GameDev
Хотя стандартом отрасли считаются языки С и C++, Python также можно встретить в игровой индустрии. Да, на Python не пишется ядро игр, но его применяют для описания логики и сценариев. Например, на Python пишет игры компания CCP Games — та же MMORPG EVE Online почти полностью написана на «удаве». При этом в игре одновременно находится от 15 до 50 тысяч игроков — и она неплохо выдерживает такую нагрузку.
Python используют и в культовом World of Tanks — для некоторых компонентов интерфейса и внутриигровых скриптов. Например, код на Python отвечает за состояние маркеров и прицелов (для каждого типа есть свой Python-класс). А вот за расположение маркеров и прицелов на экране отвечает уже клиентский C++-код.
Чаще всего Python используется в разработке игр как дополнительный, встраиваемый в движок скриптовый язык. Программирование игр и создание мультимедийного контента возможно с помощью библиотек pygame, cgkit, pyglet, РуSoy, PandaBD. Но всё-таки Python — далеко не самый популярный инструмент для геймдева. Делать на нём сложную красивую графику и движки требовательных к ресурсам игр — не лучшее решение.
Оценка: GameDev —
Asyncio
Основное назначение: работа с асинхронным кодом.
Многочисленные разработчики Python по всему миру используют библиотеку asyncio для написания асинхронного кода с использованием синтаксиса async/await. В большинстве случаев библиотека asyncio идеально подходит для высокоуровневого структурированного сетевого кода с привязкой к IO. Библиотека поставляется с несколькими высокоуровневыми и низкоуровневыми API.
Особенности:
- Позволяет управлять подпроцессами, распределять задачи через очереди, выполнять сетевой ввод-вывод и IPC, а также синхронизировать параллельный код
- Соединение библиотек на основе обратных вызовов и кода с помощью синтаксиса async/await с использованием низкоуровневых API
- Поставляется с набором API высокого уровня для одновременной работы сопрограмм Python и полного контроля над их выполнением.
- Облегчает работу с асинхронным кодом
5. Язык командой оболочки
Команды терминала Linux позволяют не только выполнять повседневные операции в интерактивном режиме, но это также полноценный язык программирования с поддержкой самых простых управляющих конструкций. Наиболее распространенная оболочка Bash (Bourne Again Shell) Больше всего скриптов написаны именно на ее синтаксисе, но есть и другие, например, тот же fish, sh, zsh, dash и т д.
Синтаксис управляющих конструкций Bash немного сложный для понимания, но на нем написано много системных скриптов, это в первую очередь все скрипты инициализации демонов в SysVinit, скрипты для обслуживания серверов, резервного копирования, запуска программ и т д. У каждого администратора есть несколько скриптов, написанных на Bash.
Машинное обучение
В ML, Big Data, AI и других модных словах Python — настоящий король. Он легко обходит главных конкурентов — R и Julia (см. нашу статью о языках программирования для ML). На Python собрано больше всего ML-проектов на GitHub. Лидирует он и в авторитетном рейтинге Towards Data Science.
А ещё у Python куча специализированных библиотек.
- Scikit-learn, на которой Spotify делает свою рекомендательную систему.
- Ramp на основе Pandas для быстрого прототипирования в ML.
- Культовая библиотека для машинного обучения TensorFlow, разработанная исследователями из группы Google Brain в рамках Google AI. Её используют для создания алгоритмов машинного обучения и моделирования сложных процессов.
- PyTorch для создания нейронных сетей.
«Я давно занимаюсь инвестициями — в «Тинькофф.Пульсе» можете найти меня под ником znbiz, а с недавних пор я ещё и разрабатываю свою платформу для управления инвестиционными портфелями. Вот как мне помог Python:
- Нужны были исторические данные — написал парсеры на Python.
- Нужно было сделать модель и обучить её на данных — и тут тоже мне помог Python.
- Нужно получать уведомления (удобнее всего через Telegram) — написал Telegram-бота на Python.
- Понадобился бэк для выгрузки портфелей — да Python именно для этого и создан».
Оценка: машинное обучение —
Scrapy
Основное назначение: извлечение данных веб-сайта.
Дополнительное назначение: автоматическое тестирование, интеллектуальный анализ данных, сканирование в интернете.
