Python: руководство для новичков / skillbox media

Что такое виртуальные среды или окружения языка Python?

Иногда при написании приложений возникают трудности, которые связаны с применением разных версий библиотек. Могут различаться требуемые версии, бывает нельзя изменять и обновлять библиотеки, также библиотеки могут быть недоступны.

Для того, чтобы эти проблемы не возникали были придуманы виртуальные среды или окружения. В каждой виртуальной среде можно запускать свое приложение с набором библиотек. Изменение или обновление этих библиотек не влияет на остальные приложения также использующие эти библиотеки.

Существует программное обеспечение, позволяющее формировать виртуальное окружение. Оно бывает встроенное в Python и внешнее. В стандартную библиотеку Python 3 входит модуль venv.

Синтаксис питона

Для того, чтобы было удобнее работать программистам с языком Python был придуман достаточно простой синтаксис. Приведу основные принципы.

Конец строки обозначает завершение инструкции. Не нужно специально обозначать точкой с запятой или какими — то другими символами;
Для того, чтобы отделить вложенные блоки друг от друга, используется отступ при помощи табуляции. Как правило, это четыре пробела;
Основная инструкция заканчивается двоеточием. После нее под строкой располагается вложенная инструкция или блок с отступом в четыре пробела.

Есть еще некоторые специальные случаи, которые лучше рассмотреть отдельно.

Удаляем знаки пунктуации и символы

Следующим шагом обработки данных является удаление всех ненужных символов. Рекомендуемый способ это сделать — перечислить все символы. Поскольку у нас текст с новостями, то ожидать невиданный символ не стоит (другое дело Twitter).

PySpark-функция заменит в столбце заданное регулярное выражение (очень часто в NLP применяются регулярные выражения). Внутри квадратных скобок перечислим символы и знаки пунктуации. Результат сохраним в столбец . Вот так это выглядит в Python:

pattern_punct = '"“’«»#$%&\'()*+,—/:;<=>?^_`{|}~\]'
df = df.withColumn('cleaned', 
regexp_replace('sentence', pattern_punct, ''))

Как настроить?

Начните с установки Pipenv, используя следующую команду через Pip (если вам нужно настроить его, обратитесь к этому).

$ pip install pipenv

Создайте каталог проекта и запустите проект, выполнив следующую команду:

$ mkdir ocr_server  cd ocr_server  pipenv install --three

Теперь мы можем активировать нашу виртуальную среду и начать установку наших зависимостей:

$ pipenv shell
$ pipenv install pytesseract Pillow

Если вы не будете использовать Pipenv, вы всегда можете использовать подход Pip и Virtual Environment. Следуйте официальной документации, которая поможет вам начать работу с Pip и виртуальной средой:

Примечание. В этом случае вместо pipenv install Pillow будет команда pip install Pillow.

Цикл for в Python

Цикл в Python используется для многократного повторения операторов или части программы. Он часто используется для обхода структур данных, таких как список, кортеж или словарь.

Синтаксис цикла в python приведен ниже.

Цикл For с использованием последовательности

Пример 1: Итерация строки с помощью цикла for

Вывод:

Пример 2: Программа для печати таблицы заданного числа.

Вывод:

Пример 3: Программа для печати суммы заданного списка.

Вывод:

Цикл For с использованием функции range()

Функция range()

Функция используется для генерации последовательности чисел. Если мы передадим , она сгенерирует числа от до . Синтаксис функции приведен ниже.

означает начало итерации.
означает, что цикл будет повторяться до stop-1. будет генерировать числа от 1 до 4 итераций. Это необязательный параметр.
Размер шага используется для пропуска определенных чисел в итерации. Его использование необязательно. По умолчанию размер шага равен 1. Это необязательно.

Рассмотрим следующие примеры:

Пример 1: Программа для печати чисел по порядку.

Вывод:

Пример 2: Программа для печати таблицы заданного числа.

Вывод:

Пример 3: Программа для печати четного числа с использованием размера шага в range().

Вывод:

Мы также можем использовать функцию с последовательностью чисел. Функция сочетается с функцией , которая выполняет итерацию по последовательности с использованием индексации. Рассмотрим следующий пример.

Вывод:

Вложенный цикл for в python

Python позволяет нам вложить любое количество циклов for внутрь цикла for. Внутренний цикл выполняется n раз за каждую итерацию внешнего цикла. Синтаксис приведен ниже.

Пример 1: Вложенный цикл for

Вывод:

Пример 2: Программа для печати пирамиды чисел.

