22 полезных примера кода на python

Shared data

Subinterpreters are inherently isolated (with caveats explained below),
in contrast to threads. So the same communicate-via-shared-memory
approach doesn’t work. Without an alternative, effective use of
concurrency via subinterpreters is significantly limited.

The key challenge here is that sharing objects between interpreters
faces complexity due to various constraints on object ownership,
visibility, and mutability. At a conceptual level it’s easier to
reason about concurrency when objects only exist in one interpreter
at a time. At a technical level, CPython’s current memory model
limits how Python objects may be shared safely between interpreters;
effectively objects are bound to the interpreter in which they were
created. Furthermore, the complexity of object sharing increases as
subinterpreters become more isolated, e.g. after GIL removal.

Consequently,the mechanism for sharing needs to be carefully considered.
There are a number of valid solutions, several of which may be
appropriate to support in Python. This proposal provides a single basic
solution: «channels». Ultimately, any other solution will look similar
to the proposed one, which will set the precedent. Note that the
implementation of Interpreter.run() will be done in a way that
allows for multiple solutions to coexist, but doing so is not
technically a part of the proposal here.

Regarding the proposed solution, «channels», it is a basic, opt-in data
sharing mechanism that draws inspiration from pipes, queues, and CSP’s
channels.

As simply described earlier by the API summary,
channels have two operations: send and receive. A key characteristic
of those operations is that channels transmit data derived from Python
objects rather than the objects themselves. When objects are sent,
their data is extracted. When the «object» is received in the other
interpreter, the data is converted back into an object owned by that
interpreter.

To make this work, the mutable shared state will be managed by the
Python runtime, not by any of the interpreters. Initially we will
support only one type of objects for shared state: the channels provided
by create_channel(). Channels, in turn, will carefully manage
passing objects between interpreters.

This approach, including keeping the API minimal, helps us avoid further
exposing any underlying complexity to Python users. Along those same
lines, we will initially restrict the types that may be passed through
channels to the following:

  • None
  • bytes
  • str
  • int
  • channels

История появления

Кто создал Python

Питон был задуман в еще в далеких 80 — х программистом из Голландии Гвидо ван Россумом. Создавать его Гвидо начал в 1989 году как замену языку ABC, предназначенного для обучения студентов программированию. Он создавался на энтузиазме, без бюджета и поддержки.

Создатель языка Python Гвидо ван Россум

Работал Гвидо ван Россум по вечерам и в выходные дни. В результате за несколько недель был написан интерпретатор Python. Многие идеи были взяты из других языков программирования таких как C и ABC. В итоге из этого проекта вырос Python, входящий в тройку самых популярных языков мира.

Почему так назвали

Гвидо ван Россум был поклонником комедийного телешоу «Летающий цирк Монти Пайтона» и в честь этого английского сериала, популярного в 1970 – х годах дал название своему языку программирования Python. Этот сериал принес еще одно очень популярное сегодня слово «спам». Оно обозначает навязчивую рекламу, с которой знаком каждый.

Этапы развития Python

Публикация исходного текста Python произошла в 1991 году. Язык был относительно несложным. В нем было мало функций и интерпретатор «interpreter» тоже был небольшого размера.

Всего было 3 версии питона:

  1. Первая версия Python 1.0 увидела свет в январе 1994 года и развитие ее релизов продолжалось до 2000 года. Последним релизом стал Python 1.6.
  2. С 2000 по 2008 год развивалась его вторая версия. В это время проект был помещен на SourseForge. Это платформа, на которой расположены проекты с открытым кодом и был дан импульс к развитию языка сообществом программистов.
  3. В 2008 году вышла третья версия, которая развивается и в настоящее время. Поддержка второй версии постепенно прекращается и все большее число программистов пользуется третьей версией Python. На момент выхода статьи последней версией питона является Python 3.9.0. Третья версия языка осуществляет поддержку второй не полностью.

Installer news

3.9.1 is the first version of Python to support macOS 11 Big Sur. With Xcode 11 and later it is now possible to build “Universal 2” binaries which work on Apple Silicon. We are providing such an installer as the variant. This installer can be deployed back to older versions, tested down to OS X 10.9. As we are waiting for an updated version of , please consider the installer experimental.

This work would not have been possible without the effort of Ronald Oussoren, Ned Deily, and Lawrence D’Anna from Apple. Thank you!

