Python advanced что это

Курс Полный курс Python – продвинутый уровень + SQL

Продолжение курса Python для начинающих – с нуля до специалиста. Углубленное изучение языка программирования Python.
Многопоточное программирование на Python. Много практических уроков. Как использовать Python и технологии, связанные с разработкой баз данных. Основы программирования БД. Подключение к базе данных из Python.

Полный онлайн курс Python для начинающих – Уроки Python продвинутый уровень + изучение SQL

Поделитесь страницей с друзьями

Начинающим Python-разработчикам рекомендуем пройти первую часть обучения
Полный курс Python для начинающих – с нуля до специалиста

Чему вы научитесь

Разберёмся с базовыми вещами:
— что такое процессы и потоки
— как устроен процессинг, виды процессинга: CPU-bound (concurency), CPU-bound (parallelization), I/O-bound
— почему потоки в Python не могут исполняться параллельно
— что такое GIL (Global Interpreter Lock), как работает

Начнём разбираться с мнопоточкой, используя пакет Threading:
— проблемы однопоточности
— 2 вида потоков: foreground и background (демоны), в чём их разница
— пул потоков, для чего он нужен, почему пул потоков более эффективен
— абстрактный класс Executor
— как блокируются потоки
— как работает submit, map на практике
— что такое гонка (race) и как их избежать с помощью lock
— взаимная блокировка (deadlock), как deadlock возникает
— как избежать deadlock за счёт грамотного структурирования многопоточности
— синхронизация потоков
— примитивы синхронизации: lock, event, semaphore, barrier
— синхронизация сигналами (signaling)
— атомарные операции, что это такое и как использовать в написании кода
— управление потоками, отмена потока, обработка исключений

Во второй части многопоточного программирования на Python рассмотрим модуль asyncio:
— когда (в каких случаях) использовать asyncio
— что такое корутин
— event loop API
— возможности библиотеки aiohttp, поддерживающей новую модель асинхронности, базирующуюся на корутинах
— как работать с библиотекой aiofiles, поддерживающей асинхронную работу с файлами
— awaitable-объекты, включая объекты типов Task и Future
— конструкция async for и как она работает
— обработка исключений в asyncio
— подводные камни: отмена в asyncio
— сравним синхронный IO (sync IO) с асинхронным IO (async IO)

Модуль asyncio перевернул представление об асинхронном программировании на Python, сделав его гораздо более удобным.
Модуль asyncio, также как и модуль threading, не решает проблемы распараллеливания. Asyncio серьёзно улучшает работу с потоками с точки зрения конкурентного программирования.

Источник

Online курс “Advanced PyNEng”

Главный нюанс этого курса в том, что он углубляется в Python, а не в автоматизацию сетевого оборудования. Будет полезен тем, кто много работает с Python и хочет изучить указанные темы. Если вы хотите углубиться в автоматизацию и соответственно изучать разные модули, API и фреймворки для работы с сетевым оборудованием, посмотрите курсы в списке ресурсов.

Материалы курса в свободном доступе

Расписание курса

Всего в курсе 23 лекции:

Курс проходит в формате вебинара:

Необходимое время

Расписание курса

Стоимость курса

Стоимость курса: 258$

Как записаться на курс

Для записи на курс, напишите мне письмо на адрес: natasha.samoylenko @ gmail.com. В письме достаточно указать имя, фамилию и сказать, что вы хотите записаться на курс.

Необходимая подготовка

Знания в объеме базового курса. Также желательно не идти на этот курс сразу после базового курса, надо сначала усвоить основы и хотя бы полгода поработать с Python.

Если эти требования выполняются, можно также почитать что нужно повторить непосредственно для подготовки к курсу за 1-2 месяца до начала: Подготовка к курсу.

Источник

Расширенные концепции Python

Давайте посмотрим на некоторые более продвинутые концепции Python сегодня. Пока мы уже говорили о некоторых из этих концепций в более ранних руководствах, эта страница

Расширенные концепции Python

Давайте посмотрим на некоторые более продвинутые концепции Python сегодня. Пока мы уже говорили о некоторых из этих концепций в более ранних руководствах, эта страница будет служить вам в качестве быстрой руководства для общих продвинутых концепций для вашего обучения Python.

Краткий список продвинутых концепций Python

Без дальнейшего ADO давайте продолжим нашу первую продвинутую концепцию.

