Язык программирования высокого уровня Python

МОСКОВСКИЙ АВИАЦИОННЫЙ ИНСТИТУТ

(национальный исследовательский университет) Факультет № 3 «Системы управления, информатика и электроэнергетика»

Кафедра № 308 «Информационные технологии»

Реферат по теме

" Язык программирования высокого уровня Python"

Выполнили студент группы 03−618:

Тимошкин С.А.

Проверил:

Гридин А. Н.

Москва 2014

В связи с наблюдаемым в настоящее время стремительным развитием персональной вычислительной техники, происходит постепенное изменение требований, предъявляемых к языкам программирования. Все большую роль начинают играть интерпретируемые языки, поскольку возрастающая мощь персональных компьютеров начинает обеспечивать достаточную скорость выполнения интерпретируемых программ. А единственным существенным преимуществом компилируемых языков программирования является создаваемый ими высокоскоростной код. Когда скорость выполнения программы не является критичной величиной, наиболее правильным выбором будет интерпретируемый язык, как более простой и гибкий инструмент программирования.

В связи с этим, определенный интерес представляет рассмотрение сравнительно нового языка программирования Python, который был создан его автором Гвидо ван Россумом в начале 90-х годов.

Отличительные характеристики языка:

? очень низкий порог вхождения, уже после одного дня изучения можно начать писать простые программы;

? минималистичный язык, с небольшим количеством конструкций;

? краткий код;

? прекрасно подходит для создания программ-обёрток, поддерживается импорт Си-библиотек;

? существует большое количество реализаций: CPython (основная реализация); Jython (реализация для JVM); IronPython (CLR); PyPy;

? очень хорошая поддержка математических вычислений (библиотеки NumPy, SciPy);

? используется для обработки естественных языков (NLTK);

? большое количество развитых web-фреймворков (Django, TurboGear, CherryPy, Flask).

Язык можно рекомендовать всем, кто только начинает программировать, как первый язык программирования в жизни.

История создания

Разработка языка Python была начата в конце 1980;х годов сотрудником голландского института CWI Гвидо ван Россумом. Для распределённой ОС Amoeba требовался расширяемый скриптовый язык, и Гвидо начал писать Python на досуге, позаимствовав некоторые наработки для языка ABC (Гвидо участвовал в разработке этого языка, ориентированного на обучение программированию). В феврале 1991 года Гвидо опубликовал исходный текст в ньюсгруппе alt.sources. С самого начала Python проектировался как объектно-ориентированный язык.

Название языка произошло вовсе не от вида пресмыкающихся. Автор назвал язык в честь популярного британского комедийного телешоу 1970;х «Летающий цирк Монти Пайтона». Впрочем, всё равно название языка чаще ассоциируют именно со змеёй, нежели с передачей — пиктограммы файлов в KDE или в Microsoft Windows и даже эмблема на сайте python.org (до выхода версии 2.5) изображают змеиные головы.

Наличие дружелюбного, отзывчивого сообщества пользователей считается наряду с дизайнерской интуицией Гвидо одним из факторов успеха Python. Развитие языка происходит согласно чётко регламентированному процессу создания, обсуждения, отбора и реализации документов PEP (англ. Python Enhancement Proposal) — предложений по развитию Python.

3 декабря 2008 года, после длительного тестирования, вышла первая версия Python 3000 (или Python 3.0, также используется сокращение Py3k). В Python 3000 устранены многие недостатки архитектуры с максимально возможным (но не полным) сохранением совместимости со старыми версиями Python. На сегодня поддерживаются обе ветви развития (Python 3. x и 2. x).