Scrapy — это бесплатная среда Python с открытым исходным кодом, широко используемая для веб-анализа и ряда других задач, включая автоматическое тестирование и анализ данных.
Особенности:
- Легко написать скрипт для сканирования веб-сайта и извлечение данных
- Предлагает оболочку для сканирования веб-сайтов, которая позволяет разработчикам тестировать поведение веб-сайта.
- Поддерживает экспорт очищенных данных с помощью командной строки
Миф 4. Python назван в честь змеи
Каа, бандерлоги, Каа и Маугли — это прекрасно и романтично, но, несмотря даже на логотип в виде змейки, который мелькает даже на официальных сайтах, Python назван в честь британского скетч-шоу «Летающий цирк Монти Пайтона». И кстати, произношение «питон» — это так «a la russe», mes chers jeunes programmeurs (ме шер жён программёр).
Это легендарное шоу любят разработчики во всём мире и интеллектуалы, а в комедийную группу входил Терри Гиллиам, режиссёр «12 обезьян», «Страха и ненависти в Лас-Вегасе» и «Воображариума доктора Парнаса». И именно оттуда пошло слово «спам» в современном значении — навязчивая, ненужная реклама.
Python как лучший язык для разработки ИИ
Спам-фильтры, системы рекомендаций, личные помощники, поисковые системы и системы обнаружения мошенничества — все это стало возможным благодаря искусственному интеллекту и машинному обучению. Само собой, для ИИ и ML будет находиться всё больше и больше применений.
Владельцы продуктов стремятся создавать приложения с отличной производительностью. А для этого требуются алгоритмы, которые обрабатывают информацию “разумно”, делая поведение программ похожим на человеческое. Как Python-разработчики, мы считаем, что Python прекрасно подходит для создания подобных программ.
Установите Python через способный — добираются
Установка Python через способное — добирается, команда довольно проста. Во-первых, необходимо обновить индекс системного репозитория с тем из Интернета так, чтобы последняя доступная версия могла быть установлена. Выполните следующую команду как sudo, чтобы сделать так:
$ sudo apt-get update
Так как нам уже установили Python в нашей системе, как проверено в предыдущем разделе, мы только должны обновить его до последней версии следующим образом:
$ sudo apt-get upgrade python3
Система могла бы попросить у Вас пароль sudo, как только авторизованный пользователь может добавить/удалить и обновить программное обеспечение на Ubuntu.
Система также предложит Вам с y/n опцией для подтверждения обновления; введите Y и затем совершите нападки, Входят для продолжения.
Последняя доступная версия Python будет теперь установлена в Вашей системе.
Теперь при проверке номера версии Python Вы будете видеть обновленную установку:
В случае, если Вам не установили Python во-первых, можно установить его, поскольку sudo посредством следующей команды после выполнения склонного — получают обновление:
$ sudo apt-get install python3
Автоматизация и скрипты
Один из мифов о Python гласит, что это язык сценариев, а его конкуренты — Perl, Ruby, Bash, Zsh и Lua. Python и правда позволяет легко автоматизировать задачи и писать скрипты, да и файлы с Python-кодом часто называют сценариями, а не программами.
«Python — язык-клей, на котором можно быстро всё выстроить и объединить. Например, моему знакомому нужно было автоматизировать работу в Trello: ставить задачи, передавать статистику, строить графики, присылать напоминания при задержке сроков и так далее. Мы очень быстро нашли готовую Python-библиотеку для работы с Trello — и он выполнил эту задачу буквально за несколько дней».
Ещё программы на Python используют для управления компонентами других приложений — их подключают в контрольных точках, чтобы настроить продукт под конечного пользователя или выполнить какие-то рутинные операции, передать информацию с одного этапа на другой, то есть как своеобразный клей между большими блоками-кубиками.
«Я играю в Factorio, там надо возить ресурсы с помощью поездов, управляя сигналами путей. Нужно было постоянно делать это вручную. Как-то я заскучал и написал на Python код, который загрузил в «Яндекс.Станцию». Теперь, когда я говорю: «Алиса, включи станцию угля», — у меня автоматически включается эта станция. Я сделал это за два дня.
