Задания для начинающих программистов python. Лучший способ изучения Python

Обучение программированию начинается с маленьких шагов. Понятно, что для начала нужно изучить синтаксис и концепцию выбранного языка. Но не менее важным является и оттачивание мастерства в составлении алгоритмов и решении программистских задач. В этой статье перечислены ресурсы, на которых собраны всевозможные задачи и идеи для собственных проектов.

Здесь можно найти список из более чем 100 идей для проектов , которые вы можете реализовать. Список предназначен для Python, но идеи можно выполнить и в других языках. В нём есть и не совсем серьёзные проекты, и хорошие упражнения для практики. Список крайне рекомендуется к ознакомлению и выполнению новичкам.

А здесь вы найдёте список из 49 клонов игр , которые вы можете написать. Выбор зависит от уровня сложности.

Хотите создать что-то новое? Посмотрите Idea Machine и The Internet Wishlist , где люди публикуют свои пожелания по программам, которые они хотели бы увидеть.

Если хотите практических упражнений, то пройдитесь по данному списку сайтов/ресурсов:

Общие упражнения:

• Project Euler содержит более 500 математических задач (на теорию чисел, числовых систем и пр.), которые нужно решить, используя программирование (на любом языке).
• Code Abbey хранит более 200 задач по программированию. За решения 125 из них выдают сертификат, чем мотивируют многих студентов.
• Rosalind – это ещё один сайт наподобие Project Euler, который предоставляет на выбор более 200 задач по биоинформатике.
• Codingbat.com дарит упражнения по Java и Python, как для новичков, так и для продвинутых программистов.
• codegolf.stackexchange.com – сайт, на котором публикуют и обсуждают программистские головоломки.
• Ruby Quiz – серия головоломок, в которых вас просят написать короткие программы различной сложности. Исходные решения описаны на Ruby, но их можно реализовать на любом языке.
• - подборка задач на логику и программирование, к каждой есть подробный разбор решения.

Задачи из олимпиад по программированию:

• UVa Online Judge – коллекция из сотен задач с олимпиад по программированию, с онлайн-системой проверки решений.
• TopCoder содержит сложные задачи на алгоритмы, собранные годами с разных соревнований. Также несколько раз в месяц проводит олимпиады по программированию.
• CodeForces похож на TopCoder, но содержит больше задач на соревнованиях и несколько особых фишек, включая «виртуальные соревнования».
• Timus – то же, что и UVA. Содержит задачи с последних соревнований (мирового и регионального уровня).
• SPOJ – похож на UVA, с огромным числом языков программирования на выбор.
• USACO содержит несколько задач на алгоритмы с руководством по их решению.

Под определённые языки:

• Для Prolog, Lisp и подобных языков посетите

Каждому изучающему Python нужно писать код для закрепления. Вашему вниманию предлагаются несколько задач для реализации (не слишком простых (кроме первой) и не слишком сложных).

Также для этих задач есть репозиторий с тестами и моими решениями (чтобы проверить себя).

Для запуска тестов для вашей функции проще всего будет добавить код из папки с тестами в конец файла с функцией.

А теперь, собственно, задачи:

Простейшие арифметические операции (1)

Написать функцию arithmetic , принимающую 3 аргумента: первые 2 - числа, третий - операция, которая должна быть произведена над ними. Если третий аргумент + , сложить их; если - , то вычесть; * - умножить; / - разделить (первое на второе). В остальных случаях вернуть строку " Неизвестная операция ".

Високосный год (2)

Написать функцию is_year_leap , принимающую 1 аргумент - год, и возвращающую True, если год високосный, и False иначе.

Квадрат (3)

Написать функцию square , принимающую 1 аргумент - сторону квадрата, и возвращающую 3 значения (с помощью ): периметр квадрата, площадь квадрата и диагональ квадрата.

Времена года (4)

Написать функцию season , принимающую 1 аргумент - номер месяца (от 1 до 12), и возвращающую время года, которому этот месяц принадлежит (зима, весна, лето или осень).

Банковский вклад (5)

Пользователь делает вклад в размере a рублей сроком на years лет под 10% годовых (каждый год размер его вклада увеличивается на 10%. Эти деньги прибавляются к сумме вклада, и на них в следующем году тоже будут проценты).

