Синтаксис языка python что такое
Перейти к содержимому

Синтаксис языка python что такое

  • автор:

Начальное руководство по Python для начинающих программистов: Обзор синтаксиса, базовые функции и операторы

Python — это один из самых популярных и простых языков программирования. Он позволяет легко создавать как простые, так и сложные программы, имеет широкий набор инструментов и библиотек для различных задач. В этой статье мы рассмотрим основные концепции и синтаксис языка Python, чтобы помочь начинающим программистам начать свое путешествие в мир программирования.

Основы синтаксиса Python

Python — это язык программирования, который использует удобный и легкий для понимания синтаксис. Каждый фрагмент кода в Python содержит операторы, переменные и выражения, которые определяют поведение программы.

Операторы — это символы, которые используются для выполнения операций над значениями. В Python есть различные типы операторов, такие как арифметические, логические, операторы сравнения и т.д. Рассмотрим некоторые из них:

Арифметические операторы:

x = 10 y = 5 print(x + y) # Сложение print(x — y) # Вычитание print(x * y) # Умножение print(x / y) # Деление print(x % y) # Остаток от деления print(x ** y) # Возведение в степень

Логические операторы:

x = True y = False print(x and y) # И print(x or y) # Или print(not x) # Не

Операторы сравнения:

x = 10 y = 5 print(x == y) # Равенство print(x != y) # Неравенство print(x > y) # Больше print(x < y) # Меньше print(x >= y) # Больше или равно print(x

Переменные и типы данных

Переменные — это именованные области памяти, которые используются для хранения данных в программе. В Python переменные создаются, когда им присваивается значение. Тип данных переменной определяется автоматически в зависимости от значения, которое ей присваивается.

В Python есть несколько типов данных, которые мы можем использовать в нашей программе. Некоторые из них:

  • Числа (int, float, complex)

x = 10 # int y = 3.14 # float z = 5 + 2j # complex

  • Строки (str)

Базовый синтаксис языка Python

программирования, работающий на всех распространённых операционных системах.

В настоящее время существует две версии языка Python: более старая и стремительно теряющая популярность версия 2 и современная версия 3. Мы будем использовать версию 3 данного языка. Именно её необходимо установить дома, скачав данную версию с сайта www.python.org.

Запустить интерпретатор python можно из командной строки:

python3

Будьте внимательны: команда python может запустить интерпретатор версии 2, с которым мы работать не будем. В системе Windows можно использовать пункт меню «Python (command line)».

Интерактивный режим

Откройте командную строку и напишите команду python3.

Вы увидите примерно следующее приглашение командной строки:

Python 3.10.6 (main, Aug 2 2022, 00:00:00) [GCC 12.1.1 20220507 (Red Hat 12.1.1-1)] on linux Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> 

Вводите команды и наслаждайтесь результатом. А что можно вводить? Несколько примеров:

>>> 2 + 2 4 >>> 2 ** 100 1267650600228229401496703205376 >>> 'Hello' + 'World' 'HelloWorld' >>> 'ABC' * 10 'ABCABCABCABCABCABCABCABCABCABC' 

Первая команда вычисляет сумму двух чисел, вторая команда вычисляет 2 в степени 100, третья команда выполняет операцию конкатенации («склеивания») для строк, а четвертая команда печатает строку ‘ABC’ , повторенную 10 раз.

Хотите закончить работу с питоном? Введите команду exit () (именно так, со скобочками, так как это — функция) или нажмите :python:Ctrl+D.

Программируемый режим

В предыдущей главе мы использовали Python для простых разовых вычислений, используя интерактивный режим. Теперь создадим программу и выполним её целиком.

a = 179 b = 197 c = (a ** 2 + b ** 2) ** 0.5 print (c) 

Здесь мы используем переменные — объекты, в которых можно сохранять различные (числовые, строковые и прочие) значения. В первой строке переменной a присваивается значение 179 , затем переменной b присваивается значение 197 , затем переменной c присваивается значение арифметического выражения (a 2 + b 2 ) 1 ⁄ 2 , равного длине гипотенузы. После этого значение переменной c выводится на экран.

Упражнение №1: первая программа

Откройте произвольный текстовый редактор, например, gedit . Скопируйте туда текст программы, написанной выше. Сохраните текст в файле с именем hypot . py .

