питон скрипты для начинающих

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

Питон скрипты для начинающих

Желание изучить питон было давно. Я много где слышал что он хорошо подходит для прототипов, скриптов и небольших приложений. Он отличается высокой скоростью разработки и низким порогом вхождения. Динамичность — непривычно, но решаемо.

И вот, написал первый скрипт. Он оптимизирует перемещение на «сегодня» просроченных задач в тудуисте. Перенос в приложении выполняется в 3 действия: выделить задачи с зажатым шифтом, пройти через пункты меню и нажать заветную кнопку: «перенести на сегодня». Это не всегда получается с одной попытки. Время для автоматизации!

Установка Python 3

Не нашел причин, чтобы начать знакомство не с 3 версией питона. И, так как в Mac OS X El Capitan, установлена версия 2.7, то рассмотрим простой способ установки Python 3.

Понадобится менеджер пакетов Homebrew. У кого нет — советую. Для его установки введем в терминале:

Теперь установим третий питон:

Получение пакета для работы с тудуистом

Следующий этап — установка библиотеки для работы с АПИ тудуиста. Воспользуемся менеджером пакетов pip3, который поставляется вместе с Python 3:

Напоминаю о командной оболочке Zsh, о которой я писал ранее. Подключив плагины brew и pip можно добавить автодополнение для команд и пакетов.

Среда разработки

Автодополнение, рефакторинг, отладка — все это помогает на любых стадиях изучения языка. Поэтому я воспользовался IDE от JetBrains — PyCharm CE. Это бесплатная версия, в которой есть все необходимое.

Стиль кода и именования

Планирутся отдельная статья. А пока — о стиле именования.

Имена функций, методов и переменных экземпляров классов должны состоять из маленьких букв, а слова разделяться символами подчеркивания:

Стиль mixedCase допускается в тех местах, где уже преобладает такой стиль, для сохранения обратной совместимости:

Для атрибутов и непубличных методов используется один символ подчёркивания перед именем:

Итерация и получение значений из коллекций

Библиотека todoist возвращает на запрос о просроченных задачах словарь или список. Возник вопрос: как работать с коллекциями?

Итерация оказалась похожа на foreach из C#:

Преобразование и работа с датой

Рассмотрим как парсить дату, находить дельту, добавлять значения и приводить к определенному строковому формату.

Разберем построчно код из моего скрипта:

Типы выполнения модуля с кодом

Часто, читая код на гитхабе, встречал конструкцию:

Выясним ее предназначение.

Например, модуль вызвали из файла foo.py :

Добавление атрибутов командной строки

Рассмотрим построчно, как задавать описание скрипта и определять аргументы:

Чтение и запись в файл конфигурации

Полученный токен хранится в конфигурационном файле. Рассмотрим код для доступа, чтения и записи значения:

Чтение и запись в файл конфигурации

Полученный токен хранится в конфигурационном файле. Рассмотрим код для доступа, чтения и записи значения:

Мне понравилось, как просто записать изменения в файл. В C# для этого надо открывать потоки, указывать дополнительную информацию, здесь это просто 2 строчки. Возьми это и запиши сюда, все.

Заключение

Знакомство с языком Python оставило приятное впечатление. Как минимум его стоит изучить на базовом уровне, чтобы автоматизировать происходящие вокруг вас процессы. Он также хорош для быстрого написания прототипа идеи, засевшей у вас в голове.

Источник

Python с нуля — часть 1: базовый синтаксис

Эта и последующие статьи в этой серии — перевод страниц руководства Python Basic Tutorial, с небольшими дополнениями и уточнениями. Замечания и предложения можно оставить в комментариях или на странице Контакты.

Язык Python во многом схож с языками Perl, C и Java, однако между ними имеются и определённые различия. В этой главе мы рассмотрим базовый синтаксис языка Python.