This is the first version of Python to default to the 64-bit installer on Windows. The installer now also actively disallows installation on Windows 7. Python 3.9 is incompatible with this unsupported version of Windows.

Make RunFailedError.__cause__ lazy

An uncaught exception in a subinterpreter (from run()) is copied
to the calling interpreter and set as __cause__ on a
RunFailedError which is then raised. That copying part involves
some sort of deserialization in the calling interpreter, which can be
expensive (e.g. due to imports) yet is not always necessary.

So it may be useful to use an ExceptionProxy type to wrap the
serialized exception and only deserialize it when needed. That could
be via ExceptionProxy__getattribute__() or perhaps through
RunFailedError.resolve() (which would raise the deserialized
exception and set RunFailedError.__cause__ to the exception.

And Now for Something Completely Different

mall>(BBC Television News studio)
Richard Baker: We’ve just heard that an explosion in the kitchens of the House of Lords has resulted in the breakage of seventeen storage jars. Police ruled out foul play.

Version Operating System Description MD5 Sum File Size GPG
Gzipped source tarball Source release 5f463f30b1fdcb545f156583630318b3 25755357 SIG
XZ compressed source tarball Source release fddb060b483bc01850a3f412eea1d954 19123232 SIG
macOS 64-bit Intel installer macOS for macOS 10.9 and later ce8c2f885f26b09536857610644260d4 30038206 SIG
macOS 64-bit universal2 installer macOS for macOS 10.9 and later, including macOS 11 Big Sur on Apple Silicon (experimental) 825067610b16b03ec814630df1b65193 38144099 SIG
Windows embeddable package (32-bit) Windows 6d12e3e0f942830de8466a83d30a45fb 7652688 SIG
Windows embeddable package (64-bit) Windows 67e19ff32b3ef62a40bccd50e33b0f53 8473919 SIG
Windows help file Windows b92a78506ccf258d5ad0d98c341fc5d1 9263789 SIG
Windows installer (32-bit) Windows 0d949bdfdbd0c8c66107a980a95efd85 27811736 SIG
Windows installer (64-bit) Windows Recommended cc3eabc1f9d6c703d1d2a4e7c041bc1d 28895456 SIG

Major new features of the 3.9 series, compared to 3.8

Some of the new major new features and changes in Python 3.9 are:

  • PEP 573, Module State Access from C Extension Methods
  • PEP 584, Union Operators in
  • PEP 585, Type Hinting Generics In Standard Collections
  • PEP 593, Flexible function and variable annotations
  • PEP 602, Python adopts a stable annual release cadence
  • PEP 614, Relaxing Grammar Restrictions On Decorators
  • PEP 615, Support for the IANA Time Zone Database in the Standard Library
  • PEP 616, String methods to remove prefixes and suffixes
  • PEP 617, New PEG parser for CPython
  • BPO 38379, garbage collection does not block on resurrected objects;
  • BPO 38692, os.pidfd_open added that allows process management without races and signals;
  • BPO 39926, Unicode support updated to version 13.0.0;
  • BPO 1635741, when Python is initialized multiple times in the same process, it does not leak memory anymore;
  • A number of Python builtins (range, tuple, set, frozenset, list, dict) are now sped up using PEP 590 vectorcall;
  • A number of Python modules (_abc, audioop, _bz2, _codecs, _contextvars, _crypt, _functools, _json, _locale, operator, resource, time, _weakref) now use multiphase initialization as defined by PEP 489;
  • A number of standard library modules (audioop, ast, grp, _hashlib, pwd, _posixsubprocess, random, select, struct, termios, zlib) are now using the stable ABI defined by PEP 384.

You can find a more comprehensive list in this release’s «What’s New» document.