Вывод:

Использование оператора else в цикле for

В отличие от других языков, таких как C, C++ или Java, Python позволяет нам использовать оператор else с циклом , который может быть выполнен только тогда, когда все итерации исчерпаны. Здесь мы должны заметить, что если цикл содержит какой-либо оператор break, то оператор не будет выполнен.

Пример 1

Вывод:

Цикл полностью исчерпал себя, так как нет прерывания.

Пример 2

В приведенном выше примере цикл прерван из-за оператора break, поэтому оператор не будет выполнен. Будет выполнен оператор, находящийся непосредственно рядом с блоком .

Вывод:

Цикл был прерван, благодаря оператору break.

Классы и методы

Класс включает в себя данные и методы. Класс – данные такого типа данных, который состоит из пакета свойств и средств для работы с ними. Создаются классы с помощью инструкции «class». В его теле может быть блок различных инструкций.

Класс содержит атрибуты, наследуемые объектами, которые написаны на основе этого класса. При вызове класса метод запускается автоматически.

Методы в классе очень похожи на функции, но принимают только один обязательный параметр. Этот параметр необходим для связи с нужным объектом. Методы помогают работать со строками, массивами, списками и т.д. Классы и их методы лучше изучать подробно в отдельной теме.

Токенизация

Очищенные текстовые данные можно разбить на токены (слова). Для этого используется NLP-токенизатор в PySpark. В аргумент нужно указать регулярное выражение, которое будет разделителем при разбиении. В нашем случае таким регулярным выражением будут пробелы. Следующий код это демонстрирует:

from pyspark.ml.feature import RegexTokenizer
regexTokenizer = RegexTokenizer(inputCol="cleaned", outputCol="tokens", pattern=r"\s+")
df = regexTokenizer.transform(df)
# Вот так выглядят токены
+--------------------------------------------------------------------------------+
|                                                                          tokens|
+--------------------------------------------------------------------------------+
|[в, 1930-е, годы, советский, союз, охватила, лихорадка, в, десятилетие, бурно...|
|[олимпийская, чемпионка, по, фигурному, катанию, алина, загитова, согласилась...|
|[российский, врач-диетолог, римма, мойсенко, объяснила, почему, однообразное,...|
|[в, 2019, году, телеканал, ю, запустил, адаптацию, знаменитого, телешоу, бере...|
+--------------------------------------------------------------------------------+

История появления

Кто создал Python

Питон был задуман в еще в далеких 80 — х программистом из Голландии Гвидо ван Россумом. Создавать его Гвидо начал в 1989 году как замену языку ABC, предназначенного для обучения студентов программированию. Он создавался на энтузиазме, без бюджета и поддержки.

Создатель языка Python Гвидо ван Россум

Работал Гвидо ван Россум по вечерам и в выходные дни. В результате за несколько недель был написан интерпретатор Python. Многие идеи были взяты из других языков программирования таких как C и ABC. В итоге из этого проекта вырос Python, входящий в тройку самых популярных языков мира.

Почему так назвали

Гвидо ван Россум был поклонником комедийного телешоу «Летающий цирк Монти Пайтона» и в честь этого английского сериала, популярного в 1970 – х годах дал название своему языку программирования Python. Этот сериал принес еще одно очень популярное сегодня слово «спам». Оно обозначает навязчивую рекламу, с которой знаком каждый.

Этапы развития Python

Публикация исходного текста Python произошла в 1991 году. Язык был относительно несложным. В нем было мало функций и интерпретатор «interpreter» тоже был небольшого размера.

Всего было 3 версии питона:

Первая версия Python 1.0 увидела свет в январе 1994 года и развитие ее релизов продолжалось до 2000 года. Последним релизом стал Python 1.6.
С 2000 по 2008 год развивалась его вторая версия. В это время проект был помещен на SourseForge. Это платформа, на которой расположены проекты с открытым кодом и был дан импульс к развитию языка сообществом программистов.
В 2008 году вышла третья версия, которая развивается и в настоящее время. Поддержка второй версии постепенно прекращается и все большее число программистов пользуется третьей версией Python. На момент выхода статьи последней версией питона является Python 3.9.0. Третья версия языка осуществляет поддержку второй не полностью.

Списки, кортежи, множества и словари

Списки, кортежи, множества и словари – еще 4 типа данных в Питоне, включающие в себя несколько значений и являющиеся итерируемыми (перебираемыми, как строки).