А недавно знакомая попросила написать ей бота для онлайн-магазина. Он должен вести клиента по определённому маршруту и предлагать товары. Это заняло всего 10 часов».
1. Си
Я не преувеличу, если скажу, что этот язык был создан для этой операционной системы. Это уже старый язык. Он создавался в семидесятых годах инженером из Bell Labs Денисом Ритчи специально для написания ядра Unix. Дело в том, что в те времена программы и операционные системы писались на ассемблере и нужно было для каждой архитектуры писать программу отдельно, потому что наборы инструкций отличались. Разработчикам Unix нужен был высокоуровневый язык программирования, на котором они смогли бы написать Unix один раз и собирать его для всех платформ. Таким языком стал Си.
Ядро Linux, основано на Unix, а поэтому тоже написано на Си, также на Си реализованы все модули ядра, драйверы, а также огромное количество системного программного обеспечения. Если вы задавались вопросом, на чем написан Linux то теперь знаете ответ. На Си разработаны множество утилит из набора GNU, X сервер, набор библиотек для работы с графикой GTK и многое другое, некоторые оконные менеджеры. Но для написания новых программ Си используется все реже, ему на замену пришла его объективно ориентированная модификация С++.
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.
Преимущества Python
Начнем с основ. Python был создан примерно
40 лет назад. За это время с его помощью
было написано множество сайтов и
программ. Давайте разберемся, почему
многие компании для разработки своих
продуктов выбирают именно Python.
- Простота. Код, написанный на Python, легок для чтения и понимания. Благодаря этому в случае возникновения проблем разработчик может сосредоточиться именно на них, не отвлекаясь при этом на сложности языка.
- . Python это бесплатная и открытая технология. Разработчики могут ее распространять, копировать и изменять. Как следствие этого, Python быстро развивается и имеет хорошее сообщество. Что касается последнего, оно поддерживает начинающих разработчиков, делясь с ними знаниями.
- Совместимость. Python предлагает совместимость с различными платформами. Это избавляет разработчиков, пишущих на Python, от многих проблем, обычных для других языков.
- Объектно-ориентированность. Python поддерживает как процедурно-ориентированное, так и объектно-ориентированное программирование. Первое позволяет применять разные части кода повторно. А ООП позволяет использовать объекты, в основе которых лежат данные и функционал.
- Обилие библиотек. Для Python создано очень много библиотек. Благодаря этому разработчикам проще работать с документацией, базами данных и браузерами, проводить модульное тестирование и т. д. Кроме того, Python может использоваться для самых разных задач, например, для разработки десктопных и веб-приложений, сложных вычислительных систем, игр, интернета вещей и многого другого.
Код на Python хорошо читается и понятен
даже разработчикам, никогда не работавшим
с этим языком. В результате сообщество
Python непрерывно растет. Кроме того, этот
язык преобладает в сфере науки, так что
среди его пользователей много профессоров
и ученых.
История
Гвидо ван Россум, создатель Python
Python был задуман в конце 1980-х годов, и его реализация была начата в декабре 1989 года Гвидо ван Россум в CWI в Нидерландах в качестве преемника языка ABC (сам вдохновлен Setl) способны исключением обработки и взаимодействия с операционной системой Amoeba. Ван Россум основной автор Python, и его продолжения центральная роль в принятии решения о направлении Python отражается в названии данного ему сообщества Python, великодушный диктатор для жизни (BDFL) ,
О происхождении Python, Ван Россум написал в 1996 году:
Более шести лет назад, в декабре 1989 года, я искал «хобби» программирования проекта, который будет держать меня оккупированных в течение недели вокруг Рождества. Мой офис … будет закрыт, но у меня был домашний компьютер, и не более того на руках. Я решил написать интерпретатор для сценариев нового языка о котором я думал в последнее время : потомок ABC, что бы обратиться к Unix / C хакеров. Я выбрал Python в качестве рабочего названия для проекта, будучи в слегка непочтительный настроения (и большой поклонник Летающий цирк Монти Пайтона).
Python 2.0 был выпущен 16 октября 2000 года, в котором было много крупных новых функций, в том числе цикла обнаружения сборщиком мусора и поддержки Unicode. В этом выпуске процесс развития был изменен и стал более прозрачным и сообщество поддержало.
