Представь программирование на Python как беседу с умным помощником: ты задаёшь инструкции (код), а он выполняет их шаг за шагом. Python — это скелет идей, который оживает с помощью библиотек, как одежда и действия, делая твои проекты функциональными и красивыми!

Python интерпретирует код построчно, как повар, следующий рецепту. Он читает команды сверху вниз и выполняет их, пока не встретит ошибку или конец файла. Программа "думает" логически: сначала определяет переменные и функции (например, x = 5), затем выполняет последовательность шагов (циклы, условия) и использует библиотеки для расширения возможностей (например, import math). Ключевые принципы: читаемость кода и модульность. Ошибки (исключения) обрабатываются с помощью try и except.

math

Назначение: Простые и сложные математические расчёты, полезно для науки и инженерии.

• math.sqrt(x) — вычисляет квадратный корень числа.
• math.pow(x, y) — возводит число в степень.
• math.pi — константа π (3.14159...).
• math.sin(x) — синус угла в радианах.
• math.cos(x) — косинус угла в радианах.
• math.factorial(n) — факториал числа.
• math.ceil(x) — округляет вверх до целого.
• math.floor(x) — округляет вниз до целого.

random

Назначение: Симуляция случайных событий, полезно для игр и тестирования.

• random.randint(a, b) — случайное целое число от a до b.
• random.choice(list) — случайный элемент из списка.
• random.shuffle(list) — перемешивает список на месте.
• random.uniform(a, b) — случайное число с плавающей точкой между a и b.
• random.random() — случайное число от 0 до 1.
• random.seed(seed) — устанавливает начальное значение для случайности (для воспроизводимости).

datetime

Назначение: Управление временем, датами и расчётами интервалов, полезно для приложений с расписаниями.

• datetime.now() — текущая дата и время.
• datetime.timedelta(days=1) — добавляет дни к дате.
• datetime.strftime(format) — форматирует дату в строку (например, "%Y-%m-%d").
• datetime.strptime(date_string, format) — парсит строку в дату.
• datetime.date(year, month, day) — создаёт объект даты.
• datetime.time(hour, minute, second) — создаёт объект времени.

os

Назначение: Управление файлами, директориями и системными командами, полезно для скриптов автоматизации.

• os.getcwd() — возвращает текущую директорию.
• os.listdir(path) — список файлов в директории.
• os.mkdir(name) — создаёт новую директорию.
• os.rmdir(name) — удаляет директорию.
• os.remove(file) — удаляет файл.
• os.path.exists(path) — проверяет, существует ли путь.

requests

Назначение: Получение данных из интернета, работа с API, полезно для веб-скрапинга.

• requests.get(url) — отправляет GET-запрос.
• requests.post(url, data) — отправляет POST-запрос.
• response.text — текст ответа.
• response.json() — парсит JSON из ответа.
• response.status_code — код статуса (200 — OK).
• requests.Session() — сессия для нескольких запросов с куки.

tkinter

Назначение: Создание оконных приложений с кнопками и формами, полезно для десктопных программ.

• Tk() — создаёт главное окно приложения.
• Label(window, text="Текст") — добавляет текстовую метку.
• Button(window, text="Кнопка", command=function) — создаёт кнопку с действием.
• mainloop() — запускает цикл обработки событий.
• Entry(window) — поле ввода текста.
• pack() — размещает элемент в окне.

pandas

Назначение: Анализ больших данных, как в Excel, полезно для data science.

• pd.DataFrame(data) — создаёт таблицу из данных.
• df.head(n) — показывает первые n строк таблицы.
• df.groupby('column') — группирует данные по столбцу.
• df.describe() — статистика по данным (среднее, медиана).
• df.to_csv('file.csv') — сохраняет данные в CSV-файл.
• df.read_csv('file.csv') — читает данные из CSV.
• df.merge(df2) — объединяет две таблицы.

django

Назначение: Быстрое создание сложных веб-сайтов с базой данных и шаблонами.

• django-admin startproject name — создаёт новый проект.
• python manage.py runserver — запускает сервер.
• models.Model — определяет структуру базы данных.
• render(request, template) — рендерит HTML-шаблон.
• python manage.py makemigrations — готовит изменения базы данных.
• python manage.py migrate — применяет изменения к базе данных.
• forms.Form — создаёт формы для ввода данных.

numpy

Назначение: Быстрая работа с большими массивами данных, основа для научных расчётов и ML.

• np.array([1, 2, 3]) — создаёт массив.
• np.zeros((rows, cols)) — массив нулей.
• np.dot(a, b) — скалярное произведение матриц.
• np.mean(array) — среднее значение массива.
• np.linspace(start, stop, num) — создаёт равномерно распределённый массив.
• np.reshape(array, shape) — меняет форму массива.
• np.random.rand(size) — случайный массив.

matplotlib

Назначение: Построение графиков и диаграмм для анализа данных.

• plt.plot(x, y) — строит линейный график.
• plt.bar(x, height) — создаёт столбчатую диаграмму.
• plt.title("Заголовок") — добавляет заголовок графика.
• plt.show() — отображает график.
• plt.xlabel("X") — метка для оси X.
• plt.ylabel("Y") — метка для оси Y.
• plt.savefig('file.png') — сохраняет график как изображение.

Эти библиотеки можно импортировать с import (например, import tkinter as tk) и использовать для разных задач.

Этот сайт и конспект был создан при поддержке Grok. Выражаю благодарность Grok и его разработчикам.