1. Ламбда функция

В Python функция лямбда представляет собой однострочную функцию, которая объявлена Anonymous I.e., объявленная без имени, которая может иметь ряд аргументов, но у него есть только одно выражение.

В приведенном выше коде lambda num: число% 2 Это функция лямбда. Номер является аргументом, когда число% 2 является оцененным выражением, и результат возвращается.

Выражение получает входной модуль ввода 2. Мы даем 25 в качестве параметра, разделенного на 2, мы получаем оставшиеся 1.

Вам следует отметить, что функция лямбда в скрипте выше не дается никакого имени. Это просто возвращает данный элемент до остальной части идентификатора.

Однако, хотя даже не было известно, нам было возможно называть это так же, как мы называем нормальную функцию.

Вот еще один пример функции лямбда:

Выход: 74.

2. Подразнения в Python

Понимание в Python доставит нас с сжатым, но свежим способом придумывать новые последовательности (такие как списки, набор, словарь и т. Д.)

Python поддерживает 4 типа понимания

Список понимания

Список является одним из основных типов данных в Python. Всякий раз, когда вы столкнулись с именем переменной, за которым следуют квадратный кронштейн [] или Bey Builder, это список, который может содержать несколько элементов, что делает его типом данных, которые интегрированы. Точно так же также является хорошей идеей, чтобы объявить новый список, а затем добавить один или несколько предметов к нему.

Что такое понимание списка?

Проще говоря, понимание списка – это процесс создания нового списка из существующего списка. Или вы можете сказать, что это уникальный способ добавления петли Python в список. Список понимания, на самом деле, предлагает множество преимуществ по сравнению с традиционными списками.

Во-первых, код не превышает одну строку, что облегчает объявление и прочитать. Также удобно понять списки с использованием понимания, чем использование для цикла. Наконец, это также простой, быстрый и точный способ создания нового, более динамического списка.

Синтаксис:

Синтаксис понимания списка немного отличается от другого синтаксиса, так как выражение упоминается перед циклом, но вот как это делается.

[«E», «N ‘,« C »,« Y »,« C »,« L »,« O »,« P »,« E »,« D »,« I »,« A »]

Словарь понимание

Слоксиры являются реализация Python структуры данных, известной как ассоциативный массив. Словарь содержит набор ключевых значений. Каждая пара ключей устанавливает ключ к соответствующему значению. Вы можете определить словарь, охватывающий запятую список пар клавишных пар в фигурных скобках (<>). Колон (:) отделяет каждый ключ от соответствующего значения:

Что такое понимание словаря?

Словарь понимание аналогично пониманию списка с дополнительными требованиями определения ключа:

В этом примере мы будем выполнять ту же функцию, что и мы сделали с пониманием, используя регулярную функцию.

Теперь, давайте попробуем ту же функцию, используя словарное понимание

Установить понимание

Наборы используются для хранения нескольких элементов в одной переменной. Набор является одним из 4 типов данных, встроенных в Python, используемый для хранения коллекций данных. Другой 3 списка, кортеж и словарь, все с разными атрибутами и использованием.

Что устанавливает понимание?

Установленное понимание аналогично пониманию списка. Единственная разница между ними состоит в том, что установленные потенциалы используют курчавые скобки <>. Давайте посмотрим на следующий пример, чтобы понять настроенное понимание.

Понимание генератора

Генератор является специальным типом итератором, который поддерживает инструкции по созданию своих отдельных компонентов соответственно и его текущее состояние репликации. Это производит каждого члена, по одному за раз, только по запросу итерации.

Что такое понимание генератора?

Понимание генератора очень похоже на понимание списка. Одним из разных между ними является то, что понимание генератора использует круглые кронштейны и понимание списка использует квадратные скобки.

Основное отличие между ними состоит в том, что генераторы не устанавливают память для всего списка. Вместо этого они производят каждое значение индивидуально, поэтому они так хорошо работают в памяти.

3. Функции декоратора

Декораторы являются мощными и находчивыми инструментами, которые позволяют программистам преобразовывать производительность функций, не влияя на их основную функциональность.

Вы можете подумать о других мероприятиях, таких как простой пончики; Процесс украшения для нанесения покрытий на пончики. Независимо от того, как вы их украшаете, они все еще пончики.

Другими словами, декораторы позволяют программистам обернуть другую функцию, чтобы увеличить производительность обернутой функции без изменения своего внутреннего алгоритма.

