История версий Python: как Python изменился с годами

Освойте Python вдвое быстрее

Станьте разработчиком Python быстро с помощью практических текстовых уроков.

Пройти собеседование по программированию на Python

Python 1

Python 1, выпущенный в 1994 году, с новыми функциями для функционального программирования, включая лямбда, отображение, фильтр и сокращение. Он также включает функции из Python 0.9, включая классы с наследованием, обработку исключений, функции и основные типы данных list , dict , str .

В Python 1.4 появился следующий набор функций, таких как аргументы ключевых слов в стиле Modula-3 и поддержка операций со сложными числами.

Другая версия 1 обновления включали оптимизацию, фоновые изменения и обновления документации/лицензий.

В этот период Perl был самым популярным языком сценариев, а Python был слишком незрелым, чтобы его можно было использовать в широком масштабе. Поскольку все больше разработчиков искали альтернативы Perl, Python казался лучшим выбором, поскольку он имитирует многие функции Perl. В мире объектно-ориентированного программирования Java находилась на подъеме в эпоху Visual Basic и C/C ++.

Это ознаменовало переход к принятию языков, отличных от C/ C ++ и открыл дверь для развития Python.

Нравится статья? Прокрутите вниз, чтобы подписаться на нашу бесплатную новостную рассылку раз в два месяца.

Python 2

Python 2 запущен в 2000 году с большими изменениями в хранении исходного кода. Он представил множество желаемых функций, таких как поддержка Unicode, понимание списков и сборка мусора. Чуть позже Python 2.2 представил объединение типов и классов в рамках одной иерархии, что позволило Python быть действительно объектно-ориентированным.

Примерно в это время многие программисты использовали Python как альтернативный язык сценариев . Поскольку Java доминировала в мире приложений корпоративного размера, Python использовался в небольших, нишевых приложениях.

Даже разработчики Java начали использовать Python для увеличения скорости кодирования благодаря его совместимости.

Unicode

Python 2.0 представил строковый тип данных Unicode, который выделял 16-битные числа для представления символов вместо стандартных 8-битных строк.. Это добавляет 65 000 дополнительных поддерживаемых символов из языков нелатинского алфавита, таких как русский, китайский или арабский. Также добавлена ​​поддержка небуквенных символов, таких как эмодзи.

Синтаксис строк Unicode:

  u`unicode string`  

Вы также можете использовать Unicode для кодирования ваших собственных строк в уникальное обозначение. Вызов этого уникального обозначения позже в вашем коде позволяет вам ссылаться на ту же закодированную строку без использования дополнительного места или сохранения ее в переменной.

Следующий код записывает строку Unicode в файл и кодирует ее как UTF-8 :

  import codecsunistr = u ' u0660  u2000ab ...' (UTF8_encode, UTF8_decode, UTF8_streamreader, UTF8_streamwriter) = кодеки.  lookup ('UTF-8') output = UTF8_streamwriter (open ('/tmp/output', 'wb')) output.write (unistr) output.close ()  

Затем вы можете прочитать этот закодированный файл позже, используя:

  input = UTF8_streamreader (open ('/tmp/output', 'rb')) print repr (input.read (  )) input.close ()  

Понимание списков

Понимание списков используется для создания новых списков из других итераций. Компоненты списков принимают и возвращают список, позволяя обрезать список по определенным критериям или создавать новый список с новыми управляемыми элементами.

Синтаксис для понимания списков:

  new_list = [выражение для_loop_one_or_more условий]  

Ниже показано, как можно использовать составные части списка для возврата нового списка только с элементами, которые присутствуют в оба переданных списка.

  list_a = [1, 2, 3, 4] list_b = [2, 3, 4, 5] common_num = [a для a в list_a для b  в list_b, если a == b] print (common_num) # Вывод: [2, 3, 4]  

Циклы сборки мусора

Python 2.0 пересматривает систему сбора мусора, переключившись с системы на основе счетчиков на систему на основе циклов .

В старой системе каждый объект будет содержат счетчик, который записывает, сколько других объектов указывают на него. Затем объект автоматически удалялся, когда счетчик достигал нуля. Однако он не удалял объекты, на которые указали, но которые были недоступны, что приводило к утечке памяти.