Python 3.0 (также называемый Python 3000 или py3k), фаворит, в обратном направлении-несовместимые релиз был выпущен на 3 декабря 2008 года, после длительного периода тестирования. Многие из его главных особенностей были портированном к обратной совместимости Python 2.6 и 2.7.
Pillow
Основное применение: манипулирование изображениями
Второстепенное применение: архивирование и отображение изображений
Pillow или PIL — это бесплатная библиотека, которая добавляет интерпретатору Python возможность для обработки, манипулировании раздичными форматами изображений.
По сути, Pillow — это фактически ответвление библиотеки PIL. Сначала Библиотека была основана в первую очередь на структуре кода PIL. Однако позже это превратилось во что-то более дружелюбное и лучшее. Многие считают, что Pillow на самом деле является современной версией PIL.
Библиотека Pillow умеет накладывать водяной знак, склеивать изображения, генерировать GIF, создавать превью изображений, а также множество действий с размером и форматом изображений.
Одним словом, это мастхев для тех, кто работает с изображениями на python.
Пример работы с пакетами
PIP позволяет устанавливать, обновлять и удалять пакеты на компьютере. Ниже попробуем разобраться с работой менеджера pip на примере парсинга названий свежих статей на сайте habr.com.
- установим нужные пакеты;
- импортируем пакет в свой скрипте;
- разберемся, что такое ;
- обновим/удалим установленные пакеты.
Приступим
Шаг #1 Установка.
Для начала, нам необходимо установить beautifulsoup4 — библиотеку для парсинга информации с веб-сайтов.
pip найдет последнюю версию пакета в официальном репозитории pypi.org. После скачает его со всеми необходимыми зависимостями и установит в вашу систему. Если вам нужно установить определенную версию пакета, укажите её вручную:
Данная команда способна даже перезаписать текущую версию на ту, что вы укажите.
Также для работы beautifulsoup нам понадобится пакет lxml
️ Важный момент: по умолчанию pip устанавливает пакеты глобально. Это может привести к конфликтам между версиями пакетов. На практике, чтобы изолировать пакеты текущего проекта, создают виртуальное окружение (virtualenv).
Шаг #2 Импортирование в скрипте.
Для того чтобы воспользоваться функционалом установленного пакета, подключим его в наш скрипт, и напишем простой парсер:
Шаг #3 requirements.txt.
Если вы просматривали какие-либо проекты Python на Github или где-либо еще, вы, вероятно, заметили файл под названием requirements.txt. Этот файл используется для указания того, какие пакеты необходимы для запуска проекта (в нашем случае beautifulsoup4 и lxml).
Файл создается командой:
и выглядит следующим образом:
Теперь ваш скрипт вместе с файлом requirements.txt можно сохранить в системе контроля версий (например git).
Для работы парсера в новом месте (например на компьютере другого разработчика или на удаленном сервере) необходимо затянуть файлы из системы контроля версий и выполнить команду:
Шаг #4Обновление/удаление установленных пакетов.
Команда выведет список всех устаревших пакетов. Обновить отдельно выбранный пакет поможет команда:
Однако бывают ситуации, когда нужно обновить сразу все пакеты из requirements.txt. Достаточно выполнить команду:
Для удаления пакета выполните:
Для удаления всех пакетов из requirements.txt:
Мы разобрали основы по работе с PIP. Как правило, этого достаточно для работы с большей частью проектов.
Downloading Python
To download python use the following commands-
$ cd /usr/src $ sudo wget https://www.python.org/ftp/python/3.4.4/Python-3.4.4.tgz
The sample output should be like this –
--2016-03-18 11:13:18-- https://www.python.org/ftp/python/3.4.4/Python-3.4.4.tgz Resolving www.python.org (www.python.org)... 103.245.222.223 Connecting to www.python.org (www.python.org)|103.245.222.223|:443... connected. HTTP request sent, awaiting response... 200 OK Length: 19435166 (19M) [application/octet-stream] Saving to: ‘Python-3.4.4.tgz’ 100% 1,94,35,166 819KB/s in 27s ..................................................