And now for something completely different

trong>Wapcaplet: (John Cleese) Welcome! Do sit down. My name’s Wapcaplet, Adrian Wapcaplet.
Mr. Simpson: how’d’y’do.
Wapcaplet: Now, Mr. Simpson… Now, I understand you want us to advertise your washing powder.
S: String.
W: String, washing powder, what’s the difference. We can sell anything.
S: Good. Well I have this large quantity of string, a hundred and twenty-two thousand miles of it to be exact, which I inherited, and I thought if I advertised it…
W: Of course! A national campaign. Useful stuff, string, no trouble there.
S: Ah, but there’s a snag, you see. Due to bad planning, the hundred and twenty-two thousand miles is in three inch lengths. So it’s not very useful.
W: Well, that’s our selling point! ‘SIMPSON’S INDIVIDUAL STRINGETTES!’
S: What?
W: ‘THE NOW STRING! READY CUT, EASY TO HANDLE, SIMPSON’S INDIVIDUAL EMPEROR STRINGETTES — JUST THE RIGHT LENGTH!’
S: For what?
W: ‘A MILLION HOUSEHOLD USES!’
S: Such as?
W: Uhmm…Tying up very small parcels, attatching notes to pigeons’ legs, uh, destroying household pests…
S: Destroying household pests?! How?
W: Well, if they’re bigger than a mouse, you can strangle them with it, and if they’re smaller than, you flog them to death with it!
S: Well surely!….
W: ‘DESTROY NINETY-NINE PERCENT OF KNOWN HOUSEHOLD PESTS WITH PRE-SLICED, RUSTPROOF, EASY-TO-HANDLE, LOW CALORIE SIMPSON’S INDIVIDUAL EMPEROR STRINGETTES, FREE FROM ARTIFICIAL COLORING, AS USED IN HOSPITALS!’

Version Operating System Description MD5 Sum File Size GPG
Gzipped source tarball Source release e19e75ec81dd04de27797bf3f9d918fd 26724009 SIG
XZ compressed source tarball Source release 6ebfe157f6e88d9eabfbaf3fa92129f6 18866140 SIG
macOS 64-bit installer macOS for OS X 10.9 and later 16ca86fa3467e75bade26b8a9703c27f 31132316 SIG
Windows help file Windows 9ea6fc676f0fa3b95af3c5b3400120d6 8757017 SIG
Windows x86-64 embeddable zip file Windows for AMD64/EM64T/x64 60d0d94337ef657c2cca1d3d9a6dd94b 8387074 SIG
Windows x86-64 executable installer Windows for AMD64/EM64T/x64 b61a33dc28f13b561452f3089c87eb63 28158664 SIG
Windows x86-64 web-based installer Windows for AMD64/EM64T/x64 733df85afb160482c5636ca09b89c4c8 1364352 SIG
Windows x86 embeddable zip file Windows d81fc534080e10bb4172ad7ae3da5247 7553872 SIG
Windows x86 executable installer Windows 4a2812db8ab9f2e522c96c7728cfcccb 27066912 SIG
Windows x86 web-based installer Windows cdbfa799e6760c13d06d0c2374110aa3 1327384 SIG

Major new features of the 3.8 series, compared to 3.7

  • PEP 572, Assignment expressions
  • PEP 570, Positional-only arguments
  • PEP 587, Python Initialization Configuration (improved embedding)
  • PEP 590, Vectorcall: a fast calling protocol for CPython
  • PEP 578, Runtime audit hooks
  • PEP 574, Pickle protocol 5 with out-of-band data
  • Typing-related: PEP 591 (Final qualifier), PEP 586 (Literal types), and PEP 589 (TypedDict)
  • Parallel filesystem cache for compiled bytecode
  • Debug builds share ABI as release builds
  • f-strings support a handy specifier for debugging
  • is now legal in blocks
  • on Windows, the default event loop is now
  • on macOS, the spawn start method is now used by default in
  • can now use shared memory segments to avoid pickling costs between processes
  • is merged back to CPython
  • is now 40% faster
  • now uses Protocol 4 by default, improving performance

There are many other interesting changes, please consult the «What’s New» page in the documentation for a full list.

Подсистема Windows для Linux (WSL)

Если вы используете Windows 10 Creators или Anniversary Update, существует другой способ установки Python. Эти версии Windows 10 включают в себя функцию под названием Windows Subsystem for Linux, которая позволяет вам запустить среду Linux прямо в Windows без изменений и без дополнительных нагрузок в виртуальном компьютере.

  • Для дополнительной информации, вы можете ознакомиться с документацией подсистемы Windows для Linux на сайте Microsoft;
  • Для инструкций по подключению подсистемы в Windows 10 и установки дистрибутива Linux, вы можете ознакомиться с руководством Windows 10;
  • Также, вы можете посмотреть презентацию Сары Кули на YouTube, одной из участников команды разработчиков WSL.

После установки подходящего дистрибутива Linux, вы можете установить Python 3 в консольном окне Bash, как если бы вы запускали дистрибутив Linux напрямую (смотреть ниже).

