Основные команды Python: справочник для начинающих программистов

Для кого эта статья:

• Новички в программировании, желающие освоить Python
• Люди, переходящие с других языков программирования на Python

• Студенты и практикующие разработчики, заинтересованные в создании веб-приложений и проектах для портфолио

  Если вы когда-нибудь пытались выучить иностранный язык, вы знаете, как важно освоить базовую лексику. В программировании всё точно так же — без знания основных команд и функций Python вы будете чувствовать себя как турист без разговорника в чужой стране. Этот справочник станет вашим надежным компасом в мире Python, где мы разберём не просто синтаксис, но и логику его применения. Неважно, делаете ли вы первые шаги в программировании или переходите с другого языка — здесь вы найдёте всё необходимое для уверенного старта. 🐍

Хотите не просто знать команды Python, но и уметь создавать полноценные веб-приложения? Обучение Python-разработке от Skypro — это идеальный баланс теории и практики. Наши студенты не просто изучают синтаксис, они уже через месяц начинают писать рабочий код и создавать проекты для портфолио. Вы будете учиться у практикующих разработчиков, которые точно знают, какие навыки нужны на рынке прямо сейчас.

Что такое Python: первые шаги в мире программирования

Python — это интерпретируемый, высокоуровневый язык программирования с динамической типизацией. Звучит сложно? Давайте проще: Python создан так, чтобы код было легко писать и читать. Его синтаксис интуитивно понятен и требует минимум символов для выражения идей.

Python был создан Гвидо ван Россумом в конце 1980-х и назван в честь комедийной группы Monty Python. Философия языка строится на принципе "Лучше явное, чем неявное" — всё, что вы пишете, должно быть понятно не только компьютеру, но и другим людям.

Алексей Петров, Python-разработчик с 8-летним опытом

Помню свой первый день знакомства с Python. До этого я работал с Java, где для вывода простой строки "Привет, мир!" нужно было написать что-то вроде:

public class HelloWorld {
public static void main(String[] args) {
System.out.println("Привет, мир!");
}
}

Когда я увидел, что в Python достаточно написать print("Привет, мир!"), я не поверил своим глазам. "Неужели всё так просто?" — думал я. Через неделю я уже создал небольшое приложение для автоматизации рутинных задач, на которое на Java у меня ушло бы не меньше месяца. Python не просто язык — это инструмент, который возвращает программированию радость творчества.

Чтобы начать программировать на Python, вам понадобится установить интерпретатор. Это программа, которая выполняет ваш код строка за строкой. Скачать его можно с официального сайта python.org. После установки вы можете запустить Python в интерактивном режиме, введя команду python в терминале, или создать файл с расширением .py и запустить его командой python имя_файла.py.

Вот простейшая программа на Python:

# Это комментарий, Python его игнорирует
print("Привет, мир!") # Выводит текст на экран
name = input("Как вас зовут? ") # Запрашивает ввод от пользователя
print(f"Приятно познакомиться, {name}!") # Использует переменную в строке

Давайте рассмотрим ключевые особенности Python, которые делают его идеальным для начинающих:

Python используется в самых разных областях: веб-разработка, анализ данных, машинное обучение, автоматизация, игры, научные исследования. Его универсальность делает его отличным первым языком — навыки, которые вы приобретете, пригодятся вам вне зависимости от того, в какую сферу вы решите двигаться дальше. 🚀

Основные команды Python для работы с данными

Работа с данными — основа любого программирования. Python предлагает элегантные способы создания, изменения и анализа данных. Рассмотрим базовые операции, которые вам понадобятся в первую очередь.

Переменные в Python создаются очень просто: достаточно присвоить значение имени переменной. Python автоматически определит тип данных.