Запустите терминал, перейдите в каталог, где лежит файл hypot . py и выполните эту программу:

python3 hypot.py

Интерпретатор языка Python вместо интерактивного режима выполнит последовательность команд из файла.

При этом значения вычисленных выражений не выводятся на экран (в отличие от интерактивного режима), поэтому для того, чтобы вывести результат работы программы, то есть значение переменной c , нужна функция print () .

Базовый синтаксис языка Python 3

Типы данных

Итак, мы видим, что Python умеет работать как минимум с двумя видами данных — числами и строками. Числа записываются последовательностью цифр, также перед числом может стоять знак минус, а строки записываются в одинарных кавычках. 2 и ‘2’ — это разные объекты, первый объект — число, а второй — строка. Операция :python:+ для целых чисел и для строк работает по-разному: для чисел это сложение, а для строк — конкатенация.

Кроме целых чисел есть и другой класс чисел: действительные (вещественные числа), представляемые в виде десятичных дробей. Они записываются с использованием десятичной точки, например, 2.0 .

Определить тип объекта можно при помощи функции type :

>>> type(2) >>> type(‘2’) >>> type(2.0)

Обратите внимание: type является функцией, аргументы функции указываются в скобках после ее имени.

Операции с числами

Вот список основных операций для чисел:

  • A + B — сумма;
  • A — B — разность;
  • A * B — произведение;
  • A / B — частное;
  • A ** B — возведение в степень:
  • A // B — целочисленное деление;
  • A % B — остаток от деления.

Полезно помнить, что квадратный корень из числа :python:x — это x ** 0.5 , а корень степени :python:n — это x ** ( 1 / n ) .

Есть также унарный вариант операции :python:-, то есть это операция с одним аргументом. Она возвращает число, противоположное данному. Например: — A .

В выражении может встречаться много операций подряд. Как в этом случае определяется порядок действий? Например, чему будет равно 1 + 2 * 3 ** 1 + 1 ? В данном случае ответ будет 8, так как сначала выполняется возведение в степень, затем — умножение, затем — сложение (соответствует математическому 1 + 2⋅3 1 + 1 ).

Более общие правила определения приоритетов операций такие:

  1. Выполняются возведения в степень справа налево, то есть 3 ** 3 ** 3 это 3 27 .
  2. Выполняются унарные минусы (отрицания).
  3. Выполняются умножения и деления слева направо. Операции умножения и деления имеют одинаковый приоритет.
  4. Выполняются сложения и вычитания слева направо. Операции сложения и вычитания имеют одинаковый приоритет.

Операции над строками

  • A + B — конкатенация;
  • A * n — повторение n раз, значение n должно быть целого типа.

Ветвление

Ветвление (или условная инструкция) в Python имеет следующий синтаксис:

if Условие: Блок_инструкций_1 else: Блок_инструкций_2 

Блок_инструкций_1 будет выполнен, если Условие истинно. Если Условие ложно, будет выполнен Блок_инструкций_2 .

В условной инструкции может отсутствовать слово else и последующий блок. Такая инструкция называется неполным ветвлением. Например, если дано число x и мы хотим заменить его на абсолютную величину x , то это можно сделать следующим образом:

if x  0: x = -x print(x) 

В этом примере переменной x будет присвоено значение — x , но только в том случае, когда x < 0 . А вот инструкция print ( x ) будет выполнена всегда, независимо от проверяемого условия.

Для выделения блока инструкций, относящихся к инструкции if или else , в языке Python используются отступы. Все инструкции, которые относятся к одному блоку, должны иметь равную величину отступа, то есть одинаковое число пробелов в начале строки. Рекомендуется использовать отступ в 4 пробела.

Вложенные условные инструкции

Внутри условных инструкций можно использовать любые инструкции языка Python, в том числе и условную инструкцию. Вложенное ветвление — после одной развилки в ходе исполнения программы появляется другая развилка. При этом вложенные блоки имеют больший размер отступа (например, 8 пробелов).

