Что такое компилятор python
Создание компилятора на Python
1. Введение
1.1 Цель
При проектировании какого-либо компилятора или интерпретатора в качестве инструмента, как правило, выбирают язык C. А что если планируется создать «небольшой язык программирования» , просто так, забавы ради (или, может быть, для более серьёзного применения)? Чего беспокоиться, если вы обладаете достаточно мощным инструментом — интерпретатором Python!
1.2 Инструменты
В рабочий каталог нужно переписать модули lex.py и yacc.py. Само собой, потребуется и Python версии 2.1 или выше.
2. Первый шаг
Перед тем, как углубиться в детали реализации, пройдемся по основным терминам и понятиям.
2.1 Лексемы
Что такое лексемы? Лексемы — это символы, подобные +, -, * или /, или это слова, такие как begin, end, if или while, которые могут выступать в качестве операндов в выражениях, зарезервированных или ключевых слов и т.п. Лексемы должны быть определены как регулярные выражения.
2.2 Определение языка программирования
Поскольку пишется компилятор для нашего конкретного языка программирования, то следует начать с определения этого языка, записав для него набор грамматических правил. Например, если предполагается введение в язык конструкции ‘if-then-else-endif’, то правило достаточно просто можно записать так:
if_statement : IF LPAREN statement RPAREN multiple-statements ELSE multiple-statements ENDIF
где (1) IF, LPAREN, RPAREN, ELSE и ENDIF — лексемы для синтаксических единиц if , ( , ) , else и endif соответственно. (2) ‘statement’ и ‘multiple-statements’ — различные конструкции, для которых должны быть определены свои правила.
2.3 Грамматический разбор
Говоря простыми словами, грамматический разбор (в просторечие — парсинг, от английского to parse, не путать с пирсингом — прим. ред. 🙂 есть проверка соответствия исходного текста программы заданному набору правил. Существуют различные методы разбора, но нам нет нужды вдаваться в детали. Вам достаточно лишь знать, что, имея набор правил (см. пример выше), синтаксический анализатор производит разбор текста программы в соответствии с этим набором.
3. Реализация
Итак, приступим к созданию компилятора. Процесс компиляции делится на несколько этапов.
- Выделение лексем
- Грамматический разбор
- Выполнение действий, определяемых семантикой языка.
- Создание промежуточного кода.
- Оптимизация
- Создание результирующего кода.
3.1 Набор правил
Как уже упоминалось, сначала необходимо определить язык программирования, для которого реализуется компилятор. Определитесь, какой набор конструкций и операторов вы хотите предоставить. Такие конструкции, как ‘while’, ‘if’, ‘ assignment statements’ (операция присваивания) и пр. обычно имеются в большинстве языков программирования, так же как и арифметические операторы, такие как +, -, *, / и пр. Затем необходимо создать набор грамматических правил для вашего языка программирования. Набор правил для поддержки операции присваивания приводится ниже.
assign_statement : VAR EQUALS statement statement : statement ADDOP term | statement SUBOP term | term term : term MULOP factor | term DIVOP factor | factor factor : VAR | NUM | LPAREN statement RPAREN
Здесь и далее мы будем придерживаться следующих соглашений о написании лексем и правил. Лексемы мы будем записывать в верхнем регистре (NUM, VAR, EQUALS, ADDOP, SUBOP, MULOP, DIVOP, LPAREN, RPAREN), а правила (assign_statement, statement, term, factor) — в нижнем.
