчика

Гарантия трудоустройства в компании-партнёры для выпускников, защитивших дипломные работы

16 фактов о программировании на Python

Python занял первое место в списке лучших языков программирования по версии IEEE Spectrum за 2019 год. Сегодня мы рассмотрим некоторые интересные факты о программировании на Python, чтобы лучше понять, что делает его таким популярным. Почти каждая отрасль бизнеса сейчас использует этот язык программирования. Эксперты советуют начать его изучение как можно скорее.

Ниже мы представляем вашему вниманию подборку из 16 наиболее интересных фактов о программировании на этом языке.

1. Python изначально был хобби-проектом

В декабре 1989 года создатель Python Гвидо Ван Россум думал над хобби-проектом, чтобы занять себя в последнюю неделю перед Рождеством. Он думал о написании нового языка сценариев, который будет потомком ABC и хотел написать его на C. Он решил назвать его Python.

2. Почему он называется Python

Название языка не имеет ничего общего со змеями, он назван так в честь популярной британской комедийной труппы Монти Пайтона из 1970ых. Гвидо является большим фанатом «Летающего Цирка Монти Пайтона». Находясь в довольно мрачном настроении, он и назвал проект «Python». Разве это не интересный факт о Python?

3. Зен Python’а

Тим Питерс, основной вкладчик сообщества Python, написал это стихотворение, чтобы подчеркнуть философию Python. Если вы введете «import this» в Python, то увидите это стихотворение:

Ниже представлен перевод на русский язык:

Красивое лучше, чем уродливое.
Явное лучше, чем неявное.
Простое лучше, чем сложное.
Сложное лучше, чем запутанное.
Плоское лучше, чем вложенное.
Разреженное лучше, чем плотное.
Читаемость имеет значение.
Особые случаи не настолько особые, чтобы нарушать правила.
При этом практичность важнее безупречности.
Ошибки никогда не должны замалчиваться.
Если они не замалчиваются явно.
Встретив двусмысленность, отбрось искушение угадать.
Должен существовать один и, желательно, только один очевидный способ сделать это.
Хотя он поначалу может быть и не очевиден, если вы не голландец( Отсылка к нидерландскому программисту, создавшему язык Python, Гвидо ван Россуму ).
Сейчас лучше, чем никогда.
Хотя никогда зачастую лучше, чем прямо сейчас.
Если реализацию сложно объяснить — идея плоха.
Если реализацию легко объяснить — идея, возможно, хороша.
Пространства имён — отличная штука! Будем делать их больше!

4. Реализации Python’a

Python поставляется в различных реализациях, используемых для различных целей:

CPython — написанный на C, наиболее распространенная реализация Python
Jython — написанный на Java, компилируется в байт-код
IronPython — реализован в C#, используется для платформ, написанных на .NET
Brython — браузерный Python, работает в браузере
RubyPython — мост между интерпретаторами Python и Ruby
PyPy — Python, реализованный на Python
MicroPython — работает на микроконтроллерах

5. Большие компании, использующие Python

Многие компании с громкими именами используют (или использовали) Python для своих продуктов/услуг. Вот некоторые из них:

NASA
Google
Nokia
IBM
Yahoo! Maps
Walt Disney Feature Animation
Facebook
Netflix
Expedia
Reddit
Quora
MIT
Disqus
Hike
Spotify
Udemy
Shutterstock
Uber
Amazon
Mozilla
Dropbox
Pinterest
Youtube

6. Никаких фигурных скобок

В отличие от Java и C++, Python не использует фигурные скобки для разделения кода. Для этого используются отступы. Если вы решите импортировать скобки из пакета __future__, он выбросит вам остроумную ошибку:

без шансов

7. Функции могут возвращать несколько значений

В Python функция может возвращать более одного значения в виде кортежа. Посмотрите на следующий код:

Такое было бы невозможно провернуть на языке, подобном Java. Там вы можете вернуть лишь массив значений.

8. Python поддерживает несколько присваиваний одним оператором

Python позволит вам присвоить одно и то же значение нескольким переменным в одном операторе. Это также позволит вам присваивать значения нескольким переменным одновременно.

Это также означает, что обмен значениями в Python происходит быстрее и может быть выполнен всего в 1 строке кода:

9. Проще развернуть список при помощи слайсинга

Если мы прослайсим список значений от начала до конца, но с шагом -1, то получим список справа налево (в обратном порядке).

10. Можно использовать цепи сравнений

Условия могут содержать более одного сравнения одновременно. Вы можете иметь условие, которое проверяет, является ли значение больше, чем другое, и меньше, чем еще одно в едином выражении.

11. Строковые литералы объединяются

Если вы вводите строковые литералы, разделенные пробелом, Python объединяет их. Итак, «Привет », «Мир» становится «Привет мир».

12. Антигравитация

Если вы зайдете в консоль и напишете import antigravity, откроется веб-страница с комиксом о модуле антигравитации.

13. Python повлиял на JavaScript

Python является одним из 9 языков, которые повлияли на дизайн JavaScript. Другие языки — AWK, C, HyperTalk, Java, Lua, Perl, Scheme и Self.

14. Циклы for и while могут содержать операторы else

Оператор else используется не только с операторами if и try. Если вы добавите блок else после цикла for или while, операторы внутри блока else будут выполняться только после того, как цикл завершится нормально, то есть без ошибок. Если цикл вызывает исключение или достигает оператора break, код в else не выполняется. Это можно использовать для функций поиска.

15. _ получает значение последнего выражения

Многие люди используют Python в качестве калькулятора. Чтобы получить значение/результат последнего выражения, используйте нижнее подчеркивание.

16. Люди предпочитают Python французскому

Согласно недавнему опросу, в 2015 году в Великобритании Python обогнал французский и стал самым популярным языком в начальных школах. Из 10 родителей, 6 предпочли, чтобы их дети изучали Python, а не французский.

Надеемся, вам было весело узнавать что-то новое о Python. Хотите продолжить список? Оставьте комментарий ниже.

100+ крутых проектов, созданных с помощью Python

Хотите проверить, насколько могуч Python? Мы собрали подборку проектов, созданных с помощью Python, которые докажут, что этот язык способен на многое.

