Մասնակից:MHamlet/Python

MHamlet/Python

Python (անգլ.՝ python, արտաստանվում է որպես [ˈpaɪθ⟨ə⟩n] (փայթոն), սակայն հաճախ օգտագործվում է նաև պիտոն տարբերակը), ընդհանուր նշանակության բարձր մակարդակի ծրագրավորման լեզու, որը հիմնականում կենտրոնացած է ծրագիրը արագ մշակելու և կոդի հեշտ ընթերցանությունն ապահովելու վրա։ Python-ի միջուկի շարահյուսությունը շատ պարզ և հեշտ է։ Միևնույն ժամանակ, ստանդարտ գրադարանն իր մեջ ներառում է բազմաթիվ օգտակար ֆունկցիաներ։

Python-ն աջակցում է ծրագրավորման մի քանի նմուշներ, այդ թվում՝ կառուցվածքային, օբյեկտային կողմնորոշմամբ, ֆունկցիոնալ, իմպերատիվ և ասպեկտային կողմնորոշմամբ։ Հիմնական կառուցվածքային գծերն են՝ դինամիկ տիպավորումը, հիշողության ավտոմատ կառավարումը, լրիվ ինքնադիտողությունը, բացառությունների վերամշակման մեխանիզմը և բարձր մակարդակի տվյալների կառուսվածքը։ Պիտոնում կոդը կազմված է ֆունկցիաներից և դասերից, որոնք կարող են միավորվել մոդուլներում, որոնք էլ, իրենց հերթին, փաթեթներում։

Python-ի հիմնական ինտերպրետատորը CPython-ն է։ Այն աջակցվում է ակտիվ օգտագործվող հարթակների մեծամասնության կողմից։ Այն տարածվում է Python Software Foundation License ազատ արտոնագրով, որն թույլ է տալիս օգտագործել այն ցանկացած ծրագրերում առանց սահմանափակման։ Գոյություն ունեն նաև ինտերպրետատորի տարբերակներ JVM-ի (կոմպիլյացիայի հնարավորությամբ), MSIL-ի (կոմպիլյացիայի հնարավորությամբ), LLVM-ի համար։ PyPy նախագիծն առաջարկում է Պիտոնի համար հենց Պիտոնով գրված ինտերպրետատոր։

Python-ը ակտիվ զարգացող ծրագրավորման լեզու է։ Նոր տարբերակները (լեզվի հատկությունների ավելացմամբ/փոփոխմամբ) թողարկվում են մոտավորապես 2.5 տարին մեկ անգամ։ Այդ և որոշ այլ պատճառներով, Python-ում բացակայում են ANSI, ISO և այլ պաշտոնական ստանդարտներ, որոնց դերը կատարում է CPython-ը։

Փիլիսոփայություն

Python-ի մշակողներն հետևում են ծրագրավորման որոշ փիլիսոփայության, որն անվանում են «The Zen of Python» («Պիտոնի դզենը» կամ «Փայթոնի դզենը»)։ Ինտերպրետատորը import this հրամանի դեպքում կարտարծի այդ կոդը (աշխատում է միևնույն սեսիայում միայն մեկ անգամ)։ Այդ փիլիսոփայության հեղինակը Թիմ Փեյթերսն է։

Փիլիսոփայության տեքստը՝

Գեղեցիկն ավելի լավ է, քան տգեղը։ Հստակը ավելի լավ է, քան ոչ հստակը։ Պարզն ավելի լավ է, քան բարդը։ Բարդը ավելի լավ է, քան խճճվածը։ Հարթն ավելի լավ է, քան ծալվածը։ Նոսրն ավելի լավ է, քան խիտը։ Ընթերցելիությունը նշանակություն ունի։ Հատուկ դեպքերն այնքան հատուկ չեն, որ դրանց համար խախտել կանոնները։ Թեև գործնական լինելն ավելի կարևոր է, քան անթերի լինելը։ Սխալներն երբեք չպետք է լռեցվեն։ Եթե դրանք հստակ չեն լռեցվում։ Հանդիպելով երկիմաստության, թո՛ղ գուշակելու հրապուրանքը։ Պետք է գոյություն ունենա մեկ և, ցանկալի է, միայն մեկ ակնհայտ միջոց դա անելու համար։ Չնայած այն սկզբում կարող է ոչ այնքան ակնհայտ լինել, եթե, իհարկե, դուք հոլանդացի չեք։ Այժմն ավելի լավ է, քան երբեք։ Չնայած երբեքն ավելի լավ է, քան հենց հիմա։ Եթե մտածածն իրագործելու ձևն դժվար է բացատրել, ապա դա վատ միտք է։ Եթե իրագործելու ձևն հեշտ է բացատրել, ապա դա, հնարավոր է, լավ միտք է։ Անվանատարածքը լավ բան է։ Դրանից շատ կանենք։ Բնօրինակ տեքստ (անգլ.)   Beautiful is better than ugly. Explicit is better than implicit. Simple is better than complex. Complex is better than complicated. Flat is better than nested. Sparse is better than dense. Readability counts. Special cases aren’t special enough to break the rules. Although practicality beats purity. Errors should never pass silently. Unless explicitly silenced. In the face of ambiguity, refuse the temptation to guess. There should be one — and preferably only one — obvious way to do it. Although that way may not be obvious at first unless you’re Dutch. Now is better than never. Although never is often better than 'right now'. If the implementation is hard to explain, it’s a bad idea. If the implementation is easy to explain, it may be a good idea. Namespaces are one honking great idea — let’s do more of those!

Պատմություն

Հիմնական հոդված՝ Python-ի պատմությունը

Python լեզվի մշակումն սկսվել է 1980-ական թվականներին հոլանդական CWI համալսարանի աշխատակից Գվիդո վան Ռոսումի կողմից։ Այն ժամանակ տարածված Amoeba օպերացիոն համակարգի համար անհրաժեշտ էր ընդլայնվող սկրիպտային ծրագրավորման լեզու, և Գվիդոն ազատ ժամանակ սկսեց գրել Python-ը, վերցնելով որոշ առանձնահատկություններ ABC լեզվից (Գվիդոն մասնակցել էր այդ լեզվի ստեղծմանը, որն կենտրոնացված է ծրագրավորման ուսուցման վրա)։ 1991թ․ փետրվարին Գվիդոն հրապարակեց Python-ի ելակետային տեքստը alt.sources լրատվական խմբում։ Ամենասկզբից Python-ն նախագծված էր որպես օբյեկային կողմնորոշմամբ ծրագրավորման լեզու։

