Python — один из самых популярных среди языков современного поколения и наверняка останется таковым в ближайшие десять лет. Это фантастический язык программирования практически для всех программистов независимо от уровня их квалификации.
В этой статье мы расскажем о 7 важных рекомендациях для повышения общей продуктивности и достижения лучших результатов при использовании этого замечательного языка программирования. Эти рекомендации сочетают технические и практические моменты реализации.
Для понимания основной темы статьи необходимо иметь хотя бы поверхностные знания о языке Python и владеть им на начальном уровне. Если вы хорошо в нем разбираетесь, то смело переходите сразу к рекомендациям.
А вот тем, кому Python в новинку и было бы интересно узнать о нем побольше, мы вкратце расскажем, что представляет собой Python и по каким именно причинам мы используем этот язык программирования.
Что такое Python?
Python — это объектно-ориентированный, интерпретируемый, эффективный язык программирования высокого уровня, который появился еще в 1991 году. Благодаря своей универсальности Python очень даже подходит для науки о данных.
Изначально я программировал на таких языках, как C, C++ и Java. Когда же, наконец, добрался до Python, то он мне показался довольно элегантным, простым и удобным.
Python — это лучший способ приступить к освоению машинного обучения даже для людей, не имевших прежде дела с языками программирования. Несмотря на некоторые недостатки (Python считается «медленным» языком), он по-прежнему один из лучших языков для искусственного интеллекта и машинного обучения.
И хотя есть много других языков, таких как Julia, Golang и т. д., которые вполне могут составить конкуренцию Python в будущем, последний их всех пока превосходит.
Почему Python?
Основные причины популярности Python в качестве языка программирования для науки о данных и искусственного интеллекта следующие:
- Python — простой язык и в целом последовательный.
- Быстрый рост популярности по сравнению с другими языками программирования делает его более привлекательным для начинающих программистов.
- Python располагает обширными ресурсами (самые разнообразные библиотеки и фреймворки) для науки о данных.
- Универсальность и платформонезависимость, позволяющие ему импортировать основные модули, являющиеся неотъемлемой частью других языков программирования.
- Отличное сообщество с в целом замечательными ребятами, которые постоянными обновлениями стремятся сделать Python лучше.
Чтобы начать работу с Python, скачайте его здесь.
Перейдем теперь к рекомендациям по улучшению работы с кодом в целом и достижению лучших результатов при использовании языка программирования Python.
1. Выбор IDE для конкретного проекта
Интегрированная среда разработки (IDE) — это программный комплекс, предоставляющий программистам развитые возможности для разработки программного обеспечения. В минимальный состав IDE обычно входит редактор исходного кода, средства автоматизации сборки и отладчик.
Новичкам в Python следует использовать либо Python IDLE, либо редактор типа Sublime Text 3 без каких-либо дополнительных установок. Эти инструменты способствуют лучшему пониманию Python. Без них пришлось бы сильно попотеть, пытаясь самостоятельно разобраться, в чем именно состоит та или иная ошибка, коих много в самом начале.
Но и потом, уже поднаторев в Python, хочется писать код быстрее и начать добиваться более лучших результатов. IDE приходится здесь очень кстати. Чрезвычайно полезным бывает также использование IDE в Python для постановки сложных задач и нахождения их решений. А кроме того, IDE задействуется для создания более продвинутых проектов Python.
Одна из причин популярности Python в наше время — большой выбор доступного ПО для разработки. Pycharm, Visual Studio Code, Jupyter Notebooks — три основных редактора, которые я использую на регулярной основе.
Pycharm разработан специально для Python и имеет все необходимые функции и дополнительную поддержку (автодополнение кода, проверки кода, подсветка ошибок и их исправление, отладка, система контроля версий и рефакторинг кода).
Jupyter Notebook — это веб-приложение с открытым исходным кодом для создания и совместного использования документов, содержащих «живой» код, уравнения, визуализации и описательный текст. Оно используется для очистки и преобразования данных, численного и статистического моделирования, визуализации данных, машинного обучения и многого другого. Jupyter Notebook — это абсолютно фантастический выбор для всех желающих приступить к освоению науки о данных и машинного обучения.