Canto − RSS-демон и Canto Curses клиент
Deluge − популярный, легкий, кросс-платформенный клиент BitTorrent
gPodder − простой медиа-агрегатор и проигрыватель подкастов
Pi-Hole − приложение для блокировки интернет-трекинга
Planet − агрегатор каналов RSS и Atom, предназначенный для сбора сообщений из блогов и отображения их на одной странице
Qute Browser − vim-looked бразуер на PyQt5
Tribler − конфиденциальный клиент BitTorrent с поддержкой P2P-контента

Beets − менеджер музыкальных библиотек c поиском копий, поддержкой транскодирования и тегов, интеграцией с MusicBrainz, Discogs и другими
Exaile − аудиоплеер, редактор тегов и органайзер библиотеки
Friture − сервис для визуализации и анализа данных в режиме реального времени
GNU Solfege − программа для тренировки слуха музыкантов
MusicBrainz Picard − идентификация и маркировка аудиозаписей
SoundConverter − транскодер аудиофайлов на основе GNOME

Flowblade − программа для редактирования видео на Linux
OpenShot − видеоредактор для FreeBSD, Linux, macOS и Windows
Pitivi − видеоредактор для Linux, построенный на GStreamer

FreeCAD − 3D CAD Modeler и ПО для моделирования зданий с поддержкой метода конечных элементов
MakeHuman − программа для создания 3D-моделей гуманоидов
MyPaint − растровый графический редактор для художников
OCRopus − система анализа документов и распознавания символов
SK1 − многофункциональная программа для иллюстрации

Frets on Fire X − приложение с поддержкой игры на гитаре, басу, ударных и вокала
Lucas Chess − шахматный клиент для Windows
PyChess − продвинутый шахматный клиент
PySolFC − коллекция карточных игр
Unknown Horizons − 2D-симулятор стратегии про экономику и городское строительство

Attic − система резервного копирования с дополнительным шифрованием
Autokey − автоматизация рабочего стола для Linux и X11
Bleachbit − программа для очистки диска
Bup − система резервного копирования на основе git packfile
Excalibur − веб-интерфейс для извлечения табличных данных из PDF-файлов
gmvault − инструмент для резервного копирования учетных записей gmail
Metamorphose − программа для массового переименования файлов и папок
nvda − Non-Visual Desktop Access − программа для чтения с экрана для Windows
Ranger − консольный файловый менеджер, вдохновленный vim

Calibre − менеджер электронных книг, предназначенный для просмотра, конвертации, редактирования
CherryTree − личный блокнот, похожий на вики, с подсветкой текста и синтаксиса
Gramps − ПО для любителей генеалогии
Invenio − платформа для запуска доверенного цифрового хранилища
PyMedusa − менеджер видео-библиотеки для ТВ-шоу, с автозагрузкой
Radicale − простой CalDAV (календарь) и CardDAV (контакт) сервер
WiKID Pad − блокнот для записи мыслей
Zim Wiki − вики для ведения заметок, составления списков и черчения

Askbot − веб-платформа, похожая на StackOverflow, с тегами, репутацией, значками
Gajim − легкий клиент для обмена мгновенными сообщениями с использованием протокола XMPP
GlobaLeaks − веб-приложение для безопасной и анонимной рассылки оповещений
Mailman − веб-приложение и почтовый сервер для управления подписками и архивами
Mailpile − почтовый клиент с функциями шифрования и конфиденциальности
Modoboa − почтовый хостинг и платформа для управления с интерфейсом на основе Django. Интегрируется с Postfix и Dovecot
MoinMoin − собственная веб-программа Python для создания вики
OfflineIMAP − считыватель и синхронизатор IMAP
Pootle − веб-приложение для совместного перевода
RapidSMS − платформа для обмена текстовыми SMS-сообщениями
Seafile − система хранения и синхронизации файлов
TahoeLAFS − облачная система хранения для надежного распределенного хранения данных
Virtaal − графический интерфейс для выполнения перевода с поддержкой различных форматов
Zulip − мощный чат-сервер и веб-клиент с поддержкой потоковых диалогов

Anki − настольное приложение для запоминания с помощью флеш-карт
Mnemosyne − программа с интервальным повторением для эффективного запоминания
NBGrader − приложение на основе Jupyter, которое позволяет преподавателям создавать и оценивать задания
Open edX Platform − платформа для создания онлайн-курсов

ASCEND − система математического моделирования химических процессов
CellProfiler − интерактивное исследование данных, анализ и классификация наборов биологических изображений
CoCalc − совместные вычисления в облаке с поддержкой научного стека Python, SageMath, R, LaTeX, Markdown. Также имеется чат, управление курсами и другие функции
Dissem.in − веб-платформа, помогающая исследователям загружать свои статьи в репозитории открытого доступа
Mayavi − универсальный инструмент для визуализации научных данных
Veusz − научные 2D и 3D графики, предназначенные для создания готовых к публикации PDF или SVG-графиков

Abilian SBE − ПО с открытым исходным кодом, для управления бизнесом компании
Django-CMS − система управления контентом на основе инфраструктуры Django с контролем версий, поддержкой нескольких сайтов и многим другим
Ella − основанная на Django система управления контентом с упором на мировые новостные сайты и интернет-журналы
Mezzanine − гибкая платформа управления контентом, построенная на платформе Django
Plone − расширяемая система управления корпоративным контентом, основанная на Zope
Plumi − система управления контентом для обмена видео на основе Plone
Saleor − модульная e-commerce площадка на базе Django, GraphQL и ReactJS
Wagtail − система управления контентом, ориентированная на гибкость и удобство использования

ERP5 − веб-система ERP, CRM, DMS и Big Data с сотнями встроенных модулей, разработанная для масштабируемости
ERPNext − веб-система ERP с учетом, инвентаризацией, CRM, продажами, закупками, управлением проектами и HR. Построен на Frappe и MariaDB.
Odoo − ERP и CRM со множеством встроенных модулей
Tryton − модульная веб-ERP, предназначенная для компаний всех размеров

Cactus − генератор страниц с использованием шаблонов Django
Chert − генератор со встроенной поддержкой списков
Lektor − генератор статических страниц со встроенной консолью администратора
Nikola − настраиваемый генератор с поддержкой Markdown, reST, Jupyter и HTML
Pelican − генератор с поддержкой синтаксисов Markdown и reST

SCM

Git Cola − кросс-платформенная оболочка для GUI git
GNU Bazaar − распределенная и клиент-серверная система контроля версий
Patchwork − система отслеживания исправлений в коде
RhodeCode − платформа для управления исходным кодом
Roundup − система отслеживания проблем с интерфейсами, сетью и электронной почтой
ViewVC − браузерный интерфейс для CVS и контроля субверсий