Հեղինակի խոսքերով, լեզվի անվանումն ծագել է ոչ թե սողունի անվանումից, այլ 1970-ական թվականներին հայտնի բրիտանական հումորային «Մոնթի Փայթոնի թռչող կրկեսը» անվանումից։ Չնայած դրան, լեզվի անվանումը շատ հաճախ ասոցիացվում է օձի, ոչ թե ֆիլմի հետ։ Այդ մասին են խոսում KDE-ում կամ Microsoft Windows-ում .py ընլայնմամբ ֆայլերի պատկերները, և նույնիսկ python.org կայքի պատեկերանիշը (մինչև 2.5 տարբերակը)։

2008թ․ դեկտեմբերի 8-ին, երկարատև փորձարկումներից հետո, թողարկվեց Python 3000-ի նոր տարբերակը (կամ Python 3.0-ն, հաճախ օգտագործվում է նաև Py3k հապավումը)։ Python 3000-ում վերացված են կառուցվածքի որոշ թերություններ՝ հնարավորինս (բայց ոչ լրիվ) պահպանելով համատեղելիությունը Python-ի հին տարբերակների հետ։ Այսօր աջակցվում են զարգացման երկու ճյուղերն էլ (Python 3.x-ն ու 2.x-ը)։

Այլ լեզուների ազդեցությունը

Հայտնվելով համեմատականորեն ավելի ուշ, Python-ը ստեղծվել է մի քանի լեզուների ազդեցության տակ՝

• ABC — օպերատորների խմբավորման համար հեռավորությունների կիառումը, տվյալների բարձր մակարդակի կառուցվածքը (map) (Python-ը, փաստորեն, ստեղծվել է նրա համար, որպեսզի ուղղվեն ABC-ի նախագծման ժամանակ առաջացած սխալները),
• Modula-3 — փաթեթներ, մոդուլներ, else-ի օգտագործումը try-ի և except-ի հետ համատեղ, ֆունկցիաների արգումենտներին անվանումներ տալը (դրա վրա ազդել է նաև Common Lisp լեզուն),
• С, C++ — որոշ շարահյուսական կառուցներ (ինչպես գրում է Գվիդո վան Ռոսումը, նա օգտագործել է C-ի ամենից շատ չհակասող կառույցներ, որպեսզի Python-ը C-ծրագրավորողների մոտ զզվանք չառաջացնի),
• Smalltalk — օբյեկտային կողմնորոշմամբ ծրագրավորումը,
• Lisp — ֆունկցիոնալ ծրագրավորման առանձին գծեր (lambda, map, reduce, filter և ուրիշներ),
• Fortran — շերտավոր զանգվածները, թվաբանությունները,
• Miranda — ցանկային արտահայտությունները,
• Java — logging, unittest, threading մոդուլները (դրանց բնօրինակների հնարավորությունների մի մասն իրագործված չէ), xml.sax ստանդարտ գրադարանները, բացառությունների վերամշակման ժամանակ finally-ի և except-ի համատեղ օգտագործումը, @-ի օգտագործումը դեկորատորներում,
• Icon — գեներատորները։

Python-ի այլ առանձնահատկությունների մեծ մասը (օրինակ, ելատեքստային կոդի բայթ-կոմպիլյացիան) նույնպես այլ լեզուներում ավելի վաղ արդեն իրագործ են եղել։

Դյուրատարությունը

Python-ն աշխատում է գրեթե բոլոր հայտնի հարթակների վրա՝ Գրպանի անձնական համակարգիչներից մինչև մեյնֆրեյմներ։ Գոյություն ունեն տարբերակներ Microsoft Windows-ի, գրեթե բոլոր UNIX համակարգերի (այդ թվում՝ FreeBSD-ի և Linux-ի), Plan 9-ի, Mac OS-ի և Mac OS X-ի, iPhone OS 2.0 և ավելի բարձր տարբերակների, Palm OS-ի, OS/2-ի, Amiga-ի, HaikuOS-ի, AS/400-ի և նույնիսկ OS/390-ի, Windows Mobile-ի, Symbian-ի և Android-ի համար։

Այս կամ այն հարթակի հնանալուց հետո լեզվի հիմնական ճյուղում դրա աջակցումն դադարեցվում է։ Օրինակ, 2.6 տարբերակից սկսած դադարեցվել է Windows 95-ի, Windows 98-ի և Windows ME-ի աջակցությունը։ Սակայն այդ հարթակների վրա կարելի է օգտագործել Python-ի նախկին տարբերակներ․ այս պային Python-ի համայնքը աջակցում է լեզվի 2.3-ից սկսած բոլոր տարբերակները (դրանց համար ժամանակ առ ժամանակ թարմացումներ են թողարկվում)։

Չնայած այս ամենին, ի տարբերություն այլ դյուրատար համակարգերի, բոլոր հիմնական հարթակների համար Python-ն ունի տվյալ հարթակին բնորոշ տեխնոլոգիաների աջակցությւոն (օրինակ, Microsoft COM/DCOM)։ Ավելին, գոյություն ունեն Python-ի հատուկ տարբերակ Java―ի համար՝ Jython-ը։ Այն թույլ է տալիս ինտերպրետատորին կատարվել Java―ի աջակցությամբ ցանկացած համակարգում։ Java―ի դասերը կարող են օգտագործվել և նույնիսկ գրվել Python-ի միջոցով։ Որոշ նախագծեր ապահովում են նաև Microsoft .NET հարթակի հետ ինտեգրացիան։ Դրանցից հիմնականներն են IronPython-ը և Python.Net-ը։

Տվյալների տիպերն ու կառուցվածքը

Python-ն աջակցում է տվյալների դինամիկ տիպավորում, այսինքն՝ փոփոխականի տեսակը որոշվում է այն օգատգործելու ժամանակ։ Այդ իսկ պատճառով, «փոփոխականին արժեք վերագրել» արտահայտության փոխարեն ավելի ճիշտ է օգտագործել «արժեքի կապումը որոշակի անվան հետ» արտահայտությունը։ Python-ն ունի հետևյալ ներկառուցված տիպերը՝ տրամաբանական (boolean), տողային, Unicode-տողեր, կամայական ճշտությամբ ամբողջ թվեր, լողացող կետով թվեր, բարդ թվեր և մի շարք այլ տիպեր։ Հավաքածուներից Python-ում կան հետևյալ տիպերը՝ ցուցակներ, կորտեժներ (չփոփոխվող ցուցակ), բառարաններ, բազմություններ և այլն։ Բոլոր արժեքները, այդ թվում՝ ֆունկցիաները, մեթոդները, մոդուլները, դասերը, համարվում են օբյեկտներ։

Տվյալների նոր տիպ ստեղծելու համար անհրաժեշտ է կամ գրել նոր դաս (class), կամ հրապարակել նոր տիպը ընդլայնման մոդուլում (օրինակ, C Լեզվով գրված մոդուլում)։ Դասերի համակարգը աջակցում է ժառանգում (միակի և բազմակի) և մետածրագրավորում։ Ներկառուցված տիպերի և ընդլայնումների տիպերի մեծ մասը հնարավոր է ժառանգել։