Написать функцию bank , принимающая аргументы a и years , и возвращающую сумму, которая будет на счету пользователя.

Простые числа (6)

Написать функцию is_prime , принимающую 1 аргумент - число от 0 до 1000, и возвращающую True, если оно простое, и False - иначе.

Правильная дата (7)

Написать функцию date , принимающую 3 аргумента - день, месяц и год. Вернуть True, если такая дата есть в нашем календаре, и False иначе.

XOR-шифрование (8)

Написать функцию XOR_cipher , принимающая 2 аргумента: строку, которую нужно зашифровать, и ключ шифрования, которая возвращает строку, зашифрованную путем применения функции XOR (^) над символами строки с ключом. Написать также функцию XOR_uncipher , которая по зашифрованной строке и ключу восстанавливает исходную строку.

• Цель 1 - помочь ссылками, материалами, тем, кто соберется изучать программирование и первым языком возьмет Python. Показать, что это не так сложно, как кажется.
• Цель 2 - собрать в комментариях ссылки на полезные и интересные материалы по этой теме.

0. А получится ли у меня?

С самого начала я сомневался в том, что у меня получится сделать что-то большее чем Hello World. Мне казалось, что программирование это сверх сложно и сверх магия. К тому же есть работа, хобби, семья, что будет отвлекаться от полноценного изучения.

Зря боялся и вам не советую. Программирование наверное никогда не станет моей основной профессией, но это отличный способ творческой реализации. Это шахматы и Civilization в одном флаконе.

Все проще чем кажется и гораздо интереснее.

1. Литература

Марк Лутц “Программирование на Python” - его советуют читать на многих форумах и курсах. Мне он показался излишне подробным и нагруженным для новичка. Читать много, программировать мало. Гораздо полезнее его читать после овладевания Python минимума.

Марк Саммерфилд “Программирование на Python 3” - динамично, с отличными примерами и заданиями. Без излишнего углубления, которое только все усложняет в начале. Я рекомендую начать именно с этой книги, она поможет быстро вникнуть, не пугая сложностями.

Все остальные книги оказались мене полезными и информативными. Вообще, хорошую литературу по этой теме трудно просто так взять и купить в магазине или в цифровой версии.

2. Что читать в интернете

http://pythonworld.ru/ - простым и понятным языком рассказывается об азах языка, часто использовал, как шпаргалку.

Еще через два месяца я смог создать свое первое приложение на Django. Но главное, что теперь у меня достаточно знания для самостоятельного развития и обучения. Самое трудное - это добраться до этой точки.

Еще через месяц я подключился к двум проектам на GitHub и принимаю в них участие. Задачи решаю конечно пока простые, но взамен получаю советы и обучение.

Теги: обучение python, обучение программированию

Подготовка к собеседованию на позицию Python-разработчика

При подготовке использовались материалы: The Vital Guide to Python Interviewing , Must Have Python Interview Questions , 15 Essential Python Interview Questions , Python Interview Questions and Answers

На сегодняшний день число Python-программистов продолжает расти, однако количество рабочих мест для них увеличивается не так быстро. Современному разработчику нужно быть конкурентоспособным, чтобы пробиться на желаемую позицию. Мы подготовили статью с темами и вопросами, которые работодатель может затронуть на собеседовании, и дополнили их небольшими объяснениями - по сути, это задачи по программированию на Python с решениями. Материал будет полезен продолжающим для повторения, а начинающим поможет сориентироваться, куда делать первые шаги, на что обратить внимание. Воспринимайте как своеобразный маяк.

Работа со списками

Лямбда-выражения, генераторы списков и выражения-генераторы

Лямбда-выражения - сокращённый метод создания однолинейных анонимных функций. Их простота часто (но не всегда) делает код более стройным и читабельным, чем классическое объявление функций. С другой стороны, та же простота ограничивает возможности и зоны применения лямбда-выражений.

Генераторы списков обеспечивают краткий синтаксис для создания списков. Они используются для составления списков, в которых каждый элемент - результат некоторой операции (операций) с элементами другой последовательности или итератором. Генераторы списков могут использоваться для создания подпоследовательности тех элементов, члены которых удовлетворяют определённому условию. Генераторы списков в Python - своеобразная альтернатива встроенным функциям map() и filter() .

