Что за программа python: Что такое Python: чем он хорош, где пригодится и как его выучить

Во время сертификации вы работаете и выполняете следующие проекты:

• Калькулятор среднего отклонения и стандартного отклонения.
• Анализатор демографических данных.
• Визуализатор медицинских данных.
• Визуализатор временных рядов просмотра страниц.
• Предиктор уровня моря.

Канал freeCodeCamp на YouTube также содержит эти отличные бесплатные руководства для начала работы:

Кроме того, это полезные ресурсы, если вы хотите научиться работать с этими библиотеками:

🔸 Машинное обучение

Python — важный инструмент для каждого разработчика, который хочет войти в увлекательную область машинного обучения.Давайте посмотрим краткое введение в машинное обучение.

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение — это область компьютерных наук, которая создает системы, способные учиться самостоятельно.

Этот тип системы использует алгоритмы, которые постоянно улучшаются на основе входных данных, что помогает системе «учиться». Он учится автономно реагировать на новые сценарии, генерируя соответствующие выходные данные в новых сценариях на основе предыдущих знаний.

Одна из самых удивительных особенностей этих систем — то, что они постоянно совершенствуются.

Они не похожи на программы, которые мы обычно пишем в сценариях Python, где мы указываем все возможные действия, которые программа может предпринять. В машинном обучении система обучается «думать» и принимать решения на основе предыдущих знаний.

Вот почему мы говорим, что машины «учатся» на данных.

💡 Совет: Это интересный доклад от Google: Машинное обучение от нуля до героя (Google I / O’19).

Нейронные сети: строительные блоки машинного обучения

Нейронные сети — это блоки обработки системы.Они пытаются смоделировать реальную сеть нейронов мозга. Они виртуальные «нейроны» получают входные данные, учатся обрабатывать эти входные данные и генерируют выходные данные на основе своих предыдущих знаний.

Это очень похоже на то, что наш мозг делает в каждый момент каждого дня.

Благодаря нейронным сетям алгоритм машинного обучения может научиться прогнозировать ожидаемый результат для заданного ввода на основе предыдущих знаний.

Например, когда вы видите рекомендованные видео на YouTube, эти рекомендации были сгенерированы нейронными сетями, которые предсказывают, какие видео вы хотели бы посмотреть, на основе ваших предыдущих шаблонов.Удивительно, правда?

💡 Совет: Это интересная статья от Google, если вы хотите узнать больше об этом примере YouTube.

Python и машинное обучение

Я уверен, что вы спросите: какова роль Python в этой области? Это один из самых популярных и мощных инструментов, используемых для программирования систем такого типа.

Одна из самых популярных библиотек, используемых разработчиками во всем мире для работы с Python в применении к машинному обучению, — это TensorFlow .Это бесплатная библиотека с открытым исходным кодом, разработанная командой Google Brain Team. Эта библиотека используется в Google для исследований и производства.

По словам Джеффа Дина, руководителя отдела искусственного интеллекта Google:

Сегодня он широко используется в наших системах распознавания речи, в новом продукте Google Фото, Gmail и Google Search. (источник)

Самое приятное то, что разработчики по всему миру могут использовать эту библиотеку для решения реальных проблем.

💡 Совет: Это отличное видео о TensorFlow, созданное Google.

Это две другие популярные библиотеки Python, используемые для машинного обучения:

• Keras — библиотека нейронной сети с открытым исходным кодом, написанная на Python.
• PyTorch — библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом, используемая для разработки и обучения нейронных сетей.

Проекты машинного обучения на Python

Потенциал машинного обучения действительно безграничен. Его можно применить практически к любой области и контексту, о которых вы только можете подумать. Если задача требует изучения шаблонов и прогнозирования результатов, то модель машинного обучения определенно может помочь.

Например, чтобы дать вам представление о типах проектов, которые вы можете создавать, учебная программа freeCodeCamp включает в себя бесплатную сертификацию Machine Learning with Python :

Во время сертификации вы работаете и завершаете эти проекты :

• Камень, ножницы для бумаги.
• Классификатор изображений кошек и собак.
• Система рекомендаций книг с использованием K-ближайших соседей.
• Калькулятор затрат на здоровье с помощью линейной регрессии.
• Нейросетевой классификатор SMS.

Дополнительные примеры приложений из реального мира

Дополнительные примеры приложений машинного обучения можно найти в Kaggle, «онлайн-сообществе ученых и практиков машинного обучения», принадлежащем Google.

На этой платформе вы можете практиковать свои навыки Python и машинного обучения, работая над проектами и участвуя в конкурсах.

Чтобы дать вам представление о типах проектов, которыми вы можете заниматься с помощью машинного обучения, предыдущие соревнования по Kaggle включают:

• Прогнозирование снижения функции легких.
• Прогнозирование выживания на Титанике.
• Строительные инструменты для мониторинга популяций птиц.
• Маркировка известных достопримечательностей.
• Прогноз распространения COVID-19.
• Оценка штучных продаж розничных товаров Walmart.
• Обозначение видео с манипуляциями с лицом или звуком.
• Прогнозирование времени ожидания на крупных перекрестках города.
• Выявление мошенничества при транзакциях клиентов.
• Прогнозирование кассовых сборов фильма по всему миру.
• Прогнозирование усыновления домашних животных.
• Определение риска, когда пилоты отвлечены, сонливы или находятся в других опасных когнитивных состояниях.

Как видите, в этом коротком списке проектов диапазон приложений варьируется от медицины до бизнеса, от биологии до обнаружения рисков, от обнаружения мошенничества до обработки изображений. Когда вы решаете реальные проблемы с помощью машинного обучения, возможности поистине безграничны.

Учебные ресурсы

Канал freeCodeCamp на YouTube содержит следующие полезные руководства, которые помогут вам начать работу с машинным обучением на Python:

🔹 Веб-разработка

Python используется в области веб-разработки для создания серверной части веб-приложений.Давайте начнем этот раздел с небольшого разговора о том, что такое серверная часть и как она помогает нам создавать веб-приложения.

Python для внутренней веб-разработки

В веб-приложении весь код, используемый для взаимодействия с пользователем и создания того, что видит пользователь, называется интерфейсной частью приложения.

Python используется для кодирования скрытых функций приложения, части, которая обеспечивает все функции приложения, но которую вы не видите непосредственно на экране.

Он обрабатывает серверную часть приложения, взаимодействуя со всеми необходимыми базами данных, когда пользователь запрашивает данные. Он возвращает запрошенные данные пользователю, чтобы приложение работало должным образом.

