F что это за язык

Слышали ли вы про язык «e»? А ведь он был продан за $315 миллионов долларов

Все знают про язык программирования C, поменьше — про язык программирования F, кое‑кто про B, предшественник C, а вот знаете ли вы про язык «e»? Их кстати два — один с большой буквы «E», а другой с маленькой «e».

Вы наверное подумали, что это еще один безызвестный язык от какого‑нибудь аспиранта провинциального европейского университета. Однако интерпретатор маленького «e» под названием Specman продали в 2005 году большой компании Cadence Design Systems за $315 милионов долларов. Причем президента продающей компании Verisity звали Гаврилов. Также можно нагуглить, что этот язык использовали внутри компании Intel. Что же в нем такого, что вызвало интерес у толстых богатых корпораций?

От «e» и верилога к SystemVerilog

Язык «e» относится к так называемым языкам верификации аппаратуры — Hardware Verification Languages (HVL). «e» был первым успешным языком среди HVL, но потом его находки вобрал в себя появившийся после 2001 года SystemVerilog.

SystemVerilog стал гибридом из:

1. Языка описания аппаратуры Verilog (Hardware Description Language — HDL), который используется для логического синтеза схем — код на нем превращается в граф из логических элементов, а потом в дорожки и транзисторы микросхемы на фабрике;

2. Расширения верилога под названием Superlog (оттуда SV вобрал сложные типы — структуры итд);

3. HVL под названием Vera (откуда SV взял объектно‑ориентированность и некоторые аналоги черт из «e»);

4. Языка PSL (Property Specification Language), который возник чуть раньше и влиял на развитие SystemVerilog Assertions (SVA). PSL и SVA относятся к Hardware Assertion Languages, языкам высказываний темпоральной логики.

Главным драйвером развития SystemVerilog была компания Synopsys, которая купила и Superlog за ~$30 миллионов долларов и Vera за $26 миллионов.

Synopsys, вместе с Cadence, Mentor Graphics и представителями крупных электронных компаний занимались стандартами для всего этого хозяйства через комитет Accellera, на котором пришлось пару раз позаседать и автору этой заметки.

Помимо вышеперечисленных языков был еще HVL под названием Rave, который канул в Лету, а также Jeda — язык, который создали бывшие работники стартапа, с которым Synopsys купил Веру, по поводу чего Synopsys тревожил их с помощью юристов, после чего в Jeda боялись инвестировать и он тоже канул в Лету.

До HVL были HDL

В 1980 годы людям надоело рисовать схемы карандашом на бумаге или возить мышкой по экрану. В конце десятилетия случилась революция логического синтеза и схемы стали проектировать с помощью написания кода на языках описания аппаратуры Verilog и VHDL. Были еще PALASM, Abel и Cupl, а также iHDL — секретный внутренний HDL в Intel. Все эти языки быстро вымерли и середина 1990-х проходила под холиваром Verilog и VHDL.

В начале 1990-х ряд компаний пытался насадить VHDL, но инженеры сопротивлялись его противным фичам. Например если вам нужно сложить A+B, то в верилоге вы могли написать просто C=A+B. А в VHDL приходилось писать что‑нибудь типа:

Потом Verilog победил, но VHDL до сих пор остался в разных неочевидных местах, например графический процессор внутри Apple iPhone, который Apple изначально лицензировал у Imagination Technologies — был написан на VHDL.

Рост сложности, нудности и дороговизны ошибки

И у Verilog, и у VHDL не все было хорошо с тестированием получившихся схем. Пока схемы были маленькими, на уровне сложности советской игры 1985 года «Ну, погоди!» (она не была написана на HDL, я привожу ее просто как уровень сложности), с тестированием особой проблемы не было. Люди писали код в духе:

a = 2; b = 2; # 10 // Подождать 10 микросекунд if (sum != 4) begin $display ("Сумматор не суммирует!"); $finish; end

Такие прямолинейные тесты так и называются: direct test («прямой тест»).

Однако в начале 1990-х годов размер микросхем быстро рос. Я до сих пор помню, с какими расширенными глазами мне маркетер из Mentor Graphics рассказывал про «гиганский ASIC на 100 тысяч вентилей» от его японского клиента, который «невозможно верифицировать» за разумное время. Сейчас счет вентилей в ASIC‑ах идет на миллиарды, и это никого так не пугает.

Дело в том, что помимо увеличения количества элементов увеличивалась и микроархитектурная сложность. Вместо микрокода 1970-х и простых конечных автоматов проектировщики стали конструировать конвейерные схемы, и были просто задавлены количеством частных случаев, которые им приходилось разгребать. Инженеры‑тестировщики (верификация в начале 1990-х стала оформляться как отдельная профессия) — очень страдали от нудности процесса и сбегали сначала в программирование GUI для виндоус, а потом в возникший в середине 1990-х веб‑дизайн.

Росла и стоимость ошибки — фиксированный платеж за re‑spin микросхемы на фабрике стал стоить сотни тысяч долларов, а потери выручки от задержки выпуска микросхемы стали исчисляться десятками миллионов (сейчас все выросло еще на порядок).

