Light-electric.com

IT Журнал
0 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

Web программирование на python

10 причин, почему в веб-разработке Python выигрывает у PHP

Когда речь заходит о бэкэнд-разработке, веб-разработка на PHP и Python — это два наиболее популярных решения, которые выбирают компании и разработчики. Тем не менее, какой из двух выбрать — остается под вопросом. Несмотря на то, что огромное количество веб-сайтов запрограммировано на PHP, в последние два года наблюдается резкая тенденция к росту разработки на Python.

Если вы, тем не менее, склоняетесь к выбору Python вместо PHP в качестве предпочитаемого вами языка, эта статья для вас.

Хотя в общем количестве веб-сайтов, разработанных в течение ноября 2018 года, PHP намного превосходит Python, количество веб-сайтов, которые отказались от PHP в качестве языка разработки, было колоссальным — 136,55.

После того как Python стал использоваться популярными продуктами, такими как YouTube, Instagram, Quora, Facebook, Pinterest, Reddit, Google, Netflix и Spotify, он стал новым фаворитом.

С 2016 по 2017 год годовой рост Python на рынке США и Великобритании был намного выше, чем темпы роста PHP.

Оба языка имеют свои преимущества и недостатки, кроме некоторых отличительных особенностей. Тем не менее, в недавнем прошлом все большее число людей перешло на Python из PHP, благодаря нескольким преимуществам, таким как надежность, улучшенный дизайн и удобочитаемость, и это лишь некоторые достоинства, которые предоставляет язык программирования Python.

Мы собираемся сравнить языки программирования PHP и Python, чтобы вы могли решить, почему Python может быть лучшим выбором для вашего IT продукта.

Что отличает Python?

1. Продуманный дизайн

Вам будет гораздо проще использовать Python для написания отличного кода, чем PHP, хотя написать хороший код на PHP тоже возможно.

Python имеет архитектуру, благодаря которой его можно назвать продуманным и надежным языком. PHP не обладает такими качествами.

PHP не такой элегантный язык, как Python, хотя он полностью работоспособен. Любой разработчик, имеющий достаточный опыт создания отличного программного обеспечения, может написать хороший скрипт на PHP. Однако, чтобы быть более гибким с PHP, требуется очень глубокое знание нюансов и особенностей языка.

Для опытного разработчика будет понятно, что Python — это стек, который легче понять и использовать.

2. В простоте обучения Python выигрывает

Ну, на первый взгляд, легко работать как с PHP, так и с Python. И то, и другое довольно хорошо задокументировано. У них у обоих также есть IDE для Windows, Linux и MacOS.

Но вот в чем дело. Если вы разработчик, вы должны подумать о том, что может создать для вас максимальную ценность в долгосрочной перспективе. Очевидно, вы хотели бы работать с языком, с которым вы сможете установить глубокие, богатые и длительные отношения.

С этой точки зрения, Python отвечает требованиям гораздо лучше, чем PHP, поскольку использование последнего — более сложное, и не универсальное. Python использовать проще.

Python выигрывает у PHP не только потому, что его легко освоить, но и благодаря огромному количеству учебных пособий, доступных онлайн.

3. Улучшенная структура

Хотя концептуально разработчики хотели бы иметь выбор, практически они любят стандарты. Если все остальное одинаково, они предпочитают, чтобы все работали с одинаковыми библиотеками и фреймворками.

Python основна именно на этом. Он работает в основном с Django, Pyramid, Pylons и Flask. Django обычно считается де-факто выбором веб-фреймворка в Python. Его аналогами в PHP являются Kohana, Symfony, CodeIgniter и Zend.

Среди фреймворков Python, Django — явный победитель. Он чрезвычайно прост в использовании, безопасен и быстр. Он очень стабилен и надежен и пригоден для использования в ряде приложений. Большинство новых разработчиков предпочитают использовать Django, особенно из-за более короткого времени разработки и простоты настройки.

4. Python более читабельный стек

PHP широко документирован и придерживается классического подхода. С другой стороны, Python использует довольно строгие требования к отступам. Можно утверждать, что Python более читабелен не только по сравнению с PHP, но и с большинством других языков программирования.

Сама философия Python — читабельность кода.

5. Синтаксис намного проще, чем PHP

Код Python проще для понимания и написания. Он не содержит фигурных скобок, как другие языки программирования, и его легко понять.

Когда вы пишете что-то на Python, это так элегантно, что у вас невольно может появится желание показать это другим. Как правило, это не относится к тому, что обычно написано в веб-разработке PHP.

6. Более простые и легкодоступные инструменты Инструменты отладки

Python имеет большую экосистему для разработчиков и легко доступные инструменты отладки для языка. Использовать эти инструменты довольно просто. Стек предоставляет разработчикам Python Debugger (PDB), довольно мощный отладчик, который прост в использовании и настолько хорошо документирован, что даже новички могут его понять.

PHP также предлагает пакет отладчика под названием XDebug, который великолепен. Единственное преимущество, с которым Python побеждает, состоит в том, что ему требуется меньше средств отладки, чем PHP.

7. Явный победитель в управлении пакетами

Управление пакетами служит связующим звеном между различными проектами. С его помощью вы можете писать, создавать и обмениваться пакетами в таком формате, чтобы другие разработчики могли легко подключаться к другим приложениям.

Управление пакетами существует в PHP, но, вероятно, нет такой базы кода, который используется в той степени, в которой это делает PIP (инструмент для установки и управления пакетами Python).

Он позволяет устанавливать, удалять, обновлять и использовать широкий спектр источников для внутренних и внешних библиотек. Редко можно найти список всех сторонних библиотек и используемых номеров версий, записанных в одном файле.

8. Лямбды, предоставляемые Python, дают преимущество перед PHP

Лямбда (Lambdas) — это подпрограмма или функция, которая определяется и вызывается без привязки к идентификатору. Это блок кода, который можно передать и выполнить позже, один или несколько раз.

Используя лямбда-выражения можно объявлять функции в любом месте кода,они просты в создании. Поэтому разработчики Python любят использовать Lambdas.

Ранее в PHP была доступна только функция ‘create_function’, которая на самом деле не заменяла Lambdas в Python.