Всё же, что такое Python?¶

Python — это вещь, называемая языком программирования. Она принимает текст (обычно называемый кодом), который ты написал, переводит его в инструкции для компьютера, которые затем исполняет. Мы будем учиться писать код, чтобы делать клёвые и полезные вещи. Отныне вы не обязаны использовать чужие программы, чтобы выполнять работу на компьютере!

В действительности, Python – всего лишь ещё одна программа на твоём компьютере. Для начала нужно узнать, как использовать и взаимодействовать с ним. Существует много способов научиться этому, первый из которых – работать и интерпретатором Python, используя консоль операционной системы (ОС).

Консоль (“терминал”, “командная строка”) – это текстовый (в отличие от так называемых “окружений рабочего стола” (Desktop Environment, DE), работающих в связке с мышью) интерфейс для работы с ОС.

Открываем консоль в Mac OS X

Стандартная консоль OS X зовётся Терминалом, который можно найти с помощью поиска (правый верхний угол) по системе или в разделе Приложения -> Утилиты .

Командная строка Terminal — это инструмент для “общения” с компьютером. Открывшееся окно должно содержать сообщение-подсказку, что-то вроде этого:

mycomputer:~ myusername$

Открываем консоль в GNU/Linux

В дистрибутивах GNU/Linux (Ubuntu, Fedora, Mint и т.д.) обычно уже установлены разные программы-консоли, обычно называемые терминалами. То, какой терминал установлен, зависит от используемого дистрибутива. Например, в Ubuntu это Gnome Terminal. После запуска появляется приглашение вроде этого:

myusername@mycomputer:~$

Установка Python 3.6 на Ubuntu

В зависимости от версии Ubuntu, с которым вы работаете, варьируются и инструкции по установке Python. Вы можете определить вашу локальную версию Ubuntu, выполнив следующую команду:

Shell

$ lsb_release -a
No LSB modules are available.
Distributor ID: Ubuntu
Description: Ubuntu 16.04.4 LTS
Release: 16.04
Codename: xenial

1
2
3
4
5
6

$lsb_release-a

No LSB modules are available.

Distributor IDUbuntu

DescriptionUbuntu16.04.4LTS

Release16.04

Codenamexenial

Следуйте следующим инструкциям в зависимости от номера версии, который виден под надписью Release в выдаче консоли:

Ubuntu 17.10, Ubuntu 18.04 предоставляет Python 3.6 по умолчанию. Вы можете вызвать его по команде python3.

Ubuntu 16.10 и Ubuntu 17.04 не предоставляют Python 3.6 по умолчанию, однако он доступен в репозитории Universe. Вы можете установить его, выполнив следующие команды:

Shell

$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install python3.6

1
2

$sudo apt-getupdate

$sudo apt-getinstall python3.6

Вы можете вызвать его по команде python3.6.

Если вы используете Ubuntu 14.04 или Ubuntu 16.04, Python 3.6 не будет находиться в репозитории Universe, так что вам нужно получить его из архива Personal Package Archive (PPA). Например, для установки Python из PPA, выполните следующую команду:

Shell

$ sudo add-apt-repository ppa:deadsnakes/ppa
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install python3.6

1
2
3

$sudo add-apt-repository ppadeadsnakesppa

$sudo apt-getupdate

$sudo apt-getinstall python3.6

Как и ранее, его можно вызвать при помощи команды python3.6.

Always associate each new interpreter with its own thread

As implemented in the C-API, a subinterpreter is not inherently tied to
any thread. Furthermore, it will run in any existing thread, whether
created by Python or not. You only have to activate one of its thread
states (PyThreadState) in the thread first. This means that the
same thread may run more than one interpreter (though obviously
not at the same time).

The proposed module maintains this behavior. Subinterpreters are not
tied to threads. Only calls to Interpreter.run() are. However,
one of the key objectives of this PEP is to provide a more human-
centric concurrency model. With that in mind, from a conceptual
standpoint the module might be easier to understand if each
subinterpreter were associated with its own thread.

That would mean interpreters.create() would create a new thread
and Interpreter.run() would only execute in that thread (and
nothing else would). The benefit is that users would not have to
wrap Interpreter.run() calls in a new threading.Thread. Nor
would they be in a position to accidentally pause the current
interpreter (in the current thread) while their subinterpreter
executes.

And now for something completely different

mall>Cut to film of the lost world. Tropical South American vegetation. Our four explorers from Jungle Restaurant and Ken Russell’s Gardening Club sketches limp along exhaustedly.

