Файл: Задача по следующим критериям Сравнить получившиеся коды программ.docx

Python поставляется «с батарейками в комплекте».

Богатая стандартная библиотека является одной из привлекательных сторон Питона. Здесь имеются средства для работы со многими сетевыми протоколами и форматами Интернета, например, модули для написания HTTP-серверов и клиентов, для разбора и создания почтовых сообщений, для работы с XML и т. п. Набор модулей для работы с операционной системой позволяет писать кросс-платформенные приложения. Существуют модули для работы с регулярными выражениями, текстовыми кодировками, мультимедийными форматами, криптографическими протоколами, архивами, сериализации данных, поддержка юнит-тестирования и др.

7.2. Модули расширения и программные интерфейсы

Помимо стандартной библиотеки существует множество библиотек, предоставляющих интерфейс ко всем системным вызовам на разных платформах; в частности, на платформе Win32 поддерживаются все вызовы Win32 API, а также COM в объёме не меньшем, чем у Visual Basic или Delphi. Количество прикладных библиотек для Python в самых разных областях без преувеличения огромно (веб, базы данных, обработка изображений, обработка текста, численные методы, приложения операционной системы и т. д.).

Для Python принята спецификация программного интерфейса к базам данным DB-API 2 и разработаны соответствующие этой спецификации пакеты для доступа к различным СУБД: PostgreSQL, Oracle, Sybase, Firebird (Interbase), Informix, Microsoft SQL Server, MySQL и sqlite. На платформе Microsoft Windows доступ к БД возможен через ADO (ADOdb). Коммерческий пакет mxODBC для доступа к СУБД через ODBC для платформ Windows и UNIX разработан eGenix^[21]. Для Питона написано много ORM (SQLObject, SQLAlchemy, Dejavu, Django), выполнены программные каркасы для разработки веб-приложений (Django, Pylons).

Библиотека NumPy для работы с многомерными массивами позволяет достичь производительности научных расчётов, сравнимой со специализированными пакетами. SciPy использует NumPy и предоставляет доступ к обширному спектру математических алгоритмов (матричная алгебра — BLAS, level 1-3 и LAPACK; БПФ). Numarray

^[22] специально разработан для операций с большими объёмами научных данных.

На стадии разработки^[23] находится WSGI — интерфейс шлюза с веб-сервером (Python Web Server Gateway Interface).

Python предоставляет простой и удобный программный интерфейс C API для написания собственных модулей на языках Си и Си++. Такой инструмент как SWIG позволяет почти автоматически получать привязки для использования C/C++ библиотек в коде на Питоне. Возможности этого и других инструментов варьируются от автоматической генерации (C/C++/Fortran)-Python интерфейсов по специальным файлам (SWIG, pyste^[24], SIP^[25], pyfort^[26]), до предоставления более удобных API (boost::python^[27], CXX^[28] и др.). Инструмент стандартной библиотеки ctypes позволяет программам Питона напрямую обращаться к динамическим библиотекам/DLL, написанным на C. Существуют модули, позволяющие встраивать код на С/C++ прямо в исходные файлы Python, создавая расширения «на лету» (pyinline^[29], weave^[30]).

Другой подход состоит во встраивании интерпретатора Python в приложения. Python легко встраивается в программы на Java, C/C++, Ocaml. Взаимодействие Python-приложений с другими системами возможно также с помощью CORBA, XML-RPC, SOAP, COM.

С помощью Pyrex^[31] возможна компиляция Python-подобного языка (добавлена возможность типизации) в эквивалентный Си-код и связывание с внешними модулями.

Экспериментальный проект shed skin^[32][33] предполагает создание компилятора для трансформации неявно типизированных Python программ в оптимизированный С++ код. Начиная с версии 0.22 shed skin позволяет компилировать отдельные функции в модули расширений. Полная компиляция (по состоянию на 1 июля 2007 года) далека от завершения.

Python и подавляющее большинство библиотек к нему бесплатны и поставляются в исходных кодах. Более того, в отличие от многих открытых систем, лицензия никак не ограничивает использование Python в коммерческих разработках и не налагает никаких обязательств кроме указания авторских прав.

7.3. Графические библиотеки

С Питоном поставляется библиотека tkinter на основе Tcl/Tk для создания кроссплатформенных программ с графическим интерфейсом.

Существуют расширения, позволяющие использовать все основные GUI библиотеки — wxPython^[34], основанное на библиотеке wxWidgets, PyGTK для Gtk, PyQt и PySide для Qt и другие. Некоторые из них также предоставляют широкие возможности по работе с базами данных, графикой и сетями, используя все возможности библиотеки, на которой основаны.

Для создания игр и приложений, требующих нестандартного интерфейса, можно использовать библиотеку Pygame. Она также предоставляет обширные средства работы с мультимедиа: с её помощью можно управлять звуком и изображениями, воспроизводить видео. Предоставляемое pygame аппаратное ускорение графики OpenGL имеет более высокоуровневый интерфейс по сравнению с PyOpenGL^[35], копирующей семантику С-библиотеки для OpenGL. Есть также PyOgre^[36], обеспечивающая привязку к Ogre — высокоуровневой объектно-ориентированной библиотеке 3D-графики. Кроме того, существует библиотека pythonOCC^[37], обеспечивающая привязку к среде 3D-моделирования и симуляции OpenCascade^[38].

Для работы с растровой графикой используется библиотека Python Imaging Library.