💡 Совет: Full-Stack Web Development включает в себя как интерфейсную, так и внутреннюю часть веб-приложения, чтобы сделать его презентабельным для пользователя при работе с базами данных.

Веб-фреймворки

Вот некоторые популярные веб-фреймворки Python:

• Django: «высокоуровневый веб-фреймворк Python, который способствует быстрой разработке и чистому, прагматичному дизайну.
• Flask: очень популярный микрофреймворк, используемый для разработки веб-приложений на Python.
• Pyramid: «небольшая, быстрая, практичная веб-платформа Python».
• Web2Py: «бесплатная полнофункциональная среда с открытым исходным кодом. для быстрой разработки быстрых, масштабируемых, безопасных и переносимых веб-приложений на основе баз данных ».
• Bottle:« Быстрая, простая и легкая веб-инфраструктура WSGI для Python ».

Учебные ресурсы

YouTube-канал freeCodeCamp имеет отличные бесплатные учебники для изучения веб-разработки на Python:

Это также отличные бесплатные ресурсы для обучения работе с этими фреймворками:

🔸 Computer Science Education

Python в настоящее время играет ключевую роль в образовании в области компьютерных наук во всем мире.Посмотрим почему.

Почему Python?

Python так широко используется в качестве учебного пособия, потому что:

• Его легко выучить: его синтаксис прост и его можно быстро изучить. Студенты начинают погружаться в более сложные аспекты информатики гораздо быстрее, чем с другими языками программирования.
• Это мощный инструмент: он используется в реальных приложениях, поэтому студенты сразу же начинают приобретать ценные навыки для своей карьеры.
• Он универсален: поддерживает различные парадигмы программирования, включая императивное программирование, функциональное программирование, процедурное программирование и объектно-ориентированное программирование.

Создатель языка Python Гвидо ван Россум заявил, что:

Я считаю, что Python намного проще, чем обучать студентов программированию и одновременно обучать их C, C ++ или Java, потому что все детали языков намного сложнее.

Синтаксис Python прост и понятен, поэтому студенты могут гораздо быстрее начать изучать вычислительное мышление и навыки решения проблем, что обычно является основной целью вводных курсов по информатике.

Python в классе и онлайн-обучение

Многие университеты и школы по всему миру решили преподавать вводные курсы программирования и информатики с использованием Python.

Например, MIT, один из ведущих университетов мира в области технологий, преподает вводную информатику и программирование с использованием Python (как в кампусе, так и в онлайн-версиях курса на edX).

Согласно статье MIT News, опубликованной, когда онлайн-версия курса достигла 1.2 миллиона участников, курс «стал самым популярным MOOC в истории Массачусетского технологического института».

Это ясно показывает, что популярность Python продолжает расти. В статье вы можете найти свидетельства студентов, изучавших Python, и то, как эти новые знания улучшили их жизнь.

В статье профессор Ана Белл, преподаватель кафедры EECS Массачусетского технологического института, заявляет, что:

«По своей сути, серия 6.00 учит вычислительному мышлению … Она делает это с помощью языка программирования Python, но и курс также обучает концепциям программирования, которые можно применить на любом другом языке программирования.”

Это ясно показывает потенциал Python как обучающего инструмента. Его можно использовать для обучения концепциям более высокого уровня, которые можно применить к другим языкам программирования.

И это делается без дополнительного уровня сложности, который синтаксис других языков программирования, таких как Java или C, может добавить к процессу обучения.

За последние несколько лет онлайн-курсы стали важной частью повседневной жизни учащихся всех возрастов во всем мире. Разнообразие бесплатных онлайн-курсов и ресурсов значительно расширилось за последние несколько лет.

Например, учебная программа freeCodeCamp включает три бесплатных сертификата с проектами, которые помогут вам расширить свои навыки Python в ключевых областях, пользующихся большим спросом во всем мире:

• Научные вычисления с Python.
• Анализ данных с помощью Python.
• Машинное обучение с Python.

Гарвардский университет также предлагает следующие онлайн-курсы, которые можно пройти бесплатно:

• CS50’s Introduction to Computer Science.
• Веб-программирование CS50 с помощью Python и JavaScript.
• CS50: Введение в искусственный интеллект с Python.

Python определенно стал ключевым инструментом, улучшившим образование в области компьютерных наук во всем мире. И так будет и в будущем.

Если вы думаете о преподавании курса с использованием Python или изучении Python, я гарантирую вам, что ваше время и усилия того стоят.

🔹 Компьютерное зрение и обработка изображений

Python используется для компьютерного зрения и обработки изображений, областей, которые быстро расширяются.

Цель обработки изображения — обработать изображение, применить к нему преобразования и вернуть новую версию исходного изображения.

Напротив, компьютерное зрение является более сложной задачей, поскольку оно пытается заставить компьютер понимать и интерпретировать изображение и его содержимое.

Обработка изображений

Начнем с обработки изображений. С помощью библиотеки Python вы можете выполнять такие операции, как:

• Обрезка, отражение и поворот.
• Управление экспозицией и цветовыми каналами.
• Обнаружение краев и линий.
• Добавление фильтров и восстановление изображений.

Компьютерное зрение

Теперь давайте погрузимся в компьютерное зрение. Если вы начнете исследовать эту тему, вы можете быть удивлены его текущими приложениями. Вот некоторые из них:

• Навигация.
• Обнаружение объектов и событий.
• Распознавание лиц.
• Классификация изображений.

Эта научная область настолько важна, что Google разработал инструмент под названием Cloud Vision, в котором есть версия Python, позволяющая разработчикам включать эту функциональность в свои программы.

Согласно руководству «Использование Vision API с Python» в Google Codelabs, Google Cloud Vision API:

Позволяет разработчикам легко интегрировать функции обнаружения зрения в приложения, включая маркировку изображений, обнаружение лиц и ориентиров, оптическое распознавание символов ( OCR) и тегирование явного содержания.

Этот набор инструментов обеспечивает функции для обнаружения лиц, ориентиров, логотипов, этикеток, текста и т. Д.

💡 Совет: Одно из самых удивительных приложений компьютерного зрения — это разработка программного обеспечения для управления беспилотными автомобилями.Эти транспортные средства должны «видеть», где они едут, где находится полоса движения и какие объекты их окружают (включая другие транспортные средства). Компьютерное зрение играет ключевую роль в этой функциональности.

