Поиск

python

 

#python, #ipython

Здесь я хочу поделиться рядом интересных ссылок на справочную информацию по различным аспектам python.

Ссылка на главный мотиватор блога.

Z. Cheet Sheets
Cheet-sheets from DataCamp

O. Базовые сайты

1. Python.org - главный сайт по python;
2. Русскоязычный форум отечественного сайта по программированию на python;

I. Ссылки на python модули

1. Numpy - базовый модуль для математических вычислений;

2. Scipy - пакет для научных вычислений, библиотека численного анализа;

3. Matplotlib - графическая библиотека для получения графики анализа данных высокого качества;

4. Basemap - модуль, поддерживающий работу с картографическими проекциями и shape-файлами;
*. Обучающие материалы (eng.) по работе с Basemap;

5. Pandas - пакет для эффективной работы с таблицами и временными рядами;

6. Seaborn - пакет для быстрой статистической обработки и визуализации данных.

II. IPython ссылки

1. Notebooks viewer - сайт для просмотра размещёных в сети ipython notebooks;
2. Колдунов github
3. whitehorn_github
4. О разметке Markdown

III. Ссылки на обучающие материалы

0. Swaroop C. H. "Укус питона" - отличный старт в изучении основ python
1. Записки океанолога
2. PyAOS
3. EarthPy
4. Незамысловатый блог
5. Основы программирования на python для школьников
6. Основы Python3 для новичков и чайников
7. Python в научной работе. Институт структурной биологии в Гренобле
8. OceanPython
9. Учебные материалы от новосибирского сообщества python;

Coursera
Обучающий курс "Высоко-производительные научные вычисления" на Coursera (#python, #fortran90, #openmp)


IV. Популяризация python

1. Страница Scientific python на сайте ChuanLi Jiang, Scripps Institution of Oceanography, UCSD

V. Программирование

1. Стили программирования на Хабре;

2. Советы Google по кодированию на языке Python. Часть первая;

3. Советы Google по кодированию на языке Python. Часть вторая;

VI. Реальное программирование

1. Реализация игры  "Жизнь" на Хабре

2. Tkdocs для проектирования GUI с помощью Tkinter

VII. Python через браузер

1.  DataJoy - Python & R for scientists от компании Atlassian (Bitbucket);

2. Wakari - python в облаке от компании Continuum Analitycs.

VIII. Лайфхаки и детали

  1. Хабр: Python: советы, уловки, хаки ч.1;
  2. Аналитикам:большая шпаргалка по Pandas;
  3. Нечеткий поиск в словаре с универсальным автоматом Левенштейна. Часть 1;
  4. 10 трюков библиотеки Python Pandas, которые вам нужны;

Python дзен (import this)

+ Красивое лучше, чем уродливое.
+ Явное лучше, чем неявное.
+ Простое лучше, чем сложное.
+ Сложное лучше, чем запутанное.
+ Плоское лучше, чем вложенное.
+ Разреженное лучше, чем плотное.
Читаемость имеет значение.
+ Особые случаи не настолько особые, чтобы нарушать правила.
+ При этом практичность важнее безупречности.
+ Ошибки никогда не должны замалчиваться.
+ Если не замалчиваются явно.
+ Встретив двусмысленность, отбрось искушение угадать.
+ Должен существовать один — и, желательно, только один — очевидный способ сделать это.
+ Хотя он поначалу может быть и не очевиден, если вы не голландец (Гвидо ван Россум -голландец).
+ Сейчас лучше, чем никогда.
+ Хотя никогда зачастую лучше, чем прямо сейчас.
+ Если реализацию сложно объяснить — идея плоха.
+ Если реализацию легко объяснить — идея, возможно, хороша.
+ Пространства имён — отличная штука! Будем делать их побольше!

Установка python на windows ОС

1. Скачиваем python-дистрибутив Anaconda от Continuum Analytics. 

После указания электронной почты выбираем необходимую версию python. На момент написания поста (01.09.2015) в python 3.4 не поддерживается модуль basemap для windows-дистрибутива, необходимый для создания географических карт-схем.

Рекомендую устанавливать актуальную версию 2-ой версии python.

2. Запускаем исполняемый файл

3. Добавляем необходимые пакеты.

Для этого заходим в командную строку (cmd) и набираем:

> conda install имя_пакета

4. Повторяем пункт 3 для следующих пакетов:
  • имя_пакета=basemap (conda install -c anaconda basemap )
  • имя_пакета=netcdf4
Numpy, scipy, pandas, sklearn и matplotlib уже входят в дистрибутив.

5. Запускаем редактор кода Spyder

6. Приучаем себя к соблюдению стандарта написания и оформления кода pep8: "Tools/Preferences/Editor/CodeIntrospections//Analysis" - ставим галочку style analysis (pep 8)

7. Приветствуем мир!

Набираем в консоли

>>> print('Hello, world!')

или в ipython console

In [1]: print('Hello, world!')

8. Вы только что установили и протестировали python на windows ОС.

P.S. Что-то перестало работать? Не получается скачать нужный пакет или не проходит обновление? Переустановите anaconda - скачайте самую последнюю сборку и установите её предварительно удалив предыдущую версию.