Second Explorer: My God, Betty, we’re done for…
Third Explorer: We’ll never get out of here… we’re completely lost, lost. Even the natives have gone.
First Explorer: Goodbye Betty, Goodbye Farquarson. Goodbye Brian. It’s been a great expedition…
Third Explorer: All that’ll be left of us will be a map, a compass and a few feet of film, recording our last moments…
First Explorer: Wait a moment!
Fourth Explorer: What is it?
First Explorer: If we’re on film, there must be someone filming us.
Second Explorer: My God, Betty, you’re right!

They all look around, then gradually all notice the camera. They break out in smiles of relief, come towards the camera and greet the camera crew.

Third Explorer: Look! Great to see you!
First Explorer: What a stroke of luck!
Camera Crew: Hello! …
First Explorer: Wait a minute!
Fourth Explorer: What is it again?
First Explorer: If this is the crew who were filming us . .. who’s filming us now? Look!

Cut to another shot which indudes the first camera flew and yet another camera crew with all their equipment.

Version Operating System Description MD5 Sum File Size GPG
Gzipped source tarball Source release ea132d6f449766623eee886966c7d41f 24377280 SIG
XZ compressed source tarball Source release 69e73c49eeb1a853cefd26d18c9d069d 18233864 SIG
macOS 64-bit installer macOS for OS X 10.9 and later 68170127a953e7f12465c1798f0965b8 30464376 SIG
Windows help file Windows 4403f334f6c05175cc5edf03f9cde7b4 8531919 SIG
Windows x86-64 embeddable zip file Windows for AMD64/EM64T/x64 5f95c5a93e2d8a5b077f406bc4dd96e7 8177848 SIG
Windows x86-64 executable installer Windows for AMD64/EM64T/x64 2acba3117582c5177cdd28b91bbe9ac9 28076528 SIG
Windows x86-64 web-based installer Windows for AMD64/EM64T/x64 c9d599d3880dfbc08f394e4b7526bb9b 1365864 SIG
Windows x86 embeddable zip file Windows 7b287a90b33c2a9be55fabc24a7febbb 7312114 SIG
Windows x86 executable installer Windows 02cd63bd5b31e642fc3d5f07b3a4862a 26987416 SIG
Windows x86 web-based installer Windows acb0620aea46edc358dee0020078f228 1328200 SIG

Куда пойти отсюда?

Если у вас есть свой собственный веб-сайт Python, вам лучше знать, как написать код Pythonic. Есть много троллей, которые ненавидят читать код не питон. Они придут за тобой. .

Поэтому, если вы хотите узнать, как быстро написать код Python, скачайте мой Python Cheat Steets. Десятки тысяч людей любят эти чит-листы и уже скачали, напечатали и поделились их!

Работая в качестве исследователя в распределенных системах, доктор Кристиан Майер нашел свою любовь к учению студентов компьютерных наук.

Чтобы помочь студентам достичь более высоких уровней успеха Python, он основал сайт программирования образования Finxter.com Отказ Он автор популярной книги программирования Python One-listers (Nostarch 2020), Coauthor of Кофе-брейк Python Серия самооставленных книг, энтузиаста компьютерных наук, Фрилансера и владелец одного из лучших 10 крупнейших Питон блоги по всему миру.

Его страсти пишут, чтение и кодирование. Но его величайшая страсть состоит в том, чтобы служить стремлению кодер через Finxter и помогать им повысить свои навыки. Вы можете присоединиться к его бесплатной академии электронной почты здесь.

Шаг 3: Собираем Python

Выполнив предварительные условия и получив файл tar, вы можете распаковать исходник в папку

Обратите внимание на то, что следующая команда создаст новую папку Python-3.6.5 под той, в которой вы в данный момент находитесь:. Shell

$ wget https://www.python.org/ftp/python/3.6.5/Python-3.6.5.tgz
$ tar xvf Python-3.6.5.tgz
$ cd Python-3.6.5

Shell

$ wget https://www.python.org/ftp/python/3.6.5/Python-3.6.5.tgz
$ tar xvf Python-3.6.5.tgz
$ cd Python-3.6.5

1
2
3

$wget httpswww.python.orgftppython3.6.5Python-3.6.5.tgz

$tar xvf Python-3.6.5.tgz

$cdPython-3.6.5

Теперь вам нужно запустить инструмент ./configure для подготовке к построению Python:

