Чтобы программа была полезной, она обычно должна взаимодействовать с внешним миром, получая входные данные от пользователя и выводя их обратно на экран. В этом уроке вы узнаете о вводе и выводе данных в Python. Ввод может поступать от пользователя непосредственно через клавиатуру или из внешних источников, таких как файлы или базы данных. Выходные данные могут быть выведены непосредственно в консоль или IDE, на экран через графический интерфейс пользователя (GUI) или снова во внешний источник.
В этом уроке вы узнаете, как выполнить бесконечную итерацию с помощью цикла for на Python. Циклы с бесконечной итерацией часто называют for циклами, потому что for - это ключевое слово, которое используется для их представления почти во всех языках программирования, включая Python.
Итерация означает выполнение одного и того же блока кода снова и снова, потенциально много раз. Структура программирования, реализующая итерацию, называется loop. В программировании существует два типа итерации - неопределенная и определенная: При бесконечной итерации количество раз выполнения цикла не задается заранее. Скорее, обозначенный блок выполняется многократно до тех пор, пока выполняется некоторое условие. При бесконечной итерации количество выполнений обозначенного блока задается явно в момент запуска цикла.
После предыдущих уроков этой серии у вас за плечами уже достаточно большой опыт работы с кодом на Python. Все, что вы видели до сих пор, состояло из последовательного выполнения, в котором операторы всегда выполняются один за другим, в точно указанном порядке. Но мир часто оказывается сложнее. Часто программе необходимо пропустить некоторые операторы, выполнить серию операторов повторно или выбрать один из альтернативных наборов операторов для выполнения. Вот тут-то и приходят на помощь управляющие структуры. Управляющая структура определяет порядок выполнения операторов в программе (так называемый поток управления).
Вы углубитесь в лексическую структуру Python. Вы узнаете о синтаксических элементах, из которых состоят утверждения, основные единицы, из которых состоит программа на Python. Это подготовит вас к следующим нескольким урокам, посвященным управляющим структурам, конструкциям, которые направляют поток программы между различными группами кода.
Группировка объектов в набор может быть полезна и в программировании, и Python предоставляет для этого встроенный тип набора. Наборы отличаются от других типов объектов уникальными операциями, которые можно выполнять над ними. Вот что вы узнаете из этого урока: Вы увидите, как определять объекты set в Python, и познакомитесь с операциями, которые они поддерживают. Как и в предыдущих уроках по спискам и словарям, по завершении этого урока вы должны хорошо понимать, когда набор является подходящим выбором. Вы также узнаете о замороженных множествах, которые похожи на множества за исключением одной важной детали.
Python предоставляет еще один составной тип данных, называемый словарем, который похож на список тем, что представляет собой коллекцию объектов. Вот что вы узнаете в этом уроке: Вы рассмотрите основные характеристики словарей Python и научитесь обращаться к данным словарей и управлять ими. После завершения этого урока вы должны хорошо понимать, когда словарь является подходящим типом данных и как его использовать.
Списки и кортежи являются, пожалуй, самыми универсальными и полезными типами данных в Python. Вы найдете их практически в каждой нетривиальной программе на Python. Вот что вы узнаете в этом уроке: Вы рассмотрите важные характеристики списков и кортежей. Вы узнаете, как их определять и как ими манипулировать. По окончании вы должны хорошо понимать, когда и как использовать эти типы объектов в программах на Python.
Python предоставляет богатый набор операторов, функций и методов для работы со строками. По завершении этого урока вы будете знать, как получать доступ к строкам и извлекать из них фрагменты, а также будете знакомы с методами, позволяющими манипулировать строковыми данными и изменять их.
В Python операторы - это специальные символы, комбинации символов или ключевые слова, обозначающие тот или иной тип вычислений. Вы можете комбинировать объекты и операторы для построения выражений, которые выполняют фактические вычисления. Таким образом, операторы - это строительные блоки выражений, которые вы можете использовать для манипулирования данными. Поэтому понимание того, как работают операторы в Python, очень важно для вас как для программиста.
Если вы пишете более сложный код, вашей программе понадобятся данные, которые могут меняться по мере выполнения программы. Вот что вы узнаете в этом уроке: Вы узнаете, как каждый элемент данных в программе на Python может быть описан абстрактным термином object, и научитесь манипулировать объектами с помощью символических имен, называемых variables.
Теперь вы знаете как взаимодействовать с интерпретатором Python и выполнять код Python. Пришло время углубиться в язык Python. Сначала мы обсудим основные типы данных, которые встроены в Python.
На данный момент у вас должен быть под рукой рабочий интерпретатор Python 3. Если вам нужна помощь в правильной настройке Python, обратитесь к предыдущему разделу этой серии уроков. Вот что вы узнаете из этого руководства: Теперь, когда у вас есть рабочая установка Python, вы увидите, как на самом деле выполнять код Python и запускать программы Python.
Установка или обновление Python на вашем компьютере - это первый шаг к тому, чтобы стать программистом на Python. Существует множество способов установки: вы можете скачать официальные дистрибутивы Python с сайта Python.org, установить из менеджера пакетов и даже установить специализированные дистрибутивы для научных вычислений, Интернета вещей и встраиваемых систем.
Вы когда-нибудь задумывались о том, как Python обрабатывает ваши данные за кулисами? Как ваши переменные хранятся в памяти? Когда они удаляются? В этой статье мы глубоко погрузимся во внутреннее устройство Python, чтобы понять, как он управляет памятью.
После того как вы пройдете через муки настройки среды Python для одного приложения типа "hello world", вам придется пройти через еще более сложный процесс выяснения того, как управлять несколькими средами для нескольких проектов на Python. В этой статье мы рассмотрим доступные инструменты для управления зависимостями и рабочими пространствами.
Потоковая обработка в Python позволяет параллельно выполнять различные части программы и может упростить ее разработку. Если у вас есть некоторый опыт работы с Python и вы хотите ускорить работу своей программы с помощью потоков, то этот учебник для вас!
Django предлагает поддержку нескольких языков из коробки. На самом деле, Django переведен более чем на 100 языков. В этом уроке мы рассмотрим, как добавить поддержку нескольких языков в ваш проект Django.
В предыдущей статье мы рассмотрели обзор кэширования в Django и погрузились в то, как кэшировать представление Django, а также в использование различных бэкендов кэша. В этой статье мы более подробно рассмотрим низкоуровневый API кэширования в Django.
Кэширование, как правило, является наиболее эффективным способом повышения производительности приложения.