Если у вас возникли сложности с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой - мы готовы помочь.
Предоплата всего
Подписываем
МОСКОВСКИЙ АВИАЦИОННЫЙ ИНСТИТУТ
(национальный исследовательский университет)
Факультет №3 «Системы управления,
информатика и электроэнергетика»
Кафедра №308 «Информационные технологии»
Реферат по теме
«Язык программирования высокого уровня Python»
Выполнили студент группы 03-618:
Тимошкин С.А.
Проверил:
Гридин А. Н.
Москва 2014
|
[1] Оглавление [2] Введение [3] История создания [4] Причины использования Python [5] Прикладное применение Python [6] Функциональные возможности [7] Преимущество Python перед другими языками высокого уровня [8] Последовательность выполнения программы [9] Реализации Python [10] Недостатки Python [10.0.0.1] Низкое быстродействие [10.0.0.2] Невозможность модификации встроенных классов [11] Список использованной литературы |
В связи с наблюдаемым в настоящее время стремительным развитием персональной вычислительной техники, происходит постепенное изменение требований, предъявляемых к языкам программирования. Все большую роль начинают играть интерпретируемые языки, поскольку возрастающая мощь персональных компьютеров начинает обеспечивать достаточную скорость выполнения интерпретируемых программ. А единственным существенным преимуществом компилируемых языков программирования является создаваемый ими высокоскоростной код. Когда скорость выполнения программы не является критичной величиной, наиболее правильным выбором будет интерпретируемый язык, как более простой и гибкий инструмент программирования.
В связи с этим, определенный интерес представляет рассмотрение сравнительно нового языка программирования Python, который был создан его автором Гвидо ван Россумом в начале 90-х годов.
Отличительные характеристики языка:
Язык можно рекомендовать всем, кто только начинает программировать, как первый язык программирования в жизни.
Разработка языка Python была начата в конце 1980-х годов сотрудником голландского института CWI Гвидо ван Россумом. Для распределённой ОС Amoeba требовался расширяемый скриптовый язык, и Гвидо начал писать Python на досуге, позаимствовав некоторые наработки для языка ABC (Гвидо участвовал в разработке этого языка, ориентированного на обучение программированию). В феврале 1991 года Гвидо опубликовал исходный текст в ньюсгруппе alt.sources. С самого начала Python проектировался как объектно-ориентированный язык.
Название языка произошло вовсе не от вида пресмыкающихся. Автор назвал язык в честь популярного британского комедийного телешоу 1970-х «Летающий цирк Монти Пайтона». Впрочем, всё равно название языка чаще ассоциируют именно со змеёй, нежели с передачей — пиктограммы файлов в KDE или в Microsoft Windows и даже эмблема на сайте python.org (до выхода версии 2.5) изображают змеиные головы.
Наличие дружелюбного, отзывчивого сообщества пользователей считается наряду с дизайнерской интуицией Гвидо одним из факторов успеха Python. Развитие языка происходит согласно чётко регламентированному процессу создания, обсуждения, отбора и реализации документов PEP (англ. Python Enhancement Proposal) — предложений по развитию Python.
3 декабря 2008 года, после длительного тестирования, вышла первая версия Python 3000 (или Python 3.0, также используется сокращение Py3k). В Python 3000 устранены многие недостатки архитектуры с максимально возможным (но не полным) сохранением совместимости со старыми версиями Python. На сегодня поддерживаются обе ветви развития (Python 3.x и 2.x).
Влияние других языков
Появившись сравнительно поздно, Python создавался под влиянием множества языков программирования:
Большая часть других возможностей Python (например, байт-компиляция исходного кода) также была реализована ранее в других языках.
Качество программного обеспечения
Для многих основное преимущество языка Python заключается в удобочи таемости, ясности и более высоком качестве, отличающими его от других инструментов в мире языков программирования. Программный код на языке Python читается легче, а значит, многократное его использование и обслужива ние выполняется гораздо проще, чем использование программного кода на других языках сценариев. Единообразие оформления программного кода на языке Python облегчает его понимание даже для тех, кто не участвовал в его создании. Кроме того, Python поддерживает самые современные меха низмы многократного использования программного кода, каким является объектно-ориентированное программирование (ООП).
Высокая скорость разработки
По сравнению с компилирующими или строго типизированными языками, такими как C, C++ и Java, Python во много раз повышает производитель ность труда разработчика. Объем программного кода на языке Python обыч но составляет треть или даже пятую часть эквивалентного программного кода на языке C++ или Java. Это означает меньший объем ввода с клавиату ры, меньшее количество времени на отладку и меньший объем трудозатрат на сопровождение. Кроме того, программы на языке Python запускаются сразу же, минуя длительные этапы компиляции и связывания, необходи мые в некоторых других языках программирования, что еще больше уве личивает производительность труда программиста.