Первая программа на Python

Программирование в интерактивном режиме

Вызвав интерпретатор Python без указания ему аргументом файла скрипта приведёт к вызову такой строки:

Наберите следующий текст справа от строки приглашения Python >>> и нажмите Enter:

Если вы используете Python версии 3.0 и выше — вам необходимо использовать оператор (statement) print с круглыми скобками () (т.к. в Python 3 print больше относится к функции, чем к оператору, в отличии от Python 2 версии):

Однако, даже если у вас Python 2 — вы можете использовать скобки в целях улучшения совместимости ваших скриптов в разными версиями Python.

В результате — интерпретатор должен выдать такой результат:

Программирование скриптов

Вызов интерпретатора и передача ему в качестве аргумента скрипта начнёт выполнение этого скрипта, и будет продолжаться пока скрипт не завершится.

Что бы проверить это — выполните:

Обратите внимание, что путь к интерпретатору /usr/local/bin/python обычно используется в ОС FreeBSD, в системах Linux как правило Python располагается в:

Теперь — давайте запустим наш скрипт:

Что должно дать нам такой результат:

Давайте отредактируем наш файл test.py и приведём его к такому виду:

Теперь — установим бит выполнения:

И запустим наш скрипт:

В результате мы должны получить такой вывод:

Идентификаторы в Python

Вот основные правила именования идентификаторов в Python:

Зарезервированные имена

В списке ниже приведены имена, которые зарезервированы в Python, и их использование не допускается в использовании определения констант, переменных или любых других пользовательских именах. Все зарезервированные слова содержат только строчные буквы:

Строки и отступы

Одно из самых важных замечаний для тех, кто начал изучать Python — это то, что в нём при обозначении границ блоков кода для классов и функций, а так же для управления потоками, не используются привычные некоторым фигурные скобки. Вместо этого — в Python используются отступы строк.

Количество отступов в начале строки не имеет значения, но все операторы внутри такого блока должны иметь их одинаковое количество.

Например, оба блока в примере ниже выполнены правильно:

А вот второй блок в следующем примере — приведёт к ошибке интерпретатора « unexpected indent «:

Таким образом, все линии, имеющие одинаковое количество отступов от начала строки буду формировать блок кода. В примере ниже продемонстрированы блоки с различными операторами (не важно, что какие-то из функций в этом примере вам будут непонятны, главное — постарайтесь понять роль отступов в нём):

Многострочные операторы

Операторы и операнды в Python как правило заканчиваются новой строкой. Однако, есть возможность использовать знак продолжения строки « » для обозначения того, что строка продолжается. Например:

Операнды, заключённые в скобки [], <> или () не нуждаются в использовании такого символа. Например:

Что бы представлять себе разницу между «оператором» и «операндом» при выполнении «операции» — посмотрите на эту картинку:

Подробнее об операторах читайте в Python: Basic Tutorial — часть 3: базовые операторы.

Кавычки Python

В Python используются одинарные ( ‘ ), двойные ( » ) и тройные ( »’ или «»» ) кавычки для обозначения строковых литералов (или просто — строк).

Тройные кавычки могут использоваться для охвата многострочного текста.

Комментарии в Python

Хеш-тег ( # ), который не находится внутри строки задаёт начало комментария. Все символы после # и до конца строки являются частью комментария, и Python игнорирует их.

Приведённый выше код даст такой результат:

Комментарии так же можно размещать и на одной строке после операторов или выражения, например:

Многострочные комментарии можно создать так:

Пустые строки

Пустые строки, или строки содержащие только пробелы, или строки с комментариями, игнорируются интерпретатором.

В интерактивной сессии интерпретатора, необходимо ввести пустую строку для завершения многострочного оператора.

Ожидание ввода данных от пользователя

Следующая строка программы отобразит приглашение «Press the enter key to exit» и будет ожидать от пользователя нажатия Enter:

Символы « nn » тут используются для создания двух новых строк и перед отображением приглашения. Как только пользователь нажмёт Enter — программа завершится.

В Python 3 функция raw_input() была заменена функцией input().

