胃痛胃胀什么原因引起的

Python

Logo Pythonu
Paradigma	multiparadigmaticky
Vznik	1991
Autor	Guido van Rossum
Vyvojá?	Python Software Foundation
První vydání	20. února 1991
Poslední verze	3.13.1 (3. prosince 2024)
Typová kontrola	silná, dynamická, duck-typing
Hlavní implementace	CPython, Jython, IronPython, PyPy, Brython
Dialekty	Stackless Python, RPython, Cython, MicroPython, CircuitPython
Ovlivněn jazyky	ABC, Perl, Lisp, Smalltalk, Tcl
Ovlivnil jazyky	Ruby, Boo, Groovy
OS	multiplatformní
Licence	Python Software Foundation License
Web	www.python.org

百度 切忌因为某些教师的个体行为有所偏离，或是逾越道德、法律底线，就对教师行业的整体进行不合实际、有失偏颇的道德审视，甚至是对教师群体进行主观排斥和污名化行为，营造各种二元对立。

Python (anglická vyslovnost [?paiθ?n]) je vysokoúrovňovy, interpretovany programovací jazyk, ktery v roce 1991 navrhl Guido van Rossum. Nabízí dynamickou kontrolu datovych typ? a podporuje r?zná programovací paradigmata, v?etně objektově orientovaného, imperativního nebo funkcionálního. Jako instalátor balí?k? slou?í nap?. pip, ktery je p?ítomny ve vět?ině instalacích Pythonu. Tyto balí?ky lze získat nap?. z repozitá?e PyPI (Python Package Index). V roce 2023 se jednalo o t?etí nejpou?ívaněj?í programovací jazyk.

Python je vyvíjen jako open source projekt, ktery zdarma nabízí instala?ní balíky pro vět?inu bě?nych platforem (Unix, MS Windows, macOS, Android); ve vět?ině distribucí systému GNU/Linux je Python sou?ástí základní instalace.^[zdroj?]

Nachází vyu?ití zejména pro vyvoj webovych aplikací (framework Django), datovou analyzu (frameworky Pandas nebo scikit-learn) a strojové u?ení (Pytorch, TensorFlow).^{[chybí lep?í zdroj]}

Python byl pojmenován podle komediální skupiny Monty Python, kte?í pomocí svych ske?? ovlivnili internetovou subkulturu nap?íklad slovem spam.

Vyu?ití

Python nabízí ?iroké spektrum vyu?ití, nap?íklad:

• Vyvoj webovych aplikací – díky framework?m, jako je nap?. Django a Flask, umo?ňuje vyvoj robustních webovych aplikací.
• Data Science – k tomuto ú?elu slou?í nap?. knihovny Pandas, NumPy a Matplotlib
• Umělá inteligence – pod umělou inteligenci pat?í i strojové u?ení, neuronové sítě a hluboké u?ení. K tomuto ú?elu se vyu?ívají nap?. knihovny TensorFlow, PyTorch a scikit-learn, které usnadňují vytvá?ení a trénování model?. Také je k dispozici modul openai, ktery zp?ístupňuje API k ChatGPT.
• Automatizace – Python lze vyu?ít pro automatizaci opakujících se úkol? a proces?.
• Vyvoj po?íta?ovych aplikací – S knihovnami pro tvorbu grafického u?ivatelského rozhraní PyQt, PyGObject a Tkinter lze vytvá?et aplikace pro po?íta?.
• Vyvoj her – Knihovny jako Pygame, PyOpenGL nebo Panda3D umo?ňují vytvá?ení her.
• Sítě a vyvoj protokol? – Python umo?ňuje vyvoj sí?ovych aplikací, v?etně klient? a server? pro r?zné sí?ové protokoly.
• Vědecky vypo?et – Knihovny jako SciPy a NumPy roz?i?ují mo?nosti Pythonu v oblasti vědeckych vypo?t?.
• Mikrokontroléry – Díky MicroPythonu je mo?né programovat mikrokontrolér, maly po?íta?, ktery je integrovany v jednom ?ipu.
• Edukace – Python je pou?íván jako první programovací jazyk pro vyuku programování, nap?. knihovna Pygame Zero je designovaná s ohledem na vzdělávání mladych vyvojá??. Také existuje jednoduché vyvojové prost?edí Thonny, které je zamě?eno na za?áte?níky.

Python má rozsáhlou komunitu, která p?ispívá k velkému mno?ství otev?enych zdroj?, projekt? a knihoven, je? usnadňují vyvoj v těchto i dal?ích oblastech. Jejich centrum je pypi.org (Python Package Index), které hostuje moduly Pythonu. Ty je mo?né z pypi.org snadno instalovat pomocí správce balí?k? pip, jen? je standardní sou?ástí instalace pythonu. Pypi.org v tuto chvíli hlásí p?es p?l milionu hostovanych balí?k?.

Historie

Postupem ?asu vznikly t?i nekompatibilní major verze, Python (1), Python 2 a Python 3.

1. Python 1 se u? nepou?ívá. Python 0.9.0 byl vydán v roce 1991, Python 1.0 v roce 1994 a poslední verze 1.6.1 vy?la v roce 2000.
2. Python 2 je ukon?en, ale stále se s ním lze setkat a je stále k dispozici v linuxovych distribucích. Verze 2.0 byla vydána v roce 2000, poslední verze 2.7.18 byla vydána 20. dubna 2020. Od 1. ledna 2020 je dle PEP 373 oficiálně nepodporován. V podobě 2.7.18 byla druhá ?ada Pythonu zmrazena a nadále se nevyvíjí. PEP 404 uvádí, ?e nevznikne verze 2.8.
3. Souběh ?ady 2 a 3. Python 2 a Python 3 byly mnoho let vyvíjeny paralelně. Do Pythonu 2 byly p?eneseny některé nové vlastností z ranych verzí Pythonu 3. Snahou bylo Python 2 a Python 3 k sobě co nejvíce p?iblí?it, aby byl usnadněn p?echod ?ady existujících projekt? z Pythonu 2 na Python 3. Naplánovany termín ukon?ení podpory Pythonu 2 se opakovaně oddaloval.
4. Verze 3.0 byla vydána témě? sou?asně (o dva měsíce později) s verzí 2.6 v roce 2008.
5. Python 3 je aktivní ?ada. ?ada 3 opravuje chybná a p?ekonaná designová rozhodnutí, viz kap. Rozdíly mezi Pythonem 2 a 3.

Python 3 se i nadále vyvíjí. Pravidelně, jednou ro?ně v ?íjnu, vychází nová verze. Poslední verze jsou:

Verze	Vydána	Konec podpory	Novinky
3.8	2025-08-07	2024-10	Assignment Expression
3.9	2025-08-07	2025-10	Union operátor pro slovník, removeprefix() a removesuffix() u str
3.10	2025-08-07	2026-10
3.11	2025-08-07	2027-10	Exception Groups, BaseException dostala metodu add_note(), Error Locations, tomllib modul, rychlost zvy?ena o 10 a? 60 %.
3.12	2025-08-07	2028-10	vylep?ení f-string?, nap?. v expressions se nyní mohou nacházet escape sekvence (t?eba \n nebo ikona {"\N{BLACK HEART SUIT}"}.
3.13	2025-08-07	2029-10	vylep?ení interaktivního re?imu, experimentální podpora vícevláknového vyhodnocování, JIT, oficiální základní podpora Androidu a iOS

Vlastnosti

Typování

Python pou?ívá silny dynamicky typovy systém. Silny typovy systém zaru?uje, ?e se typy nemohou ne?ekaně měnit, je zapot?ebí je explicitně p?evést. Dynamicky typovy systém, na rozdíl od statického, nep?i?azuje proměnné typ, tak?e se m??e měnit za chodu programu. Toho je docíleno tím, ?e v Pythonu je v?e objekt a proměnná je jen ukazatel na tento objekt. Informaci o svém datovém typu si udr?uje objekt sám a proměnná se nezabyvá jeho pamě?ovymi nároky a ty se nedeklarují p?edem. Jakákoliv proměnná m??e ukazovat na jakykoliv objekt.

Dynamické typové systémy mají oproti statickym systém?m vyhody vět?í flexibility a snaz?ího psaní kódu, ale platí za to hor?í optimalizovatelností a rychlostí vysledného programu. Jako dal?í nevyhoda byvá uváděna hor?í mo?nost kontroly programu v??i chybám p?ed spu?těním. Python ale umo?ňuje anotaci datovych typ?, tak?e je mo?né vyu?ít i statické analyzátory kódu, jako nap?. MyPy. K optimalizaci rychlosti běhu programu to ale vyu?itelné není.

V Pythonu nedochází k automatickému p?etypování hodnot. To ve skute?nosti nejde v?bec, typ je napevno a nav?dy svázán s hodnotou a p?i tzv. p?etypování dojde k vytvo?ení nového objektu. Vyjime?ně jsou podporovány interakce mezi r?znymi datovymi typy, ale typicky to vyvolává vyjimku. Mezi takové vyjime?né interakce pat?í násobení stringu ?íslem, které provádí z?etězení stringu. Tedy vyraz 2 * 'abc' vytvo?í novy objekt 'abcabc'. Ale pokus o se?tení ?ísla a stringu, tedy vyraz 2 + 'abc' u? vede k vyvolání vyjimky.