3.2 Определение лексем и их анализ
import lex # Список лексем. Обязателен. tokens = ( 'NUM', 'VAR', 'EQUALS', 'ADDOP', 'SUBOP', 'MULOP', 'DIVOP', 'LPAREN', 'RPAREN' ) # Регулярные выражения для выделения лексем. t_VAR = r'[a-zA-Z_][\w_]*' t_EQUALS = r'=' t_ADDOP = r'\+' t_SUBOP = r'-' t_MULOP = r'\*' t_DIVOP = r'/' t_LPAREN = r'\(' t_RPAREN = r'\)' # Регулярное выражение, требующее дополнительных действий. def t_NUM(t) : r'\d+' try: t.value = int(t.value) except ValueError: print "Строка %d: Число %s слишком велико!" % (t.lineno, t.value) t.value = 0 return t # Правило трассировки номеров строк. def t_newline(t): r'\n+' t.lineno += len(t.value) # Строка, содержащая игнорируемые символы (пробелы и символы табуляции). t_ignore = ' \t' # Правило обработки ошибок def t_error(t): print "Недопустимый символ '%s'" % t.value[0] t.skip(1) # Создать анализатор lex.lex() # Получить данные со стандартного ввода data = raw_input() lex.input(data) # Выделение лексем while 1 : tok = lex.token() if not tok : break print tok
Если вы хотите использовать зарезервированные слова, то, как правило, достаточно добавить соответствующее имя (идентификатор) и создать функцию, реализующую действие зарезервированного слова, как показано ниже:
reserved = < 'if' : 'IF', 'then' : 'THEN', 'else' : 'ELSE', 'while' : 'WHILE', . >def t_VAR(t): r'[a-zA-Z_][\w_]*' t.type = reserved.get(t.value,'ID') # Проверка на зарезервированное слово return t
3.3 Грамматический разбор
# Yacc example import yacc # Получить таблицу лексем от лексического анализатора, # который был создан нами ранее # Для этого. from ourlex import tokens __var_names = <> def p_assign_statement(t) : 'assign_statement : VAR EQUALS statement' __var_names[t[1]] = t[3] def p_statement_plus(t) : 'statement : statement ADDOP term' t[0] = t[1] + t[3] def p_statement_minus(t) : 'statement : statement SUBOP term' t[0] = t[1] - t[3] def p_statement_term(t) : 'statement : term' t[0] = t[1] def p_term_times(t) : 'term : term MULOP factor' t[0] = t[1] * t[3] def p_term_div(t) : 'term : term DIVOP factor' t[0] = t[1] / t[3] def p_term_factor(t) : 'term : factor' t[0] = t[1] def p_factor_num(t) : 'factor : NUM' t[0] = t[1] def p_factor_var(t) : 'factor : VAR' if __var_names.has_key(t[1]) : t[0] = __var_names[t[1]] else : print "Имя переменной", t[1], " в строке ", t.lineno(1), "не определено." def p_factor_expr(t): 'factor : LPAREN statement RPAREN' t[0] = t[2] # Обработка синтаксических ошибок def p_error(t): print "Синтаксическая ошибка!" # Создать грамматический анализатор yacc.yacc() while 1: try: s = raw_input('enter > ') except EOFError: break if not s: continue yacc.parse(s)
Здесь каждая функция принимает единственный аргумент t — массив (на самом деле удобный Python’овый не-модифицируемый «массивосписок» — tuple. прим. ред.), содержащий грамматические элементы:
def p_statement_plus(t): 'statement : statement ADDOP term' # ^ ^ ^ ^ # t[0] t[1] t[2] t[3] t[0] = t[1] + t[3]
3.4 Семантика
Семантика определяет последовательность действий, которые должен выполнить грамматический анализатор, когда ему удается свести входной поток до одного конкретного правила. В нашем примере семантика соответствует программе-интерпретатору. В случае простого компилятора, результатом работы может оказаться соответствующий правилу ассемблерный код.
Предположим, что в результате работы компилятора должен получаться код на языке ассемблера для процессора 8086. Примем за правило, что регистр ‘bx’ используется для хранения промежуточных результатов. Встретив очередной операнд, необходимо содержимое регистра ‘ax’ переписать в регистр ‘bx’, после чего в регистр ‘ax’ занести новый операнд. Таким образом, последний встреченный операнд (или результат операции) всегда будет содержаться в регистре ‘ax’.
def p_factor_num(t) : 'factor : NUM' __output_fp.write("\tmov bx,ax\n"%f) # bx
где, '__output_fp' -- дескриптор результирующего файла.