Множественные операторы в одной строке

Знак точки с запятой ( ; ) даёт возможность разместить несколько операторов в одной строке, при этом они не должны являться блоком кода. Вот пример вызова функции в одной строке с использованием ( ; ):

Множественные группы и наборы операторов

Строка заголовка начинается с определённого оператора, заканчивается двоеточием ( : ), а продолжение такого набора — строки с остальными операторами. Например:

Аргументы командной строки Python

Источник

Начало работы с Python в Windows для создания сценариев и автоматизации

Ниже приведено пошаговое руководство по настройке среды разработки и началу работы с Python для создания сценариев и автоматизации операций файловой системы в Windows.

В этой статье рассматривается настройка среды для использования некоторых полезных библиотек в Python, которые могут автоматизировать задачи на разных платформах, таких как поиск в файловой системе, доступ к Интернету, анализ типов файлов и т. д. с помощью подхода, ориентированного на Windows. Для операций, относящихся к Windows, извлеките ctypes, совместимую с C библиотеку функций с кодом на другом языке программирования для Python, winreg, функции, предоставляющие API реестра Windows для Python, и Python/WinRT, включив доступ к API среды выполнения Windows в Python.

Настройка среды разработки

При использовании Python для написания скриптов, выполняющих операции файловой системы, рекомендуется установить Python из Microsoft Store. При установке из Microsoft Store используется базовый интерпретатор Python3, но в дополнение к автоматическому обновлению также настраиваются параметры пути для текущего пользователя (без необходимости доступа администратора).

Если вы используете Python для веб-разработки в Windows, рекомендуем использовать другую установку с помощью подсистемы Windows для Linux. Ознакомьтесь с пошаговыми инструкциями в нашем руководстве: Начало работы с Python для разработки веб-приложений в Windows. Если вы новичок в Python, ознакомьтесь с нашим руководством: Get started using Python on Windows for beginners (Приступая к работе с Python в Windows для начинающих). В некоторых сложных сценариях (например, при необходимости модификации или доступа к установленным файлам Python, создания копий двоичных файлов или непосредственного использования библиотек DLL Python) может потребоваться загрузить определенный выпуск Python непосредственно с сайта python.org или установить альтернативное средство, например Anaconda, Jython, PyPy, WinPython, IronPython и т. д. Мы рекомендуем это только в том случае, если вы более продвинутый программист на Python и у вас есть конкретная причина выбрать альтернативную реализацию.

Установка Python

Чтобы установить Python с помощью Microsoft Store, сделайте следующее:

Перейдите в меню Пуск (значок Windows в нижнем левом углу), введите «Microsoft Store» и щелкните ссылку, чтобы открыть магазин.

Когда магазин откроется, выберите Поиск 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 только у вас нет причин для обратного (например, по причине согласования с версией, использованной в уже существующем проекте, над которым вы планируете работать). Определив, какую версию вы хотите установить, выберите Получить.

Установка Visual Studio Code

При использовании VS Code в качестве текстового редактора или интегрированной среды разработки (IDE) вам доступны IntelliSense (помощь в завершении кода), анализ кода (помогает избежать ошибок в коде), поддержка отладки (помогает находить ошибки в коде после запуска), фрагменты кода (шаблоны для небольших повторно используемых блоков кода) и модульное тестирование (тестирование интерфейса кода с различными типами входных данных).

Загрузите VS Code для Windows и следуйте инструкциям по установке: https://code.visualstudio.com.

Установка расширения Microsoft Python

Установите расширение Microsoft Python, чтобы воспользоваться преимуществами функций поддержки VS Code. Подробнее.

Откройте окно расширения VS Code с помощью CTRL+SHIFT+X (или используйте меню, чтобы перейти к Вид > Расширения).

В поле Поиск расширений в Marketplace введите: Python.

Найдите расширение Python (ms-python.python) от Microsoft и нажмите зеленую кнопку Установить.

Откройте встроенный терминал PowerShell в VS Code

VS Code содержит встроенный терминал, который позволяет открывать командную строку Python с помощью PowerShell, создавая простой рабочий процесс между редактором кода и командной строкой.

Откройте терминал в VS Code, выберите Просмотр > Терминал или используйте сочетание клавиш Ctrl+` (используя символ обратного апострофа).