Обзор кода

Meld − средство визуального сравнения файлов и каталогов, поддерживающее многие системы контроля версий, включая Git, Mercurial, Bazaar и Subversion
Review Board − инструмент для проверки кода проектов
Rietveld − основанный на Django инструмент для совместного анализа кода для Subversion

Ops

Ansible − автоматизация на основе playbook
Barman − удаленное резервное копирование и аварийное восстановление для PostgreSQL
Cobbler − установочный сервер Linux, который позволяет быстро настроить среды сетевой установки
fail2ban − демон для запрета хостов, которые вызывают ошибки аутентификации на серверах Linux
Ganeti − инструмент управления виртуальными машинами, основанный на существующих технологиях виртуализации, таких, как Xen и KVM
Gunicorn − разветвленный WSGI-сервер, запущенный как аналог Unicorn
Iris − автоматизированная система оповещения о происшествиях, разработанная и используемая в LinkedIn
NColony − менеджер процессов
OpenStack − облачная операционная система, которая управляет пулами вычислительных ресурсов, хранилищ и сетевых ресурсов в центре обработки данных
pgcli − интерактивный клиент PostgreSQL, выполняющий автозаполнение и подсветку синтаксиса
WAL-E − архивирование файлов PostgreSQL WAL и резервных копий

Безопасность

Cowrie − ПО для фиксирования хакерских атак и выявления их источников
MITMproxy − интерактивный протокол TLS с возможностью перехвата HTTP-прокси для тестеров на проникновение и разработчиков программного обеспечения
PyEW − инструмент для анализа вредоносных программ
XSStrike − пакет обнаружения XSS, оснащенный рукописными анализаторами, механизмом фаззинга и сканером производительности

Eric IDE − редактор Python и IDE, основанные на Qt, с интегрированным управлением Scintilla
Gedit − текстовый редактор GNOME
Jupyter Notebook − веб-среда для интерактивных вычислений
Komodo Edit − многоязычный редактор кода, написанный на JS, Python и C ++, основанный на платформе Mozilla
Leo Editor − менеджер персональной информации
mu − небольшой, простой редактор, разработанный для начинающих программистов на Python
Ninja IDE − кросс-платформенная IDE Python с управлением проектами, линтингом, расширениями
Pluma − UTF-8 редактор для MATE
Spyder IDE − научная среда для ученых, инженеров и аналитиков данных с использованием Python
Thonny − среда разработки Python для начинающих, предназначенная для обучения программированию

Пакетные менеджеры

Conda − независимый от ОС системный менеджер двоичных пакетов и экосистема, с акцентом на Python
dnf − Dandified YUM (DNF) − преемник yum
pip − менеджер пакетов Python
pipenv − обертка вокруг pip, virtualenv и pip-tools для более комфортного процесса управления пакетами
Poetry − независимый подход к управлению зависимостями и пакетированию в Python
Portage − система управления пакетами, созданная и используемая Gentoo Linux, а также Chrome OS, Sabayon и Funtoo Linux
yum − автоматическое средство обновления и установки/удаления пакетов для систем на основе RPM (Fedora, RHEL)

Bandersnatch − зеркальный клиент PyPI, соответствующий PEP 381
devpi − промежуточный сервер PyPI, а также инструмент для упаковки, тестирования, выпуска, с веб-интерфейсом и интерфейсом поиска − как PyPI
Warehouse − серверное программное обеспечение, поддерживающее PyPI, откуда загружается большинство библиотек Python

Создание

bitbake − механизм выполнения задач, позволяющий эффективно и параллельно выполнять задачи оболочки и Python при работе в рамках сложных ограничений зависимости между задачами
buildbot − система планирования с учетом потребностей непрерывной интеграции и упаковки программного обеспечения
Buildout − инструмент автоматизации развертывания
GYP − AKA ‘Generate Your Projects’, система сборки, которая генерирует другие системы сборки
Meson − система сборки, рассчитанная на скорость и удобство использования
Pants − сборка системы, предназначенной для монолитных хранилищ

Shell

Oil − новая оболочка, совместимая с bash и dash, с улучшенным собственным языком
Xonsh − кросс-платформенный язык оболочки и командная строка. Язык является расширенным набором Python 3.4+ с дополнительными примитивами оболочки.

Источник: Подборка проектов, созданных с помощью Python GitHub

Проекты на Python для новичков | GeekBrains

Что может сделать начинающий питонист в веб-разработке и искусственном интеллекте

https://d2xzmw6cctk25h.cloudfront.net/post/2277/og_image/bb349ce7b8ceb800d3189a92ee66677d.png

Вы изучили синтаксис Python, усвоили основные концепции программирования и уже готовы покорять рынок труда, но понимаете: для большего веса вашему портфолио не помешают проекты, написанные на Python. С их помощью вы не только добьётесь повышенного интереса рекрутеров, но и сможете двигаться наверх как профессионал, выходя за пределы простых алгоритмов и задач по программированию.

На Python можно сделать огромное число всевозможных проектов, и в этой статье мы остановимся на примерах проектов на Python для новичков, которые вы можете собрать самостоятельно.

Необязательно сразу браться за многопользовательское приложение или свой вариант Instagram (который, кстати, тоже написан на Python). Если новичок начинает делать что-то сложное, есть риск того, что позже его код нужно будет переписывать полностью. Конечно, своему создателю в первое время код может казаться гениальным, ведь эффект Даннинга — Крюгера ещё никто не отменял. Стоит учесть это и не взваливать на себя непосильные задачи, лучше брать то, что требует чуть-чуть больше текущего уровня знаний. Каждому проекту своё время.

Самый первый проект может быть совсем простым. Как вариант — начать с книги «Программируем на Python» Майкла Доусона, где Python изучается посредством создания несложных игр. Уровень программ, описанных в книге, разный — от простых игр наподобие “Крестики-нолики” до более сложных, с графикой и анимацией. Можно взять один из таких примеров в качестве отправной точки проекта и сделать свой вариант.

Конечно, для портфолио такой проект будет слабоват, но по крайней мере будет возможность прокачаться в написании читаемого кода и применении принципов ООП на практике. А это уже неплохой набор навыков, с которым можно рассчитывать если не на позицию Junior-программиста, то хотя бы на стажировку.