Пользователи делятся друг с другом документами, созданными в Jupyter Notebook, благодаря чему совместная работа над кодом более эффективна и оптимальна. Я рекомендую Jupyter Notebook еще и потому, что здесь есть возможность работать с каждым блоком кода отдельно, и с разметкой тоже. Jupyter Notebook используют во многих прибыльных компаниях.
Visual Studio Code — это бесплатный редактор исходного кода, созданный в Microsoft для Windows, Linux и macOS. В его функционал входит поддержка отладки, подсветки синтаксиса, интеллектуального автодополнения кода, фрагментов кода, рефакторинга кода и встроенного Git.
Работает с различными языками программирования, включая и Python. Для Python, возможно, понадобится несколько дополнительных установок, впрочем выполняются они довольно просто. В Visual Studio Code действуют постоянные обновления, способствуя его превращению в одну из лучших платформ для Python и других языков программирования. Я и сам часто его использую и очень рекомендую.
2. Генераторы списков
Списки представляют собой тип структур данных, который эффективно используется для работы с различными сложными структурами. Прежде чем идти дальше, разберем структуры данных и списки поподробнее.
Структуры данных — это коллекция определенным образом организованных элементов данных. Структуры данных есть сердцевина любого языка программирования, и Python не является исключением. В Python много встроенных структур данных.
Список — это изменяемая упорядоченная последовательность элементов. «Изменяемая» означает то, что список подлежит корректировкам или изменениям. Списки заключаются в квадратные скобки [ ]. Списки — это тип упорядоченной структуры данных, причем каждому элементу списка присваивается определенный индексный номер, по которому к нему обращаются. Все элементы в списке разделяются запятой (,).
Решение разнообразных задач с помощью списков и целого ряда доступных функциональных вариантов подходит для большинства сложных случаев. Но для повышения продуктивности и достижения лучших результатов стоит рассмотреть не просто списки, но и механизмы работы генераторов списков.
Генераторы списков дают лаконичный способ создания списков. Новые списки создаются одним из двух способов:
1. Каждый элемент получается в результате некоторых операций, применяемых к каждому члену другой последовательности или итерируемому объекту.
2. Создается подпоследовательность этих элементов, которые удовлетворяют определенному условию.
Для лучшего понимания генераторов списков рассмотрим простой пример блока кода:
squares = []
for x in range(10):
squares.append(x**2)
squares
Здесь был создан список squares. С помощью итерационного цикла for и функции append вычислены квадраты чисел от одного до десяти. Но та же задачка решается одной строчкой кода с применением генераторов списков:
squares = [i**2 for i in range(10)]
print(squares)
Этот блок кода демонстрирует, как генератор списков сокращает код с нескольких строк до одной-единственной, выводя точно такой же результат быстрее. Единственный недостаток генератора списков в том, что иногда он затрудняет понимание кода.
С помощью генераторов вложенных списков решаются и более сложные задачи. В целом генераторы списков оказываются чрезвычайно полезными для решения задач и выполнения вычислений, имея при этом меньшую пространственно-временную сложность для задач общего характера.
3. Лучшее применение классов и функций
Рассмотрим вкратце, что именно представляют собой классы и функции. А затем расскажем, почему более эффективное их использование дает более продуктивные результаты.
Классы представляют собой способ объединения данных и функциональности. При создании нового класса создается новый тип объекта, что позволяет, в свою очередь, создавать новые экземпляры этого типа. Каждый экземпляр класса может иметь атрибуты, приданные ему для поддержания его состояния. Экземпляры класса также могут иметь методы (определенные его классом) для изменения их состояния.
По сравнению с другими языками программирования, механизм классов Python добавляет классы с минимумом нового синтаксиса и семантики. Здесь он сочетает механизм класса в C++ и в Modula-3.
Классы Python предоставляют все стандартные функциональные возможности объектно-ориентированного программирования. Так, механизм наследования классов позволяет использовать несколько базовых классов. Причем производный класс может переопределять любые методы своего базового класса или классов, а метод может вызывать метод базового класса с тем же именем.