По умолчанию этим терминалом должен быть PowerShell, но если его нужно изменить, используйте Ctrl+Shift+P, чтобы ввести команду. Введите терминал: Выберите Оболочку по умолчанию, и отобразится список параметров терминала, содержащий PowerShell, командную строку, WSL и т. д. Выберите ту, которую хотите использовать, и нажмите Ctrl+Shift+` (с помощью обратного апострофа), чтобы создать новый терминал.

В окне терминала VS Code откройте Python, введя: python

Установка Git (необязательно)

Если вы планируете совместно работать над кодом Python с другими пользователями или размещать проект на сайте с открытым исходным кодом (например, GitHub), примите во внимание, что VS Code поддерживает управление версиями с помощью Git. Вкладка системы управления версиями в VS Code отслеживает все изменения и содержит общие команды Git (добавление, фиксация, принудительная отправка, извлечение) прямо в пользовательском интерфейсе. Сначала необходимо установить Git для включения панели управления версиями.

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

В комплект входит мастер установки, который задает вам ряд вопросов о параметрах установки Git. Рекомендуется использовать все параметры по умолчанию, если у вас нет конкретной причины изменить какой-либо из них.

Если вы никогда не использовали Git, обратитесь к руководствам по GitHub. Они помогут вам приступить к работе.

Пример сценария для вывода структуры каталога файловой системы

Распространенные задачи системного администрирования могут занимать огромное количество времени, но с помощью сценария Python вы можете их автоматизировать и не тратить на них время вовсе. Например, Python может читать содержимое файловой системы компьютера и выполнять такие операции, как вывод структуры файлов и каталогов, перемещение папок из одного каталога в другой или переименование большого количества файлов. Как правило, такие задачи могут занимать массу времени, если выполнять их вручную. Вместо этого используйте сценарий Python!

Начнем с простого сценария, в котором описано дерево каталогов и отображено структуру каталогов.

Откройте PowerShell, используя меню Пуск (нижний левый значок Windows).

Создайте несколько каталогов для использования с нашим примером сценария:

Создайте несколько файлов в этих каталогах для использования с нашим сценарием:

Создайте в каталоге Python-Scripts новый файл Python:

Откройте окно проводника VS Code, нажав Ctrl+Shift+E (или используйте меню, чтобы перейти к Вид > Обозреватель) и выберите только что созданный файл list-directory-contents.py. Расширение Microsoft Python будет автоматически загружать интерпретатор Python. Загруженный интерпретатор можно увидеть в нижней части окна VS Code.

Python — интерпретируемый язык, то есть он выступает в качестве виртуальной машины, имитируя физический компьютер. Существуют различные типы интерпретаторов Python, которые можно использовать: Python 2, Python 3, Anaconda, PyPy и т. д. Чтобы выполнить код Python и получить Python IntelliSense, необходимо указать интерпретатор, который следует использовать в VS Code. Если нет конкретной причины для выбора другого интерпретатора, мы рекомендуем придерживаться интерпретатора, который VS Code выбирает по умолчанию (Python 3 в нашем случае). Чтобы изменить интерпретатор Python, выберите интерпретатор, который сейчас отображается в синей панели в нижней части окна VS Code, или откройте палитру команд (Ctrl+Shift+P) и введите команду Python: Select Interpreter (Python: выбор интерпретатора). На экране появится список установленных интерпретаторов Python. Using Python environments in VS Code(Использование сред Python в VS Code).

Вставьте следующий код в файл list-directory-contents.py, а затем выберите Сохранить:

Откройте интегрированный терминал VS Code (Ctrl+` с помощью символа обратного апострофа) и введите каталог src, в котором вы только что сохранили сценарий Python:

Запустите сценарий в PowerShell с помощью:

Результат должен выглядеть примерно так:

Используйте Python, чтобы вывести выходные данные каталога файловой системы в собственный текстовый файл, введя следующую команду непосредственно в терминале PowerShell: python3 list-directory-contents.py > food-directory.txt

Поздравляем! Вы только что написали автоматизированный сценарий системного администрирования, который считывает созданные вами каталог и файлы и использует Python для отображения, а затем для вывода структуры каталога в собственный текстовый файл.