Решение ситуации, часть первая: повышаем уровень абстракции с сигналов до транзакций

И вот тогда возникло несколько идей для повышения производительности верификатора:

Повысить уровень абстракции — вместо проверки сигналов проверять так называемые транзакции. Примеры транзакции:
- передаваемый за N тактов сетевой пакет;
- запись строки из кэша процессора в память по заданному адресу и с заданным содержимым;
- координаты и цвета вершин треугольника в GPU;
Проверять поведение блока, спроектированого на верилоге, против модели, которая работает на уровне последовательности транзакций и ничего не знает о тактовом сигнале.

Решение ситуации, часть вторая: делаем ограниченно-случайный генератор транзакций чтобы создавать сценарии, которые не приходили нам в голову

Использование транзакций в комбинации с BFM повышает производительность труда даже для написания прямых тестов, но все равно тысячи прямых тестов писать тягостно. Кроме этого, некоторые сценарии могут просто не приходить в голову.

Можно генерировать транзации, наполняя структуру транзакции (или класс транзакции) просто случайными числами, но тогда 99% транзакций могут быть просто внутренне противоречивыми, такими, которые никогда не увидит аппаратный блок в реальной жизни. Например запрос на чтение строки в кэш из памяти с атрибутом «атомарный».

Чтобы повысить качество генерации случайных транзакций, языки верификации аппаратуры ввели специальный механизм, который называется «решатель ограничений» (constraint solver). Он напоминает функциональные языки программирования: вы задаете отношения между объектами, и для вас автоматически генерируется транзакция, которая удовлетворяет этим ограничениям.

Причем (!) если у вас есть правило «если A находится в множестве < 1, 4, 8 >то B находится в диапазоне [5:10]» — то это правило будет работать в две стороны:

Если вы потом ограничите A == 4, то оно будет генерить только значения B, которые не вступают в конфликт с этим правилом, то есть генерить только B = 6, 7, 5, но не B = 13.
Но если вы ограничите B == 13, то оно будет генерить A = 10 или 0, но не такие A, чтобы B нарушало правила:

Вот как это выглядит на SystemVerilog:

class simple_transaction; rand [7:0] a; rand [7:0] b; constraint a_versus_b < a inside < 1, 4, 8 >-> b inside < [5:10] >; >

На тему ограниченно‑случайного генератора транзакций было последнее занятие на Школе Синтеза Цифровых Схем. Вот его видео, сайт и телеграм‑канал:

Решение ситуации, часть третья: проверяем, что известные нам интересные сценарии действительно случились во время симуляции — с помощью групп функционального покрытия

К сожалению, генерация ограниченно-случайных транзакций имеет ограниченную полезность, если мы не можем проверить, что известные нам сценарии из плана тестирования действительно произошли во время симуляции.

Да что там генератор случаных транзакций. Даже человек, который писал прямые тесты, может забыть или полениться реализовать часть тестового плана, а потом сказать «все сделано» и уехать в отпуск. Как проверить, что действительно все сделано?

Для этого в SystemVerilog есть два механизма: группы функционального покрытия (covergroups) и последовательности выражений темпоральной логики для функционального покрытия (cover properties).

И о первых, и о вторых мы поговорим на следущем занятии Школы Синтеза, которое состоится в эту субботу 25 марта. Занятие будет вести Сергей Чусов, Инженер по верификации аппаратного обеспечения лаборатории НИЛ-ЭСК МИЭТ

Идея cоvergroups: это структуры данных, которые состоят из так называемых точек функционального покрытия, coverpoints, которые соотвествуют переменным или выражениям. Для каждого из них есть группа «корзинок», cover bins. Когда симулятор видит какое-нибудь интересное значение, он увеличивает счетчик соотвествующей «корзинки»:

В SystemVerilog есть подъязык описания этих корзинок и выглядит это так:

covergroup cvr @ (posedge clk iff ~ rst); coverpoint push < // Мы видели такты с сигналом вталкивания в очередь (push) bins push = < 1 >; // и видели такты без этого сигнала bins no_push = < 0 >; > // Мы видели все четыре комбинации сигналов вталкивания и выталкивания cross push, pop;

А вот как мы можем применять корзинки и группы корзинок для фиксации появления различных данных: индивидуальных значений, групп значений, диапазона данных или шаблона:

 write_data_specific: coverpoint write_data iff (push) < bins equal_12 = < 8'h12 >; bins equal_12_or_20 = < 8'h12 , 8'h20 >; bins from_12_till_20 = < [ 8'h12 : 8'h20 ] >; bins from_12_till_20_in_3_bins [3] = < [ 8'h12 : 8'h20 ] >; ignore_bins to_ignore = < [ 8'h17 : 8'h18 ] >; bins mixed = < [ 8'h12 : 8'h20 ] , 8'h30 >; wildcard bins binary_xx1x1x1x = < 8'b??1?1?1? >; wildcard bins hex_2X = < 8'h2? >; >

Также мы можем создавать корзинки для последовательности изменений значений в нескольких тактах:

 push_transitions: coverpoint push < bins push_010 = ( 0 =>1 => 0 ); bins push_101_or_1001 = ( 1 => 0 => 1 ), ( 1 => 0 => 0 => 1 ); bins push_10001 = ( 1 => 0 [* 3] => 1 ); >

Еще можно средствами обычного кода на верилоге записывать номера тактов, в которых случились разные события и потом делать корзинки по разнице событий по времени (в смысле по тактам). Это полезный прием, который я часто использую.