9. Python более универсален, чем PHP

Python — это универсальный язык программирования, практически бесконечный. Разработка веб-сайтов на Python — это не единственное, на что способен стек. Машинное обучени, NLP, наука о данных, обработка изображений, а также разработка настольных и мобильных приложений — это лишь несколько примеров использования Python.

PHP может использоваться для других целей, но он предназначен именно для создания веб-страниц, и это то, что он делает лучше всего. Это сложный язык программирования, предназначенный для создания сложных веб-программ.

10. Огромная поддержка и сообщество

С течением времени Python стал «круче», чем PHP, с точки зрения его универсальности, современности, простоты, элегантности и простоты использования. Поскольку у Python есть обширные сферы использования — как разработка, создание сценариев, научное применение и т. д., вокруг него возникло огромное сообщество, со стороны которого разработчики получают огромную поддержку.

Кроме того, существует Python Software Foundation. Этот фонд стремится «продвигать, защищать язык программирования Python, а также поддерживать и содействовать росту международного сообщества программистов Python».

PHP, тем не менее, также имеет существенную поддержку, и сообщество разработчиков вокруг него, но по сравнению с Python, намного меньше.

Подводя итоги

Python помогает вам создавать более надежный код, который можно использовать для различных сферах.

И Python, и PHP поддерживаются крупными сообществами, тщательно разработанной документацией,но Python становится все более популярным выбором. Многочисленные факторы, такие как простота кода, универсальные сценарии использования, модульность и бесчисленное множество библиотек, являются причинами, по которым разработчик, а также компании любят Python.

Простота использования и адаптивность облегчают разработку, позволяя эффективно достигать поставленных целей программирования.

Компания Futureinapps занимается разработкой сайтов и сложных IT продуктов на любых языках программирования!

Создаём веб при помощи Python

Вопреки распространенному мнению, Python полезен не только для обработки данных и скриптов. Посмотрите на рейтинг портала HotFrameworks.com, и вы увидите, что пятый по популярности веб-фреймворк создан для работы с Python.

Python и веб-разработка

При разработке веб-приложения Python в основном используется для обработки бэк-энд и маршрутизации, где в роли конкурентов у него PHP и Ruby. Веб-страницы все равно необходимо отображать с использованием HTML и CSS, а функциональная часть фронтэнда по-прежнему выполняется на JavaScript. Если вам интересен этот язык, то рекомендуем начать его изучения с бесплатного интенсива по основам Python.

В зависимости от того, какой фреймворк Python вы используете, взаимодействия могут существенно упрощаться. Например, Django имеет систему шаблонов для написания специальных HTML-файлов, которые могут вставлять код Python и взаимодействовать с данными из бэк-энда.

Такой тип взаимодействия называется full-stack фреймворком. С его помощью вы можете работать с системами, обрабатывающими HTTP-запросы, хранилищами баз данных, шаблонами веб-страниц, запросами маршрутизации и т. д. С другой стороны, есть и не full-stack фреймворки, которые также называют микрофреймворками, которые обрабатывают только базовую логику. А для сторонних работ они должны быть объединены со сторонними базами данных, шаблонизаторами и т. д.

В общем, full-stack фреймворки имеют более крутые кривые обучения и заставляют вас принимать множество решений относительно структуры, но предоставляют все, что вам нужно. Микрофреймворки могут быть изучены в кратчайшие сроки и являются более гибкими, но вам, скорее всего, каждый раз придётся изобретать велосипед.

Python против других языков

Если вы следите за текстами в нашем блоге, то уже имеете представление о популярных JavaScript-фреймворках, например, React или Angular. Они стремительно развиваются, особенно среди новичков. Многие думают: «Если мне нужен JavaScript для внешнего интерфейса, почему бы не использовать JavaScript для back-end?» И это действительно имеет смысл. А взгляните на PHP — он существует уже много десятилетий, его окружает большое количество документации, он востребован. Тоже вполне себе логичный вариант для back-end.

Большинство актуальных задач веба вы можете решить с использованием любого языка. Единственное, что действительно важно — это то, насколько удобно вам лично его использовать. Если язык вам не подходит, вы просто изучите другой и продолжите своё дело.

Но отказаться от Python вам будет очень непросто, ведь для любви к нему есть минимум 5 причин.

Python и фреймворки

Чтобы заняться веб-разработкой с использованием Python, вам следует серьезно рассмотреть возможность использования одного из следующих фреймворков. Каждый из них по-своему хорош, проверен временем и тысячами программистов. Поэтому будьте уверены, что существенных проблем с официальной поддержкой, сообществами или документацией не возникнет.

Django — пожалуй, самый известный и популярный фреймворк для веб-разработки с использованием Python. Он поставляется с десятками встроенных модулей, прекрасно собранных и безупречно взаимодействующих друг с другом. Сначала вам потребуется немного времени, чтобы понять алгоритм создания веб-приложений, освоить внутренние структуры на Django. Но как только вы поймёте что к чему, быстрая разработка не станет проблемой. И да, если вы хотите работать веб-разработчиком на Python, знание Django — часто единственный путь.

Главный плюс Django — с его помощью ваше приложение очень хорошо масштабируется. По мере того, как в процессе разработки оно будет становится все больше и больше, с Django вам будет куда проще поддерживать организованность, чем с любым другим Python-фреймворком. Кстати, Django — фреймворк с открытым исходным кодом, со всеми вытекающими.

Flask — микрофреймворк, в некотором роде являющийся полном противоположностью Django. Он будет прост и понятен новичку, но обеспечит лишь базовый уровень возможностей, в то время как основную функциональность на себя должны будут взять сторонние интегрированные компоненты. Соответственно полного погружения в предмет Flask вам не подарит, лишь общее представление.

То есть если вы знаете, как и что вам необходимо использовать для реализации задумки, то Flask может стать тем минимальным клеем, что соберёт все воедино. Но если у вас нет ни опыта работы, ни понимания того, как должно функционировать будущее приложение, то Flask — далеко не лучший выбор.