Библиотеки Python

Вот несколько замечательных библиотек для компьютерного зрения и обработки изображений:

• OpenCV: «библиотека программного обеспечения для компьютерного зрения и машинного обучения с открытым исходным кодом». Его версия для Python называется OpenCV-Python.
• scikit-image: «набор алгоритмов, используемых для обработки изображений».
• NumPy: его можно использовать для обработки пикселей изображения как 2D-массива.
• SciPy: пакет scipy.ndimage «содержит различные функции для обработки многомерных изображений».

🔸 Разработка игр

Игры определенно формируют жизнь и создают вечные воспоминания. В предстоящие годы они останутся частью нашего общества. Python уже существует, зажигая искру создания игр.

Фреймворки для разработки игр на Python

Согласно официальной документации Python, для разработки игр используются два основных фреймворка Python:

• pygame: «оригинальный и все еще очень активный пакет для разработки игр с использованием Python.Он позволяет Python взаимодействовать с SDL, кроссплатформенной мультимедийной библиотекой. Поскольку он должен быть скомпилирован для каждой платформы и каждой версии Python, может возникнуть задержка, когда появится новая версия Python ».
• pyglet: это« новичок, основанный на OpenGL. Поскольку это чистый пакет Python, его можно использовать как есть, даже когда выпущена новая версия Python (за исключением перехода с Python 2 на Python 3) ».

Вы также можете использовать модуль turtle для создания простых игр. Turtle — это встроенный модуль Python, который устанавливается автоматически при установке Python на свой компьютер.Он помогает создавать игры с простой графикой и простым пользовательским интерфейсом.

Учебные ресурсы

Если вы хотите научиться разработке игр на Python, на YouTube-канале freeCodeCamp есть эти отличные бесплатные уроки:

🔹 Медицина и фармакология

Python также имеет удивительные приложения в медицинской сфере. Вы будете удивлены тем, как технологии сочетаются с медицинскими знаниями, чтобы обеспечить пациентам точную и эффективную диагностику и лечение.

Приложения

Некоторые примеры использования Python в медицине и фармакологии включают:

• Постановка клинических диагнозов на основе медицинских записей и симптомов пациентов.
• Анализ медицинских данных.
• Создание компьютерных моделей для ускорения процесса разработки новых лекарств.

Эти обширные приложения включают тысячи и тысячи примеров по всему миру. Я выбрал несколько из них, чтобы проиллюстрировать, как Python формирует это поле.Давайте посмотрим на них.

История успеха в фармацевтике: AstraZeneca

Согласно официальной документации Python, одна из ведущих мировых фармацевтических компаний, AstraZeneca, использовала Python для улучшения своих существующих вычислительных моделей, чтобы сделать их «более надежными, расширяемыми и обслуживаемыми».

Исследователи использовали эти модели, моделирующие химическую структуру молекул и их влияние на организм. Это помогло ученым определить потенциальные молекулы для новых лекарств и быстрее начать их испытания в лаборатории.

Когда он присоединился к команде, Эндрю Далке, будучи «известным сторонником Python в вычислительной химии и биологии», убедил команду, что Python — именно то, что им нужно.

Python был выбран для этой работы, потому что это один из лучших языков, доступных для ученых-физиков, то есть для людей, не имеющих образования в области информатики.

Он заявил, что:

Python был разработан для решения реальных проблем, с которыми сталкивается опытный программист.В результате получается язык, который хорошо масштабируется от небольших скриптов, написанных химиком, до больших пакетов, написанных разработчиком программного обеспечения.

Потрясающе, правда? Python может привести в действие вычислительные модели, которые фармацевтические лаборатории используют для разработки новых лекарств.

Идентификация красных кровяных телец (RBC)

Еще одно интересное медицинское применение Python связано с гематологией. Обычно специализированные специалисты анализируют анализы крови, подсчитывая и идентифицируя клетки вручную, но это можно улучшить с помощью автоматизации.

Исследователи обнаружили, что Python может быть подходящим инструментом для работы. Посмотрим интересный проект.

IdentiCyte
Целью этого проекта является идентификация и классификация форм эритроцитов на основе изображений, полученных с оптических микроскопов. Согласно этой статье, «форма эритроцитов может помочь в диагностике таких заболеваний и расстройств, как лейкемия, серповидно-клеточная анемия и малярия».

Проект разработан исследователями из Австралийского научно-исследовательского института обработки биоресурсов.Он был запрограммирован на Python и использовал пакеты и библиотеки Python для обработки изображений, такие как numpy, scipy, opencv-python, scikit-learn и matplotlib.

Медицинские пакеты Python

• pyGeno: пакет Python с открытым исходным кодом, разработанный Тариком Даудой из Института исследований иммунологии и рака (IRIC). Он предназначен для «приложений точной медицины, которые вращаются вокруг геномики и протеомики». Он работает со справочными и персонализированными геномами.
• MedPy: библиотека Python с открытым исходным кодом для обработки медицинских изображений на Python, обеспечивающая базовые функции для чтения, записи и обработки больших изображений произвольной размерности.»

Реальные медицинские приложения (примеры)

🔸 Биология и биоинформатика

У Python также есть удивительные приложения в мире биологии и биоинформатики. К ним относятся обработка последовательностей ДНК, моделирование динамики популяции и генетики, а также моделирование биохимических структур.

Biopython

Biopython — это среда Python с «свободно доступными инструментами для биологических вычислений». Его цель — «удовлетворить потребности текущей и будущей работы в области биоинформатики.»

Согласно документации, эта структура включает в себя такие функции, как возможность:

• Работа с последовательностями и выполнение общих операций над ними, таких как транскрипция, перевод и расчеты веса.
• Подключение к биологическим базам данных.
• Выполнение классификация данных с использованием машин K-ближайших соседей, наивного байеса и опорных векторов.
• Работа с филогенетическими деревьями и популяционной генетикой.

В документации говорится, что «цель Biopython — максимально упростить использование Python. для биоинформатики путем создания высококачественных многоразовых модулей и классов.

Розалинд: Практикуйте Python, решая проблемы биоинформатики

Розалинд — это «платформа для изучения биоинформатики путем решения проблем.» Она «бесплатна и открыта для всех» (на странице часто задаваемых вопросов указано, что она находится в бета-режиме) Для решения задач на платформе можно использовать Python

. Поскольку это очень популярный язык программирования на платформе, есть раздел «Деревня Python», где вы можете изучить основы Python, прежде чем приступить к работе с алгоритмами биоинформатики.

Пользователи решают проблемы, запуская свои решения на своем компьютере, обрабатывая заданный набор данных и копируя / вставляя выходные данные для проверки ответа.