Еще инструмент для верификатора: выражения темпоральной логики

Когда речь идет о последовательности событий, удобным инструментом для верификатора являются выражения темпоральной логики, которые можно использовать в трех ипостасях: для проверки ошибок во время симуляции (concurrent assertion), для функционального покрытия (cover property) и для анализа / реверс-инжиниринга кода с помощью методов формальной верификации (автоматическое доказательство утверждений с помощью assume / assert).

Мы не будем разбирать формальную верификацию в этом цикле Школы Синтеза, но на субботнем занятии concurrent assertions и cover properties будут.

Пример concurrent assertions на тему протокола valid / ready, который мы разбирали во время одного из прошлых занятий Школы Синтеза:

 keep_valid_high_until_ready: assert property ( @ (posedge clock) disable iff (reset) valid & ~ ready |-> ##1 valid );

Смысл этого выражения: симулятор считывает значения сигналов valid и ready на положительном фронте тактового сигнала clock, кроме случаев, когда мы находимся в сбросе (reset). При этом: если на фронте в текущем такте valid был выставлен в 1, но ready стояло 0, то в следующем такте valid должен продолжать стоять. А иначе симулятор выдаст ошибку.

Такое простое правило покрывает все случаи использования valid и ready: valid перед ready, valid после ready или одновременно:

Вот другой пример высказывания темпоральной логики, для очереди FIFO:

 three_pushes_without_pops_result_in_cnt_3_and_non_empty: assert property (@ (posedge clk) disable iff (rst | depth < 3) ~ pop throughout (empty and push [*3]) |->##1 ~ empty & cnt == 3);

Оно значит: если FIFO сначало было пустое, а потом мы сделали три вталкивания, и все это время не было ни одного выталкивания, то потом мы получим счетчик элементов FIFO равным трем и признак пустоты empty=0.

Такие же выражения можно использовать для проверки функционального покрытия, но в них нужно опустить следование / импликацию предикатов, то есть «|->»:

 observed_three_pushes_without_pops: cover property (@ (posedge clk) disable iff (rst | depth < 3) (~ pop) throughout (empty and push [*3]));

что означает: "во время симуляции видел три вталкивания подряд без выталкивания".

После симуляции можно сгенерировать информативный отчет о покрытии корзинок и последовательностей. Он выглядит так:

В субботу 25 марта на Школе Синтеза это все будет детально. Она сейчас проходит в офлайне на 12 площадках, но даже если вы до этого не ходили на Школу, но знаете основы верилога, вы можете получить инструкции по софтверу в телеграм-канале и потом смотреть все на ютюбе.

UPD: Трансляция занятия на YouTube в 12:00 в субботу 25 марта по московскому времени:

Технология проверки функционального покрытия хорошо дополняет технологию генерации ограниченно-случайных транзакций, которую мы обсудили на предыдущем занятии Школы.

Такие методы, как "корзинки" покрытия (covergroups/coverpoints/cover bins), а также покрытие последовательностей, заданных выражениями темпоральной логики (cover properties) - позволяют проверить, что при симуляции со случайными транзакциями произошли все интересные сценарии, которые инженер-верификатор запланировал в плане тестирования.

Тандем "генерация ограниченно случайных транзакций + проверка покрытия плана тестирования" повышает качество, делает верификацию более предсказуемой, и одновременно менее нудной для разработчика, превращая создание таких сред в своего рода искусство.

Выражения темпоральной логики можно использовать не только для оценки покрытия. Если соединить их с импликацией предикатов ("если произошло A, а через N тактов B, то затем можно ожидать С") то такие выражения можно использовать для нахождения ошибок в схеме - как при симуляции, так и с помощью программ формальной верификации / автоматического доказательства утверждений. В SystemVerilog эта часть языка называется concurrent assertions - "параллельные утверждения". Это полезный инструмент как для инженера-верификатора, так и для проектировщика.

На занятии в субботу 25 марта мы разберем функциональное покрытие и параллельные утверждения, а на занятии 1 апреля - свяжем всю верификацию в законченную картину вместе с моделями интерфейсов шины (Bus Functional Model) - программ, которые связывают сигналы и транзакции.

Язык Go: что под капотом и зачем программисту учить его как второй

В 2009 году в Google создали новый язык программирования. Разбираемся, почему без этого было не обойтись и за что программисты любят Go.

Иллюстрация: Катя Павловская для Skillbox Media

Тимур Тукаев

Фанат Free Software Foundation, использует Linux и недолюбливает Windows. Пишет истории про кодинг и программы на Python. Влюблён в Lisp, но пока что не умеет на нём программировать.

Однажды в Google решили создать удобную и мощную альтернативу C++. Так появился Golang, который стабильно занимает высокие позиции в рейтингах языков программирования и привлекает новых разработчиков.

Язык создали Роб Пайк и Кен Томпсон. Оба — культовые личности в computer science и в прошлом сотрудники легендарной Bell Labs. А Томпсон к тому же один из создателей ОС UNIX и языка B (предшественника C).

Из этой статьи вы узнаете:

Что такое язык программирования Go
Какие у него есть особенности
Технические возможности языка

Какие есть типы данных в Go
Как установить язык и написать первую программу

Что такое язык программирования Go

Go, или Golang, — это компилируемый многопоточный язык с открытым исходным кодом. В основном его применяют в веб-сервисах и клиент-серверных приложениях. В конце 2021 года Golang даже вошёл в топ-5 востребованных языков и опередил PHP, C# и TypeScript.