Если вы видите, что вы уже достигли более-менее профессионального уровня, и хотите показать свои навыки в полной красе, то можно задаться таким вопросом: что создают на Python профессиональные программисты? Так как Python является языком программирования общего назначения, то он может быть использован для создания любых программ. Но так сложилось, что прежде всего «питон» востребован в веб-разработке и анализе данных (сюда также можно отнести приложения с искусственным интеллектом и машинным обучением).

Проекты Python в веб-разработке

Посмотрим, что можно написать на Python новичку в каждой области. Если вы хотите продемонстрировать свои навыки веб-разработки, можно начать с самого простого — с блога. Одного знания Python здесь может оказаться недостаточно — нужно также знать основы HTML, CSS и уметь работать с базами данных.

В качестве базы данных в таком проекте можно применить MySQL — эта система управления БД в веб-разработке используется чаще всего, потому что её легко администрировать и диалект языка запросов SQL, который в ней используется, достаточно прост. У блога чаще всего один автор, который обычно является и администратором сайта, так что не нужно будет много времени уделять разделению прав пользователей — достаточно сделать админку с небольшой функциональностью.

ButterCMS — пример CMS для блога, основанной на Python

Дизайн блога не требует выдающихся дизайнерских навыков, так что можно сосредоточиться на программистской части. В процессе разработки простого сайта можно отточить свои навыки работы с Django и Flask — популярными у питонистов фреймворками. Если не уверены в своих силах, то перед созданием блога сделайте для разминки сайт-визитку — эту задачу можно осилить и за один день.

Более сложная, но зато и более востребованная с коммерческой точки зрения задача — создание интернет-магазина. Здесь можно как следует прокачаться в разработке бэкенда. Онлайн-магазин требует использования разнообразных данных, для которых придётся создавать сложноструктурированные базы данных со множеством таблиц. Для обработки запросов к этим таблицам потребуется тщательно продумать бизнес-логику, так что вы не только сможете вырасти как программист, но и погрузитесь в предметную область — а это для работодателя важно. В крупных компаниях, как правило, нужны не просто программисты, хорошо знающие язык программирования, но также способные разобраться в бизнес-процессах компании.

Несмотря на то что такой проект будет уступать по возможностям профессиональным движкам интернет-магазинов, подобное «изобретение велосипедов» развивает способность видеть проект в целом. После самостоятельного создания такого крупного проекта на Python вполне можно претендовать на вакансию бэкенд-программиста.

Проекты Python с искусственным интеллектом

Если вы хотите использовать Python для создания приложений с искусственным интеллектом (например, с использованием нейронных сетей), то помимо Python может потребоваться некоторая математическая подготовка, а также знание принципов построения моделей машинного обучения.

Интересует применение нейросетей для компьютерного зрения или обработки изображений? Можно начать с приложения, обрабатывающего фотографии в соответствии с выбранным вами стилем. Здесь можно применить генеративно-состязательные нейронные сети (GAN). Пользователь такого приложения может загрузить свою фотографию и выбрать, к примеру, стиль Ван Гога, в соответствии с которым его фотография будет преобразована. Такое приложение может работать довольно медленно, поэтому опционально можно придумать более простой проект на «питоне» — например, определение лица на фотографии и дорисовка элементов. Хотя подобных приложений уже много, создать самому что-либо подобное всё равно будет интересно.

Prisma — приложение для обработки фото с помощью нейросетей — в своё время вызвало огромный ажиотаж и появление множества клонов

Если же вам интересен анализ текстовых данных, попробуйте создать программу, которая анализирует новости из интернета и делает на их основе прогнозы стоимости ценных бумаг и курсы валют. Вряд ли такое приложение будет давать совершенно точные прогнозы, зато можно прокачаться сразу в нескольких областях — обработке естественного языка (NLP), анализе временных рядов, парсинге и краулинге сайтов.

При создании приложений с искусственным интеллектом ваша задача — создать программу, работающую у вас на компьютере либо в облачном сервисе. Это означает, что вам не нужно делать графический интерфейс приложения, а только её серверную часть. Результаты работы серверной части потом можно передавать посредством API в приложение, написанное для Android или iOS мобильными разработчиками.

Итак, мы рассмотрели, что можно делать на Python, но также важны такие вопросы: как наилучшим образом делать такие проекты и какой инструментарий использовать?

Инструменты для разработки на Python

Создание проекта поможет отточить навыки работы с теми инструментами, которые необходимы профессиональному программисту. Забудьте про Notepad++ и сразу используйте подходящую среду разработки. Для Python это прежде всего PyCharm, причём даже бесплатная версия (PyCharm Community Edition) будет на голову выше любого самого продвинутого блокнота. Особенно это преимущество заметно при использовании ООП, так как простой просмотр кода без возможности поиска и навигации по классам и их методам сильно тормозит работу над проектом.

Вот так выглядит PyCharm, разработанная компанией JetBrains

Помимо этого, PyCharm облегчает работу с системами контроля версий, которые также необходимо использовать. В среде современных программистов стандартом здесь является Git, работать с которым можно, не выходя из PyCharm. Если начинающий программист ленится использовать Git и вместо того, чтобы создать репозиторий проекта, хранит его версии по папкам, то рано или поздно он может запутаться в изменениях, которые вносил в проект, и в один прекрасный момент обнаружит, что его код «сломался».

И последний совет: создав собственные проекты на Python, при устройстве на работу не отправляйте их в архиве по электронной почте. Вряд ли кто-то будет тратить время на разархивирование и просмотр в среде разработки. Более удачный вариант — завести аккаунт на Github и отправлять ссылку на него — это значительно ускорит процесс общения с потенциальным работодателем.

Интересна карьера Python-разработчика? Тогда приглашаем вас на факультет Python-разработки GeekUniversity! Вы сможете освоить все навыки, необходимые специалисту уровня Middle, составите портфолио из четырёх полноценных проектов и потренируетесь в командной разработке.

Начало работы с Python в Windows для начинающих

19.07.2019
На чтение 9 минут

В этой статье

Ниже приводится пошаговое руководство для начинающих, заинтересованных в изучении Python с использованием Windows 10.

Настройте среду разработки

Новичкам, которые плохо знакомы с Python, мы рекомендуем установить Python из Microsoft Store.При установке через Microsoft Store используется базовый интерпретатор Python3, но он обрабатывает настройку параметров PATH для текущего пользователя (избегая необходимости доступа администратора), а также обеспечивает автоматические обновления. Это особенно полезно, если вы работаете в образовательной среде или в организации, которая ограничивает разрешения или административный доступ на вашем компьютере.