💡 Совет: Название проекта посвящено Розалинд Франклин, «чья рентгеновская кристаллография с Реймондом Гослингом способствовала открытию двойной спирали ДНК Уотсоном и Криком».

Пакеты и платформы

• ProDy: бесплатный пакет с открытым исходным кодом «для анализа структурной динамики белков», разработанный Bahar Lab в Университете Питтсбурга.
• PySB : «структура для построения математических моделей биохимических систем в виде программ Python», разработанная сотрудниками лаборатории Лопеса в университете Вандербильта и лаборатории Соргера в Гарвардской медицинской школе.
• The Community Simulator: это «свободно доступный пакет Python для воспроизводимого, прозрачного и масштабируемого моделирования динамики микробной популяции», разработанный исследователями из Бостонского университета.

💡 Совет: Если вы хотите узнать больше о приложениях Python в биоинформатике, вот доклад Мартина Швейцера на PyCon Australia: «Python для биоинформатики для изучения Python».

🔹 Неврология и психология

Python также может применяться в исследованиях нейробиологии и экспериментальной психологии.

Python в нейробиологии

Согласно статье Python в нейробиологии, написанной исследователями из Центра моделирования мозга, Федеральная политехническая школа Лозанны, Женева, Швейцария:

Вычисления становятся важными во всех науках для сбора и анализа данных, автоматизация и проверка гипотез с помощью моделирования и симуляции.

В отношении Python они заявляют, что:

В 2007 году нам стало ясно, что мы стоим на пороге зарождающегося Python в экосистеме нейробиологии , особенно в вычислительной нейробиологии и нейровизуализации, а также в анализе электрофизиологических данных и в психофизике.

Как видите, Python и вычисления получили распространение во всех науках.

PsychoPy

PsychoPy — это «пакет с открытым исходным кодом для проведения экспериментов на Python», поддерживаемый Ноттингемским университетом.Согласно официальной документации этого пакета:

Он используется многими лабораториями по всему миру для психофизики, когнитивной нейробиологии и экспериментальной психологии.

Официальный сайт этого пакета заявляет, что это:

• Легко для изучения.
• Достаточно точный для психофизики.
• Гибкий.
• Онлайн или лабораторно в зависимости от выбора пользователя.

🔸 Астрономия

Python также имеет приложения в астрономии и астрофизике.Давайте посмотрим на три основных пакета Python, используемых в этой научной области:

Astropy

Пакет Astropy «содержит различные классы, утилиты и структуру упаковки, предназначенную для предоставления часто используемых астрономических инструментов».

Astropy является частью более крупного проекта под названием The Astropy Project, который «представляет собой попытку сообщества разработать общий базовый пакет для астрономии на Python и способствовать развитию экосистемы совместимых астрономических пакетов».

Согласно странице «О программе», одна из его целей — «улучшить удобство использования, совместимость и совместную работу между пакетами Python для астрономии.«

💡 Совет: Вы можете увидеть примеры проектов, выполненных с помощью Astropy, в галерее примеров.

SunPy

Пакет SunPy описывается как« разработанная сообществом бесплатная среда анализа данных о солнечной энергии с открытым исходным кодом для Python. . »Он основан на возможностях пакетов Python, таких как NumPy, SciPy, Matplotlib и Pandas.

SpacePy

Пакет SpacePy — это« пакет для Python, ориентированный на космические науки, который стремится упростить анализ, моделирование и визуализацию базовых данных.»

Согласно официальной документации:

Проект SpacePy стремится продвигать точные и открытые исследовательские стандарты, предоставляя открытую среду для разработки кода.

Согласно описанию репозитория GitHub, он имеет наложенные классы эпох, дрейфовую оболочку трассировка, доступ к моделям магнитного поля, оптимизация трассировки, доверительные пределы начальной загрузки, преобразования времени и координат и многое другое.

🔹 Другие приложения

Python также может применяться во многих других областях, в том числе:

• Робототехника: Python можно использовать для программирования роботов.Для этой цели написана библиотека pybotics, «набор инструментов Python с открытым исходным кодом для кинематики и калибровки роботов».
• Автономные транспортные средства: Python можно использовать для программирования программного обеспечения, управляющего беспилотными автомобилями. Этим машинам требуется компьютерное зрение, чтобы «видеть», где они едут, где находится полоса движения и какие объекты их окружают.
• Метеорология : Пакет «климатические индексы» содержит реализации Python различных алгоритмов климатических индексов, которые обеспечивают географическую и временную картину силы осадков и температурных аномалий, полезных для мониторинга и исследований климата.
• Business: Python может быть мощным инструментом для анализа данных, генерируемых предприятиями, и прогнозирования будущих тенденций.
• Разработка графического пользовательского интерфейса (GUI) : Python можно использовать для создания графических пользовательских интерфейсов с такими инструментами, как tkinter .
• Если вам интересно узнать об этом больше, на сайте freeCodeCamp есть отличный учебник на YouTube: Курс Tkinter — Создание графических пользовательских интерфейсов в учебном пособии по Python.

🔸 В итоге

Существует множество приложений Python во всех областях. что вы можете себе представить.Я надеюсь, что эта статья дала вам представление о широком спектре реальных приложений этого языка программирования в отраслях, которые в настоящее время формируют наш мир.

Помните, что независимо от того, в какой области вы находитесь или в какой области вы хотите заниматься, изучение Python определенно откроет для вас множество дверей. Он здесь, чтобы остаться. И это изменило и улучшило наш нынешний мир, и так будет продолжаться в течение многих лет.

Я очень надеюсь, что вам понравилась моя статья и вы нашли ее полезной. Ознакомьтесь с моими онлайн-курсами. Подпишись на меня в Твиттере. ⭐️

Написание вашей первой программы на Python • Программа Hello World

Вы собираетесь отправиться в приключение. Python — идеальная отправная точка для вашего увлечения информатикой. Это может быть первый и последний язык программирования, который вам нужно выучить. Путешествие в тысячу миль начинается с одного шага. Итак, приступим! Если вы только присоединяетесь к нам, возможно, вы захотите прочитать наш предыдущий пост «Введение в язык программирования Python.”

Это… Питон!

Вы собираетесь написать свою первую программу на Python. Но сначала, что такое программа? В двух словах, программа — это последовательность инструкций, таких как указания, рецепты или правила игры. Но программа не обязательно издается на каком-либо языке. Важным моментом в истории вычислительной техники стала разработка жаккардового ткацкого станка. Он использовал перфокарты, программы, чтобы координировать дизайн тканей, тем самым ускоряя производственный процесс.