Paradigma

Python je hybridní (multiparadigmaticky) jazyk, co? znamená, ?e umo?ňuje p?i psaní program? pou?ívat r?zná programovací paradigma a kombinovat je. Primárně je Python objektově orientovany a v?e je v něm implementováno jako objekt, hodnoty, kontejnery, funkce i t?ídy. Python ale umo?ňuje i jednoduché procedurální programování, a v omezené mí?e i funkcionální programování.

Produktivita

Vyznamnou vlastností skriptovacích jazyk? je vysoká produktivita psaní program? za cenu ni??ího vykonu programu a Python není vyjimkou. Vy??í produktivita psaní programu se tyká malych program? i aplikací velmi rozsáhlych. U jednoduchych program? se tato vlastnost projevuje p?edev?ím stru?ností zápisu. U velkych aplikací je produktivnost podpo?ena rysy, které se pou?ívají p?i psaní rozsáhlych program?, jako jsou nap?íklad p?irozená podpora jmennych prostor?, pou?ívání modul?, t?íd a vyjimek, standardně dodávané prost?edky pro psaní test? (unit testing), dokumenta?ní ?etězce (neplést s komentá?i) a dal?ími. Vysoké produktivitě napomáhá ji? zmíněná rozsáhlost a snadná dostupnost ?kály knihovních modul?, které umo?ňujících snadné ?e?ení úloh z ?ady oblastí.

Embedding a extending

Python je uzp?soben k vkládání do jinych aplikací (embedding). Embedding umo?ňuje aplikace skriptovat v jazyce Python. Ten má p?ístup jak k API takové aplikace tak ke svému nep?ebernému mno?ství modul?, t?eba AI. Takto lze aplikacím psanym v kompilovanych programovacích jazycích dodávat chybějící pru?nost nebo pro ně snadno psát pluginy ?i v nich automatizovat jejich ?innost.

Jiné aplikace nebo aplika?ní knihovny mohou naopak implementovat rozhraní, které umo?ní jejich pou?ití v roli pythonovského modulu. Jinymi slovy, pythonovsky program je m??e vyu?ívat jako modul dostupny p?ímo z jazyka Python (tj. extending, viz sekce Spolupráce s jinymi aplikacemi).

P?íklady aplikací s podporou skriptování v Pythonu

• Vim – Textovy editor.
• Sublime Text – Textovy editor.
• Visual Studio Code – IDE.
• Microsoft Office – Automatizace a roz?í?ení funkcí v Excelu.
• LibreOffice – Kancelá?sky balík s podporou makro skript? v Pythonu.
• Scribus – DTP (sazba dokument?)
• Blender – 3D modelování a animace.
• GIMP – Bitmapovy editor
• Inkscape – Vektorovy SVG editor
• Krita – Kreslící program
• Autodesk Maya – 3D modelování, animace, vizuální efekty.
• Natron – Tvorba vizuálních efekt?
• FreeCAD – Parametricky 3D modelá?
• QGIS – Systém geografickych informací (GIS).
• Orange – Data mining, machine learning a vizualizace dat
• Bluefish – editor zdrojového kódu

Bezpe?nost

Python není vytvá?en a koncipován jako bezpe?ny jazyk. To neznamená, ?e by se nedbalo zranitelností a ignorovaly se, ale ?e má vědomě ?adu prvk?, které mohou byt nebezpe?né p?i nevhodném pou?ití nebo s nevhodnym ú?elem.

V ?ádném p?ípadě není Python ur?en ke spou?tění cizího neově?eného kódu na rozdíl t?eba od JavaScriptu. JavaScriptu v prohlí?e?i bě?ně p?edkládáme kódy prakticky s ka?dou na?tenou stránkou a máme poměrně vysokou rozumnou jistotu, ?e to nenapáchá ?ádnou ?kodu, a ?e JavaScript v prohlí?e?i nebude zneu?itelny k napadení na?eho po?íta?e, proto?e je zcela odstíněn od opera?ního systému. Neplatí to u? pro Node.js a ani pro Python. Python nemá ?ádny bezpe?ny sandbox. Ale je mo?né ho spou?tět v externím bezpe?ném sandboxu, z?ízeném pomocí prost?edk? opera?ního systému nebo virtuálních stroj?.

Je proto pot?eba zabránit podstr?ení a spu?tění ?kodlivého kódu, co? není jednoduché. Vzhledem k rozsáhlosti a komplexitě Pythonu je vektor? zranitelnosti mnoho.

Rizikové jsou v?echny externí knihovny, které si do Pythonu instalujeme. Ka?dou takovou knihovnu lze pova?ovat za cizí program a měli bychom k ní p?istupovat jako k cizímu programu. Ty si do po?íta?e také jen tak bez rozmyslu nenainstalujeme. A pokud ano, nem??eme se divit následnym mo?nym problém?m. úlo?i?tě pip je ve?ejně p?ístupné, a i kdy? se sna?í ?e?it bezpe?nost, rozhodně ji nezaru?uje ani na úrovni ?kodlivého kódu, nato? na úrovni nechtěnych zranitelností. Je na na?em zvá?ení, kterym projekt?m d?vě?ujeme. Těm známym, jako t?eba numpy s miliony sta?ení, se dá vě?it více, ne? neznámym, proto?e jsou pod vysokou ve?ejnou kontrolou.

Python ke knihovnám na disku p?istupuje dynamicky, hledá je na r?znych místech, lze mu tak snadno podstr?it jiné, sta?í mu v nastavení změnit cesty, kde je má hledat. Jakmile má někdo p?ístup k disku po?íta?e a mo?nost měnit nastavení systému, t?eba PATH cestu, je Python proti tomu bezbranny. Neimplementuje ?ádné digitální podpisy knihoven, bytového kódu a podobně.

Je také snadné dopustit se zranitelností nesprávnym psaním program?, kdy se nebezpe?nym stane ná? vlastní program. ?e má byt velmi opatrně nakládáno s funkcí eval(), která jakykoliv text spou?tí jako kód Pythonu, napadne asi ka?dého. Ale ?e podobně je nebezpe?ny modul Pickle u? ka?dého nenapadne, i kdy? v dokumentaci p?ed tímto rizikem varuje. Je ur?en k serializaci a následně na?ítání jen na?ich vlastních dat, nikdy cizích.

Kdybychom chtěli v Pythonu psát kriticky bezpe?ny software, t?eba nějaké ?ifrování, měli bychom vědět, ?e modul random se nepova?uje za bezpe?ny s vyjimkou funkce random.SystemRandom(), proto?e náhodnost vysledk? není zas a? tak moc náhodná. U hry to samoz?ejmě nevadí.

Dal?í mo?ny zdroj útok? je funkce input() a v?bec v?echny, kterymi do na?eho programu mohou vstupovat data, která je nutno o?et?ovat, aby jimi nebyl podstr?en ?kodlivy kód, tedy ochrana p?ed útoky typu injection.

Na tato a mnohá dal?í rizika upozorňuje ?lánek Zabezpe?ení Pythonu. Ten by si měl p?e?íst minimálně ka?dy vyvojá?, jen? se rozhodne poskytovat ve?ejné rozhraní ke svému programu a tím jej vystaví snadnym útok?m. Je pot?eba mít na mysli kybernetickou bezpe?nost.

Python a jeho ekosystém je tak rozsáhly, ?e nelze zabezpe?it, aby byl bezchybny. V roce 2017 do?lo k bezpe?nostním zkou?kám několika populárních jazyk? v?etně Pythonu a u ka?dého byly zji?těny nějaké zranitelnosti. U Pythonu bylo nap?. zji?těno, ?e obsahuje nedokumentované funkce a lokální proměnné, které mohou byt zneu?ity pro spu?tění p?íkazu v opera?ním systému.

Syntaxe

Vyvojá?i Pythonu se od za?átku soust?edí na srozumitelnost syntaxe jazyka a v tomto ohledu ho vylep?ují dodnes. Mnoho vyvojovych vylep?ení jazyka Python spo?ívá jen v tom, ?e umo?ňuje snadněji zapsat to, co u? v něm bylo mo?no zapsat, ale slo?itěj?ím zp?sobem. Nap?. na rozdíl od jazyk?, jako je C nebo JavaScript, místo operátor? && a || pou?ívá operátory and a or, anglická slova pro ?a“ a ?nebo“. Kdy? se ukázalo, ?e za?ínající u?ivatelé mívají u ?etězc? problém s funkcí strip() a pou?ívají ji nevhodně na nevhodné úkoly, byly doplněny funkce removeprefix() a removesuffix(), které zjednodu?ují a zp?ehledňují ?asty programátorsky úkon. V Pythonu se bloky kódu vytvá?í pouze jeho odsazováním. To je vlastnost, kterou někte?í programáto?i kritizují, proto?e vět?ina jazyk? na to pou?ívá slo?ené závorky (C, JavaScript) nebo r?zná klí?ová slova ve smyslu begin a end.