Если вы используете Python в Windows для веб-разработки , мы рекомендуем другую настройку для вашей среды разработки.Вместо того, чтобы устанавливать напрямую в Windows, мы рекомендуем устанавливать и использовать Python через подсистему Windows для Linux. Для получения справки см .: Начало использования Python для веб-разработки в Windows. Если вас интересует автоматизация общих задач в вашей операционной системе, см. Наше руководство: Начало работы с Python в Windows для создания сценариев и автоматизации. Для некоторых сложных сценариев (например, для доступа к установленным файлам Python или их изменения, создания копий двоичных файлов или прямого использования библиотек DLL Python) вам может потребоваться загрузить конкретную версию Python непосредственно из python.org или рассмотрите возможность установки альтернативы, такой как Anaconda, Jython, PyPy, WinPython, IronPython и т. д. Мы рекомендуем это только в том случае, если вы более продвинутый программист Python с определенной причиной для выбора альтернативной реализации.

Установить Python

Для установки Python из Microsoft Store:

Зайдите в меню Пуск (значок Windows внизу слева), введите «Microsoft Store», выберите ссылку, чтобы открыть магазин.
Когда магазин открыт, выберите Search в верхнем правом меню и введите «Python».Откройте «Python 3.7» из результатов в разделе «Приложения». Выберите Получить .
После того, как Python завершит процесс загрузки и установки, откройте Windows PowerShell, используя меню Пуск (значок Windows внизу слева). После открытия PowerShell введите Python --version , чтобы подтвердить, что Python3 установлен на вашем компьютере.
Установка Python в Microsoft Store включает pip , стандартный менеджер пакетов.Pip позволяет вам устанавливать и управлять дополнительными пакетами, которые не являются частью стандартной библиотеки Python. Чтобы подтвердить, что у вас также есть pip для установки пакетов и управления ими, введите pip --version .

Установить код Visual Studio

Используя VS Code в качестве текстового редактора / интегрированной среды разработки (IDE), вы можете воспользоваться преимуществами IntelliSense (вспомогательное средство завершения кода), Linting (помогает избежать ошибок в коде), поддержки отладки (помогает находить ошибки в вашем коде). кода после его запуска), фрагменты кода (шаблоны для небольших многократно используемых блоков кода) и модульное тестирование (тестирование интерфейса вашего кода с различными типами ввода).

VS Code также содержит встроенный терминал, который позволяет вам открывать командную строку Python с помощью командной строки Windows, PowerShell или любого другого, что вы предпочитаете, обеспечивая непрерывный рабочий процесс между вашим редактором кода и командной строкой.

Чтобы установить VS Code, загрузите VS Code для Windows: https://code.visualstudio.com.
После установки VS Code необходимо также установить расширение Python. Чтобы установить расширение Python, вы можете выбрать ссылку VS Code Marketplace или открыть VS Code и найти Python в меню расширений (Ctrl + Shift + X).
Python — это интерпретируемый язык, и для запуска кода Python вы должны указать VS Code, какой интерпретатор использовать. Мы рекомендуем придерживаться Python 3.7, если у вас нет особой причины выбрать что-то другое. После установки расширения Python выберите интерпретатор Python 3, открыв палитру команд (Ctrl + Shift + P), начните вводить команду Python: выберите Interpreter для поиска, затем выберите команду. Вы также можете использовать опцию Select Python Environment в нижней строке состояния, если она доступна (она может уже отображать выбранный интерпретатор).Команда представляет список доступных интерпретаторов, которые VS Code может найти автоматически, включая виртуальные среды. Если вы не видите нужный интерпретатор, см. Настройка сред Python.
Чтобы открыть терминал в VS Code, выберите View > Terminal или используйте сочетание клавиш Ctrl + ` (с использованием обратного апострофа). Терминал по умолчанию — PowerShell.
Внутри терминала VS Code откройте Python, просто введя команду: python
Попробуйте интерпретатор Python, введя: print ("Hello World") .Python вернет ваше заявление «Hello World».

Установить Git (необязательно)

Если вы планируете сотрудничать с другими над своим кодом Python или разместить свой проект на сайте с открытым исходным кодом (например, GitHub), VS Code поддерживает управление версиями с помощью Git. Вкладка Source Control в VS Code отслеживает все ваши изменения и имеет стандартные команды Git (добавить, зафиксировать, нажать, тянуть), встроенные прямо в пользовательский интерфейс. Сначала вам нужно установить Git для включения панели управления версиями.

Загрузите и установите Git для Windows с веб-сайта git-scm.
В комплект входит мастер установки, который задаст вам ряд вопросов о настройках вашей установки Git. Мы рекомендуем использовать все настройки по умолчанию, если у вас нет особой причины что-то менять.
Если вы никогда раньше не работали с Git, руководства GitHub помогут вам начать работу.

Учебник Hello World по основам Python

Python, по словам его создателя Гвидо ван Россума, является «языком программирования высокого уровня, и его основная философия проектирования заключается в удобочитаемости кода и синтаксисе, который позволяет программистам выражать концепции в нескольких строках кода.”

Python — это интерпретируемый язык. В отличие от компилируемых языков, в которых код, который вы пишете, необходимо преобразовать в машинный код, чтобы его мог запускать процессор вашего компьютера, код Python передается прямо в интерпретатор и запускается напрямую. Вы просто вводите свой код и запускаете его. Давай попробуем!

Открыв командную строку PowerShell, введите python , чтобы запустить интерпретатор Python 3. (Некоторые инструкции предпочитают использовать команду py или python3 , они также должны работать).Вы узнаете, что добились успеха, потому что отобразится подсказка >>> с тремя символами «больше».
Существует несколько встроенных методов, которые позволяют вносить изменения в строки в Python. Создайте переменную с: variable = 'Hello World!' . Нажмите Enter для перехода на новую строку.
Распечатайте вашу переменную с помощью: print (variable) . Появится текст «Hello World!».
Узнайте длину и количество используемых символов строковой переменной с помощью: len (переменная) .Это покажет, что используется 12 символов. (Обратите внимание, что пробел считается символом в общей длине.)
Преобразуйте строковую переменную в заглавные буквы: variable.upper () . Теперь преобразуйте вашу строковую переменную в строчные буквы: variable.lower () .
Подсчитайте, сколько раз буква «l» используется в вашей строковой переменной: variable.count («l») .
Найдите определенный символ в строковой переменной, давайте найдем восклицательный знак с переменной: .найти ("!") . Это покажет, что восклицательный знак находится в 11-м символе строки.
Замените восклицательный знак вопросительным знаком: variable.replace ("!", "?") .
Чтобы выйти из Python, вы можете ввести exit () , quit () или выбрать Ctrl-Z.

