kurs-pythona-czesc-i-software-developers-journal.pdf

PROGRAMOWANIE PYTHON

Python – fundamenty

Programujesz w C#, Javie lub PHP? Rozszerz swoją paletę

narzędzi! W tym miesiącu rozpoczynamy kurs Pythona:

zwięzłego, dynamicznego, łatwego do opanowania języka

programowania. Rozwiń skrzydła i otwórz się na nowe

możliwości z technologią, w której możesz tworzyć aplikacje

kilkukrotnie szybciej.

Dowiesz się:

• jak zacząć swoją przygodę z Pythonem

• jak zainstalować interpreter i z niego korzystać

• jak wyglądają podstawowe konstrukcje językowe

• gdzie szukać pomocy

Powinieneś wiedzieć:

• Tylko to, co już wiesz.

W itam w inauguracyjnym odcinku kursu języ-

znanie Pythona uczyni z Ciebie lepszego programistę

tych technologii.

ka Python, przyjaznego dla programisty na-

rzędzia do tworzenia potężnych aplikacji.

Cykl artykułów będzie składał się z dwunastu części,

na przestrzeni których zdążymy dość dokładnie omó-

wić zarówno składnię języka, jak i najbardziej przydatne

składowe biblioteki standardowej. Cały kurs stawia du-

ży nacisk na tworzenie odpowiednich nawyków, tak aby

kod, który tworzymy, był jak najwyższej jakości.

Jako czytelnik SDJ zapewne masz już doświadcze-

nie w programowaniu w innym języku. To dobrze, bo

nasz cykl nie jest kursem programowania dla zupełnie

początkujących, choć niewątpliwie Python jest dosko-

nałym językiem dla takich osób. W naszym kursie za-

kładamy, że już programujesz. Nie ma przy tym zna-

czenia, w jakiej technologii: może to być C++, .NET,

Java, PHP czy Ruby. Ważne, że rozumiesz pojęcia

w stylu funkcja , klasa , obiekt , wyjątek czy zmienna , ta-

blica , lista .

Python jest unikalnym językiem programowania, do-

skonale nadającym się do tworzenia dużych syste-

mów informatycznych, takich jak rozwiązania dla sek-

tora bankowego. Z Pythona korzysta między innymi

NASA oraz Google. Jest to jednak również doskonałe

narzędzie uzupełniające dla programisty korzystające-

go na co dzień z innej technologii. Nie bez racji stare

przysłowie mówi: "Jeżeli jedyne, co posiadasz, to mło-

tek, każdy problem wygląda jak gwóźdź." Jeśli więc je-

steś doświadczonym użytkownikiem C# lub Javy, po-

Krótka historia Pythona

Zanim jednak zabierzemy się za obowiązkowy "Hello

world", kilka zdań o historii języka. Pierwotnym auto-

rem języka i pierwszego interpretera Pythona jest Ho-

lender, Guido van Rossum. W 1989 roku w amster-

damskim Narodowym Centrum Matematyki i Informa-

tyki rozpoczęła się implementacja języka do tworze-

nia aplikacji dla rozproszonego systemu operacyjnego

Amoeba. Sam system operacyjny był wówczas w bar-

dzo eksperymentalnej fazie i pisanie dla niego progra-

mów w C było nietrwałe i pochłaniało zbyt dużo pracy

programistów. Pierwotnym zadaniem dla Pythona było

Patronat

Patronem cyklu artykułów poświęconych tematyce Py-

thon jest firma STX Next (www.stxnext.pl). Celem całe-

go cyklu jest popularyzacja języka Python, co jest wpisa-

ne w misję firmy. STX Next jest firmą typu software ho-

use, specjalizującą się w tworzeniu i wdrażaniu rozwią-

zań internetowych klasy enterprise w oparciu o techno-

logie Python, Plone, django, Pylons i pokrewne.W ko-

lejnych częściach zapoznamy czytelnika z możliwościa-

mi języka i biblioteki standardowej, natomiast w drugiej

części cyklu przedstawimy najważniejsze frameworki, ta-

kie jak: Plone, django, Pylons, Turbogears, Repoze oraz

Google App Engine.