4. Хашимость

Hashability – это особенность объектов Python, которая говорит, имеет ли объект hash value или нет. Если элемент имеет значение HASH, его можно использовать в качестве словаря или в качестве предварительно установленного элемента.

Объект усугубляется, если у него есть фиксированное значение хеша на протяжении всей жизни. Python имеет встроенный хэш-метод (__hhash __ ()), который можно сравнить с другими объектами.

Сравнение требует метода __eQ __ () или __CMP __ () и если у хешируемых элементов равны, у них одинаковое хешское значение.

В приведенном выше примере два элемента различны, так как неконвертируемые типы хеш-значение зависят от хранящихся данных, а не на их идентификаторе.

Большим преимуществом использования хэшей является быстрое время поиска (например, в комплексное время поиска (например, O (1)) для получения элемента из словаря. Аналогично, проверка того, что что-то является набором требует нормальное количество времени.

Другими словами, использование хеширования в качестве процесса запуска обеспечивает высокую производительность для различных стандартных операций, таких как обнаружение объекта, установка объекта и тестирование объекта, используя голову выше, имеющую хеш-таблицу под капотом.

Заключение

В этой статье мы рассмотрели пять концепций высокого уровня в Python. Вот быстрый обзор наиболее важной информации.

Это было вкратце по поводу некоторых продвинутых тем в Python.

Источник

Материалы продвинутого уровня по Питону

В мире все примерно распределяется в соответствии с принципом Паретто. Меньшая часть — богатые, большая часть — бедные (читающий, ты входишь в золотой миллиард). Тоже касается и материалов о программировании. Порой очень сложно найти хоть что-нибудь не начального уровня.

После прочтения Dive into Python или подобной ей и ознакомления с документацией возникает вопрос, а что читать дальше? Можно обратиться к списку книг на python.org. Там есть раздел Advanced Books, но в нем всего лишь 6 книг (седьмая не выходила), и только одну я бы назвал по-настоящему стоящей.

К счастью, у Питона есть очень подробная и качественная документация. Но даже в ней многие темы либо только поверхностно затронуты, либо их очень сложно найти (потому что документация большая, и если не знаешь, куда смотреть, не найдешь).

Ниже собраны сложные материлы про Питон, его устройство и возможности. Все на английском (грех, не знать технический английский). Про Dive into Python я слукавил. Большинство приведенных материалов требуют хорошее знание Питона и наличие опыта программирования на нем.

Статьи из официальной документации

Еще рекомендую прямо взять и сравнить (поставить два окна рядом) иерахию исключений в Питоне 2.4 и иерархию в Питоне 2.6 (по сравнению с 2.5 добавилось только несколько классов).

Статьи про классы, атрибуты и методы

Unifying types and classes in Python 2.2, Guido van Rossum
Статья от создателя языка о том, что такое new-style classes. Думаю, не требуется писать, почему ее надо прочитать (лучше, несколько раз).

Shalabh Chaturvedi:
Очень хорошие и большие книги-статьи + красиво сверстаны.

Python Attributes and Methods
Как происходит доступ к атрибутам в новых классах, отличие функций и методов, описание дескрипторов и MRO.

Be Pythonic
Краткая, не столь важная статья, как писать код в стиле Питона (добавил только для того, чтобы перечислить все статьи автора).

Метаклассы

Хотелось бы привести одну [очень известную] цитату о метаклассах:

Проще вставить как моноширинный, чем пытаться изобразить таблицей с ячейками без атрибута width, не говоря уж про стили. Я честно пытался минут 20.

Так вот, это не так. Если вы не знаете метаклассы, вы не знаете Питон. Теперь, после мотивирования, можно и к статьям вернуться.

Customizing class creation
Официальная документация.

Python Metaclasses: Who? Why? When?, Mike Fletcher, PDF
Много практических примеров, как и зачем можно [но часто не нужно, авт.] использовать метаклассы.

Metaclass programming in Python, Часть 2, Часть 3, David Mertz, Michele Simionato
Очень подробные статьи, разбирается все по косточкам. Единственно НО: очень занудно и академично написано. Хотя вполне возможно, что это просто у меня предвзятое отношение к статьям на IBM DeveloperWorks.

В целом про метаклассы: знать, знать и еще раз знать. Но! Если вы решили их использовать, подумайте, потом еще раз подумайте и, все-таки, попробуйте обойтись без них ;-D.