Shell

$ ./configure —enable-optimizations —with-ensurepip=install

1 $.configure—enable-optimizations—with-ensurepip=install

Далее, мы скомпилируем Python при помощи make. Опция –j просто делит компиляцию на параллельные шаги для ускорения компиляции. Даже с параллельным компилированием, этот шаг может занять несколько минут:

Shell

$ make -j 8

1 $make-j8

Далее, вам может понадобиться установить новую версию Python. Используем таргет altinstall, чтобы не перезаписать системную версию Python. Так как вы устанавливаете Python в /usr/bin, вам нужно запустить команду от имени администратора:

Shell

$ sudo make altinstall

1 $sudo makealtinstall

Синтаксис

Во первых стоит отметить интересную особенность Python. Он не содержит операторных скобок (begin..end в pascal или {..}в Си), вместо этого блоки выделяются отступами: пробелами или табуляцией, а вход в блок из операторов осуществляется двоеточием. Однострочные комментарии начинаются со знака фунта «#», многострочные — начинаются и заканчиваются тремя двойными кавычками «»»»».
Чтобы присвоить значение пременной используется знак «=», а для сравнения —
«==». Для увеличения значения переменной, или добавления к строке используется оператор «+=», а для уменьшения — «-=». Все эти операции могут взаимодействовать с большинством типов, в том числе со строками. Например

3.2. First Steps Towards Programming¶

Of course, we can use Python for more complicated tasks than adding two and two
together. For instance, we can write an initial sub-sequence of the
Fibonacci series
as follows:

>>> # Fibonacci series:
... # the sum of two elements defines the next
... a, b = , 1
>>> while a < 10
...     print(a)
...     a, b = b, a+b
...

1
1
2
3
5
8

This example introduces several new features.

  • The first line contains a multiple assignment: the variables and
    simultaneously get the new values 0 and 1. On the last line this is used again,
    demonstrating that the expressions on the right-hand side are all evaluated
    first before any of the assignments take place. The right-hand side expressions
    are evaluated from the left to the right.

  • The loop executes as long as the condition (here: )
    remains true. In Python, like in C, any non-zero integer value is true; zero is
    false. The condition may also be a string or list value, in fact any sequence;
    anything with a non-zero length is true, empty sequences are false. The test
    used in the example is a simple comparison. The standard comparison operators
    are written the same as in C: (less than), (greater than),
    (equal to), (less than or equal to), (greater than or equal to)
    and (not equal to).

  • The body of the loop is indented: indentation is Python’s way of grouping
    statements. At the interactive prompt, you have to type a tab or space(s) for
    each indented line. In practice you will prepare more complicated input
    for Python with a text editor; all decent text editors have an auto-indent
    facility. When a compound statement is entered interactively, it must be
    followed by a blank line to indicate completion (since the parser cannot
    guess when you have typed the last line). Note that each line within a basic
    block must be indented by the same amount.

  • The function writes the value of the argument(s) it is given.
    It differs from just writing the expression you want to write (as we did
    earlier in the calculator examples) in the way it handles multiple arguments,
    floating point quantities, and strings. Strings are printed without quotes,
    and a space is inserted between items, so you can format things nicely, like
    this:

    >>> i = 256*256
    >>> print('The value of i is', i)
    The value of i is 65536
    

    The keyword argument end can be used to avoid the newline after the output,
    or end the output with a different string:

    >>> a, b = , 1
    >>> while a < 1000
    ...     print(a, end=',')
    ...     a, b = b, a+b
    ...
    0,1,1,2,3,5,8,13,21,34,55,89,144,233,377,610,987,
    

Footnotes

Since has higher precedence than , will be
interpreted as and thus result in . To avoid this
and get , you can use .

Unlike other languages, special characters such as have the
same meaning with both single () and double () quotes.
The only difference between the two is that within single quotes you don’t
need to escape (but you have to escape ) and vice versa.

Resetting __main__

As proposed, every call to Interpreter.run() will execute in the
namespace of the interpreter’s existing __main__ module. This means
that data persists there between run() calls. Sometimes this isn’t
desirable and you want to execute in a fresh __main__. Also,
you don’t necessarily want to leak objects there that you aren’t using
any more.