# Создание переменных разных типов
name = "Анна" # строка (str)
age = 25 # целое число (int)
height = 1.75 # число с плавающей точкой (float)
is_student = True # логическое значение (bool)

Для работы с переменными используются различные операторы:

• Арифметические операторы: +, -, , /, // (целочисленное деление), % (остаток от деления), * (возведение в степень)
• Операторы сравнения: ==, !=, >, <, >=, <=
• Логические операторы: and, or, not
• Операторы присваивания: =, +=, -=, *=, /=

Примеры использования операторов:

# Арифметические операции
sum_result = 10 + 5 # 15
diff_result = 10 – 5 # 5
product = 10 * 5 # 50
division = 10 / 3 # 3.3333...
int_division = 10 // 3 # 3
remainder = 10 % 3 # 1
power = 2 ** 3 # 8

# Сравнение и логика
is_adult = age >= 18 # True
can_vote = is_adult and (age <= 80) # True

Строки в Python чрезвычайно гибки и имеют множество встроенных методов для обработки текста:

# Операции со строками
greeting = "Привет, " + name + "!" # Конкатенация
greeting = f"Привет, {name}!" # f-строки (более современный способ)
shout = greeting.upper() # "ПРИВЕТ, АННА!"
whisper = greeting.lower() # "привет, анна!"
words = greeting.split() # ['Привет,', 'Анна!']
replaced = greeting.replace("Привет", "Здравствуй") # "Здравствуй, Анна!"

Python предоставляет специальные функции для преобразования типов данных:

# Преобразование типов
age_str = str(age) # Преобразование числа в строку: "25"
height_int = int(height) # Преобразование float в int: 1
is_adult_str = str(is_adult) # Преобразование bool в строку: "True"

Работа с пользовательским вводом и выводом — ещё одна важная часть базовых операций:

# Ввод и вывод данных
name = input("Введите ваше имя: ") # Получает ввод от пользователя
print(f"Привет, {name}!") # Выводит приветствие

# Ввод и преобразование чисел
age = int(input("Введите ваш возраст: ")) # Преобразует ввод в целое число
print(f"Через 5 лет вам будет {age + 5}")

Мария Соколова, преподаватель программирования

Однажды на моём курсе был студент, который никак не мог понять концепцию типов данных. Он постоянно сталкивался с ошибками при попытке, например, сложить число со строкой. Тогда я решила провести эксперимент. Я попросила его представить, что у него есть коробка с яблоками (числа) и коробка с буквами (строки). "Можешь ли ты сложить яблоко и букву 'А'?" — спросила я. "Конечно нет, это разные вещи", — ответил он. "Именно! То же самое происходит, когда ты пытаешься сложить 5 и '5' в Python — это разные типы данных". На следующем занятии он уже самостоятельно исправлял свой код, правильно преобразуя типы данных там, где это нужно. Иногда простая метафора может прояснить даже самые сложные концепции программирования.

Для работы с разными типами данных полезно знать, какие операции с ними возможны. Вот краткая сводка:

Понимание основных команд и операторов для работы с данными — это фундамент, на котором строится всё программирование на Python. Освоив эти базовые концепции, вы сможете переходить к более сложным структурам и алгоритмам. 📊

Встроенные функции Python и их практическое применение

Python отличается богатой стандартной библиотекой, включающей множество встроенных функций, которые можно использовать без импорта дополнительных модулей. Эти функции — ваши верные помощники, которые существенно упрощают решение повседневных задач программирования.

Вот наиболее часто используемые встроенные функции Python:

• print() — выводит объекты на экран
• input() — считывает строку с клавиатуры
• len() — возвращает длину объекта (строки, списка и т.д.)
• type() — возвращает тип объекта
• int(), float(), str(), bool() — функции преобразования типов
• range() — создаёт последовательность чисел
• min(), max(), sum() — находит минимум, максимум или сумму элементов
• round() — округляет число до указанной точности
• sorted() — возвращает отсортированную версию последовательности
• list(), tuple(), set(), dict() — создаёт соответствующую коллекцию

Давайте рассмотрим примеры использования этих функций:

# Базовые встроенные функции
text = "Python"
print(len(text)) # 6 – количество символов в строке

numbers = [5, 2, 8, 1, 9]
print(min(numbers)) # 1 – минимальное значение
print(max(numbers)) # 9 – максимальное значение
print(sum(numbers)) # 25 – сумма всех чисел

# Преобразование типов
x = "123"
y = int(x) # преобразует строку в число
print(type(y)) # <class 'int'>

# Округление
pi = 3.14159
print(round(pi, 2)) # 3.14 – округление до 2 знаков после запятой

# Сортировка
unsorted = [3, 1, 4, 1, 5, 9]
sorted_list = sorted(unsorted) # [1, 1, 3, 4, 5, 9]
sorted_desc = sorted(unsorted, reverse=True) # [9, 5, 4, 3, 1, 1]