Բոլոր օբյեկտներն բաժանվում են երկու մասի՝ հղումային և ատոմային։ Ատոմային են int-ը, long-ը, complex-ը և մի շարք այլ օբեկտներ։ Ատոմային օբյեկտների վերագրման ժամանակ պատճենվում են դրանց արժեքները, մինչ դեռ հղումային օբյեկտների դեպքում պատճենվում է միայն դեպի այդ օբյեկտ հղումը, որի շնորհիվ երկու փոփոխականներն էլ օգտագործում են միևնույն արժեքը։ Հղումային օբյեկտներն իրենց հերթին լինում են 2 տեսակի՝ փոփոխվող և չփոփոխվող։ Օրինակ, տողներն և կորտեժները չփոփոխվող են, իսկ ցուցակները, բառարանները՝ փոփոխվող։ Python-ում կորտեժը, փաստորեն, համարվում է չփոփոխվող ցուցակ։ Շատ դեպքերում կորտեժներն ցուցակներից ավելի արագ են աշխատում, ուստի, եթե չեք ցանկանում փոփոխել հաջորդականությունը, ապա ավելի լավ է օգտագործել դրանք։

Շարահյուսությունը

Լեզուն ունի պարզ և հասկանալի շարահյուսություն, լավ մտածված մոդուլների համակարգ և մասշտաբավորում, որոնց շնորհիվ Python լեզվով գրված կոդը հեշտ ընթեռնելի է։

Օպերատորներ

Python-ն ունի ավանդական օպերատորների ցանկ։ Ահա այդ օպերատորներից մի քանիսը՝

• պայմանի օպերատոր՝ if (եթե)։ Альтернативный блок после else (иначе). Если условий и альтернатив несколько, можно использовать elif (сокр. от else if).
• ցիկլի օպերատորներ՝ while (քանի դեռ) և for (համար)։ Внутри цикла возможно применение break и continue для прерывания цикла и перехода сразу к следующей итерации соответственно.
• դասի որոշման օպերատոր՝ class (դաս)։
• оператор определения функции, метода или генератора def. Внутри возможно применение return (возврат) для возврата из функции или метода, а в случае генератора — yield (давать).
• оператор обработки исключений try — except — else или try — finally (начиная с версии 2.5, можно использовать finally, except и else в одном блоке).
• оператор pass ничего не делает. Используется для пустых блоков кода.

Одной из интересных синтаксических особенностей языка является выделение блоков кода с помощью отступов (пробелов или табуляций), поэтому в Питоне отсутствуют операторные скобки begin/end, как в языке Паскаль, или фигурные скобки, как в Си. Такой «трюк» позволяет сократить количество строк и символов в программе и приучает к «хорошему» стилю программирования. С другой стороны, поведение и даже корректность программы может зависеть от начальных пробелов в тексте. Некоторым такое поведение может показаться неинтуитивным и неудобным.

Արտահայտություններ

Выражение является полноправным оператором в Питоне. Состав, синтаксис, ассоциативность и приоритет операций достаточно привычны для языков программирования и призваны минимизировать употребление скобок.

Отдельно стоит упомянуть операцию форматирования для строк (работает по аналогии с printf() из Си), которая использует тот же символ, что и взятие остатка от деления:

>>> print ("Здравствуй, %s!" % "Мир")
Здравствуй, Мир!

Python имеет удобные цепочечные сравнения. Такие условия в программах — не редкость:

1 <= a < 10 and 1 <= b < 20

Кроме того, логические операции (or и and) являются ленивыми: если для вычисления значения операции достаточно первого операнда, этот операнд и является результатом, в противном случае вычисляется второй операнд логической операции. Это основывается на свойствах алгебры логики: например, если один аргумент операции «ИЛИ» (or) является истиной, то и результат этой операции всегда является истиной. В случае, если второй операнд является сложным выражением, это позволяет сократить издержки на его вычисление. Этот факт широко использовался до версии 2.5 вместо условной конструкции:

(a < b) and "меньше" or "больше или равно"

Встроенные типы данных, как правило, имеют особый синтаксис для своих литералов (записанных в исходном коде констант)։

"строка" + 'строка'  """тоже строка"""  u"Юникод-строка"
True or False            # булевы литералы
3.14                     # число с плавающей запятой
012 + 0xA                # числа в восьмеричной и шестнадцатеричной системах счисления
1 + 2j                   # комплексное число
[1, 2, "a"]              # список
(1, 2, "a")              # кортеж
{'a': 1, 'b': 'B'}       # словарь
lambda x: x**2           # анонимная функция

Для списков (и других последовательностей) Python предлагает набор операций над срезами. Особенностью является индексация, которая может показаться новичку странной, но раскрывает свою согласованность по мере использования. Индексы элементов списка начинаются с нуля. Запись среза s[N:M] означает, что в срез попадают все элементы от N включительно до M не включая. В качестве иллюстрации можно посмотреть пример работы с последовательностями.

Անվանումներ

Имя (идентификатор) может начинаться с латинской буквы любого регистра или подчёркивания, после чего в имени можно использовать и цифры. В качестве имени нельзя использовать ключевые слова (их список можно узнать по import keyword; print keyword.kwlist) и нежелательно переопределять встроенные имена. Имена, начинающиеся с символа подчёркивания, имеют специальное значение.

В каждой точке программы интерпретатор имеет доступ к трём пространствам имён (то есть отображениям имён в объекты)։ локальному, глобальному и встроенному.

Области видимости имён могут быть вложенными друг в друга (внутри определяемой функции видны имена из окружающего блока кода). На практике с областями видимости и связыванием имён связано несколько правил «хорошего тона», о которых можно подробнее узнать из документации.

Փաստաթղթերի տողերը

Python предлагает механизм документирования кода pydoc. В начало каждого модуля, класса, функции вставляется строка документации — Կաղապար:Не переведено. Строки документации остаются в коде на момент времени исполнения, и в язык встроен доступ к документации, что используется современными IDE (например, Eclipse).

В интерактивном режиме можно получить помощь, сгенерировать гипертекстовую документацию по целому модулю или даже применить Կաղապար:Не переведено для автоматического тестирования модуля.

Դիրեկտիվներ

Սկսած Python 2.3 տարբերակից, ծրագրի տեքստում ASCII-ի կոդավորման մեջ չմտնող սիմվոլներ օգտագործելու համար անհրաժեշտ է մոդուլից հստակ նշել ելատեքստային կոդի կոդավորումը դիրեկտիվի միջոցով։ Օրինակ՝

# -*- coding: utf-8 -*-

Այս տողից հետո կարելի է օգտագործել utf-8 կոդավորման սիմվոլները ծրագրի կոդում։ Օրինակ, կարելի է գրել հայերեն տառեր։

Առանձնահատկություններ

Փոխազդու ռեժիմ

Подобно Лиспу и Прологу в режиме отладки, интерпретатор Питона имеет интерактивный режим работы, при котором введённые с клавиатуры операторы сразу же выполняются, а результат выводится на экран (REPL). Этот режим интересен не только новичкам, но и опытным программистам, которые могут протестировать в интерактивном режиме любой участок кода, прежде чем использовать его в основной программе, или просто использовать как калькулятор с большим набором функций.