Лямбда-выражения с функциями map() и filter() и генераторы списков схожи, поэтому выбор одного из этих инструментов субъективен и зависит от случая. Но следует отметить, что генераторы списков выполняются несколько быстрее - вызов лямбда-функции создаёт новый стековый кадр .

Выражения-генераторы синтаксически и функционально похожи на генераторы списков, но есть важные различия между их механизмами работы и областями применения. Итерация при наложении выражения-генератора или генератора списка будет делать всё то же самое, но генератор списков сначала создаст целый список в памяти, в то время как выражение-генератор будет создавать элементы на ходу по мере необходимости. Выражения-генераторы могут быть использованы в большом или даже бесконечном количестве последовательностей. А генерирование значений по требованию обеспечивает повышение производительности и снижение использования памяти. Однако следует отметить, что стандартные методы списков list в Python могут применяться на результатах выполнения генератора, но не на самом генераторе.

В чём разница между списком и кортежем?

Основная разница: список может изменяться, а кортеж - нет. Работа с кортежами быстрее, чем со списками. Если необходимо определить постоянный набор значений, и все, что с ним когда-либо надо делать, - это перебирать его элементы, рациональнее использовать кортеж вместо списка. Кортеж также может выступать в качестве ключа для словарей, в отличие от списка.

Самые продвинутые кандидаты скажут, что кортежи неоднородны и их использование аналогично использованию struct в языке программирования С. Списки же аналогичны привычным массивам.

Отладка кода и тестирование

Какой подход вы используете для модульного тестирования в Python?

Фундаментальный ответ на этот вопрос относится к использованию фреймворка Python - unittest .

Unittest поддерживает автоматизацию тестов, использование общего кода для настройки и завершения тестов, объединение тестов в группы, а также позволяет отделять тесты от фреймворка для формирования отчётов. Модуль unittest представляет классы, упрощающие поддержку этих качеств для набора тестов.

Вас могут попросить описать ключевые элементы структуры unittest, а именно:

• испытательный стенд (test fixture);
• тестовый случай (test case);
• набор тестов (test suite);
• исполнитель тестов (test runner).

Итераторы

Что такое итератор?

Итератор - интерфейс, предоставляющий доступ к элементам коллекции (массива или контейнера) и навигацию по ним. В различных системах итераторы могут иметь разные общепринятые названия. В терминах систем управления базами данных итераторы называются курсорами . В простейшем случае итератором в низкоуровневых языках является указатель .

В чём разница между итератором и генератором?

Эти термины тесно связаны (любой генератор - это итератор), их довольно часто путают, что иногда приводит к недопониманию. Итератор - более общая концепция. Это объект, у которого определены два метода: __next__ и __iter__ . С другой стороны, генератор - это итератор. Но не наоборот. Генератор может получаться использованием ключевого слова yield в теле функции.

Def squares(start, stop): for i in range(start, stop): yield i * i generator = squares(a, b)

GIL

Концепция GIL заключается в том, что в каждый момент времени только один поток может исполняться процессором. Это сделано для того, чтобы между потоками не было борьбы за отдельные переменные. Исполняемый поток получает доступ ко всему окружению. Такая особенность реализации потоков в Python значительно упрощает работу с потоками и дает определенную потокобезопасность (thread safety).

Передача аргументов

Как передаются неизменяемые объекты?

Неизменяемые объекты передаются «по значению». Такие объекты, как целые числа и строки, передаются в виде ссылок на объекты, а не в виде копий объектов.

Как передаются изменяемые объекты?

Изменяемые объекты передаются «по указателю». Такие объекты, как списки и словари, также передаются в виде ссылок на объекты, что очень похоже на то, как в языке C передаются указатели на массивы – изменяемые объекты допускают возможность непосредственного изменения внутри функции так же, как и массивы в языке C.

>>> def f(a): # Имени a присваивается переданный объект... a = 99 # Изменяется только локальная переменная... >>> b = 88 >>> f(b)# Первоначально имена a и b ссылаются на одно и то же число 88 >>> print(b) # Переменная b не изменилась 88

В этом фрагменте в момент вызова функции f(b) переменной a присваивается объект 88 , но переменная a существует только внутри вызванной функции. Изменение переменной a внутри функции не оказывает влияния на окружение, откуда была вызвана функция, – просто в момент вызова создается совершенно новый объект a .