Vymezování blok? kódu odsazováním v Pythonu je postavena na my?lence, ?e odsazování kódu je nezbytné pro p?ehlednost kódu. Správné odsazování je nutné pro správnou funk?nost kódu. Toto rozhodnutí ale znemo?ňuje minifikaci, tj. odstranění znak?, které nejsou nutné pro funk?nost programu. Ta se pou?ívá nap?. p?i p?enosu kódu p?es Internet.

My?lenky návrhu jazyka jsou shrnuty ve filozofii Pythonu.

Komentá?e

Komentá?e jsou v Pythonu jedno?ádkové a za?ínají znakem #.

# Toto je komentá?

Hodnoty

V Pythonu jsou v?echna data objekt: ?íslo, seznam, funkce, t?ída i modul.

Ka?dy objekt má sv?j datovy typ.

P?ehled vybranych datovych typ?:

• Singleton
  • NoneType – hodnota None
  • Ellipsis – hodnota ...
• ?ísla
  • int – celá ?ísla libovolné velikosti
  • bool – hodnoty True, False
  • float – nep?esná desetinná ?ísla
  • complex – komplexní ?ísla
  • Fraction – zlomky z modulu fractions
  • Decimal – p?esná desetinná ?ísla z modulu decimal
• Sekvence
  • Neměnné
    • str – textovy ?etězec
    • bytes – nezměnitelny binární ?etězec
    • tuple – nezměnitelny seznam hodnot (n-tice)
  • Měnné
    • bytearray – změnitelny binární ?etězec
    • list – změnitelny seznam hodnot
• Mno?iny
  • Neměnné
    • frozenset – nezměnitelná mno?ina
  • Měnné
    • set – změnitelná mno?ina
• Mapování
  • dict – slovník
• Iterátory a Generátory
  • enumerate
  • zip
  • map
  • filter
  • range
• Speciální Konstrukty
  • function
  • classmethod
  • staticmethod
  • property
  • super
  • type

Měnné objekty mohou změnit svou hodnotu, neměnné nemohou a proto mohou slou?it jako klí? do slovníku.

?ísla typu float v Pythonu (a vět?ině programovacích jazyk?) jsou reprezentována podle standardu IEEE 754 pro plovoucí desetinnou ?árku (floating-point arithmetic). Tento standard definuje formát pro ulo?ení reálnych ?ísel a provádění aritmetickych operací s nimi, aby bylo zaji?těno, ?e vysledky jsou konzistentní a p?edvídatelné nap?í? r?znymi po?íta?ovymi systémy. Datovy typ float má dvojitou p?esnost (64-bit), odpovídá tedy datovému typu double v C.

Tento datovy typ nedoká?e v?echna kone?ná desetinná ?ísla ukládat p?esně, kv?li jejich nekone?nému rozvoji. V desítkové soustavě to známe t?eba u zlomku 1/3, ktery je 0,3333 a dál a? do nekone?na. V po?íta?i jsou ?ísla ulo?ena v dvojkové soustavě a u ní dochází také k nekone?nému rozvoji některych zlomk?, ale jinému ne? v desítkové soustavě, tak?e to na první pohled není poznat. Nap?íklad 1/10, tedy ?íslo 0.1 je v paměti po?íta?e ulo?eno nep?esně. Ta nep?esnost je velmi malá, ?e není u jednoduché nep?esnosti vidět, ale jejich s?ítáním se nep?esnost zvy?uje, a? tato vidět je a m??e ovlivnit běh programu.

 >>> 0.1 == 0.1
True
>>> 0.1 + 0.1
0.2
>>> 0.1 + 0.1 == 0.2
True
>>> 0.1 + 0.1 + 0.1
0.30000000000000004
>>> 0.1 + 0.1 + 0.1 == 0.3
False

Ta nep?esnost je velmi malá. Kdybychom nap?íklad po?ítali něco v metrech, je to chyba men?í ne? velikost atomu, ale p?esto je to chyba a t?eba p?i porovnávání u? m??e vést k fatálně ne?ekanému vysledku. Pro pot?eby p?esného po?ítání proto máme v Pythonu i modul fraction a decimal pro p?esné vypo?ty, které jsou ale pomalé.

Proměnné

Proměnná je pojmenovany ukazatel na objekt. Proto?e datovy typ je sou?ástí hodnoty, není t?eba ji nějak deklarovat. Ale mo?né to je, proto?e Python podporuje anotace datovych typ?.

x = 5         # proměnné 'x' p?i?adí hodnotu 5
y = [1, 2, 3] # proměnné 'y' p?i?adí seznam hodnot 1, 2, 3
z = y         # proměnné 'z' se p?i?adí ten samy seznam hodnot 1, 2, 3
y[0] = x      # první prvek seznamu 'y' je nastaven na hodnotu 5
z = y[:]      # vytvá?í kopii seznamu 'y', kterou p?i?azujeme k 'z'
z[0] = 0      # 'z' ukazuje na seznam 0, 2, 3; 'y' stále ukazuje na seznam 5, 2, 3

Operátory

Python má rozsáhlou skupinu standardních operátor?.

Za pozornost stojí dva operátory pro dělení, kdy jeden dělí desetinně a druhy celo?íselně a walrus operátor, ktery zkracuje psaní kódu.

Aritmetické operátory

• + – s?ítání
• - – od?ítání
• * – násobení
• / – dělení
• % – modulo
• ** – umocnění
• // – celo?íselné dělení

Porovnávací operátory

• == – rovná se
• != – nerovná se
• > – vět?í ne?
• < – men?í ne?
• >= – vět?í nebo rovno
• <= – men?í nebo rovno

Logické operátory

• and – logické A
• or – logické NEBO
• not – logické NE

Bitové operátory

• & – bitovy AND
• | – bitovy OR
• ^ – bitovy XOR
• ~ – bitovy NOT
• << – bitovy posun doleva
• >> – bitovy posun doprava

P?i?azovací operátory

• = – p?i?azení
• += – p?i?tení
• -= – ode?tení
• *= – násobení
• /= – dělení
• %= – modulo p?i?azení
• **= – umocnění p?i?azení
• //= – celo?íselné dělení p?i?azení

P?i?azovací bitové operátory

• &= – bitovy AND a p?i?azení
• |= – bitovy OR a p?i?azení
• ^= – bitovy XOR a p?i?azení
• >>= – bitovy posun doprava a p?i?azení
• <<= – bitovy posun doleva a p?i?azení

Identitní operátory

• is – je
• is not – není

?lenské operátory

• in – je ?lenem
• not in – není ?lenem

Dal?í operátory

• := – walrus operátor (p?i?azení v rámci vyrazu)

Podívejme se blí?e na bě?né '/' a celo?íselné '//' dělení, co? pat?í mezi méně obvyklé operátory.

6 / 2    # vysledek je desetinné ?íslo 3.0
5 // 2   # vysledek je zaokrouhlené celé ?íslo 2
5.0 // 2 # vysledek je zaokrouhlené desetinné ?íslo 2.0
         # pozor toto je matoucí, celo?íselné dělení hodnotu zaokrouhlí
         # ale proto?e jeden z operand? je float, vysledek je float

Walrus operátor byl p?idán v Pythonu 3.8. Umo?ňuje sou?asně p?i?adit proměnné hodnotu a hned ji pou?ít ve vyrazu.

# standardní zp?sob
den = ziskejDen()
if den in ('Sobota', 'Neděle'):
    print(f'{den} je víkend.')

# vypí?e nap?: Neděle je víkend.

# walrus zp?sob
if (den := ziskejDen()) in ('Sobota', 'Neděle'):
    print(f'{den} je víkend.')

# vypí?e nap?: Neděle je víkend.

# pozor, in má vy??í prioritu ne? :=
if den := ziskejDen() in ('Sobota', 'Neděle'):
    print(f'{den} je víkend.')

# vypí?e nap?: True je víkend. - nejprve se vyhodnotí in a jeho vysledek se vlo?í do den

# P?i?azenou proměnou je mo?no pou?ít ve vyrazu opakovaně:
if (den := ziskejDen()) == 'Sobota' or den == 'Neděle':
    print(f'{den} je víkend.')

Větvení programu

• if, elif, else – Podmíněné větvení pro rozhodování na základě podmínek.
• match, case – Větvení na základě vzor?, něco jako switch v jinych jazycích, ale mnohem komplexněj?í, v Pythonu a? od verze 3.10.

Cykly programu

• for, in – Cyklus pro iteraci p?es polo?ky v sekvenci nebo iterátoru.
• while – Cyklus pro opakované vykonávání bloku kódu, dokud je podmínka pravdivá
• break – P?íkaz pro okam?ité ukon?ení nejbli??ího obklopujícího cyklu.
• continue – P?esko?í zbytek těla cyklu a pokra?uje dal?í iterací.