Так выглядит общение с Питоном в интерактивном режиме:

>>> 2 ** 100                           # возведение 2 в степень 100
1267650600228229401496703205376L
>>> from math import *                 # импорт математических функций
>>> sin(pi * 0.5)                      # вычисление синуса от половины пи 
1.0
>>> help(sorted)                       # помощь по функции sorted
Help on built-in function sorted in module __builtin__:
sorted(...)
   sorted(iterable, cmp=None, key=None, reverse=False) --> new sorted list

В интерактивном режиме доступен отладчик pdb и система помощи (вызывается по help()). Система помощи работает для модулей, классов и функций, только если те были снабжены строками документации.

Кроме встроенной, существуют и улучшенные интерактивные оболочки IPython и bpython.

Օբյեկտային կողմնորոշմամբ ծրագրավորում

Հիմնական հոդված՝ Объектно-ориентированное программирование на Питоне

Дизайн языка Python построен вокруг объектно-ориентированной модели программирования. Реализация ООП в Питоне является элегантной, мощной и хорошо продуманной, но вместе с тем достаточно специфической по сравнению с другими объектно-ориентированными языками.

Возможности и особенности:

1. Классы являются одновременно объектами со всеми ниже приведёнными возможностями.
2. Наследование, в том числе множественное.
3. Полиморфизм (все функции виртуальные).
4. Инкапсуляция (два уровня — общедоступные и скрытые методы и поля). Особенность — скрытые члены доступны для использования и помечены как скрытые лишь особыми именами.
5. Специальные методы, управляющие жизненным циклом объекта: конструкторы, деструкторы, распределители памяти.
6. Перегрузка операторов (всех, кроме is, '.', '=' и символьных логических).
7. Свойства (имитация поля с помощью функций).
8. Управление доступом к полям (эмуляция полей и методов, частичный доступ, и т. п.).
9. Методы для управления наиболее распространёнными операциями (истинностное значение, len(), глубокое копирование, сериализация, итерация по объекту, …)
10. Метапрограммирование (управление созданием классов, триггеры на создание классов, и др.)
11. Полная интроспекция.
12. Классовые и статические методы, классовые поля.
13. Классы, вложенные в функции и классы.

Ֆունկցիոնալ ծրագրավորում

Հիմնական հոդված՝ Ֆունկցիոնալ ծրագրավորումը Python-ում

Python поддерживает парадигму функционального программирования, в частности:

• функция является объектом
• функции высших порядков
• рекурсия
• развитая обработка списков (списковые выражения, операции над последовательностями, итераторы)
• аналог замыканий
• частичное применение функции
• возможность реализации других средств на самом языке (например, карринг)

Մոդուլներ և փաթեթներ

Программное обеспечение (приложение или библиотека) на Питоне оформляется в виде модулей, которые в свою очередь могут быть собраны в пакеты. Модули могут располагаться как в каталогах, так и в ZIP-архивах. Модули могут быть двух типов по своему происхождению: модули, написанные на «чистом» Питоне, и модули расширения (extension modules), написанные на других языках программирования. Например, в стандартной библиотеке есть «чистый» модуль pickle и его аналог на Си: cPickle. Модуль оформляется в виде отдельного файла, а пакет — в виде отдельного каталога. Подключение модуля к программе осуществляется оператором import. После импорта модуль представлен отдельным объектом, дающим доступ к пространству имён модуля. В ходе выполнения программы модуль можно перезагрузить функцией reload().

Ինքնադիտողություն

Հիմնական հոդված՝ Интроспекция в Питоне

Python поддерживает полную интроспекцию времени исполнения. Это означает, что для любого объекта можно получить всю информацию о его внутренней структуре.

Применение интроспекции является важной частью того, что называют pythonic style, и широко применяется в библиотеках и фреймворках Python, таких как PyRO, PLY, Cherry, Django и др., значительно экономя время использующего их программиста.

Բացառությունների վերամշակում

Обработка исключений поддерживается в Python посредством операторов try, except, else, finally, raise, образующих блок обработки исключения. В общем случае блок выглядит следующим образом:

try:
    # Здесь код, который может вызвать исключение
    raise Exception("message")  # Exception, это один из стандартных типов исключения (всего лишь класс),
                                # может использоваться любой другой, в том числе свой
except (Тип исключения1, Тип исключения2, …), Переменная:
    # Код в блоке выполняется, если тип исключения совпадает с одним из типов
    # (Тип исключения1, Тип исключения2, …) или является наследником одного
    # из этих типов.
    # Полученное исключение доступно в необязательной Переменной.
except (Тип исключения3, Тип исключения4, …), Переменная:
    # Количество блоков except не ограниченно
    raise  # Сгенерировать исключение "поверх" полученного; без параметров - повторно сгенерировать полученное
except:
    # Будет выполнено при любом исключении, не обработанном типизированными блоками except
else:
    # Код блока выполняется, если не было поймано исключений.
finally:
    # Будет исполнено в любом случае, возможно после соответствующего
    # блока except или else

Совместное использование else, except и finally стало возможно только начиная с Python 2.5. Информация о текущем исключении всегда доступна через sys.exc_info(). Кроме значения исключения, Python также сохраняет состояние стека вплоть до точки возбуждения исключения — так называемый traceback.

В отличие от компилируемых языков программирования, в Python использование исключения не приводит к значительным накладным расходам (а зачастую даже позволяет ускорить исполнение программ) и очень широко используется. Исключения согласуются с философией Python (10-й пункт «дзена Python» — «Ошибки никогда не должны умалчиваться») и являются одним из средств поддержки «утиной типизации».

Иногда вместо явной обработки исключений удобнее использовать блок with (доступен, начиная с Python 2.5).

Ինտերատորներ

В программах на Питоне широко используются итераторы. Цикл for может работать как с последовательностью, так и с итератором. Все коллекции, как правило, предоставляют итератор. Объекты определённого пользователем класса тоже могут быть итераторами. Подробнее об итераторах можно узнать в разделе о функциональном программировании. Модуль itertools стандартной библиотеки содержит много полезных функций для работы с итераторами.

Գեներատորներ

Одной из интересных возможностей языка являются генераторы — функции, сохраняющие внутреннее состояние: значения локальных переменных и текущую инструкцию (см. также: сопрограммы). Генераторы могут использоваться как итераторы для структур данных и для ленивых вычислений. См. пример: генератор чисел Фибоначчи.

