Python

Материал из Циклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску
Логотип

Python — объектно-ориентированный язык программирования высокого уровня с динамической семантикой.[1] Структуры данных высокого уровня вместе с динамической семантикой и динамичным связыванием делают ее привлекательной для быстрой разработки программ, а также как средство объединения существующих компонентов. Python поддерживает модули и пакеты модулей способствует модульности и повторному использованию кода. Интерпретатор Python и стандартные библиотеки доступны как в откомпилированной так и в исходной форме на всех основных платформах. В языке программирования Python поддерживается несколько парадигм программирования.

История[править]

Гвидо ван Россум

Разработка языка Python была начата в конце 1980-х годов[2] сотрудником голландского института CWI Гвидо ван Россумом. Для распределенной ОС Amoeba потребовался расширяемый скриптовый язык, и Гвидо начал писать Python на досуге, позаимствовав некоторые наработки для языка ABC (Гвидо участвовал в разработке этого языка, ориентированного на обучение программированию). В феврале 1991 года Гвидо опубликовал исходный текст в группе новостей alt.sources.[3] Язык начал свободно распространяться через Интернет, и понравился другим программистам. С самого начала Python проектировался как объектно-ориентированный язык. Python также позаимствовал многие черты таких языков, как C, C++, Modula-3 и Icon, и отдельные черты функционального программирования с Lisp.

Название языка возникла вовсе не от вида пресмыкающихся. Автор назвал язык в честь популярного британского комедийного сериала 70-х годов «Воздушный цирк Монти Пайтона». Впрочем, все равно название языка чаще ассоциируют именно со змеей, чем с фильмом — пиктограммы файлов в KDE или в Windows, а также эмблема на сайте python.org изображают змеиную голову.

Наличие дружественного сообщества пользователей считается наряду с дизайнерской интуицией Гвидо, одним из главных факторов успеха Python. Развитие речи происходит согласно четко регламентированными процессами создания, обсуждения, отбора и реализации документов PEP (Python Enhancement Proposal) — предложений по развитию Python.[4]

3 декабря 2008 года,[5] после длительного тестирования, вышла первая версия Python 3000 (или Python 3.0, также используется сокращенная Py3k). В Python 3000 устранены многие недостатки архитектуры с максимально возможным (но не полным) сохранением совместимости со старыми версиями. На сегодня поддерживаются обе ветви развития (Python 3.2 и 2.7).

Портированность[править]

Python портирован и работает почти на всех известных платформах — от КПК до мейнфреймов. Существуют порты под Microsoft Windows, все варианты UNIX (включая FreeBSD и GNU/Linux), Mac OS и Mac OS X, iOS и Android.[6]

По мере старения платформы ее поддержка в основной ветке языка прекращается. Например, из серии 2.6 прекращена поддержка Windows 95, Windows 98 и Windows ME.[7] Однако на этих платформах можно использовать предыдущие версии Python — теперь сообщество активно поддерживает версии Python начиная от 2.3 (для них выходят исправления).

При этом, в отличие от многих портированных систем, для всех основных платформ Python имеет поддержку характерных для данной платформы технологий. Более того, существует специальная версия Python для виртуальной машины Java — Jython, что позволяет интерпретатору выполняться на любой системе, которая поддерживает Java, при этом классы Java могут непосредственно использоваться с Python и даже быть написанными на нем. Также несколько проектов обеспечивают интеграцию с платформой Microsoft.NET, основные из которых — IronPython и Python.Net.

Типы и структуры данных[править]

Python поддерживает динамическую типизацию, то есть, тип переменной определяется только во время исполнения. Из базовых типов следует отметить поддержку целых чисел произвольной длины и комплексных чисел . Python имеет богатую библиотеку для работы с строками, в частности, кодированными в Юникоде.

Из коллекций Python поддерживает кортежи (tuples), списки (массивы), словари (ассоциативные массивы) и, начиная с версии 2.4, множества.

Возможности[править]

Интерактивный режим[править]

Подобно Lisp и Prolog в режиме отладки, интерпретатор Python имеет интерактивный режим работы, при котором введенные с клавиатуры операторы сразу же выполняются, а результат выводится на экран. Этот режим интересен не только новичкам, но и опытным программистам, которые могут протестировать в интерактивном режиме любой участок кода, прежде чем использовать его в основной программе, или просто использовать как калькулятор с большим набором функций.