Читать еще:  Программирование графики на c

Pyramid — это некий компромиссе между Django и Flask. Данный фреймворк не так функционален, как Django, и не так упрям, как Flask, но прост, удобен и вполне достаточен для организации большинства веб-приложений. Здесь есть большая библиотека официальных и неофициальных плагинов, с помощью которых вы сможете реализовать все задумки для вашего проекта.

Python и реальная жизнь

Если вы дочитали текст до данного раздела, то наверняка хотите увидеть реальные примеры веб-применения Python. Что ж, загибайте пальцы или открывайте новые закладки, кому как удобно: YouTube, Instagram, DropBox, Google, Reddit, Pinterest, FireFox, NASA, Quora и многие-многие другие. Да, где-то Python используется лишь частично, где-то и вовсе его стараются заменять более новыми языками, но влияние на веб у змеиного языка по-прежнему очень велико.

Python и обучение

Теперь остаётся лишь один вопрос: «Где обучиться?». С этим, к счастью, на нашем портале проблем никаких. Хотите — приобретайте целую профессию «Программист Python», хотите лишь отдельный курс «Python. Уровень 1» или «Python. Уровень 2», а хотите просто заручитесь помощью хорошей книги, например из списка «8 книг по Python для начинающих».

Пускай это прозвучит немного пафосно, но мы живём в золотой век веб-разработки. Веб-технологии никогда не были такими изысканными и гибкими, как сегодня. Если вы хотите создать качественный веб-сайт или веб-приложение, вы без труда найдёте массу инструментов для реализации любых своих задумок. И один из них — Python.

Вопреки распространенному мнению, Python полезен не только для обработки данных и скриптов. Посмотрите на рейтинг портала HotFrameworks.com, и вы увидите, что пятый по популярности веб-фреймворк создан для работы с Python.

Python и веб-разработка

При разработке веб-приложения Python в основном используется для обработки бэк-энд и маршрутизации, где в роли конкурентов у него PHP и Ruby. Веб-страницы все равно необходимо отображать с использованием HTML и CSS, а функциональная часть фронтэнда по-прежнему выполняется на JavaScript. Если вам интересен этот язык, то рекомендуем начать его изучения с бесплатного интенсива по основам Python.

В зависимости от того, какой фреймворк Python вы используете, взаимодействия могут существенно упрощаться. Например, Django имеет систему шаблонов для написания специальных HTML-файлов, которые могут вставлять код Python и взаимодействовать с данными из бэк-энда.

Такой тип взаимодействия называется full-stack фреймворком. С его помощью вы можете работать с системами, обрабатывающими HTTP-запросы, хранилищами баз данных, шаблонами веб-страниц, запросами маршрутизации и т. д. С другой стороны, есть и не full-stack фреймворки, которые также называют микрофреймворками, которые обрабатывают только базовую логику. А для сторонних работ они должны быть объединены со сторонними базами данных, шаблонизаторами и т. д.

В общем, full-stack фреймворки имеют более крутые кривые обучения и заставляют вас принимать множество решений относительно структуры, но предоставляют все, что вам нужно. Микрофреймворки могут быть изучены в кратчайшие сроки и являются более гибкими, но вам, скорее всего, каждый раз придётся изобретать велосипед.

Python против других языков

Если вы следите за текстами в нашем блоге, то уже имеете представление о популярных JavaScript-фреймворках, например, React или Angular. Они стремительно развиваются, особенно среди новичков. Многие думают: «Если мне нужен JavaScript для внешнего интерфейса, почему бы не использовать JavaScript для back-end?» И это действительно имеет смысл. А взгляните на PHP — он существует уже много десятилетий, его окружает большое количество документации, он востребован. Тоже вполне себе логичный вариант для back-end.

Большинство актуальных задач веба вы можете решить с использованием любого языка. Единственное, что действительно важно — это то, насколько удобно вам лично его использовать. Если язык вам не подходит, вы просто изучите другой и продолжите своё дело.

Но отказаться от Python вам будет очень непросто, ведь для любви к нему есть минимум 5 причин.

Python и фреймворки

Чтобы заняться веб-разработкой с использованием Python, вам следует серьезно рассмотреть возможность использования одного из следующих фреймворков. Каждый из них по-своему хорош, проверен временем и тысячами программистов. Поэтому будьте уверены, что существенных проблем с официальной поддержкой, сообществами или документацией не возникнет.

Django — пожалуй, самый известный и популярный фреймворк для веб-разработки с использованием Python. Он поставляется с десятками встроенных модулей, прекрасно собранных и безупречно взаимодействующих друг с другом. Сначала вам потребуется немного времени, чтобы понять алгоритм создания веб-приложений, освоить внутренние структуры на Django. Но как только вы поймёте что к чему, быстрая разработка не станет проблемой. И да, если вы хотите работать веб-разработчиком на Python, знание Django — часто единственный путь.

Главный плюс Django — с его помощью ваше приложение очень хорошо масштабируется. По мере того, как в процессе разработки оно будет становится все больше и больше, с Django вам будет куда проще поддерживать организованность, чем с любым другим Python-фреймворком. Кстати, Django — фреймворк с открытым исходным кодом, со всеми вытекающими.

Flask — микрофреймворк, в некотором роде являющийся полном противоположностью Django. Он будет прост и понятен новичку, но обеспечит лишь базовый уровень возможностей, в то время как основную функциональность на себя должны будут взять сторонние интегрированные компоненты. Соответственно полного погружения в предмет Flask вам не подарит, лишь общее представление.

То есть если вы знаете, как и что вам необходимо использовать для реализации задумки, то Flask может стать тем минимальным клеем, что соберёт все воедино. Но если у вас нет ни опыта работы, ни понимания того, как должно функционировать будущее приложение, то Flask — далеко не лучший выбор.

Pyramid — это некий компромиссе между Django и Flask. Данный фреймворк не так функционален, как Django, и не так упрям, как Flask, но прост, удобен и вполне достаточен для организации большинства веб-приложений. Здесь есть большая библиотека официальных и неофициальных плагинов, с помощью которых вы сможете реализовать все задумки для вашего проекта.