Объекты содержат произвольные объемы и типы данных. Как и в случае с модулями, на классах отражается динамическая природа Python: они создаются во время выполнения и уже после создания изменяются.
Функции — это блок кода, написанный в программе таким образом, чтобы вызываться многократно. Многократный вызов функции в одной и той же программе есть основное назначение функции, при этом код достаточно написать один раз. Но его используют для придания большей структуры и общего улучшения внешнего вида программы.
Функции определяются с помощью ключевого слова def, которое вызывается с определенными или неопределенными параметрами. Когда вызывается конкретная функция, то любое возвращаемое значение интерпретируется компилятором Python.
Область видимости переменной — это часть программы, где эта переменная распознается. Параметры и переменные, определенные внутри функции, не видны вне ее. Поэтому они имеют локальную область видимости.
Время жизни переменной — это период, в течение которого переменная существует в памяти. Время жизни переменных внутри функции соответствует времени выполнения функции. Они уничтожаются, как только мы возвращаемся из функции. Поэтому функция не запоминает значения переменных из своих предыдущих вызовов.
Классы — это механизм организации кода в универсальные, многократно используемые части кода. Это не более чем многоразовые фрагменты кода, которые будут использоваться снова и снова с небольшими изменениями или без них. Концепция класса возникла по аналогии с биологическими коллекциями признаков (атрибутов) и способностей (методов).
Функции отлично подходят, когда данные критически важны для выполняемой работы, а классы — когда нужно представить коллекцию атрибутов и методов, которые будут повторно использоваться в других местах.
Обычно внутри функций стоит писать класс вместо функций. Если же у вас лишь одна функция в классе, то лучше продолжать писать только функцию. Хорошая причина перехода от функций к классам — написание классов с использованием композиции вместо наследования.
Более подробная информация по каждой из этих тем содержится в официальной документации Python с детальным объяснением всех этих понятий.
4. Поисковик — ваш лучший друг во время отладки
Самое лучшее в работе с любым языком программирования — это возможные ошибки, с которыми мы сталкиваемся. Когда натыкаешься на такие баги, порой сразу обнаруживаешь, где был допущен досадный просчет. А иногда испытываешь трудности с выявлением ошибки.
Устранить ошибку, о причинах появления которой вы понятия не имеете, и подробно узнать, как исправить следующий встретившийся вам баг, — задача непростая.
Лучший способ справиться с такого рода ошибками — использовать любимый браузер и поисковую систему. Это отличное подспорье в поиске решений для устранения ошибок. Здесь вы с большой вероятностью сможете решить возникающие проблемы.
Stack overflow, Data Stack exchange и GitHub — одни из самых популярных сайтов, на которых получают подробные ответы на вопросы и находят решения проблем и ошибок, с которыми вы сталкиваетесь при выполнении или установке программ или соответствующих блоков кода.
Способность постоянно идти до конца и самостоятельно разбираться с ошибками дает невероятные ощущения. И чтобы успешно справляться с этой задачей, вам нужны веб-браузер и поисковая система. Поэтому очень важно эффективно использовать эти инструменты для повышения общей вашей продуктивности.
5. Анонимные функции и операции
В Python анонимная функция — это функция, определенная без имени. Если обычные функции в Python определяются с помощью ключевого слова def, то анонимные функции — с помощью ключевого слова lambda. Поэтому анонимные функции иногда еще называют лямбда-функциями, и эти названия равнозначны. Синтаксис этой функции выглядит следующим образом:
lambda arguments: expression
Основное преимущество лямбда-функции в ее выполнении: лямбда-функция вычисляет свое выражение и затем автоматически возвращает его результат. Таким образом, всегда присутствует неявный оператор return.
Вот почему некоторые называют лямбды функциями одного выражения. В большинстве сценариев они используются для упрощения кода и хорошо выполняют свою задачу, являясь неотъемлемой частью языка программирования.
Но иногда задействование этих функций делает однострочный код длиннее, чем предполагалось, и пользователю становится тяжело его читать. В принципе от лямбда-функций стоит отказаться, если код с ними становится менее удобным для восприятия.
