Python3 m что значит
Вы можете сказать: «Ладно, но почему я не могу просто воспользоваться pip, запустив команду pip?» Ответом будет: «Да, но контролировать вы ее будете меньше». Я объясню, что значит «контролировать меньше» на примере.
Предположим, у меня установлены две версии Python, например, Python 3.7 и 3.8 (это очень распространено среди людей, которые работают на Mac OS или Linux, не говоря уже о том, что вы возможно захотели поиграться с Python 3.8, и у вас уже стоял Python 3.7). Итак, если вы введете pip в терминале, для какого интерпретатора Python вы установите пакет?
А что происходит, когда я нахожусь в активированной среде?
Во-первых, если вы пользуетесь Windows, вам все равно захочется использовать python-m pip, чтобы вы в своей среде могли обновить pip.
Во-вторых, даже если вы используете другую операционную системы, я бы сказал, что все равно нужно пользоваться python-m pip, поскольку он будет работать независимо от ситуации. Он предупредит вас об ошибке, если вы забудете активировать среду, а любой человек, который за вами будет наблюдать, будет перенимать лучшие практики. И лично я не считаю, что экономия 10 нажатий на клавиатуру – весомая цена для неиспользования хорошей практики. А еще эта команда поможет вам предотвратить ошибки при написании сценариев автоматизации, которые будут выполнять заведомо некорректные операции, если вы забудете активировать среду.
ВСЕГДА пользуйтесь средой! Не ставьте все подряд в глобальный интерпретатор!
Когда мы говорим о том, как избежать путаницы при установке в Python, хочу подчеркнуть, что мы вообще не должны устанавливать ничего в глобальный интерпретатор Python, когда работаем локально (контейнеры – это совсем другое дело)! Если это предустановленный Python вашей системы, то в случае, если вы установите какую-то несовместимую версию библиотеки, на которую опирается ваша ОС, то фактически сломаете систему.
Но даже если вы установите отдельно для себя копию python, я все равно настоятельно не рекомендую ставить прямо в нее при локальной разработке. В конечном счете в своих проектах вы будете использовать различные пакеты, которые могут друг с другом конфликтовать, и у вас не будет четкого представления о зависимостях внутри ваших проектов. Гораздо лучше использовать среды, чтобы изолировать отдельные проекты и инструменты для них друг от друга. В сообществе Python используются два типа сред: виртуальные среды и conda среды. Существует даже специальный способ изолированной установки инструментов Python.
Если вам нужно установить инструмент
Для изолированной установки инструмента, я могу порекомендовать использовать pipx. Каждый инструмент получит свою собственную виртуальную среду, чтобы не конфликтовать с другими. Таким образом, если вы хотите иметь всего одну установку, к примеру, Black, вы можете работать, не сломав случайно свою единственную установку mypy.
Если вам нужна среда для проекта (и вы не пользуетесь conda)
Сегодня некоторые разработчики по-прежнему отдают предпочтение virtualenv, поскольку она доступна на Python 2 и в ней есть некоторые дополнительные функции. Лично меня мало интересуют дополнительные функции, и наличие интегрированной venv означает, что мне не нужно использовать pipx для установки virtualenv на каждой машине. Но если venv не отвечает вашим потребностям, и вы хотите виртуальную среду, то посмотрите, предлагает ли virtualenv то, что вам нужно.
Если вы используете conda
Если вы используете conda, то можете использовать среды conda для получения того же эффекта, который могут предложить виртуальные среды, предоставляемые venv. Я не собираюсь вдаваться в то, нужно ли вам использовать conda или venv в вашей конкретной ситуации, но если вы используете conda, то знаете, что вы можете (и должны) создавать среды conda для своей работы, вместо того чтобы устанавливать все подряд в свою системную установку. Так вы сможете получить четкое понимание того, какие зависимости есть у вашего проекта (и это хорошая причина, чтобы использовать miniconda вместо полноценной anaconda, поскольку в первой меньше десятой части объема последней).
Всегда есть контейнеры
Работать в контейнере – это способ не разбираться со средой вообще, так как вся ваша «машина» станет отдельной средой. До тех пор, пока вы не установили Python в систему контейнера, вы должны спокойно иметь возможность сделать глобальную установку, чтобы ваш контейнер оставался простым и понятным.
Повторюсь, чтобы вы действительно поняли суть…
Не устанавливайте ничего в свой глобальный интерпретатор Python! Всегда старайтесь использовать среду для локальной разработки!
Я уже не могу сказать, сколько раз мне приходилось помогать кому-то, кто думал, что pip устанавливал в один интерпретатор Python, а на самом деле устанавливал в другой. И это неизмеримое количество также относится к тем моментам, когда люди ломали всю систему или задавались вопросом, почему они не смогли установить что-то, что противоречило какой-то другой вещи, которую они поставили ранее для другого проекта и т.д. из-за того, что они не потрудились настроить среду на своей локальной машине.
Поэтому, чтобы и вы и я могли спать спокойно, используйте python-m pip и старайтесь всегда использовать среду.
№8 Операторы в Python / Уроки по Python для начинающих
Операторами пользуются для выполнения операций с переменными и значениями.
Python делит операторы на следующие группы:
Арифметические операторы в Python
Арифметические операторы используются с числовыми значениями для выполнения общих математических операций:
Оператор | Значение | Пример |
---|---|---|
+ | добавление | 4 + 5 |
— | вычитание | 8 — 3 |
* | умножение | 5 * 5 |
/ | деление | 4 / 2 |
% | остаток от деления | 7 % 2 |
** | возведение в степень | 2 ** 3 |
// | целочисленное деление | 15 // 4 |
Операторы присваивания в Python
Операторы присваивания используются для присваивания значений переменным:
Операторы сравнения используются для сравнения двух значений:
Логические операторы используются для объединения условных операторов:
Оператор | Значение | Пример | ||||||||||||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
and | Возвращает значение True если оба утверждения верны | x Операторы тождественности в Python Операторы тождественности используются для сравнения объектов. Являются ли они одним и тем же объектом с одинаковым местоположением в памяти:
Операторы принадлежности в PythonОператоры принадлежности используются для проверки того, представлена ли последовательность в объекте:
Побитовые операторы в PythonПобитовые операторы используются для работы в битовом (двоичном) формате: Основы языка программирования Python за 10 минутНа сайте Poromenos’ Stuff была Если вы собрались изучать язык Python, но не можете найти подходящего руководства, то эта Основные свойстваPython не требует явного объявления переменных, является регистро-зависим (переменная var не эквивалентна переменной Var или VAR — это три разные переменные) объектно-ориентированным языком. СинтаксисВо 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 «»»»». Структуры данныхВы можете использовать часть массива, задавая первый и последний индекс через двоеточие «:». В таком случае вы получите часть массива, от первого индекса до второго не включительно. Если не указан первый элемент, то отсчет начинается с начала массива, а если не указан последний — то масив считывается до последнего элемента. Отрицательные значения определяют положение элемента с конца. Например: СтрокиСтроки в Python обособляются кавычками двойными «»» или одинарными «’». Внутри двойных ковычек могут присутствовать одинарные или наоборот. К примеру строка «Он сказал ‘привет’!» будет выведена на экран как «Он сказал ‘привет’!». Если нужно использовать строку из несколько строчек, то эту строку надо начинать и заканчивать тремя двойными кавычками «»»»». Вы можете подставить в шаблон строки элементы из кортежа или словаря. Знак процента «%» между строкой и кортежем, заменяет в строке символы «%s» на элемент кортежа. Словари позволяют вставлять в строку элемент под заданным индексом. Для этого надо использовать в строке конструкцию «%(индекс)s». В этом случае вместо «%(индекс)s» будет подставлено значение словаря под заданным индексом. ОператорыОператоры while, if, for составляют операторы перемещения. Здесь нет аналога оператора select, так что придется обходиться if. В операторе for происходит сравнение переменной и списка. Чтобы получить список цифр до числа — используйте функцию range( ). Вот пример использования операторов if rangelist[ 1 ] == 2 : while rangelist[ 1 ] == 1 : Функции# Следующая запись эквивалентна def f(x): return x + 1 КлассыЯзык Python ограничен в множественном наследовании в классах. Внутренние переменные и внутренние методы классов начинаются с двух знаков нижнего подчеркивания «__» (например «__myprivatevar»). Мы можем также присвоить значение переменной класса извне. Пример: ИсключенияИсключения в Python имеют структуру try—except [exceptionname]:
ИмпортВнешние библиотеки можно подключить процедурой «import [libname]», где [libname] — название подключаемой библиотеки. Вы так же можете использовать команду «from [libname] import [funcname]», чтобы вы могли использовать функцию [funcname] из библиотеки [libname]
Работа с файловой системойPython имеет много встроенных библиотек. В этом примере мы попробуем сохранить в бинарном файле структуру списка, прочитать ее и сохраним строку в текстовом файле. Для преобразования структуры данных мы будем использовать стандартную библиотеку «pickle» myfile = file (r «C:\text.txt» ) Особенностиdef myfunc(): def anotherfunc(): def yetanotherfunc(): ЭпилогРазумеется в этой статье не описываются все возможности Python. Я надеюсь что эта статья поможет вам, если вы захотите и в дальнейшем изучать этот язык программирования. Преимущества PythonВведение в PythonВ данной статье мы затронем основы Python. Мы все ближе и ближе к цели, в общем, скоро приступим к работе с основными библиотеками для Data Science и будем использовать TensorFlow (для написания и развертывания нейросетей, тобишь Deep Learning). УстановкаPython можно скачать с python.org. Однако если он еще не установлен, то вместо Если вы не используете дистрибутив Anaconda, то не забудьте установить менеджер пакетов pip, позволяющий легко устанавливать сторонние пакеты, поскольку некоторые из них нам понадобятся. Стоит также установить намного более удобную для работы интерактивную оболочку IPython. Следует учитывать, что дистрибутив Anaconda идет вместе с pip и IPython. Пробельные символыВо многих языках программирования для разграничения блоков кода используются Это делает код легко читаемым, но в то же время заставляет следить за форматированием. Пробел внутри круглых и квадратных скобок игнорируется, что облегчает написание многословных выражений: и легко читаемого кода: Для продолжения оператора на следующей строке используется обратная косая черта, впрочем, такая запись будет применяться редко: В следствие форматирования кода пробельными символами возникают трудности при копировании и вставке кода в оболочку Python. Например, попытка скопировать следующий код: в стандартную оболочку Python вызовет ошибку: потому что для интерпретатора пустая строка свидетельствует об окончании блока кода с циклом for. Оболочка IPython располагает «волшебной» функцией %paste, которая правильно вставляет все то, что находится в буфере обмена, включая пробельные символы. Модули (Импортирование библиотек)Некоторые библиотеки среды программирования на основе Python не загружаются по умолчанию. Для того чтобы эти инструменты можно было использовать, необходимо импортировать модули, которые их содержат. Один из подходов заключается в том, чтобы просто импортировать сам модуль: Здесь re — это название модуля, содержащего функции и константы для’ работы с регулярными выражениями. Импортировав таким способом весь модуль, можно обращаться к функциям, предваряя их префиксом re. Если в коде переменная с именем re уже есть, то можно воспользоваться псевдонимом модуля: Псевдоним используют также в тех случаях, когда импортируемый модуль имеет громоздкое имя или когда в коде происходит частое обращение к модулю. Например, при визуализации данных на основе модуля matplotlib для него обычно Если из модуля нужно получить несколько конкретных значений, то их можно импортировать в явном виде и использовать без ограничений: ФункцииФункция — это правило, принимающее ноль или несколько входящих аргументов и возвращающее соответствующий результат. В Python функции обычно определяются при помощи оператора def: Функции в Python рассматриваются как объекты первого класса. Это означает, что их можно присваивать переменным и передавать в другие функции так же, как любые другие аргументы: Кроме того, можно легко создавать короткие анонимные функции или лямбда выражения: Лямбда-выражения можно присваивать переменным. Однако рекомендуют пользоваться оператором def: Параметрам функции, помимо этого, можно передавать аргументы по умолчанию, которые следует указывать только тогда, когда ожидается значение, отличающееся от значения по умолчанию: Иногда целесообразно указывать аргументы по имени: В дальнейшем функции будут использоваться очень часто. СтрокиСимвольные строки (или последовательности символов) с обеих сторон ограничиваются одинарными или двойными кавычками (они должны совпадать): Обратная косая черта используется для кодирования специальных символов. Например: Если требуется непосредственно сама обратная косая черта, которая встречается Многострочные блоки текста создаются при помощи тройных одинарных (или ИсключенияКогда что-то идет не так, Python вызывает исключение. Необработанные исключения приводят к непредвиденной остановке программы. Исключения обрабатываются при помощи операторов try и except: Хотя во многих языках программирования использование исключений считается плохим стилем программирования, в Python нет ничего страшного, если он используется с целью сделать код чище, и мы будем иногда поступать именно так. СпискиНаверное, наиважнейшей структурой данных в Python является список. Это просто упорядоченная совокупность (или коллекция), похожая на массив в других языках программирования, но с дополнительными функциональными возможностями. Устанавливать значение и получать доступ к n-му элементу списка можно при помощи квадратных скобок: Помимо этого, квадратные скобки применяются для «нарезки» списков: В Python имеется оператор ln, который проверяет принадлежность элемента списку: Проверка заключается в поочередном просмотре всех элементов, поэтому пользоваться им стоит только тогда, когда точно известно, что список небольшой или неважно, сколько времени уйдет на проверку. Списки легко сцеплять друг с другом: Если нужно оставить список х без изменений, то можно воспользоваться сложением списков: Обычно к спискам добавляют по одному элементу за одну операцию: Нередко бывает удобно распаковать список, если известно, сколько элементов в нем содержится: Если с обеих сторон выражения число элементов не одинаково, то будет выдано сообщение об ошибке ValueError. Для отбрасываемого значения обычно используется символ подчеркивания: КортежиКортежи — это неизменяемые (или иммутабельные) двоюродные братья списков. Практически все, что можно делать со списком, не внося в него изменения, можно делать и с кортежем. Вместо квадратных скобок кортеж оформляют круглымискобками, или вообще обходятся без них: Кортежи обеспечивают удобный способ для возвращения из функций нескольких значений: Кортежи (и списки) также используются во множественном присваивании: Словари В нем значения связаны с ключами, что позволяет быстро извлекать значение, соответствующее конкретному ключу: Доступ к значению по ключу можно получить при помощи квадратных скобок: При попытке запросить значение, которое в словаре отсутствует, будет выдано сообщение об ошибке KeyError: Проверить наличие ключа можно при помощи оператора in: Словари имеют метод get(), который при поиске отсутствующего ключа вместо вызова исключения возвращает значение по умолчанию: Присваивание значения по ключу выполняется при помощи тех же квадратных скобок: Словари часто используются в качестве простого способа представить структурные Помимо поиска отдельных ключей можно обратиться ко всем сразу: Ключи должны быть неизменяемыми; в частности, в качестве ключей нельзя использовать списки. Если нужен составной ключ, то лучше воспользоваться кортежем или же найти способ, как преобразовать ключ в строку. Словарь defaultdictПусть в документе необходимо подсчитать слова. Очевидным решением задачи является создание словаря, в котором ключи — это слова, а значения — частотности слов (или количества вхождений слов в текст). Во время проверки слов в случае, если текущее слово уже есть в словаре, то его частотность увеличивается, а если отсутствует, то оно добавляется в словарь: Кроме этого, можно воспользоваться nриемом под названием «лучше просить прощения, чем разрешения» и перехватывать ошибку при попытке обратиться к отсутствующему ключу: Третий прием — использовать метод get(), который изящно выходит из ситуации с отсутствующими ключами: Все перечисленные приемы немного громоздкие, и по этой причине целесообразно использовать словарь defaultdict (который еще называют словарем со: значением по умолчанию). Он похож на обычный словарь за исключением одной особенности — при попытке обратиться к ключу, которого в нем нет, он сперва добавляет для него значение, используя функцию без аргументов, которая предоставляется при его создании. Чтобы воспользоваться словарями defaultdict, их необходимо импортировать из модуля collections: Кроме того, использование словарей defaultdict имеет практическую пользу во время работы со списками, словарями и даже с пользовательскими функциями: Эти возможности понадобятся, когда словари будут использоваться для «сбора» Словарь Counter Он в основном будет применяться при создании гистограмм: Его функционал позволяет достаточно легко решить задачу подсчета частотностей слов: Словарь counter располагает методом most_common( ), который нередко бывает полезен: Множества Множества будут использоваться по двум причинам. Во-первых, операция in на множествах очень быстрая. Если необходимо проверить большую совокупность элементов на принадлежность некоторой последовательности, то структура данных set подходит для этого лучше, чем список: Вторая причина — получение уникальных элементов в наборе данных: Множества будут применяться намного реже словарей и списков. Управляющие конструкцииКак и в большинстве других языков программирования, действия можно выполнять по условию, применяя оператор if: Кроме того, можно воспользоваться однострочным трехместным оператором if-then-else, который будет иногда использоваться в дальнейшем: В Python имеется цикл whlle: Однако чаще будет использоваться цикл for совместно с оператором in: Если требуется более сложная логика управления циклом, то можно воспользоваться операторами В результате будет напечатано 0, 1, 2 и 4. Истинность Для обозначения несуществующего значения применяется специальный объект None, который соответствует значению null в других языках: В Python может использоваться любое значение там, где ожидается логический тип Boolean. Все следующие элементы имеют логическое значение False: Вот более простой способ сделать то же самое: поскольку логический оператор and возвращает второе значение, в случае если первое истинное, и первое значение, в случае если оно ложное. Аналогичным образом, если х в следующем ниже выражении является либо числом, либо, возможно, None, то результат так или иначе будет числом: Встроенная функция all языка Python берет список и возвращает True только тогда, когда каждый элемент списка истинен, а встроенная функция any возвращает тrue, когда истинен хотя бы один элемент:
|