Авторы языка попытались объединить лёгкость разработки на Python и скорость исполнения программ на C и C++, поэтому сделали Go компилируемым. И хотя в экосистеме Go есть свой интерпретатор, он редко бывает нужен. Код и так шустро компилируется.

В целом на Go можно писать что угодно: от консольных приложений до сложных многопоточных программ. Но больше всего он подходит именно для серверных приложений. При этом у языка даже существуют библиотеки для создания графических интерфейсов — хотя писать на них очень громоздко.

Особенности языка Go

Язык сделан так, чтобы разработчики занимались архитектурой приложений, а не тратили время на нудные вещи — например, создавали документацию или отслеживали устаревшие синтаксические конструкции. Go прост в использовании и хорош именно тем, что выполнение всех рутинных операций перенесли с программиста на встроенные инструменты.

Основными фишками Go стали:

Автоматическое управление памятью и сборщик мусора. Go — быстрый, как C/C++, но программировать на нём легче. Если в C/ C++ приходится вручную управлять памятью, то компилятор Golang берёт эти заботы на себя.
Синтаксический сахар. Это синтаксические послабления, которые позволяют писать код быстрее. Например, формально некоторые операции в Go (if, for) должны заканчиваться точкой с запятой, но на деле компилятор сам способен расставить точки с запятыми в нужных местах.
Автоматическое форматирование программ. Golang сам расставляет отступы и выравнивает элементы по колонкам с помощью команды gofmt. Но важно использовать только табуляцию для отбивки строк — пробелы в начале строки gofmt не поймёт.
Автоматическое создание документации. Команда godoc найдёт все комментарии и сделает из них мануал к программе.
Отслеживание устаревших конструкций. Инструмент gofix сканирует код и отмечает синтаксические конструкции, которые считаются устаревшими по современным стандартам.
Инструменты тестирования. В Go включено множество инструментов тестирования. Например, typecheck проверяет соответствие типов в коде, golint даёт рекомендации на основе официальной документации — Effective Go и CodeReviewComments, gosimple упрощает сложные синтаксические конструкции, а gas находит уязвимости в коде.
Отслеживание состояния гонки. Для работы с многопоточными системами очень важно выполнять функции в правильном порядке, чтобы не перепутать данные, потому что состояние гонки — очень коварная ошибка. Она может возникать случайным образом, из-за этого локализовать её почти невозможно. Golang изначально спроектирован так, чтобы свести такие ошибки к минимуму. А если что-то и проскочит — есть дополнительные инструменты для проверки кода на состояние гонки. Чтобы включить детектор гонки, надо добавить флаг —race — на этапе компилирования, сборки, тестирования или установки пакета.
Профилирование. В языке программирования Go есть пакет pprof и консольная утилита go tool pprof. Профайлер pprof исследует, какие фрагменты кода выполняются слишком долго, где программа ест много памяти или чересчур нагружает процессор. Результат его работы — текстовый отчёт, профайл. Чтобы визуализировать профайл и построить из него схему, надо установить утилиту graphviz.

Низкоуровневое программирование. Безусловно, язык Go не смог бы претендовать на лавры C и C++, если бы не умел непосредственно работать с памятью. Для этого в нём есть пакет unsafe.

Технические возможности Go

Одно из важных свойств Go — многопоточность. Тут придётся немного погрузиться в историю компьютерных технологий.

В 1965 году Гордон Мур, основатель Intel, сформулировал закон: каждые два года количество транзисторов на интегральной схеме будет удваиваться. Никаких научных данных или формул за ним нет — просто наблюдение. И до XXI века закон Мура работал исправно. Но примерно после Pentium 4 стало понятно: ещё немного, и процессоры будут нагреваться, как сверхновая. Тогда производители начали делать многоядерные процессоры — тактовая частота и количество транзисторов почти не менялись, а суммарное быстродействие росло.

Чтобы использовать все возможности таких процессоров, программы надо сразу писать с расчётом на многоядерность. В Go для этого есть специальные сущности: горутины и каналы.

Горутины

Это функции, которые могут работать параллельно, то есть программа выполняет несколько строк практически одновременно. Чтобы сделать из функции горутину, надо просто написать перед ней go.

Вот как это выглядит:

Писать код на Go можно в программах трёх типов — кому что больше подходит:

Текстовый редактор с подсветкой синтаксиса Go, автодополнением, компиляцией и отладкой. Обычно реализованы плагинами — например, в Notepad++, Vim, Emacs.
Универсальная среда разработки (IDE): Eclipse, NetBeans, IntelliJ IDEA, Komodo, Codebox, Visual Studio, Zeus IDE и другие.
Специализированная среда разработки для Golang. Самые известные — коммерческая GoLand от JetBrains и опенсорсная LiteIDE.

Первая программа на Go

По традиции это, конечно, Hello, World!. Ниже — разбор синтаксиса:

package main import "fmt" func main() < fmt.Println("Hello, World!") >

package main — даём имя пакету, так надо для файлов, которые будут исполняться;
import 'fmt' — вызываем пакет, который отвечает за форматирование и вывод информации (такие пакеты ещё называются библиотеками);
func main() — каждый исполняемый файл должен включать главную функцию — main;
fmt.Println («Hello, World!») — вызываем функцию Println из пакета fmt, она выводит информацию из круглых скобок на экран;
«Hello, World!» — кавычки показывают, что надо вывести как строку всё, что внутри;
// — а вот так обозначаются однострочные комментарии, всё, что идёт после этого символа и до конца строки, компилятор Go пропускает.