Примере программы, которая по данным ненулевым числам x и y определяет, в какой из четвертей координатной плоскости находится точка (x,y):

x = int(input()) y = int(input()) if x > 0: if y > 0: # x>0, y>0 print("Первая четверть") else: # x>0, y print("Четвертая четверть") else: if y > 0: # x0 print("Вторая четверть") else: # x <0, yprint("Третья четверть") 

В этом примере мы использовали комментарии – текст, который интерпретатор игнорирует. Комментариями в Pythonе является символ # и весь текст после этого символа до конца строки. Желательно писать код так, чтобы комментарии были излишними, однако допускается писать их там, где возникают «призраки» (утверждения или теоремы, которые использованы при написании кода, но не следуют из самого кода). Однако код выше является плохим примером документации: комментарии врут, поскольку автором не учтены точки на осях.

Операторы сравнения

Как правило, в качестве проверяемого условия используется результат вычисления одного из следующих операторов сравнения:

Оператор Значение
Меньше — условие верно, если первый операнд меньше второго.
> Больше — условие верно, если первый операнд больше второго.
Меньше или равно — условие верно, если первый операнд меньше или равен второму.
>= Больше или равно — условие верно, если первый операнд больше или равен второму.
== Равенство. Условие верно, если два операнда равны.

Операторы сравнения в можно объединять в цепочки, например, a == b == c или 1

Тип данных bool

Операторы сравнения возвращают значения специального логического типа bool . Значения логического типа могут принимать одно из двух значений: True (истина) или False (ложь). Если преобразовать логическое True к типу int , то получится 1, а преобразование False даст 0. При обратном преобразовании число 0 преобразуется в False , а любое ненулевое число в True . При преобразовании str в bool пустая строка преобразовывается в False , а любая непустая строка в True .

Каскадные условные инструкции

Пример программы, определяющий четверть координатной плоскости, можно переписать, используя «каскадную» последовательность инструкцией if . elif . else :

x = int(input()) y = int(input()) if x > 0 and y > 0: print("Первая четверть") elif x  0 and y > 0: print("Вторая четверть") elif x  0 and y  0: print("Третья четверть") elif x > 0 and y  0: print("Четвертая четверть") else: print("Точка находится на осях или в центре координат.") 

В такой конструкции условия if , . elif проверяются по очереди, выполняется блок, соответствующий первому из истинных условий. Если все проверяемые условия ложны, то выполняется блок else , если он присутствует. Обратите внимание, что таким образом мы чётче видим условия наступления случаев (нет «призраков»), а также отлавливаем ситуацию, когда точка не находится ни в одной из четвертей.

Цикл while

Цикл while («пока») позволяет выполнить одну и ту же последовательность действий, пока проверяемое условие истинно. Условие записывается до тела цикла и проверяется до выполнения тела цикла. Как правило, цикл while используется, когда невозможно определить точное значение количества проходов исполнения цикла.

Синтаксис цикла while в простейшем случае выглядит так:

while Условие: Блок_инструкций 

При выполнении цикла while сначала проверяется условие. Если оно ложно, то выполнение цикла прекращается и управление передается на следующую инструкцию после тела цикла while . Если условие истинно, то выполняется инструкция, после чего условие проверяется снова и снова выполняется инструкция. Так продолжается до тех пор, пока условие будет истинно. Как только условие станет ложно, работа цикла завершится и управление передастся следующей инструкции после цикла.

Например, следующий фрагмент программы напечатает на экран всех целые числа, не превосходящие n:

a = 1 while a  n: print(a) a += 1 

Общая схема цикла while в данном случае для перебора всех подходящих значений такая:

a = начальное_значение while а_является_подходящим_числом: обработать_a перейти_к_следующему_a 

Выведем все степени двойки, не превосходящие числа n:

a = 1 while a  n: print(a) a *= 2 

Цикл for

Цикл for может быть использован как более краткая альтернатива циклу while .

Для последовательного перебора целых чисел из диапазона [ 0 ; n ) можно использовать цикл for :

for i in range(10): print(i) 

Этот код по выполняемым действиям полностью соответствуют циклу while :

i = 0 while i  10: print(i) i += 1 

Можно задавать начальные и конечные значения для переменной цикла, а также шаг:

for i in range(20, 10, -2): print(i) 

Аналогичный цикл while

i = 20 while i > 10: print(i) i -= 2 

Контест №1

Программированию учатся на практике, поэтому в курсе каждую неделю будет контест. Контест — это набор задач с системой автоматической проверки решения на тестовых наборах данных. Для участия необходима регистрация на контест.