Now extract the downloaded package as shown below-
$ sudo tar xzf Python-3.4.4.tgz
Шаг 2 — Настройка виртуальной среды
Виртуальные среды позволяют выделять на сервере изолированную область для проектов Python. Благодаря этому каждый из ваших проектов может иметь собственный набор зависимостей, которые не помешают функционированию других ваших проектов.
Настройка среды программирования обеспечивает нам лучший контроль над проектами Python и над обработкой разных версий пакетов
Это особенно важно при работе с пакетами сторонних разработчиков
Вы можете настроить любое желаемое количество сред программирования Python. Каждая среда представляет собой каталог или папку на сервере, содержащую несколько скриптов, обеспечивающих ее работу.
Хотя существует несколько способов создания среды программирования в Python, мы используем модуль venv, входящий в состав стандартной библиотеки Python 3. Для установки venv введите следующую команду:
С этим модулем мы готовым приступить к созданию сред. Вначале выберем каталог, где мы хотим разместить наши среды программирования Python, или создадим такой каталог с помощью команды :
Для создания среды перейдите в каталог, где вы хотите разместить среды, и введите следующую команду:
Команда настраивает новый каталог, содержащий несколько элементов, которые мы можем просмотреть с помощью команды :
Совместная работа этих файлов обеспечивает изоляцию ваших проектов в более широком контексте вашего сервера, так что системные файлы и файлы проекта не смешиваются. Будет очень полезно использовать контроль версий и обеспечить каждому из ваших проектов доступ к конкретным пакетам, которые ему необходимы. Python Wheels — это формат готовых пакетов для Python, который помогает ускорить разработку программного обеспечения за счет сокращения количества операций компиляции. Он находится в каталоге в Ubuntu 20.04.
Чтобы использовать эту среду, ее нужно активировать. Для этого введите следующую команду, вызывающую скрипт activate:
В командной строке теперь будет отображаться имя вашей среды, в данном случае my_env. В зависимости от используемой версии Debian Linux префикс может выглядеть несколько иначе, однако называние вашей среды в скобках — это первое, что вы увидите в строке:
Префикс сообщает нам, что среда my_env активна, и что при создании программ они будут использовать настройки и пакеты этой конкретной среды.
Примечание. В виртуальной среде вы можете при желании использовать команду вместо и команду вместо . Если вы используете Python 3 на компьютере вне виртуальной среды, вы можете использовать только команды и .
После выполнения этих шагов ваша виртуальная среда готова к использованию.
Pygame
Основное назначение: разработка 2D-игр.
Дополнительное назначение : разработка мультимедийных приложений.
Pygame — это бесплатная библиотека с открытым исходным кодом, предназначенная для разработки мультимедийных приложений на Python, особенно для двумерных игровых проектов. Следовательно, он широко используется как начинающими, так и профессиональными разработчиками игр.
Конечно, таких уж громких и крупных проектов на данной библиотеке нет, однако инди разработчики смогут полноценно реализовывать свои проекты.
С помощью данной библиотеки, также можно портировать приложения, на платформу Android. Для этого необходимо использовать расширение pgs4a.
Особенности:
- Не требует OpenGL
- Облегчает использование многоядерных процессоров
- Для использования всех доступных функций графический интерфейс не требуется
- Использует ассемблерный и оптимизированный C-код для реализации основных функций
Прототипирование
Python быстрее и проще в работе, чем большинство других языков программирования. Это гибкий язык, который очень легко читать и понимать. Python позволяет совместить в одной программе функциональную, объектно-ориентированную, структурную, аспектно-ориентированную парадигмы программирования — так можно быстро опробовать несколько парадигм и выбрать подходящую, не меняя язык.
Кроме того, с точки зрения Python-программ компоненты, написанные на Python и С, выглядят одинаково. Поэтому нередко систему вначале быстро собирают и тестируют на Python, а потом уже переносят самые требовательные к ресурсам компоненты на компилируемые языки типа С или C++.
Высокая скорость разработки прототипов возможна благодаря большому количеству библиотек и динамической типизации Python. Поэтому его активно используют для экстремального программирования и проверки гипотез.