Объектно-ориентированное программирование[править]

Дизайн языка Python построен вокруг объектно-ориентированной модели программирования. Реализация ООП в Python является элегантной, мощной и хорошо продуманной, но вместе с тем, достаточно специфической по сравнению с другими объектно-ориентированными языками.

Возможности и особенности:

  • Классы являются одновременно объектами со всеми ниже приведенными возможностями.
  • Наследование, в том числе множественное.
  • Полиморфизм (все функции виртуальные).
  • Инкапсуляция (два уровня — общедоступные и скрытые методы и поля). Особенность — скрытые члены доступны для использования и помечены как скрытые лишь особыми именами.
  • Специальные методы, управляющие жизненным циклом объекта: конструкторы, деструкторы, распределители памяти.
  • Перегрузка операторов (всех, кроме is, '.', '=' и символьных логических).
  • Свойства (имитация поля с помощью функций).
  • Управление доступа к полям (эмуляция полей и методов, частичный доступ и т. д.).
  • Методы для управления самыми распространенными операциями (глубокое копирования, сериализация, итерация по объекту)
  • Метапрограммирования (управление созданием классов, триггеры на создание классов, и др)
  • Полная интроспекция.
  • Классовые и статические методы, классовые поля.
  • Классы, вложенные в функции и другие классы.

Функциональное программирование[править]

Python поддерживает парадигму функционального программирования, в частности:

  • функции высших порядков;
  • рекурсию;
  • развитая обработка списков (списке выражения, операции над последовательностями, итераторы);
  • аналог замыканий (closures);
  • частичное применение функции;
  • возможность реализации других средств на самом языке (например, карринг).

Модули и пакеты[править]

Программное обеспечение ​​на Python оформляется в виде модулей, которые в свою очередь могут быть собраны в пакеты. Модули могут располагаться как в каталогах, так и в ZIP-архивах. Модули могут быть двух типов по своему происхождению: модули, написанные на «чистом» Python и модули расширения (extension modules), написанные на других языках программирования. Например, в стандартной библиотеке есть «чистый» модуль pickle и его аналог на Си: cPickle. Модуль оформляется в виде отдельного файла, а пакет — в виде отдельного каталога. Подключение модуля к программе осуществляется оператором import . После импорта модуль представлен отдельным объектом, дающим доступ к пространству имен модуля. В ходе выполнения программы модуль можно перезагрузить функцией reload ().

Интроспекция[править]

Python поддерживает полную интроспекцию времени исполнения. Это означает, что для любого объекта можно получить всю информацию о его внутренней структуре.

Применение интроспекции (метапрограммирования) является важной частью того, что называют «pythonic style», и широко применяется в библиотеках и фреймворках Python, экономя время программиста.

Обработка исключений[править]

Обработка исключений поддерживается в Python помощью операторов try, except, else, finally, raise, образующих блок обработки исключений. Совместное использование else, except и finally стало возможно только начиная с Python 2.5. Информация о текущем исключение всегда доступна через sys.exc_info (). Кроме значение исключения, Python также сохраняет состояние стека до точки возбуждения исключения — так называемый traceback.

В отличие от языков программирования, в Python использование исключение не приводит к значительным накладным расходам (а часто даже позволяет ускорить выполнение программ) и очень широко используется. Исключения согласуются с философией Python (10-й пункт «дзена Python» — «Ошибки никогда не должны игнорироваться») и является одним из средств поддержания «утиной типизации».

Иногда, вместо явной обработки исключений удобнее использовать блок with (доступен, начиная с Python 2.5).

Итераторы[править]

Итераторы и генераторы

В программах на Python широко используются итераторы. Цикл for может работать как с последовательностью, так и с итераторами. Все коллекции, как правило, предоставляют итератор. Объекты определенного пользователем класса тоже могут быть итераторами. Модуль itertools стандартной библиотеки содержит много полезных функций для работы с итераторами. В отличие от обычных последовательностей, все элементы которых хранятся в памяти, получения следующего элемента обеспечивает генератор — специальная функция, обращение к которой вычисляет и возвращает следующий элемент генератора.

Генераторы[править]

Одной из интересных возможностей языка являются генераторы — функции, между вызовами сохраняют внутреннее состояние: значения локальных переменных и текущую инструкцию (см. также: супрограма). Генераторы могут использоваться как итераторы для структур данных и для ленивых вычислений.