В первый раз вам придётся создать пользователя (логин и пароль обязательно запишите!), а также ввести некоторую регистрационную информацию: фамилию, имя, номер учебной группы. Пожалуйста, вводите реальные данные, иначе преподаватель не сможет учитывать ваши решения.

Попробуйте сдать решение первой задачи:

x, y = input().split() x, y = int(x), int(y) print(x + y) 

Сайт построен с использованием Pelican. За основу оформления взята тема от Smashing Magazine. Исходные тексты программ, приведённые на этом сайте, распространяются под лицензией GPLv3, все остальные материалы сайта распространяются под лицензией CC-BY.

Синтаксис Python — в чем главные подводные камни на первый взгляд легкого ЯП. Перспективы языка

Python — один из самых популярных языков программирования. Как мы писали, в январе 2022 года он во второй раз за свою историю стал лидером ежемесячного рейтинга языков программирования Tiobe. Рост популярности Python за год составил 1,86%.

Популярность языка обусловлена его относительной простотой — работать с ним может быстро начать даже новичок. Конечно, никто не говорит, что этот новичок сможет сразу же писать высоконагруженные проекты, нет. Но решать задачи базового уровня — вполне. Но все же есть проблемы даже здесь, и о них поговорим в статье. Разбираем подводные камни Python вместе с Алексеем Некрасовым, лидером направления Python в МТС, программным директором направления Python и спикером профессии “Python-разработчик” в Skillbox.

Немного о достоинствах языка

На Хабре очень много статей о достоинствах Python, поэтому повторяться не будем. Скажем только, что язык действительно знаменит своей простотой. Причем с течением времени в нём появилось много “синтаксического сахара”, который позволяет быть ему немногословным и понятным языком, похожим на псевдокод. А всё сложное убрано “под капот”, чтобы не отвлекать разработчика. Простота позволяет быстро создавать прототипы и проверять гипотезы. Благодаря этому новичкам проще всего начать изучать программирование с Python.

Что такое синтаксический сахар? Это набор синтаксических конструкций, применение которых не влияет на поведение программы, но делает использование языка более удобным для человека. Например, паттерн “декоратор”:

def decorator_log(func): def wrapper(*args, **kwargs): print("вызов функции с параметрами", args, kwargs) res = func(*args, **kwargs) return res return wrapper def func_1(): print('Тестовая функция') func_1 = decorator_log(func_1) # Вместо func_1 = decorator_log(func_1) можно теперь написать: @decorator_log def func_1() print('Тестовая функция')

Таких конструкций в языке достаточно много, они упрощают чтение кода и работу с ним.

Интерпретатор Python берёт на себя всю скучную и сложную работу по управлению памятью, потоками и т.д. Но есть и проблема. Дело в том, что из-за всех этих приятных плюсов Python теряет в скорости по сравнению с другими языками программирования.

Подробно о проблемах

Кроме потерь в скорости есть и другие подводные камни, о которых далеко не всегда знают начинающие разработчики. Среди них особенно выделяются две крупные проблемы, это динамическая типизация и так называемый «новый сахар».

Динамическая типизация

Python — динамически типизированный язык программирования. Это позволяет быстро разрабатывать прототипы и писать код. Динамическая типизация, если объяснять “на пальцах”, значит, что одна и та же переменная в разное время может ссылаться на данные разного типа. Например:

data = input() or '123456' # сейчас в переменной data лежит строка data = int(data) # теперь в переменной data лежит целое число

И это будет работать.

Статистические языки программирования, например C, такого сделать не позволяют. Но в динамической типизации есть подвох. Если в простых проектах все ок и проблем не возникает, то, чем масштабнее проект на Python, тем больше появляется ошибок, связанных с типом переменных. Так, где-то далеко в коде введена функция, которая на вход принимает переменную data, введенную пользователем. В функции проверили, что введенное число является двузначным:

if len(data) != 2: print("Нужно ввести двухзначное число")

При выполнении этого кода мы внезапно получаем ошибку

if len(data) != 2: TypeError: object of type 'int' has no len()

Это означает, что в каком-то участке нашего кода строка уже переведена в число, и добавлена в переменную data. Подобные ошибки — далеко не редкость. Чаще всего они возникают на проектах, где работает от двух человек. Для того, чтобы ошибок не было, необходимо писать тесты, которые проверяют, нужный ли формат данных у переменных. У статических языков программирования таких проблем нет.

