Как запустить python офлайн и онлайн: руководство для новичка

Python NumPy

NumPy IntroNumPy Getting StartedNumPy Creating ArraysNumPy Array IndexingNumPy Array SlicingNumPy Data TypesNumPy Copy vs ViewNumPy Array ShapeNumPy Array ReshapeNumPy Array IteratingNumPy Array JoinNumPy Array SplitNumPy Array SearchNumPy Array SortNumPy Array FilterNumPy Random
Random Intro
Data Distribution
Random Permutation
Seaborn Module
Normal Distribution
Binomial Distribution
Poisson Distribution
Uniform Distribution
Logistic Distribution
Multinomial Distribution
Exponential Distribution
Chi Square Distribution
Rayleigh Distribution
Pareto Distribution
Zipf Distribution

NumPy ufunc
ufunc Intro
ufunc Create Function
ufunc Simple Arithmetic
ufunc Rounding Decimals
ufunc Logs
ufunc Summations
ufunc Products
ufunc Differences
ufunc Finding LCM
ufunc Finding GCD
ufunc Trigonometric
ufunc Hyperbolic
ufunc Set Operations

And now for something completely different

href=»https://en.wikipedia.org/wiki/Terry_Jones»>Second Undertaker: Are you nervy, irritable, depressed, tired of life?
Second Undertaker: … (winks)
Second Undertaker: Keep it up!

Haskell и LLVM — собственный компилятор

Grit — expression-oriented (фразированный) язык

Любое выражение в Grit, будь то сложение, блок кода или if-else, возвращает результат, который можно использовать внутри любого другого выражения — например, присвоить переменной или передать функции как аргумент.

В данном примере, будет равен 1, если функция someFunction вернет положительное значение, и нулю, если вернется 0 или меньше.

Нет ключевого слова

Функции в данном языке возвращают либо результат последнего выражения в своем теле, либо значение (на момент выхода из функции) специально указанной переменной.

Это обсуловлено тем, что язык фразированный — тело функции это блок кода, который является валидным выражением Grit, а значит он уже должен возвращать значение — я решил, что разумнее всего сделать этим значением результат последнего выражения в блоке. А ключевое слово , описанное в примерах ниже — просто синтаксический сахар, эквивалентный выражению в конце блока.

Обратите внимание, что поскольку блок кода является выражением, то тело функции как бы «присваивается» ей же — после объявления сигнатуры функции идет знак «равно», затем блок кода и в конце точка с запятой — такой же синтаксис, как у обычной операции присваивания

Auto — компилятор Grit обладает базовой возможностью выведения типов

В языке Grit есть ключевое слово , означающее, что тип переменной (или функции) должен быть выведен автоматически.

Механизм вывода самый банальный — для переменных это тип значения выражения, которе им присваивается. Если присваивается результат арифметической операции — компилятор попытается вывести тип в зависимости от этой операции — для деления это будет число с плавающей точкой, для сложения — тип будет зависить от операндов и т.д.
Тип функции будет выведен такой же, как у последнего выражения в ее теле или переменной, указанной в .

А для нас теперь пришло время наконец ответить на главный вопрос этой серии статей — как скомпилировать декоратор?

Инструмент 3: Быстрый поиск ошибок и чистый код с SonarLint

Сейчас почти во всех IDE есть линтер — статический анализатор возможных ошибок. Другими словами, он предугадывает ещё до запуска кода, что может пойти не так, и выделяет предполагаемые ошибки.

Python Linter по умолчанию в VS Code

В свою очередь, динамический анализ не предугадывает, а действительно запускает/компилирует части кода, чтобы определить, работает ли он, но делает это автоматически в фоновом режиме. То есть он на самом деле знает, что пойдёт не так в процессе выполнения программы.

SonarLint — это тот самый динамический анализатор кода, который поможет решить следующие проблемы.

Лишний код

Допустим, вы не удалили закомментированные части кода, оставили неиспользуемые функции и прочие рудименты. SonarLint предупредит об этом, и вы сможете своевременно очистить код от всего лишнего.

Уязвимости

Большая обновляемая база данных с перечнем уязвимостей позволяет плагину вовремя предупреждать о любых известных уязвимостях, которые встречаются в вашем коде.

Когнитивная сложность

Подробнее об этом можно прочесть в статье. Если говорить кратко, разработчики плагина создали математическую формулу, которая может оценить, насколько читабелен ваш код.

Это не только полезно, но и просто. Каждый раз, когда SonarLint предупреждает вас о чрезмерной сложности, это сопровождается объяснением правила, которое вы нарушили. Например, «слишком большая вложенность операторов if», более известная как спагетти-код. Удобно, правда?

