интересные коды для python

Пишем игру на Python

Прежде чем мы начнём программировать что-то полезное на Python, давайте закодим что-нибудь интересное. Например, свою игру, где нужно не дать шарику упасть, типа Арканоида. Вы, скорее всего, играли в детстве во что-то подобное, поэтому освоиться будет просто.

Логика игры

Есть игровое поле — простой прямоугольник с твёрдыми границами. Когда шарик касается стенки или потолка, он отскакивает в другую сторону. Если он упадёт на пол — вы проиграли. Чтобы этого не случилось, внизу вдоль пола летает платформа, а вы ей управляете с помощью стрелок. Ваша задача — подставлять платформу под шарик как можно дольше. За каждое удачное спасение шарика вы получаете одно очко.

Алгоритм

Чтобы реализовать такую логику игры, нужно предусмотреть такие сценарии поведения:

Хитрость в том, что всё это происходит параллельно и независимо друг от друга. То есть пока шарик летает, мы вполне можем двигать платформу, а можем и оставить её на месте. И когда шарик отскакивает от стен, это тоже не мешает другим объектам двигаться и взаимодействовать между собой.

Получается, что нам нужно определить три класса — платформу, сам шарик и счёт, и определить, как они реагируют на действия друг друга. Поле нам самим определять не нужно — для этого есть уже готовая библиотека. А потом в этих классах мы пропишем методы — они как раз и будут отвечать за поведение наших объектов.

По коням, пишем на Python

Для этого проекта вам потребуется установить и запустить среду Python. Как это сделать — читайте в нашей статье.

Начало программы

Чтобы у нас появилась графика в игре, используем библиотеку Tkinter. Она входит в набор стандартных библиотек Python и позволяет рисовать простейшие объекты — линии, прямоугольники, круги и красить их в разные цвета. Такой простой Paint, только для Python.

Чтобы создать окно, где будет видна графика, используют класс Tk(). Он просто делает окно, но без содержимого. Чтобы появилось содержимое, создают холст — видимую часть окна. Именно на нём мы будем рисовать нашу игру. За холст отвечает класс Canvas(), поэтому нам нужно будет создать свой объект из этого класса и дальше уже работать с этим объектом.

Если мы принудительно не ограничим скорость платформы, то она будет перемещаться мгновенно, ведь компьютер считает очень быстро и моментально передвинет её к другому краю. Поэтому мы будем искусственно ограничивать время движения, а для этого нам понадобится модуль Time — он тоже стандартный.

Последнее, что нам глобально нужно, — задавать случайным образом начальное положение шарика и платформы, чтобы было интереснее играть. За это отвечает модуль Random — он помогает генерировать случайные числа и перемешивать данные.

Запишем всё это в виде кода на Python:

Мы подключили все нужные библиотеки, сделали и настроили игровое поле. Теперь займёмся классами.

Шарик

Сначала проговорим словами, что нам нужно от шарика. Он должен уметь:

Платформа

Сделаем то же самое для платформы — сначала опишем её поведение словами, а потом переведём в код. Итак, вот что должна уметь платформа:

А вот как это будет в виде кода:

Можно было не выделять счёт в отдельный класс и каждый раз обрабатывать вручную. Но здесь реально проще сделать класс, задать нужные методы, чтобы они сами потом разобрались, что и когда делать.

От счёта нам нужно только одно (кроме конструктора) — чтобы он правильно реагировал на касание платформы, увеличивал число очков и выводил их на экран:

У нас всё готово для того, чтобы написать саму игру. Мы уже провели необходимую подготовку всех элементов, и нам остаётся только создать конкретные объекты шарика, платформы и счёта и сказать им, в каком порядке мы будем что делать.

Смысл игры в том, чтобы не уронить шарик. Пока этого не произошло — всё движется, но как только шарик упал — нужно показать сообщение о конце игры и остановить программу.

Посмотрите, как лаконично выглядит код непосредственно самой игры:

Что дальше

На основе этого кода вы можете сделать свою модификацию игры:

Источник

Экспекто Питонум: 15 заклинаний на змеином языке

Короткие программы на Python — первый шаг к реальной магии кода.

Веб-разработка и научные вычисления, роботы и Data Science — Python повсюду. На нём пишут и масштабные проекты, и короткие программы (скрипты, или сниппеты), полезные в повседневных рабочих и учебных задачах.

Собрали для вас коллекцию таких небольших «заклинаний». Основной принцип: минимум строк кода, в котором можно разобраться максимум за полминуты. Сову из Хогвартса мы не гарантируем, но удивить однокашников, коллег и интервьюеров, уверены, у вас получится. Вперёд!

Внимание: устное произнесение заклинаний в текущей версии Python не поддерживается. Вам потребуется компьютер, интерпретатор и код.