При вызове генератора функция немедленно возвращает объект-итератор, который хранит текущую точку исполнения и состояние локальных переменных функции. При запросе следующего значения (посредством метода next(), неявно вызываемого в for цикле) генератор продолжает исполнение функции от предыдущей точки останова до следующего оператора yield или return.

В Python 2.4 появились генераторные выражения — выражения, дающие в результате генератор. Генераторные выражения позволяют сэкономить память там, где иначе требовалось бы использовать список с промежуточными результатами:

>>> sum(i for i in xrange(1, 100) if i % 2 != 0)
2500

В этом примере суммируются все нечётные числа от 1 до 99.

Начиная с версии 2.5, Python поддерживает полноценные сопроцедуры: теперь в генератор можно передавать значения с помощью метода send() и возбуждать в его контексте исключения с помощью метода throw().

Կատարման համատեքստի կառավարում

В Python 2.5 появились средства для управления контекстом выполнения блока кода — оператор with и модуль contextlib. См.: пример.

Оператор может применяться в тех случаях, когда до и после некоторых действий должны обязательно выполняться некоторые другие действия, независимо от возбуждённых в блоке исключений или операторов return: файлы должны быть закрыты, ресурсы освобождены, перенаправление стандартного ввода вывода закончено и т. п. Оператор улучшает читаемость кода, а значит, помогает предотвращать ошибки.

Դեկորատորներ

Начиная с версии 2.4, Python позволяет использовать т. н. декораторы (не следует путать с одноимённым шаблоном проектирования) для поддержки существующей практики преобразования функций и методов в месте определения (декораторов может быть несколько). Для декораторов используется символ @ в строках, предшествующих определению функции или метода. Следующий пример содержит описание статического метода без применения декоратора:

def myWonderfulMethod():
    return "Некоторый метод"
myWonderfulMethod = staticmethod(myWonderfulMethod)

и с помощью декоратора:

@staticmethod
def myWonderfulMethod():
    return "Некоторый метод"

Декоратор является ничем иным, как функцией, получающей в качестве первого аргумента декорируемую функцию или метод. Декораторы можно считать элементом аспектно-ориентированного программирования.

С версии 2.6 декораторы можно использовать с классами, аналогично функциям.

Այլ հնարավորություններДругие возможности

В Python есть ещё несколько возможностей, отличающих его от многих других языков высокой гибкостью и динамичностью.

Например, класс является объектом, а в операторе определения класса можно использовать выражения в списке родительских классов.

def getClass():
    return dict
class D(getClass()):
    pass
d = D()

Можно модифицировать многие объекты во время исполнения, например классы:

>>> class X(object): pass
…
>>> y = X()
>>> y.wrongMethod() # такого метода пока нет
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'X' object has no attribute 'wrongMethod'
>>> X.wrongMethod = lambda self : 'im here' # добавим его
>>> y.wrongMethod() # так как доступ к методу приводит к поиску по __dict__ класса,
'im here' # то wrongMethod становится доступным всем экземплярам

Գրադարաններ

Ստանդարտ գրադարանը

Հիմնական հոդված՝ Стандартная библиотека Python

[[Файл:Python batteries included.jpg|thumb| Python поставляется «с батарейками в комплекте».]]

Богатая стандартная библиотека является одной из привлекательных сторон Питона. Здесь имеются средства для работы со многими сетевыми протоколами и форматами Интернета, например, модули для написания HTTP-серверов и клиентов, для разбора и создания почтовых сообщений, для работы с XML и т. п. Набор модулей для работы с операционной системой позволяет писать кросс-платформенные приложения. Существуют модули для работы с регулярными выражениями, текстовыми кодировками, мультимедийными форматами, криптографическими протоколами, архивами, сериализации данных, поддержка юнит-тестирования и др.

Ընդլայնումների մոդուլներ և ծրագրային միջերեսներ

Помимо стандартной библиотеки существует множество библиотек, предоставляющих интерфейс ко всем системным вызовам на разных платформах; в частности, на платформе Win32 поддерживаются все вызовы Win32 API, а также COM в объёме не меньшем, чем у Visual Basic или Delphi. Количество прикладных библиотек для Python в самых разных областях без преувеличения огромно (веб, базы данных, обработка изображений, обработка текста, численные методы, приложения операционной системы и т. д.).

Для Python принята спецификация программного интерфейса к базам данным DB-API 2 и разработаны соответствующие этой спецификации пакеты для доступа к различным СУБД: PostgreSQL, Oracle, Sybase, Firebird (Interbase), Informix, Microsoft SQL Server, MySQL и SQLite. На платформе Windows доступ к БД возможен через ADO (ADOdb). Коммерческий пакет mxODBC для доступа к СУБД через ODBC для платформ Windows и UNIX разработан eGenix. Для Питона написано много ORM (SQLObject, SQLAlchemy, Dejavu, Django), выполнены программные каркасы для разработки веб-приложений (Django, Pylons, Pyramid).

Библиотека NumPy для работы с многомерными массивами позволяет достичь производительности научных расчётов, сравнимой со специализированными пакетами. SciPy использует NumPy и предоставляет доступ к обширному спектру математических алгоритмов (матричная алгебра — BLAS уровней 1—3, LAPACK, БПФ…). Numarray специально разработан для операций с большими объёмами научных данных.

WSGI — интерфейс шлюза с веб-сервером (Python Web Server Gateway Interface).

Python предоставляет простой и удобный программный интерфейс C API для написания собственных модулей на языках Си и C++. Такой инструмент как SWIG позволяет почти автоматически получать привязки для использования C/C++ библиотек в коде на Питоне. Возможности этого и других инструментов варьируются от автоматической генерации (C/C++/Fortran)-Python интерфейсов по специальным файлам (SWIG, pyste, SIP, pyfort), до предоставления более удобных API (boost::python, CXX и др.). Инструмент стандартной библиотеки ctypes позволяет программам Питона напрямую обращаться к динамическим библиотекам/DLL, написанным на Си. Существуют модули, позволяющие встраивать код на С/C++ прямо в исходные файлы Python, создавая расширения «на лету» (pyinline, weave).

Другой подход состоит во встраивании интерпретатора Python в приложения. Python легко встраивается в программы на Java, C/C++, Ocaml. Взаимодействие Python-приложений с другими системами возможно также с помощью CORBA, XML-RPC, SOAP, COM.

С помощью проекта Cython возможна трансляция программ написанных на языках Python и Կաղապար:Translation в код на языке Си, с последующей компиляцией в машинный код. Cython используется для упрощения написания Python-библиотек, при его использовании отмечается ускорение кода и уменьшение накладных расходов.

Экспериментальный проект Shedskin предполагает создание компилятора для трансформации неявно типизированных Python программ в оптимизированный С++ код. Начиная с версии 0.22 Shedskin позволяет компилировать отдельные функции в модули расширений.