Особенности показаны в таблице 3.

Список (list)	Кортеж (tuple)	Множество (set)	Словарь (dict)
Изменяемый	Неизменяемый	Изменяемое	Изменяемый
Значения могут дублироваться	Значения могут дублироваться	Значения не могут дублироваться	Ключи не могут дублироваться
Доступ по индексу возможен	Доступ по индексу возможен	Доступ по индексу невозможен	Есть доступ к ключам и значениям

Таблица 3 – Коллекции данных в Python

Список – последовательность произвольных элементов, разделенных запятой. Обозначается квадратными скобками. Можно доставать отдельные составляющие через индекс, добавить в начало списка или конец те или иные значения, удалить элементы, узнать длину, отсортировать.

Рассмотрим часть функционала.

Результат работы скрипта:

Когда необходимо запретить изменение коллекции, ее удобно представлять в виде кортежа. Более того, он занимает меньшее количество в памяти. Записывается в круглых скобках.

На их основании также возможны срезы, доступ по индексу, нахождение максимума или минимума (если элементы представлены числами), поиск количества вхождений значений.

Результат работы скрипта:

Множества хороши в ситуациях, когда нужна гарантия уникальности всех элементов. Задаются фигурными скобками. При добавлении дубликата размер сета никак не меняется

Важно и то, что порядок объектов внутри множества не гарантирован, что исключает доступ по индексу

Результат работы скрипта:

Словарь – особый тип коллекций. Все его элементы состоят из пар «ключ: значение». Ключ должен быть уникальным, а значения могут повторяться. Обозначается фигурными скобками.

Рассмотрим некоторые операции со словарями.

Результат работы скрипта:

Таким образом, в зависимости от ситуации применяется тот или иной тип коллекций. Чаще всего это списки и словари.

Файл

Работа с файлами, хранящимися где-то на внешнем носителе, в Python реализована в виде объектов-файлов. Они относятся к объектам базового типа, но обладают весьма характерной чертой: нельзя создать экземпляр объекта-файла при помощи литералов.

Чтобы начать работу с файлами, нужно вызвать функцию и передать ей в качестве аргументов имя файла из внешнего источника и строку, описывающую режим работы функции:

Операции с файлами могут быть разными, а, следовательно, разными могут быть и режимы работы с ними:

— выбирается по умолчанию, означает открытие файла для чтения;
— файл открывается для записи (если не существует, то создаётся новый);
— файл открывается для записи (если не существует, то генерируется исключение);
— режим записи, при котором информация добавляется в конец файла, а не затирает уже имеющуюся;
— открытие файла в двоичном режиме;
— ещё одно значение по умолчанию, означающее открытие файла в текстовом режиме;
— читаем и записываем.

Морфологический анализ

Название	Метод	Языки	Лицензия	Платформа
	словарный	русский, английский, немецкий	LGPL	Linux, Windows
Snowball	алгоритм Портера	русский, английский	BSD	Linux, Windows
Stemka	словарный	русский	Собственная	Linux, Windows
pymorphy	словарный	русский, английский, немецкий	MIT	Python
Myaso	алгоритм Витерби	русский, английский	MIT	Ruby
Eureka Engine	машинное обучение	русский	Коммерческая	Веб-сервис
машинное обучение	русский, английский	Бесплатная для исследовательских целей + коммерческая	Веб-сервис, Java, Python
русский, английский	LGPLv3 + некоммерческая	Python, C++
словарный	русский, английский, немецкий	LGPL	PHP
словарный	русский, английский, украинский	Non-Commercial Freeware	.NET, .NET Core, Java и Python
FreeLing	словарный	русский, англиский, итальянский, испанский, португальский, астурийский, валийский, галисийский, каталанский	GPL + Коммерческая	Linux
машинное обучение	английский	Apache License	Python
машинное обучение	английский	MIT	Python
машинное обучение	английский	GPL	Python
правила, регулярные выражения	английский, испанский, немецкий, французский, итальянский, нидерландский	BSD	Python
правила	английский, французский, японский	MIT	Node.js
словарный	русский, английский	MIT	Linux
алгоритм Витерби	английский, корейский	BSD	Linux, Windows
метод опорных векторов	русский, английский	LGPL	Perl
машинное обучение	английский	GPL	Java
машинное обучение	английский, немецкий, арабский, китайский	GPL	Java
словарный	русский	Apache License	Java
словарный	русский	GPL	Java
mystem	словарный	русский	Некоммерческая	Linux, Windows
TreeTagger	деревья принятия решений	русский, английский, немецкий, французский, итальянский, нидерландский, испанский, болгарский, греческий, португальский, китайский, суахили, латинский, эстонский	Некоммерческая	Linux, Windows
алгоритм Витерби	русский, английский	Некоммерческая	Linux
словарный	русский, украинский	Коммерческая	Windows, Веб-сервис
словарный	русский	Коммерческая	Windows
словарный, правила	русский, английский	Коммерческая	Windows
словарный	русский, английский	Коммерческая	Linux, Windows
словарный	русский, украинский, английский, французский, немецкий, испанский, итальянский, португальский	Коммерческая	Windows
словарный	русский	н/д	Windows
словарный	русский	MIT + некоммерческая	Java on Linux, Windows
машинное обучение, словарный	русский	некоммерческая	.NET on Linux, Windows
машинное обучение, словарный	английский	некоммерческая	.NET on Linux, Windows