Что будет выведено после второго вызова append() в коде ниже?

>>> def append(list=): ... # добавление длины списка в список... list.append(len(list)) ... return list ... >>> append(["a","b"]) ["a", "b", 2] >>> >>> append() # вызов без аргумента использует значение list по умолчанию >>> >>> append() # Но что произойдёт при повторном вызове append без аргумента?

Когда значением по умолчанию для аргумента функции является выражение, оно вычисляется только один раз, а не всегда при вызове функции. Таким образом, после того как аргумент list был инициализирован в пустой массив, последующие вызовы функции без аргументов продолжат использовать тот же самый массив, что был инициализирован изначально.

>>> append() # при первом вызове без аргумента используется значение по умолчанию >>> append() # но затем... >>> append() # последовательные вызовы расширяют список по умолчанию >>> append() # и так продолжается...

Как можно изменить применение метода append в предыдущем вопросе, чтобы избежать нежелательного поведения, описанного там?

Есть альтернативная реализация метода append , которая решит проблему:

>>> def append(list=None): ... if list is None: list = # Увеличивает длину списка... list.append(len(list)) return list ... >>> append() >>> append()

Вопросы вне определённых категорий

Как можно поменять местами значения двух переменных внутри строки в Python?

Рассмотрим простой пример:

>>> x = "X" >>> y = "Y"

Во многих других языках программирования при замене значений X и Y требуется выполнить что-то вроде этого:

>>> tmp = x >>> x = y >>> y = tmp >>> x, y ("Y", "X")

Но в Python существует возможность сделать это с помощью одной строки кода следующим образом:

>>> x,y = y,x >>> x,y ("Y", "X")

Что будет выведено последним оператором ниже?

>>> flist = >>> for i in range(3): ... flist.append(lambda: i) ... >>> # что будет выведено?

В любом замыкании в Python переменные связываются по имени. Таким образом, в приведённой выше строке кода будет выведено следующее:

>>> flist = >>> for i in range(3): ... flist.append(lambda i = i: i) ... >>>

Для чего служит ключевое слово «self»?

Ключевое слово self - переменная, которая относится к экземпляру объекта. Когда создаётся класс, явная ссылка на объект того же типа класса отсутствует. Поэтому, чтобы ссылаться на текущий класс или объект, в Python используется ключевое слово self .

Class User: def __init__(self): self.name = "Ivan Ivanov" self.age = 16 user_obj = User() user_obj.name # self.name содержит "Ivan Ivanov" в качестве значения

Для чего служит ключевое слово «yield»?

Ключевое слово yield может обратить любую функцию в генератор. Оно работает подобно оператору return , с той разницей, что ключевое слово будет возвращать объект-генератор. Также функция может совершать несколько вызовов ключевого слова yield .

Def testgen(index): weekdays = ["sun","mon","tue","wed","thu","fri","sat"] yield weekdays yield weekdays day = testgen(0) print next(day), next(day) #output: sun mon

Что такое __init__.py? Как импортировать класс из другого каталога?

Init__.py в основном используется для инициализации пакетов Python.

Файл __init__.py в каталоге lstm_m указывает интерпретатору Python, что этот каталог должен обрабатываться как пакет Python.

Как импортировать класс из другого каталога?

Обычно __init__.py является пустым файлом. А если нам нужно использовать lstm.py в файле run.py , то его нужно импортировать следующим образом:

From lstm_m import lstm

Кроме того, внутри папки модуля должен быть файл __init__.py , предназначенный для импорта.

Какие встроенные типы существуют в Python?

Существуют изменяемые и неизменяемые встроенные типы Python.

Изменяемые:

• списки;
• множества;
• словари.

Неизменяемые:

• строки;
• кортежи;
• числа.

Следует помнить, что выше перечислены только основные типы. На самом деле их больше шести.

Что такое docstring в Python?

Строка документации в Python (docstring) - способ документирования функций, модулей и классов. Стандарты оформления - на официальном сайте .

Как можно конвертировать число в строку?