«Для любого прототипа подойдёт Python, но только до достижения определённого количества пользователей, которые одновременно будут работать с сервисом. Для меня это планка в 10 тысяч человек. Когда она будет пройдена, стоит подумать про Go. Хотя возможностей Python может хватить и для этого числа пользователей — всё зависит от проекта.
Но эта особенность не должна останавливать проекты на Python, потому что при масштабировании проект всё равно переписывают, на каком бы языке он ни был написан. Ведь за время роста меняются технологии, появляются новые фреймворки — переделок не избежать».
Оценка: прототипирование —
Миф 3. Python медленный
И это правда! В тестах Python показывает достаточно слабые результаты — особенно по сравнению с C++ и Java. Скорость выполнения может быть ниже в десятки раз. Выигрывает он только у тяжеловесов вроде JavaScript или Ruby. Но кому нужна эта ваша скорость исполнения программы, когда есть такие мощные компьютеры? Конечно, писать на Python новую операционную систему — глупо. Зато он неплохо выигрывает в скорости разработки — у языка лаконичный и понятный синтаксис, компактный код. То, что на Python уместится в пару десятков символов, на С++ может занять пару страниц.
«Hello, World!» на Python
«Hello, World!» на Java
«Hello, World!» на C++
А теперь подумайте, сколько времени у программистов уходит на набор кода и сколько бизнес недополучает из-за долгой разработки. Так что посредственная скорость выполнения (пользователь это вряд ли почувствует) с лихвой компенсируется скоростью разработки и экономией. А ещё код на Python гораздо легче читать и редактировать — а чуть ли не большую часть времени программист читает и правит чужой код, а не пишет свой.
6. Другие языки
Большинство программ в Linux написано с использованием языков программирования, перечисленных выше. Они самые популярные, однако существуют и другие, менее используемые. Но тем не менее написанные на них программы могут выполнятся в Linux.
- Java — это мощный и полностью объективно-ориентированный, кроссплатформенный язык программирования в котором есть широкие возможности для создания как приложений для рабочего стола, так и сетевых и веб-приложений. Язык разработан в девяностых годах компанией Sun Microsystems для встраиваемых устройств, но потом завоевал все платформы. Этот язык больше предназначен для работки Enterprice программ, поэтому вы не часто встретите программы написанные на Java при обычном использовании системы или среди системных утилит. Самые известные программы на Java — это среды разработки: Netbeans, Eclipse и IntelijIDEA.
- JavaScript — это в первую очередь язык программирования для создания динамических веб-страниц, разработанный специально для этой цели в середине девяностых Бренданом Эйхом в компании Netscape. Но уже появился проект Node.js, позволяющий разрабатывать серверные программы на JavaScript. А потом компания GitHub создала фреймворк Electron, на базе Node.js, с помощью которого можно разрабатывать приложения для рабочего стола. Хотя платформа вышла совсем недавно, на ней уже написано до сотни приложений, среди самых известных можно отметить редакторы сходного кода Atom и LightTable, VSCode и другие.
- Go — новый язык программирования, выпущенный Google в 2008 году. Разработчики стремились исправить все недочёты Си, но в то же время создать очень быстрый язык компилируемый язык. У них неплохо получилось и язык начал очень быстро завоёвывать аудиторию. На Go пишутся новые программы, например, современная база данных InfluxDB.
- Ruby — это ещё один интерпретируемый язык программирования. Он разработан Юкихиро Мацумото в 1995 году. По синтаксису он немного похож на Perl, но он обективно ориентированный и достаточно современный. На волне популярности Ruby на нём начинали писать различные скрипты для Linux, например на нём написан фреймворк для тестирования безопасности Metasploit. Но сейчас популярность этого языка прошла и вместо него выгоднее использовать Python.
- C# — Фремворк .NET и C# от Microsoft очень долго не использовался в Linux. Большую часть времени приложения написанные на этом фремворке могли работать только в Windows. Лиш недавно ситуация поменялась в лучшую сторону. Многих разработчиков такое положение дел не устраивало, поэтому была выпущена платформа Mono, свободная реализация .NET для Linux. Приложения, разработанные для Mono могут работать и в Windows и в Linux. Такие программы выглядят, мягко говоря, не очень потому что не используют тему дистрибутива. На Mono не написано ничего серьезного, например, несколько графических клиентов для Git.