Python 2.0 исправляет это периодическими циклами, которые вызывают сборщик мусора для удаления недоступных объектов. Циклы используют дополнительные накладные расходы, но снижают риск утечки памяти. С тех пор накладные расходы на циклы удаления были сокращены благодаря оптимизации.

Расширенное присвоение

Python 2.0 также добавляет поддержку операторов расширенного присваивания, которые выполняют операция над выбранной переменной и возврат переменной. Например, a + = 1 добавляет 1 к значению a . Это сокращенная версия инструкции = a + 1 .

Полный список поддерживаемых операторов присваивания: + = , - = , * = , /= , % = , ** = , & = , | = , ^ = , >> = и .

Эти операторы особенно полезны при использовании в сочетании с циклическими структурами.

Python 3

Python 3.0 — это самое большое изменение в языке претерпел. Основная задача обновления заключалась в устранении фундаментальных недостатков дизайна языка путем удаления повторяющихся модулей и конструкций..

При разработке Python 3 использовались те же принципы, что и в предыдущих версиях, но при этом добавлено, что для каждой задачи «должен быть один — а желательно только один — очевидный способ сделать это».

Удаление множества повторяющихся инструментов, к сожалению, означало, что весь предыдущий код Python 2 был несовместим с Python 3.0. Некоторые из наиболее заметных изменений заключаются в том, что print теперь является встроенной функцией, удаление Python 2 input , унификация str и unicode , а также изменения в целочисленном делении.

К счастью, команда Python создала инструмент под названием 2to3 , который рассмотрит старую программу Python 2 и автоматически преобразует большую часть измененного синтаксиса в Python 3.

Выпуск Python 3.0 привлек внимание разработчиков и привлек внимание научного сообщества, особенно в таких областях, как нейробиология. После того, как библиотека NumPy была создана на Python, Python стал конкурентом R и Matlab, поставив Python на пьедестал как предпочтительный язык для машинного обучения и науки о данных.

С появлением больших данных в начале 2000-х годов, вызванным финансовым кризисом 2008 года, возросла потребность в инструментах автоматизации данных. Многие компании приняли Python за его простоту и мощные библиотеки. Вскоре после этого он стал предпочтительным языком для управления данными социальных сетей.

Примерно в это же время для удовлетворения этого спроса были разработаны Pandas, Scikit-learn и Matplotlib.

В период с 2012 по 2015 год крупные технологические компании, такие как Facebook, Google и Netflix, вскоре расширили сферу науки о данных и машинного обучения, используя Python в качестве основного языка и R для визуализации данных. Эти компании разработали более известные инструменты Python, такие как TensorFlow и Seaborn, что сделало Python выбором №1 для специалистов по данным.

Примечание: Примерно в 2014 году Python стал одним из основных языков программирования для новичков . Его даже приняли университеты для студентов, изучающих CS, и лагеря программистов по всему миру.

Незначительные изменения в Python 3.0

• reduce () : reduce () перемещен из встроенных функций в функции . Однако map () и filter () остаются встроенными.
• Удаление старой функции : классы старого стиля, строковые исключения и неявный относительный импорт больше не поддерживаются.
• Обработка исключений : теперь для исключений требуется as ключевое слово, exec as * var * является стандартным по сравнению с exec, * var * .
• with statement : with теперь встроен, и его больше не нужно импортировать из __ future __ .
• range : xrange () из Python 2 был заменен на диапазон () . Исходное поведение range () больше не доступно.

Print Function

В Python 2 print был оператором, который нужно было импортировать из __ future__ . В Python 3 он был изменен на встроенную функцию и больше не требует импорта. Поскольку теперь это функция, вы должны заключить все напечатанные аргументы в круглые скобки, print ("напечатано") .

Например:

  Старое: print "Ответ", 2 * 2 Новое: print ("Ответ", 2 * 2)  

Одна заметная сторона в результате вы больше не можете использовать пустой оператор print для создания новой строки.

  Old: print # Печатает новую строку  : print () # Вы должны вызвать функцию!  