После того, как операнды подготовлены к выполнению операции (унарной или бинарной), мы можем описать семантику операции, например сложения:
def p_statement_plus(t) : 'statement : statement ADDOP term' __output_fp.write("\tadd ax,bx\n") # ax
Аналогичным образом, встретив объявление переменной, можно предусмотреть выбрать регистр процессора для ее хранения (локальные переменные предпочтительнее размещать на стеке), и запомнить выделенный регистр в словаре. Всякий раз, когда встречается ссылка на имя переменной, используя имя переменной в качестве ключа можно найти имя соответствующего регистра.
3.5 Оптимизация
Если говорить о компиляторе языка C, то ассемблерный код получается сложнее, чем описано выше. В действительности компилятор производит сначала некоторый промежуточный код, затем этот код оптимизируется и, наконец, создается окончательный вариант ассемблерного кода.
Тема оптимизации кода слишком обширна, чтобы обсуждать ее здесь, поэтому остановимся лишь на самом простом методе оптимизации - локальная оптимизация [peephole optimization]. Простейший способ выполнения локальной оптимизации -- написать участок кода на языке ассемблера вручную и сравнить его с кодом, создаваемым вашим компилятором.
Например, если в имеющемся наборе отсутствует инструкция умножения, то вы можете заставить компилятор производить код, выполняющий умножение, через последовательность сложений. В качестве оптимизации можно предложить проверять величину операндов, и если один из них равен 1, то в качестве результата можно сразу принять второй операнд, минуя цикл сложений. Далее, поскольку величина множителя (количество значимых бит прим. перев.) определяет количество итераций, в качестве множителя можно назначать меньший из операндов.
Еще один пример локальной оптимизации -- оптимизация безусловных переходов:
jmp .L1 . . . . . .L1 jmp .L2 . . . . . .L2 add ax,bx
В этом случае, число выполняемых инструкций безусловного перехода можно сократить, изменив первую команду jump :
jmp .L2 . . . . . .L1 jmp .L2 . . . . . .L2 add ax,bx
Существуют различные алгоритмы оптимизации. Методы, описанные выше, являются лишь первым маленьким шагом в направлении оптимизации по времени исполнения и размеру создаваемого кода.
4. Что дальше?
Примеры, приведенные выше, не являются полнофункциональным компилятором. Для их завершения требуется реализовать гораздо большее число привычных конструкций. Эти примеры можно рассматривать лишь как иллюстрацию написания соответствующих этим привычным конструкциям правил, регулярных выражений (для выделения лексем), функций грамматического разбора и функций реализации семантики языка.
Dinil Divakaran
Я -- студент последнего года по специальности "Информатика" [computer science] в колледже GEC Thrissur в Керале, Индия.
Copyright (C) 2002, Dinil Divakaran.
Python избавился от недостатка, над которым смеялись все программисты. Его научили работать со скоростью С и С++
Python получил сверхбыстрый компилятор. Производительность скомпилированных им программ оказалась в 10-100 раз быстрее в сравнении с приложениями на выходе традиционного интерпретатора CPython. Теперь по этому параметру Python ничуть не уступает, а в некоторых случаях даже превосходит С и C++, своих главных конкурентов среди языков программирования.
Python ускорился
Язык программирования Python, самый популярный и очень востребованный в мире, в одночасье стал в несколько раз лучше благодаря стараниям экспертов стартапа Exaloop и Массачусетского технологического института (MIT). Они создали компилятор Codon, существенно повышающий производительность скомпилированных приложений на фоне их аналогов, вышедших из-под стандартных интерпретаторов. По скорости работы они едва ли не быстрее программ на С и C++, пишет The Register.