Еще одним важным моментом в истории вычислительной техники стало сотрудничество Чарльза Бэббиджа и Ады Лавлейс.Бэббидж разработал, хотя так и не построил, Аналитическую машину, механический компьютер. Лавлейс написала то, что считается первой компьютерной программой для аналитической машины, что сделало ее первым компьютерным программистом.

Установка Python 3 и IDLE

В настоящее время используются две версии Python, часто обозначаемые как 2.x и 3.x в зависимости от того, какую подверсию вы используете. Будущее за Python 3, поэтому мы будем работать с ним на протяжении этих руководств. В какой-то момент ваших приключений в программировании вы в конечном итоге столкнетесь с Python 2.Не волнуйся. Есть некоторые важные отличия, о которых вы узнаете по мере продвижения, но по большей части они одинаковы.
Если вы используете Apple или Linux, у вас уже установлен Python 2.7. Вам нужно будет установить Python 3. Некоторые версии Windows поставляются вместе с Python, но вам также потребуется установить Python 3.

Python 3 очень легко установить в Linux. В Терминале запустите:

  sudo apt-get install python3 idle3  

Это установит Python 3 и IDLE 3.

Для Windows и Apple я отсылаю вас к официальной документации, где вы найдете подробные инструкции: https://www.python.org/download

Запуск IDLE

IDLE означает «Интегрированная среда разработки». В своей карьере программиста вы столкнетесь с множеством интегрированных сред разработки, хотя за пределами Python они называются IDE. IDLE — это дань уважения участнику Monty Python Эрику Айдлу.

Если вы работаете в Windows, выберите IDLE в меню «Пуск».

Если вы работаете в Apple, вы можете найти IDLE в разделе «Приложения»> «Python 3».

Если вы работаете в Linux, выберите IDLE из Меню> Программирование> IDLE (с использованием Python-3.4).

Для Apple и Linux в терминале можно запустить:

Когда вы впервые запускаете IDLE, вы видите экран, который выглядит следующим образом:

Это оболочка Python. Эти три стрелки называются шевронами.

Они обозначают приглашение интерпретатора, в котором вы будете вводить команды.

Без лишних слов…

Ваша первая программа

Классическая первая программа — «Hello, World!» Будем придерживаться традиции. Введите следующее и нажмите Enter:

Может показаться, что это немного, но мир теперь у вас под рукой. Снова скажите «Привет». Тогда присоединяйтесь к нам в следующем уроке: сохранение и запуск файлов в IDLE.

Python на Windows 10 для начинающих

• 05.05.2021
• Читать 10 минут

В этой статье

Ниже приводится пошаговое руководство для начинающих, заинтересованных в изучении Python с использованием Windows 10.

Настройте среду разработки

Для новичков, которые плохо знакомы с Python, мы рекомендуем установить Python из Microsoft Store. При установке через Microsoft Store используется базовый интерпретатор Python3, но он обрабатывает настройку параметров PATH для текущего пользователя (избегая необходимости доступа администратора) в дополнение к предоставлению автоматических обновлений. Это особенно полезно, если вы работаете в образовательной среде или в организации, которая ограничивает разрешения или административный доступ на вашем компьютере.

Если вы используете Python в Windows для веб-разработки , мы рекомендуем другую настройку для вашей среды разработки. Вместо того, чтобы устанавливать непосредственно в Windows, мы рекомендуем устанавливать и использовать Python через подсистему Windows для Linux. Для получения справки см .: Начало использования Python для веб-разработки в Windows. Если вас интересует автоматизация общих задач в вашей операционной системе, см. Наше руководство: Начало работы с Python в Windows для написания сценариев и автоматизации. Для некоторых сложных сценариев (например, для доступа / изменения установленных файлов Python, создания копий двоичных файлов или прямого использования библиотек DLL Python) вы можете рассмотреть возможность загрузки конкретной версии Python непосредственно из python.org или рассмотрите возможность установки альтернативы, такой как Anaconda, Jython, PyPy, WinPython, IronPython и т. д. Мы рекомендуем это только в том случае, если вы более продвинутый программист Python с определенной причиной для выбора альтернативной реализации.

Установить Python

Для установки Python с помощью Microsoft Store:

1. Перейдите в меню Пуск (значок Windows внизу слева), введите «Microsoft Store», выберите ссылку, чтобы открыть магазин.

2. Когда магазин открыт, выберите Search в верхнем правом меню и введите «Python».Выберите, какую версию Python вы хотите использовать, из результатов в разделе «Приложения». Мы рекомендуем использовать самую последнюю версию, если у вас нет причин не делать этого (например, согласовывать с версией, использованной в уже существующем проекте, над которым вы планируете работать). После того, как вы определились, какую версию хотите установить, выберите Get .

3. После того, как Python завершит процесс загрузки и установки, откройте Windows PowerShell, используя меню Пуск (значок Windows в нижнем левом углу).После открытия PowerShell введите Python --version , чтобы подтвердить, что Python3 установлен на вашем компьютере.

4. Установка Python в Microsoft Store включает pip , стандартный менеджер пакетов. Pip позволяет вам устанавливать и управлять дополнительными пакетами, которые не являются частью стандартной библиотеки Python. Чтобы убедиться, что у вас также есть pip для установки пакетов и управления ими, введите pip --version .

Установить код Visual Studio

Используя VS Code в качестве текстового редактора / интегрированной среды разработки (IDE), вы можете воспользоваться преимуществами IntelliSense (вспомогательное средство для завершения кода), Linting (помогает избежать ошибок в коде), поддержки отладки (помогает находить ошибки в вашем коде). кода после его запуска), фрагменты кода (шаблоны для небольших многократно используемых блоков кода) и модульное тестирование (тестирование интерфейса вашего кода с различными типами ввода).

VS Code также содержит встроенный терминал, который позволяет вам открывать командную строку Python с помощью командной строки Windows, PowerShell или любого другого элемента, который вам больше нравится, обеспечивая непрерывный рабочий процесс между вашим редактором кода и командной строкой.

1. Чтобы установить VS Code, загрузите VS Code для Windows: https://code.visualstudio.com.

2. После установки VS Code необходимо также установить расширение Python. Чтобы установить расширение Python, вы можете выбрать ссылку VS Code Marketplace или открыть VS Code и найти Python в меню расширений (Ctrl + Shift + X).