Теперь давайте сделаем что-то посложнее. Напишем функцию, которая будет возвращать числа Фибоначчи:

package main import "fmt" func fib() func() int < a, b := 0, 1 return func() int < a, b = b, a+b return a > > func main()

Первые две строки точно такие же, как и в прошлом примере.
func fib() func() int — объявляем функцию, которая будет возвращать очередное число Фибоначчи. Она называется fib и возвращает другую функцию — func() int. Это нужно, чтобы мы при каждом новом вызове получали следующее число Фибоначчи.
a, b: = 0, 1 — создаём две переменные и присваиваем им значения 0 и 1 соответственно. Это нужно, чтобы вычислить следующее число Фибоначчи.
return func() int — возвращаем функцию.
a, b = b, a+b — считаем следующее число Фибоначчи.
return a — возвращаем очередное число Фибоначчи.
func main — вызываем главную функцию main.
f: = fib() — создаём переменную f и кладём в неё функцию, которая при каждом вызове будет возвращать следующее число Фибоначчи.
fmt.Println(f(), f(), f(), f(), f()) — выводим первые пять чисел Фибоначчи.

Что в итоге

Go — мощный, изящный и современный язык программирования, по скорости сравнимый с C и C++, а по простоте создания кода — с Python. Освоить его может даже новичок. У Golang простая, лаконичная документация и дружелюбное сообщество, где всегда можно задать вопрос, — опытный программист быстро выучит его как второй язык. Перспективы вполне серьёзные, на долгое время: язык поддерживается Google, но живёт как самостоятельный свободный проект с открытыми исходниками.

Что такое Python?

Python — это язык программирования, который широко используется в интернет-приложениях, разработке программного обеспечения, науке о данных и машинном обучении (ML). Разработчики используют Python, потому что он эффективен, прост в изучении и работает на разных платформах. Программы на языке Python можно скачать бесплатно, они совместимы со всеми типами систем и повышают скорость разработки.

В чем заключаются преимущества языка Python?

Язык Python имеет следующие преимущества:

Разработчики могут легко читать и понимать программы на Python, поскольку язык имеет базовый синтаксис, похожий на синтаксис английского.
Python помогает разработчикам быть более продуктивными, поскольку они могут писать программы на Python, используя меньше строк кода, чем в других языках.
Python имеет большую стандартную библиотеку, содержащую многократно используемые коды практически для любой задачи. В результате разработчикам не требуется писать код с нуля.
Разработчики могут легко сочетать Python с другими популярными языками программирования: Java, C и C++.
Активное сообщество Python состоит из миллионов поддерживающих разработчиков со всего мира. При возникновении проблем сообщество поможет в их решении.
Кроме того, в Интернете доступно множество полезных ресурсов для изучения Python. Например, вы можете легко найти видеоролики, учебные пособия, документацию и руководства для разработчиков.
Python можно переносить на различные операционные системы: Windows, macOS, Linux и Unix.

Где применяется Python?

Язык Python имеет несколько стандартных примеров использования при разработке приложений, в числе которых:

Веб-разработка на стороне сервера

Веб-разработка на стороне сервера включает в себя сложные серверные функции, с помощью которых веб-сайты отображают информацию для пользователя. Например, веб-сайты должны взаимодействовать с базами данных и другими веб-сайтами, а также защищать данные при их отправке по сети.

Python полезен при написании серверного кода, поскольку он предлагает множество библиотек, состоящих из предварительно написанного кода для сложных серверных функций. Также разработчики используют широкий спектр платформ Python, которые предоставляют все необходимые инструменты для более быстрого и простого создания интернет-приложений. Например, разработчики могут создать «скелет» интернет-приложения за считанные секунды, потому что им не нужно писать код с нуля. Затем его можно протестировать с помощью инструментов тестирования платформы независимо от внешних инструментов тестирования.

Автоматизация с помощью скриптов Python

Язык скриптов — это язык программирования, который автоматизирует задачи, обычно выполняемые людьми. Программисты широко используют скрипты Python для автоматизации многих повседневных задач, среди которых:

Одновременное переименование большого количества файлов
Преобразование файла в другой тип файла
Удаление повторяющихся слов в текстовом файле
Выполнение базовых математических операций
Отправка сообщений электронной почты
Загрузка контента
Выполнение базового анализа журналов
Поиск ошибок в нескольких файлах

Наука о данных и машинное обучение

Наука о данных извлекает ценную информацию из данных, а машинное обучение (ML) позволяет компьютерам автоматически учиться на данных и делать точные прогнозы. Специалисты по работе с данными используют Python для решения следующих задач:

Исправление и удаление неверных данных (очистка данных)
Извлечение и выбор различных характеристик данных
Разметка данных добавляет данным значимые имена
Поиск статистической информации в данных
Визуализация данных с помощью диаграмм и графиков: линейных диаграмм, столбчатых диаграмм, гистограмм и круговых диаграмм

Специалисты по работе с данными используют библиотеки Python ML для моделей машинного обучения и создания классификаторов, которые точно классифицируют данные. Классификаторы на основе Python используются в различных областях и применяются для выполнения таких задач, как классификация изображений, текста и сетевого трафика, распознавание речи и распознавание лиц. Специалисты по работе с данными также используют Python для глубокого обучения — передовой техники машинного обучения.