Низкая производительность программ – то, за что Python, при всей простоте его освоения, ругают чаще всего. И нередко в этом плане его сравнивают именно с С и C++, притом не в его пользу. Codon устраняет это неравенство – по словам разработчиков, он способен генерировать на выходе чистый машинный код без привязки к среде выполнения Python Runtime.
Разработчики уверяют, что в сравнении с обычными интерпретаторами для Python новый Codon обеспечивает ПО в 10-100 раз более высокую производительность. В данном случае идет сравнение с интерпретатором CPython при в однопоточном режиме работы. «Производительность Codon обычно соответствует (а иногда и лучше) производительности компиляторов C/C++», – утверждают они.
Все бесплатно, но не совсем
Проект Codon распространяется по лицензии Business Source License (BSL), то есть по умолчанию все его компоненты доступны бесплатно при соблюдении ряда условий эксплуатации. Все без исключения файлы, необходимые для работы Codon, размещены в профиле стартапа Exaloop на GitHub (принадлежит Microsoft). В комплект входят компилятор, среда выполнения (runtime) для исполняемых файлов и отдельная библиотека функций на замену штатным библиотечным вызовам на Python.
Python получил еще одно неоспоримое преимущество
Что немаловажно, исходные тексты самого компилятора, библиотеки и runtime написаны вовсе не на Python, как многие, вероятно, ожидали. Авторы использовали C++.
Ограничения, накладываемые лицензией BSL на бесплатное использование распространяемого под ней ПО, всегда имеют срок действия. В случае с Codon они продлялся до 1 ноября 2025 г., после чего весь проект будет переведен на лицензию Apache 2.0. А пока Codon распространяется под BSL, его код можно копировать и модифицировать, если в дальнейшем он не будет использоваться в коммерческих целях.
Плюсов без минусов не бывает
Codon разрабатывается как фреймворк для создания высокопроизводительных предметно-ориентированных языков (DSL) в Python. DSL — это языки, ориентированные на конкретную цель, в отличие от языка программирования общего назначения, которым относятся, например, Python или C. Примеры DSL – это CSS и SQL.
У истоков проекта стоят создатели Python-подобного языка программирования Seq, который и лежит в его основе. Авторы Codon позиционируют его как наследника Seq.
Алексей Федоров, Российский квантовый центр: Бизнес сможет использовать квантовые компьютеры через 3-5 лет
К недостаткам Codon эксперты The Register относят в первую очередь выбор разработчиками лицензии BSL с ее ограничениями, и необходимость ждать два с половиной года до перехода на Apache 2.0. Также они упомянули отсутствие поддержки некоторых модулей Python. Например, компилятор пока не поддерживает функции динамической обработки типов, плюс для целых чисел в нем используется только 64-битный тип int. В CPython таких ограничений нет.
Плюсы Codon – это очень высокая производительность при однопоточном выполнении. Компилятор также снабжен возможностью работы в многопоточном режиме.
Почему именно C++
Python – это самый популярный язык программирования в мире, согласно рейтингу Tiobe. На первое место в нем он вырвался лишь в октябре 2021 г., хотя существует Python c середины 1980-х годов. Его популярность стремительно растет лишь в последние несколько лет, тогда как другие представители топ-3 Tiobe находятся на вершине этого рейтинга годами.
Основной конкурент Python – это С, с компилятором для которого авторы Codon сравнили свое детище в первую очередь. До октября 2021 г. именно он был первым в рейтинге Tiobe. В декабре 2022 г. в тройку лидеров, сместив Java, вошел C++ – еще один конкурент Python. Скорость компиляции всегда была их неоспоримым преимуществом перед Python, которого, благодаря Codon, больше нет.
Как работает Python: интерпретатор, байт-код, PVM
Python — интерпретируемый язык программирования. Он не конвертирует свой код в машинный, который понимает железо (в отличие от С и С++). Вместо этого, Python-интерпретатор переводит код программы в байт-код, который запускается на виртуальной машине Python (PVM). Давайте рассмотрим подробнее, как это работает на примере самой популярной реализации интерпретатора — CPython.