Python и реальная жизнь

Если вы дочитали текст до данного раздела, то наверняка хотите увидеть реальные примеры веб-применения Python. Что ж, загибайте пальцы или открывайте новые закладки, кому как удобно: YouTube, Instagram, DropBox, Google, Reddit, Pinterest, FireFox, NASA, Quora и многие-многие другие. Да, где-то Python используется лишь частично, где-то и вовсе его стараются заменять более новыми языками, но влияние на веб у змеиного языка по-прежнему очень велико.

Python и обучение

Теперь остаётся лишь один вопрос: «Где обучиться?». С этим, к счастью, на нашем портале проблем никаких. Хотите — приобретайте целую профессию «Программист Python», хотите лишь отдельный курс «Python. Уровень 1» или «Python. Уровень 2», а хотите просто заручитесь помощью хорошей книги, например из списка «8 книг по Python для начинающих».

Программирование Web-клиента на языке Python

Программирование Web-клиента — мощная техника для создания запросов в Web. Web-клиент — это любая программа, извлекающая данные с Web-сервера при помощи протокола передачи гипертекста (Hyper Text Transfer Protocol, http в ваших URL). Web-броузер является клиентом, так же, как и поисковики, то есть программы, автоматически перемещающиеся по Web для сбора информации. Вы можете также применять Web-клиенты для использования возможностей сервисов, предлагаемых другими обитателями Web, и добавления динамических свойств в ваш собственный Web-сайт.

Программирование Web-клиента входит в любой набор инструментов для разработчиков. Приверженцы Perl’а используют его многие годы. В языке Python этот процесс достигает даже более высоких уровней удобства и гибкости. Большинство необходимых вам функций обеспечивается тремя модулями: HTTPLIB, URLLIB и новым дополнением, XMLRPCLIB. В истинно Питоновском стиле каждый модуль надстроен над своим предшественником, обеспечивая таким образом прочную, хорошо спроектированную базу для ваших приложений. В этой статье мы рассмотрим первые два модуля, оставив XMLRPCLIB на потом.

Для наших примеров мы будем использовать Meerkat. Если вы похожи на меня, вы тратите время на отслеживание тенденций и событий в среде создателей открытых программных средств, которые позволят вам получить конкурентные преимущества. Meerkat представляет собой инструмент, значительно упрощающий эту задачу. Это служба открытого доступа (an open wire service), собирающая и упорядочивающая огромные объемы информации по открытым программным средствам. Поскольку его интерфейс для браузера гибок и настраиваем, то, используя программирование web-клиента, мы можем сканировать, извлекать и даже сохранять эту информацию для последующего использования в автономном режиме. Сначала мы обратимся к Meerkat с помощью HTTPLIB в интерактивном режиме, а затем перейдем к работе с Meerkat’s Open API через URLLIB, чтобы создать настраиваемое средство сбора информации.

HTTPLIB

HTTPLIB представляет собой простую обертку вокруг модуля socket. Из трех упомянутых мною библиотек, HTTPLIB обеспечивает наибольший контроль при обращении к web-сайту. Это дается, однако, за счет увеличения объема работы, необходимого для выполнения вашей задачи. Протокол http не имеет текущего состояния («stateless») и поэтому ничего не помнит о ваших предыдущих запросах. При соединении с Web-сайтом для каждого запроса вы должны построить новый объект HTTPLIB. Эти запросы образуют диалог с Web-сервером, подражая Web-браузеру. Давайте интерактивно подсоединимся к Meerkat с помощью Open API Рейла Дорнфеста (Rael Dornfest) и посмотрим, что получится. Диалог начинается с построения серии предложений, определяющих сначала, какое действие вы хотите предпринять, а затем идентифицирующее вас для Web-сервера:

Запрос GET сообщает серверу, какую страницу вы хотите получить. Заголовок Host сообщает ему имя запрашиваемого вами домена. Современные сервера, использующие HTTP 1.1, могут иметь несколько доменов по одному и тому же адресу. Если вы не говорите им, какой домен вам нужен, в качестве кода возврата вы получите код переадресации ‘302’. Заголовок User-agent сообщает серверу, к какому типу клиента вы относитесь, чтобы знать, что он может вам посылать, а что нет. Это вся информация, необходимая для обработки вашего запроса Web-сервером. Далее вы запрашиваете ответ:

В результате этого будет распечатана текущая страница Meerkat в минимальном виде. Заголовок отклика и содержимое возвращаются отдельно друг от друга, что помогает как в определении и устранении проблем, так и в разборе данных. Если вы хотите увидеть заголовки отклика, используйте print headers.

HTTPLIB скрывает механику программирования сокетов, и использование им файлового объекта для буферизации позволяет вам применять привычный подход к манипуляции данными. Тем не менее, лучше он подходит как базовый блок для построения более мощных Web?клиентских приложений или для интерактивного общения с проблемным Web-сайтом. Для использования в обеих этих областях, HTTPLIB оснащен полезной возможностью отладки. Доступ к ней вы получаете, вызывая метод h.set_debuglevel(1) в любой момент после инициализации объекта (строка h = httplib.HTTP(host) в нашем примере). С уровнем отладки 1, модуль будет дублировать на экран запросы и результаты любых обращений к getreply().

Интерактивная природа Python делает процесс анализа Web-сайтов с помощью HTTPLIB развлечением. Привыкните к этому модулю, и у вас будет мощный и гибкий инструмент для диагностики проблем Web-сайтов. Кроме того, потратьте время на то, чтобы просмотреть исходники HTTPLIB. HTTPLIB, содержащий менее 200 строк кода, — быстрое и простое вступление к программированию сокетов с использованием Python.

URLLIB

URLLIB обеспечивает изощренный интерфейс к функциональности HTTPLIB. Лучше всего использовать его непосредственно для получения данных, а не для анализа Web-сайта. Здесь представлено то же взаимодействие, что и выше, но с использованием URLLIB:

Вот и все, что нужно сделать! Одной строкой вы обратились к Meerkat, получили данные и поместили их во временный кэш. Для доступа к заголовку:

И для просмотра всего файла:

Но это еще не все. В дополнение к HTTP, URLLIB может таким же образом обращаться к FTP, Gopher и даже к локальным файлам. Модуль содержит также множество вспомогательных функций, включая те, что используются для разбора url, кодирования строк в url-безопасный формат и обеспечения индикации хода процесса во время пересылки большого объема данных.