Надеюсь, вам понравилось использовать некоторые встроенные в Python методы модификации строк. Теперь попробуйте создать программный файл Python и запустить его с помощью VS Code.

Hello World, руководство по использованию Python с VS Code

Команда VS Code составила отличный учебник по началу работы с Python, в котором рассказывается, как создать программу Hello World с Python, запустить файл программы, настроить и запустить отладчик и установить пакеты, такие как matplotlib и numpy , в создать графический сюжет внутри виртуальной среды.

Откройте PowerShell и создайте пустую папку с именем «hello», перейдите в эту папку и откройте ее в VS Code:
```
  мкдир привет
cd привет
код. 
```
Когда откроется VS Code, отобразив новую папку hello в левом окне Explorer , откройте окно командной строки на нижней панели VS Code, нажав Ctrl + ` (используя обратный апостроф) или выбрав Вид > Терминал . После запуска VS Code в папке эта папка становится вашим «рабочим пространством». VS Code хранит настройки, специфичные для этой рабочей области, в .vscode / settings.json, которые отделены от пользовательских настроек, которые хранятся глобально.
Продолжите руководство в документации VS Code: Создайте файл исходного кода Python Hello World.

Создайте простую игру с Pygame

Pygame — популярный пакет Python для написания игр, который побуждает студентов изучать программирование и одновременно создавать что-то интересное. Pygame отображает графику в новом окне, поэтому он не будет работать при использовании только командной строки WSL. Однако, если вы установили Python через Microsoft Store, как описано в этом руководстве, он будет работать нормально.

После установки Python установите pygame из командной строки (или терминала из VS Code), набрав python -m pip install -U pygame --user .
Протестируйте установку, запустив образец игры: python -m pygame.examples.aliens
Все хорошо, откроется окно игры. Закройте окно, когда закончите играть.

Вот как начать писать свою игру.

Откройте PowerShell (или командную строку Windows) и создайте пустую папку с именем «bounce». Перейдите в эту папку и создайте файл с именем «bounce.py». Откройте папку в VS Code:
```
  mkdir отказов
cd bounce
новый элемент bounce.py
код.
  
```

Используя VS Code, введите следующий код Python (или скопируйте и вставьте его):

  import sys, pygame

pygame.init ()

размер = ширина, высота = 640, 480
dx = 1
dy = 1
х = 163
у = 120
черный = (0,0,0)
белый = (255,255,255)

экран = pygame.display.set_mode (размер)

а 1:

    для события в pygame.event.get ():
        если event.type == pygame.QUIT: sys.exit ()

    х + = dx
    y + = dy

    если x <0 или x> width:
        dx = -dx

    если y <0 или y> высота:
        dy = -dy

    screen.fill (черный)

    pygame.draw.circle (экран, белый, (x, y), 8)

    pygame.display.flip ()

Сохраните как: bounce.py .
В терминале PowerShell запустите его, введя: python bounce.py .

Попробуйте изменить некоторые числа, чтобы увидеть, какое влияние они оказывают на ваш прыгающий мяч.

Узнайте больше о написании игр с помощью pygame на pygame.org.

Ресурсы для продолжения обучения

Мы рекомендуем следующие ресурсы, которые помогут вам продолжить изучение разработки Python в Windows.

Онлайн-курсы для изучения Python

Введение в Python в Microsoft Learn: попробуйте интерактивную платформу Microsoft Learn и заработайте очки опыта за прохождение этого модуля, охватывающего основы написания базового кода Python, объявления переменных и работы с вводом и выводом консоли.Интерактивная среда песочницы делает это отличным местом для начала для людей, у которых еще не настроена среда разработки Python.
Python в Pluralsight: 8 курсов, 29 часов: Путь обучения Python на Pluralsight предлагает онлайн-курсы, охватывающие множество тем, связанных с Python, включая инструмент для измерения ваших навыков и поиска пробелов.
LearnPython.org Tutorials: начните изучать Python без необходимости устанавливать или настраивать что-либо с помощью этих бесплатных интерактивных руководств по Python от людей из DataCamp.
The Python.org Tutorials: неформально знакомит читателя с основными концепциями и функциями языка и системы Python.
Изучение Python на Lynda.com: базовое введение в Python.

Работа с Python в VS Code

Редактирование Python в VS Code: узнайте больше о том, как воспользоваться преимуществами автозаполнения VS Code и поддержкой IntelliSense для Python, в том числе о том, как настроить их поведение… или просто выключите их.
Линтинг Python: Линтинг — это процесс запуска программы, которая анализирует код на предмет потенциальных ошибок. Узнайте о различных формах поддержки линтинга, которые VS Code предоставляет для Python, и о том, как ее настроить.
Отладка Python: Отладка — это процесс выявления и удаления ошибок в компьютерной программе. В этой статье рассказывается, как инициализировать и настроить отладку для Python с помощью VS Code, как устанавливать и проверять точки останова, прикреплять локальный скрипт, выполнять отладку для различных типов приложений или на удаленном компьютере, а также некоторые основные способы устранения неполадок.
Модульное тестирование Python: содержит некоторую предысторию, объясняющую, что такое модульное тестирование, пример пошагового руководства, включение тестовой среды, создание и выполнение ваших тестов, отладочные тесты и настройки конфигурации теста.

Зачем изучать Python — 7 причин, по которым вы должны изучить Python СЕЙЧАС

В этой статье мы поговорим о том, почему вам стоит изучать Python прямо сейчас.

Python отлично подходит для начинающих
Веб-разработка на Python
Итеративный, гибкий дизайн
У Python высокие зарплаты
Безопасность Python
Python, искусственный интеллект и машинное обучение
Python Разнообразие и гибкость

Знаете, что я действительно ненавижу?

Технические статьи, предназначенные для программистов, объясняющие , почему вам следует делать что-то, в чем автор не опирается на личный опыт .

Серьезно — как можно доверять тому, кто никогда не был в окопах, не воевал на войне или не возвращался домой измученный боями, но победивший?

