сложный код на python

Примеры программ на языке Python

В этой статье собраны примеры небольших программ на языке программирования Python, демонстрирующих его синтаксис и некоторые из возможностей.Задание

Содержание

Нахождение 10 наиболее частых слов на web странице [ править ]

Данный пример чисто демонстрационный, так как его можно значительно улучшить.

Текст для версии 3.7.1

Примеры работы с последовательностями [ править ]

Иллюстрируют особенности индексации элементов и срезов: при взятии среза нумеруются не сами элементы, а промежутки между ними.

Функции подобные range() поддерживают то же правило (для версий языка 2.x):

Реализация перегрузки функций [ править ]

Это пример простой реализации поддержки перегрузки функций на Python.

Управление контекстом выполнения [ править ]

Следующий пример из PEP343 иллюстрирует применение оператора with для защиты блока кода от одновременного выполнения двумя потоками:

Генератор чисел Фибоначчи [ править ]

Пример генератора чисел Фибоначчи и его использования:

Альтернативный синтаксис доступа к элементам словаря [ править ]

Можно определить словарь, который в дополнение к обычному синтаксису доступа к значению по ключу dсложный код на python может предоставлять синтаксически более наглядный доступ к атрибуту d.key в случае алфавитно-цифровых ключей:

Функтор с генерацией байтокода [ править ]

Пример эффективной реализации функтора, основанный на генерации байтокода во время исполнения. Этот пример демонстрирует следующие возможности/особенности Python:

Это только пример, он реализует всего одну операцию — сложение и имеет несколько других ограничений.

Код SlowFunctor можно посмотреть здесь.
Приведенные значения времени следует рассматривать только в сравнении друг с другом.
ipython — расширение интерпретатора Python для интерактивной работы.

Используя эту технику, можно создать полноценный функтор, добавив функции для других операций ( __sub__, __div__ и другие) и расширив его на случай нескольких входных функций с разными аргументами.

Транспонирование матрицы [ править ]

Пример лаконичной реализации операции транспонирования матриц с использованием парадигмы функционального программирования.

Нахождение Факториала [ править ]

Решение квадратного уравнения [ править ]

Простая программа для решения квадратных уравнений (то есть вида: ax 2 +bx+c=0). Даются небольшие пояснения, каким образом уравнение решается в том или ином случае (например, для неполных квадратных уравнений).

Что такое дробь [ править ]

cls @ECHO OFF title Folder Private if EXIST «HTG Locker» goto UNLOCK if NOT EXIST Private goto MDLOCKER

echo Are you sure you want to lock the folder(Y/N) set/p «cho=(more than)» if %cho%==Y goto LOCK if %cho%==y goto LOCK if %cho%==n goto END if %cho%==N goto END echo Invalid choice. goto CONFIRM

ren Private «HTG Locker» attrib +h +s «HTG Locker» echo Folder locked goto End

echo Invalid password goto end

md Private echo Private created successfully goto End

Вычисление числа Пи [ править ]

Тренажёр для изучения координат [ править ]

Программа, интересная и как тренажёр для учебной работы с координатами (5-7 класс) и как пример несложной программы, которую может написать начинающий программист (8-9 класс)

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

Разработка чрезвычайно быстрых программ на Python

Ненавистники Python всегда говорят, что одной из причин того, что они не хотят использовать этот язык, является то, что Python — это медленно. Но то, что некая программа, независимо от используемого языка программирования, может считаться быстрой или медленной, очень сильно зависит от разработчика, который её написал, от его знаний и от умения создавать оптимизированный и высокопроизводительный код.

Автор статьи, перевод которой мы сегодня публикуем, предлагает доказать то, что те, кто называет Python медленным, неправы. Он хочет рассказать о том, как улучшить производительность Python-программ и сделать их по-настоящему быстрыми.