Struktura programu

• Moduly
  • import, from, as – Import modul? nebo objekt? z modulu.
• Volatelné konstrukce
  • class – Definice t?ídy.
  • def – Definice funkce nebo metody ve t?ídě.
  • lambda – Definice anonymní funkce.
  • return – Ukon?ení funkce/metody a vrácení hodnoty
  • yield – P?eru?ení funkce/metody a vrácení hodnoty (generátory)
  • Asynchronní programování
    • async def – Definice asynchronní funkce.
    • await – ?eká na dokon?ení asynchronní funkce.

Vyjimky, o?et?ení chyb

• assert – Pou?ívá se pro testovací aserce, které vyhodnotí podmínku jako pravdivou.
• try, except, finally, else – Zachycení a o?et?ení vyjimek.
• raise – Vyvolání vyjimky.

Kontextovy mana?er

• with, as – Kontextovy mana?er pro automatické spravování prost?edk?.

Práce s proměnnymi

• del – Vyma?e proměnnou
• global – Deklarace globální proměnné.
• nonlocal – Deklarace, ?e proměnná není lokální ani globální, ale nachází se v nad?azeném oboru.

Ostatní

• pass – Prázdny p?íkaz, pou?ívá se jako zástupny symbol.

Rozhraní objekt?

V Pythonu si m??eme definovat pomocí t?íd vlastní datové typy. Aby byly pova?ovány za objekt ur?itého druhu, je nutné jim implementovat k tomu ur?ené rozhraní, které se také nazyvají protokoly. Pokud si budeme chtít definovat t?eba vlastní ?íselny typ, nap?íklad Uhel, budeme mu muset implementovat aritmetické rozhraní, aby je bylo mo?no nap?. násobit. Zde je seznam jednotlivych rozhraní.

Základní metody objekt?

Inicializace a destrukce

• __init__(self, ...): Inicializace objektu
• __del__(self): Destrukce, volána p?i odstraňování objektu

Reprezentace objekt?

• __repr__(self): Oficiální ?etězcová reprezentace objektu, pro vyvojá?e
• __str__(self): ?itelná ?etězcová reprezentace objektu, pro u?ivatele

Aritmetické operace

Binární aritmetické operace

• __add__(self, other): s?ítání
• __sub__(self, other): od?ítání
• __mul__(self, other): násobení
• __truediv__(self, other): dělení
• __floordiv__(self, other): celo?íselné dělení
• __mod__(self, other): modulo
• __pow__(self, other[, modulo]): mocnění

Reflexivní aritmetické operace

• __radd__(self, other): reflexivní s?ítání
• __rsub__(self, other): reflexivní od?ítání
• __rmul__(self, other): reflexivní násobení
• __rtruediv__(self, other): reflexivní dělení
• __rfloordiv__(self, other): reflexivní celo?íselné dělení
• __rmod__(self, other): reflexivní modulo
• __rpow__(self, other[, modulo]): reflexivní mocnění

Roz?í?ené p?i?azení aritmetickych operací

• __iadd__(self, other): s?ítání s p?i?azením
• __isub__(self, other): od?ítání s p?i?azením
• __imul__(self, other): násobení s p?i?azením
• __itruediv__(self, other): dělení s p?i?azením
• __ifloordiv__(self, other): celo?íselné dělení s p?i?azením
• __imod__(self, other): modulo s p?i?azením
• __ipow__(self, other[, modulo]): mocnění s p?i?azením

Unární aritmetické operace

• __neg__(self): negace
• __pos__(self): unární plus
• __abs__(self): absolutní hodnota

Porovnávací operace

• __eq__(self, other): rovnost, ==
• __ne__(self, other): nerovnost, !=
• __lt__(self, other): men?í ne?, <
• __le__(self, other): men?í nebo rovno, <=
• __gt__(self, other): vět?í ne?, >
• __ge__(self, other): vět?í nebo rovno, >=

Kontejnerové operace

• __len__(self): vrátí po?et prvk? v kontejneru
• __getitem__(self, key): získání prvku pomocí indexu nebo klí?e
• __setitem__(self, key, value): nastavení prvku na dany index nebo klí?
• __delitem__(self, key): odstranění prvku na daném indexu nebo klí?i
• __iter__(self): vrátí iterátor objektu
• __contains__(self, item): testuje, zda kontejner obsahuje prvek

Kontextové mana?ery

• __enter__(self): vstup do kontextu pou?itím with bloku
• __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb): ukon?ení kontextu a zpracování vyjimek

Rozhraní objektu file

• read(size=-1): ?te z souboru dany po?et byt?, nebo pokud je size nezadáno nebo záporné, ?te a? do konce souboru.
• readline(size=-1): ?te jednu ?ádku ze souboru s mo?nym omezením délky.
• readlines(hint=-1): ?te ze souboru a vrátí list ?ádk?, mo?no omezit pomocí hint.
• write(s): Zapisuje ?etězec s do souboru.
• writelines(lines): Zapisuje seznam ?ádk? lines do souboru.
• seek(offset, whence=SEEK_SET): P?esune pozici ?tecího/zapisovacího ukazatele v souboru.
• tell(): Vrátí aktuální pozici ukazatele v souboru.
• flush(): Vyprázdní vnit?ní buffer souboru, zápis v?ech nezapsanych dat na disk.
• close(): Zav?e soubor.
• __enter__(self): Vstup do kontextového mana?era, obvykle p?i pou?ití with.
• __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb): Ukon?ení kontextového mana?era, automatické zav?ení souboru.

Toto rozhraní krom objektu file (otev?eného souboru) implementuje ?ada dal?ích objekt?, nap?íklad objekty sí?ovych soket? – pro práci se sí?ovymi spojeními, kde mohou byt data ?tena a zapisována do soketu podobně jako do souboru, nebo objekty I/O proud? z modulu io – jako StringIO a BytesIO, které umo?ňují s ?etězcem pracovat jako se souborem nebo objekty pro práci s externími procesy z modulu subprocess.

Asynchronní operace

• __await__(self): vrátí awaitable objekt pro asynchronní operace
• __aiter__(self): vrátí asynchronní iterátor
• __anext__(self): vrátí dal?í prvek z asynchronního iterátoru
• __aenter__(self): asynchronní vstup do kontextu
• __aexit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb): asynchronní ukon?ení kontextu

Implementace iterátor?

• __iter__(self): Tato metoda je volána, kdy? iterace za?íná. Měla by vrátit objekt iterátoru, co? je obvykle self.
• __next__(self): Metoda, která je volána pro získání dal?ího prvku iterátoru. Kdy? jsou prvky vy?erpány, měla by vyvolat StopIteration.

Atributové a descriptor protokoly

Dynamicky p?ístup k atribut?m

• __getattr__(self, name): Voláno, pokud atribut nebyl nalezen tradi?ními zp?soby.
• __getattribute__(self, name): Voláno p?i ka?dém p?ístupu k atributu.
• __setattr__(self, name, value): Voláno p?i pokusu o nastavení hodnoty atributu.
• __delattr__(self, name): Voláno p?i pokusu o smazání atributu.

Implementace descriptoru

• __get__(self, instance, owner): Metoda pro ?tení hodnoty descriptoru.
• __set__(self, instance, value): Metoda pro nastavení hodnoty descriptoru.
• __delete__(self, instance): Metoda pro smazání hodnoty descriptoru.

Specializované numerické metody

Konverze typ?

• __int__(self): Konverze objektu na celé ?íslo.
• __float__(self): Konverze objektu na plovoucí desetinné ?íslo.
• __complex__(self): Konverze objektu na komplexní ?íslo.

Dal?í speciální metody

Hash a Boolean

• __hash__(self): Vrátí hash hodnotu objektu, umo?ňuje pou?ití objektu jako klí?e v hashovatelnych kontejnerech.
• __bool__(self): Vrátí hodnotu True nebo False, kdy? je objekt pou?it v booleovském kontextu.

Správa prost?edk? a kopírování

• __copy__(self): Implementace pro povrchovou kopii objektu.
• __deepcopy__(self, memodict={}): Implementace pro hlubokou kopii objektu.

Vyvojové prost?edky pro Python

IDE – integrovaná vyvojová prost?edí

• PyCharm
  • Vyvojá?: JetBrains
  • Popis: Komplexní IDE pro Python, podpora pro správu projekt?, debugging, integraci s verzovacími systémy a web vyvoj.
  • Verze: Community (zdarma), Professional (placená)
• Spyder
  • Vyvojá?: Open-source komunita
  • Popis: Zamě?ené na vědecké programování, integruje podporu pro numerické vypo?ty a data visualisation. Sou?ást Anaconda distribution.
• Thonny
  • Vyvojá?: University of Tartu
  • Popis: Jednoduché IDE pro za?áte?níky, obsahuje debugger a rozhraní pro správu balí?k?. Designováno pro vyuku Pythonu.
• Wing IDE
  • Vyvojá?: Wingware
  • Popis: Profesionální vyvojové prost?edí ur?ené pro Python, nabízí vykonné nástroje pro debugging, editaci kódu a testování.