Разработка программного обеспечения

Разработчики программного обеспечения часто используют Python для различных задач разработки и программных приложений, среди которых:

Отслеживание ошибок в программном коде
Автоматическая сборка программного обеспечения
Управление программными проектами
Разработка прототипов программного обеспечения
Разработка настольных приложений с использованием библиотек графического пользовательского интерфейса (ГПИ)
Разработка игр: от простых текстовых игр до сложных видеоигр

Автоматизация тестирования программного обеспечения

Тестирование программного обеспечения — это процесс проверки соответствия фактических результатов программного обеспечения ожидаемым результатам, который позволяет убедиться, что программное обеспечение не содержит ошибок.

Разработчики используют среды модульного тестирования Python (Unittest, Robot и PyUnit) для тестирования написанных функций.
Тестировщики программного обеспечения используют Python для написания тестовых примеров для различных сценариев. Например, язык применяется для тестирования пользовательского интерфейса интернет-приложения, нескольких программных компонентов и новых функций.

Разработчики могут использовать несколько инструментов для автоматического запуска тестовых скриптов. Эти инструменты известны как инструменты непрерывной интеграции / непрерывного развертывания (CI/CD). Тестировщики и разработчики программного обеспечения используют инструменты CI/CD (Travis CI и Jenkins) для автоматизации процесса тестирования. Инструмент CI/CD автоматически запускает тестовые скрипты Python и сообщает о результатах тестирования всякий раз, когда разработчики вносят новые изменения в код.

Как развивался Python?

Python разработан Гвидо Ван Россумом (Guido Van Rossum), программистом из Нидерландов. Он начал работу над языком в 1989 году в центре Centrum Wiskunde & Informatica (CWI). Изначально язык был полностью любительским проектом: Ван Россум просто хотел чем-то занять себя на рождественских каникулах. Название языка было взято из телешоу BBC «Летающий цирк Монти Пайтона», большим поклонником которого являлся программист.

История версий Python

Гвидо Ван Россум опубликовал первую версию кода Python (версия 0.9.0) в 1991 году. Он уже включал в себя ряд полезных возможностей. Например, различные типы данных и функции для обработки ошибок.
В версии Python 1.0, выпущенной в 1994 году, были реализованы новые функции для простой обработки списка данных: сопоставление, фильтрация и сокращение.
Python 2.0 был выпущен 16 октября 2000 года с новыми полезными функциями для программистов, такими как поддержка символов Unicode и упрощенный способ циклического просмотра списка.
3 декабря 2008 года вышел Python 3.0. Эта версия включала функцию печати и дополнительную поддержку деления чисел и обработки ошибок.

Каковы особенности Python?

Язык Python уникален благодаря следующим особенностям:

Интерпретируемый язык

Python является интерпретируемым языком, то есть он выполняет код построчно. Если в коде программы присутствуют ошибки, она перестает работать. Это позволяет программистам быстро найти ошибки в коде.

Простой в использовании язык

Python использует слова, подобные словам английского языка. В отличие от других языков программирования, в Python не используются фигурные скобки. Вместо них применяется отступ.

Язык с динамической типизацией

Программистам не нужно объявлять типы переменных при написании кода, потому что Python определяет их во время выполнения. Эта функция позволяет писать программы на Python значительно быстрее.

Язык высокого уровня

Python ближе к естественным языкам, чем ряд других языков программирования. Благодаря этому программистам не нужно беспокоиться о его базовой функциональности, например об архитектуре и управлении памятью.

Объектно-ориентированный язык

Python рассматривает все элементы как объекты, но также поддерживает другие типы программирования (например, структурное и функциональное программирование).

Что такое библиотеки Python?

Библиотека — это набор часто используемых кодов, которые разработчики могут включать в свои программы Python, чтобы не писать код с нуля. По умолчанию в Python доступна стандартная библиотека, которая содержит большое количество многократно используемых функций. Кроме того, доступно более 137 000 библиотек Python для различных задач, в числе которых интернет-разработка, наука о данных и машинное обучение (ML).

Какие библиотеки Python наиболее популярны?

Matplotlib

Разработчики используют Matplotlib для отображения данных в высококачественной двух- и трехмерной (2D и 3D) графике. Данная библиотека распространена при решении научных задач. С помощью Matplotlib данные можно визуализировать в виде различных диаграмм (например, столбчатых и линейных). Также можно строить несколько диаграмм сразу, а графику — переносить на любые платформы.

Pandas

Pandas содержит оптимизированные и гибкие структуры данных, которые можно использовать для управления данными временных рядов и структурированными данными, такими как таблицы и массивы. Например, Pandas можно использовать для чтения, записи, объединения, фильтрации и группировки данных. Также данная библиотека широко применяется в науке о данных, анализе данных и задачах машинного обучения.

NumPy

NumPy — это популярная библиотека, используемая разработчиками для простого создания массивов и управления ими, а также управления логическими фигурами и выполнения операций линейной алгебры. NumPy поддерживает интеграцию со многими языками. Например, C и C++.

Requests

Библиотека Requests содержит полезные функции, необходимые для веб-разработки. Их можно использовать для отправки HTTP-запросов, добавления заголовков, добавления параметров URL, добавления данных и выполнения многих других задач, связанных с интернет-приложениями.

OpenCV-Python

OpenCV-Python — это библиотека, используемая для обработки изображений при работе с машинным зрением. Она содержит множество функций обработки изображений, таких как одновременное чтение и запись изображений, преобразование двухмерной среды в трехмерную, а также захват и анализ изображений из видео.

