Перейти к основному содержимому

5.02. Python

ОБЯЗАТЕЛЬНОДЛЯ НОВИЧКОВНЕ ДЛЯ НОВИЧКОВВ РАЗРАБОТКЕ
Разработчику Архитектору

О языке​

Основы​

Python — это высокоуровневый, интерпретируемый, динамически типизированный язык программирования общего назначения. С момента своего появления он стал одним из наиболее влиятельных языков в современной разработке программного обеспечения, нашедшим применение от системного скриптинга до машинного обучения и веб-разработки.

Python является интерпретируемым языком, что означает: исходный код не компилируется заранее в машинный код, а выполняется построчно (или блоками) специальным интерпретатором во время запуска программы.

На практике этот процесс включает несколько этапов:

  • Лексический анализ — преобразование исходного кода в последовательность токенов.
  • Синтаксический анализ — построение абстрактного синтаксического дерева (AST).
  • Компиляция в байткод — генерация платформо-независимого промежуточного представления, хранящегося в файлах .pyc.
  • Интерпретация байткода — выполнение на виртуальной машине CPython (PVM — Python Virtual Machine).

Такой подход позволяет достигать высокой степени переносимости: один и тот же код может выполняться на любой платформе, где установлен совместимый интерпретатор. Однако за это приходится платить снижением производительности по сравнению с компилируемыми языками, такими как C или Rust.

Важно отметить, что хотя Python часто называют «интерпретируемым», его реализация всё же включает элементы компиляции — именно поэтому корректнее говорить о гибридной модели исполнения: сначала компиляция в байткод, затем интерпретация. Но, в большинстве учебников мы увидим именно указание как «интерпретируемый», так что будем считать таковым.

Python реализует динамическую типизацию, что означает: тип переменной определяется во время выполнения программы на основании значения, присвоенного переменной, а не указывается явно в её объявлении.

x = 5          # x имеет тип int
x = "hello"    # теперь x имеет тип str

Эта особенность значительно ускоряет процесс написания кода и делает его более лаконичным. Однако она также перекладывает ответственность за проверку типов на разработчика и инструменты анализа кода. В отличие от строгих статических систем (например, в Java или TypeScript), Python не предотвращает ошибки типизации на этапе компиляции.

Следует подчеркнуть: Python обладает сильной типизацией, то есть не допускает автоматические неявные преобразования между несовместимыми типами. Например, выражение 5 + "3" вызовет исключение TypeError, поскольку операция сложения между числом и строкой не определена.

Для тех случаев, когда требуется контроль типов, начиная с версии 3.5, Python поддерживает аннотации типов (typing module), позволяя использовать статические анализаторы (например, mypy) для проверки кода вне времени выполнения.

Одним из ключевых преимуществ Python является его мультипарадигменная природа. Вы можете использовать различные парадигмы программирования в рамках одного проекта:

  • Процедурное программирование — организация кода в виде последовательности функций и инструкций.
  • Объектно-ориентированное программирование (ООП) — моделирование системы через классы и объекты, поддерживаются инкапсуляция, наследование, полиморфизм.
  • Функциональное программирование — использование чистых функций, передача функций как объектов первого класса, работа с map, filter, reduce, lambda, а также позднее добавление поддержки неизменяемых структур и декораторов.
  • Аспектно-ориентированное и метапрограммирование — через метаклассы, декораторы и дескрипторы.

Такая гибкость позволяет выбирать наиболее подходящий стиль в зависимости от задачи. Например, для математических вычислений удобны функциональные конструкции, а для моделирования бизнес-логики — ООП.

Популярность Python объясняется сочетанием нескольких факторов, каждый из которых играет важную роль в формировании экосистемы и привлечении разработчиков.

  1. Простота синтаксиса. Синтаксис Python минималистичен и близок к псевдокоду. Отсутствие фигурных скобок, обязательное использование отступов для обозначения блоков кода, лаконичные конструкции (with, for, if) — всё это способствует высокой читаемости.
if user.is_active and user.has_permission:
    send_notification(user)

Код легко читается даже теми, кто не владеет языком, что соответствует принципу Дзена Python: «Читаемость имеет значение».