Кроме того, функция print () не поддерживает функцию «мягкого пространства», которая внутренне отслеживает состояние фраз, напечатанных вместе. В Python 3 две напечатанные фразы автоматически обрабатываются пробелом.

  ## Py2print "A  n", "B" "A  nB  n" ##  Py3print ("A  n", "B") "A  n B  n"  

Помимо этих небольших изменений, новый print () работает идентично. Эти изменения настолько просты, что вы можете автоматически преобразовать все старые операторы печати в функции с помощью инструмента 2to3 .

raw_input на input

Версия input Python 2.0 была удалена, а старый raw_input был переименован в input . Это означает, что input теперь всегда возвращается как строка, а не как выражение.

Цель изменения — устранить путаницу вокруг поведения два одинаковых ввода и вместо этого предпочитают более распространенное использование. Если вы хотите использовать старую функциональность, вы можете вместо этого использовать eval (input ()) .

Объединение str и Unicode

В Python 3 все текстовое содержимое, такое как строки, по умолчанию является Unicode. Целью здесь было уменьшить количество ошибок, вызванных смешиванием закодированных типов данных и типов данных Unicode в одной программе.

Вместо этого вы можете кодировать строки в байты, используя новые неизменяемые байты тип, созданный с помощью метода bytes () . Также существует изменяемая версия, созданная с помощью метода bytearray () .

Метод bytes () принимает три необязательных параметра :

• source : источник для инициализации массива байтов.
• кодировка : если источником является строка, кодировка строки.
• errors : если источником является строка, действие, которое нужно предпринять, когда преобразование кодировки не удается.

Преимущество использования байтов заключается в том, что они содержат разные формы данных, в то время как Unicode может представлять только текстовые данные.

Например, вы можете преобразовать весь список в байты, используя bytes ( ) :

  rList = [1, 2, 3, 4, 5] arr = bytes (rList) print (arr)//Вывод: b '  x01  x02  x03  x04  x05 ' 

Целочисленное деление

В Python 3 операции деления, которые приводят к десятичным дробям, возвращают число с плавающей точкой, а не усеченное целое.

В Python 2 результатом 5/2 будет 2 , потому что десятичное число автоматически обрезается до целого числа. Теперь 5/2 равно 2,5 , где результат конвертируется в число с плавающей запятой для представления правильного ответа. Вы все еще можете добиться усечения, если используете оператор //, 5//2 .

Желание здесь заключается в устранении непредвиденного поведения из-за непреднамеренного усечения.

Основные изменения каждой версии Python 3

Шпаргалку по Python 3 для печати см. в нашем Руководство по Python 3

Какое будущее у Python

В 2019 году Python был объявлен самым быстрорастущим языком программирования в мире. в мире, и теперь в нем есть одно из крупнейших сообществ программистов . Ожидается, что этот рост продолжится после карантина 2020 года, который вызвал всплеск ИИ, технологий автоматизации и отслеживания данных.

Ожидается, что всплеск роста сохранится после пандемии COVID-19, с большим количеством предприятий, чем когда-либо прежде, осознающих преимущества ИИ и науки о данных. Часто бытует мнение, что компании не могут рискнуть принять неправильное бизнес-решение в эти нестабильные времена.

Это, естественно, побуждает многих вкладывать значительные средства в прогнозную аналитику науки о данных, даже в нетехнические отрасли. секторов , таких как туризм, недвижимость, здравоохранение и другие.

В то время как другие языки, такие как Rust и TypeScript, пытаются извлечь выгоду, Python уже хорошо зарекомендовал себя и зарекомендовал себя в этих областях. Python имеет прекрасные возможности для роста вместе с этим историческим всплеском инноваций, основанных на данных..

Поскольку с каждой версией выпускается больше инструментов визуализации и анализа данных, кажется, что Python не откажется от лидерства в ближайшее время.

Читать далее о Python

• Обновления Python 3.9: топографическая сортировка и манипуляции со строками
• 10 причуд Python, о которых вы должны знать в своем коде
• 50 вопросов и ответов на собеседовании по Python