Объединение массивов

NumPy предоставляет множество функций для создания новых массивов из существующих массивов.

Давайте рассмотрим две наиболее популярные функции, которые вам могут понадобиться или с которыми вы столкнетесь.

Вертикальный стек

Имея два или более существующих массива, вы можете сложить их вертикально, используя функцию vstack ().

Например, учитывая два одномерных массива, вы можете создать новый двумерный массив с двумя строками, сложив их вертикально.

Это продемонстрировано в примере ниже.

Выполнение примера сначала печатает два отдельно определенных одномерных массива. Массивы вертикально сложены, что приводит к новому массиву 2 × 3, содержимое и форма которого печатаются.

Горизонтальный стек

Имея два или более существующих массива, вы можете разместить их горизонтально, используя функцию hstack ().

Например, учитывая два одномерных массива, вы можете создать новый одномерный массив или одну строку со сцепленными столбцами первого и второго массивов.

Это продемонстрировано в примере ниже.

Выполнение примера сначала печатает два отдельно определенных одномерных массива. Затем массивы располагаются горизонтально, что приводит к созданию нового одномерного массива с 6 элементами, содержимое и форма которого печатаются

Как открыть текстовый файл в Python с помощью open()

Если вы хотите прочитать текстовый файл с помощью Python, вам сначала нужно его открыть.

Вот так выглядит основной синтаксис функции :

open("name of file you want opened", "optional mode")

Имена файлов и правильные пути

Если текстовый файл, который нужно открыть, и ваш текущий файл находятся в одной директории (папке), можно просто указать имя файла внутри функции . Например:

open ("demo.txt")

На скрине видно, как выглядят файлы, находящиеся в одном каталоге:

Но если ваш текстовый файл находится в другом каталоге, вам необходимо указать путь к нему.

В этом примере файл со случайным текстом находится в папке, отличной от той, где находится файл с кодом main.py:

В таком случае, чтобы получить доступ к этому файлу в main.py, вы должны включить имя папки с именем файла.

Если путь к файлу будет указан неправильно, вы получите сообщение об ошибке .

Таким образом, чтобы указать путь к файлу правильно, важно отслеживать, в каком каталоге вы находитесь

Необязательный параметр режима в open()

При работе с файлами существуют разные режимы. Режим по умолчанию – это режим чтения.

Он обозначается буквой .

open("demo.txt", mode="r")

Вы также можете опустить и просто написать .

open("demo.txt", "r")

Существуют и другие типы режимов, такие как для записи или для добавления. Мы не будем вдаваться в подробности о других режимах, потому что в этой статье сосредоточимся исключительно на чтении файлов.

Полный список других режимов можно найти в .

Дополнительные параметры для функции open() в Python

Функция может также принимать следующие необязательные параметры:

buffering
encoding
errors
newline
closefd
opener

Если вы хотите узнать больше об этих опциональных параметрах, можно заглянуть в .

Английский для программистов

Наш телеграм канал с тестами по английскому языку для программистов. Английский это часть карьеры программиста. Поэтому полезно заняться им уже сейчас

Подробнее

1.Типы данных

В математике принято классифицировать переменные в соответствие с некоторыми важными характеристиками. Мы различаем вещественные, комплексные и логические переменные ,переменные ,представляющие собой отдельные значения, множества значений или множества множеств. В обработке данных понятие классификации играет такую же, если не большую роль. Мы будем придерживаться того принципа, что любая константа, переменная, выражение или функция относятся к некоторому типу.
Фактически тип характеризует множество значений, которые может принимать некоторая переменная или выражение и которые может формировать функция.