  1. Кроссплатформенность. Python доступен практически на всех современных платформах: Windows, macOS, Linux, а также на мобильных и встраиваемых системах. Интерпретатор можно запустить в контейнере, на сервере, в облаке или даже в браузере (через Pyodide). Это делает Python идеальным выбором для создания портируемых решений.

  2. Широкая стандартная библиотека и экосистема. Python поставляется с обширной стандартной библиотекой (часто называемой «batteries included»), включающей модули для работы с файлами (os, pathlib), сетью (http, socket), датами (datetime), сериализацией (json, pickle), многопоточностью (threading, asyncio) и многим другим.

Помимо этого, менеджер пакетов pip предоставляет доступ к PyPI (Python Package Index) — крупнейшему репозиторию сторонних библиотек. На момент 2025 года в нём содержится более 500 тысяч пакетов, покрывающих практически любую предметную область: от requests и flask до numpy, pandas, scikit-learn и tensorflow.

  1. Поддержка разных стилей программирования. Как уже упоминалось, Python не навязывает единственный стиль разработки. Разработчик может выбирать между функциональным, объектно-ориентированным или процедурным подходом. Это делает язык универсальным: он подходит как для быстрой прототипизации, так и для проектирования масштабируемых систем.

Python предоставляет мощный интерактивный режим, известный как REPL (Read-Eval-Print Loop). Он позволяет выполнять команды по одной, немедленно видеть результат и экспериментировать с кодом без необходимости создавать файлы. Современные инструменты, такие как IPython и Jupyter Notebook, расширяют возможности REPL, добавляя подсветку, автодополнение, визуализацию и запись сессий.

Давайте рассмотрим структуру простого скрипта. Простейший скрипт на Python представляет собой последовательность инструкций, сохранённых в файле с расширением .py. Рассмотрим базовую структуру:

#!/usr/bin/env python3
"""
Модуль: hello.py
Автор: Иван Петров
Описание: Простой пример вывода сообщения.
"""

# Импорт необходимых модулей
import sys

# Определение констант
GREETING = "Привет, мир!"

# Основная логика
def main():
    print(GREETING)
    return 0

# Точка входа
if __name__ == "__main__":
    sys.exit(main())

Этот шаблон включает:

  • Шебанг (#!) — указание интерпретатора (для Unix-систем),
  • Docstring — документация модуля,
  • Импорты — подключение внешних зависимостей,
  • Константы и данные,
  • Функции и классы,
  • Точку входа — условие if __name__ == "__main__", которое гарантирует, что код будет выполнен только при прямом запуске, а не при импорте как модуля.

Такая структура способствует созданию модульного, тестируемого и повторно используемого кода.

Где применяется Python?

  1. Веб-разработка. Python активно используется для создания серверной части (backend) веб-приложений, API, микросервисов и полноценных веб-платформ.

Ключевые фреймворки:

  • Django — высокопроизводительный фреймворк с «всё включено» (batteries included): ORM, админка, аутентификация, маршрутизация. Используется в Instagram, Pinterest, Mozilla.
  • Flask — микрофреймворк, дающий гибкость и контроль. Подходит для REST API, прототипов и легковесных сервисов. Часто применяется вместе с gunicorn и nginx.
  • FastAPI — современный фреймворк для создания высокопроизводительных API с автоматической документацией (Swagger/OpenAPI), типизацией и поддержкой асинхронности (async/await). Становится стандартом для новых проектов.

В веб-разработке типичными задачами являются создание RESTful и GraphQL API, разработка веб-сервисов и микросервисов, интеграция с базами данных, и работа с аутентификацией. К примеру, Instagram использует Django как основу своего backend, обрабатывая миллионы запросов в секунду.

  1. Data Science и анализ данных. Python стал де-факто стандартом в аналитике и научных вычислениях благодаря удобным инструментам для работы с данными. Основные библиотеки:
    • Pandas — мощная библиотека для манипуляции и анализа табличных данных (аналог Excel на стероидах). Позволяет фильтровать, группировать, агрегировать, объединять данные.
    • NumPy — фундаментальный пакет для научных вычислений. Предоставляет многомерные массивы и векторные операции, лежит в основе многих других библиотек.
    • Matplotlib, Seaborn, Plotly — инструменты для визуализации данных: графики, диаграммы, дашборды.