6. Взаимодействие с сообществом
В программировании нередки ситуации, когда застреваешь на задаче, над которой работаешь в течение длительного времени. Но в Python блестящее сообщество со множеством ресурсов и очень увлеченными людьми, готовыми прийти на помощь.
Эффективное взаимодействие имеет важное значение как в жизни в целом, так и на рабочих местах, и особенно в сфере программирования, где коммуникативные навыки играют ключевую роль. Для выполнения сложного проекта каждому программисту Python необходимо эффективно взаимодействовать с коллегами.
Stack Overflow, каналы Discord, видео на YouTube, бесплатные онлайн-школы для программистов, GitHub, Towards Data Science и т. д . — вот сколько есть полезных ресурсов для практики и совершенствования навыков.
Раньше я считал, что лучше все решения проблем находить самостоятельно. Но это верно лишь отчасти. Всегда что-то где-то можно не так понять или делать что-то не совсем правильно. После попыток разобраться самостоятельно иногда остается недопонимание, и тогда неплохо бы попросить помощи у друзей или экспертов, готовых выручить в трудной ситуации!
Общение с другими людьми и экспертами и обмен идеями — отличный способ узнать больше. Отсутствие эффективного взаимодействия приводит к целому ряду проблем, например неверному пониманию определенной темы и некорректным поисковым запросам.
Кроме того, общение чрезвычайно полезно для обмена мнениями и приобретения знаний. Общаясь с большим количеством людей, вы лучше развиваете свои идеи, а самое главное — вырабатываете в себе такое качество, как интерактивность. Это потом очень пригодится вам при работе в компании, в составе команды, занимающейся проектами в области науки о данных.
7. Постоянная практика и работа над новыми проектами
Самое интересное в Python — это широкий выбор возможностей, которые он предлагает. А самое лучшее — это то, что с каждой допущенной ошибкой узнаешь что-то новое и, если что-то сделал неправильно, находишь решение, подсмотрев его в Интернете или дойдя до него самостоятельно. От этого испытываешь еще большее удовлетворение.
Существует масса практических проектов и идей, доступных для реализации. Просто выберите понравившийся проект и начните над ним работать. Лучший способ продолжать учиться — делать больше проектов! Находите больше проектов и постоянно совершенствуйтесь!
Практика важна еще и для того, чтобы быть в курсе всех последних тенденций и испытывать применяемые в этой грандиозной сфере методы. Во всех аспектах здесь большие возможности, которые непрерывно развиваются. Поэтому продолжайте писать код и работать над практическими реализациями!
Старайтесь активно участвовать в конкурсах на сайтах. Kaggle — один из таких сайтов, на котором проводятся одни из лучших конкурсов, связанных с наукой о данных. И не расстраивайтесь, если не займете призового места. Это не так важно, как то, что нового вы там узнаете.
Еще один такой сайт с конкурсами для совершенствования навыков написания кода, который обязательно надо попробовать, — HackerRank. Участвуйте в сообществе, чтобы постоянно узнавать от коллег-единомышленников что-то новое о науке о данных.
В каждой создаваемой модели и в каждом завершаемом проекте в области науки о данных много чего можно улучшить. Всегда полезно рассмотреть альтернативы, различные методы и усовершенствования, чтобы достичь лучших результатов.
Так что продолжайте практиковаться!
Заключение
Итак, мы рассмотрели семь рекомендаций и, на мой взгляд, одни из лучших способов повышения результатов при использовании языка программирования Python. Надеюсь, они помогут улучшить ваш код, а также помогут повысить продуктивность при выполнении задач на высоком уровне для получения необходимых решений.
В работе с любым языком программирования очень важно постоянно делать новые проекты, создавать свой профиль или резюме и ежедневно практиковаться, чтобы быть в курсе различных концепций языка.
Спасибо за чтение!
Читайте также:
- Создаем собственную Alexa в 20 строках Python
- Анализ социальных сетей: от теории графов до приложений на Python
- Создание собственной симуляции активной материи на Python
Читайте нас в Telegram, VK и Яндекс.Дзен
Перевод статьи Bharath K: 7 Tips To Increase Your Productivity in Python