Python и подавляющее большинство библиотек к нему бесплатны и поставляются в исходных кодах. Более того, в отличие от многих открытых систем, лицензия никак не ограничивает использование Python в коммерческих разработках и не налагает никаких обязательств кроме указания авторских прав.

Одним из каналов распространения и обновления пакетов для Python является PyPI (անգլ.՝ Python Package Index).

Գրաֆիկական գրադարաններ

С Питоном поставляется библиотека tkinter на основе Tcl/Tk для создания кроссплатформенных программ с графическим интерфейсом.

Существуют расширения, позволяющие использовать все основные GUI библиотеки — wxPython, основанное на библиотеке wxWidgets, PyGTK для Gtk, PyQt и PySide для Qt и другие. Некоторые из них также предоставляют широкие возможности по работе с базами данных, графикой и сетями, используя все возможности библиотеки, на которой основаны.

Для создания игр и приложений, требующих нестандартного интерфейса, можно использовать библиотеку Pygame. Она также предоставляет обширные средства работы с мультимедиа: с её помощью можно управлять звуком и изображениями, воспроизводить видео. Предоставляемое pygame аппаратное ускорение графики OpenGL имеет более высокоуровневый интерфейс по сравнению с PyOpenGL, копирующей семантику С-библиотеки для OpenGL. Есть также PyOgre, обеспечивающая привязку к Ogre — высокоуровневой объектно-ориентированной библиотеке 3D-графики. Кроме того, существует библиотека pythonOCC, обеспечивающая привязку к среде 3D-моделирования и симуляции OpenCascade.

Для работы с растровой графикой используется библиотека Python Imaging Library.

Տիպերի վերահսկողությունը և ֆունկցիաների բերբեռնումը

Существуют модули, позволяющие контролировать типы параметров функций на этапе исполнения, например, typecheck или method signature checking decorators. Необязательная декларация типов для параметров функции добавлена в Python 3, интерпретатор при этом не проверяет типы, а только добавляет соответствующую информацию к метаданным функции для последующего использования этой информации модулями расширений.

Перегрузка функций реализована различными сторонними библиотеками, в том числе PEAK. Не принятые планы по поддержке перегрузки в Python3000 были частично реализованы в библиотеке overloading-lib.

Ծրագրերի օրինակներ

В статье «Примеры программ на языке Python» собраны примеры небольших программ, демонстрирующих некоторые возможности языка Python и его стандартной библиотеки.

Կոդի պրոֆիլացումը և օպտիմիզացումը

В стандартной библиотеке Python имеется профайлер (модуль profile), который можно использовать для сбора статистики о времени работы отдельных функций. Для решения вопроса о том, какой вариант кода работает быстрее, можно использовать модуль timeit. Производимые в следующей программе измерения позволяют выяснить, какой из вариантов конкатенации строк более эффективен:

from timeit import Timer

tmp = "Python 3.2.2 (default, Jun 12 2011, 15:08:59) [MSC v.1500 32 bit (Intel)] on win32."

def case1():  # А. инкрементальные конкатенации в цикле
    s = ""
    for i in range(10000):
        s += tmp

def case2():  # Б. через промежуточный список и метод join
    s = []
    for i in range(10000):
        s.append(tmp)
    s = "".join(s)

def case3():  # В. списковое выражение и метод join
    return "".join([tmp for i in range(10000)])

def case4():  # Г. генераторное выражение и метод join
    return "".join(tmp for i in range(10000))

for v in range(1,5):
    print (Timer("func()","from __main__ import case%s as func" % v).timeit(200))

Как и в любом языке программирования, в Питоне имеются свои приемы оптимизации кода. Оптимизировать код можно исходя из различных (часто конкурирующих друг с другом) критериев (увеличение быстродействия, уменьшение объёма требуемой оперативной памяти, компактность исходного кода и т. д.). Чаще всего программы оптимизируют по времени исполнения.

Здесь есть несколько очевидных правил:

• Не нужно оптимизировать программу, если скорость её выполнения достаточна.
• Используемый алгоритм имеет определённую временную сложность, поэтому перед оптимизацией кода программы стоит сначала пересмотреть алгоритм.
• Стоит использовать готовые и отлаженные функции и модули, даже если для этого нужно немного обработать данные. Например, в Питоне есть встроенная функция sort().
• Профилирование поможет выяснить узкие места. Оптимизацию нужно начинать с них.

Python имеет следующие особенности и связанные с ними правила оптимизации:

• Вызов функций является достаточно дорогостоящей операцией, поэтому внутри вложенных циклов нужно стараться избегать вызова функций или, например, переносить цикл в функции. Функция, обрабатывающая последовательность, эффективнее, чем обработка той же последовательности в цикле вызовом функции.
• Старайтесь вынести из глубоко вложенного цикла всё, что можно вычислить во внешних циклах. Доступ к локальным переменным более быстрый, чем к глобальным, или чем доступ к полям.
• Оптимизатор psyco может помочь ускорить работу модуля программы при условии, что модуль не использует динамических свойств языка Питон.
• В случае, если модуль проводит массированную обработку данных и оптимизация алгоритма и кода не помогает, можно переписать критические участки, скажем, на языке Си или Pyrex.

Инструмент под названием Pychecker поможет проанализировать исходный код на Питоне и выдать рекомендации по найденным проблемам (например, неиспользуемые имена, изменение сигнатуры метода при его перегрузке и т. п.). В ходе такого статического анализа исходного кода могут быть выявлены и ошибки. Pylint призван решать близкие задачи, но имеет уклон в сторону проверки стиля кода.

Այլ լեզուների հետ համեմատումը

Наиболее часто Python сравнивают с Perl и Ruby. Эти языки также являются интерпретируемыми и обладают примерно одинаковой скоростью выполнения программ. Как и Perl, Python может успешно применяться для написания скриптов (сценариев). Как и Ruby, Python является хорошо продуманной системой для ООП.

Средства функционального программирования частично позаимствованы из Scheme и Icon.

В среде коммерческих приложений скорость выполнения программ на Python часто сравнивают с Java-приложениями.

Несмотря на то, что Python обладает достаточно самобытным синтаксисом, одним из принципов дизайна этого языка является принцип наименьшего удивления.

Թույլ կողմերը

См. также список распространённых недоразумений при использовании языка Python.

Ցածր արագագործությունը

Классический Питон, как и многие другие интерпретируемые языки, не применяющие, например, JIT-компиляторы, имеют общий недостаток — сравнительно невысокую скорость выполнения программ. Сохранение байт-кода (файлы .pyc и .pyo) позволяет интерпретатору не тратить лишнее время на перекомпиляцию кода модулей при каждом запуске, в отличие, например, от языка Perl. Кроме того, существует специальная JIT-библиотека psyco, позволяющая ускорить выполнение программ (однако приводящая к увеличению потребления оперативной памяти). Эффективность psyco сильно зависит от архитектуры программы.