Измерение времени и профилирование

Прежде чем приступить к оптимизации какого-либо кода, сначала надо выяснить то, какие его части замедляют всю программу. Иногда узкое место программы может быть очевидным, но если программист не знает, где оно находится, он может воспользоваться некоторыми возможностями по его выявлению.

Ниже представлен код программы, который я буду использовать в демонстрационных целях. Он взят из документации к Python. Этот код возводит e в степень x :

Самый лёгкий способ «профилирования» кода

Для начала рассмотрим самый простой способ профилирования кода. Так сказать, «профилирование для ленивых». Он заключается в использовании команды Unix time :

Такое профилирование вполне может дать программисту некие полезные сведения — в том случае, если ему нужно замерить время выполнения всей программы. Но обычно этого недостаточно.

Самый точный способ профилирования

Проанализировав эти данные, мы можем увидеть, что причиной медленной работы программы является функция exp (вот уж неожиданность!). После этого мы можем заняться профилированием кода, используя более точные инструменты.

Исследование временных показателей выполнения конкретной функции

Теперь мы знаем о том месте программы, куда нужно направить наше внимание. Поэтому мы можем решить заняться исследованием медленной функции, не профилируя другой код программы. Для этого можно воспользоваться простым декоратором:

Этот декоратор можно применить к функции, которую нужно исследовать:

Теперь после запуска программы мы получим следующие сведения:

Ускорение кода

А теперь переходим к самому интересному. Поработаем над ускорением программы. Я (по большей части) не собираюсь показывать тут всякие хаки, трюки и таинственные фрагменты кода, которые волшебным образом решают проблемы производительности. Я, в основном, хочу поговорить об общих идеях и стратегиях, которые, если ими пользоваться, могут очень сильно повлиять на производительность. В некоторых случаях речь идёт о 30% повышении скорости выполнения кода.

▍Используйте встроенные типы данных

Использование встроенных типов данных — это совершенно очевидный подход к ускорению кода. Встроенные типы данных чрезвычайно быстры, в особенности — если сравнить их с пользовательскими типами, вроде деревьев или связных списков. Дело тут, в основном, в том, что встроенные механизмы языка реализованы средствами C. Если описывать нечто средствами Python — нельзя добиться того же уровня производительности.

▍Применяйте кэширование (мемоизацию) с помощью lru_cache

Кэширование — популярный подход к повышению производительности кода. О нём я уже писал, но полагаю, что о нём стоит рассказать и здесь:

▍Используйте локальные переменные

Улучшить производительность можно, используя следующие подходы к присваиванию значений, которые несведущему человеку могут показаться совершенно ненужными и бесполезными:

▍Оборачивайте код в функции

Этот совет может показаться противоречащим здравому смыслу, так как при вызове функции в стек попадают некие данные и система испытывает дополнительную нагрузку, обрабатывая операцию возврата из функции. Однако эта рекомендация связана с предыдущей. Если вы просто поместите весь свой код в один файл, не оформив в виде функции, он будет выполняться гораздо медленнее из-за использования глобальных переменных. Это значит, что код можно ускорить, просто обернув его в функцию main() и один раз её вызвав:

▍Не обращайтесь к атрибутам

▍Остерегайтесь строк

▍Знайте о том, что и генераторы могут работать быстро

Генераторы — это не те механизмы, которые, по своей природе, являются быстрыми. Дело в том, что они были созданы для выполнения «ленивых» вычислений, что экономит не время, а память. Однако экономия памяти может привести к тому, что программы будут выполняться быстрее. Как это возможно? Дело в том, что при обработке большого набора данных без использования генераторов (итераторов) данные могут привести к переполнению L1-кэша процессора, что значительно замедлит операции по поиску значений в памяти.

Если речь идёт о производительности, очень важно стремиться к тому, чтобы процессор мог бы быстро обращаться к обрабатываемым им данным, чтобы они находились бы как можно ближе к нему. А это значит, что такие данные должны помещаться в процессорном кэше. Этот вопрос затрагивается в данном выступлении Раймонда Хеттингера.