Переносимость программ
Большая часть программ на языке Python выполняется без изменений на всех основных платформах. Перенос программного кода из операционной системы Linux в Windows обычно заключается в простом копировании фай лов программ с одной машины на другую. Более того, Python предоставляет массу возможностей по созданию переносимых графических интерфейсов, программ доступа к базам данных, веб-приложений и многих других типов программ. Даже интерфейсы операционных систем, включая способ запу ска программ и обработку каталогов, в языке Python реализованы перено симым способом.
Библиотеки поддержки
В составе Python поставляется большое число собранных и переносимых функциональных возможностей, известных как стандартная библиоте ка. Эта библиотека предоставляет массу возможностей, востребованных в прикладных программах, начиная от поиска текста по шаблону и закан чивая сетевыми функциями. Кроме того, Python допускает расширение как за счет ваших собственных библиотек, так и за счет библиотек, созданных сторонними разработчиками. Из числа сторонних разработок можно на звать инструменты создания веб-сайтов, программирование математиче ских вычислений, доступ к последовательному порту, разработку игровых программ и многое другое. Например, расширение NumPy позиционирует ся как свободный и более мощный эквивалент системы программирования математических вычислений Mathlab.
Интеграция компонентов
Сценарии Python легко могут взаимодействовать с другими частями при ложения благодаря различным механизмам интеграции. Эта интеграция позволяет использовать Python для настройки и расширения функцио нальных возможностей программных продуктов. На сегодняшний день программный код на языке Python имеет возможность вызывать функции из библиотек на языке C/C++, сам вызываться из программ, написанных на языке C/C++, интегрироваться с программными компонентами на языке Java, взаимодействовать с такими платформами, как COM и .NET, и произ водить обмен данными через последовательный порт или по сети с помощью таких протоколов, как SOAP, XML-RPC и CORBA.
Python исполь зуется не только отдельными пользователями, он также применяется компа ниями для создания продуктов, приносящих настоящую прибыль. Например:
Универсальная природа языка обеспечивает возможность его применения в самых разных областях. Факти чески с определенной долей уверенности можно утверждать, что Python так или иначе используется практически каждой достаточно крупной организаци ей, занимающейся разработкой программного обеспечения, – как для реше ния краткосрочных тактических задач, так и для разработки долгосрочных стратегических проектов.
С точки зрения функциональных возможностей Python можно назвать гибри дом. Его инструментальные средства укладываются в диапазон между тради ционными языками сценариев (такими как Tcl, Scheme и Perl) и языками раз работки программных систем (такими как C, C++ и Java). Python обеспечивает простоту и непринужденность языка сценариев и мощь, которую обычно мож но найти в компилирующих языках. Превышая возможности других языков сценариев, такая комбинация делает Python удобным средством разработки крупномасштабных проектов. Ниже при водится список основных возможностей, которые есть в арсенале Python:
Динамическая типизация
Python сам следит за типами объектов, используемых в программе, благо даря чему не требуется писать длинные и сложные объявления в программ ном коде. В действительности, в языке Python вообще отсутствуют понятие типа и необходимость объявления перемен ных. Так как программный код на языке Python не стеснен рамками типов данных, он автоматически может обрабатывать целый диапазон объектов.
Автоматическое управление памятью
Python автоматически распределяет память под объекты и освобождает ее («сборка мусора»), когда объекты становятся ненужными. Большинство объектов могут увеличивать и уменьшать занимаемый объем памяти по мере необходимости.
Модульное программирование
Для создания крупных систем Python предоставляет такие возможности, как модули, классы и исключения. Они позволяют разбить систему на со ставляющие, применять ООП для создания программного кода многократно го пользования и элегантно обрабатывать возникающие события и ошибки.
Встроенные типы объектов
Python предоставляет наиболее типичные структуры данных, такие как списки, словари и строки, в виде особенностей, присущих самому языку программирования. Эти типы отличаются вы сокой гибкостью и удобством. Например, встроенные объекты могут рас ширяться и сжиматься по мере необходимости, могут комбинироваться друг с другом для представления данных со сложной структурой.
Встроенные инструменты
Для работы со всеми этими типами объектов в составе Python имеются мощные и стандартные средства, включая такие операции, как конкатена ция (объединение коллекций), получение срезов (извлечение части коллек ции), сортировка, отображение и многое другое.
Библиотеки утилит
Для выполнения более узких задач в состав Python также входит большая коллекция библиотечных инструментов, которые поддерживают практиче ски все, что только может потребоваться, – от поиска с использованием ре гулярных выражений до работы в сети. Библиотечные инструменты языка Python – это то место, где выполняется большая часть операций.