3. Python — это интерпретируемый язык, и для запуска кода Python вы должны указать VS Code, какой интерпретатор использовать. Мы рекомендуем использовать самую последнюю версию Python, если у вас нет особой причины выбрать что-то другое. После установки расширения Python выберите интерпретатор Python 3, открыв палитру команд (Ctrl + Shift + P), начните вводить команду Python: выберите Interpreter для поиска, затем выберите команду.Вы также можете использовать опцию Select Python Environment в нижней строке состояния, если она доступна (она может уже отображать выбранный интерпретатор). Команда представляет список доступных интерпретаторов, которые VS Code может найти автоматически, включая виртуальные среды. Если вы не видите нужный интерпретатор, см. Настройка сред Python.

4. Чтобы открыть терминал в VS Code, выберите View > Terminal или используйте сочетание клавиш Ctrl + ` (используя обратный апостроф).Терминал по умолчанию — PowerShell.

5. Внутри терминала VS Code откройте Python, просто введя команду: python

6. Попробуйте интерпретатор Python, введя: print ("Hello World") . Python вернет ваше заявление «Hello World».

Установить Git (необязательно)

Если вы планируете сотрудничать с другими над своим кодом Python или разместить свой проект на сайте с открытым исходным кодом (например, GitHub), VS Code поддерживает управление версиями с помощью Git.Вкладка Source Control в VS Code отслеживает все ваши изменения и имеет стандартные команды Git (добавление, фиксацию, push, pull), встроенные прямо в пользовательский интерфейс. Сначала вам нужно установить Git для включения панели управления версиями.

1. Загрузите и установите Git для Windows с веб-сайта git-scm.

2. В комплект входит мастер установки, который задаст вам ряд вопросов о настройках для вашей установки Git. Мы рекомендуем использовать все настройки по умолчанию, если у вас нет особой причины что-то менять.

3. Если вы никогда раньше не работали с Git, руководства GitHub помогут вам начать работу.

Учебник Hello World по основам Python

Python, по словам его создателя Гвидо ван Россума, является «языком программирования высокого уровня, и его основная философия проектирования заключается в удобочитаемости кода и синтаксисе, который позволяет программистам выражать концепции в нескольких строках кода».

Python — это интерпретируемый язык. В отличие от скомпилированных языков, в которых код, который вы пишете, необходимо преобразовать в машинный код, чтобы его мог запускать процессор вашего компьютера, код Python передается прямо в интерпретатор и запускается напрямую.Вы просто вводите свой код и запускаете его. Давай попробуем!

1. Открыв командную строку PowerShell, введите python , чтобы запустить интерпретатор Python 3. (Некоторые инструкции предпочитают использовать команду py или python3 , они также должны работать). Вы узнаете, что добились успеха, потому что отобразится подсказка >>> с тремя символами «больше».

2. Существует несколько встроенных методов, позволяющих изменять строки в Python.Создайте переменную с: variable = 'Hello World!' . Нажмите Enter для новой строки.

3. Распечатайте вашу переменную с помощью: print (variable) . Появится текст «Hello World!».

4. Узнайте длину и количество используемых символов строковой переменной с помощью: len (переменная) . Это покажет, что используется 12 символов. (Обратите внимание, что пробел засчитывается как символ в общей длине.)

5. Преобразуйте строковую переменную в прописные буквы: переменная.верхний () . Теперь преобразуйте вашу строковую переменную в строчные буквы: variable.lower () .

6. Подсчитайте, сколько раз буква «l» используется в вашей строковой переменной: variable.count («l») .

7. Найдите определенный символ в строковой переменной, давайте найдем восклицательный знак с помощью: variable.find ("!") . Это покажет, что восклицательный знак находится в 11-м знаке строки.

8. Замените восклицательный знак вопросительным знаком: переменная.заменить ("!", "?") .

9. Чтобы выйти из Python, вы можете ввести exit () , quit () или выбрать Ctrl-Z.

Надеюсь, вам понравилось использовать некоторые из встроенных в Python методов модификации строк. Теперь попробуйте создать программный файл Python и запустить его с помощью VS Code.

Учебное пособие Hello World по использованию Python с VS Code

Команда VS Code составила отличный учебник по началу работы с Python, в котором рассказывается, как создать программу Hello World с Python, запустить файл программы, настроить и запустить отладчик, а также установить такие пакеты, как matplotlib и numpy , на создать графический сюжет внутри виртуальной среды.

1. Откройте PowerShell и создайте пустую папку с именем «hello», перейдите в эту папку и откройте ее в VS Code:

     mkdir привет
   cd привет
   код.
     

2. Когда откроется VS Code, отобразив новую папку hello в левом окне Explorer , откройте окно командной строки на нижней панели VS Code, нажав Ctrl + ` (с помощью символа обратной кавычки) или выбрав Просмотр > Терминал .При запуске VS Code в папке эта папка становится вашим «рабочим пространством». VS Code хранит настройки, относящиеся к этой рабочей области, в .vscode / settings.json, которые отделены от пользовательских настроек, которые хранятся глобально.

3. Продолжите руководство в документации VS Code: Создайте файл исходного кода Python Hello World.

Создайте простую игру с Pygame

Pygame — популярный пакет Python для написания игр, побуждающий студентов изучать программирование и одновременно создавать что-то интересное.Pygame отображает графику в новом окне, поэтому он не будет работать при использовании только командной строки WSL. Однако, если вы установили Python через Microsoft Store, как описано в этом руководстве, он будет работать нормально.

1. После установки Python установите pygame из командной строки (или терминала из VS Code), набрав python -m pip install -U pygame --user .

2. Протестируйте установку, запустив образец игры: python -m pygame.examples.aliens

3. Все хорошо, откроется окно игры. Закройте окно, когда закончите играть.

Вот как начать писать свою игру.

1. Откройте PowerShell (или командную строку Windows) и создайте пустую папку с именем «bounce». Перейдите в эту папку и создайте файл с именем «bounce.py». Откройте папку в VS Code:

     mkdir отказов
   cd bounce
   новый элемент bounce.py
   код.
     

2. Используя VS Code, введите следующий код Python (или скопируйте и вставьте его):

     import sys, pygame
   
   pygame.в этом()
   
   размер = ширина, высота = 640, 480
   dx = 1
   dy = 1
   х = 163
   у = 120
   черный = (0,0,0)
   белый = (255,255,255)
   
   screen = pygame.display.set_mode (размер)
   
   а 1:
   
       для события в pygame.event.get ():
           если event.type == pygame.QUIT: sys.exit ()
   
       х + = dx
       y + = dy
   
       если x <0 или x> width:
           dx = -dx
   
       если y <0 или y> высота:
           dy = -dy
   
       screen.fill (черный)
   
       pygame.draw.circle (экран, белый, (x, y), 8)
   
       pygame.display.flip ()
     

3. Сохранить как: bounce.py .