7/2010

Python – fundamenty

więc umożliwienie szybkiego tworzenia krótkich, czy-

telnych programów, które będzie można łatwo modyfi-

kować i dowolnie łączyć ze sobą w celu implementacji

dużych aplikacji odpornych na zmiany w niższych war-

stwach systemu operacyjnego.

Współczesny Python to język programowania wy-

sokiego poziomu, który nadaje się do rozwiązywania

szerokiego wachlarza problemów. Jest to język z dy-

namicznym typowaniem, zorientowany obiektowo,

z elementami programowania funkcyjnego. Szczegól-

nie dobrze nadaje się do przetwarzania tekstu (wyra-

żenia regularne, Unikod), usług internetowych (HTTP,

XML-RPC, FTP, SMTP, POP, IMAP, itd.) czy aplikacji

z dużą liczbą wywołań systemowych, operacji na pli-

kach czy gniazdach sieciowych. Każde z tych zastoso-

wań wspiera bogata biblioteka standardowa oraz wiele

bibliotek zewnętrznych.

Najbardziej rzucającymi się na pierwszy rzut oka ce-

chami języka są jednak:

bować uruchomić na alternatywnych implementa-

cjach.

Aktualnie utrzymywane są dwie gałęzie interpretera

CPython: 2.x i 3.x. Ta druga to stosunkowo nowa, nie-

kompatybilna wstecz rewizja całego języka i bibliote-

ki standardowej. Ma ona na celu uporządkowanie do-

stępnej funkcjonalności i umożliwienie dalszego roz-

woju platformy. Wśród zmian w stosunku do wersji 2.x

część idzie bardzo daleko, w związku z czym prak-

tycznie żaden program pisany pod wersje 2.x nie bę-

dzie działać bez odpowiednich przekształceń w inter-

preterze 3.x.

Z tego powodu podczas kursu skupimy się na ostat-

niej dostępnej wersji CPythona 2.x, tzn. 2.6. Z tej wer-

sji korzysta przeważająca większość bibliotek ze-

wnętrznych dostępnych w Internecie, ponadto umoż-

liwia ona pisanie aplikacji w taki sposób, żeby ilość

ręcznych zmian koniecznych do uruchomienia progra-

mu na wersji 3.x była minimalna.

W przypadku systemu operacyjnego Windows naj-

lepiej zainstalować dystrybucję Pythona dostępną na

stronie http://www.python.org/download/ . Na więk-

szości aktualnych dystrybucji Linux Python w wersji

2.6 jest dostępny wraz z domyślną instalacją. W prze-

ciwnym wypadku łatwo można doinstalować go odpo-

wiednim menedżerem pakietów lub przez pobranie

pakietu źródłowego i standardowe ./configure , make

i make install . Dla systemów Mac OS X najlepiej po-

służyć się narzędziem MacPorts.

• zwięzłość, czyli to, jak mało linii kodu jest potrzeb-

nych na uzyskanie rozbudowanej funkcjonalności;

• wykorzystanie wcięć w kodzie do grupowania wy-

rażeń.

Cechy te w połączeniu z dynamicznym typowaniem

powodują, że o programach pythonowych często mó-

wi się, że jest to wykonywalny pseudokod. Język jest

na tyle skondensowany i wysokopoziomowy, że do-

skonale nadaje się do prototypowania algorytmów

wszelkiego rodzaju.

Jeżeli wcięcia w kodzie, które wpływają na sposób

wykonania programu, brzmią dla Ciebie jak herezja -

nie martw się! Po pierwszych kilku tysiącach linii prze-

staniesz to zauważać, a z czasem docenisz, jaki to

sprytny pomysł.