Влияние других языков

Появившись сравнительно поздно, Python создавался под влиянием множества языков программирования:

? ABC — отступы для группировки операторов, высокоуровневые структуры данных (map) (Python фактически создавался как попытка исправить ошибки, допущенные при проектировании ABC);

? Modula-3 — пакеты, модули, использование else совместно с try и except, именованные аргументы функций (на это также повлиял Common Lisp);

? С, C++ — некоторые синтаксические конструкции (как пишет сам Гвидо ван Россум — он использовал наиболее непротиворечивые конструкции из С, чтобы не вызвать неприязнь у С-программистов к Python);

? Smalltalk — объектно-ориентированное программирование;

? Lisp — отдельные черты функционального программирования (lambda, map, reduce, filter и другие);

? Fortran — срезы массивов, комплексная арифметика;

? Miranda — списочные выражения;

? Java — модули logging, unittest, threading (часть возможностей оригинального модуля не реализована), xml. sax стандартной библиотеки, совместное использование finally и except при обработке исключений, использование @ для декораторов;

? Icon — генераторы.

Большая часть других возможностей Python (например, байт-компиляция исходного кода) также была реализована ранее в других языках.

Причины использования Python

Качество программного обеспечения

Для многих основное преимущество языка Python заключается в удобочитаемости, ясности и более высоком качестве, отличающими его от других инструментов в мире языков программирования. Программный код на языке Python читается легче, а значит, многократное его использование и обслуживание выполняется гораздо проще, чем использование программного кода на других языках сценариев. Единообразие оформления программного кода на языке Python облегчает его понимание даже для тех, кто не участвовал в его создании. Кроме того, Python поддерживает самые современные механизмы многократного использования программного кода, каким является объектно-ориентированное программирование (ООП).

Высокая скорость разработки

По сравнению с компилирующими или строго типизированными языками, такими как C, C++ и Java, Python во много раз повышает производительность труда разработчика. Объем программного кода на языке Python обычно составляет треть или даже пятую часть эквивалентного программного кода на языке C++ или Java. Это означает меньший объем ввода с клавиатуры, меньшее количество времени на отладку и меньший объем трудозатрат на сопровождение. Кроме того, программы на языке Python запускаются сразу же, минуя длительные этапы компиляции и связывания, необходимые в некоторых других языках программирования, что еще больше увеличивает производительность труда программиста.

Переносимость программ

Большая часть программ на языке Python выполняется без изменений на всех основных платформах. Перенос программного кода из операционной системы Linux в Windows обычно заключается в простом копировании файлов программ с одной машины на другую. Более того, Python предоставляет массу возможностей по созданию переносимых графических интерфейсов, программ доступа к базам данных, веб-приложений и многих других типов программ. Даже интерфейсы операционных систем, включая способ запуска программ и обработку каталогов, в языке Python реализованы переносимым способом.

Библиотеки поддержки

В составе Python поставляется большое число собранных и переносимых функциональных возможностей, известных как стандартная библиотека. Эта библиотека предоставляет массу возможностей, востребованных в прикладных программах, начиная от поиска текста по шаблону и заканчивая сетевыми функциями. Кроме того, Python допускает расширение как за счет ваших собственных библиотек, так и за счет библиотек, созданных сторонними разработчиками. Из числа сторонних разработок можно назвать инструменты создания веб-сайтов, программирование математических вычислений, доступ к последовательному порту, разработку игровых программ и многое другое. Например, расширение NumPy позиционируется как свободный и более мощный эквивалент системы программирования математических вычислений Mathlab.

Интеграция компонентов

Сценарии Python легко могут взаимодействовать с другими частями приложения благодаря различным механизмам интеграции. Эта интеграция позволяет использовать Python для настройки и расширения функциональных возможностей программных продуктов. На сегодняшний день программный код на языке Python имеет возможность вызывать функции из библиотек на языке C/C++, сам вызываться из программ, написанных на языке C/C++, интегрироваться с программными компонентами на языке Java, взаимодействовать с такими платформами, как COM и .NET, и производить обмен данными через последовательный порт или по сети с помощью таких протоколов, как SOAP, XML-RPC и CORBA.

Прикладное применение Python

Python используется не только отдельными пользователями, он также применяется компаниями для создания продуктов, приносящих настоящую прибыль. Например:

? Компания Google широко использует Python в своей поисковой системе и оплачивает труд создателя Python.

? Служба коллективного использования видеоматериалов YouTube в значительной степени реализована на языке Python.