Еще один вариант решения — использование псевдостатической типизации и ее проверки при помощи статического анализатора mypy. Если проблемы с типами данных не нужны, то потребуется писать код следующим образом:

data: str = input() or '123456' number: int = int(data) if len(number) != 2: print("Нужно ввести двухзначное число")

После написания кода приходится запускать для проверки mypy. Система проверяет, что int как строка нигде не используется. И если запустить mypy, то появится ошибка о передаче неверной переменной в функцию len:

​​error: Argument 1 to "len" has incompatible type "int"; expected "Sized"

Почему здесь употребляется термин «псевдостатическая типизация»? Дело в том, что при запуске скрипта Python проверка не будет проводиться сразу же, так что разработчик не будет знать, корректно ли выполняется передача значения в функцию len или нет. Ошибка появится лишь тогда, когда будет запущена программа с передачей в нее входного значения.

Новый сахар и усложнения в языке

Python постоянно развивается, в каждой новой версии языка появляется что-то новое, что упрощает разработчикам жизнь, позволяя решить задачу кодом с меньшим количеством строк, чем раньше. Но здесь и кроется проблема — программист может увлечься созданием конструкций, которые занимают меньше строк кода, но при этом и значительно уменьшают его читаемость.

Пример — задача по очистке входных данных с приведением их к целым числам. Раньше код программы выглядел бы следующим образом:

from typing import Optional def to_int(string: str) -> Optional[int]: try: return int(string) except ValueError: return None data = ['sadf', '12', '1', 'a1'] filter_data = [] for i_str in data: i_number = to_int(i_str) if i_number is not None: filter_data.append(i_number) print(filter_data)

Но начиная с версии 3.8 блок с for вполне можно записать следующим образом:

filter_data = [y for x in data if (y := to_int(x)) is not None]

Опытный разработчик в этом разберется без проблем, но для новичка чтение кода будет сложной задачей.

Какие еще есть сложности?

В целом, их не так мало. Обучение Python можно разделить на несколько этапов, и на каждом из них будут встречаться проблемы. Что касается этапов, то вот они:

  • Изучение простого синтаксиса, типов данных, функций, классов и т.д. На этом этапе нужно научиться понимать простые типы и структуры данных, а также “набить руку” на решении множества простых задач.
  • Изучение паттернов, которые реализованы уже в самом языке: декораторы, итераторы, генераторы, контекст менеджеры и т.д. На этом этапе идет осознание паттернов проектирования и как они реализованы в самом языке. Тут новичку из другой сферы будет непросто, но часто в осознании этих тем помогают наставники или хорошо подобранные статьи.
  • Изучение различных прикладных фреймворков: web (flask, FastApi, Django и др.), работа с БД (SQLAlchemy, sqlite3, Tortoise ORM и др.), работа с данными (numpy, pandas, marshmallow, pydantic и др.) и т.д. Здесь сталкиваемся со сложностью в определении направления своего развития и выстраивания своего маршрута в изучении доп. инструментов. Новичкам я бы посоветовал для этого проконсультироваться с опытным разработчиком или наставником.
  • Углублённое изучение языка: метаклассы, дескрипторы и т.д. В обычной работе разработчик с этим практически не встречается, так как 90% всех задач можно решить без этих знаний. Но если вы хотите стать первоклассным разработчиком, то этих тем вам не обойти.

В целом, обойти проблемы помогает постоянное обучение, а также более опытные коллеги и наставники. Не бойтесь обращаться к ним за помощью, как говориться: “Не тот глуп, кто не знает, но тот, кто знать не хочет.” К слову, если у вас возникли проблемы на каком-то из этих этапов, можете писать мне, постараюсь помочь.

А что насчет перспектив языка?