Pierwszy kontakt z interpreterem

Programy pisane w Pythonie są uruchamiane przez in-

terpreter.Z interpretera można jednak korzystać rów-

nież w sposób interaktywny.Taki sposób wykorzysta-

nia jest o wiele powszechniejszy niż w innych językach

i dużo kodu prototypuje się bezpośrednio w interpre-

terze. Spróbujmy więc sami. Pod Linuksem i Mac OS

X interpreter uruchamiamy z konsoli tekstowej polece-

niem python2.6 lub po prostu python , jeżeli jest to wer-

sja domyślna (lub jedyna) na danym systemie. W przy-

padku systemów Windows odpowiedni skrót znajdzie-

my w Menu Start .

Po uruchomieniu interpretera naszym oczom ukaże

się znak zachęty:

Instalacja Pythona 2.6

W poprzedniej sekcji mówiliśmy ogólnie o języku Py-

thon. Programy w nim pisane można uruchamiać na

różnych interpreterach, a nawet kompilować wyspe-

cjalizowanymi kompilatorami. Podstawową wersją Py-

thona jest interpreter zwany w środowisku programi-

stów jako CPython, interpretujący kod w czasie uru-

chomienia. Istnieją jednak również dojrzałe implemen-

tacje działające w oparciu o platformę .NET (IronPy-

thon) czy Java (Jython).W tym przypadku podobnie

jak CPython może współpracować z bibliotekami pisa-

nymi w C i C++, IronPython może wykorzystywać bi-

blioteki dla platformy .NET (pisane np. w C# lub w Vi-

sual Basic), a Jython uruchamiać biblioteki dla Javy

(pisane w języku Java, Clojure, itp.).

W naszym kursie skupimy się na wersji CPython,

ponieważ jest ona najszerzej wykorzystywana. Nie

ma jednak przeszkód, aby przykładowy kod pró-

ambv@Machiavelli.local:~ $ python2.6

Python 2.6.5 (r265:79063, Mar 26 2010, 16:07:38)

[GCC 4.2.1 (Apple Inc. build 5646) (dot 1)] on darwin

Type "help", "copyright", "credits" or "license" for

more information.

>>>

Od tej pory możemy wprowadzać polecenia i obser-

wować na bieżąco wynik ich wykonania. Z interpre-

tera wychodzimy przez wpisanie quit() lub szybciej

www.sdjournal.org

PROGRAMOWANIE PYTHON

przez kombinację klawiszy CTRL+D (pod Windows

CTRL+Z). Spróbujmy na początek wykorzystać inter-

preter jako programowalny kalkulator:

Typy danych! Tak, Python jest językiem dynamicznie,

ale twardo typowanym. Oznacza to, że:

• z jednej strony: do dowolnej zmiennej można przy-

pisać wartość dowolnego typu;

• z drugiej strony: każda wartość ma ściśle określo-

ny, niezmienny typ.

>>> 2+2*2

>>>x = 2

>>>y = 5

>>>z = x * y

>>>z

Sprawdźmy w praktyce:

>>>a = 1

>>>b = 2

>>>type(a)

>>>type(b)

>>>a + b

>>>a = '1'

>>>type(a)

>>>a + b

Traceback (most recent call last):

File "<stdin>", line 1, in <module>

TypeError: cannot concatenate 'str' and 'int' objects

Jak widać, możemy wpisywać wyrażenia i te, które

zwracają wartość, od razu wypisują wynik na ekran.