Editory s podporou Pythonu

• IDLE
  • Vyvojá?: Python Software Foundation
  • Popis: Jednoduchy editor s debuggerem a interpretrem, implementovany v Pythonu a gui knihovně TKinter, která je sou?ástí instalace pythonu.
• Vim
  • Vyvojá?: Komunita Vim
  • Popis: Vysoce konfigurovatelny textovy editor, podpora pro Python mo?ná p?idáním plugin? a nastavení.
• Emacs
  • Vyvojá?: GNU projekt
  • Popis: Roz?i?itelny textovy editor a vyvojové prost?edí, s podporou Pythonu prost?ednictvím r?znych balí?k?.
• Atom
  • Vyvojá?: GitHub
  • Popis: Konfigurovatelny textovy editor, podpora balí?k? pro roz?í?ení funkcionalit, v?etně podpory pro Python.
• Sublime Text
  • Vyvojá?: Sublime HQ
  • Popis: Komer?ní textovy editor s rychlou editací kódu, rozsáhlou mo?ností konfigurace a roz?í?ení.
• Visual Studio Code
  • Vyvojá?: Microsoft
  • Popis: Roz?i?itelny editor kódu, podpora pro debugging, git integraci, syntax highlighting a intelligent code completion.
• Jupyter Notebook
  • Vyvojá?: Project Jupyter
  • Popis: Webová aplikace pro tvorbu dokument? s podporou ?ivého kódu, rovnic, vizualizace a narativního textu.

R?zné implementace Pythonu

Standardní Python je implementován v jazyce C. Tuto implementaci vyvíjí Python Software Foundation a tato implementace p?edstavuje a definuje standard jazyka Python. Existuje ale celá ?ada dal?ích implementací jazyka Python pro r?zná prost?edí nebo dal?í cíle.

CPython

Standardní Python je implementován v jazyce C, tato implementace je ozna?ována CPython. V ní probíhá dal?í vyvoj jazyka Python. Verze jazyka Python jsou zve?ejňovány jak v podobě zdrojového kódu, tak v podobě p?elo?enych instala?ních balík? pro r?zné cílové platformy.

Dostupnost zdrojového kódu a vlastnosti jazyka C umo?ňují zabudovat interpret jazyka Python do jiné aplikace psané v jazycích C nebo C++. Takto zabudovany interpret jazyka Python pak p?edstavuje nástroj pro pru?né roz?i?ování funk?nosti vysledné aplikace zven?í. Existuje i projekt pro u??í spolupráci s C++ nazvany Boost.Python

Z těchto d?vod? – a s p?ihlédnutím k obecně vysokému vykonu aplikací psanych v jazyce C – je CPython nejpou?ívaněj?í implementací jazyka Python.

Jython

Jython je implementace Pythonu pro prost?edí JVM. Je implementován v jazyce Java. Kód napsany v Jythonu bě?í v JVM Javy a m??e pou?ívat v?echny knihovny prost?edí Java. V Javě lze naopak pou?ívat v?echny knihovny napsané v Jythonu.

Jython je implementace CPythonu 2. Poslední stabilní verze Jythonu 2.7.3 je z b?ezna roku 2022.

IronPython

IronPython je implementace Pythonu pro prost?edí .NET/Mono.

Za vyhody lze pova?ovat to, ?e se Python tímto stává jedním z jazyk? pro platformu .NET. To sou?asně znamená, ?e jej lze p?ímo vyu?ívat ve v?ech jazycích platformy .NET. Vzhledem k vyznamu, jaky platformě .NET p?ikládá firma Microsoft, lze o?ekávat, ?e vyznam implementace IronPython dále poroste. Vzhledem k vlastnostem jazyka Python lze také p?edpokládat, ?e se implementace IronPython stane dlouhodobě podporovanou.

I IronPython je implementace CPythonu 2. Poslední verze IronPythonu je 2.7.12 vydaná v roce 2022 a 3.4.0 vydaná v roce 2022. Negativně m??e byt vnímána skute?nost, ?e implementace IronPython je vyvíjena firmou Microsoft pod Microsoft Public License.

Brython

Brython je implementace Pythonu 3 v JavaScriptu. Jejím cílem je umo?nit ve webovém prohlí?e?i programovat v jazyce Pythonu místo v JavaScriptu. Brython je transkompilátor, tedy p?eklada? Python kódu do JavaScript kódu. Tento p?eklad se spou?tí automaticky na pozadí, programátor m??e psát Python kód rovnou do html stránky jako <script type='text/python'>. Mo?nosti Python programu jsou proto omezeny mo?nostmi prohlí?e?e a JavaScriptu. Nelze pou?ívat nap?. blokující volání time.sleep() nebo modul async. Místo toho jsou k dispozici alternativní moduly kompatibilní s webovymi prohlí?e?i.

RPython

RPython je dialekt Pythonu pro velmi specifické vyu?ití. Pro vyvoj dynamickych jazyk? a jejich interpret?. Syntaxe jazyka RPython vychází z jazyka Python, ale je velmi omezená. R v názvu znamená restricted. Teoreticky lze vyu?ít i k vyvoji jinych program?, ale nep?edpokládá se to. RPython není na rozdíl od CPythonu interpret, ale p?eklada?. Jeho vysledkem je nativní spustitelny program, ktery je oproti interpretovanym program?m vyznamně rychlej?í.

Cython

Cython je C roz?í?ení jazyka Python a transkompiler. Cython p?ekládá zdrojovy Python kód do C kódu, ktery se následně standardním p?eklada?em p?ekládá do binárního kódu. Vysledkem je tedy nativní program stejně jako u RPythonu. Na rozdíl od RPythonu je Cython univerzální a neklade si ?ádné omezení na syntaxi Pythonu, naopak ji roz?i?uje. U? p?elo?ení ?istého Python kódu Cythonem vede typicky k dvakrát rychlej?ímu programu oproti interpretované verzi v CPythonu.

Pomocí optimalizací lze vykon programu témě? na úroveň implementace takového programu p?ímo v jazyce C. Cython p?idává do syntaxe Pythonu mo?nost statickych typ? a dal?ích mo?ností jazyka C, v?etně pou?ívání funkcí ze standardních C knihoven. Vysledkem Cythonu m??e byt bu? spustitelny program nebo modul, v kterém mohou byt implementovány vypo?etně náro?né funkce, které pak lze vyu?ívat ze standardního CPythonu. Viz kap. Vykon Pythonu.

PyPy

PyPy je alternativní interpret jazyka Python, ktery je zamě?en na vykon. Tento interpret je kompilován RPythonem. RPython obsahuje vlastní implementaci JIT. Má i dal?í vykonově u?ite?né vlastnosti, t?eba stackless mód, ktery poskytuje vykonné mikro thready pro masivní paralelní programování. PyPy navazuje na Psyco, co? byl JIT kompilátor pro Python2. Poslední verze PyPy 7.3.14 z 2023 implementuje Python 2.7, a 3.7, 3.8 a 3.9.

RustPython

RustPython je implementace Pythonu 3 v jazyce Rust. RustPython lze vlo?it do program? Rust a pou?ívat Python jako skriptovací jazyk pro aplikaci napsanou v Rustu, nebo jej lze zkompilovat do WebAssembly, a je mo?né spou?tět RustPython v prohlí?e?i. RustPython je zdarma a open-source pod licencí MIT. RustPython má experimentální JIT kompiler, ktery není defaultně zapnut. Implementuje CPython 3.12.

MicroPython

MicroPython je znovu napsaná odladěná ?tíhlá efektivní implementace Pythonu 3.4 (+ vybrané věci z 3.5 a vy??ích) pro mikrokontrolery. Mikrokontroléry disponují omezenym mno?stvím pamětí a jsou vykonově limitovány. MicroPython je optimalizovany pro taková prost?edí. Je to implementace celého samotného jazyku a několika málo modul? ze standardní knihovny a pár modul? navíc pro práci s mikrokontrolery, nap?íklad inline assembler. Sta?í mu 256 kB úlo?ného prostoru a 16 kB RAM. Na MicroPython a vyvoj program? pro mikrokontrolery je specializováno jednoduché IDE Thonny pro Windows, Mac i Linux. Podporuje ale i plnohodnotny Python a z povahy věci umo?ňuje interprety snadno st?ídat, kód spou?tět simulovaně nebo v mikrokontroleru. Pro za?áte?níky je Thonny dobrá volba.

Standardní knihovny MicroPythonu

Následující standardní knihovny Pythonu byly ?mikroifikovány“, aby odpovídaly filozofii MicroPythonu. Poskytují základní funkcionalitu tohoto modulu a jsou ur?eny jako náhrada standardní knihovny Pythonu. Nejsou s nimi ale plně kompatibilní.

• array – pole ?íselnych dat
• asyncio — asynchronní plánova? I/O
• binascii – binární/ASCII p?evody
• builtins – vestavěné funkce a vyjimky
• cmath – matematické funkce pro komplexní ?ísla
• collections – datové typy kontejner? a kolekcí
• errno – systémové chybové kódy
• gc – garbage collector
• gzip – komprese a dekomprese gzip
• hashlib – hashovací algoritmy
• heapq – implementace heap fronty
• io – vstupní/vystupní operace
• json – Kódování a dekódování JSON
• math – matematické funkce
• os – základní slu?by ?opera?ního systému“.
• platform – p?ístup k identifika?ním údaj?m základní platformy
• random – generátor náhodnych ?ísel
• re – regulární vyrazy
• select – IO multiplexing, sledování více kom. kanál? sou?asně
• socket – sí?ové programování
• ssl – modul SSL/TLS pro ?ifrování
• struct – binární datové struktury
• sys – systémové funkce
• time – ?asové funkce
• zlib – komprese a dekomprese zlib
• _thread – podpora multithreadingu

Knihovny specifické pro MicroPython

Funk?nost specifická pro implementaci MicroPythonu je dostupná v následujících knihovnách.