4. В терминале PowerShell запустите его, введя: python bounce.py .

Попробуйте изменить некоторые числа, чтобы увидеть, какое влияние они оказывают на ваш прыгающий мяч.

Узнайте больше о написании игр с помощью pygame на pygame.org.

Ресурсы для продолжения обучения

Мы рекомендуем следующие ресурсы, которые помогут вам продолжить изучение разработки Python в Windows.

Онлайн-курсы для изучения Python

• Введение в Python в Microsoft Learn: попробуйте интерактивную платформу Microsoft Learn и заработайте очки опыта за прохождение этого модуля, охватывающего основы написания базового кода Python, объявления переменных и работы с вводом и выводом консоли.Интерактивная среда песочницы делает ее отличным началом для людей, у которых еще не настроена среда разработки Python.

• Python на Pluralsight: 8 курсов, 29 часов: Путь обучения Python на Pluralsight предлагает онлайн-курсы, охватывающие множество тем, связанных с Python, включая инструмент для измерения ваших навыков и поиска пробелов.

• LearnPython.org Tutorials: начните изучать Python без необходимости устанавливать или настраивать что-либо с помощью этих бесплатных интерактивных руководств по Python от людей из DataCamp.

• Учебники Python.org: неформально знакомит читателя с основными концепциями и функциями языка и системы Python.

• Изучение Python на Lynda.com: базовое введение в Python.

Работа с Python в VS Code

• Редактирование Python в VS Code: узнайте больше о том, как воспользоваться преимуществами автозаполнения VS Code и поддержкой IntelliSense для Python, в том числе о том, как настроить их поведение… или просто выключите их.

• Линтинг Python: Линтинг — это процесс запуска программы, которая анализирует код на предмет потенциальных ошибок. Узнайте о различных формах поддержки линтинга, которые VS Code предоставляет для Python, и о том, как ее настроить.

• Отладка Python: Отладка — это процесс выявления и удаления ошибок в компьютерной программе. В этой статье рассказывается, как инициализировать и настроить отладку для Python с помощью VS Code, как устанавливать и проверять точки останова, прикреплять локальный скрипт, выполнять отладку для различных типов приложений или на удаленном компьютере, а также некоторые основные способы устранения неполадок.

• Модульное тестирование Python: охватывает некоторую предысторию, объясняющую, что такое модульное тестирование, пример пошагового руководства, включение тестовой среды, создание и выполнение ваших тестов, отладочные тесты и настройки конфигурации теста.

10 самых распространенных ошибок, которые делают разработчики Python

О Python

Python — это интерпретируемый объектно-ориентированный язык программирования высокого уровня с динамической семантикой. Его высокоуровневые встроенные структуры данных в сочетании с динамической типизацией и динамической привязкой делают его очень привлекательным для быстрой разработки приложений, а также для использования в качестве языка сценариев или связующего языка для соединения существующих компонентов или служб.Python поддерживает модули и пакеты, тем самым поощряя модульность программы и повторное использование кода.

Об этой статье

Простой и легкий в освоении синтаксис Python может ввести в заблуждение разработчиков Python — особенно тех, кто только начинает знакомство с этим языком, — упускать некоторые из его тонкостей и недооценивать мощь разнообразного языка Python.

Имея это в виду, в данной статье представлен «топ-10» список довольно тонких, трудных для выявления ошибок, которые могут укусить даже некоторых более продвинутых разработчиков Python.

(Примечание: эта статья предназначена для более продвинутой аудитории, чем «Общие ошибки программистов Python», которая больше ориентирована на тех, кто новичок в этом языке.)

Распространенная ошибка №1: неправильное использование выражений в качестве значений по умолчанию для аргументов функции

Python позволяет указать, что аргумент функции — необязательный , задав для него значение по умолчанию . Хотя это отличная особенность языка, она может привести к некоторой путанице, если значение по умолчанию — изменяемое .Например, рассмотрим это определение функции Python:

  >>> def foo (bar = []): # bar является необязательным и по умолчанию имеет значение [], если не указано
... bar.append ("baz") # но эта строка может быть проблемной, как мы увидим ...
... возвратный бар
  

Распространенная ошибка — думать, что необязательный аргумент будет установлен на указанное выражение по умолчанию каждый раз, когда вызывается функция, без предоставления значения для необязательного аргумента. Например, в приведенном выше коде можно было ожидать, что вызов foo () несколько раз (т.е.е., без указания аргумента bar ) всегда будет возвращать 'baz' , поскольку предполагается, что каждый раз вызывается foo () (без указанного аргумента bar ) bar равно установить значение [] (т. е. новый пустой список).

Но давайте посмотрим, что на самом деле происходит, когда вы это делаете:

  >>> foo ()
["баз"]
>>> foo ()
["баз", "баз"]
>>> foo ()
["баз", "баз", "баз"]
  

А? Почему он продолжал добавлять значение по умолчанию "baz" к существующему списку каждый раз, когда вызывается foo () , вместо того, чтобы каждый раз создавать новый список ?

Более продвинутый ответ программирования на Python заключается в том, что значение по умолчанию для аргумента функции оценивается только один раз, во время определения функции. Таким образом, аргумент bar инициализируется значением по умолчанию (т. Е. Пустой список) только тогда, когда сначала определяется foo () , но затем вызывается foo () (т. Е. Без указанного аргумента bar ) будет продолжать использовать тот же список, которым изначально была инициализирована bar .

FYI, обычное решение для этого выглядит следующим образом:

  >>> def foo (bar = None):
... если bar - None: # или если не bar:
... bar = []
... bar.append ("баз")
... возвратный бар
...
>>> foo ()
["баз"]
>>> foo ()
["баз"]
>>> foo ()
["баз"]
  

Распространенная ошибка №2: неправильное использование переменных класса

Рассмотрим следующий пример:

  >>> класс А (объект):
... х = 1
...
>>> класс B (A):
...     проходить
...
>>> класс C (A):
...     проходить
...
>>> напечатайте A.x, B.x, C.x
1 1 1
  

Имеет смысл.

  >>> Б.х = 2
>>> напечатайте A.x, B.x, C.x
1 2 1
  

Ага, опять как и ожидалось.

  >>> A.x = 3
>>> напечатайте A.x, B.x, C.x
3 2 3
  

Что за $% #! & ?? Мы изменили только A.x . Почему C.x тоже изменились?