С некоторых пор утверждает, что он data scientist. В предыдущих сезонах выдавал себя за математика, звукорежиссёра, радиоведущего, переводчика, писателя. Кандидат наук, но не точных. Бесстрашно пишет о Data Science и программировании на Python.

Анаграммус Ревелио: определение строк-анаграмм

Скрипт проверяет, являются ли две строки анаграммами друг друга. Иными словами, не получена ли одна строка перестановкой символов другой строки.

Используется Counter из библиотеки collections — это разновидность словаря, используемая для подсчёта элементов в итерируемых объектах: списках, кортежах, словарях, строках.

Подробнее об этой замечательной библиотеке читайте в нашей статье.

Мемориа Байтифай: размер объекта в байтах

Этот скрипт используется для измерения количества памяти, потребляемой любым объектом в Python: переменной, функцией, классом.

Обратите внимание, что учитывается только та память, которую занимает сам объект, а не те объекты, на которые он, возможно, ссылается. Размер памяти возвращается в байтах.

Лексиа Байтифай: длина строки в байтах

Метод для определения длины строки в байтах. Это не то же самое, что размер объекта из скрипта выше.

Байтовый размер объекта-строки в памяти всегда больше байтовой длины строки, поскольку объект-строка содержит и саму строку, и дополнительную информацию о ней — например, ссылки на методы строк.

Албум Диффиндо: нарезка списка

Этот код нарезает список на списки меньшего размера, которые собраны снова в список. Размер надо задать заранее.

Как видим, последний список получился короче: 4 элемента вместо 7. Проверьте, что будет, если размер нарезаемых списков задать больше, чем составляет длина начального списка.

В статье про списки вы узнаете чуть больше об этом полезном типе данных.

Албум Прессио: сжатие списка

Этот скрипт удаляет «ложные» значения ( False, None, 0 и пустую строку ‘ ‘) из списка. Используется встроенная функция filter(): c параметром None на первом месте она удалит из списка lst все значения, которые не вернут True по умолчанию.

Проверить вручную какое-либо значение на True/False можно с помощью функции bool(): bool(0) вернёт False, но bool(‘0’) уже будет True, так как это непустая строка.

Примеры использования функции filter () можно найти здесь.

Матрикус Транспозио: транспонирование матрицы

В простейшем случае двумерная матрица может быть задана списком из нескольких списков одинаковой длины, которые представляют собой строки матрицы. Если вам требуется «повернуть на 90 градусов» такую матрицу или превратить строки в столбцы (транспонировать, как говорят математики), то вот короткий код:

Обратите внимание, что в итоговом списке элементами (то есть строками новой матрицы) будут кортежи — так работает используемая здесь функция zip ().

Албум Планум: сделать список плоским

Ох уж эти списки, состоящие из списков. Как бы их сделать попроще, выстроить в один ряд? Для этого тоже есть решение.

В третьей строке код проверяет, не является ли элемент списком. Если да, то использует метод extend() для расширения этим элементом итогового списка, если нет — то присоединяет его как одиночный элемент методом append().

Также в этой строке функция вызывает сама себя и, в случае списков, состоящих из списков, «проваливается» в них до тех пор, пока не доберётся до элементов, не являющихся списками. Это называется рекурсией.

Дуплицио Ревелио: проверка на дубликаты

Этот простой скрипт проверяет, содержатся ли в списке повторяющиеся значения (дубликаты). Используется свойство множеств set, которые могут содержать только уникальные элементы.

Вместо списков могут быть и кортежи, и словари. В последнем случае проверка будет выполняться только среди ключей словаря.

Вокабулари Юнифай: объединить два словаря

Для того чтобы объединить два словаря, есть как минимум два способа: прямой и современный.

Обратите внимание на то, что значения итогового словаря будут зависеть от порядка исходных словарей в функциях: если переставить местами словари a и b, значение ключа ‘y’ изменится на 2.

Фрекуэнтиа: самый частый элемент

Этот короткий скрипт вернёт элемент, чаще всего встречающийся в списке.

Используются продвинутые параметры встроенной функции max():

В качестве аргумента можно использовать списки, кортежи и строки.

Палиндромус Ревелио: проверка строки на палиндром

Простой вариант этого кода проверяет, является ли слово без пробелов и знаков препинания, написанное в одном регистре, палиндромом.

Албум Миксио: перемешать элементы списка

Этот сниппет поможет вам изменить порядок элементов списка на случайный. Обратите внимание на то, что функция shuffle из библиотеки random меняет исходный список.

Подробнее про библиотеку random и случайные числа в Python читайте в нашей статье.

Албум Датум: список дат из диапазона

Этот код получает две даты (начальную и конечную) и создаёт список из дат между ними, включая начальную и исключая последнюю.