Статьи на другие темы

Python 401: Some Advanced Topics, PDF
Лучшее и самое подробное объяснение интерполяции строк ( ‘Hello, %s.’ % username ). Плюс итераторы, генераторы, дескрипторы, метаклассы, почему методы медленне функций (потому что при каждом вызове создается объект) и т.д.

How-To Guide for Descriptors, Raymond Hettinger
Как работают дескрипроты, как их вызывать и использовать.

David Beazley
Пишет очень хорошие, а главное, практические статьи. Только у него можно прочитать, как с помощью генераторов распарсить лог апача или как написать «операционную систему» на корутинах.

Inside the Python GIL
Как работает Global Interpreter Lock и почему использование тредов в Питоне может замедлять программу.

Inside the New GIL (Python 3.2)
Описание и тесты нового GIL, который будет в Питоне 3.2 (и может быть, будет портирован в 2.7).

Generator Tricks for Systems Programmers, Версия 2
Практическое использование генераторов и их преимущества (скорость + низкое потребление памяти).

A Curious Course on Coroutines and Concurrency
Что такое корутины и почему надо четко отличать их от обычных генераторов (у них функции разные: одни выдают данные, другие их перерабатывают). В конце он напишет на них аналог операционной системы.

Прочитайте про Abstract Base Classes и коллекции. И не только в Питоне, но и в Яве. ABC во многом идет по ее следам.

Посетите сайт PyCon, ежегодной конференции разработчиков. Там же доступны и материалы прошлых конференций (хотя часто не доступны). Смотреть надо в Conference/Schedule.

Чуть не забыл, обязательно прочитайте Python Cookbook. Эта практическая книга просто превосходна. Как быстро сортировать, используя метод decorate-sort-redecorate, какой алгоритм сортировки использует Питон (insertion sort для небольшого количества элементов и timsort для большого), как работать с XML, динамически создавать модули и многое другое.

Источник

🐍 70 ресурсов для продвинутого изучения Python: каналы, сайты, сообщества, книги и курсы

Python – один из самых востребованных и распространенных языков программирования. Использующим его в работе специалистам необходимо постоянно следовать за новыми ресурсами и разбираться в последних обновлениях. В очередном обзоре мы предлагаем читателям свежую подборку сайтов, книг, курсов и видеолекций для углубленного изучения Python.

Сайты

DataCamp

Сайт для изучения Python в интерактивной форме для новичков и опытных пользователей, которые хотят получить навыки программирования в области Data Manipulation, Image Processing, Marketing Analytics, Data Visualization, Machine Learning, Deep Learning, Deep Learning for NLP и т.д.

CheckiO

Игры для начинающих и продвинутых программистов: решая задачи, вы сможете улучшить навыки кодирования на Python и TypeScript.

HackInScience

Интерактивная платформа упражнений на Python: тренируйтесь на сложных задачах и получайте от бота коррекции мгновенную обратную связь с подробной информацией об ошибках и альтернативных способах решения.

Finxter | Learn Python in Your Coffee Break

Сайт, посвященный изучению Python небольшими фрагментами размером в байт, которые вы можете легко усвоить во время перерыва на кофе.

Talk Python To Me Podcast

Подкаст для разработчиков на Python.

NBShare

Сайт, где вы можете поделиться своими Python notebooks или найти примеры кода на различные темы.

PythonAnywhere

Все последние обновления от команды PythonAnywhere – платформы, которая позволяет программировать на Python в облаке.

Zerynth Python for Microcontrollers, IoT and Embedded Solutions

Zerynth предоставляет инструменты и сервисы Python для разработки встроенных приложений и устройств IoT.

Compucademy

Изучение программирование на Python и информатики с помощью статей с примерами кода и подробными комментариями.

Сообщества

Python Developers Community

Сообщество в Linkedin для профессиональных разработчиков и пользователей Python, цель которого – расширение сети контактов и обмен идеями.

Python Education

Сабреддит для публикации вопросов и советов о вашем коде Python.

Python Forum

Форум Python Community.

Python

Сообщество Reddit о новостях Python: множество ресурсов и советов для новичков и опытных пользователей.

Stack Overflow

Платформа для обмена идеями и решения связанных с кодом проблем.

freeСodeСamp

Форум образовательной платформы для обсуждения и обмена идеями.