Читать еще:  Параллельное программирование на c в действии

Пример использования Meerkat

Представьте, что у вас есть группа клиентов, ожидающих, что их будут информировать по почте о последних событиях, касающихся Linux. Мы можем написать короткий скрипт с использованием URLLIB для получения этой информации из Meerkat, построить список ссылок и сохранить эти ссылки в файл для последующей передачи. Автор Meerkat, Рэйел Дорнфест, уже сделал большую часть работы за нас в Meerkat API. Все, что нам осталось — это сконструировать запрос, разобрать ссылки и сохранить результаты для последующей передачи.

Зачем делать все это вместо того, чтобы просто отдать Meerkat на откуп пользователям? Обеспечение такого «пассивного» обслуживания дает пользователям возможность просматривать информацию на досуге и избирательно сохранять информацию в знакомом формате (например, в формате электронной почты). Получая новости в свой почтовый ящик утром в понедельник, они не пропустят информацию, прошедшую за выходные.

Поскольку минимальный вариант выборки Meerkat ограничен 15 новостями, мы будем запускать скрипт каждый час (например, как задание cron под Unix, или, используя команду AT под NT) для уменьшения вероятности потери данных. Вот url, который мы будем использовать (результаты использования этого URL вы можете посмотреть здесь).

Это объединит все новости о Linux (profile=5) за последний час, представляя данные в минимальном варианте, без описаний, информации о категории, канале и дате. Мы также используем модуль регулярных выражений, чтобы извлечь информацию о ссылках и перенаправить вывод в файловый объект, открытый в режиме добавления.

Вывод

Мы только коснулись поверхности этих модулей, а существуют еще множество других доступных для Python модулей сетевого программирования, которые могут быть использованы для задач, связанных с Web-клиентом. Программирование Web-клиента особенно полезно при обработке больших объемов табличных данных. Используя программирование Web-клиента в последнем проекте Обмена Электронными Данными (Electronic Data Interchange project), мы избежали использования громоздкого пакета патентованных программ. Мы извлекали необходимую нам обновленную информацию о ценах напрямую из Web и помещали ее в нашу базу данных. Это сэкономило нам массу времени и нервов.

Программирование Web-клиента может быть полезно и для тестирования структуры и целостности Web-сайтов. Наиболее распространенная процедура заключается в проверке неработающих ссылок. Стандартный дистрибутив Python включает в себя полный пример такой проверки, основанной на URLLIB. Webchecker вместе с основанным на Tk внешним интерфейсом можно найти в подкаталоге tools в дистрибутиве. Другой инструмент языка Python, Linbot, еще совершеннее. Он обеспечивает все, что вам нужно для решения проблем с Web-сайтом. По мере того, как сайты становятся все сложнее, другие Web-клиентские приложения становятся все необходимее для обеспечения качества вашего Web-сайта.

В программировании Web-клиента есть ловушка. Ваши программы часто чувствительны к небольшим изменениям в форматировании страниц. То, как сайт показывает свои данные сегодня, может отличаться от того, как он будет показывать их завтра. Когда изменяется формат, должны изменяться и ваши программы. Это одна из причин популярности XML: для данных в web, отмеченных тэгами, отражающими их значение, формат менее важен. По мере того, как стандарты XML будут развиваться и становиться общепринятыми, обработка XML-данных будет еще проще и надежнее.

Есть и некоторые ограничения в инструментах, которые мы здесь рассмотрели. Хотя они великолепно себя зарекомендовали при решении клиентских задач, модули HTTPLIB и URLLIB не могут использоваться для построения промышленного http-сервера, поскольку они обрабатывают запросы по одному. Для обеспечения асинхронной обработки, Сэм Рашинг создал впечатляющий набор инструментов, включающий asyncore.py, поставляющийся в составе стандартного дистрибутива Python. Самый сильный пример этого подхода — это ZOPE, сервер приложений, включающий в себя быстрый http-сервер, построенный с использованием ядра Medusa Сэма Рашинга.

В следующей статье я покажу вам, как вы можете соединить XML и программирование web-клиента, используя XMLRPCLIB. Вы можете использовать XML для извлечения гораздо большей функциональности из Meerkat API.

Создание своего веб-фреймворка на Python — Часть 1

Не нужно изобретать велосипед” — одна из тех мантр, которую нам повторяют время от времени. Но что, если мы хотим узнать больше о велосипеде? Что, если я хочу научиться делать велосипеды? Я думаю в таком случае, заново изобрести велосипед — отличный способ обучения. Поэтому, в этом руководстве мы напишем собственный веб-фреймворк, чтобы увидеть, как работает магия Flask, Django, и других фреймворков.

В этом руководстве мы построим наиболее важные части фреймворка. В конце у нас появятся обработчики запросов (к примеру, Django views), и маршрутизации: простая (как /books/ ) и параметризованная (как /greet/ ). Если интересно, в разделе комментариев вы можете рассказать о других функциях, которые на ваш взгляд, стоит реализовать в нашем фреймворке.

Перед тем, как приступить к чему-нибудь новому, я хочу обдумать итоговый результат. В данном случае, в конце дня, мы хотим иметь возможность использовать данный фреймворк в работе, а это значит, мы хотим, чтобы наш фреймворк поддерживался быстрым, легким и эффективным сервером. В своих проектах я использую gunicorn на протяжении нескольких лет, и очень доволен результатами. В связи с этим, я решил использовать gunicorn и для данного проекта.

Gunicorn это WSGI HTTP сервер, так что для него нужна особенная точка входа в наше приложение.

Ознакомились с WSGI? Отлично! Давайте продолжим.

Чтобы добиться WSGI совместимости, нам нужен вызываемый объект (функция или класс), который принимает два параметра (environ и start_response), и возвращает совместимый с WSGI ответ. Не волнуйтесь о том, что написанное кажется непонятным. Суть может стать яснее, когда мы перейдем к коду.