Интерпретатор — это программа, которая конвертирует ваши инструкции, написанные на Python, в байт-код и выполняет их. По сути интерпретатор — это программный слой между вашим исходным кодом и железом.
Существует 2 типа интерпретаторов:
- Простой интерпретатор . Он берет одну инструкцию, транслирует и сразу выполняет ее, а затем берет следующую инструкцию.
- Интерпретатор компилирующего типа . Это система из компилятора и интерпретатора. Компилятор переводит исходный код программы в промежуточное представление (байт-код), а интерпретатор (виртуальная машина) выполняет этот байт-код.
- Интерпретатор компилирующего типа (благодаря этому достигается большее быстродействие выполнения программ).
- Считается эталонной реализацией языка Python.
- Написан на C.
- Исходный код CPython находится в открытом доступе.
- Его разработка ведётся группой разработчиков под руководством Гвидо ван Россума — создателя Python.
Кроме этого, у интерпретатора CPython есть особенность — он может работать в режиме диалога (REPL — read-eval-print loop). Интерпретатор считывает законченную конструкцию языка, выполняет её, печатает результаты и переходит к ожиданию ввода пользователем следующей конструкции.
Как CPython выполняет программы
Интерпретатор "Питона" выполняет любую программу поэтапно.
Этап #1. Инициализация
После запуска вашей программы, Python-интерпретатор читает код, проверяет форматирование и синтаксис. При обнаружении ошибки он незамедлительно останавливается и показывает сообщение об ошибке.
Помимо этого, происходит ряд подготовительных процессов:
- анализ аргументов командной строки;
- установка флагов программы;
- чтение переменных среды и т.д.
Этап #2. Компиляция
Интерпретатор транслирует (переводит) исходные инструкции вашей программы в байт-код (низкоуровневое, платформонезависимое представление исходного текста). Такая трансляция необходима в первую очередь для повышения скорости — байт-код выполняется в разы быстрее, чем исходные инструкции.
Если Python-интерпретатор обладает правом записи, он будет сохранять байт-код в виде файла с расширением .pyc . Если исходный текст программы не изменился с момента последней компиляции, при следующем запуске вашей программы, Python сразу загрузит файл .pyc , минуя этап компиляции (тем самым ускорит процесс запуска программы).
Этап #3. Выполнения
Как только байт-код скомпилирован, он отправляется на виртуальную машину Python (PVM). Здесь выполняется байт-код на PVM. Если во время этого выполнения возникает ошибка, то выполнение останавливается с сообщением об ошибке.
PVM является частью Python-интерпретатора. По сути это просто большой цикл, который выполняет перебор инструкций в байт-коде и выполняет соответствующие им операции.
Альтернативы CPython
CPython является стандартной реализацией, но существуют и другие реализации, созданные для специфических целей и задач.
Jython
Основная цель данный реализации — тесная интеграция с языком Java. Работает следующим образом:
- Java-классы выполняют компиляцию программного кода на языке Python в байт-код Java.
- Полученный байт-код запускается на виртуальной машине Java (JVM).
Jython позволить Python-программам управлять Java-приложениями. Во время выполнения такая программа ведет себя точно так же, как настоящая программа на языке Java.
IronPython
Предназначена для обеспечения интеграции Python-программ с C# приложениями на Microsoft .NET Framework или Mono. Принцип работы такой же, как и у Jython.
PyPy
PyPy — это интерпретатор Python, написанный на Python (если быть точнее, то на RPython).
Особенностью PyPy является использование трассирующего JIT-компилятора (just-in-time), который на лету транслирует некоторые элементы в машинный код. Благодаря этому, при выполнении некоторых операций PyPy обгоняет CPython в несколько раз. Но плата за такую производительность — более высокое потребление памяти.