? Популярная программа BitTorrent для обмена файлами в пиринговых сетях (peer-to-peer) написана на языке Python.

? Популярный веб-фреймворк App Engine от компании Google использует Python в качестве прикладного языка программирования.

? Такие компании, как EVE Online и Massively Multiplayer Online Game (MMOG), широко используют Python в своих разработках.

? Мощная система трехмерного моделирования и создания мультипликации Maya поддерживает интерфейс для управления из сценариев на языке Python.

? Такие компании, как Intel, Cisco, Hewlett-Packard, Seagate, Qualcomm и IBM, используют Python для тестирования аппаратного обеспечения.

? Такие компании, как Industrial Light & Magic, Pixar и другие, используют Python в производстве анимационных фильмов.

? Компании JPMorgan Chase, UBS, Getco и Citadel применяют Python для прогнозирования финансового рынка.

? NASA, Los Alamos, Fermilab, JPL и другие используют Python для научных вычислений.

? iRobot использует Python в разработке коммерческих роботизированных устройств.

? ESRI использует Python в качестве инструмента настройки своих популярных геоинформационных программных продуктов под нужды конечного пользователя.

? NSA использует Python для шифрования и анализа разведданных.

? В реализации почтового сервера IronProt используется более 1 миллиона строк программного кода на языке Python.

? Проект «ноутбук каждому ребенку» (One Laptop Per Child, OLPC) строит свой пользовательский интерфейс и модель функционирования на языке Python.

Универсальная природа языка обеспечивает возможность его применения в самых разных областях. Фактически с определенной долей уверенности можно утверждать, что Python так или иначе используется практически каждой достаточно крупной организацией, занимающейся разработкой программного обеспечения, — как для решения краткосрочных тактических задач, так и для разработки долгосрочных стратегических проектов.

Функциональные возможности

С точки зрения функциональных возможностей Python можно назвать гибридом. Его инструментальные средства укладываются в диапазон между традиционными языками сценариев (такими как Tcl, Scheme и Perl) и языками разработки программных систем (такими как C, C++ и Java). Python обеспечивает простоту и непринужденность языка сценариев и мощь, которую обычно можно найти в компилирующих языках. Превышая возможности других языков сценариев, такая комбинация делает Python удобным средством разработки крупномасштабных проектов. Ниже приводится список основных возможностей, которые есть в арсенале Python:

Динамическая типизация

Python сам следит за типами объектов, используемых в программе, благодаря чему не требуется писать длинные и сложные объявления в программном коде. В действительности, в языке Python вообще отсутствуют понятие типа и необходимость объявления переменных. Так как программный код на языке Python не стеснен рамками типов данных, он автоматически может обрабатывать целый диапазон объектов.

Автоматическое управление памятью

Python автоматически распределяет память под объекты и освобождает ее («сборка мусора»), когда объекты становятся ненужными. Большинство объектов могут увеличивать и уменьшать занимаемый объем памяти по мере необходимости.

Модульное программирование

Для создания крупных систем Python предоставляет такие возможности, как модули, классы и исключения. Они позволяют разбить систему на составляющие, применять ООП для создания программного кода многократного пользования и элегантно обрабатывать возникающие события и ошибки.

Встроенные типы объектов

Python предоставляет наиболее типичные структуры данных, такие как списки, словари и строки, в виде особенностей, присущих самому языку программирования. Эти типы отличаются высокой гибкостью и удобством. Например, встроенные объекты могут расширяться и сжиматься по мере необходимости, могут комбинироваться друг с другом для представления данных со сложной структурой.

Встроенные инструменты

Для работы со всеми этими типами объектов в составе Python имеются мощные и стандартные средства, включая такие операции, как конкатенация (объединение коллекций), получение срезов (извлечение части коллекции), сортировка, отображение и многое другое.

Библиотеки утилит

Для выполнения более узких задач в состав Python также входит большая коллекция библиотечных инструментов, которые поддерживают практически все, что только может потребоваться, — от поиска с использованием регулярных выражений до работы в сети. Библиотечные инструменты языка Python — это то место, где выполняется большая часть операций.