При составлении этой статьи я использовал другой подход и написал то, что, как мне кажется, другие программисты, как я, хотели бы услышать:

Семь реальных, личных историй о языке программирования Python и о том, как он помог мне в моей карьере.

Я здесь не для того, чтобы проповедовать Python.

Я здесь не для того, чтобы сказать вам, что Python — «лучший язык программирования» (что бы это ни значило).

Я даже не собираюсь посоветовать вам «попробовать» построить следующий проект на Python, потому что я не знаю, какой будет ваш следующий проект и подойдет ли Python для него.

Вместо этого моя цель — познакомиться с вами как с программистом. Я собираюсь поделиться некоторыми личными историями из моей карьеры программиста, и я надеюсь, что вы поймете, почему вам следует изучать Python.

Если вы задержитесь и прочитаете оставшуюся часть этой статьи, я думаю, вы придете к тому же выводу, что и я много лет назад — Python окажет влияние на ваше будущее, осознаёте вы это или нет. Надеюсь, вы поймете, почему вам стоит изучать Python.

С учетом сказанного, перейдем к делу.

№1. Программист впервые? Изучите Python быстро.

Я помню, как начал свой путь к разработке программного обеспечения более 15 лет назад.

Я был совсем ребенком, может быть, лет 13 самое большее.

Эндрю, мой друг детства, познакомил меня с миром компьютеров и показал, как они могут делать гораздо больше, чем просто подключаться к Интернету и получать доступ к веб-сайтам.

Он показал мне основы HTML и то, как на самом деле веб-сайты были созданы с использованием «тегов» и базового языка разметки.

С этого момента я стал зависимым.

Безудержный уровень контроля. Свобода творца.Холст художника. Я был программистом в процессе становления.

На следующее утро я умолял маму отвезти меня в местную библиотеку, чтобы я мог больше узнать о компьютерном программировании.

Возможно, неудивительно, что в названии первой книги, к которой я потянулся, было слово « BASIC ». Новичка притягивает само название.

Летом (и с помощью Эндрю) я использовал эту книгу, чтобы изучить основы программирования, основные структуры управления и способы организации программы.

Но, в конце концов, я сильно разочаровался — и чуть не бросил программирование к осени в школе.

Как так?

Я не мог ничего сделать « cool » с BASIC — язык по самой своей природе был чрезвычайно ограничивающим и ограничивающим (иронично, поскольку теперь я использую Python, названный в честь змеи, которая сжимает и раздавливает свою добычу, прежде чем съесть ее. ).

Мне не удалось получить доступ к системным ресурсам низкого уровня.

Я не мог загружать изображения и управлять ими.

А какой тип статистики или вычислительного анализа?

Забудьте об этом.

Я потратил все это время на обучение программированию , но мне действительно нечего было показать.

Все сказанное, я пошел вперед. Я понял, что моя «карьера» программиста не должна заканчиваться на BASIC.

На первом году обучения в средней школе я перешел на C / C ++. Это был намного более сложный язык, и мне потребовалось время, чтобы овладеть им. Мне также очень понравилась свобода, которую дал мне Си, даже если это означало время от времени стрелять себе в ногу.

После C / C ++ я перешел к Java и объектно-ориентированному программированию. Это было весело, но казалось, что eternity требует, чтобы что-то сделать.

К концу второго года обучения в средней школе я впервые попробовал языки сценариев, в частности, Python.

Я был поражен.

Код был , легко читаемый — почти как при написании элементарного английского или простой абстрактной математики.

Сам код тоже был объектно-ориентированным.Не до крайности, как на Java, ровно столько, чтобы я почувствовал, что это старый друг — там, когда мне это нужно.

Возможно, самым удивительным было то, как выглядел мой код elegance .

Использование пробелов гарантировало, что мой код был организован в аккуратные маленькие блоки. И, следуя основным стандартам кодирования и предложениям, я написал красивый, легко поддерживаемый код к концу моего первого дня использования языка.

Оглядываясь назад, я хотел бы начать с Python.

Конечно, BASIC научил меня основам программирования, но Python может делать и это таким же простым способом.

Если бы мне пришлось повернуть время вспять, я бы вообще пропустил BASIC и сразу переключился на Python. Я бы получил больше удовольствия от этого опыта, получил бы большую отдачу от вложенного времени и был бы лучше подготовлен к изучению C / C ++ и Java.

Итак, если вы пытаетесь выбрать лучший язык программирования для изучения, Python заслуживает серьезного внимания.

№ 2.Python используется для веб-разработки.

Признаюсь:

Когда я впервые начал писать веб-приложения, я не использовал Python — я использовал PHP.

На самом деле, мне так нравился PHP, что я даже не стал рассматривать как возможность того, что другой язык программирования может быть лучше для веб-разработки.

Я ошибся.

Совершенно неправильно.

Только когда мой друг Патрик показал мне веб-фреймворк Python Django, мое мнение изменилось навсегда.

То, что когда-то занимало у меня часов на PHP, можно было сделать за минут с использованием Python.

Не говоря уже о том, что мой код был намного быстрее и стабильнее на .

От Django я перешел на Flask, еще один веб-фреймворк, но крошечный и созданный для настройки.

Как только я начал работать с Django и Flask, я никогда не возвращался к PHP.

Хотя большинство веб-сайтов по-прежнему работают на PHP, многие новых веб-приложений создаются с использованием Python.

Если вы планируете разработать какое-либо веб-приложение, попробуйте Python и Django / Flask. Я думаю, вы будете впечатлены.

№ 3. Итеративный, гибкий дизайн.

Успех начинающих компаний не приходит в одночасье.

Вместо этого он происходит из серии итераций , которые часто выглядят так:

Узнайте, что хочет / нуждается (потенциальный) клиент.
Создайте минимально жизнеспособный продукт (т. Е. наименьший возможный набор функций, который решает проблему клиента).
Покажите заказчику.
Повторяйте процесс, пока клиент не будет доволен.

Этот процесс позволяет стартапам «ступенчато» продвигаться к успеху. Начните с идеи, затем дорабатывайте идею и продукт, пока не добьетесь успеха.

В онлайн-мире Python идеально подходит для этого процесса.

Язык позволяет быстро кодировать , создавая сложные приложения с минимальным количеством строк кода (в 5 раз меньше, чем у Java, и в 10 раз меньше, чем у C ++).