В информатике тип данных или просто тип представляет собой классификацию информационных сущностей (например, таких как значения или выражения ), определяющую возможность их использования в рамках заданной формальной системы. Понятие имеет несколько определений, которые могут частично пересекаться или приводить к тождественному содержанию. Наиболее принципиально различимых, хотя и не противоречащих друг другу, определений два:

декларативное — тип есть множество допустимых значений , которые могут принимать данные, принадлежащие к этому типу;
процедурное — тип определяется поведением, т.е. набором действий, которые можно осуществлять над данными, принадлежащими к этому типу.

Декларативное определение чаще всего используется в императивном программировании, процедурное — в параметрическом полиморфизме. Объектно-ориентированное программирование использует процедурное определение при описании взаимодействия компонентов программы, и декларативное — при описании реализации этих компонентов на ЭВМ, соответственно, рассматривая « класс -как-поведение» и «класс-как- объект в памяти».

Операция назначения типа информационным сущностям называется типизацией. Назначение и проверка согласования типов может осуществляться заранее (статическая типизация), непосредственно при использовании (динамическая типизация) или совмещать оба метода. Типы могут назначаться «раз и навсегда» (сильная типизация) или позволять себя изменять (слабая типизация) — см. сильная и слабая типизация.

Теория типов формально изучает типы и результаты от их назначения. Неотъемлемой частью большинства языков программирования являются системы типов, использующие типы для обеспечения той или иной степени типобезопасности . Лишь немногие языки могут считаться типизированными в полной мере, большинство языков предоставляет лишь некоторый уровень типизированности.

Понятие типобезопасности опирается преимущественно на процедурное определение типа. Например, попытка деления «числа» на «строку» будет отвергнута большинством языков, так как для этих типов не определено соответствующее поведение. Слабо типизированные языки тяготеют к декларативному определению. Например, «число» и «запись» имеют различное поведение, но значение адреса «записи» в памяти ЭВМ может иметь то же низкоуровневое представление, что и «число». Слабо типизированные языки предоставляют возможность нарушить систему типов, назначив этому значению поведение «числа» посредством операцииприведения типа. Подобные трюки могут использоваться для повышения эффективности программ, но несут в себе риск крахов , и поэтому не допускаются вбезопасных языках.

К не полным по Тьюрингу языкам описания данных (таким как SGML) процедурное определение не применимо.

Единообразная обработка данных разных типов называется полиморфизмом.

Графематический анализ

Название	Метод	Языки	Лицензия	Платформа
	словарный	русский, английский	LGPL	Linux, Windows
словарный	русский, английский	GPL	Linux
FreeLing	правила	русский, английский, итальянский, испанский, португальский, астурийский, валийский, галисийский, каталанский	GPL + Коммерческая	Linux
Stanford CoreNLP	эвристика	английский	GPL	Java
Apache OpenNLP	регулярные выражения, машинное обучение	английский	Apache License	Java
машинное обучение	английский	GPL	Java
регулярные выражения, машинное обучение	английский	Apache License	Python
регулярные выражения, машинное обучение	английский	MIT	Python
машинное обучение	английский	GPL	Python
правила, регулярные выражения	английский, испанский, немецкий, французский, итальянский, нидерландский	BSD	Python
Greeb	регулярные выражения	русский, английский	MIT	Ruby
регулярные выражения	английский, испанский, персидский, итальянский, русский	MIT	Node.js
правила	русский, английский	Коммерческая	Linux, Windows
правила	русский, английский, немецкий	GPL	C
правила	русский, английский	Коммерческая	Windows

Уменьшаем текстовые данные

Столбец text содержит слишком много информации – целый абзац. Для нашей задачи мы ограничимся лишь 2 предложениями. Чтобы это сделать, мы разобьём текст на предложения с помощью специальной PySpark-функции , а затем результаты разбиений сохраним в виде столбцов:

import pyspark.sql.functions as F
sentences = F.split(df, '\.')
df = df.withColumn('sentence_1', sentences.getItem(0))
df = df.withColumn('sentence_2', sentences.getItem(1))

После этого столбцы с предложениями соединим в одно, используя специальную функцию . Сохраним полученный результат в столбец под названием . Код на Python выглядит следующим образом:

df = df.withColumn('sentence', F.concat('sentence_1', 'sentence_2')) \
    .select('sentence')