Note that the following won’t work right because it will clear too much
(e.g. __name__ and the other «__dunder__» attributes:

interp.run('globals().clear()')

Possible solutions include:

  • a create() arg to indicate resetting __main__ after each
    run call
  • an Interpreter.reset_main flag to support opting in or out
    after the fact
  • an Interpreter.reset_main() method to opt in when desired
  • importlib.util.reset_globals()

Also note that resetting __main__ does nothing about state stored
in other modules. So any solution would have to be clear about the
scope of what is being reset. Conceivably we could invent a mechanism
by which any (or every) module could be reset, unlike reload()
which does not clear the module before loading into it. Regardless,
since __main__ is the execution namespace of the interpreter,
resetting it has a much more direct correlation to interpreters and
their dynamic state than does resetting other modules. So a more
generic module reset mechanism may prove unnecessary.

Python interpreters in PyCharm

To work with your Python code in PyCharm, you need to configure at least one Python interpreter. You can use a system interpreter that is available with your Python installation. You can also create a Virtualenv, Pipenv, or Conda virtual environment. A virtual environment consists of a base interpreter and installed packages.

With PyCharm Professional, you can also configure interpreters to execute your Python code on remote environments: SSH, Vagrant, WSL (only for Windows), Docker, and Docker Compose

When you configure a Python interpreter, you need to specify the path to the Python executable in your system. So, before configuring a Python interpreter, you need to ensure that you’ve downloaded Python and installed it in your system and you’re aware of a path to it. You can create several Python interpreters based on the same Python executable. This is helpful when you need to create different virtual environments for developing different types of applications. For example, you can create one virtual environment based on Python 3.6 to develop Django applications and another virtual environment based on the same Python 3.6 to work with scientific libraries.

Major new features of the 3.9 series, compared to 3.8

Some of the new major new features and changes in Python 3.9 are:

  • PEP 573, Module State Access from C Extension Methods
  • PEP 584, Union Operators in
  • PEP 585, Type Hinting Generics In Standard Collections
  • PEP 593, Flexible function and variable annotations
  • PEP 602, Python adopts a stable annual release cadence
  • PEP 614, Relaxing Grammar Restrictions On Decorators
  • PEP 615, Support for the IANA Time Zone Database in the Standard Library
  • PEP 616, String methods to remove prefixes and suffixes
  • PEP 617, New PEG parser for CPython
  • BPO 38379, garbage collection does not block on resurrected objects;
  • BPO 38692, os.pidfd_open added that allows process management without races and signals;
  • BPO 39926, Unicode support updated to version 13.0.0;
  • BPO 1635741, when Python is initialized multiple times in the same process, it does not leak memory anymore;
  • A number of Python builtins (range, tuple, set, frozenset, list, dict) are now sped up using PEP 590 vectorcall;
  • A number of Python modules (_abc, audioop, _bz2, _codecs, _contextvars, _crypt, _functools, _json, _locale, operator, resource, time, _weakref) now use multiphase initialization as defined by PEP 489;
  • A number of standard library modules (audioop, ast, grp, _hashlib, pwd, _posixsubprocess, random, select, struct, termios, zlib) are now using the stable ABI defined by PEP 384.

You can find a more comprehensive list in this release’s «What’s New» document.

Alternate solutions to prevent leaking exceptions across interpreters

In function calls, uncaught exceptions propagate to the calling frame.
The same approach could be taken with run(). However, this would
mean that exception objects would leak across the inter-interpreter
boundary. Likewise, the frames in the traceback would potentially leak.

While that might not be a problem currently, it would be a problem once
interpreters get better isolation relative to memory management (which
is necessary to stop sharing the GIL between interpreters). We’ve
resolved the semantics of how the exceptions propagate by raising a
RunFailedError instead, for which __cause__ wraps a safe proxy
for the original exception and traceback.

Rejected possible solutions:

OpenPGP Public Keys

Source and binary executables are signed by the release manager or binary builder using their
OpenPGP key. Release files for currently supported releases are signed by the following:

  • Pablo Galindo Salgado (3.10.x and 3.11.x source files and tags) (key id: 64E628F8D684696D)
  • Steve Dower (Windows binaries) (key id: FC62 4643 4870 34E5)
  • Łukasz Langa (3.8.x and 3.9.x source files and tags) (key id: B269 95E3 1025 0568)
  • Ned Deily (macOS binaries, 3.7.x / 3.6.x source files and tags) (key ids: 2D34 7EA6 AA65 421D, FB99 2128 6F5E 1540, and Apple Developer ID DJ3H93M7VJ)
  • Larry Hastings (3.5.x source files and tags) (key id: 3A5C A953 F73C 700D)
  • Benjamin Peterson (2.7.z source files and tags) (key id: 04C3 67C2 18AD D4FF and A4135B38)