Keras

Keras – это библиотека глубокой нейронной сети Python с отличными функциями обработки данных, визуализации и многого другого. Keras поддерживает множество нейронных сетей. Библиотека имеет модульную структуру, обеспечивающую гибкость при написании инновационных приложений.

Что такое платформы Python?

Платформы Python — это наборы пакетов и модулей. Модуль — это набор связанного кода, а пакет — это набор модулей. Разработчики могут использовать платформы Python для более быстрого создания приложений Python, поскольку им не нужно беспокоиться о низкоуровневых деталях (например, скорости обмена данных в веб-приложении) или том, как Python ускоряет работу программы. Python имеет два типа платформ:

Платформа с полным стеком включает почти все, что требуется для создания крупного приложения.
Микроплатформа – это базовая платформа, предоставляющая минимальные функциональные возможности для создания простых приложений Python. Также она предоставляет расширения, если приложениям требуются более сложные функции.

Какие платформы Python наиболее популярны?

Чтобы сделать свою разработку более эффективной, можно использовать несколько платформ Python сразу. В их числе:

Django

Django — одна из наиболее популярных платформ с полным стеком Python, которая используется для разработки крупных интернет-приложений. Она содержит несколько полезных функций, в числе которых веб-сервер для разработки и тестирования, движок шаблонов для frontend-разработки и различные механизмы безопасности.

Flask

Flask – это микроплатформа для разработки небольших интернет-приложений. К ее особенностям относятся сильная поддержка со стороны сообщества, качественно составленная документация, движок шаблонов, модульное тестирование и встроенный веб-сервер. Также платформа содержит расширения для поддержки валидации, уровни отображения базы данных и веб-безопасность.

TurboGears

TurboGears – это платформа, предназначенная для более быстрого и простого создания интернет-приложений. Ниже представлены ее основные возможности:

Определенная структура таблиц базы данных
Инструменты для создания и управления проектами
Движок шаблонов для создания баз данных
Движок шаблонов для frontend-разработки
Механизмы обеспечения веб-безопасности

Apache MXNet

Apache MXNet – это быстрая, гибкая и масштабируемая платформа глубокого обучения для создания исследовательских прототипов и приложений глубокого обучения. Она поддерживает несколько языков программирования, включая Java, C++, R и Perl. Платформа содержит богатый набор инструментов и библиотек для разработчиков. Например, на ней можно найти книгу по интерактивному машинному обучению (ML), наборы инструментов машинного зрения и модели глубокого обучения для обработки естественного языка (NLP), в том числе текста и речи.

PyTorch

PyTorch – это платформа для машинного обучения, созданная на основе библиотеки Torch, еще одной библиотеки машинного обучения с открытым исходным кодом. Разработчики используют ее в NLP, робототехнике и машинном зрении для поиска важной информации в изображениях и видео. Также платформа используется для запуска этих приложений на процессорах и графических процессорах.

Что такое Python IDE?

Интегрированная среда разработки (IDE) — это программное обеспечение, которое предоставляет разработчикам инструменты для написания, редактирования, тестирования и отладки кода.

Какие Python IDE наиболее популярны?

PyCharm

PyCharm – результат трудов JetBrains, чешской компании по разработке программных инструментов. У программы имеется как бесплатная версия для небольших приложений, так и платная профессиональная версия, подходящая для создания крупных приложений Python со следующим набором функций:

Автоматическое завершение и проверка кода
Обработка и быстрое устранение ошибок
Чистка кода без изменения функциональных возможностей
Поддержка платформ интернет-приложений, таких как Django и Flask
Поддержка других языков программирования, таких как JavaScript, CoffeeScript, TypeScript, AngularJS и Node
Научные инструменты и библиотеки, такие как Matplotlib и NumPy
Возможность запуска, отладки, тестирования и развертывания приложений на удаленных виртуальных машинах
Отладчик для поиска ошибок в коде, профилировщик для выявления проблем с производительностью и средство запуска модульных тестов
Поддержка баз данных

IDLE

Интегрированная среда разработки и обучения (IDLE) – это интегрированная среда разработки Python, установленная по умолчанию. Среда разработана только на Python с использованием набора инструментов Tkinter GUI и имеет следующие особенности:

Совместимость со множеством операционных систем, таких как Windows, Unix и macOS
Командное окно для запуска команд и отображения вывода
Многооконный текстовый редактор с подсветкой синтаксиса кода и автозавершением
Встроенный отладчик

Spyder

Spyder – это IDE с открытым исходным кодом, которую используют многие специалисты и аналитики данных. Она применяется для всесторонней разработки с использованием функций расширенного анализа данных, визуализации и отладки. Среда имеет следующие особенности:

Редактор кода, поддерживающий несколько языков
Интерактивная консоль IPython
Базовый отладчик
Научные библиотеки, такие как Matplotlib, SciPy и NumPy
Возможность исследования переменных в коде
Возможность просмотра документации в режиме реального времени

Atom

Atom – это бесплатный редактор, разработанный GitHub, который поддерживает кодирование на многих языках программирования, в том числе Python. Atom позволяет напрямую работать с GitHub — веб-сайтом, на котором можно централизованно хранить свой код. Atom имеет следующие особенности:

Совместимость со многими операционными системами
Простая установка или создание новых пакетов
Ускоренное автозавершение кода
Возможность поиска файлов и проектов
Простая настройка интерфейса

Что такое Python SDK?