Для получения дней между начальной и конечной датой используется datetime.timedelta.days.

Нумерум Нумерио: число в список цифр

Превращает целое число в список его цифр.

Функция map() принимает желаемый тип выходных данных (в нашем случае это int, целые числа) и итерируемый объект (строку, список или кортеж), элементы которого можно превратить в элементы этого типа. После этого другая функция list() преобразует результат в список.

Нумерум Романио: преобразовать число в римскую запись

Преобразует число в обычной десятичной («арабской») записи в форму римского числа. Работает со значениями от 1 до 3999 включительно, возвращает строку (str).

Сначала создаётся список кортежей вида (число, его римская запись). Далее цикл бежит по нему и с помощью функции divmod() производит целочисленное деление с остатком, меняя входящее число на остаток. Соответствующие результаты деления умножаются на строку римской записи и присоединяются к итоговой строке res.

Акцио Пайтон: Python в каждый дом!

Составление и изучение таких микропрограмм помогает лучше понять типы данных в Python, узнать о свойствах и параметрах функций. На сайте 30 seconds of code есть ещё больше коротких программ как для Python, так и для других языков программирования.

Источником вдохновения для названий этих скриптов послужили, конечно, книги Джоан Роулинг, а полный справочник по магическим заклинаниям мира Гарри Поттера можно посмотреть здесь.

На курсах «Профессия Python-разработчик» вы узнаете, насколько полезными могут быть такие небольшие программы, сниппеты и скрипты. Вы научитесь не только колдовать красиво решать задачи с их помощью, но и воплощать гораздо более сложные проекты. Приходите!

обложка: Darshan Patel / Unsplash / Pixabay / Pexels / Colowgee для Skillbox Media

Источник

Пасхалки, скрытые шутки и забавные возможности Python

Собрали все забавные фишки и пасхалки языка Python в одной подборке. А если не все — делитесь упущенными в комментариях 😉

Hello World

Классика

Да, высказываний должно было быть 20, но одно потерялось.

Простой жизненный урок

Дааа, комиксы

Скобок в языке не будет никогда

Происхождение названия

Само название языка не имеет никакого отношения к змеям. Гвидо Ван Россум, создатель Python, является большим фанатом скетч-сериала «Летающий цирк Монти Пайтона».

Слова не должны расходиться с делом

Используется вариация шифра Цезаря ROT13.

Фанаты C/C++, тут к вам обращаются!

Ещё одна пасхалка в Дзене, намекающая на возможность использования инкремента и декремента двумя способами, что зачастую вводит в заблуждение начинающих (и не только) программистов.

А вы знали, что так называть переменные тоже можно?

Поддержка Unicode появилась в Python 3 и очень удобна, например, в научных вычислениях.

Ищете место для митапа?

Ещё одна отсылка к комиксам xkcd, реализующая алгоритм геохеширования:

Бесконечность — не предел

Хинт для программистов: если зарегистрируетесь на соревнования Huawei Cup, то бесплатно получите доступ к онлайн-школе для участников. Можно прокачаться по разным навыкам и выиграть призы в самом соревновании.

Перейти к регистрации

Источник

22 полезных примера кода на Python

Python — один из самых популярных языков программирования, чрезвычайно полезный и в решении повседневных задач. В этой статье я вкратце расскажу о 22 полезных примерах кода, позволяющих воспользоваться мощью Python.

Некоторые из примеров вы могли уже видеть ранее, а другие будут новыми и интересными для вас. Все эти примеры легко запоминаются.

1. Получаем гласные

2. Первая буква в верхнем регистре

Этот пример используется для превращения каждой первой буквы символов строки в прописную букву. Он работает со строкой из одного или нескольких символов и будет полезен при анализе текста или записи данных в файл и т.п.

3. Печать строки N раз

Этот пример может печатать любую строку n раз без использования циклов Python.

4. Объединяем два словаря

Этот пример выполняет слияние двух словарей в один.

5. Вычисляем время выполнения

Этот пример полезен, когда вам нужно знать, сколько времени требуется для выполнения программы или функции.

6. Обмен значений между переменными

Это быстрый способ обменять местами две переменные без использования третьей.

7. Проверка дубликатов

Это самый быстрый способ проверки наличия повторяющихся значений в списке.

8. Фильтрация значений False

9. Размер в байтах

Этот пример возвращает длину строки в байтах, что удобно, когда вам нужно знать размер строковой переменной.

10. Занятая память

Пример позволяет получить объём памяти, используемой любой переменной в Python.

11. Анаграммы

Этот код полезен для проверки того, является ли строка анаграммой. Анаграмма — это слово, полученное перестановкой букв другого слова.