Утилиты сторонних разработчиков

Python — это открытый программный продукт и поэтому разработчики могут создавать свои предварительно скомпилированные инструменты поддержки задач, решить которые внутренними средствами невозможно.

Преимущество Python перед другими языками высокого уровня

? Имеет более широкие возможности, чем Tcl. Язык Python поддерживает «программирование в целом», что делает его применимым для разработки крупных систем.

? Имеет более четкий синтаксис и более простую архитектуру, чем Perl, что делает программный код более удобочитаемым, простым в сопровождении и снижает вероятность появления ошибок.

? Проще и удобнее, чем Java. Python — это язык сценариев, а Java унаследовала сложный синтаксис от таких языков программирования, как C++.

? Проще и удобнее, чем C++, но нередко он не может конкурировать с C++, поскольку, будучи языком сценариев, Python предназначен для решения другого круга задач.

? Более мощный и более переносимый, чем Visual Basic. Открытая природа Python также означает, что нет какой-то отдельной компании, которая его контролирует.

? Более удобочитаемый и более универсальный, чем PHP. Иногда Python используется для создания веб-сайтов, но он способен решать гораздо более широкий круг задач, от управления роботами до создания анимационных фильмов.

? Более зрелый и имеет более ясный синтаксис, чем Ruby. В отличие от Ruby и Java, объектно-ориентированный стиль программирования является необязательным в Python — он не вынуждает использовать ООП в проектах, где этот стиль неприменим.

? Обладает динамическими особенностями таких языков, как SmallTalk и Lisp, но имеет более простой и традиционный синтаксис, доступный как для разработчиков, так и для конечных пользователей настраиваемых систем.

Последовательность выполнения программы

Компиляция в байт-код

Когда запускается программа, Python сначала компилирует исходный текст (инструкции в файле) в формат, известный под названием байт-код. Компиляция — это этап перевода программы, а байт-код — это низкоуровневое, платформонезависимое представление исходного текста программы. Интерпретатор Python транслирует каждую исходную инструкцию в группы инструкций байт-кода, разбивая ее на отдельные составляющие. Такая трансляция в байт-код производится для повышения скорости — байт-код выполняется намного быстрее, чем исходные инструкции в текстовом файле.

Интерпретатор сохраняет байт-код для ускорения запуска программ. В следующий раз, когда вы попробуете запустить свою программу, Python загрузит файл .pyc и минует этап компиляции — при условии, что исходный текст программы не изменялся с момента последней компиляции. Чтобы определить, необходимо ли выполнять перекомпиляцию, Python автоматически сравнит время последнего изменения файла с исходным текстом и файла с байт-кодом. Если исходный текст сохранялся на диск после компиляции, при следующем его запуске интерпретатор автоматически выполнит повторную компиляцию программы.

Если интерпретатор окажется не в состоянии записать файл с байт-кодом на диск, программа от этого не пострадает, байт-код будет сгенерирован в памяти и исчезнет по завершении программы.

Виртуальная машина Python (PVM)

Как только программа будет скомпилирована в байт-код (или байт-код будет загружен из существующих файлов .pyc), он передается механизму под названием виртуальная машина Python (PVM). PVM — это механизм времени выполнения, она всегда присутствует в составе системы Python и это программный компонент, который выполняет сценарии.

язык программирование python фреймворк Рис. 1. Традиционная модель выполнения программ на языке Python

Исходный текст, который вводится программистом, транслируется в байткод, который затем исполняется виртуальной машиной Python. Исходный текст автоматически компилируется и затем интерпретируется

Производительность

Байткод — это внутреннее представление программ на языке Python. По этой причине программный код на языке Python не может выполняться так же быстро, как программный код на языке C или C++. Обход инструкций выполняет виртуальная машина, а не микропроцессор, и чтобы выполнить байт-код, необходима дополнительная интерпретация, инструкции которого требуют на выполнение больше времени, чем машинные инструкции микропроцессора. С другой стороны, в отличие от классических интерпретаторов, здесь присутствует дополнительный этап компиляции — интерпретатору не требуется всякий раз снова и снова анализировать инструкции исходного текста. В результате Python способен обеспечить скорость выполнения где-то между традиционными компилирующими и традиционными интерпретирующими языками программирования.