# Создание последовательности чисел
for i in range(5):
print(i) # Выведет числа от 0 до 4

Функции для работы с коллекциями и их методы особенно полезны в повседневном программировании:

# Работа с коллекциями
fruits = ["яблоко", "банан", "апельсин"]
print(", ".join(fruits)) # "яблоко, банан, апельсин"

# Функция enumerate() даёт индекс и значение
for index, fruit in enumerate(fruits):
print(f"{index}: {fruit}")

# Функция zip() объединяет элементы из разных коллекций
prices = [100, 50, 80]
for fruit, price in zip(fruits, prices):
print(f"{fruit}: {price} руб.")

Функции для работы с математическими вычислениями:

# Математические функции
import math

print(abs(-10)) # 10 – абсолютное значение
print(pow(2, 3)) # 8 – возведение в степень (аналог 2**3)
print(math.sqrt(16)) # 4.0 – квадратный корень
print(math.ceil(4.2)) # 5 – округление вверх
print(math.floor(4.8)) # 4 – округление вниз

Функции для работы со строками:

# Строковые функции
message = " Привет, Мир! "
print(message.strip()) # "Привет, Мир!" – удаляет пробелы по краям
print(message.upper()) # " ПРИВЕТ, МИР! " – переводит в верхний регистр
print(message.lower()) # " привет, мир! " – переводит в нижний регистр
print("мир" in message.lower()) # True – проверяет наличие подстроки

Python также предоставляет мощные функции для работы с файлами:

# Работа с файлами
with open("example.txt", "w") as file:
file.write("Привет, это текстовый файл!")

with open("example.txt", "r") as file:
content = file.read()
print(content) # Выводит содержимое файла

Вот сравнительная таблица наиболее часто используемых встроенных функций и их эквивалентов в других популярных языках программирования:

Встроенные функции Python — это мощный инструментарий, который значительно ускоряет разработку. Изучите эти функции и их параметры — это существенно повысит вашу производительность и сделает код более элегантным и читабельным. 🔧

Управление потоком выполнения в Python: циклы и условия

Управление потоком выполнения — это способность программы принимать решения и повторять действия. Именно эти возможности превращают статичный код в динамичные, интерактивные программы. В Python для этого используются условные операторы и циклы.

Условные операторы позволяют программе выбирать разные пути выполнения в зависимости от условий:

# Простое условие
age = 20

if age >= 18:
print("Вы совершеннолетний")
else:
print("Вы несовершеннолетний")

# Множественные условия
score = 85

if score >= 90:
grade = "Отлично"
elif score >= 75:
grade = "Хорошо"
elif score >= 60:
grade = "Удовлетворительно"
else:
grade = "Неудовлетворительно"

print(f"Ваша оценка: {grade}")

# Вложенные условия
is_weekend = True
is_sunny = False

if is_weekend:
if is_sunny:
activity = "Идём на пляж"
else:
activity = "Идём в кино"
else:
activity = "Идём на работу"

print(activity)

В Python есть также тернарный оператор — компактный способ записи простых условий:

# Тернарный оператор
status = "взрослый" if age >= 18 else "ребёнок"
print(status)

Циклы позволяют повторять блоки кода несколько раз. Python предоставляет два основных типа циклов: for и while.

Цикл for используется для итерации по последовательностям (спискам, строкам, диапазонам и т.д.):

# Цикл for с range
for i in range(5):
print(i) # Выведет числа от 0 до 4

# Цикл for по элементам списка
fruits = ["яблоко", "банан", "апельсин"]
for fruit in fruits:
print(f"Мне нравится {fruit}")

# Цикл for с enumerate для получения индекса
for index, fruit in enumerate(fruits):
print(f"{index + 1}. {fruit}")

Цикл while выполняется, пока условие остаётся истинным:

# Простой цикл while
count = 0
while count < 5:
print(count)
count += 1

# Цикл while с break
while True:
user_input = input("Введите 'выход' для завершения: ")
if user_input.lower() == "выход":
break
print(f"Вы ввели: {user_input}")