Если коротко, то с уверенностью могу сказать — они есть, изучать Python стоит, не сомневайтесь.

Если же расписать подробнее, то скажу, что с каждым годом требования для новичков со стороны работодателей возрастают. Все дело в том, что появляются новые фреймворки, более сложные версии языка программирования, новые инструменты и т.д.

Пять лет назад, чтобы устроиться junior python web-разработчиком нужно было уметь решать алгоритмические задачи и знать основы языка программирования. А сейчас добавилось следующее:

  • знание одного из фреймворка Flask/Django (желательно ещё и асинхронного фреймворка, например, FastAPI);
  • знание SQL и работа с PostgreSQL;
  • знание тестовых фреймворков pytest, unittest;
  • знание принципов контейнеризации и работы с docker;
  • знание основ Linux.

В ближайшее три-пять лет спрос будет расти на middle и senior разработчиков, так как именно они выполняют основную часть задач в IT-компаниях. Если смотреть на спрос стажёров/junior, то тут всё сложнее по следующим причинам:

  • Junior разработчик приносит только убыток компании, так ему нужен наставник (уровня middle/senior). В итоге на решение определенной задачи с учеником тратится больше времени, чем если бы задачу делал сам наставник.
  • Часто через полгода-год стажер/junior уходит из компании, в которой обучался, в другую с увеличением зарплаты в среднем в 2 раза. Соответственно, терпит убытки компания, которая первой наняла молодого специалиста на работу.
  • Завышенные ожидания у стажёров/junior. Многие переходят из других сфер, где они уже привыкли к своему доходу и не готовы переходить, к примеру, со 100 тыс. руб в месяц на 50 тыс. руб.

Через три-четыре года у стажёров/junior начнёт появляться конкурент в лице ИИ. Недавно компания DeepMind (дочка Alphabet), выполнила на платформе Codeforces 10 тестов и попала в 54% лучших участников. Вполне вероятно, что в скором будущем ИИ сможет решать простые, шаблонные задачи, которые в обычной ситуации дают стажерам/junior-разработчикам.

В качестве вывода

Подводя итог, мы видим, что если вы хотите перейти в сферу IT как python-разработчик, то вам нужно:

  • Максимально сконцентрировать свои силы на обучении, учиться предстоит многому, это будет занимать время.
  • Быть готовым тому, что в течение полугода-года ваша зарплата не превысит 100 тыс. руб. в месяц.
  • Постараться устроиться на первую работу и начать учиться у более опытных коллег.

Не стоит пугаться вышесказанного, изучение Python часто позволяет внедрить автоматизацию в ту сферу, в которой вы уже работаете. Это повышает вашу ценность на текущей работе как специалиста, а также позволяет автоматизировать часть рутинных задач. Плюс ко всему, вы получаете коммерческий опыт разработки.

  • Блог компании Skillbox
  • Python
  • Программирование

Python для подготовки к олимпиадам, начальный уровень (7-9 классы) (СОШ г. Набережные Челны)

Теоретический материал по теме «Введение в язык программирования Python»

О языке Python¶

Д.П. Кириенко — Программирование на языке Python (школа 179 г. Москвы)

Python — современный универсальный интерпретируемый язык программирования. Его достоинства:

  1. Кроссплатформенность и бесплатность.
  2. Простой синтаксис и богатые возможности позволяют записывать программы очень кратко, но в то же время понятно.
  3. По простоте освоения язык сравним с бейсиком, но куда более богат возможностями и значительно более современен.
  4. Богатая стандартная библиотека, возможность разработки промышленных приложений (для работы с сетью, GUI, базами данных и т.д.)

Большинство школьных олимпиад по информатике поддерживают язык Python. С 2015 года в текстах задач ЕГЭ примеры приводятся также и на языке Python.

Практика показывает, что задания ЕГЭ по информатике, в которых требуется написать программу, существенно проще решать с использованием языка Python, чем классических языков Бейсик, Паскаль, C/C++.

  • Билл Любанович «Простой Python. Современный стиль программирования» — современный учебник
  • Марк Лутц «Изучаем Python», 4-е издание — классический очень толстый и подробный учебник
  • Марк Саммерфилд «Программирование на Python 3» — менее толстый, не столь подробный классический учебник

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *