На что похож python

Что лучше Python или JavaScript?

Python и JavaScript – чрезвычайно мощные языки программирования с широким спектром реальных приложений. Python – это язык программирования, который можно использовать для веб-создания и других целей, например, для научных исследований. JavaScript используется в основном для интерфейсной и серверной разработки веб-приложений и мобильных приложений.

В этой статье мы обсудим что лучше Python или JavaScript и разберем различия между ними.

Что такое Python?

Python – это динамически семантический, интерпретируемый, объектно-ориентированный язык программирования высокого уровня. Это встроенная структура данных с динамической привязкой и динамической типизацией на высоком уровне. Он служит языком сценариев или связующим языком для соединения существующих компонентов и создания быстрого приложения.

Он имеет простой и понятный синтаксис, который подчеркивает удобочитаемость, снижая затраты на обслуживание программного обеспечения. Поддерживает модули и пакеты и позволяет сделать программы более модульными и многоразовыми. Интерпретатор Python и надежную стандартную библиотеку можно бесплатно использовать и распространять в исходной или двоичной форме для всех основных платформ.

Впервые он был разработан в конце 1980-х Гвидо ван Россумом и выпущен в 1991 году. Это продвинутый язык программирования с открытым исходным кодом, способствующий общественным обсуждениям с помощью предложений по усовершенствованию Python(PEP).

Преимущества и недостатки Python

Преимущества

Недостатки

Что такое JavaScript?

JavaScript – это легкий объектно-ориентированный язык сценариев, который используется для создания динамических HTML-страниц с интерактивными эффектами на веб-странице. JavaScript также широко используется при разработке игр и мобильных приложений. Это интерпретируемый язык сценариев, и код может быть выполнен и запущен только в веб-браузере.

Преимущества и недостатки JavaScript

Различные преимущества и недостатки JavaScript следующие:

Преимущества

Недостатки

Основные различия между Python и JavaScript

Обсудим ключевые различия между Python и JavaScript:

Прямое сравнение Python и JavaScript

Прямое сравнение Python и JavaScript представим в табличной форме:

Заключение

Python и JavaScript имеют незначительные отличия. Мы можем делать все с обоими языками, потому что они имеют много общих функций, таких как интерпретируемое, функциональное, лексически ограниченное, объектно-ориентированное и императивное программирование.

Для данных языков программирования доступно множество библиотек и подключаемых модулей, которые делают больше, чем то, что предоставляется в виде встроенных функций. Хотя у обоих есть много возможностей для работы, Python более внедрен на рынке и его легче освоить.

Источник

Не начинайте учиться кодингу с Python, начните с языка C

Python удивителен своей способностью продвигать программирование. Он как будто является подтверждением популярной идеи «если вы знаете английский, то должны знать, как писать код». Благодаря синтаксису, напоминающему английский язык, парадигме отступов и огромному количеству библиотек другие языки по сравнению с Python начинают выглядеть бесполезными.

Python — язык программирования по умолчанию для «самой сексуальной профессии 21-го века». Да, громкие слова о данных по-прежнему сохраняют за data science репутацию «сексуальной работы», хотя современные обстоятельства уже не полностью поддерживают это утверждение. Языку Python удалось добиться того, что он позволяет решать большинство проблем data science.

Кроме того, Python также популярен в блокчейне, DevOps и кибербезопасности.

Ажиотаж вокруг Python постоянно растёт. Этот язык используется как средство кодинга в бесчисленном количестве онлайн-курсов и учебных программ.

Несмотря на всё это и вопреки всей привлекательности Python, он не подходит для начинающих в программировании. Лучшим вариантом является C.

В этой статье я расскажу о том, почему в качестве опорной точки вместо Python следует использовать C.

Начинай с самого сильного

Python — это высокоуровневый язык программирования. То есть Python имеет высокую степень абстракции, обеспечивающую удобство общения между пользователем и языком.

Другими словами, механизм интерпретации Python склонен закрывать глаза на ошибки, о которых другие языки программирования скорее всего сообщили бы. В нём нет объявления переменных, используется автоматическое приведение типов. Всё это упрощает программирование и превращает Python в дружественный к пользователю язык.

Любопытно, что преимущества Python одновременно являются и его недостатками. Такой подход культивирует ментальность, поощряющую нетерпеливость и лень.

С другой стороны, язык C — это язык программирования среднего уровня. Он находится между низкоуровневыми (ассемблер, машинные языки) и высокоуровневыми (Python, Ruby и т.д.) языками. С практической точки зрения из-за этого на C писать сложнее, чем на Python. Однако усилия того стоят.

C отображает истинную картину того, чем является программирование. Программисты на C преодолевают сложности, чтобы их код запускался и работал, и это стимулирует развитие хороших навыков программирования.

Разработчики на C известны тем, что кропотливо создают упорядоченный, чистый код. А поскольку процесс накопления таких навыков начинается на довольно ранних этапах, они влияют не только на программирование на C, но и на кодинг в целом.

Проще говоря, C — это отличная стартовая площадка, потому что он создаёт прочный фундамент для начинающих разработчиков. Такие основы computer science, как динамическое распределение памяти и структуры данных делают программирование сложным трудом, но в дальнейшем разработчики пожнут плоды своих усилий.

Нереалистичные ожидания

В Python меня расстраивает то, насколько нереалистичные ожидания и ложные надежды он заранее даёт. Многие люди думают, что Python — золотой билет в мир их карьеры, поэтому появляется так много новичков, стремящихся освоить этот язык.

Например, недавно в одной группе в Facebook я наткнулся на пост семилетнего ребёнка, ищущего фриланс-работу в сфере data science. Как доказательство своего опыта программирования он приложил сертификат онлайн-курса по Python.

Я ни в коем случае не хочу принизить усилия этого мальчика, ведь многие юные разработчики создают код, свидетельствующий об их мастерстве. Неприятное чувство во мне вызвало желание поиска работы в таком юном возрасте.

Увидев это, я понял, что ситуация на рынке технологий значительно изменилась. Сегодня каждый хочет освоить Python, чтобы получить обещанную прибыльную должность.

Я не говорю, что в этом вина Python. Это наша собственная вина.

Это наша вина, потому что мы обычно ставим планку слишком высоко и ведём себя так, как будто Python — это альфа и омега. Если подходить реалистично, то для успеха в современном непредсказуемом мире требуется больше, чем желание и язык программирования.

Возьмём для примера экономический спад, связанный с пандемией. Этот кризис превратил рынок труда в поле боя. Это, в свою очередь, нанесло урон выпускникам со степенью computer science, которые когда-то устраивались на работу без изматывающих поисков. Следовательно, если вы не продвинетесь дальше, чем глупый сертификат, и не сотрёте пальцы в кровь, то у вас нет ни малейшего шанса.

C — это хороший выбор для тренировки своих пальцев и подготовки мозга. В конечном итоге, вы как минимум получите представление о трудностях, которые вам предстоят в дальнейшем.

Python приготовлен на C

Python — это всего-навсего набор правил.

Правила, управляющие Python, можно реализовать в некоторых языках. Обычно название конкретной реализации состоит из аббревиатуры использованного языка и слова Python.

Например, для C есть CPython, а для Java — Jython.

Самая популярная реализация Python написана на C. Поэтому определённые знания C точно пригодятся при расшифровке кода на Python.

Кроме того, довольно многие пакеты Python, допустим, NumPy, написаны на C и его младшем брате C++ для устранения недостатков эффективности, потому что по сравнению с ними Python ужасно медленный.

Когда человек привыкает к быстрому коду, он начинает болезненно воспринимать медленно выполняемые программы. Это ведёт к стремлению создавать эффективный код, как на Python, так и на других языках программирования.

Выводы

За свою жизнь я поработал более чем с пятью языками программирования, первым был C, а последним — Python.

Хотя я благодарен тому фундаменту, который приобрёл благодаря старомодному C, я совершенно точно не пристрастен к этому языку. Мои сомнения в обоснованности изучения Python в качестве первого языка программирования обрели основу, когда я поработал с разработчиками, начавшими с Python.

Я заметил, что многим (не всем) разработчикам, с которыми я общался, не хватало навыков рефакторинга. Они редко воспринимали серьёзно проблемы с исполнением программ и их волновало только создание работающего кода. На самом деле, кодинг — это нечто большее.

В этот момент я понял, что под гримом Python скрывается уродливое лицо. Лицо, которое могло бы стать красивее, если бы за ним тщательно ухаживали с самого начала.

В конечном итоге, путь к мастерскому освоению Python становится менее трудным, если есть фундамент в виде знания C.

На правах рекламы

Эпичные серверы — это VPS на Linux или Windows с мощными процессорами семейства AMD EPYC и очень быстрыми NVMe дисками Intel. Расходятся, как горячие пирожки!

Источник

Выбираем самый удобный редактор кода Python

Примечание автора: каждый упомянутый в этой статье редактор хорош по-своему. Список — это только краткое руководство, основанное на моем личном опыте. Одни редакторы могут нравиться вам больше других. В конце концов, выбор редактора или среды разработки за вами. Нет неправильного или правильного выбора.

1. Python IDLE

IDLE — редактор, поставляемый вместе с Python. Это базовый, упрощенный режим программирования на Python. Тем не менее, IDLE хороший редактор для начала программирования и понимания основ языка. В нем есть оболочка Python — интерактивный интерпретатор. Его возможности обширны: автозавершение кода, подсветка синтаксиса, подбор отступа и базовый встроенный отладчик.

2. Sublime Text

Sublime Text — свободное программное обеспечение с широкой поддержкой сообщества. Редактор работает с несколькими языками программирования. В большинстве случаев можно использовать незарегистрированный Sublime Text, но время от времени вы будете получать всплывающее окно с просьбой зарегистрировать продукт и приобрести лицензию. Sublime Text тонко настраивается и дополняется пакетами для отладки, автозавершения кода, линтинга и т.д.

3. Visual Studio Code

Visual Studio Code — бесплатный редактор кода от Microsoft для Windows, Linux и MacOS. Его возможности — отладка, подсветка синтаксиса, интеллектуальное завершение кода, предопределённые фрагменты кода, рефакторинг и интеграция с Git. Поддерживаются различные языки программирования. Для начала работы с Python может понадобиться несколько дополнительных пакетов, но установить их довольно просто. Редактор постоянно обновляется. Visual Studio Code — один из лучших редакторов не только для Python, но и для других языков программирования. Я часто пользуюсь VSC и очень рекомендую его.

4. Jupyter Notebook

Jupyter Notebook — это веб-приложение с открытым исходным кодом, позволяющее создавать документы с выполняемым интерактивно кодом, уравнениями, визуализациями, простым текстом. Конечно, такими документами просто поделиться. Jupyter Notebook используется для очистки и преобразования данных, численного и статистического моделирования, визуализации данных, машинного обучение и многого другого. Этот редактор — хороший вариант для начала работы с наукой о данных и машинным обучением. Файлами можно поделиться с кем угодно, они помогают эффективнее работать с кодом. Я настоятельно рекомендую Jupyter Notebook, поскольку можно работать с каждым блоком кода отдельно. Также есть возможность использовать разметку. Среда Jupyter Notebook широко используется во многих успешных компаниях.

5. PyСharm

PyCharm — это интегрированная среда разработки специально для Python. Разработана чешской [прим. перев. — автор ориентируется на расположение головного офиса] компанией JetBrains. Редактор разработан специально для Python, так что имеет широкий набор возможностей, таких как автозавершение и инспекции кода, подсветка ошибок, исправления, отладка, система контроля версий и рефакторинг. IDE доступна на Microsoft Windows, Linux и MacOS. Есть бесплатная и платная профессиональная версии. Профессиональная IDE имеет несколько дополнительных функций, но бесплатной версии достаточно для большинства задач. Я настоятельно рекомендую PyCharm, если у вас есть как минимум 8 Гб оперативной памяти.

6. Thonny

IDE Thonny предустановлена на системы Linux и системы на ее основе. Мой опыт работы с этим редактором в основном связан с Raspberry Pi. Это отличная, простая среда разработки для начинающих. Thonny хорошо подходит Raspberry Pi. Некоторые возможности: подсветка синтаксических ошибок, отладчик, автозавершение кода, пошаговое вычисление выражений.

7. Spyder

Spyder — это мощная научная интегрированная среда программирования, написанная на Python, для Python. Она разработана учеными, инженерами и аналитиками данных для них самих. Spyder обладает уникальным сочетанием возможностей. Продвинутое редактирование, анализ, отладка и профилирование сочетается с возможностями исследования данных, интерактивного выполнения, глубокой инспекции кода и красивой визуализацией. Установить Spyder просто: скачайте его как часть дистрибутива Anaconda. Разработчики рекомендуют последнюю 64-битную версию Python 3, если у вас нет особых требований.

8. Atom

9. VIM

Vim — это текстовый редактор, предустановленный в системах MacOS и UNIX. Большинство экспертов любят vim за развитые вычислительные возможности и легкую, компактную среду разработки. Он не рекомендуется начинающим, так как изучать его трудно. Можно добавить плагины подсветки синтаксиса, автозавершения кода, отладки, рефакторинга и другие к Vim и использовать его как Python IDE. [Прим. перев. На скриншоте GVim — версия Vim с графическим интерфейсом].

10. Notepad++

Notepad++ — это редактор текста и исходного кода, работающий на Microsoft Windows. Поддерживается редактирование с вкладками, что позволяет работать с несколькими открытыми файлами в одном окне. Название проекта происходит от оператора инкремента языка С. Notepad++ распространяется как свободное программное обеспечение. Редактор поддерживает множество языков программирования и может быть полезным. На мой взгляд, есть и лучшие варианты. Кроме того, нужно установить дополнительные пакеты, чтобы сделать редактор функциональным для программирования на Python.

11. Онлайн редакторы

На Programiz, tutorials point, w3schools и некоторых других сайтах есть редакторы с удивительными возможностями.

Расскажите, в каком редакторе для Python вы пишете код и почему?

Получить востребованную профессию с нуля или Level Up по навыкам и зарплате можно, пройдя онлайн-курсы SkillFactory:

Источник

Аналоги в Python и JavaScript. Часть первая

Привет, Хабр! Представляю вашему вниманию перевод статьи «Equivalents in Python and JavaScript. Part 1».

Несмотря на то что Python и Javascript довольно сильно отличаются, существует много схожего, о чем должен знать любой фулстек разработчик. В этой серии из 4-х статей мы увидим что есть общего в обоих языках, и рассмотрим ряд известных проблем а также способы их решения.

Это не справочник, здесь не будет базовой информация о типах переменных, if-ах и циклах.
Но мы рассмотрим более сложные структуры данных и операции с ними используя Python и Javascript.

Также я проиллюстрирую это примерами из практики.

Эта серия будет интересна бэкендерам, использующим Django, Flask или любой другой Python-фреймворк, которые хотят получше узнать о современном Javascript’е. С другой стороны, эти статьи будут полезны фронтендерам, которые желают лучше понять как работает бэкенд, или даже написать свой сайт на Django.

Остальные статьи в этой серии:

Приведение к типу

Начнем с приведения строки к целому. В Питоне все просто и прямолинейно:

Но в JS вы должны объяснить к какой системе вы собираетесь приводить — к десятеричной, восьмеричной, шестнадцатеричной или двоичной:

Для использования обычной десятеричной системы мы передаем 10 в виде второго аргумента функции parseInt(). 8 для восьмеричной, 16 для шестнадцатеричной или 2 — для двоичной. В случае если второй параметр опущен, число начинается с нуля и вы используете устаревший браузер, строка с текстом будет воспринята как восьмеричная система:

Условное присваивание

Хотя для этого Python и JS используют различный синтаксис, данная операция популярна в обоих языках. Популярна она потому, что в одном выражении можно присвоить различные значения как для True-, так и для False-случая.
Начиная с Python 2.7 условное присваивание выглядит так:

Доступ к свойству объекта по имени свойства

Обычный способ доступа к свойству объекта и в Python и в JS одинаковый:

В JS вы можете обращаться с объектом как со словарем и передавать имя свойства в квадратных скобках:

Доступ к словарю по ключу

Схоже с вышеизложенным. Ключ стандартно указывается в квадратных скобках в обоих языках:

В JS вы можете проделать такой же трюк как со свойством объекта – OR со значением по дефолту:

Срезы: списки и строки

У Питона есть оператор [:] получения части списка, кортежа или схожих структур. Пример с объектом типа Django QuerySets :

У JS есть метод slice() с тем же эффектом:

Но не путайте с методом splice() который изменяет исходный массив!