Быстрый переход от идеи к реализации — это критически важный в мире стартапов, поэтому, если вы заинтересованы в работе со стартапами, я настоятельно рекомендую вам изучить Python.

Лично я работаю в стартапах с 18 лет.

Был ли конкретный продукт веб-продуктом, мобильным или корпоративным, Python в конечном итоге нашел свое применение в компании, либо как часть основного продукта, либо как вспомогательная утилита.Я не сомневаюсь, что эта тенденция сохранится и в будущем.

№ 4. Высокие зарплаты.

В исследовании заработной платы разработчиков, проведенном в 2016 году на сайте Indeed.com и опубликованном codementor.io, было обнаружено, что средняя зарплата разработчика Python составляла 107000 долларов США:

Основываясь на этом исследовании, Swift, Python, Ruby, C ++ и Java принесут вам наибольшую прибыль (PHP завершает нижнюю часть).

Учитывая монетизацию мобильных приложений, возможно, неудивительно видеть Swift в верхней части списка, поскольку он обычно используется для разработки приложений iOS и macOS.

Но чуть ниже Swift находятся Python и Ruby: единственные два языка сценариев в пятерке лучших.

Хотя Ruby — это язык программирования общего назначения и используется для многих приложений, при опросе группы разработчиков Ruby в большинстве случаев вы обнаружите, что они используют Ruby для веб-разработки.

Python другой: более разнообразен.

Не поймите меня неправильно, вы, несомненно, увидите, что многие программисты используют Python для веб-разработки, но вы также увидите, что Python поддерживает научные приложения.

Опираясь на свой личный опыт, могу сказать, что следовал именно этому тотемному столбу зарплат.

Когда я работал PHP-разработчиком, я зарабатывал меньше всего денег в своей карьере.

Затем я перешел к Java и корпоративной разработке, где меня ждал значительный скачок.

Но настоящих изменений для меня в не произошло, пока я не начал работать в сообществе Python по информатике.

Хотя это строго анекдотическое мнение, я, , искренне верю, , что Python открывает больше дверей, чем Ruby, особенно с научной точки зрения .

Я предсказываю, что, учитывая рост Python не только как языка программирования общего назначения, но и как научного языка программирования , мы скоро увидим, как Python вытеснит Ruby с точки зрения более высоких зарплат.

№ 5. Безопасность Python.

Пять месяцев назад мой приятель по спортзалу познакомил меня со своим сыном Шоном.

Шон только что закончил среднюю школу и в осеннем семестре собирался поступать в Чикагский университет.

Заинтересовавшись его специальностью, я спросил Шона, что он планирует изучать.

Его ответ?

Кибербезопасность.

Это отличное поле для работы и много денег, которые можно заработать.

Подумайте об этом — участие в кибербезопасности имеет много параллелей с ведением бизнеса, построенного вокруг моргов и похоронных бюро.

Это может быть ужасно, но люди будут продолжать умирать; у похоронных бюро нет шансов на стагнацию, если мы волшебным образом не найдем эликсир жизни.

Точно так же не будет недостатка в кибератаках.Есть даже предположения, что следующая мировая война будет выиграна и проиграна в киберпространстве, а не в результате действий войск на земле.

Шон рассказал мне о классах программирования в своей средней школе, о том, как он потратил два года на Java, объектно-ориентированное программирование и разработку программного обеспечения.

Хотя меня впечатлило, что его обучение, даже , включает двухгодичных курсов программирования, я был немного огорчен, узнав, что они не обучают никаким языкам сценариев.

Во время рождественских каникул я встретился с Шоном и спросил его, как ему нравится учиться в Чикагском университете.

У него все было отлично.

Он потряс все свои уроки информатики.

Он присоединился к школьной команде по кибербезопасности…

… и даже попутно изучил Python.

Улыбаясь, потому что я уже знал ответ, я спросил его: «Что заставило тебя выучить Python?»

Он ответил: «Это так просто, чувак! Вы можете делать буквально все, что угодно, с Python. Когда я впервые присоединился к команде кибербезопасности, я писал тестеры на проникновение с помощью Java.Мне потребовались часы, чтобы за считанные минуты закодировать то, что делали мои коллеги ».

Шон осознал всю мощь языков сценариев.

Хотя вы можете пожертвовать некоторой скоростью выполнения, вы получите большую гибкость, легкость в написании кода и, что самое важное, возможность экспериментировать быстрее .

Я считаю, что Python включает в себя лучшее из всех этих миров. Если вы еще не пробовали, вам действительно стоит.

№ 6. Python — это будущее искусственного интеллекта и машинного обучения.

Язык программирования Python в настоящее время способствует научному программированию, но так было не всегда.

За лет академических ученых и частных исследователей использовали язык MATLAB для научных исследований.

Все это начало меняться с выпуском механизмов численных вычислений Python, таких как NumPy и SciPy, позволяющих выполнять сложные вычисления с помощью одного оператора «import», за которым следует вызов функции.

Медленно, но верно Python стал предпочтительным языком для исследований в области информатики.

Фактически, я написал всех кода, который использовался для сбора результатов для моей докторской степени. диссертация на Python.

К тому времени, когда я получил степень бакалавра, даже студенты, не изучавшие информатику, начали изучать Python и использовать его в своих исследованиях. Вычислительная биология — отличный пример того, как ученые, не занимающиеся информатикой, используют Python.

В наши дни я трачу на гораздо больше времени на написание научного кода Python, чем на что-либо еще, поэтому я явно предвзято, но могу сказать вам следующее:

Что такое Python? | Руководство по Python 3

Расширенный полнотекстовый поиск

1. Начать изучение Python
- Что такое Python?
- История Python
2. Установка Python
- Python в браузере
- Запуск Python
3. Ваши первые шаги в Python
- Python REPL
- Переменные Python
- строки Python
- Функции Python
- Логические значения и условное программирование
- Циклы и итеративность
- Ваша первая программа
4. Объекты и классы
- Под капотом
- Объекты и классы
- Конструкторы Python
- Python Наследование
- Переопределение методов в Python
5. Типы данных Python
- Словари
6. Language Deep Dives
- Функции Python
7. Виртуальные среды
- Работа с venv Python
- Установка пакетов с pip
- Pipenv: A Better Way
8. Python Concurrency
- Что такое параллелизм
- Питон GIL
- Установка базовой линии
- Python Threads
- Python Многопроцессорность
9.