Онлайн среда Repl.It

Данная интерактивная оболочка также отлично подходит для приобретения навыков программирования на очень большом количестве языков в онлайн режиме. Разумеется, желающие изучить Python всех версий смогут сделать это здесь со всеми удобствами.

Кроме Пайтона здесь всегда можно восполнить прорехи в знании таких популярных языков как Ruby, C#, Lua, Java, ES6 и т.д. Простота и гибкость настроек интерфейса привлекательна для программистов любого уровня. Учтены многие мелочи: быстрая смена темы, настройка шрифта, отступов, заполнение автоматом. Учётная запись позволит не потерять свой код, который будет под надёжной защитой.

Repl.It

Cx_Freeze

Cx_freeze — это набор скриптов и модулей для «замораживания» скриптов Python в исполняемые файлы. Установить cx_Freeze можно с помощью PIP3:

sudo pip3 install cx_Freeze --upgrade

$ cxfreeze pystone.py -O -s --target-dir dist
Missing modules:
? __main__ imported from bdb, pdb
? _dummy_threading imported from dummy_threading
? _frozen_importlib imported from importlib, importlib.abc
? _frozen_importlib_external imported from importlib, importlib._bootstrap, importlib.abc
? _winapi imported from subprocess
? _winreg imported from platform
? java.lang imported from platform
? msvcrt imported from subprocess
? nt imported from ntpath, os, shutil
? org.python.core imported from copy, pickle
? os.path imported from os, pkgutil, py_compile, tracemalloc, unittest, unittest.util
? vms_lib imported from platform
? winreg imported from mimetypes, platform
This is not necessarily a problem - the modules may not be needed on this platform.

Copying data from package collections...
Copying data from package email...
Copying data from package encodings...
Copying data from package html...
Copying data from package http...
Copying data from package importlib...
Copying data from package logging...
Copying data from package pydoc_data...
Copying data from package unittest...
Copying data from package urllib...
Copying data from package xml...

$ dist/pystone 1000000
Pystone(1.1.1) time for 1000000 passes = 5.35072
This machine benchmarks at 186891 pystones/second

Как можно видеть, производительность даже ниже, чем у стандартного интерпретатора CPython. Данное решение разумно использовать только для упаковки всего Python-окружения в независимый исполняемый пакет. Стоит отметить, что для этой цели можно использовать и Pyinstaller.

PythonAnywhere

Среда для разработки на Python в браузере PythonAnywhere

PythonAnywhere – это среда для разработки на Python в браузере + хостинг для этих проектов. Размещается на мощностях Amazon EC2. Лозунг сервиса – размещайте, запускайте и пишите Python код в облаке.

Особенности сервиса:

• возможность запуска и редактирования web-приложений (Django, Flask, Bottle);
• встроенные базы данных (MySQL, SQLite, MongoDB, PostgreSQL);
• встроенная онлайн консоль Bash;
• встроенный веб-редактор кода.

Сервер веб-приложений построен на основе Nginx+uWSGI.

Сервис интегрирован с Dropbox, GitHub, Bitbucket. Если необходимы сторонние библиотеки, на борту есть easy_install и pip. Также добавлены virtualenv и virtualenvwrapper.

Выше мы рассмотрели ТОП компиляторов. Существует много менее функциональных компиляторов, но также заслуживающих внимания:

• Skulpt;
• Idoodle;
• Python Fiddle;
• Codepad;
• Codechef;
• Codeskulptor;
• SourceLair;

Что такое Ideone?

Этот онлайн компилятор предоставляет возможность программисту непосредственно в своём веб-обозревателе запустить код, используя свыше шести десятков языков программирования, причём можно также и версии программ выбирать. Данный сервис всё же уступает другим подобным проектам в выборе возможностей. К тому же имеет вот такие ограничения в использовании:

• Время на компиляцию ограничено 10 секундами.
• Пользователям, имеющим регистрацию, даётся 15 секунд для выполнения задачи, а случайно зашедшим на сайт посетителям – всего 5 секунд.
• Использование оперативной памяти также ограничено 256 МБ.
• Новые файлы не получится создать при запуске кода, если отсутствует Интернет-соединение.

Исходя из всего этого, можно сделать вывод, что данный компилятор подойдёт больше всего для быстрого теста необширного приложения. Профессионалы выберут скорей всего что-нибудь из описанных выше вариантов.

https://ideone.com/

О сервисе Python Fiddle

Это отличный вариант для тех, кто к своим уже имеющимся познаниям в программировании желает добавить умение пользоваться немалыми возможностями Пайтона. Многих здесь радует поддержка внешних библиотек.