Управление циклами с помощью break, continue и pass:

# Оператор break прерывает цикл
for i in range(10):
if i == 5:
break
print(i) # Выведет числа от 0 до 4

# Оператор continue пропускает текущую итерацию
for i in range(10):
if i % 2 == 0:
continue
print(i) # Выведет только нечётные числа

# Оператор pass ничего не делает (заглушка)
for i in range(5):
if i == 2:
pass # Место для будущего кода
print(i) # Выведет все числа от 0 до 4

Можно комбинировать циклы и условия для создания более сложной логики:

# Вложенные циклы
for i in range(3):
for j in range(3):
print(f"({i}, {j})", end=" ")
print() # Переход на новую строку

# Цикл с условием
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
sum_even = 0

for num in numbers:
if num % 2 == 0:
sum_even += num

print(f"Сумма чётных чисел: {sum_even}")

Циклы и условные операторы можно использовать в списковых включениях (list comprehensions) — элегантном способе создания списков:

# Списковое включение с условием
squares = [x**2 for x in range(10)]
print(squares) # [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

# Списковое включение с фильтрацией
even_squares = [x**2 for x in range(10) if x % 2 == 0]
print(even_squares) # [0, 4, 16, 36, 64]

Сравнение производительности различных подходов к управлению потоком:

Управление потоком выполнения — это сердце любой программы. Овладев условными операторами и циклами, вы сможете создавать алгоритмы практически любой сложности. Эти конструкции делают программы динамичными и способными реагировать на различные условия и данные. 🔄

Работа с коллекциями данных в Python: списки, словари, кортежи

Коллекции данных — это контейнеры, которые хранят несколько значений под одним именем. Python предоставляет четыре основных типа коллекций: списки, кортежи, словари и множества. Каждый тип имеет свои особенности и области применения.

Списки (lists) — упорядоченные, изменяемые коллекции, которые могут содержать элементы разных типов:

# Создание списка
fruits = ["яблоко", "банан", "апельсин"]
mixed_list = [1, "два", 3.0, True] # Список с разными типами данных

# Доступ к элементам
first_fruit = fruits[0] # "яблоко"
last_fruit = fruits[-1] # "апельсин"

# Изменение элементов
fruits[1] = "груша" # ["яблоко", "груша", "апельсин"]

# Добавление элементов
fruits.append("киви") # Добавляет в конец
fruits.insert(1, "манго") # Вставляет на указанную позицию

# Удаление элементов
removed = fruits.pop() # Удаляет и возвращает последний элемент
fruits.remove("яблоко") # Удаляет первое вхождение элемента

# Другие операции
fruits.sort() # Сортирует список на месте
fruits.reverse() # Переворачивает список на месте
fruit_count = len(fruits) # Возвращает количество элементов

Кортежи (tuples) — упорядоченные, неизменяемые коллекции. Они работают быстрее списков и используются для данных, которые не должны меняться:

# Создание кортежа
coordinates = (10, 20)
single_item_tuple = (42,) # Обратите внимание на запятую для одноэлементного кортежа

# Доступ к элементам
x = coordinates[0] # 10
y = coordinates[1] # 20

# Кортежи нельзя изменять
# coordinates[0] = 15 # Это вызовет ошибку

# Распаковка кортежа
x, y = coordinates # x = 10, y = 20

# Использование в функциях
def get_coordinates():
return (10, 20)

x, y = get_coordinates() # Распаковка возвращаемого кортежа

Словари (dictionaries) — неупорядоченные коллекции пар "ключ-значение", где ключи должны быть уникальными:

# Создание словаря
person = {
"name": "Иван",
"age": 30,
"city": "Москва"
}

# Доступ к элементам
name = person["name"] # "Иван"
age = person.get("age") # 30
# Отличие get: не вызывает ошибку, если ключ не существует
country = person.get("country", "Неизвестно") # "Неизвестно"

# Изменение и добавление элементов
person["age"] = 31
person["profession"] = "Программист"

# Удаление элементов
removed_city = person.pop("city") # Удаляет и возвращает значение
del person["age"] # Просто удаляет пару ключ-значение

# Другие операции
keys = person.keys() # Объект dict_keys с ключами
values = person.values() # Объект dict_values со значениями
items = person.items() # Объект dict_items с парами (ключ, значение)