Если вы не можете установить Python 3 из Microsoft Store, прочтите об этой проблеме, чтобы ознакомиться с примером управления путями для этого примера скрипта.

Пример сценария для изменения всех файлов в каталоге

В этом примере используются только что созданные файлы и каталоги, каждый из которых следует переименовать путем добавления даты последнего изменения файла в начало имени файла.

В папке src в каталоге python-scripts создайте новый файл Python для своего сценария:

Откройте файл update-filenames.py, вставьте следующий код в файл и сохраните его:

os.getmtime возвращает метку времени в тактах, что трудно читать. Сначала его необходимо преобразовать в стандартную строку datetime.

Протестируйте сценарий update-filenames.py, запустив его: python3 update-filenames.py а затем снова запустите сценарий list-directory-contents.py: python3 list-directory-contents.py

Вы должны получить следующий результат:

Используйте Python для вывода новых имен каталогов файловой системы с меткой времени последнего изменения в начале текстового файла, введя эту команду непосредственно в терминале PowerShell: python3 list-directory-contents.py > food-directory-last-modified.txt

Надеемся, что вы узнали несколько интересных вещей об использовании сценариев Python для автоматизации основных задач системного администрирования. Конечно, есть еще масса информации, но мы надеемся, что это позволит вам начать работу с нужным нижним колонтитулом. Ниже мы предоставили несколько дополнительных ресурсов, чтобы вы продолжили обучение.

Источник

Пять простых примеров, которые сподвигнут тебя изучить Python

Содержание статьи

Языки становятся популярными по разным причинам, иногда просто из-за отсутствия других решений для определенной ниши. Успех Python, на мой взгляд, вполне заслужен — его легко изучать, приятно использовать, и на нем можно начать писать полезные программы довольно скоро.

В Python смысл выражений почти всегда очевиден, а все ошибки сопровождаются исключениями, из которых легко понять, что пошло не так. Например, если мы попытаемся записать в массив по несуществующему индексу, то сразу получим ошибку с исчерпывающим описанием проблемы.

При выборе языка для нового проекта нужно учитывать не только свойства самого языка, но и его экосистему: библиотеки, инструменты разработки, да и сообщество пользователей. С этим у Python все отлично. Его поддерживают многие популярные IDE, а некоторые среды даже разработаны специально для него, как PyCharm. Есть множество инструментов анализа и отладки, например, py-spy — профайлер, которым можно подключиться к работающей программе и в реальном времени смотреть, какие функции выполняются и сколько времени занимают.

Число библиотек для самых разных целей тоже огромно. Некоторые из них стали настолько популярны, как TensorFlow, pandas, или NumPy, что люди используют Python для машинного обучения и анализа данных специально, чтобы ими воспользоваться. В DevOps не менее популярны Ansible и Saltstack.

В сочетании с неплохой производительностью, это позволяет применять Python как для коротких скриптов и разовых задач, так и для больших приложений. Как и любой другой язык, Python не универсален и не всегда является лучшим выбором для конкретной задачи, но он покрывает достаточно большой класс задач и требований к производительности, чтобы для многих проектов быть основным или единственным языков. При недостатке производительности подмножество Python можно компилировать в машинный код с помощью Cython, или переписать на другом языке и взаимодействовать с ним через FFI.

Самое главное: с помощью нужных библиотек, решать многие задачи просто. Даже для начинающего разработчика Python быстро станет помощником в повседневных задачах. Именно поэтому его часто выбирают для изучения в качестве первого языка, и существует множество курсов, где с этим помогают — например, в онлайн школе SkillFactory.

Школа SkillFactory — спонсор этой публикации. Со SkillFactory ты можешь пройти курс «Python для веб-разработки» и освоить полный стек технологий для создания сайтов, приложений и сервисов. Для студентов предусмотрена помощь наставника; в процессе обучения студент формирует портфолио, которое потом сможет показать работодателю.

Чтобы продемонстрировать мощь Python, я выбрал ряд библиотек, которые не требуют сложной установки зависимостей или наборов данных, и позволяют сделать что-то полезное всего за несколько строк кода.