Утилиты сторонних разработчиков
Python – это открытый программный продукт и поэтому разработчики могут создавать свои предварительно скомпилированные инструменты поддержки задач, решить которые внутренними средствами невозможно.
Компиляция в байт-код
Когда запускается программа, Python сна чала компилирует исходный текст (инструкции в файле) в формат, из вестный под названием байт-код. Компиляция – это этап перевода программы, а байт-код – это низкоуровневое, платформонезависимое пред ставление исходного текста программы. Интерпретатор Python транслирует каждую исходную инструкцию в группы инструкций байт-кода, разбивая ее на отдельные составляющие. Такая трансляция в байт-код производится для повышения скорости – байт-код выполняется намного быстрее, чем исходные инструкции в текстовом файле.
Интерпретатор сохраняет байт-код для ускорения запуска программ. В сле дующий раз, когда вы попробуете запустить свою программу, Python загрузит файл .pyc и минует этап компиляции – при условии, что исходный текст про граммы не изменялся с момента последней компиляции. Чтобы определить, необходимо ли выполнять перекомпиляцию, Python автоматически сравнит время последнего изменения файла с исходным текстом и файла с байт-кодом. Если исходный текст сохранялся на диск после компиляции, при следующем его запуске интерпретатор автоматически выполнит повторную компиляцию программы.
Если интерпретатор окажется не в состоянии записать файл с байт-кодом на диск, программа от этого не пострадает, байт-код будет сгенерирован в памяти и исчезнет по завершении программы.
Виртуальная машина Python (PVM)
Как только программа будет скомпилирована в байт-код (или байт-код будет загружен из существующих файлов .pyc), он передается механизму под назва нием виртуальная машина Python (PVM). PVM – это механизм времени выполнения, она всегда присутствует в составе системы Python и это программный компонент, который выполняет сценарии.
Рис.1. Традиционная модель выполнения программ на языке Python:
исходный текст, который вводится программистом, транслируется в байт-
код, который затем исполняется виртуальной машиной Python. Исходный
текст автоматически компилируется и затем интерпретируется
Производительность
Байт- код – это внутреннее представление программ на языке Python. По этой причине программный код на языке Python не может выполняться так же быстро, как программный код на языке C или C++. Обход инструкций выполняет виртуальная машина, а не ми кропроцессор, и чтобы выполнить байт-код, необходима дополнительная ин терпретация, инструкции которого требуют на выполнение больше времени, чем машинные инструкции микропроцессора. С другой стороны, в отличие от классических интерпретаторов, здесь присутствует дополнительный этап ком пиляции – интерпретатору не требуется всякий раз снова и снова анализиро вать инструкции исходного текста. В результате Python способен обеспечить скорость выполнения где-то между традиционными компилирующими и тра диционными интерпретирующими языками программирования.
CPython является основной, но не единственной реализацией языка программирования Python. Существуют также следующие реализации:
Низкое быстродействие
Классический Python, как и многие другие интерпретируемые языки, не применяющие, например, JIT-компиляторы, имеют общий недостаток — сравнительно невысокую скорость выполнения программ. Сохранение байт-кода позволяет интерпретатору не тратить лишнее время на перекомпиляцию кода модулей при каждом запуске, в отличие, например, от языка Perl. Кроме того, существует специальная JIT-библиотека psyco, позволяющая ускорить выполнение программ (однако приводящая к увеличению потребления оперативной памяти). Эффективность psyco сильно зависит от архитектуры программы.
Существуют реализации языка Python, вводящие высокопроизводительные виртуальные машины (ВМ) в качестве бэк-энда компилятора. Примерами таких реализаций может служить PyPy, базирующийся на LLVM; более ранней инициативой является проект Parrot. Ожидается, что использование ВМ типа LLVM приведёт к тем же результатам, что и использование аналогичных подходов для реализаций языка Java, где низкая вычислительная производительность в основном преодолена.
Множество программ/библиотек для интеграции с другими языками программирования предоставляют возможность использовать другой язык для написания критических участков.
Невозможность модификации встроенных классов
По сравнению с Ruby и некоторыми другими языками, в Python отсутствует возможность модифицировать встроенные классы, такие, как int, str, float, list и другие, что, однако, позволяет Python потреблять меньше оперативной памяти и быстрее работать. Ещё одной причиной введения такого ограничения является необходимость согласования с модулями расширения. Многие модули (в целях оптимизации быстродействия) преобразуют Python-объекты элементарных типов к соответствующим Си-типам вместо манипуляций с ними посредством Си-API. Также это избавляет от многих потенциальных ошибок при неконтролируемом динамическом переопределении встроенных типов.