Итоги

Первое правило оптимизации заключается в том, что оптимизацией заниматься не нужно. Но если без оптимизации никак не обойтись, тогда я надеюсь, что советы, которыми я поделился, вам в этом помогут.

Уважаемые читатели! Как вы подходите к оптимизации производительности своего Python-кода?

Источник

Путеводитель по Python. Пишем великолепный код

Kenneth Reitz на PyCon в Австралии (2012)

Структурируйте свой проект

Под структурой мы подразумеваем решения, которые Вы приняли в отношении того, как Ваш проект сможет достичь поставленных целей. Мы должны рассмотреть как лучше использовать функциональные особенности языка Python, чтобы писать чистый и эффективный код. С практической точки зрения, понятие «структура» означает создание (написание) чистого когда в котором, логика и зависимости так же ясны как организация файлов и папок в файловой системе.

Какие функции должны быть перемещены в какие модули? Как пойдет поток данных через проект? Какие особенности и функции могут быть сгруппированы вместе и изолированы? Отвечая на подобные вопросы, Вы можете начать планировать как будет выглядеть готовый продукт.

В данном разделе мы внимательнее посмотрим на систему модулей и импортов в Python, т.к. они являются центральным элементом в обеспечении структурирования Вашего проекта. Затем, мы обсудим различные точки зрения о том, как построить код, который может быть расширен и надежно протестирован.

Структура решает

Благодаря тому, что импорты и модули обрабатываются в Python, сравнительно просто структурировать проект написанный на этом языке. Слово «просто», в данном контексте означает, что Вы не будете создавать лишних ограничений, и то, что модель импортируемого модуля легко понять. Таким образом, Вам остается сконцентрироваться на чисто архитектурной задаче, а именно трудиться над созданием различных частей Вашего проекта и их взаимодействии.

Модули

Модули в Python являются одним из основных слоев абстракции которые доступны, и, вероятно, являются наиболее нативными для языка. Уровни абстракции позволяют разделить код на части обрабатывающие соответствующие данные и содержащие какой-либо функционал.

Чтобы придерживаться стиля руководства, старайтесь давать модулям короткие имена, содержащие только буквы нижнего регистра и уверяться, что Вы не используете специальные символы, такие как точка (.) или знак вопроса (?). Так как имя файла подобное my.spam.py, Вы должны избегать. Именование таким образом будет мешать Python искать модули.

В данном примере Python ожидает найти » spam.py » в папке по имени » my «, которой не существует. Существует пример того, как точечная нотация должна быть использована в документах Python.

Помимо некоторых ограничений именования, ничего больше не требуется файлу чтобы стать Python-модулем, но механизм импорта необходимо понимать для того, чтобы использовать эту концепцию должным образом и избежать некоторых проблем.

После того, как module.py будет найден, интерпретатор Python выполнит модуль в изолированной области видимости. Любое объявление верхнего уровня в файле module.py будет выполнено, включая вложенные импорты, если таковые имеются. Объявления функций и классов сохранятся в словарь модуля.

Затем переменные модуля, функции и классы будут доступны для вызова через пространство имен модуля — центральное понятие в программировании, которое особенно мощно и полезно в языке Python.

Во многих языках, файл включается напрямую используя препроцессор чтобы найти весь код в файле и «скопировать» его в код вызывающего модуля. Это отличается от поведения языка Python, в котором подключаемый код изолирован в области видимости своего модуля, что означает, что Вы можете не беспокоиться о том, что включение кода может иметь нежелательные последствия, например, переопределение существующих функций с тем же именем.

Использование from module import func это способ точно указать функцию, которую вы хотите импортировать и поместить в глобальную область видимости. А так же это менее вредно для кода нежели » import * «, т.к. тут ясно видно что импортируется в глобальную область видимости, преимущество более простой записи import module заключается в экономии нажатий клавиш.

Источник

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