В Python переменные класса внутри обрабатываются как словари и следуют тому, что часто называется порядком разрешения методов (MRO). Таким образом, в приведенном выше коде, поскольку атрибут x не найден в классе C , он будет найден в его базовых классах (только A в приведенном выше примере, хотя Python поддерживает множественное наследование).Другими словами, C не имеет собственного свойства x , независимого от A . Таким образом, ссылки на C.x на самом деле являются ссылками на A.x . Это вызывает проблему Python, если с ней не работать должным образом. Узнайте больше об атрибутах класса в Python.

Распространенная ошибка № 3: неправильное указание параметров для блока исключений

Предположим, у вас есть следующий код:

  >>> попробуйте:
... l = ["a", "b"]
... int (l [2])
... кроме ValueError, IndexError: # Чтобы поймать оба исключения, верно?
...     проходить
...
Отслеживание (последний вызов последний):
  Файл "", строка 3, в 
IndexError: список индекса вне допустимого диапазона
  

Проблема здесь в том, что оператор except не , а не принимает список исключений, указанных таким образом. Скорее, в Python 2.x синтаксис , кроме Exception, e , используется для привязки исключения к указанному необязательному второму параметру (в данном случае e ), чтобы сделать его доступным для дальнейшей проверки.В результате в приведенном выше коде исключение IndexError — это , а не , перехватываемое оператором , за исключением ; вместо этого исключение привязывается к параметру с именем IndexError .

Правильный способ перехвата нескольких исключений в операторе except — указать первый параметр как кортеж, содержащий все перехваченные исключения. Кроме того, для максимальной переносимости используйте как ключевое слово , поскольку этот синтаксис поддерживается как Python 2, так и Python 3:

  >>> попробуйте:
... l = ["a", "b"]
... int (l [2])
... кроме (ValueError, IndexError) как e:
...     проходить
...
>>>
  

Распространенная ошибка №4: Непонимание правил области видимости Python

  >>> х = 10
>>> def foo ():
... х + = 1
... напечатать x
...
>>> foo ()
Отслеживание (последний вызов последний):
  Файл "", строка 1, в 
  Файл "", строка 2, в foo
UnboundLocalError: локальная переменная 'x', на которую ссылается перед присваиванием
  

  >>> lst = [1, 2, 3]
>>> def foo1 ():
... lst.append (5) # Работает нормально ...
...
>>> foo1 ()
>>> lst
[1, 2, 3, 5]

>>> lst = [1, 2, 3]
>>> def foo2 ():
... lst + = [5] # ... а это бомбы!
...
>>> foo2 ()
Отслеживание (последний вызов последний):
  Файл "", строка 1, в 
  Файл "", строка 2, в foo
UnboundLocalError: локальная переменная lst, на которую ссылается перед назначением
  

  >>> odd = лямбда x: bool (x% 2)
>>> числа = [n для n в диапазоне (10)]
>>> для i в диапазоне (len (числа)):
... если нечетные (числа [i]):
... del numbers [i] # ПЛОХО: удаление элемента из списка во время итерации по нему
...
Отслеживание (последний вызов последний):
  Файл "", строка 2, в 
IndexError: список индекса вне допустимого диапазона
  

  >>> odd = лямбда x: bool (x% 2)
>>> числа = [n для n в диапазоне (10)]
>>> numbers [:] = [n вместо n в числах, если не нечетное (n)] # ах, красота всего этого
>>> числа
[0, 2, 4, 6, 8]
  

  >>> def create_multipliers ():
... return [лямбда x: i * x для i в диапазоне (5)]
>>> для множителя в create_multipliers ():
... печать множителя (2)
...
  

  0
2
4
6
8
  

  8
8
8
8
8
  

  >>> def create_multipliers ():
... return [лямбда x, i = i: i * x for i in range (5)]
...
>>> для множителя в create_multipliers ():
... печать множителя (2)
...
0
2
4
6
8
  

  импорт б

def f ():
    возврат b.x

печать f ()
  

  импорт а

х = 1

def g ():
    напечатать a.f ()
  

  >>> импортировать
1
  

  >>> импорт б
Отслеживание (последний вызов последний):
  Файл "", строка 1, в 
  Файл "b.py ", строка 1, в 
    импортировать
  Файл "a.py", строка 6, в 
печать f ()
  Файл "a.py", строка 4, на f
возврат b.x
AttributeError: объект 'модуль' не имеет атрибута 'x'
  

  х = 1

def g ():
    import a # Это будет оцениваться только при вызове g ()
    напечатать a.f ()
  

  >>> импорт б
>>> b.g ()
1 # Напечатано впервые, так как модуль 'a' вызывает 'print f ()' в конце
1 # Напечатано во второй раз, это наш вызов 'g'
  

  импортных систем

def bar (i):
    если я == 1:
        поднять KeyError (1)
    если я == 2:
        поднять ValueError (2)

def bad ():
    e = Нет
    пытаться:
        bar (int (sys.argv [1]))
    кроме KeyError как e:
        print ('ошибка ключа')
    кроме ValueError как e:
        print ('ошибка значения')
    печать (е)

Плохо()
  

  $ python foo.py 1
ключевая ошибка
1
$ python foo.py 2
ошибка значения
2
  

  $ python3 foo.ру 1
ключевая ошибка
Отслеживание (последний вызов последний):
  Файл "foo.py", строка 19, в 
    Плохо()
  Файл "foo.py", строка 17, плохой
    печать (е)
UnboundLocalError: локальная переменная 'e', ​​на которую ссылается перед присваиванием
  

  импортных систем

def bar (i):
    если я == 1:
        поднять KeyError (1)
    если я == 2:
        поднять ValueError (2)

def good ():
    исключение = нет
    пытаться:
        bar (int (sys.argv [1]))
    кроме KeyError как e:
        исключение = e
        print ('ошибка ключа')
    кроме ValueError как e:
        исключение = e
        print ('ошибка значения')
    печать (исключение)

хорошо()
  

  $ python3 foo.py 1
ключевая ошибка
1
$ python3 foo.py 2
ошибка значения
2
  

  import foo

класс Bar (объект):
   ...
    def __del __ (сам):
        foo.cleanup (self.myhandle)
  

  импортный мод
mybar = mod.Bar ()
  

  import foo
импортный атексит

def очистка (дескриптор):
    foo.cleanup (дескриптор)


класс Bar (объект):
    def __init __ (сам):
        ...
        atexit.register (очистка, self.myhandle)