Топ-15 компиляторов Python — онлайн и офлайн
Для тех, кто уже разобрался в основах и готов писать код на Python, пришло время разбираться в инструментах, выбирать среду разработки и браться за дело. В этой статье расскажем, что такое компиляторы и интерпретаторы Python, зачем они нужны и из каких вариантов сейчас можно выбирать.
Компиляторы и интерпретаторы Python
Python — это популярный язык, во многом потому, что он высокоуровневый, а значит, его проще освоить, чем, например, С. Высокоуровневые языки понятны человеку, но непонятны компьютеру, поэтому для работы с ними нужен компилятор. Эта программа переводит строки на Python в код, который может прочитать и выполнить машина.
Освойте профессию «Data Scientist» на курсе с МГУ
Data Scientist с нуля до PRO
Освойте профессию Data Scientist с нуля до уровня PRO на углубленном курсе совместно с академиком РАН из МГУ. Изучите продвинутую математику с азов, получите реальный опыт на практических проектах и начните работать удаленно из любой точки мира.
25 месяцев
Data Scientist с нуля до PRO
Создавайте ML-модели и работайте с нейронными сетями
5 658 ₽/мес 11 317 ₽/мес
Чтобы писать и запускать код на Python с рабочего компьютера или в дороге на планшете, существуют разные онлайн- и офлайн-компиляторы для Python. Мы собрали полный список актуальных сервисов.
Лучшие компиляторы Python онлайн
Сохранять версии кода на GitHub и дорабатывать проект вместе с коллегами в режиме реального времени помогут онлайн-компиляторы. Доступ к ним будет у вас везде, где есть интернет.
Replit
Replit для Python — это онлайн-среда разработки, которая дает доступ к интерактивному редактору кода. Писать здесь проекты можно также на Java, Ruby, JavaScript. В редакторе можно открыть доступ к проекту всей команде, оставлять комментарии и работать над кодом вместе. Платформа интегрирована с GitHub, поэтому сохранять версии проекта можно быстро и просто. Также Replit дает возможность пользователям здесь же запустить и протестировать свои приложения, в том числе нейросети.
Anywhere Python
Онлайн-компилятор языка Python, который дает пользователю все функции полноценного редактора в браузере. Простые приложения, для которых не нужно много места и функционала, можно писать в этом редакторе бесплатно, самый дорогой тариф –– 10 долларов, дает по 2 ГБ памяти, возможность зарегистрировать собственный домен. В компиляторе предустановлено много библиотек для Python, есть интеграция с Git и другими открытыми репозиториями.
Trinket
Еще один онлайн-компилятор кода Python — Trinket. Его преимущество в том, что он позволяет открыть несколько вкладок и писать проекты параллельно. Платформу используют для обучения детей программированию на Python, у нее довольно простой интерфейс, установлены базовые библиотеки. Есть возможность запускать код и делиться им с командой.
IDEone
Онлайн-среда для Python, которая подойдет для быстрого тестирования простой программы. Он может переводить в машинный код более 60 языков программирования, но не богат разнообразием функционала. Например, в нем нельзя создавать новые файлы по ходу работы, а на максимальное время компиляции поставлены ограничения от 5 до 10 секунд.
Google Colab
Компилятор Python от Google. Дает возможность писать код программы онлайн, пользоваться библиотекой TensorFlow, тренировать нейросети и модели для аналитики данных. Код сохраняется в течение 12 часов, потом стирается, поэтому если компилятор нужен вам постоянно — нужно оформить подписку за 10 долларов.
Python Fiddle
Облачный компилятор кода Python, который не только позволяет использовать язык программирования онлайн, но и содержит большую базу знаний с примерами кода. Онлайн-среда разработки Fiddle поддерживает внешние библиотеки Python и дает возможность импортировать нужные данные из внешних источников по URL.
Читайте также Как написать Telegram-бот для распознавания изображений на Python?