С левой стороны на странице ресурса имеется «волшебная» боковая панель, благодаря сверхполезным и любопытным подсказкам которой, работа превращается в увлекательное занятие. Результаты запущенного своего кода в режиме онлайн можно будет лицезреть внизу страницы.

Если надо кого-то ознакомить со своим программистским творчеством, это здесь легко осуществить – иногда требуется показать свою программу наставнику или коллегам для того, чтобы узнать их мнение.

http://pythonfiddle.com/

Сильные стороны

Чем Python хорош для команды, в которой есть как разработчики, так и специалисты по Data Science? Перечислю свойства этого языка, за которые мы выбрали его для наших задач.

Высокая продуктивность разработки

Язык интерпретируемый, поэтому на нём можно писать быстрее, чем, например, на C. Неявная, но строгая типизация обеспечивает меньший объём кода для решения задач, чем в Java. А лаконичный и ясный синтаксис позволяет быстро писать читабельный код. Для человека, знающего C или Java, Python вообще понятен интуитивно.
Сравните, как выглядит одна и та же функция, написанная на Java и на Python:

расчёт факториала на Java:

расчёт факториала на Python:

Низкий порог входа для изучения

То, что Python широко используется в области Big Data, частично связано со скоростью его освоения. Потребность в анализе данных чаще всего возникает у тех, кто управляет бизнесом — аналитиков, экономистов. Осваивать тяжеловесные языки типа Java или C им нецелесообразно — в отличие от Python, который можно изучить довольно быстро.

Сравнение размеров документаций к различным языкам

«Интерактивность» языка (расчёты без компиляции)

Аналитики также ценят Python за то, что благодаря встроенному интерпретатору он позволяет кодировать на ходу. В Data Science это актуально для проверки гипотез в интерактивном режиме.

Интегрированные возможности для оптимизации исходного кода

Для разработчиков встроенный интерпретатор тоже может быть полезен: так как Python предлагает неявную и динамическую типизацию данных, оценить степень оптимизаций можно только в процессе исполнения кода, для чего и пригодится интерпретатор. Он переводит исходный код в машинные инструкции, которые могут подсказать идею для оптимизации. Например, сравнив две инструкции, можно понять, почему одна работает быстрее, чем другая

Это важное преимущество для работы с Big Data, потому что помимо анализа данных здесь много работы по улучшению алгоритмов их обработки

Различие в скорости исполнения идентичных, на первый взгляд, функций

Динамичное развитие языка

Ещё одним аргументом в пользу Python для нас стало то, что этот язык быстро и интенсивно развивается. С каждой версией производительность языка повышается, а синтаксис совершенствуется. Например, в версии 3.8 появился новый walrus оператор — , что для любого языка достаточно серьёзное событие. В низкоуровневых языках типа C++ или Java темп изменений заметно ниже — их утверждает специальная комиссия, которая собирается раз в несколько лет. В Python процесс стандартизации более открыт для комьюнити, каждый может предложить свои идеи, и их количество быстро растёт.

Необходимость командной проработки решений

Особенности Python делают его интересным инструментом для командной разработки. Из-за того, что интерпретатор языка скрывает детали низкоуровневых машинных вычислений, разработчикам требуется подробнее обсуждать и вникать в детали проекта.

Хакатон PhotoHack Mobile

12–13 сентября, онлайн, беcплатно

tproger.ru

События и курсы на tproger.ru

Например, когда на Java разработчик определяет тип возвращаемого значения функции, и происходит какая-то проблема с типом значения, программа просто не запускается. Программа на Python может запуститься, но будет работать некорректно, если тип значения принципиально важен. Подобные проблемы может быть сложно найти на этапе разработки, так что это приходится обсуждать. Кому-то это обстоятельство покажется скорее минусом, но коллективное обсуждение часто помогает находить наиболее удачные решения. А ещё это позволяет разработчикам чувствовать себя причастными к общему делу, что позитивно влияет на мотивацию.

Возможность быстро расширять приложения новыми функциями

Как я уже сказал, кроме дата-инженерных у нас также есть задачи по разработке веб-приложений и микросервисов. Для них Python, возможно, не самый лучший выбор: в перспективе больших нагрузок и скорости сетевого взаимодействия он может быть менее продуктивен, чем компилируемый язык со статической типизацией. Но для web-приложений средней нагруженности и на этапе MVP Python более чем удобен ввиду того, что разработка новых фич занимает меньше времени.

Топ-5 индекса TIOBE популярности языков программирования на март 2020