Реализации Python

CPython является основной, но не единственной реализацией языка программирования Python. Существуют также следующие реализации:

? Jython — реализация Python, использующая JVM в качестве среды исполнения. Позволяет прозрачно использовать Java-библиотеки.

? PyS60 — реализация языка для смартфонов фирмы Nokia на платформе Series 60.

? IronPython — Python для .NET Framework и Mono. Компилирует Python программы в MSIL, таким образом предоставляя полную интеграцию с .NET-системой.

? Stackless — также написанная на Си реализация Python. Это не полноценная реализация, а патчи к CPython. Предоставляет расширенные возможности многопоточного программирования и значительно большую глубину рекурсии.

? Python for .NET — ещё одна реализация Python для .NET. В отличие от IronPython эта реализация не компилирует Python код в MSIL, а только предоставляет интерпретатор, написанный на C#. Позволяет использовать .NET-сборки из Python кода.

? PyPy — реализация Python, написанная на Python. Позволяет легко проверять новые возможности. В PyPy кроме стандартного CPython включены возможности Stackless, Psyco. В проект интегрированы возможности анализа Python кода и трансляция в другие языки и байткоды виртуальных машин.

? python-safethread — версия CPython без GIL, что позволяет одновременно исполнять Python потоки на всех доступных процессорах. Внесены также некоторые другие изменения.

? Unladen Swallow — начатый Google проект по разработке высокоэффективного, максимально совместимого с CPython JIT-компилятора на базе LLVM. Согласно планам по развитию Python, планировалось перенести исходный код Unladen Swallow в CPython в версии 3.3. Но PEP-3146 был отменён в связи с отсутствием интереса к Unladen Swallow со стороны Google, основного спонсора разработки.

? tinypy — минималистическая версия Python. Часть возможностей CPython не реализована.

? Micro Python — эффективная реализация Python 3 для встроенных систем с малым объёмом оперативной памяти.

Недостатки Python

Низкое быстродействие

Классический Python, как и многие другие интерпретируемые языки, не применяющие, например, JIT-компиляторы, имеют общий недостаток — сравнительно невысокую скорость выполнения программ. Сохранение байт-кода позволяет интерпретатору не тратить лишнее время на перекомпиляцию кода модулей при каждом запуске, в отличие, например, от языка Perl. Кроме того, существует специальная JIT-библиотека psyco, позволяющая ускорить выполнение программ (однако приводящая к увеличению потребления оперативной памяти). Эффективность psyco сильно зависит от архитектуры программы.

Существуют реализации языка Python, вводящие высокопроизводительные виртуальные машины (ВМ) в качестве бэк-энда компилятора. Примерами таких реализаций может служить PyPy, базирующийся на LLVM; более ранней инициативой является проект Parrot. Ожидается, что использование ВМ типа LLVM приведёт к тем же результатам, что и использование аналогичных подходов для реализаций языка Java, где низкая вычислительная производительность в основном преодолена.

Множество программ/библиотек для интеграции с другими языками программирования предоставляют возможность использовать другой язык для написания критических участков.

Невозможность модификации встроенных классов

По сравнению с Ruby и некоторыми другими языками, в Python отсутствует возможность модифицировать встроенные классы, такие, как int, str, float, list и другие, что, однако, позволяет Python потреблять меньше оперативной памяти и быстрее работать. Ещё одной причиной введения такого ограничения является необходимость согласования с модулями расширения. Многие модули (в целях оптимизации быстродействия) преобразуют Python-объекты элементарных типов к соответствующим Си-типам вместо манипуляций с ними посредством Си-API. Также это избавляет от многих потенциальных ошибок при неконтролируемом динамическом переопределении встроенных типов.