VPS для практики

Если вы начинающий программист, то рано или поздно вам придется познакомиться с Linux и запуском своего приложения сразу на рабочий VPS для клиента или для собственного проекта. Мы рекомендуем VPS от Fornex, т.к. данный хостинг отлично подходит для тех кто хочет быстро получить рабочий и надежный VPS.

Какой VPS выбрать?

Это самый сложный вопрос который может появится у новичка над которым вываливают весь спектр услуг.

Первым делом нужно завести аккаунт на Fornex.com

На данном этапе нашего проекта подойдет и обычный VPS.

Выбираем SSD CLOUD 1GB и операционную систему Debian 9. Всегда нужно выбирать последнюю самую новую версию. Это избавит вас от проблем со старыми библиотеками.

Подключение по SSH

После заказа нашего VPS, мы получим данные от сервера. Нам понадобиться логин и пароль от SSH. Для того чтобы войти по SSH мы воспользуемся Putty (для Windows) либо в обычный терминал на Linux пишем:

Для корректной работы, нужно установить необходимые библиотеки:

Ниже мы будем использовать менеджер пакетов pip, устанавливаем его:

Создание веб-фреймворка

Придумайте название вашего фреймворка и создайте одноименную папку. Свой я назвал bumbo :

Переходим к этой папке, создаем виртуальное окружение и активируем её:

Теперь мы создаем файл под названием app.py , где будет находиться наша точка входа для gunicorn:

Внутри нашего файла app.py мы впишем простую функцию, чтобы узнать, будет ли она работать с gunicorn :

Как говорилось ранее, вызываемый точкой входа объект получает два параметра. Один из них — environ , где вся информация о запросах хранится в качестве метода request, url, параметров запроса, и тому подобное. Второй параметр — start_response , который высылает предполагаемый ответ. Теперь, попробуем запустить этот код с gunicorn . Для этого нам нужно его установить и запустить следующим образом:

Первая app — это файл, который мы создали, вторая — это название функции, которую мы только что написали. Если все прошло удачно, вы увидите выдачу наподобие следующей:

Если вы видите такую выдачу, откройте свой браузер и перейдите на http://localhost:8000 . Вы должны увидеть нашего старого доброго друга, сообщение Hello, World! Далее мы будем работать исходя из этого.

Теперь, давайте сделаем эту функцию классом, так как нам понадобятся несколько вспомогательных методов, и их намного проще прописать внутри класса.

Создадим файл api.py :

Внутри этого файла создадим следующий класс API . Вкратце объясню, что он делает.

Теперь, удалите все внутри app.py и впишите следующее:

Перезапустите gunicorn и проверьте результат в браузере. Он должен быть таким же, как и раньше, так как мы просто конвертировали нашу функцию под названием арр в класс под названием API и переопределили его метод __call__ , который вызывается при вызове экземпляров этого класса:

Теперь, когда мы создали наш класс, я хочу сделать код более элегантным, так как наши байты ( b»Hello World» ) и start_response могут запутать нас.

К счастью, есть замечательный пакет под названием WebOb, который предоставляет объекты для HTTP запросов и ответов, заворачивая среду запросов WSGI и статус, заголовки и тело ответов. Используя данный пакет, мы можем передать environ и start_response классам, которые предоставляются этим пакетом, без необходимости разбираться с этим самостоятельно.

Перед тем как продолжить, я предлагаю вам ознакомиться с документацией WebOb, чтобы понять о чем я толкую, а также обратить внимание на API нашего WebOb.

Здесь мы приступим к рефакторингу данного кода. Для начала, установим WebOb:

Импортируйте классы Request и Response в начало файла api.py:

Теперь мы можем использовать их внутри метода __call__ :

Выглядит намного лучше! Перезапустите gunicorn и увидите тот же результат, что и раньше. Лучшая часть в том, что мне не нужно объяснять, что здесь происходит! Всё говорит само за себя. Мы создаем запрос, и возвращаем этот ответ.

Отлично! Хочу обратить внимание на то, что request здесь еще не используется, так как мы ничего для этого не сделали. Итак, давайте используем эту возможность и также используем объект request. Кстати, давайте проведем рефакторинг создания ответа, превратив его в собственный метод. Почем так лучше? Мы узнаем позже:

Перезапустите gunicorn и увидите новое сообщение в браузере, а мы будем двигаться дальше.

С этого момента, все запросы обработаны общим путем. Вне зависимости от того, какой запрос мы получили, мы просто возвращаем один и тот же ответ, который создан в методе handle_request. В конечном счете, нам нужно быть динамичными. Таким образом, нам нужно обработать запрос от /home/ , иначе чем обработка запроса из /about/ .

Для этого, создадим два метода внутри app.py . Они будут обрабатывать эти два запроса:

Теперь нам нужно как-то связать эти два метода с упомянутыми ранее путями: /home/ и /about/ . Мне нравится как Flask справляется с данной задачей и я решил вдохновиться от него:

Что скажете? Выглядит неплохо. Давайте это реализуем.

Как вы видите, метод route является декоратором, принимает путь и оборачивает методы. Это будет несложно реализовать:

Что было сделано? В методе __init__ мы просто определили словарь под названием self.routes, в котором мы будем хранить пути в качестве ключей, а обработчики — в качестве значений. Это может выглядеть следующим образом:

В методе route, мы возьмем путь в качестве аргумента и в методе wrapper просто внесем этот путь в словарь self.routes в качестве ключа, а обработчик — в качестве значения.

Сейчас у нас есть все необходимые детали. У нас есть обработчики и связанные с ними пути. Теперь, при получении запроса, нам нужно проверить его путь, подобрать подходящий обработчик, вызвать его и вернуть соответствующий ответ. Давайте сделаем это:

Не так уж и сложно, не так ли? Мы просто провели итерацию над self.routes, сравнили пути с путем запроса, и при совпадении, вызвали обработчик, связанный с этим путем.

Перезапустите gunicorn и проверьте эти пути в браузере. Сначала, перейдите по http://localhost:8000/home/ , и затем по http://localhost:8000/about/ . Вы должны увидеть соответствующие сообщения. Удобно, не так ли?