При вызове генератора функция немедленно возвращает объект-итератор, который хранит текущую точку исполнения и состояние локальных переменных функции. При запросе следующего значения (с помощью метода next (), неявно вызывается в for цикле) генератор продолжает выполнение функции от предыдущей точки останова до следующего оператора yield или return.

В Python 2.4 появились генераторные выражения — выражения, дающие в результате генератор. Генераторные выражения позволяют сэкономить память там, где иначе нужно было бы использовать список с промежуточными результатами:

Начиная с версии 2.5, Python поддерживает полноценные спивпроцедуры: теперь в генератор можно передавать значения с помощью метода send () и возбуждать в его контексте исключения с помощью метода throw ().

Управление контекстом выполнения[править]

В Python 2.5 появились средства для управления контекстом выполнения блока кода — оператор with и модуль contextlib.

Оператор может применяться в тех случаях, когда до и после некоторых действий обязательно должны выполняться какие-то другие действия, независимо от созданных в блоке исключений или операторов return: файлы должны быть закрыты, ресурсы освобождены, перенаправление стандартного ввода/вывода завершено, и тому подобное. Оператор облегчает чтение кода, следовательно, помогает избегать ошибок.

Декораторы[править]

Начиная с версии 2.4, Python позволяет использовать так называемые декораторы[8] (не следует путать с одноименным шаблоном проектирования) для поддержки существующей практики преобразования функций и методов в месте определения (декораторов может быть несколько). После долгих дебатов для декораторов стал использоваться символ @ в строках, предшествующих определению функции или метода.

С версии 2.6 декораторы можно использовать с классами, аналогично функциям.

Система классов поддерживает множественное наследование и метапрограммирование. Любой тип, включая базовый, входит в систему классов, и при необходимости возможно наследование даже от базовых типов.

Специализированные подмножества/расширения Python[править]

На основе Python было создано несколько специализированных подмножеств языка, в основном предназначенных для статической компиляции в машинный код. Некоторые из них:

  • RPython[9] — созданная в рамках проекта PyPy значительно ограничена реализация Python без динамизма времени исполнения и некоторых других возможностей. RPython код можно компилировать во множество других языков / платформ — C, JavaScript, Lisp, .NET[10], LLVM. На RPython написан интерпретатор PyPy.
  • Pyrex[11] — ограниченная реализация Python, но чуть меньше, чем RPython. PyReX расширен возможностями статической типизации типами из языка С и позволяет свободно смешивать типизированный но не типизированной код. Предназначен для написания модулей расширений, компилируется в код на языке С.
  • Cython[12] — расширенная версия Pyrex.
  • pyastra[13] — компилятор Python кода в ассемблер для PIC архитектуры.
  • shed-skin[14] — предназначен для компиляции неявно статически типизированного Python кода в оптимизированный код на языке С++, проект далек от завершения.

Источники[править]

Ссылки[править]

 
Используемые
в разработке

Ада A+ APL Atlast Forth AWL Язык ассемблера ActionScript ABAP/4 AutoIt AWK BeanShell Бейсик Си Кобол C++ C# Clarion Clojure ColdFusion Common Lisp D dBase Delphi DuAL Eiffel Erlang Euphoria F# Форт Фортран Gambas Go Groovy HAL/S Haskell IBM PL/S Icon IridiumJava JavaScript Limbo Lua Модула-3 Object Pascal Objective-C OCaml Oz Parser Паскаль Компонентный Паскаль Perl Pixilang PHP PowerBASIC Python ПЛ/1 Пролог Qi Ruby Scala Scheme Seed7 Smalltalk SQL PL/SQL Tcl TouchDesigner Vala Visual Basic (.NET) • X-Robot

Академические

Agda Clean Curry Idris Лого ML Оберон Planning C РЕФАЛ Симула

IEC 61131-3

Instruction List ST FBD Ladder Diagram (LD) • SFC

Прочие

Алгол Алгол 68 Модула-2 Миранда Hope НОРМИН Санда

Эзотерические

HQ9+/HQ9++ • INTERCAL Brainfuck Befunge Malbolge Piet Spoon Unlambda Whitespace FALSE LOLCODE Глагол

Визуальные

G (LabVIEW) • Microsoft VPL Sikuli VisSim Алиса ДРАКОН Скретч

Прочее

ДинамическиеКомпилируемыеС ключевыми словами не на английском языке С C-style синтаксисом СинтаксисYoptaScript

Категория Языки программирования