• bluetooth – low level Bluetooth funkce
• btree – jednoduchá databáze BTree
• cryptolib – kryptografie
• deflate – komprese a dekomprese
• framebuf – manipulace s video vyrovnávací pamětí
• machine – funkce související s hardwarem
• micropython – p?ístup a ovládání interních ?ástí MicroPythonu
• neopixel – ovládání LED WS2812 / NeoPixel
• network – konfigurace sítě
• uctypes – low level práce s pamětí
• vfs – virtuální souborovy systém

K tomu je k dispozici ?ada knihoven specifická pro r?zny hardware dodávanych vyrobci tohoto hardware.

CircuitPython

CircuitPython je fork MicroPythonu a stejně jako on je specializován na programování mikrokontroler?. Stojí za ním Adafruit, známy vyrobce mikrokontroler? a dal?ího p?íslu?enství pro ně. D?vodem pro rozvětvení MicroPythonu a vznik CircuitPythonu je vy??í u?ivatelská p?ívětivost CircuitPythonu pro naprosté za?áte?níky i za cenu některych omezení a ztráty vykonu.

MicroPython má blí?e k hardware a vlastnosti tohoto hardware se projevují v kódu, ktery je bez úprav nep?enosny mezi r?znymi druhy mikrokontroler?. CircuitPython p?idává dal?í vrstvu, která tyto rozdíly odstraňuje, ale za cenu vy??ích pamě?ovych nárok? a ni??í rychlosti. CircuitPython se sna?í také odstranit rozdíly dodávanych knihoven v??i CPythonu a u?init programování mikrokontroler? je?tě jednodu??í. Je primárně zamě?en na vzdělávání.

Dostupnost Pythonu

Python je dostupny pro r?zné hardwarové architektury pro r?zné opera?ní systémy skrze r?zné distribuce.

Standardní distribuce

Standardní distribuce je dostupná zdarma na oficiálním webu.

K dispozici jsou aktuální balí?ky pro

• Windows (32-bit, 64-bit a ARM64)
• MacOS (64-bit)
• Linux (jen zdrojové kódy)

A dále jsou v nabídce odkazy pro platformy: AIX, IBM i, OS/390, z/OS, RISC OS, Solaris, UEFI, VMX a HP-UX. Zpravidla se jedná o star?í verze Pythonu a jsou to odkazy na jiné distribuce.

Alternativní a komer?ní distribuce

Komer?ních distribucí pro Python je celá ?ada. Krom samotného Pythonu mohou obsahovat r?zná IDE a p?edinstalované ne-standardní knihovny, zamě?ené na nějakou oblast. Jmenujme nap?. ActivePython od ActiveState, ktery vyvíjí i IDE Komodo, nejen pro Python, ale i dal?í jazyky jako PHP, Go, Node.js a dal?í a které je pro Windows, MacOS i Linux. Dal?í známá distribuce je Anaconda, ur?ená pro vědecké vypo?ty (data science, strojové u?ení aplikace, zpracování dat, prediktivní analyzy atd.). Na závěr zmiňme WinPython, tato distribuce se zamě?uje jen na platformu Windows a p?ipravuje pro ni portable verzi Pythonu, tedy takovou, která se nemusí instalovat a jde rovnou spustit.

Linuxové distribuce

V Linuxovych distribucích je zvykem, ?e si ka?dá distribuuje sv?j software sama. Proto ka?dá Linuxová distribuce je i distribucí Pythonu. Není neobvyklé, ?e Python je v Linuxu u? p?edinstalován a instalovat se v?bec nemusí. To se platí i pro oblíbenou platformu Raspberry Pi s linuxovym Raspbian OS.

Android

Pro Android zmiňme dvě vyznamné distribuce Pythonu.

Vyvoj Python programu na Androidu

První je sou?ástí Termuxu. Termux je emulátor terminálu s linuxovou distribucí, ktery se do Androidu instaluje jako bě?ná aplikace. Spu?těním Termuxu spustíme terminál s p?íkazovou ?ádkou. P?íkazem pkg install python nainstalujeme standardní Python se v?ím v?udy. Podobně lze nainstalovat i editor Vim a máme k dispozici plnohodnotné vyvojové prost?edí. Doinstalovat lze ?ada dal?ích standardních linuxovych nástroj? i jazyk?, v?etně jazyka C s mo?nosti kompilace program? ze zdrojovych kód? a mo?ností je v Termuxu spustit. To umo?ňuje do Pythonu v Termuxu instalovat i kompilované knihovny napsané v C. Některé jsou k dispozici ji? p?elo?ené v balí?kovém systému Termuxu a dostupné p?es pkg. Jedná se o velké oblíbené knihovny jako numpy, scipy, torch, lxml, pillow, greenlet, pygobject, matplotlib a dal?í.

To zaji??uje na Androidu kvalitní a stabilní produk?ní prost?edí pro vyvoj program? v jazyce Python (i jinych). Na obrázku je vidět snímek obrazovky Androidu. Ukazuje v Termuxu spu?těny vyvojá?sky editor Vim. Základní klávesnice Hacker's keyboard je roz?í?ena o plně konfigurovatelnou klávesnici extra-keys Termuxu. Vim má obrazovku rozdělenou na t?i okna. Uprost?ed je kód Python Programu, v pravém okně je vystupní okno s chybovym hlá?ením a v levém okně je open ai pomáhající s vyvojem programu a provádějící rutinní operace.

Hlavní omezení vyvoje Python aplikací na Termuxu spo?ívá v tom, ?e Termux v základu poskytuje pouze textové rozhraní, tak?e v něm nelze vyvíjet grafické aplikace, t?eba s knihovnou pygame nebo Tkinter. Lze ale mít v Termuxu spu?těny server a vyvíjet aplikaci, která jako graficky frontend vyu?ívá Chrome. Také lze p?es Termux api otvírat dialogová okna Androidu, p?istupovat k notifikacím Andtoidu, co? m??e pro některé jednoduché věci sta?it. Termux má také podporu X Window Xystému a lze z něj provozovat graficky desktop vzdáleně, bu? na jiném po?íta?i, nebo p?es VNC klienta p?ímo na tom samém Androidu. Ale to je spí?e zajímavost ne? produk?ní ?e?ení pro práci, proto?e to není plnohodnotné ?e?ení. Nap?íklad toto grafické rozhraní nepodporuje hw akceleraci.

Komu by toto omezení vadilo a chtěl by vy??í graficky vykon, t?eba pro pokusy s pygame, m??e si nainstalovat placenou Pydroid 3. To je IDE pro Python 3 na Androidu, které podporuje vyvoj grafickych aplikací a umo?ňuje pou?ívat pygame, Tkinter nebo Kiwi. Obsahuje terminál emulátor, pip, Cython, PDB, knihovny: numpy, scipy, matplotlib, jupyter, OpenCV, TensorFlow, PyTorch, Tkinter, pygame, Kivy a dal?í. Dokonce i C, C++ a Fortran kompiler pro p?eklad Python modul?. Prost?edí nicméně není odladěné a stabilní a je ozna?eno jako educational Python 3 IDE.

iOS

Pro iOS je k dispozici Python IDE Pythonista. Ten obsahuje navíc knihovnu s podporou 2D grafiky, zvuku a multitouch funkcí a dal?í knihovny specifickych pro iOS. Z dal?ích distribucí lze alespoň jmenovat Pyto.

BBC micro:bit a dal?í mikro systémy

BBC micro:bit je populární vyukovy jedno?ipovy mikropo?íta? o velikosti poloviny platební karty. Lze ho programovat mimo jiné i pomocí MicroPythonu. MicroPython byl p?vodně vyvinut pro desku pyboard, ale dnes je pou?ity s ?irokou ?kálou mikrokontroler?. Za vyjmenování stojí známé Lego Mindstorm EV3 a Raspberry Pi Pico. MicroPython byl rozvětven a na jeho základě vznikl také podobny CircuitPython.

Vykon

Vykonnost program? napsanych v samotném Pythonu je nízká. Programy napsané v Pythonu bě?í pomaleji oproti program?m napsanych v kompilovanych programovacích jazycích, jako je t?eba jazyk C++.

Program v Pythonu m??e byt pomalej?í ?ádově desetinásobně, klidně i padesátkrát. To ho ?iní nap?íklad nevhodnym pro vyvoj velkych a graficky náro?nych her nebo grafickych kodek? a podobně.

Ale jinak to v praxi ?asto nevadí a to z ?ady d?vod?:

1. Po?íta?e jsou tak rychlé, ?e to v některych p?ípadech stejně nepozorujeme. Kdo pozná rozdíl mezi vypo?tem 0,01 sec a 0,0005 sec?
2. Vněj?í zdr?ení, t?eba ?ekání na odezvu serveru, nebo i odezvu ?lověka, ne? zadá vstup, je tak vysoké, ?e zdr?ení které p?idává Python je zanedbatelné.
3. Mnoho knihoven Pythonu vyu?ívá principu extending a je napsáno v kompilovaném jazyce C. Python slou?í jen k p?edání dat této knihovně, která se rychle postará o zbytek. Toho se vyu?ívá nap?íklad u grafického rozhraní nebo vědeckych a vypo?etních knihoven, jako je nap?. NumPy.
4. Pomocí transpileru jde Python kód p?elo?it pomocí jazyka C a tím ho urychlit. Není to úplně triviální a je dobré kód i optimalizovat, ale pak se dostáváme témě? k rychlosti jazyka C. A z d?vodu 3) víme, ?e sta?í mít takto o?et?eny jen kritické, vykonově náro?né, ?ásti kódu. Tedy spí?e ne? celé programy sta?í transpilovat jen ty náro?né ?ásti programu. Programátor je vy?lení do samostatného modulu, a de facto si takto vytvo?í vlastní soukromou knihovnu. S velkou pravděpodobností se jedná jen o krátkou ?ást kódu, a u zbytku programu m??eme stále vyu?ít vysoké produktivity psaní program? v Pythonu.

V historii Pythonu vznikla ?ada optimaliza?ních technik.

V minulosti se pro zvy?ení vykonu pou?ívala snadno pou?itelná knihovna Psyco, která transparentně optimalizovala kód Pythonu na vykon (JIT). Některé operace byly pomocí Psyco urychleny a? ?ádově. Tato knihovna je cca od roku 2010 neudr?ovaná a pou?itelná jen pro 32bitové prost?edí a podporuje Python jen do verze 2.6. Na knihovnu Psyco navázal projekt PyPy, tedy alternativní interpret Pythonu, ktery obsahuje JIT kompiler a je ú?inněj?í ne? Psyco.

Dal?í, je?tě ú?inněj?í zp?sob dosa?ení vy??ího vykonu v Pythonu je pou?ití transpileru Cython s optimalizací kódu na vykon. Následující p?íklad ukazuje neoptimalizovanou a maximálně optimalizovanou funkci. Tedy změny, které je nutno u?init v kódu pro získání maximálního vykonu pro pou?ití s transkompilerem Cython.

def add_two_numbers(x, y):
    print(x)
    return x + y

z = add_two_numbers(123, 456)
print(z)

from libc.stdio cimport printf

cdef int add_two_numbers(int x, int y) nogil:
    printf("%i\n", x)
    return x + y

z = add_two_numbers(123, 456)
print(z)

ú?innost těchto optimalizací je velmi vysoká. Takto optimalizovany program dosahuje témě? vykonu aplikace napsané p?ímo v jazyce C. Viz benchmark, ktery porovnává vykon programu p?i vypo?tu velké Mandelbrotovy mno?iny.

Benchmark vykonu funkce pro vypo?et Mandelbrotovy mno?iny s rozli?ením 4096×4096 v sec.

CPython 2	CPython 3	Jython	RPython	ANSI C	Cython (bez úprav)	Cython (typy)	Cython (plná optimalizace)
150,31	152,21	203,18	18,64	4,75	88,67	16,42	4,80

Jak je vidět, u? jen samotny p?eklad rychlost zdvojnásobí. Doplnění C datovych typ? zrychlí program desetinásobně. Ale to není zadarmo, tímto krokem u? p?icházíme o u?ite?nou datovou flexibilitu Pythonu. P?i plné optimalizaci dosahujeme témě? rychlosti jazyka C.

P?íklady

Ukázkovy program Hello world vypadá velmi jednodu?e:

print("Hello, World!") # ve verzích 2.x print "Hello, World!"

Program pro vypo?et obsahu kruhu ze zadaného poloměru v syntaxi Python 3:

# toto je komentá? a interpret jej ignoruje

import math # zp?ístupní modul s matematickymi funkcemi a konstantami (sin, cos, pi atp.)

vstup = input("Zadejte polomer: ") # zobrazí vyzvu a na?te nějaky ?etězec. Ve verzi 2.x se místo funkce input pou?ívá funkce raw_input
r = float(vstup) # p?evede ?etězec na desetinné ?íslo
S = r**2 * math.pi # umocní r na 2 a vynásobí jej pí
print("Vysledek je:", S) # zobrazí vysledek. Ve verzi 2.x se pí?e bez závorek

Vypo?et faktoriálu v porovnání s jazykem C

Program v jazyce Python	Odpovídající program v jazyce C
def factorial(x): if x <= 0: return 1 else: return x * factorial(x - 1) def factorial_kratsi(x): return 1 if x <= 0 else x * factorial_kratsi(x - 1)	int factorial(int x) { if (x <= 0) return 1; else return x * factorial(x - 1); } int factorial_kratsi(int x) { return x <= 0 ? 1 : x * factorial_kratsi(x - 1); }

Charakteristika a pou?ití jazyka

Proměnná je pojmenovanym odkazem na objekt

Ka?dá proměnná se chápe jako pojmenovany odkaz na objekt. P?esněji ?e?eno, jméno proměnné je svázáno s jinak bezejmennym objektem. P?íkaz p?i?azení nezajistí okopírování hodnoty navázaného objektu. Provede se pouze svázání nového jména s p?vodním objektem.

a = [1, 2]
b = a

Jména a i b jsou nyní svázána se stejnym objektem. Pokud objekt m??e byt měněn, pak se změna provedená p?es jméno b projeví i p?i následném p?ístupu p?es jméno a. P?íklad – zru?íme první prvek seznamu p?es jméno b a zobrazíme obsah seznamu p?es jméno a:

del b[0]

Ve vysledku mají a a b stejnou ?hodnotu“ [2]. Odkazování na stejny objekt lze zjistit konstrukcí:

a is b
# => True

Funkce se uchovává jako objekt

Funkce se chová jako bě?ny objekt, dokud není zavolána.

def funkce():
    print('Python')

f = funkce
p = [1, 2, 'test', f]
p[3]()

Lze s ní manipulovat, ukládat do proměnnych, polí, objekt?. P?esněji ?e?eno, manipuluje se s odkazem na objekt funkce. S objektem funkce je mo?né podle pot?eby svázat i nové jméno, p?ípadně ji i kdykoliv p?edefinovat.

Do slo?enych datovych struktur se ukládají odkazy

Do slo?enych datovych struktur se ukládají odkazy na objekty, nikoliv objekty samotné. Typ objektu není vázán na odkaz, ale je svázán a? s odkazovanym objektem. Z toho vyplyvá, ?e nap?íklad do jednoho seznamu je mo?né sou?asně ulo?it odkazy na objekty libovolného typu:

a = [1, 2, 'pokus', u"UNICODE", ('a tak', u'dále...'), {'4':44, 5:55}]  #od verze 3.0 není pot?eba p?ed ?etězce psát U, proto?e v?echny ?etězce jsou Unicode.

Jinymi slovy, z technického hlediska jsou odkazy v?echny stejného typu (interního), ktery nemá ?ádny vztah k typu odkazovaného objektu. Technicky lze tedy seznam pova?ovat za homogenní datovy typ. Z u?ivatelského pohledu to vypadá, ?e do seznamu m??eme vkládat hodnoty r?zného typu. Je?tě jednou – do seznamu se nevkládají hodnoty danych typ?, ale jen beztypové odkazy na p?íslu?né objekty.

Proměnné není nutné deklarovat

V jinych jazycích se p?i deklaraci proměnné uvádí souvislost jména proměnné s typem ukládané hodnoty. V jazyce Python je proměnná jen pojmenovanym odkazem na nějaky objekt. Typ objektu je ale vázán na odkazovany objekt, nikoliv na jméno. Pot?eba deklarace proměnné ve vyznamu ur?ení souvisejícího typu dat tedy odpadá.

Existence, ?i neexistence jména p?ímo nesouvisí s existencí ?i neexistencí hodnotového objektu. Vyznam deklarace proměnné ve smyslu popisu existence související hodnoty tedy rovně? odpadá. Proměnná, jako pojmenovany odkaz, vzniká v okam?iku, kdy se jméno objeví na levé straně p?i?azovacího p?íkazu. Jméno proměnné m??e byt později svázáno dal?ím p?i?azením s jinym objektem zcela jiného typu.

p = 1
p2 = ""
p3 = p # Kopie odkazu p

?lenské proměnné t?íd mohou vznikat a? za běhu

Mezi bě?né praktiky p?i vytvá?ení objektu pat?í i zalo?ení pou?ívanych ?lenskych proměnnych. Tento obrat se ale v jazyce Python chápe jako u?ite?ná technika, nikoliv jako nutnost. ?lenské proměnné (?ili proměnné uvnit? objektu) mohou vznikat a? za běhu.

class pokus: pass #prázdná t?ída

obj = pokus()
obj.field1 = 33
obj.field2 = 'str'

Existují ale techniky, které umo?ňují prost?edky jazyka zamezit mo?nost dodate?ného p?idávání ?lenskych proměnnych.