Możemy wykorzystywać zmienne i dowolnie na nich

operować. Wielu programistów korzysta z Pythona

jako szybkiego kalkulatora. Ostatnia wartość wyświe-

tlona w interpreterze jest przechowywana pod zmien-

ną _ (znak podkreślnika) i możemy ją wykorzystać

w obliczeniach:

>>> _

>>> _ * 3

>>> _ / 2

>>> _ / 2 # dzielenie całkowite, zaokrąglenie w dół

>>> _ / -2

-4

>>> 7 / -2.0 # liczba rzeczywista jako argument,

dzielenie rzeczywiste

Do zmiennej a, która początkowo przechowywa-

ła liczbę całkowitą 1 przypisaliśmy łańcuch znaków

'1'. Przypisanie takie powiodło się: Python jest dy-

namicznie typowany. Twarde typowanie dało się jed-

nak we znaki przy próbie dodania do siebie łańcu-

cha znaków i liczby całkowitej. Python nie dokonu-

je automatycznych konwersji i operacja się nie po-

wiodła.

Takie podejście daje dużą dowolność w organizacji

tworzonego programu i przyspiesza pracę programi-

sty poprzez brak konieczności określania typów przy

każdej okazji. Jednocześnie, poprzez twardy system

typów programista unika niepożądanego zachowania,

które jest wynikiem trywialnych błędów w kodzie. Do-

datkowym zabezpieczeniem jest fakt, że zmienne mu-

szą mieć przypisaną wartość przed pierwszym uży-

ciem:

-3.5

Jak widać, w kodzie można dodawać komentarze

przez poprzedzanie ich znakiem # ( hash) . Wynik

dzielenia jest ciekawy, bo jego typ zależy od typu ar-

gumentów. Gdybyśmy chcieli wykorzystać dzielenie

rzeczywiste na zmiennych, które mogą być albo rze-

czywiste, albo całkowite, wystarczy opakować je kon-

wersją do zmiennej rzeczywistej:

>>>y / x

>>>loat(y) / loat(x)

2.5

>>>loat(y) / x

2.5

>>>loat(y / x)

2.0

>>>type(_)

>>>type(x)

>>>i = 1

>>>i> j

Traceback (most recent call last):

File "<stdin>", line 1, in <module>

NameError: name 'j' is not deined

>>>j = 2

>>>i> j

False

Skoro już wspomnieliśmy o łańcuchach znaków,

przyjrzyjmy się chwilę sposobom ich notacji:

7/2010

>>> 'Monty Python'

'Monty Python'

>>> 'Monty ' 'Python'

'Monty Python'

>>> 'Monty ' + 'Python'

'Monty Python'

>>> 'Monty Python\'s Flying Circus'

"Monty Python's Flying Circus"

>>> "Monty Python's Flying Circus"

"Monty Python's Flying Circus"

>>> "Monty Python's \

... Flying Circus"

"Monty Python's Flying Circus"

>>> """Monty Python's

... Flying Circus"""

"Monty Python's \nFlying Circus"

Archiwa SDJ i PHP Solutions otwarte!

Interesują Cie archiwalne wydania

Software Developer’s Journal i PHP Solutions?

Nie zwlekaj! Odwiedź nasza stronę

www.sdjournal.org.

Co tydzień możesz pobrać zupełnie

za darmo archiwalne wydania naszych

magazynów!

Jak widać, łańcuchy znaków można zapisywać, ko-

rzystając zarówno z apostrofów pojedynczych, jak

też z cudzysłowów. W przypadku długich łańcuchów

można je dzielić na wiele linii, wstawiając na koniec

sztucznej linii znak \. Nie jest to tożsame z wykorzy-

staniem potrójnego cudzysłowu, który oznacza wie-

loliniowy łańcuch znaków. Ostatecznie, sąsiadujące

łańcuchy są przez interpreter łączone, można je też

konkatenować znakiem +. Łączenie sąsiednich łańcu-

chów dotyczy jednak tylko dosłownie podanych tek-

stów, a nie zmiennych, to znaczy:

Zapraszamy!