Читать еще:  Ribbon интерфейс программирование описание

Следующим нашим действием будет найти ответ на вопрос “Что случится, если путь не будет найден?”. Давайте создадим метод, который возвращает простой HTTP ответ “не найдено” со статусом кода 404:

Теперь, используем это в нашем методе handle_request :

Перезапустите gunicorn и попробуйте посетить несуществующие пути. Вы должны увидеть страницу “Not found”. Теперь, выполним рефакторинг таким образом, чтобы найти обработчик для его собственного метода ради читаемости:

Как и в предыдущем случае, он просто итерирует над self.route , сравнивает пути с путем запроса и возвращает обработчик, если пути совпадают. Он возвращает None, если обработчик не был найден. Теперь, мы можем использовать его в нашем методе handle_request:

На мой взгляд, все выглядит намного лучше и понятнее. Перезапустите gunicorn, чтобы убедиться в там, что все работает так же, как и раньше.

Теперь у нас есть пути и обработчики. Это замечательно, но наши пути достаточно простые. Они не поддерживают сложные параметры ключевых слов в пути URL. Что если нам нужен путь наподобие @app.route(«/hello/«) и иметь возможность использовать значение person_name внутри наших обработчиков, вот так:

Для этого, если кто-то перейдет по /hello/Matthew/ , нам нужно иметь возможность сопоставить этот путь с зарегистрированным /hello// и найти надлежащий обработчик. К счастью, есть готовый пакет под названием parse который делает именно то, что нам нужно. Давайте установим его:

Как вы видите, он проанализировал строку Hello, Matthew и определил, что Matthew соответствует предоставленному .

Давайте используем его в нашем методе find_handler, чтобы не только найти метод, который соответствует пути, но и параметрам, которые мы предоставляем:

Мы все еще итерируем над self.routes, и теперь вместо сравнения пути с путем запроса, мы попытаемся проанализировать его, и если будет результат, мы вернем обработчик и параметры ключевых слов как словарь. Теперь, мы можем использовать наш handle_request для отсылки этих параметров в обработчик вот так:

Единственное, что здесь меняется — это то, что мы получаем обработчик и аргументы ключевых слов kwargs от self.find_handler, и передаем kwargs обработчику вот так: **kwargs.

Давайте напишем обработчик с таким типом пути и испробуем его:

Перезапустите gunicorn и перейдите по http://localhost:8000/hello/Matthew/ . Вы увидите замечательное сообщение Hello, Matthew . Шикарно, да? Добавьте немного своих подобных обработчиков.

Вы также можете указать тип заданных параметров. Например, вы можете выполнить @app.route(«/tell/«) , чтобы получить age вашего параметра внутри обработчика в виде цифры.

Вывод

Это был длинный путь, но я думаю он был просто замечательным. Я лично узнал много нового, пока писал это. Если вам понравилось данное руководство, дайте мне знать в комментариях, какие другие функции должны быть реализованы в нашем фреймворке. Лично я подумываю об основанных на классах обработчиках, поддержку шаблонов и статичных файлах.

Начало изучения Python

Python – один из самых популярных языков программирования на сегодняшний день. Он предоставляет всё необходимое для разработки и не обременяет программиста сложными конструкциями, синтаксисом и низкоуровневыми операциями.

Python не является чистым объектно-ориентированным языком, поэтому он позволяет программисту использовать особенности как функционального программирования, так и ООП, кроме того, с его помощью можно писать скрипты любого вида и сложности.

Зачем учить Python

Каждый язык программирования заточен под выполнение определенных видов задач. Python является языком программирования общего назначения, то есть на нем можно написать практически что-угодно. Можно — не значит эффективно, Python станет хорошим выбором не во всех сферах программирования.

В основном он используется в web-разработке, машинном обучении и анализе данных.

Это значит, что начинающий Python-программист может выбрать, какая специализация ему больше нравится. Каждая сфера предлагает высокие зарплаты, интересные и уникальные проекты.

Web-разработка

Python — не самый популярный язык для веб-разработки, однако он занимает немалую долю рынка и способен обеспечить вакансиями большое количество web-программистов.

Web-разработка на Python — это, в основном, создание серверной части сайтов и приложений с помощью фреймворков Django и Flask.

Машинное обучение

В сфере машинного обучения Python является самым популярным языком. Из названия сферы понятно, что основная задача программистов, научить компьютер “понимать” данные подобно человеку.

Типичные пример проекта в сфере машинного обучения — программа, способная распознавать и анализировать объекты на фотографии.

Анализ данных

В этой сфере Python также является один из самых популярных инструментов. Программисты разрабатывают программы, которые собирают и анализируют большое количество данных.

Простой пример проекта по анализу данных — это программа, собирающая информацию про сотрудников компании, и определяющая на её основе производительность их труда. Таким образом, руководство компании может достаточно быстро и легко анализировать состояние своей компании и быстро предпринимать необходимые меры по улучшению её эффективности.

С чего начать изучение

Каждый человек имеет разный уровень знаний. Кто-то уже успел что-то выучить в вузе, кто-то пришёл в Python из другого языка программирования, а кто-то совсем новичок и даже не знает, что такое переменная.

В любом случае начинающий программист должен изучить все основные конструкции языка. Не нужно сразу пользоваться каким-либо фреймворком, читать технические книги про алгоритмы, структуры данных и устройство компьютера.

Лучше начать с какого-либо курса, которые, обычно, дают только самую необходимую базу и не загружают мозг обучающегося огромным количеством технических терминов и информации. Для начала нужно изучить следующее:

На этом этапе практика заключается в написании небольших программ в несколько десятков строк кода.

Следующим шагов будет знакомство с функциями, которые позволяют писать более сложные программы с нормальной структурой. Начинающий программист должен разобрать:

  • Назначение функций.
  • Синтаксис функций.
  • Аргументы.
  • Возврат значений из функции.
  • Вложенные функции.
  • Рекурсию.

Функции позволяют писать более сложные и объемные программы (до нескольких сотен строк кода). Однако для дальнейшего развития программист должен разобраться с модулями и файлами:

  • Узнать, что такое модули и пакеты.
  • Научиться использовать несколько модулей в одном проекте.
  • Разобраться с областями видимости модулей.
  • Понять синтаксис работы с файлами (открытие, закрытие, ввод и вывод информации).