8. Примеры программ

В статье «Примеры программ на языке Python» собраны примеры небольших программ, демонстрирующих некоторые возможности языка Python и его стандартной библиотеки.

9. Профилирование и оптимизация кода

В стандартной библиотеке Python имеется профайлер (модуль profile), который можно использовать для сбора статистики о времени работы отдельных функций. Для решения вопроса о том, какой вариант кода работает быстрее, можно использовать модуль timeit. Производимые в следующей программе измерения позволяют выяснить, какой из вариантов конкатенации строк более эффективен:

from timeit import Timer

def case1(): # А. инкрементальные конкатенации в цикле

s = ""

for i in range(10000):

s += str(i)
def case2(): # Б. через промежуточный список и метод join

s = []

for i in range(10000):

s.append(str(i))

s = "".join(s)
def case3(): # В. списковое выражение и метод join

return "".join([str(i) for i in range(10000)])
def case4(): # Г. генераторное выражение и метод join

return "".join(str(i) for i in range(10000))
for v in range(1,5):

print (Timer("func()","from __main__ import case%s as func" % v).timeit(200))

Как и в любом языке программирования, в Питоне имеются свои приемы оптимизации кода. Оптимизировать код можно исходя из различных (часто конкурирующих друг с другом) критериев (увеличение быстродействия, уменьшение объёма требуемой оперативной памяти, компактность исходного кода и т. д.). Чаще всего программы оптимизируют по времени исполнения.

Здесь есть несколько очевидных правил:

Не нужно оптимизировать программу, если скорость её выполнения достаточна.
Используемый алгоритм имеет определённую временную сложность, поэтому перед оптимизацией кода программы стоит сначала пересмотреть алгоритм.
Стоит использовать готовые и отлаженные функции и модули, даже если для этого нужно немного обработать данные. Например, в Питоне есть встроенная функция sort().
Профилирование поможет выяснить узкие места. Оптимизацию нужно начинать с них.

Python имеет следующие особенности и связанные с ними правила оптимизации:

Вызов функций является достаточно дорогостоящей операцией, поэтому внутри вложенных циклов нужно стараться избегать вызова функций или, например, переносить цикл в функции. Функция, обрабатывающая последовательность, эффективнее, чем обработка той же последовательности в цикле вызовом функции.
Старайтесь вынести из глубоко вложенного цикла всё, что можно вычислить во внешних циклах. Доступ к локальным переменным более быстрый, чем к глобальным, или чем доступ к полям.
Оптимизатор psyco может помочь ускорить работу модуля программы при условии, что модуль не использует динамических свойств языка Питон.
В случае, если модуль проводит массированную обработку данных и оптимизация алгоритма и кода не помогает, можно переписать критические участки, скажем, на языке Си или Pyrex.

Инструмент под названием Pychecker^[39] поможет проанализировать исходный код на Питоне и выдать рекомендации по найденным проблемам (например, неиспользуемые имена, изменение сигнатуры метода при его перегрузке и т. п.). В ходе такого статического анализа исходного кода могут быть выявлены и ошибки. Pylint^[40] призван решать близкие задачи, но имеет уклон в сторону проверки стиля кода.

10. Сравнение с другими языками

Наиболее часто Python сравнивают с Perl и Ruby. Эти языки также являются интерпретируемыми и обладают примерно одинаковой скоростью выполнения программ. Как и Perl, Python может успешно применяться для написания скриптов (сценариев). Как и Ruby, Python является хорошо продуманной системой для ООП.

Средства функционального программирования частично позаимствованы из Scheme и Icon.

В среде коммерческих приложений скорость выполнения программ на Python часто сравнивают с Java-приложениями^[41].

Несмотря на то, что Python обладает достаточно самобытным синтаксисом, одним из принципов дизайна этого языка является принцип наименьшего удивления.

2.Java:
1. История создания языка JAVA

Язык Java зародился как часть проекта создания передового программного обеспечения для различных бытовых приборов. Реализация проекта была начата на языке С++, но вскоре возник ряд проблем, наилучшим средством борьбы с которыми было изменение самого инструмента - языка программирования. Стало очевидным, что необходим платформенно-независимый язык программирования, позволяющий создавать программы, которые не приходилось бы компилировать отдельно для каждой архитектуры и можно было бы использовать на различных процессорах под различными операционными системами.

Рождению языка Java предшествовала довольно интересная история. В 1990 году разработчик ПО компании Sun Microsystems Патрик Нотон понял, что ему надоело поддерживать сотни различных интерфейсов программ, используемых в компании, и сообщил исполнительному директору Sun Microsystems и своему другу Скотту МакНили о своем намерении перейти работать в компанию NeXT. МакНили, в свою очередь, попросил Нотона составить список причин своего недовольства и выдвинуть такое решение проблем, как если бы он был Богом и мог исполнить все, что угодно.

Нотон, хотя и не рассчитывал на то, что кто-то обратит внимание на его письмо, все же изложил свои претензии, беспощадно раскритиковав недостатки Sun Microsystems, в частности, разрабатываемую в тот момент архитектуру ПО NeWS. К удивлению Нотона, его письмо возымело успех: оно было разослано всем ведущим инженерам Sun Microsystems, которые не замедлили откликнуться и высказать горячую поддержку своему коллеге и одобрение его взглядов на ситуацию в Sun Microsystems. Обращение вызвало одобрение и у высшего руководства компании, а именно, у Билла Джоя, основателя Sun Microsystems, и Джеймса Гослинга (James Gosling), начальника Нотона.