# Проверка наличия ключа
has_name = "name" in person # True

Множества (sets) — неупорядоченные коллекции уникальных элементов. Они полезны для удаления дубликатов и проверки принадлежности:

# Создание множества
unique_numbers = {1, 2, 3, 4, 5}
also_set = set([1, 2, 2, 3, 3, 3]) # {1, 2, 3} – дубликаты удаляются

# Добавление элементов
unique_numbers.add(6) # {1, 2, 3, 4, 5, 6}

# Удаление элементов
unique_numbers.remove(1) # Удаляет элемент, вызывает ошибку если его нет
unique_numbers.discard(10) # Удаляет элемент если он есть, не вызывает ошибку

# Операции над множествами
set_a = {1, 2, 3, 4}
set_b = {3, 4, 5, 6}

union = set_a | set_b # Объединение: {1, 2, 3, 4, 5, 6}
intersection = set_a & set_b # Пересечение: {3, 4}
difference = set_a – set_b # Разность: {1, 2}
symmetric_difference = set_a ^ set_b # Симметричная разность: {1, 2, 5, 6}

Коллекции могут быть вложенными, что позволяет создавать сложные структуры данных:

# Вложенные коллекции
students = [
{"name": "Анна", "grades": [5, 4, 5, 5]},
{"name": "Борис", "grades": [4, 4, 4, 5]},
{"name": "Вера", "grades": [5, 5, 5, 5]}
]

# Доступ к элементам вложенных коллекций
first_student_name = students[0]["name"] # "Анна"
boris_first_grade = students[1]["grades"][0] # 4

Понимание различий между типами коллекций поможет выбрать наиболее подходящую для конкретной задачи:

• Списки: используйте, когда порядок важен и коллекция может изменяться
• Кортежи: используйте для неизменяемых данных или в качестве ключей для словарей
• Словари: используйте, когда нужен быстрый доступ по ключу
• Множества: используйте для хранения уникальных значений или операций над множествами

Сергей Николаев, разработчик Python-библиотек

Помню случай, когда оптимизировал скрипт анализа больших текстов. Раньше мы искали уникальные слова, храня всё в списке и проверяя каждое новое слово циклом — это занимало несколько минут для крупных текстов. Когда я заменил список на множество, тот же процесс стал выполняться за секунды.

Клиент был поражён: "Как вы так ускорили программу? Вы переписали алгоритм?" Я ответил: "Нет, просто выбрал правильную коллекцию данных." Этот случай отлично иллюстрирует, насколько важно понимать особенности разных типов коллекций в Python. Правильный выбор структуры данных может сократить время выполнения программы с минут до секунд без изменения общей логики алгоритма.

При работе с коллекциями стоит учитывать их характеристики производительности:

Коллекции данных — это строительные блоки для создания более сложных структур данных и алгоритмов. Умение эффективно работать с ними — ключевой навык любого Python-разработчика. Правильный выбор типа коллекции может значительно повлиять на производительность и читаемость вашего кода. 🧩

Освоив основные команды и функции Python, вы заложили прочный фундамент для дальнейшего развития в программировании. Помните, что Python — это не просто набор синтаксических правил, а инструмент для решения реальных задач. Применяйте полученные знания на практике, экспериментируйте с кодом и не бойтесь совершать ошибки — именно так происходит настоящее обучение. Программирование — это навык, который развивается только через постоянную практику. Создавайте собственные проекты, решайте задачи на специализированных платформах и помните: в сообществе Python всегда найдутся люди, готовые помочь вам на этом пути.

Читайте также

• Python: преимущества и недостатки языка для разных сфер разработки
• Google Colab: революция в программировании на Python онлайн
• Топ-50 вопросов на собеседовании Python junior разработчика
• Циклы и итерации в Python: основы, приемы и практика применения
• Множества в Python: методы set для эффективного управления данными
• 15 строковых методов в Python: мастер-класс по обработке текста
• Настройка Sublime Text 3 для Python: мощный редактор кода
• Обязанности и требования к Python-разработчикам: полное руководство
• Управление потоком в Python: операторы break, continue и await
• История Python: от рождественского проекта до языка будущего