Dynamická silná typová kontrola

P?i operacích nad objekty se zpravidla provádí silná typová kontrola^[zdroj??!], to znamená, ?e p?i operacích s typy nedochází k automatickému p?etypování hodnot. Vyjimkou jsou v Pythonu 2 datové typy int a long, kde nedochází k p?ete?ení datového typu int, ale k automatickému p?etypování hodnoty z int na long. Python 3 u? podporuje pouze datovy typ int, ktery má vlastnosti jako datovy typ long v Pythonu 2.

Dále jsou v Pythonu 2 i Pythonu 3 podporovány aritmetické operace r?znych numerickych datovych typ?. Nap?íklad lze se?íst datové typy int a float, vysledkem bude datovy typ float, 1 + 1.0 = 2.0. Na rozdíl od ?ady jinych interpretovanych dynamickych jazyk? nedochází k automatickému p?evodu ?íselnych textovych ?etězc? na ?ísla, proto 1 + '1' = vyjimka.

Vyjimku vyvolá ka?dá nepodporovaná operace r?znych datovych typ?. Nepodporované je t?eba dělení ?etězc?, proto 'abcd' / 2 = vyjimka. Násobení podporované je, proto 'abcd' * 2 = 'abcdabcd'.

Datové typy se kontrolují dynamicky, to jest a? během chodu programu, nikoliv p?i kompilaci kódu.

Python 3.x podporuje volitelné statické typové anotace, které umo?ňují externím nástroj?m, jako je nap?. mypy, provádět statickou analyzu a kontrolu datovych typ? v python kódu. Samotny standardní interpret Pythonu s nimi v sou?asné době nepracuje (ignoruje je), pouze umo?ňuje jejich syntaxi, tak?e se nevyu?ívají k optimalizaci rychlosti běhu rychlosti.

Ortogonalita operátor?

P?i vyvoji jazyka se kladl a klade d?raz na to, aby operátory nebyly vázány na specifické datové typy (pokud je to mo?né). P?ípustnost pou?ití operátoru pro konkrétní operandy se navíc vyhodnocuje a? za běhu. Prakticky to znamená, ?e nap?íklad následující funkci, která v těle pou?ívá operátor plus, je mo?né p?edat jednak ?íselné a jednak ?etězcové argumenty:

def dohromady(a, b):
	return a + b

dohromady(2, 3) # vrátí 5
dohromady("ahoj", ' nazdar') # vrátí 'ahoj nazdar'

Nejde jen o zajímavou h?í?ku. Bě?né pythonovské funkce tím získávají vlastnosti, kterymi se zabyvá generické programování.

Interaktivní re?im p?eklada?e

Interpret jazyka Python m??eme spustit v interaktivním re?imu. Tento re?im se pou?ívá p?edev?ím pro rychlé pokusy. ?ádkovy vstup je v takovém p?ípadě uvozen znaky >>>.

Je-li o?ekáván pokra?ovací ?ádek zápisu dosud nedokon?ené konstrukce, pak je vstupní ?ádek uvozen znaky .... Dokon?ení zápisu konstrukce vyjad?ujeme v interaktivním re?imu zadáním prázdného ?ádku.

>>> def f(c, n):
...     return c * n
...
>>> f(a, 5)
15

V interaktivním re?imu vět?inou nepou?íváme p?íkaz print (ale nic nám v tom nebrání). Pokud chceme zobrazit obsah proměnné, sta?í za úvodní znaky zapsat její jméno.

>>> a = 1 + 2
>>> a
3

Proměnná _ obsahuje poslední takto pou?itou hodnotu.

>>> f('x', a)
'xxx'
>>> len(_)
3

Rozdíly mezi Pythonem 2 a 3

Python je vyvíjen s d?razem na pragmati?nost. To znamená, ?e vyvoj jeho verzí je spí?e evolu?ní. P?irozenym d?sledkem takového p?ístupu je i zpětné hodnocení dobrych a hor?ích vlastností jazyka. Navíc historickym vyvojem některé technologie zastarávají a je t?eba je nahradit nebo jim jazyk p?izp?sobit. Vysledkem toho je nová nekompatibilní verze nebo pomalu zastarávající jazyk.

Obojí p?ístup má svá rizika, jak změna tak ustrnulost. Python si vybral změnu a rozjel projekt Python 3000 (Py3k). A zatím, co změna z verze jedna na verzi dva byla bezbolestná, proto?e Python v té době nebyl je?tě tak roz?í?eny, změna na verzi t?i byla velmi bolestná. Znamenalo to p?epsat v?echny vyznamné knihovny a software a dlouho udr?ovat dvě verze knihoven pro Python 2 a 3 paralelně. Vyvojá?i Pythonu vynalo?ili mnoho práce, aby programátor?m v Pythonu p?echod usnadnili, p?esto vyznamně trval p?es deset let a v malém trvá dodnes (2024), proto?e je stále mo?no se potkat s Pythonem 2. A i kdy? Python 3 dnes u? naprosto jasně dominuje a novy projekt za?ít dělat v Pythonu 2 snad u? nikoho nenapadne, p?esto je dobré mít nějaké povědomí o zásadních nekompatibilních změnách, které proběhly. Jsou dob?e zdokumentovány, proto jen stru?ny p?ehled hlavních změn.

Hlavní změny mezi Pythonem 2 a Pythonem 3, které p?inesly nekompatibilitu v kódu

• Print: z p?íkazu print se stala funkce.
  • Python 2: print "Hello"
  • Python 3: print("Hello")
• Dělení celych ?ísel: p?estalo byt celo?íselné.
  • Python 2: 3/2 vrací 1
  • Python 3: 3/2 vrací 1.5
  • Python 3: 3//2 vrací 1
• 8bitové a Unicode ?etězce:
  • Python 2: ?etězce jsou ASCII, pokud nejsou explicitně ozna?eny jako Unicode (u"some text").
  • Python 3: V?echny ?etězce jsou Unicode by default.
  • Python 3: Pro binární kód vznikl typ bytes a bytearray: (b"abc", bytearray(b"abc")).
• Iterátory:
  • Python 2: Funkce jako range(), map(), filter(), zip() nebo file.readlines() vracejí seznamy.
  • Python 3: Tyto funkce vracejí iterátory.
  • Python 3: Funkce xrange() a file.xreadlines(), které v Pythonu 2 vracely iterátory, byly zru?eny.
• Syntaxe vyjimek:
  • Python 2: except Exception, e:
  • Python 3: except Exception as e:
• Funkce raw_input() a input():
  • Python 2: raw_input() ?te vstup jako ?etězec; input() vyhodnotí vstup jako Python vyraz.
  • Python 3: input() funguje jako raw_input() z Pythonu 2; p?vodní input() byl odstraněn.
• Změny v API pro standardní knihovnu:
  • Python 2: Moduly jako urllib, urllib2, a urlparse.
  • Python 3: Tyto moduly byly slou?eny do urllib.
• long typ u? neexistuje:
  • Python 2: Oddělené typy pro int a long.
  • Python 3: Jednotny typ int, ktery odpovídá long z Pythonu 2.
• Octal literals:
  • Python 2: Octal literal m??e byt zapsán jako 0777.
  • Python 3: Musí byt zapsán jako 0o777.
• Zji?tění klí?e v Dict:
  • Python 2: slovník.has_key(klic)
  • Python 3: klic in slovník
• Definice Set mno?in:
  • Python 2: jen set([1,2])
  • Python 3: navíc {1,2}
• Formát ?etězc?:
  • Python 3.6: p?idává f-stringy

Podrobněj?í seznam změn lze najít (anglicky) v dokumentu What’s New In Python 3.0.

Odkazy

Externí odkazy

• Obrázky, zvuky ?i videa k tématu Python na Wikimedia Commons
• www.python.org – oficiální web projektu (anglicky, ?ást ?esky)
• python.cz – Python CZ, rozcestník ?eské komunity
• www.py.cz – PyCZ, komunitní ?esky web
• Boost.Python – C++ knihovna pro spolupráci mezi C++ a Pythonem

Dokumentace, u?ebnice

• Oficiální tutorial (anglicky)
• Oficiální dokumentace (anglicky)
• U?ebnice jazyka Python (aneb Létající cirkus) (?esky p?eklad)
• Létající cirkus, PDF – seriál na ROOT.CZ, 21 díl?
• Jak se nau?it programovat – Alan Gauld (?esky p?eklad)
• Python – programování zábavou – ?esky web o Pythonu, základy, ukázky, praxe
• Pono?me se do Pythonu 3 – Mark Pilgrim (?esky p?eklad z originálního Dive Into Python 3)
  • vydáno té? v edici CZ.NIC – kni?ně i elektronicky

Autoritní data	NKC: ph170668 PSH: 13861 BNF: cb13560465c (data) GND: 4434275-5 LCCN: sh96008834 NLI: 987007563637105171 SUDOC: 051626225