The PyCharm Blog

Блог для пользователей PyCharm and Django и не только. Множество полезных советов и тьюториалов: от визуализации данных до установки виртуальной среды.

Practical Business Python

Блог об эффективном использовании Python в бизнесе.

Real Python Tutorials

Обучение программированию на Python с помощью практических примеров.

Medium | python4you

Публикации о различных аспектах работы на Python, советы и рекомендации, а также примеры с кодом.

Planet SciPy

Блог об использовании Python от SciPy.

Coding is Fun

Блог о Python для финансов, программирования и веб-разработки.

Open Source Automation

Научитесь автоматизировать повседневные задачи, используя инструменты с открытым исходным кодом на Python.

Using Python Power

Блог посвящен программированию на Python.

The PyCon blog

Это блог компании PyCon US, на котором представлены материалы со всех конференций по Python.

The Glowing Python

Коллекция постов о научных вычислениях и визуализации данных на Python.

Курсы

Курсы на русском:

Курсы на английском:

Книги

Python для сложных задач. Наука о данных и машинное обучение от Дж. Вандер Плас

Подробное руководство по вычислительным и статистическим методам Python для Data Science. Подойдет для специалистов с опытом программирования, желающих освоить продвинутые возможности Python для машинного обучения.

Разработка веб-приложений с использованием Flask на языке Python от Мигель Гринберг

Пошаговое руководство с примерами создания законченного приложения на Flask, описанием основных функциональных возможностей фреймворка и дополнительных веб-технологий.

Глубокое обучение на Python от Франсуа Шолле

Книга подойдет желающим погрузиться в тему глубокого обучения на Python. Франсуа Шолле, один из создателей Keras, подробно объясняет как устроены высокоуровневые оболочки для работы с нейросетевыми фреймворками.

Введение в машинное обучение с помощью Python. Руководство для специалистов по работе с данными от Андреас Мюллер и Сара Гвидо

Руководство для специалистов машинного обучения, которые хотят использовать Python на практике. В книгу включены все этапы создания успешного проекта в сфере ML и практические аспекты применения алгоритмов машинного обучения.

Элегантный SciPy от Хуан Нуньес-Иглесиас и Штефан Ван дер Уолт

Книга с примерами использования научных данных и способами решения практических задач с использованием SciPy, NumPy, pandas, scikit-image и других библиотек Python.

Программирование компьютерного зрения на Python от Ян Эрик Солем

Книга подойдет людям, которые хотят разобраться в основах теории и способах реализации алгоритмов компьютерного зрения на Python. Благодаря наглядным примерам вы узнаете о методах распознавания объектов, трехмерной реконструкции, обработке стереоизображений, дополненной реальности и других приложениях компьютерного зрения.

Robust Python от Patrick Viafore

В этой книге Патрик Виафор показывает, как получить максимум от использования Python. Рассматриваются такие пользовательские типы, как классы и перечисления, а также система подсказок типа Python. Вы узнаете, как использовать комплексную стратегию тестирования для обеспечения безопасности. Книга также включает множество советов и методов написания более чистого и удобного кода.

Fluent Python, 2nd Edition от Luciano Ramalho

Из обновленного издания популярного практического руководства вы узнаете, как писать эффективный современный код на Python 3. Второе издание охватывает и специальные методы, вроде ключей к согласованному поведению объектов Python, структуры данных и многое другое.

Python Workout от Reuven Lerner

Python Workout – это сборник 50 упражнений, которые фокусируются на ключевых функциях Python 3. В нем опытный тренер Рувен Лернер проведет читателей через серию небольших проектов, закрепляя на практике необходимые для решения повседневных задач навыки. В книгу включены подробные объяснения каждой техники и решения каждого упражнения в сопроводительных видеороликах.

Learn More Python 3 the Hard Way: The Next Step for New Python Programmers от Zed Shaw

С помощью этой книги вы сможете выйти далеко за рамки основ Python. Вы научитесь разрабатывать решения на основе анализа и реализовывать их как можно проще и элегантнее.

Python Tricks: A Buffet of Awesome Python Features от Dan Bader

Книга иллюстрирует малоизвестные функции Python и лучшие практики программирования на этом языке. В каждом из 43 подразделов представлена называемая трюком концепция с обсуждением и примерами кода, подробно иллюстрирующими ее использование на практике.

Источник