Существуют проекты реализаций языка Python, вводящие высокопроизводительные виртуальные машины (ВМ) в качестве компилятора заднего плана. Примерами таких реализаций может служить PyPy, базирующийся на LLVM; более ранней инициативой является проект Parrot. Ожидается, что использование ВМ типа LLVM приведёт к тем же результатам, что и использование аналогичных подходов для реализаций языка Java, где низкая вычислительная производительность в основном преодолена.

Множество программ/библиотек для интеграции с другими языками программирования (см. выше) предоставляют возможность использовать другой язык для написания критических участков.

В самой популярной реализации языка Python интерпретатор довольно велик и более требователен к ресурсам, чем в аналогичных популярных реализациях Tcl, Forth, LISP или Lua, что ограничивает его применение во встроенных системах. Тем не менее, Python нашёл применение в КПК и некоторых моделях мобильных телефонов.

Ներկառուցված դասերը հնարավոր չէ փոփոխել

По сравнению с Ruby и некоторыми другими языками, в Python отсутствует возможность модифицировать встроенные классы, такие, как int, str, float, list и другие, что, однако, позволяет Python потреблять меньше оперативной памяти и быстрее работать. Ещё одной причиной введения такого ограничения является необходимость согласования с модулями расширения. Многие модули (в целях оптимизации быстродействия) преобразуют Python-объекты элементарных типов к соответствующим Си-типам вместо манипуляций с ними посредством Си-API. Также это избавляет от многих потенциальных ошибок при неконтролируемом динамическом переопределении встроенных типов.

Ինտերպրետատորի գլոբալ արգելափակում (GIL)

GIL (Global Interpreter Lock) — особенность, присущая CPython, Stackless и PyPy, но отсутствующая в Jython и IronPython. При своей работе основной интерпретатор Python постоянно использует большое количество потоко-небезопасных данных. В основном это словари, в которых хранятся атрибуты объектов, и обращения к внешнему коду (написанному на С и т. п.). Во избежание разрушения этих данных при совместной модификации из разных потоков, перед началом исполнения нескольких инструкций (по умолчанию 100) поток интерпретатора захватывает GIL, а по окончании освобождает. Вследствие этого, в каждый момент времени в одном процессе интерпретатора Python может исполняться только один поток Python кода, даже если в компьютере имеется несколько процессоров или процессорных ядер (GIL также освобождается на время выполнения блокирующих операций, таких как ввод-вывод, изменения/проверка состояния синхронизирующих примитивов и других — таким образом, если один поток блокируется, другие могут исполняться). Была предпринята попытка перехода к более гранулированным синхронизациям, однако из-за частых захватов/освобождений блокировок эта реализация оказалась слишком медленной на однопоточных приложениях. В ближайшем будущем переход от GIL к другим техникам не предполагается по причине того, что, по мнению автора языка Python Гвидо Россума, однопоточных программ, ускоряемых GIL, больше, чем многопоточных, которые GIL тормозит. Однако есть python-safethread — CPython без GIL и с некоторыми другими изменениями (по утверждениям его авторов, на однопоточных приложениях скорость соответствует 60-65 % от скорости оригинального CPython).

Эта проблема имеет два основных варианта решения. Первый — отказ от совместного использования изменяемых данных и вызовов внешнего кода. При этом данные дублируются в потоках и необходимость обеспечения их синхронизации (если таковая нужна) лежит на программисте. Этот подход ведёт к увеличению потребления оперативной памяти (однако не настолько сильно, как при использовании процессов в Windows — так как для Unix это не критично, процессы небольшие).

Второй подход — обеспечение более гранулированной синхронизации — для отдельных структур данных. В этом случае падает производительность вследствие увеличения числа освобождений/захватов блокировок.

Если необходимо параллельное исполнение нескольких потоков Python кода, то можно воспользоваться процессами, например, модулем processing, который имитирует семантику стандартного модуля threading, но использует процессы вместо потоков. Начиная с версии 2.6, модуль processing добавлен в стандартную библиотеку и переименован в multiprocessing. Есть множество модулей, упрощающих написание параллельных и/или распределённых приложений на Python, таких как parallelpython, Pypar, pympi и других. GIL освобождается при исполнении кода большинства расширений, например, NumPy/SciPy, позволяя на время расчётов исполняться другому Python потоку. Другим решением может быть использование IronPython или Jython, лишённых этой особенности классического Python.

В версии 3.2 будет внедрён изменённый GIL. Основные нововведения:

• Переключение по таймауту, а не по количеству опкодов — в предыдущей версии GIL освобождался через каждые 100 операций. Но операция может выполняться от наносекунд, до долей секунд. В новой версии блокировка будет сниматься каждые 5 миллисекунд;
• Уменьшение накладных расходов и увеличение эффективности в случае частых переключений — в некоторых системах (в основном в MacOS X) наблюдаются проблема с эффективностью блокировки, когда GIL уже захвачен: системные вызовы становятся дорогими. В новой версии задержки будут уменьшены;
• Уменьшение задержек при переключении потоков благодаря введению механизма принудительного переключения потока и приоритетных запросов (когда поток выполняет приоритетный запрос, то GIL освобождается как можно быстрее).

Իրականացումներ

CPython-ը Python ծրագրավորման լեզվի հիմնական, բայց ոչ միակ իրականացումն է։ Գոյություն ունեն մի շարք այլ իրականացումներ։ Դրանցից ամենահայտնիները ներկայացված են ներքևում։

Jython — Python իրականացում, որն, որպես իրականացման միջավայր, օգտագործում է JVM-ը։ Թույլատրում է թափանցիկ օգտագործել Java-գրադարաններ։

PyS60 — լեզվի իրականացում, որն նախատեսված է Symbian S60 հարթակի վրա աշխատող Nokia ընկերության արտադրած սմարթֆոնների համար։

IronPython — .NET Framework-ի և Mono-ի համար նախատեսված Python։ Կոմպիլյացնում է Python ծրագրերը MSIL-ի՝ ապահովելով .NET համակարգի հետ լրիվ ինտեգրացիան։

Stackless — также написанная на Си реализация Python. Это не полноценная реализация, а патчи к CPython. Предоставляет расширенные возможности многопоточного программирования и значительно большую глубину рекурсии.

Python for .NET — ещё одна реализация Python для .NET. В отличие от IronPython эта реализация не компилирует Python код в MSIL, а только предоставляет интерпретатор, написанный на C#. Позволяет использовать .NET-сборки из Python кода.

PyPy — реализация Python, написанная на Python. Позволяет легко проверять новые возможности. В PyPy кроме стандартного CPython включены возможности Stackless, Psyco, модификация AST «на лету» и многое другое. В проект интегрированы возможности анализа Python кода и трансляция в другие языки и байткоды виртуальных машин (Си, LLVM, Javascript, .NET с версии 0.9.9). Начиная с 0.9.0, возможна полностью автоматическая трансляция интерпретатора на Си, в результате чего достигается скорость, приемлемая для использования (в 2—3 раза медленнее чем CPython при отключённом JIT для версии 0.9.9). JIT находится в активной доработке.

python-safethread — версия CPython без GIL, что позволяет одновременно исполнять Python потоки на всех доступных процессорах. Внесены также некоторые другие изменения.