Release files for older releases which have now reached end-of-life may have been signed by one of the following:

  • Anthony Baxter (key id: 0EDD C5F2 6A45 C816)
  • Georg Brandl (key id: 0A5B 1018 3658 0288)
  • Martin v. Löwis (key id: 6AF0 53F0 7D9D C8D2)
  • Ronald Oussoren (key id: C9BE 28DE E6DF 025C)
  • Barry Warsaw (key ids: 126E B563 A74B 06BF, D986 6941 EA5B BD71, and ED9D77D5)

You can import a person’s public keys from a public keyserver network server
you trust by running a command like:

or, in many cases, public keys can also be found
at keybase.io.
On the version-specific download pages, you should see a link to both the
downloadable file and a detached signature file. To verify the authenticity
of the download, grab both files and then run this command:

Note that you must use the name of the signature file, and you should use the
one that’s appropriate to the download you’re verifying.

(These instructions are geared to
GnuPG and Unix command-line users.)

Язык программирования Python

Последнее обновление: 06.11.2020

Python представляет популярный высокоуровневый язык программирования, который предназначен для создания приложений различных типов.
Это и веб-приложения, и игры, и настольные программы, и работа с базами данных.
Довольно большое распространение питон получил в области машинного обучения и исследований искусственного интеллекта.

Основные особенности языка программирования Python:

  • Скриптовый язык. Код программ определяется в виде скриптов.

  • Поддержка самых различных парадигм программирования, в том числе объектно-ориентированной и функциональной парадигм.

  • Интерпретация программ. Для работы со скриптами необходим интерпретатор, который запускает и выполняет скрипт.

    Выполнение программы на Python выглядит следующим образом. Сначала мы пишим в текстовом редакторе скрипт с набором выражений на данном языке программирования. Передаем этот скрипт
    на выполнение интерпретатору. Интерпретатор транслирует код в промежуточный байткод, а затем виртуальная машина переводит полученный байткод в набор инструкций, которые выполняются операционной системой.

    Здесь стоит отметить, что хотя формально трансляция интерпретатором исходного кода в байткод и перевод байткода виртуальной машиной в набор машинных команд представляют
    два разных процесса, но фактически они объединены в самом интерпретаторе.

  • Портативность и платформонезависимость. Не имеет значения, какая у нас операционная система — Windows, Mac OS, Linux, нам достаточно написать скрипт, который будет запускаться на всех этих ОС
    при наличии интерпретатора

  • Автоматическое управление памяти

  • Динамическая типизация

Python — очень простой язык программирования, он имеет лаконичный и в то же время довольно простой и понятный синтаксис. Соответственно его
легко изучать, и собственно это одна из причин, по которой он является одним из самых популярных языков программирования именно для обучения. В частности, в 2014 году он был
признан самым популярным языком программирования для обучения в США.

Python также популярен не только в сфере обучения, но в написании конкретных программ в том числе коммерческого характера. В немалой степени
поэтому для этого языка написано множество библиотек, которые мы можем использовать.

Кроме того, у данного языка программирования очень большое коммьюнити, в интернете можно найти по данному языку множество полезных материалов, примеров, получить
квалифицированную помощь специалистов.

Установка Python

По нажатию на кнопку будет загружен соответствующей текущей ОС установщик Python.

На ОС Windows при запуске инсталлятора запускает окно мастера установки:

Здесь мы можем задать путь, по которому будет устанавливаться интерпретатор. Оставим его по умолчанию, то есть
C:\Users\\AppData\Local\Programs\Python\Python36\.

Кроме того, в самом низу отметим флажок «Add Python 3.9 to PATH», чтобы добавить путь к интерпретатору в переменные среды.

После установки в меню Пуск на ОС Windows мы сможем найти иконки для доступа к разным утилитам питона:

Здесь утилита Python 3.9 (64-bit) представляет интерпретатор, в котором мы можем запустить скрипт. В файловой системе сам файл интерпретатора можно найти по пути,
по которому производилась установка. На Windows по умолчанию это путь C:\Users\\AppData\Local\Programs\Python\Python37, а сам интерпретатор представляет
файл python.exe. На ОС Linux установка производится по пути /usr/local/bin/python3.9.

Вперед

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Adblock
detector