12. Сортировка списка

Этот пример сортирует список. Сортировка — это часто используемая задача, которую можно реализовать множеством строк кода с циклом, но можно ускорить свою работу при помощи встроенного метода сортировки.

13. Сортировка словаря

14. Получение последнего элемента списка

15. Преобразование разделённого запятыми списка в строку

Этот код преобразует разделённый запятыми список в единую строку. Его удобно использовать, когда нужно объединить весь список со строкой.

16. Проверка палиндромов

Этот пример показывает, как быстро проверить наличие палиндромов.

17. Перемешивание списка

18. Преобразование строки в нижний и верхний регистры

19. Форматирование строки

Этот код позволяет форматировать строку. Под форматированием в Python подразумевается присоединение к строке данных из переменных.

20. Поиск подстроки

Этот пример будет полезен для поиска подстроки в строке. Я реализую его двумя способами, позволяющими не писать много кода.

21. Печать в одной строке

Мы знаем, что функция print выполняет вывод в каждой строке, и если использовать две функции print, они выполнят печать в две строки. Этот пример покажет, как выполнять вывод в той же строке без перехода на новую.

22. Разбиение на фрагменты

Этот пример покажет, как разбить список на фрагменты и разделить его на меньшие части.

На правах рекламы

Серверы для разработчиков — выбор среди обширного списка предустановленных операционных систем, возможность использовать собственный ISO для установки ОС, огромный выбор тарифных планов и возможность создать собственную конфигурацию в пару кликов, активация любого сервера в течение минуты. Обязательно попробуйте!

Источник

Cython: более чем 30-кратное ускорение Python-кода

Python — это язык, который любят многие программисты. Этим языком невероятно легко пользоваться. Всё дело в том, что код, написанный на Python, отличается интуитивной понятностью и хорошей читабельностью. Однако в разговорах о Python часто можно слышать одну и ту же жалобу на этот язык. Особенно тогда, когда о Python говорят знатоки языка C. Вот как она звучит: «Python — это медленно». И те, кто так говорят, не грешат против истины.

В сравнении со многими другими языками программирования Python — это, и правда, медленно. Вот результаты испытаний, в ходе которых сопоставляется производительность разных языков программирования при решении различных задач.

Есть несколько способов ускорения Python-программ. Например, можно применять библиотеки, рассчитанные на использование нескольких ядер процессора. Тем, кто работает с Numpy, Pandas или Scikit-Learn, можно посоветовать взглянуть на программный комплекс Rapids, позволяющий задействовать GPU при проведении научных расчётов.

Все эти методики ускорения работы хороши в тех случаях, когда решаемые с помощью Python задачи могут быть распараллелены. Например — это задачи по предварительной обработке данных или операции с матрицами.

Ответ на этот вопрос даёт Cython — проект, используя который можно значительно ускорить код, написанный на Python.

Что такое Cython?

Cython, по своей сути, это промежуточный слой между Python и C/C++. Cython позволяет писать обычный Python-код с некоторыми незначительными модификациями, который затем напрямую транслируется в C-код.

Единственное изменение Python-кода при этом заключается в добавлении к каждой переменной информации об её типе. При написании обычного кода на Python переменную можно объявить так:

При использовании Cython при объявлении переменной нужно указать её тип:

Эта конструкция сообщает Cython о том, что переменная представляет собой число с плавающей точкой. По такому же принципу объявляют переменные и в C. При использовании обычного Python типы переменных определяются динамически. Явное объявление типов, применяемое в Cython — это то, что делает возможным преобразование Python-кода в C-код. Дело в том, что в C необходимо явное объявление типов переменных.

Установка Cython предельно проста:

Типы в Cython

При использовании Cython можно выделить два набора типов. Один — для переменных, второй — для функций.

Если речь идёт о переменных, то тут нам доступны следующие типы:

При работе с функциями нам доступны следующие типы:

Ускорение кода с использованием Cython

Теперь С-код готов к использованию.

Теперь всё готово к тестированию нашего сверхбыстрого C-кода. Ниже приведён код, используемый для тестирования и сравнения двух вариантов программы.

Код этот устроен очень просто. Мы импортируем необходимые файлы — так же, как импортируются обычные Python-файлы, после чего вызываем соответствующие функции, делая это так же, как если бы мы всё время работали бы с обычными Python-функциями.

Взгляните на следующую таблицу. Можно заметить, что Cython-версия программы оказывается быстрей её Python-версии во всех случаях. Чем масштабнее задача — тем больше и ускорение, которое даёт использование Cython.

Итоги

Использование Cython позволяет значительно ускорить практически любой код, написанный на Python, не прилагая к этому особенных усилий. Чем больше в программе циклов и чем больше данных она обрабатывает — тем лучших результатов можно ждать от применения Cython.

Уважаемые читатели! Используете ли вы Cython в своих проектах?

Источник