Python становится всё популярнее как универсальный и широко используемый язык программирования, известный своей читабельностью и простотой использования. Независимо от того, новичок вы или опытный разработчик, написание скриптов на Python — это фундаментальный навык.
В информатике скрипт — это список команд и инструкций, интерпретируемых определённой программой. Термин «скрипт» весьма общий и применим к любому языку программирования. Если скрипт написан на Python, он называется скриптом Python.
Это руководство проведет вас через пошаговый процесс запуска скрипта Python, охватывая как выполнение из командной строки, так и использование интегрированных сред разработки (IDE).
Начиная
Прежде чем начать, убедитесь, что в вашей системе установлен Python. Вы можете скачать последнюю версию с официального сайта Python . После установки откройте терминал или командную строку, чтобы проверить версию Python, введя:
python --version
Если вы видите номер версии, всё готово! Теперь приступим к запуску простого скрипта Python.
При написании скриптов всегда полезно использовать редактор с поддержкой синтаксиса, автоматическими отступами и автодополнением. vi, vim и nano — мощные редакторы командной строки. Visual Studio Code, PyCharm и Spyder — распространённые среды разработки (IDE) для написания кода на Python.
Запуск скрипта Python из командной строки
Как правило, скрипты используются для выполнения определенных задач и запускаются из командной строки.
-
Создать скрипт Python
Откройте ваш любимый текстовый редактор или интегрированную среду разработки (IDE) и напишите простой скрипт на Python. Например, создайте файл
hello.pyсо следующим содержимым:print ( "Hello, World!" )Сохраните файл в каталоге по вашему выбору.
-
Перейдите в каталог скрипта.
Откройте терминал или командную строку и перейдите в каталог, где вы сохранили свой скрипт Python, с помощью команды cd. Например:
cd /path/to/your/script/directory -
Запустить скрипт
Теперь пора выполнить ваш скрипт Python. В командной строке введите:
python hello.pyНажмите Enter, и вы увидите результат:
Hello, World!
Поздравляем! Вы успешно запустили свой первый скрипт на Python.
Запуск скриптов Python с помощью Shebang
Если вам утомительно каждый раз вводить python в командной строке, вы можете использовать shebang в файле скрипта. Этот подход особенно полезен в Unix-подобных системах (таких как Linux и macOS), позволяя запускать скрипты напрямую, без явного вызова интерпретатора Python.
Эта последовательность символов ( #! ) называется шебангом и сообщает операционной системе, какой интерпретатор использовать для анализа оставшейся части файла. Шебанг делает скрипт более портативным.
Shebang работает одним из следующих способов.
#!/usr/bin/python or #!/usr/bin/env python
Вот как использовать шебанг в скриптах Python.
Сначала откройте скрипт Python в текстовом редакторе и добавьте следующую строку в самое начало файла:
#!/usr/bin/env python print ( "Hello, World!" )
Следующий шаг после добавления строки shebang — сделать скрипт исполняемым. В терминале перейдите в каталог, содержащий ваш скрипт Python, и выполните следующую команду:
chmod +x hello.py
Теперь, когда скрипт готов к исполнению, вы можете запустить его прямо из командной строки, не вызывая интерпретатор Python. Достаточно просто ввести имя скрипта с префиксом ./ :
./hello.py
Hello, World!
Запуск скриптов с аргументами скрипта
Скрипты Python могут принимать аргументы командной строки, обеспечивая большую гибкость и настраиваемость. Мы можем использовать эти аргументы и передавать их скрипту при его выполнении, что позволяет нам динамически вводить входные данные или задавать параметры.
Давайте создадим более сложную функцию, использующую разбор аргументов:
import argparse def main (): parser = argparse . ArgumentParser ( description = 'A script that greets a user.' ) parser . add_argument ( 'name' , help = 'The name of the person to greet' ) args = parser . parse_args () greet ( args . name ) def greet ( name ): print ( f 'Hello, { name } !' ) if __name__ == '__main__' : main ()
Приведенный выше код ожидает единственный аргумент — имя:
Теперь, чтобы использовать этот код, нам нужно выполнить следующую команду:
python hello.py John
Что выведет это:
Hello, John!