Офлайн-интерпретаторы и компиляторы для Python
Интерпретаторы работают так же, как компиляторы, только переводят код не целым блоком, а по одной строке. Ниже приводим список популярных реализаций Python, которые работают одновременно как компиляторы и интерпретаторы.
CPython
Компилятор и интерпретатор Python, написанный на языке C сообществом разработчиков языка. Это наиболее распространенная, классическая реализация Python. Эта платформа компилирует код Python в байт-код, а затем выполняет его. Подробнее о компиляторах, интерпретаторах и байт-кодах читайте в словарной статье.
Jython
Компилятор и интерпретатор Python, которые переводят готовый код на язык Java. Сервис позволяет запустить приложение на компьютерах, которые используют вычислительную машину Java. Это помогает повысить производительность кода и скорость разработки.
Станьте дата-сайентистом на курсе с МГУ и решайте амбициозные задачи с помощью нейросетей
PyJS
Фреймворк, который переводит код с Python на JavaScript. Это позволяет разрабатывать на Python фронтенд браузерных и десктопных приложений. К фреймворку прилагается большое количество виджетов, которые помогают ускорить разработку.
PyPy
Интерпретатор Python, который позволяет преодолеть ограничения скорости оригинальной версии языка. PyPy совместим с библиотеками NumPy, Selenium, Flack, Django и другими. По отзывам пользователей, пока интерпретатор может читать не весь синтаксис Python, но большую его часть, и ускоряет приложения в разы.
IronPython
Это реализация Python, которая связана с фреймворком .NET и дает веб-разработчикам возможность использовать одновременно библиотеки Python и .NET. IronPython — это динамический язык, который будет полезен, если вам нужно быстро разработать веб-приложение.
ActivePython
Десктопная среда разработки для Python от разработчика Active State подойдет для коммерческой разработки, где необходима высокая степень безопасности кода. Скачать ActivePython можно бесплатно, но пользоваться им с сохранением кода можно ограниченное количество времени. Этот интерпретатор Python поддерживает большое количество библиотек для Data Science и машинного обучения (NumPy, SciPy, Matplotlib, TensorFlow, Theano, Keras).
Nuitka
Офлайн-компилятор Python, который переводит код на язык уровня C, а затем в исполняемый файл. Онлайн-среда работает со всеми версиями Python, а последняя версия увеличила производительность программирования на 335%. У компилятора есть бесплатная версия, которую можно использовать для личных проектов, и коммерческая — для компаний.
Stackless Python
Это интерпретатор Python, который позволяет повысить производительность разработки при помощи многопоточного программирования. Многие интерпретаторы не поддерживают эту функцию, но Stackless дает возможность быстро написать программу с читаемым кодом, не усложняя ее структуру.
Советы для изучения Python
- Начните с синтаксиса — это базовые правила, по которым пишутся команды на Python. Ваш главный источник — это официальная документация, затем можно обратиться к самоучителям для новичков, например, «Программируем на Python», или выбрать себе материалы из нашей большой подборки.
- Выберите удобную IDE (среду разработки). Это программа, которая объединяет все необходимое для написания кода: редактор кода, инструменты для сборки, выполнения и отладки, систему контроля версий. Чтобы выбрать подходящую IDE, воспользуйтесь нашим гайдом.
- Практикуйтесь. Пишите собственные простые программы, например, Telegram-боты, участвуйте в конкурсах, хакатонах и квестах для новичков, используйте интерактивные тренажеры.
Изучить Python, как и любой язык программирования, можно самостоятельно. Это потребует от вас усидчивости, постоянства и умения организовать собственные процессы обучения. Непросто, зато бесплатно. Облегчить и ускорить свой путь можно на платных курсах, например, «Fullstack-разработчик на Python» от Skillfactory, где вы будете получать актуальные знания от экспертов из индустрии и практиковаться на реальных задачах под руководством наставников.