Типичные задачи здесь - очистка и преобразование сырых данных, статистический анализ (среднее, медиана, корреляция), визуализация трендов и распределений, подготовка данных для машинного обучения. К примеру, аналитики в Spotify используют Pandas для обработки данных о прослушиваниях, чтобы формировать рекомендации.

  1. Машинное обучение и искусственный интеллект. Python доминирует в области ML/AI благодаря богатой экосистеме специализированных библиотек. Ключевые библиотеки:
    • Scikit-learn — классическая библиотека для обучения моделей: регрессия, классификация, кластеризация.
    • TensorFlow и PyTorch — фреймворки для глубокого обучения (нейросетей). PyTorch особенно популярен в научных кругах, TensorFlow — в продакшене.
    • Keras — высокоуровневый интерфейс для построения нейросетей поверх TensorFlow.
    • Hugging Face Transformers — библиотека для NLP (обработки естественного языка): модели типа BERT, GPT.

Типичные задачи здесь - классификация изображений и текста, прогнозирование временных рядов (продажи, цены), генерация контента (текст, изображения), анализ тональности отзывов. К примеру, Tesla использует PyTorch для разработки алгоритмов автопилота.

  1. Автоматизация и DevOps. Python хорош для написания скриптов, упрощающих рутинные задачи системного и прикладного администрирования. Примеры:
    • Массовое переименование файлов (os, pathlib).
    • Обработка CSV/JSON/XML (csv, json, xml.etree).
    • Архивация и копирование (shutil, zipfile).
    • Управление инфраструктурой: Ansible (написан на Python).
    • Парсинг веб-страниц: Scrapy, BeautifulSoup, requests.
    • CI/CD: запуск тестов, деплой, проверка зависимостей.
    • Мониторинг: сбор метрик CPU/RAM (psutil), проверка доступности сайтов (requests, ping3).

Скрипт на Python может каждый день скачивать отчёты с API, конвертировать их в Excel и отправлять по почте — без участия человека.

  1. Графические интерфейсы (GUI). Несмотря на то, что Python не является основным языком для GUI, он предлагает несколько надёжных решений для создания десктопных приложений. Библиотеки:
    • Tkinter — встроенная библиотека, минимальные требования, подходит для простых приложений (например, калькулятор, форма ввода).
    • PyQt / PySide — мощные фреймворки на основе Qt. Позволяют создавать сложные интерфейсы с таблицами, графиками, вкладками.
    • Kivy — для кросс-платформенных приложений, включая мобильные (Android/iOS).

Типичные задачи в части GUI - создание внутренних утилит для бизнеса, интерфейсы для аналитических инструментов, обучающие программы и игры. К примеру, VLC Media Player частично использует PyQt для своих инструментов настройки.

  1. Разработка игр. Хотя Python не предназначен для AAA-игр, он отлично подходит для обучения, прототипирования и 2D-игр. Основные инструменты:
    • Pygame — библиотека для создания 2D-игр: управление, спрайты, столкновения, звук.
    • Arcade — современная альтернатива Pygame с более чистым API.
    • Godot + Python (GDScript) — игровой движок с поддержкой Python-подобного языка.

Так можно обучаться основам гейм-дева, создавать головоломки, арканоиды, змейки, демо-проекты, мини-игры. К примеру, игра Battlefield 2 использовала Python для скриптования поведения персонажей и управления сетью.

  1. Научные вычисления. Python широко применяется в науке, инженерии и математике благодаря точным и производительным библиотекам. Библиотеки:
    • NumPy — работа с массивами, линейная алгебра.
    • SciPy — научные алгоритмы: оптимизация, интегрирование, сигналы.
    • SymPy — символьная математика (аналитические вычисления).
    • Astropy — астрономия.
    • Biopython — биоинформатика.

Типичные задачи здесь это моделирование физических процессов, обработка экспериментальных данных, решение дифференциальных уравнений, анализ сигналов (звук, ЭЭГ). К примеру, NASA использует Python для обработки данных с космических аппаратов.