# Введение

## Прикладное программирование

* Синтаксис языка программирования (шпаргалка)
* Типы данных языка
* Приёмы работы (best practice)
* Платформа
  * стандартная библиотека (`os`, `sys`, `glob`, …)
  * сторонние библиотеки (`numpy`, `matplotlib`, `scipy`, …)
  * способ установки (`pip`, `wheel`, `setup.py`)
* Средства разработки (IDE, VCS, отладчик, модульные тесты…)
* Алгоритмы

## Python

### Почему Python?

* Лаконичный, емкий и простой синтаксис
* Кроссплатформенность
* Открытое ПО
* Богатая стандартная библиотека
* Огромное количество доступных для загрузки библиотек, в том числе для решения научных задач
* Огромное сообщество разработчиков
* Простота интеграции с библиотеками написанными на C

### Почему не Python?


* Производительность (время разработчика дороже времени компьютера)
* Непривычный по сравнению с C/C++/C#/Java синтаксис
* Больше ошибок времени исполнения из-за динамической типизация
* Не всегда есть исчерпывающая документация, особенно по сторонним модулям
* Нет IDE с поддержкой визуального создания пользовательского интерфейса
* Сложно создавать самостоятельные приложения для Windows и Mac


### Для чего применяют Python?

* Гармонизация данных
* Научное программирование ([Spyder](https://www.spyder-ide.org/), [Jupyter](https://jupyter.org/), [PyZo](https://pyzo.org/start.html), …)
* Вычисления и анализа данных ([NumPy](https://numpy.org/doc/stable/user/index.html#user), [SciPy](https://docs.scipy.org/doc/scipy/tutorial/index.html#user-guide), [pandas](https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/index.html#user-guide), …)
* Визуализация ([matplotlib](https://matplotlib.org/stable/users/index), [plotly](https://plotly.com/python/getting-started/), [plotnine](https://plotnine.org/gallery/), …)
* Решение задач в конкретных предметных областях ([ObsPy](https://docs.obspy.org/), [pyGIMLi](https://www.pygimli.org/), …)
* Построение веб-приложений ([Django](https://docs.djangoproject.com/), [Flask](https://flask.palletsprojects.com/en/3.0.x/quickstart/), …)
* Макросы и текстовая консоль для приложений ([Blender](https://www.blender.org), [QGis](https://qgis.org), [LibreOffice](https://ru.libreoffice.org), …)
* Метапрограммирование ([Keras](https://keras.io/), [FEniCSx](https://fenicsproject.org/documentation/), …)
* Прототипирование ПО
* Утилиты для системного администрирования ([Ansible](https://docs.ansible.com/ansible/latest/index.html), [Fabric](https://fabricmc.net/), [Shinken](https://github.com/shinken-solutions/shinken), …)

### Python2 и Python3

До недавнего времени существовали две не вполне совместимые между собой версии языка Python: Python2 и Python3, для любознательных: подробный разбор различий.

Поддержка Python2 была прекращена в 2020 году. Динамику перехода различных библиотек можно посмотреть на http://www.python3statement.org/.

Процесс перехода на Python3 занял более 10 лет, за это время появились инструменты автоматического перевода программ Python2 → Python3 и средства позволяющие писать код совместимый с обеими версиями языка.

До сих пор существует некоторое количество программ написанных на Python2, однако их число постепенно сокращается.

### Что еще нужно знать о версиях Python?

* В данном курсе мы будем рассматривать только Python 3 и ориентироваться на такущую актуальную версию Python 3.13.
* Эталонная реализация языка — СPython, есть и другие.
* Последняя на сегодняшний день стабильная версия эталонной реализации — СPython 3.10.
* Все версии 3.* прямо (но не обратно) совместимы, хотя различия и не велики.
* CPython 3.4 — последняя версия, поддерживающая Windows XP, CPython 3.8 — последняя версия, поддерживающая Windows 7

## Источники

### Официальная документация

* [Справка по языку и стандартной библиотеке: docs.python.org](https://docs.python.org/3/library/index.html)

### Важнейшие сторонние библиотеки для научного программирования

* [Вычисления: модуль numpy](https://docs.scipy.org/doc/numpy/)
* [Матметоды: модуль scipy](https://docs.scipy.org/doc/scipy/)
* [Рисование графиков: модуль matplotlib](https://matplotlib.org/contents.html)
* [Работа с табличными данными: модуль pandas](https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/index.html#user-guide)
* [Построение карт: модуль cartopy](https://scitools.org.uk/cartopy/docs/v0.21/index.html)

### Важнейшие сторонние библиотеки для решения геофизических задач

* [Обработка сейсмоданных: модуль ObsPy](https://docs.obspy.org/contents.html)
* [Решение задач магнито- и гравиразведки: модуль pyGIMLi](https://www.pygimli.org/documentation.html)

### Курсы для начинающих

* [Питонтьютер (на русском)](https://pythontutor.ru/lessons/inout_and_arithmetic_operations/)
* [METANIT.COM — Язык программирования Python (на русском)](https://metanit.com/python/tutorial/2.1.php)
* [Python 101](https://www.python101.pythonlibrary.org/index.html)

### Курсы для продолжающих

* [Scipy Lecture Notes — One document to learn numerics, science, and data with Python](http://www.scipy-lectures.org/)
* [Bernd Klein — Python course (Python 2 and 3, Numerical Python, Machine Learning, Tkinter Tutorial)](https://www.python-course.eu/)
* [Hans Petter Langtangen, Leif Rune Hellevik — A very basic introduction to scientific Python programming](http://hplgit.github.io/bumpy/doc/pub/basics.pdf)

### Шпаргалки

* [Python Cheatsheet Based on the book Automate the Boring Stuff with Python and many other sources](https://www.pythoncheatsheet.org/)
* [Comprehensive Python Cheatsheet by Jure Šorn](https://gto76.github.io/python-cheatsheet/)
* [WebsiteSetup Python Cheat Sheet](https://websitesetup.org/wp-content/uploads/2021/04/Python-cheat-sheet-April-2021.pdf)

### Сайты

* [LeetCode — сайт для решения алгоритмических задач (в том числе на Python)](https://leetcode.com/)
* [Семён Лукашевский — PyProg.Pro (на русском)](https://pyprog.pro/)
* [Про Python (на русском)](http://pythonz.net/)
* [Python для начинающих (на русском)](https://pythonworld.ru/)

### Книги

* [Allen B. Downey — Think Python: How to Think Like a Computer Scientist, 2nd Edition](http://greenteapress.com/thinkpython2/html/index.html)
* [Al Sweigart — Automate the Boring Stuff with Python](https://automatetheboringstuff.com/)
* [Qingkai Kong, Timmy Siauw, Alexandre Bayen — Python Programming And Numerical Methods: A Guide For Engineers And Scientists](https://pythonnumericalmethods.berkeley.edu/notebooks/Index.html)
* [Intermediate Python (на русском)](https://pavel-karateev.gitbook.io/intermediate-python/) [Intermediate Python (на английском)](http://book.pythontips.com/en/latest/index.html)
* [Mark Pilgrim — Dive into Python 3](http://www.diveintopython3.net/index.html)
* [Hans Petter Langtangen, Svein Linge — Finite Difference Computing with PDEs - A Modern Software Approach](https://hplgit.github.io/fdm-book/doc/pub/book/pdf/fdm-book-4print-2up.pdf)
* [Hans Petter Langtangen — A worked example on scientific computing with Python](http://hplgit.github.io/bumpy/doc/pub/bumpy.pdf)

### Рецепты, статьи и Q&A

* [StackOverflow / Python](https://stackoverflow.com/questions/tagged/python)