Unladen Swallow — начатый Google проект по разработке высокоэффективного, максимально совместимого с CPython JIT-компилятора на базе LLVM. Согласно планам по развитию Python, планировалось перенести исходный код Unladen Swallow в CPython в версии 3.3. Но PEP-3146 был отменён в связи с отсутствием интереса к Unladen Swallow со стороны Google, основного спонсора разработки.

tinypy — минималистическая версия Python. Часть возможностей CPython не реализована.

Հետագա մշակումըДальнейшая разработка

Python Enhancement Proposal («PEP») — это документ со стандартизированным дизайном, предоставляющий общую информацию о языке Python, включая новые предложения, описания и разъяснения возможностей языка. PEP предлагаются как основной источник для предложения новых возможностей и для разъяснения выбора того или иного дизайна для всех основных элементов языка. Выдающиеся PEP рецензируются и комментируются BDFL.

Գրաֆիկը և համատեղելիությունը

Серии Python 2.x и Python 3.x в течение нескольких выпусков будут существовать параллельно, при этом серия 2.x будет использоваться для совместимости и скорее всего в неё будут включены некоторые возможности серии 3.x. PEP 3000 содержит больше информации о планируемых выпусках.

Python 3.0 обратно не совместим с предыдущей серией 2.x. Код Python 2.x скорее всего будет выдавать ошибки при исполнении в Python 3.0. Динамическая типизация Python вместе с планами изменения нескольких методов словарей делает механический перевод из Python 2.x в Python 3.0 очень сложным. Однако, утилита «2to3» уже способна сделать большинство работы по переводу кода, указывая на подозрительные ей части с помощью комментариев и предупреждений. PEP 3000 рекомендует держать исходный код для серии 2.x, и делать выпуски для Python 3.x с помощью «2to3». Полученный код не следует редактировать, пока программа не будет работоспособной в Python 2.x.

Հնարավորություններ

Основные изменения, внесённые в версии 3.0:

• Синтаксическая возможность для аннотации параметров и результата функций (например, для передачи информации о типе или документирования).
• Полный переход на unicode для строк.
• Введение нового типа «неизменяемые байты» и типа «изменяемый буфер». Оба необходимы для представления бинарных данных.
• Новая подсистема ввода-вывода (модуль io), имеющая отдельные представления для бинарных и текстовых данных.
• Абстрактные классы, абстрактные методы (доступно уже в 2.6).
• Иерархия типов для чисел.
• Выражения для словарей и множеств {k: v for k, v in a_dict} и {el1, el2, el3} (по аналогии со списковыми выражениями).
• Изменения print из встроенного выражения во встроенную функцию. Это позволит модулям делать изменения, подстраиваясь под разное использование функции, а также упростит код. В Python 2.6 эта возможность активируется вводом from __future__ import print_function.
• Перемещение reduce (но не map или filter) из встроенного пространства в модуль functools (использование reduce существенно менее читабельно по сравнению с циклом).
• Удаление некоторых устаревших возможностей, поддерживаемых в ветке 2.x для совместимости, в частности: классы старого стиля, целочисленное деление с обрезанием результата как поведение по умолчанию, строковые исключения, неявный относительный импорт, оператор exec и т. п.
• Реорганизация стандартной библиотеки.
• Новый синтаксис для метаклассов.
• Изменен синтаксис присваиваний. Стало возможным, например, присваивание (a, *rest, b) = range(5). С другой стороны, формальные параметры функций вроде def foo(a, (b, c)) более недопустимы.

Նշումներ

Python-ը ստաբիլ և բավականին տարածված լեզու է։ Այն օգտագործվում է բազմաթիվ նախագծերում։ Դրանցից մի մասում այն օգտագործվում է որպես հիմնական ծրագրավորման լեզու, մյուսներում՝ ծրագրերում ընդլայնումների ստեղծման համար։ Python լեզվով են ստեղծվել բազմաթիվ մեծ ու փոքր նախագծեր։ Այն նաև օգտագործվում է ապագայում ստեղծվելիք ծրագրերի համար նախատիպեր ստեղծելու համար։ Python-ը օգտագործվում է բազմաթիվ ընկերություններում։

Python-ը, իր NumPy, SciPy և MatPlotLib փաթեթների շնորհիվ, շատ դեպքերում օգտագործվում է որպես գիտական հաշվարկների համար ունիվերսալ միջավայր։ Այդպիսով, այն շատ դեպքերում կարող է փոխարինել այնպիսի կոմերցիոն ծրագրերին, ինչպիսիք են Matlab-ը և IDL-ը։

Գրականություն

• David Beazley, Guido Van Rossum., Python: Essential Reference, «New Riders Publishing», 1999։
• Martin C. Brown. Python: The Complete Reference. McGraw-Hill Professional Publishing, 2001
• Wesley J. Chun. Core Python Programming. Prentice Hall PTR, 2000
• Alan Gauld. Learn to Program Using Python: A Tutorial for Hobbyists, Self-Starters, and Those Who Want to Learn the Art of Programming. Addison-Wesley Professional, 2001
• John E. Grayson. Python and Tkinter Programming. Manning Publications Company, 1999
• Rashi Gupta. Making use of Python. Wiley, 2002
• Mark Hammond, Andy Robinson. Python Programming on Win32. O’Reilly, 2000
• Christopher A. Jones, Fred L. Drake. Python & XML. O’Reilly & Associates, 2001
• Ivan Van Laningham. Teach Yourself Python in 24 Hours. Sams, 2000
• Amos Latteier, Michel Pelletier. The Zope Book. New Riders Publishing, 2001
• Frederik Lundh. Python Standard Library. O’Reilly & Associates, 2001
• A. Sweigart., Invent Your Own Computer Games with Python, 2008—2010 — 436 էջ, ISBN 978-0-9821060-1-3։
• A. Sweigart., Core Python Applications Programming, 2012 — 888 էջ, ISBN 978-0-1326782-0-9։

Հղումներ

Վիքիգրքերն ունի նյութեր, որոնք վերաբերում են «MHamlet/Python» հոդվածին։

Վիքիլսարանն ունի նյութեր, որոնք վերաբերում են «MHamlet/Python» հոդվածին։

Վիքիդարանն ունի նյութեր, որոնք վերաբերում են «MHamlet/Python» հոդվածին։

Վիքիպահեստն ունի նյութեր, որոնք վերաբերում են «MHamlet/Python» հոդվածին։

• Պաշտոնական կայքը(անգլ.)