Для преобразования числа в строку, как правило, используют встроенную функцию str() , хотя есть и другие способы, такие как "{0:d}".format(число) и "%d"%число. Если вы хотите преобразовать десятичное число в восьмеричное (oct - octal) или шестнадцатеричное (hex - hexadecimal), используйте встроенную функцию oct() или hex() соответственно.

В чём разница между Xrange и range?

Функция xrange() возвращает объект xrange , в то время как range() возвращает список и использует то же количество памяти, независимо от размера функции.

Как увидеть методы или атрибуты объекта?

Команда dir(x) возвращает отсортированный список имен атрибутов для любого переданного в нее объекта. Если ни один объект не указан, dir() возвращает имена в текущей области видимости.

Дополнительно

Если вы владеете английским языком, то рекомендуем пройти онлайн-тесты и проверить свои знания перед собеседованием.

Подборки материалов для изучения Python от нас: , . Короткие , а также . Не забудьте порешать задачи: вот , где это можно сделать.

Заключение

Вопросы и советы, представленные в этой статье, могут быть очень ценными вспомогательными средствами для подготовки соискателей к собеседованиям. Мы надеемся, разработчики найдут их полезными для самостоятельного тестирования своих знаний перед встречей с работодателем. Но не следует забывать, что все представленные выше вопросы - один из нескольких инструментов отбора кандидатов на должность в составе определённой стратегии. Готовьтесь внимательно и тщательно. Удачи!

Python 3 - это современный язык, на котором просто и приятно писать программы.

Для печати значений в Питоне есть функция print(). Внутри круглых скобок через запятую мы пишем то, что хотим вывести. Вот программа, которая делает несколько вычислений:

Print(5 + 10) print(3 * 7, (17 - 2) * 8) print(2 ** 16) # две звёздочки означают возведение в степень print(37 / 3) # один слэш - это деление с ответом-дробью print(37 // 3) # два слэша считают частное от деления нацело # это как операция div в других языках print(37 % 3) # процент считает остаток от деления нацело # это как операция mod в других языках

Для ввода данных в программу мы используем функцию input() . Она считывает одну строку.

Вот программа, которая считывает имя пользователя и приветствует его:

Пётр print("Как вас зовут?") name = input() # считываем строку и кладём её в переменную name print("Здравствуйте, " + name + "!")

Мы будем писать программы, которые считывают данные, перерабатывают их и выводят какой-то результат. При запуске на компьютере такие программы считывают данные, которые пользователь вводит с клавиатуры, а результат выводят на экран.

Попробуем написать программу, которая считывает два числа и выводит их сумму. Для этого считаем два числа и сохраним их в переменные a и b , пользуясь оператором присваивания = . Слева от оператора присваивания в программах на Питоне ставится имя переменной - например, строка из латинских букв. Справа от оператора присваивания ставится любое выражение. Имя станет указывать на результат вычисления выражения. Проиграйте эту программу и посмотрите на результаты её работы:

5 7 a = input() b = input() s = a + b print(s)

Мы видим, что программа выводит 57 , хотя в реальной жизни 5 + 7 будет 12 . Это произошло потому, что Питон в третьей строчке «сложил» две строки, а не два числа. В Питоне две строки складываются так: к первой строке приписывается вторая.

Обратите внимание, что в визуализаторе содержимое переменных a и b заключено в кавычки. Это означает, что в a и b лежат строки, а не числа.

В Питоне все данные называются объектами. Число 2 представляется объектом «число 2», строка "hello" – это объект «строка "hello" ».

Каждый объект относится к какому-то типу. Строки хранятся в объектах типа str , целые числа хранятся в объектах типа int , дробные числа (вещественные числа) - в объектах типа float . Тип объекта определяет, какие действия можно делать с объектами этого типа. Например, если в переменных first и second лежат объекты типа int , то их можно перемножить, а если в них лежат объекты типа str , то их перемножить нельзя:

First = 5 second = 7 print(first * second) first = "5" second = "7" print(first * second)

Чтобы преобразовать строку из цифр в целое число, воспользуемся функцией int() . Например, int("23") вернет число 23 .

Вот пример правильной программы, которая считывает два числа и выводит их сумму:

5 7 a = int(input()) b = int(input()) s = a + b print(s)