Виртуальные окружения

Для разработки и тестирования пользователи Python часто применяют виртуальные окружения (virtual environments). В Python 2.x их поддержка была реализована опциональным модулем, но в Python3 уже есть встроенная поддержка, так что для их установки ничего делать не нужно.

Каждое окружение живет в своем каталоге, поэтому устанавливать в него модули можно от имени обычного пользователя. Если ты необратимо сломал свое окружение, можно просто удалить каталог и пересоздать его. Не менее полезно бывает создать чистое окружение чтобы убедиться, что твоя библиотека или приложение чисто устанавливается из исходников и работает.

Создать и активировать виртуальное окружение очень просто. На UNIX-подобных системах это делается так:

Чтобы не засорять рабочую систему лишними модулями, все примеры лучше пробовать именно в виртуальном окружении.

Замена скриптов на shell

Скрипты на Bourne shell — классика системного администрирования и автоматизации, но как язык программирования, шелл так и остался в семидесятых. Его собственные средства отладки и обработки ошибок примитивны, к тому же, если ты хочешь сделать скрипт кроссплатформенным, нужно тщательно избегать «башизмов» и всего, что не входит в стандарт POSIX. Инструменты вроде ShellCheck могут с этим помочь, но можно пойти и другим путем — не использовать Shell вовсе.

В стандартной библиотеке Python уже есть ряд модулей, которые сделают за тебя половину работы. К примеру, скопировать файл с помощью функции из модуля shutil можно в одну строку.

Выполнить команду и получить ее код завершения и вывод ничуть не сложнее.

Иногда бывает сложно обойтись без передачи пользовательского ввода внешней команде. Это открывает простор для уязвимостей типа shell injection и требует внимания к деталям. К счастью, в стандартной библиотеке уже есть функция, которая добавит кавычки и экранирует опасные символы.

Разбор веб-страниц

Разбор веб-страниц (scraping) нужен для многих целей: от борьбы с сервисами, которые не предоставляют API, до создания поисковых систем.

Для демонстрации мы извлечем заголовки новостей с главной страницы журнала. C помощью библиотеки requests и парсера HTML BeautifulSoup мы можем сделать это всего в несколько строк.

Сохрани в файл вроде xakep-headings.py и выполни python3 xakep-headings.py или просто скопируй в интерпретатор, и ты увидешь все свежие новости.

Веб-приложения

На Python есть большие фреймворки MVC, такие как весьма популярный Django. Но есть и легковесные библиотеки, с которыми можно за пару строк кода превратить любую функцию в веб-сервис.

Один из самых популярных микрофреймворков — Flask. Для демонстрации напишем сервис, который в ответ на запрос /add/x/y выдает сумму чисел x и y.

Установим Flask командой pip3 install flask и сохраним вот этот код в файл myapp.py :

Если тебе не понравился Flask, можно вместо него посмотреть на Bottle — он ничуть не сложнее в использовании.

Обработка естественного языка

Обработка естественного языка традиционно считается сложной и специализированной задачей. Библиотеки для этой цели весьма развиты, но не слишком просты в использовании.

Однако, модуль TextBlob предоставляет простой интерфейс к библиотеке NLTK. Перед использованием нам нужно поставить саму библиотеку и скачать наборы данных для нее:

Теперь попробуем написать функцию, которая возвращает существительное во множественном числе.

Скопируй это все в интерпретатор и попробуй в действии.

Так же просто разбить текст на предложения:

В TextBlob есть много других возможностей, например, разбор на члены предложения — очень пригодится, если хочешь написать текстовый квест или чат-бота.

Заключение

Это всего несколько примеров, но репозиторий пакетов PyPI огромен и каждый найдет там что-то для себя. Когда ты только изучаешь язык, нет ничего плохого в том, чтобы написать свое решение давно решенной задачи. Но вот если тебе нужно быстрое решение насущной задачи вроде работы с каким-нибудь форматом файла или взаимодействия с сервисом, не забудь поискать в репозитории — скорее всего оно там уже есть.

SkillFactory

Школа по работе с данными. Обучение Big Data, Data Science, Machine Learning, Data Engineering и AI

Источник