Пакет средств разработки ПО (SDK) — это набор программных инструментов, который позволяет создавать программные приложения на определенном языке. Большинство SDK предназначены для разных аппаратных платформ и операционных систем. Python SDK включает в себя множество инструментов, таких как библиотеки, примеры кода и руководства для разработчиков, которые помогают при написании приложений.

Что такое AWS PyCharm?

Набор инструментов AWS для PyCharm – это подключаемый модуль для PyCharm IDE, упрощающий создание, отладку и развертывание приложений Python на AWS. AWS Toolkit for PyCharm значительно упрощает начало разработки на Python. Он имеет ряд полезных особенностей для разработчиков, в числе которых руководства по началу работы, пошаговая отладка и развертывание IDE.

Что такое Boto3 в Python?

Boto3 — это SDK AWS для Python. Его можно использовать для создания, и настройки сервисов AWS –Amazon Elastic Compute Cloud (EC2), Amazon Simple Storage Service (S3) и Amazon DynamoDB – а также управления ими. Boto3 имеет два типа API-интерфейсов: низкоуровневые API-интерфейсы и API-интерфейсы ресурсов для разработчиков.

С#: что это за язык и где его используют

Еще в 80-x студент Гарварда Билл Гейтс вместе со своим другом создали компанию Microsoft. Тогда никто не знал, к чему это приведет. Сегодня численность компании насчитывает 180 тыс. сотрудников. ОС Microsoft Windows распространена на 90% компьютеров.

Гейтс запрограммировал крестики-нолики на школьном компьютере в 13 лет. Но в нулевых перед Microsoft стояла более сложная задача. В мире появился интернет, и надо было учиться создавать инструменты для веб-разработки. Для этого в компании сделали платформу .NET, основным языком которой стал C#.

На C# пишут не только для Web. Это еще окошки на Windows, игры и даже машинное обучение. Рассказываем об этом и не только.

Как появился С#

С# — объектно-ориентированный язык программирования. Его название читается как «си шарп». Шарп — нота до-диез в музыке (диез = повышение на полутон). То есть C# — это обновление, улучшение языка C.

Си — эпохальный язык программирования, возникший в 70-х. Он смог заменить ассемблер и стал основой для других языков. После Си вышел еще С++ (си-плюс-плюс), поддерживающий парадигмы объектно-ориентированного и обобщенного программирования. С++ — до сих пор популярный язык программирования.

В 1995 году компания Sun Microsystems создала язык Java. Его сделали на основе грамматики С++. Главной «фишкой», отличающей этот язык от других, стало вот что. До превращения в машинный код программа на Java сначала переводилась в байт-код. Это делало Java языком, независимым от аппаратного устройства машины. А еще разработчики добавили туда поддержку веба, чтобы можно было взаимодействовать с интернетом: программировать клиент-серверные приложения, получать данные из интернета и обмениваться ими.

статьи по теме:

Java, Python и личная эффективность: что слушать, чтобы развиваться в профессии.

Преимущества языка с 25-летней историей.

Microsoft надо было составить конкуренцию Sun и тоже работать с вебом. Миллионы строк кода в Microsoft были написаны на внутренних языках (главным образом С и С++). Поэтому просто так перейти на Java было невозможно. Отсюда возникла идея создания платформы для веба. Так появилась Microsoft .NET Framework.

.NET использует собственный промежуточный (между кодом программиста и машинным) язык, выполняющий ту же функцию, что и байт-код для Java-машины. Для .NET можно писать на нескольких Microsoft-языках, но C# — основный язык платформы.

Чем С# отличается от Java и С++

C#, как и C++ — потомок языка С: базовые конструкции языков похожи. Новое в C# — это объектно-ориентированная парадигма: наличие классов и объектов. Можно создавать классы со свойствами — и делать это синтаксически очень удобно. Реализованы основные принципы ООП: наследование, инкапсуляция и полиморфизм.

С# — это язык, который обладает строгой типизацией. В нем есть автоматическая сборка мусора — программисту не нужно заботиться о ручном освобождении памяти. В язык со временем ввели динамическое связывание, асинхронные методы, шаблоны.

Основное различие языков С++ и С# — в уровне сложности и целях.

В коде на С++ есть специфические для этого языка указатели на переменные, в C# этого нет. В С++ сборка мусора ручная, а в С# — автоматическая. Код С++ компилируется сразу в машинный код, С# — в промежуточный байт-код. Наконец, С# исторически связан с .NET, а С++, как швейцарский нож, используется в любых ситуациях.

Еще одно различие — в С# нет множественного наследования классов. Это допуск ситуации, когда один класс является потомком сразу нескольких разных классов. В С# от этого решили отказаться для простоты.

Синтаксис С# удобнее, чем С++. Написание кода на C++ требует глубокого понимания внутреннего устройства этого языка, а C# — набор готовых модулей для решения задач.

C# похож на Java и является основным его конкурентом. Они оба развивают концепции языка C++, при этом упрощая его. Эти два языка очень близки по своей философии, однако существует ряд технических тонкостей, отличающих один от другого. Они связаны с тем, что C# разрабатывался именно под экосистему Microsoft, в то время как Java задумывалась как открытая opensource-среда. Например, это разные подходы к реализации параметризованных типов, отсутствие в C# проверяемых исключений.