Интерактивный запуск кода Python в терминале
В командной строке введите python или python3 и нажмите Enter. Эта команда запустит интерпретатор Python и выведет на экран информацию о версии Python, а также приглашение ( >>> ), указывающее на то, что Python готов принимать команды.
Как только вы увидите приглашение >>> , вы можете начать выполнение кода Python. Например, вы можете выполнять простые арифметические операции, определять переменные или писать небольшие функции. Не забывайте нажимать Enter после каждой строки для выполнения кода.
Вот несколько примеров:
2 + 3
5
x = 10y = 10x * y
200
def greet(name):return f "Hello, {name}!"greet("Alice")
'Hello, Alice!'
days = "23"days_int = int(days)type(days_int)
Запуск скрипта Python в IDE
Хотя запуск скриптов из командной строки прост, многие разработчики предпочитают использовать интегрированные среды разработки (IDE) для более интерактивного и функционального взаимодействия. Давайте рассмотрим, как запустить скрипт Python в двух популярных IDE: Visual Studio Code и Jupyter Notebook.
Запуск скрипта Python в Visual Studio Code
Если вы еще не установили Visual Studio Code, загрузите его здесь и следуйте инструкциям по установке.
Запустите Visual Studio Code и откройте папку, содержащую ваш скрипт Python.
Нажмите меню «Вид» и выберите «Терминал», чтобы открыть новый терминал в Visual Studio Code.
В терминале введите имя скрипта, который вы хотите выполнить, например:
python hello.py
Нажмите Enter, и вы увидите вывод в терминале.
Запуск скрипта Python в Jupyter Notebook
Установите Jupyter Notebook с помощью следующей команды:
pip install notebook
Откройте терминал и перейдите в каталог, содержащий ваш скрипт Python. Введите следующую команду для запуска Jupyter Notebook:
jupyter notebook
Это откроет Jupyter Notebook в вашем веб-браузере по умолчанию.
Нажмите «Новый» и выберите «Python 3», чтобы создать новый блокнот Python.
В новой ячейке блокнота введите следующий код:
%run hello.py
Нажмите Shift+Enter, чтобы выполнить ячейку, и вы увидите вывод скрипта под ячейкой.
Запуск скрипта Python в Google Colab
Google Colab предоставляет удобную платформу для запуска скриптов Python в облачной среде для совместной работы. Чтобы запустить скрипт Python в Google Colab, выполните следующие действия:
Откройте веб-браузер и перейдите в Google Colab .
Нажмите «Файл» и выберите «Новый блокнот» в раскрывающемся меню.
Если ваш скрипт использует файлы, хранящиеся в Google Диске, вы можете смонтировать свой диск, выполнив следующий код в ячейке Colab:
from google.colab import drive drive.mount ( '/content/drive' )
Нажмите на значок папки на левой боковой панели, затем нажмите кнопку «Загрузить». Выберите скрипт Python и загрузите его.
В ячейке Colab введите:
!python /content/drive/MyDrive/path/to/your/script/hello.py
Замените путь на фактический путь к вашему скрипту. Нажмите Shift+Enter , чтобы выполнить ячейку, и вы увидите вывод скрипта.
Заключение
Освоение скриптов Python имеет решающее значение для всех, учитывая популярность этого языка. Такие возможности, как запуск из командной строки, IDE, такие как Visual Studio Code, и облачные платформы, такие как Jupyter Notebook и Google Colab, делают этот язык простым в освоении. У каждого варианта есть свои варианты применения. Выполнение из командной строки — это быстрое и фундаментальное решение, в то время как IDE расширяют возможности разработки благодаря универсальности Visual Studio Code и обширной поддержке плагинов. Jupyter Notebook предлагает интерактивную и визуально привлекательную среду, подходящую для исследования данных, а Google Colab, будучи облачным, облегчает совместную работу и предоставляет доступ к мощным аппаратным ускорителям. Выбор зависит от специфики проекта и предпочтений в рабочем процессе, а экспериментирование с различными подходами согласуется со стилем кодирования и потребностями проекта. Эффективное выполнение скриптов Python — это основополагающий навык, открывающий новые возможности в разработке программного обеспечения, науке о данных и не только.
Об авторах
Рагхав Маддукури
Связанные руководства