В Питоне оператор [:] также применим и к строкам:

В JS у строк также есть метод slice() :

Операции со списками

В программировании часто приходится собирать и анализировать последовательность элементов. В Питоне для этого обычно используют списки, а в Javascript — массивы. У них схожий синтаксис и операции, но различаются методы добавления и удаления элементов.

Соединяем два списка, добавляем один элемент в конец, добавляем один элемент в начало, получаем и удаляем элемент в начале, получаем и удаляем элемент с конца и удаляем конкретный элемент по индексу.
Python:

То же в Javascript:

Соединяем наборы строк

Соединить набор строковых элементов в единую строку используя пробел, запятую или перевод строки в виде соединительного символа.

В Питоне для этого служит строковый метод join() который принимает в виде аргумента список или кортеж. Для непосвященного (в синтаксис Питона) может показаться странным начинать выражение с разделителя, но, после регулярного применения вы привыкнете к такой форме записи:

В JS у массивов есть метод join() с разделителем в виде аргумента:

Подытожим

В следующей серии мы посмотрим на создание и парсинг JSON, регулярные выражения и работу с ошибками и исключениями!

Источник

8 лучших фреймворков для тестирования с помощью Python в 2021 году

Если вы когда-нибудь думали: «С какого же языка программирования мне следует начать свое путешествие в тестирование?» Ваш ответ – Python. Но он подойдет не только начинающим! В недавнем опросе, который я провела в LinkedIn, мы видим, что среди опытных программистов 35% проголосовали за то, что Python является их самым любимым языком программирования (немного опередив всеми любимую Java, которая заняла 2-е место с 32%).

На протяжении многих лет Python действительно набирает обороты как среди тестировщиков, так и среди разработчиков, да и в целом является самым динамично развивающимся языком программирования (как видно на диаграмме трендов Stack Overflow), и мы прекрасно понимаем, что это значит. Популярность = релевантность!

К концу этой статьи я ставлю своей целью дать вам понимание того, насколько мощным является язык программирования Python и какой фреймворк для тестирования лучше всего подойдет вашему проекту исходя из его потребностей.

Что хорошего в Python для автоматизации тестирования?

Есть довольно много причин, по которым популярность Python растет в области автоматизации тестирования и версий, почему он считается лучшим вариантом для нее. Среди них вы найдете: Дзен Python (19 основополагающих принципов философии проектирования на Python), удобство для начинающих, но мощность для профессионалов; Python – одновременно объектно-ориентированный и функциональный, у него есть большая библиотека пакетов для тестирования, серьезное сообщество по всему миру и многое другое! Я рекомендую прочитать вам чуть больше об этом в блоге AutomationPanda.

Фреймворк для тестирования на Python, который вам подходит

С ростом применения Python растет и популярность фреймворков для тестирования на его основе. Поначалу может быть неясно, какой инструмент из всего многообразия следует выбрать, поскольку у каждого из них есть свои плюсы и минусы. Тем не менее, у каждого проекта и организации, есть свои требования и ограничения, поэтому нам нужно учитывать их все при выборе инструмента, который подойдет нам лучше всего. Чтобы лучше разобраться в этом вопросе, я рекомендую вам прочитать эти статьи:

И, конечно, зачем же нужны списки с плюсами и минусами, как ни для того, чтобы собрать важные сведения об инструментах в одном месте! Итак, давайте рассмотрим 8 лучших фреймворков для тестирования на Python и рассмотрим как их преимущества, так и недостатки, чтобы вам было проще выбрать идеальный фреймворк для тестирования.

Преимущества и недостатки 8 лучших фреймворков для тестирования на Python

Источник