Последней базовой стадией будет изучение объектно-ориентированного программирования, которое включается в себя такие понятия, как:

  • Класс и его экземпляры.
  • Объекты.
  • Конструктор.
  • Методы и поля класса.
  • Инкапсуляция, наследование и полиморфизм.

Где брать информацию

Сайты

Сайты — хороший способ получить информацию, которая разбита на большое количество недлинных статей. Программисту достаточно найти нужную статью по нужной теме, в которой будет коротко и ясно дана теория, подкреплённая примерами кода.

Преимущество сайтов перед видео в том, что скорость получения информации зависит только от способностей обучающегося быстро читать и воспринимать информацию. По сравнению с книгами, информация более самодостаточна, то есть для понимания кода в статье не нужно читать несколько других статей.

Хороший пример сайта для обучения: “all-python.ru”. Здесь можно найти всю необходимую теорию с примерами, а также реализацию простых программ, таких как калькулятор и календарь.

Видео-уроки на YouTube

Видео-уроки отлично подойдут для тех, кто хорошо воспринимает информацию на слух. Они более наглядны, чем книги или статьи, хотя и ограничивают зрителя в скорости усвоения информации.

Курсы

Этот ресурс для обучения объединяет в себе видео-уроки, текстовую информацию и практику. Каждый курс имеет определённую программу, поэтому каждый следующий урок связан с предыдущим, что помогает лучше понять и запомнить информацию.

Курсы — отличная возможность выучить Python для новичков, однако они не станут самодостаточным источником информации, особенно при углублённом изучении.

Техническая литература

Технические книги — самый лучший способ изучить теорию. Информация в них обычно является самой достоверной и полной, однако обилие теории и терминов делает чтение книг довольно сложным занятием.

Кроме того, для полноты изучения, каждую тему из книги нужно подкреплять практикой, которой обычно не достаточно.

Практика — главная составляющая обучения

Мозг человека устроен так, что знания, которые не используются, стираются из памяти. Чтобы информация прочно закрепилась в памяти, её нужно понять, повторить несколько раз и, конечно, применить на практике.

Можно прочитать десятки книг по языку, однако без практики, вся полученная теория будет бесполезна.

На начальном этапе, когда программист не изучает специализированные фреймворки, а работает непосредственно с языком программирования, практика заключается в решении простых задач, обычно это математические задачи или задачи на проработку конкретных конструкций языка.

Когда программист доходит до высокого уровня владения языком и начинает разбираться в фреймворках, ему следует начинать писать близкие к реальным проекты, например: блокнот, программу для работы с изображениями, простой сайт и т.д.

Если проект не просто написан для изучения языка программирования и после этого забыт, а постоянно используется, такой проект будет большим плюсом при собеседовании на работу. Даже если им пользуетесь только вы для решения своих задач.

Пусть к совершенству: навыки, необходимые Python-разработчику

Программисту нужно запоминать огромное количество информации, в каждой сфере программирования используются уникальные инструменты, выучить их все невозможно. Однако существуют определенные базовые знания и навыки, которые актуальны не только по прошествии времени, но и для разных сфер программирования.

Алгоритмы

Сложно поверить, но программисты тратят большую часть времени не на написание кода, а на обдумывание структуры программы, организации её работы.

Каждый специалист должен уметь находит нужные алгоритмы, позволяющие сделать эффективную и оптимизированную программу.

На самом деле, подавляющее большинство алгоритмов и решений уже придумано, поэтому далеко не всегда имеет смысл придумывать что-то своё. Однако, важно правильно выбрать одно из множества придуманных решений. Например, на сегодняшний день придумано много алгоритмов сортировки массива, таких как сортировка пузырьком, слиянием, быстрая сортировка и так далее.

Каждый алгоритм имеет свои преимущества и недостатки, что-то используется чаще, что-то подойдет только в особых случаях. Программисты не придумывают новый алгоритм сортировки для каждого нового проекта, однако они должны выбрать тот, который наиболее подходит для его эффективной реализации.

Умение искать информацию

Python имеет большое интернет-сообщество. Когда возникает какая-то проблема, на 99% можно быть уверенным, что её решение есть в интернете. Оно может быть не идеальным, возможно, его придётся немного изменить для проекта, однако оно есть.

Интернет делает информацию доступной, программист может найти здесь всё необходимое, однако, доступность информации порождает проблему её избыточности. Запрос в поисковой системе не приведёт сразу к нужному решению, большинство информации будет бесполезной. Поэтому каждый Python-разработчик должен уметь находить в огромном объёме информации нужную.

Понимание работы OC

Любой проект так или иначе связан с операционной системой, потому что операционная система — архитектурный уровень компьютера, который связывает аппаратную часть с программной.

Программист на Python должен понимать, что такое процессы, потоки, память.

Понимание ООП

Объектно-ориентированное программирование — это парадигма, без которой невозможна поддержка крупных проектов. ООП используется везде, начиная от разработки игр, заканчивая написанием сайтов.

Python-разработчик должен понимать основные принципы ООП, уметь работать с синтаксисом классов и всем, что с ними связано. Кроме того, он должен обладать навыками, позволяющими строить эффективную структуру приложений.

Работа с командной строкой

Графический интерфейс операционной системы не может дать программисту все необходимые инструменты, что ограничивает его возможности.

Умение работать с командной строкой или терминалом будет полезным навыком, который к тому же часто проверяется на собеседованиях.

Понимание работы интернета

Это особенно актуально для web-разработчика на Python, однако, сейчас с интернетом связаны не только сайты, но и приложения. Поэтому программист должен понимать основные принципы работы глобальной сети, чтобы можно было взаимодействовать с кодом, который пишет команда программистов, занимающаяся разработкой backend составляющей приложения.

Системы контроля версий (git)

Любой проект должен быть связан с системой контроля версий. Это позволит сохранять состояния проекта и, при необходимости, откатывать проект на более ранней версии, например, если возник баг, который нельзя отследить.

Ссылка на основную публикацию
ВсеИнструменты
Adblock
detector
×
×