>>> 'Jeden ' 'string'

'Jeden string'

>>>a = 'Jeden '

>>>b = 'string'

>>>a b

File "<stdin>", line 1

a b

SyntaxError: invalid syntax

>>>a + b

'Jeden string'

Łańcuchy znaków są w Pythonie niezmienne (ang.

immutable ), to znaczy, że nie można do istniejące-

go łańcucha znaków dodać nowych liter, usunąć

istniejących ani zamienić litery na inną. Każda tego

typu operacja zwraca zupełnie nowy łańcuch zna-

ków:

>>>a = 'ala'

>>>id(a)

4299399456

>>>a.capitalize()

'Ala'

>>>id(_)

4299399840

www.sdjournal.org

PROGRAMOWANIE PYTHON

Funkcja id zwraca adres obiektu w pamięci, jak widać

oba obiekty mają różne adresy. Można więc łatwo

sprawdzić, czy dane zmienne wskazują na ten sam

obiekt w pamięci:

set(['o'])

>>>book_set - vowel_set

set(['k', 'b', 's'])

Zbiory nie przechowują duplikatów obiektów, pozwa-

lają za to na szereg przydatnych operacji, jak pokaza-

>>>a = 'abrakadabra'

>>>b = a

>>>id(a) == id(b)

True

Listing 1. Program listujący duplikaty plików

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

import os

import hashlib

Jest to dość przydatna operacja, stąd Python udo-

stępnia operator przydatny w takich porównaniach:

>>>a = 'abrakadabra'

>>>b = a

>>>a is b

True

>>>b = a.upper()

>>>a is b

False

# ścieżka, w której szukać duplikatów

SEARCH_DIR = '.'

# rozmiar pojedynczego odczytu

BUFFER_SIZE = 4096

# słownik z sumami kontrolnymi wszystkich plików

# suma -> [lista, ścieżek, do, plików, z, taką,

sumą]

DIGEST_DICT = {}

O operatorach i łańcuchach znaków dokładnie opo-

wiemy sobie za miesiąc, tymczasem spójrzmy jesz-

cze pokrótce na trzy proste, ale potężne struktury da-

nych dostępne w Pythonie. Zacznijmy od list, czyli

uporządkowanych struktur przechowujących zmienną

liczbę elementów:

def gather_digests ( search_dir , dig_dict , buf_size ):

for ile_name in os . listdir ( search_dir ):

full_path = os . path . realpath (

os . path . join ( search_dir , ile_name )

)

try :

if os . path . isdir ( full_path ):

# szukamy też w podkatalogach

gather_digests ( full_path , dig_dict , buf_

size )

elif not os . path . isile ( full_path ):

continue

current_hash = hashlib . sha1 ()

with open ( full_path ) as current_ile :

data = current_ile . read ( buf_size )

while data :

current_hash . update ( data )

data = current_ile . read ( buf_size )

except ( IOError , OSError ):

continue

digest = current_hash . hexdigest ()

dig_dict . setdefault ( digest , []) . append ( full_

path )

>>>book = ['b', 'o', 'o', 'k']

>>>len(book)

>>>book[0]

'b'

>>>book[-1]

'k'

>>>book.count('o')

>>>book.append('s')

>>>book

['b', 'o', 'o', 'k', 's']

Jak widać, możemy dodawać nowe elementy do list,

zawierają też one szereg przydatnych funkcji i metod.

Trochę inną strukturą danych jest zbiór:

>>>book_set = set(book)

>>>book_set

set(['k', 'b', 's', 'o'])

>>>vowel_set = set(['a', 'e', 'i', 'o', 'u', 'y'])

>>>len(vowel_set)

>>>vowel_set.add('a')

>>>len(vowel_set)

>>>book_set & vowel_set

gather_digests ( SEARCH_DIR , DIGEST_DICT , BUFFER_SIZE )

# ze słownika z sumami kontrolnymi wybieramy

# te pozycje, które mają wiele wpisów

for digest , paths in DIGEST_DICT . iteritems ():

count = len ( paths )

if count > 1 :

print count , 'identical iles:' , paths

7/2010

Plik z chomika:

Inne pliki z tego folderu:

Inne foldery tego chomika: