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Python

                   
Python
Python logo.svg

Paradigma Multiparadigma:
Orientação a objetos
Programação imperativa
Programação funcional
Surgido em 1991[1]
Última versão 3.2.3 (11 de abril de 2012[2])
Versão em teste 3.3.0 beta 1 (27 de junho de 2012[3])
Criado por Guido van Rossum[1]
Estilo de tipagem: Dinâmica, forte
Compiladores
Dialetos: CPython, IronPython, Jython, PyPy
Influenciada por ABC,[4] ALGOL 68, C[4], Haskell, Icon, Java, Lisp, Modula-3[4], Perl, Smalltalk
Influenciou Boo, D, Falcon, Fantom, Groovy, JavaScript, Nimrod, Py, Ruby, Squirrel
Licença: {{{licença}}}
Página oficial www.python.org

Python é uma linguagem de programação de alto nível[5], interpretada, imperativa, orientada a objetos, de tipagem dinâmica e forte. Foi lançada por Guido van Rossum em 1991.[1] Atualmente possui um modelo de desenvolvimento comunitário, aberto e gerenciado pela organização sem fins lucrativos Python Software Foundation. Apesar de várias partes da linguagem possuírem padrões e especificações formais, a linguagem como um todo não é formalmente especificada. O padrão de facto é a implementação CPython.

A linguagem foi projetada com a filosofia de enfatizar a importância do esforço do programador sobre o esforço computacional. Prioriza a legibilidade do código sobre a velocidade ou expressividade. Combina uma sintaxe concisa e clara com os recursos poderosos de sua biblioteca padrão e por módulos e frameworks desenvolvidos por terceiros.

O nome Python teve a sua origem no grupo humorístico britânico Monty Python,[6] criador do programa Monty Python's Flying Circus, embora muitas pessoas façam associação com o réptil do mesmo nome (em português, píton ou pitão).

Índice

  História

  Guido van Rossum, São Francisco, Califórnia

Python foi concebido no final de 1989[5][6] por Guido van Rossum no Instituto de Pesquisa Nacional para Matemática e Ciência da Computação (CWI), nos Países Baixos, como um sucessor da ABC capaz de tratar exceções e prover interface com o sistema operacional Amoeba[7] através de scripts. Também da CWI, a linguagem ABC era mais produtiva que C, ainda que com o custo do desempenho em tempo de execução. Mas ela não possuía funcionalidades importantes para a interação com o sistema operacional, uma necessidade do grupo. Um dos focos primordiais de Python era aumentar a produtividade do programador.[6]

Em 1991, Guido publicou o código (nomeado versão 0.9.0) no grupo de discussão alt.sources.[1] Nessa versão já estavam presentes classes com herança, tratamento de exceções, funções e os tipos de dado nativos list, dict, str, e assim por diante. Também estava presente nessa versão um sistema de módulos emprestado do Modula-3. O modelo de exceções também lembrava muito o do Modula-3, com a adição da opção else clause.[7] Em 1994 foi formado o principal fórum de discussão do Python, comp.lang.python, um marco para o crescimento da base de usuários da linguagem.

A versão 1.0 foi lançada em janeiro de 1994. Novas funcionalidades incluíam ferramentas para programação funcional como lambda, map, filter e reduce. A última versão enquanto Guido estava na CWI foi o Python 1.2. Em 1995, ele continuou o trabalho no CNRI em Reston, Estados Unidos, de onde lançou diversas versões. Na versão 1.4 a linguagem ganhou parâmetros nomeados (a capacidade de passar parâmetro pelo nome e não pela posição na lista de parâmetros) e suporte nativo a números complexos, assim como uma forma de encapsulamento.[8]

Ainda na CNRI, Guido lançou a iniciativa Computer Programming for Everybody (CP4E; literalmente, "Programação de Computadores para Todos"), que visava tornar a programação mais acessível, um projeto financiado pela DARPA.[9] Atualmente o CP4E encontra-se inativo.

Em 2000, o time de desenvolvimento da linguagem se mudou para a BeOpen a fim de formar o time PythonLabs. A CNRI pediu que a versão 1.6 fosse lançada, para marcar o fim de desenvolvimento da linguagem naquele local. O único lançamento na BeOpen foi o Python 2.0, e após o lançamento o grupo de desenvolvedores da PythonLabs agrupou-se na Digital Creations.

Python 2.0 implementou list comprehension, uma relevante funcionalidade de linguagens funcionais como SETL e Haskell. A sintaxe da linguagem para essa construção é bastante similar a de Haskell, exceto pela preferência do Haskell por caracteres de pontuação e da preferência do python por palavras reservadas alfabéticas. Essa versão 2.0 também introduziu um sistema coletor de lixo capaz de identificar e tratar ciclos de referências.[10]

Já o 1.6 incluiu uma licença CNRI substancialmente mais longa que a licença CWI que estavam usando nas versões anteriores. Entre outras mudanças, essa licença incluía uma cláusula atestando que a licença era governada pelas leis da Virgínia. A Free Software Foundation alegou que isso era incompatível com a GNU GPL. Tanto BeOpen quanto CNRI e FSF negociaram uma mudança na licença livre do Python que o tornaria compatível com a GPL. Python 1.6.1 é idêntico ao 1.6.0, exceto por pequenas correções de falhas e uma licença nova, compatível com a GPL.[11]

Python 2.1 era parecido com as versões 1.6.1 e 2.0. Sua licença foi renomeada para Python Software Foundation License. Todo código, documentação e especificação desde o lançamento da versão alfa da 2.1 é propriedade da Python Software Foundation (PSF), uma organização sem fins lucrativos fundada em 2001, um modelo tal qual da Apache Software Foundation.[11] O lançamento incluiu a mudança na especificação para suportar escopo aninhado, assim como outras linguagens com escopo estático.[12] Esta funcionalidade estava desativada por padrão, e somente foi requerida na versão 2.2.

Uma grande inovação da versão 2.2 foi a unificação dos tipos Python (escritos em C) e classes (escritas em Python) em somente uma hierarquia. Isto tornou o modelo de objetos do Python consistentemente orientado a objeto.[13] Também foi adicionado generator, inspirado em Icon.[14]

O incremento da biblioteca padrão e as escolhas sintáticas foram fortemente influenciadas por Java em alguns casos: o pacote logging[15] introduzido na versão 2.3,[16] o analisador sintático SAX, introduzido na versão 2.0 e a sintaxe de decoradores que usa @,[17] adicionadas na versão 2.4.[18]

Em 1 de outubro de 2008 foi lançada a versão 2.6, já visando a transição para a versão 3.0 da linguagem. Entre outras modificações, foram incluídas bibliotecas para multiprocessamento, JSON e E/S, além de uma nova forma de formatação de cadeias de caracteres.[19]

Atualmente a linguagem é usada em diversas áreas, como servidores de aplicação e computação gráfica. Está disponível como linguagem de script em aplicações como OpenOffice (Python UNO Bridge), Blender e pode ser utilizada em procedimentos armazenados no sistema gerenciador de banco de dados PostgreSQL (PL/Python).

A terceira versão da linguagem foi lançada em dezembro de 2008,[20] chamada Python 3.0 ou Python 3000. Com noticiado desde antes de seu lançamento,[21] houve quebra de compatibilidade com a família 2.x para corrigir falhas que foram descobertas neste padrão, e para limpar os excessos das versões anteriores.[6] A primeira versão alfa foi lançada em 31 de agosto de 2007, a segunda em 7 de dezembro do mesmo ano.

Mudanças da versão incluem a alteração da palavra reservada print, que passa a ser uma função, tornando mais fácil a utilização de uma versão alternativa da rotina. Em Python 2.6, isso já está disponível ao adicionar o código from __future__ import print_function.[22] Também, a mudança para Unicode de todas as cadeias de caracteres.

  Filosofia

Parte da cultura da linguagem gira ao redor de The Zen of Python, um poema que faz parte do documento "PEP 20 (The Zen of Python)",[23] escrito pelo programador em Python de longa data Tim Peters, descrevendo sumariamente a filosofia do Python. Pode-se vê-lo através de um easter egg do Python pelo comando:

>>> import this

  Características

  Construções

Construções de Python incluem: estrutura de seleção (if, else, elif); estrutura de repetição (for, while), que itera por um container, capturando cada elemento em uma variável local dada; construção de classes (class); construção de subrotinas (def); construção de escopo (with), como por exemplo para adquirir um recurso.

  Tipos de dado

A tipagem de Python é forte, pois os valores e objetos têm tipos bem definidos e não sofrem coerções como em C ou Perl. São disponibilizados diversos tipos de dados nativos:

Tipo de dado Descrição Exemplo da sintaxe
str, unicode Uma cadeia de caracteres imutável 'Wikipedia', u'Wikipedia'
list Lista heterogênea mutável [4.0, 'string', True]
tuple Tupla imutável (4.0, 'string', True)
set, frozenset Conjunto não ordenado, não contém elementos duplicados set([4.0, 'string', True])
frozenset([4.0, 'string', True])
dict conjunto associativo {'key1': 1.0, 'key2': False}
int Número de precisão fixa, é transparentemente convertido para long caso não caiba em um int. 42
2147483648L
float Ponto flutuante 3.1415927
complex Número complexo 3+2j
bool Booleano True ou False

Python também permite a definição dos tipos de dados próprios, através de classes. Instâncias são construídas invocando a classe (FooClass()), e as classes são instância da classe type, o que permite metaprogramação e reflexão. Métodos são definidos como funções anexadas à classe, e a sintaxe instância.método(argumento) é um atalho para Classe.método(instância, argumento). Os métodos devem referenciar explicitamente a referência para o objeto incluindo o parâmetro self como o primeiro argumento do método.[24]

Antes da versão 3.0, Python possuia dois tipos de classes: "old-style" e "new-style". Classes old-style foram eliminadas no Python 3.0, e todas são new-style. Em versões entre 2.2 e 3.0, ambos tipos de classes podiam ser usadas. A sintaxe de ambos estilos é a mesma, a diferença acaba sendo de onde objeto da classe é herdado, direta ou indiretamente (todas classes new-style herdam de object e são instancias de type). As classes new-styles nada mais são que tipos definidos pelo usuário.

  Palavras reservadas

O Python 2.5.2 define as seguintes 31 palavras reservadas:[25]

and        del        from        not        while
as         elif       global      or         with
assert     else       if          pass       yield
break      except     import      print
class      exec       in          raise
continue   finally    is          return
def        for        lambda      try

  Operadores

Os operadores básicos de comparação como ==, <, >=, entre outros são usados em todos os tipos de dados, como números, cadeias de texto, listas e mapeamentos. Comparações em cadeia como a < b < c possuem o mesmo significado básico que na matemática: os termos são comparadas na ordem. É garantido que o processamento da expressão lógica irá terminar tão cedo o veredito é claro, o princípio da avaliação mínima. Usando a expressão anterior, se a < b é falso, c não é avaliado.

Quanto aos operadores lógicos, até Python 2.2 não havia o tipo de dado booleano. Em todas as versões da linguagem os operadores lógicos tratam "", 0, None, 0.0, [] e {} como falso, enquanto o restante é tratado como verdadeiro de modo geral. Na versão 2.2.1 as constantes True e False foram adicionadas (subclasses de 1 e 0 respectivamente). A comparação binária retorna uma das duas constantes acima.

Os operadores booleanos and e or também seguem a avaliação mínima. Por exemplo, y == 0 or x/y > 100 nunca lançará a exceção de divisão por zero.

  Interpretador interativo

O interpretador interativo é uma característica diferencial da linguagem, porque há a possibilidade de testar o código de um programa e receber o resultado em tempo real, antes de iniciar a compilação ou incluí-las nos programas. Por exemplo:

>>> 1+1
2
>>>
>>> a = 1+1
>>> print a
2
>>> print(a)
2
>>>
Nota: A partir da versão 3.0, o comando print passou a ser uma função, sendo obrigatório o uso de parênteses.[26]

  Análise léxica

  Exemplo de script

No segundo capítulo do Manual de Referência da Linguagem Python é citado que a análise léxica é uma análise do interpretador em si, os programas são lidos por um analisador sintático que divide o código em tokens.

Todo programa é dividido em linhas lógicas que são separadas pelo token NEWLINE ou NOVA LINHA, as linhas físicas são trechos de código divididos pelo caractere ENTER. Linhas lógicas não podem ultrapassar linhas físicas com exceção de junção de linhas, por exemplo:

if resultado > 2 and \
    1 <= 5  and \
    2 < 5:
        print ('Resultado: %f' % d)

ou

MESES_DO_ANO = ['janeiro', 'fevereiro', 'março',
                'abril',   'maio',      'junho',
                'julho',   'agosto',    'setembro',
                'outubro', 'novembro',  'dezembro']

Para a delimitação de blocos de códigos os delimitadores são colocados em uma pilha e diferenciados por sua indentação. Iniciando a pilha com valor 0 (zero) e colocando valores maiores que os anteriores na pilha. Para cada começo de linha, o nível de indentação é comparado com o valor do topo da pilha. Se o número da linha for igual ao topo da pilha, a pilha não é alterada. Se o valor for maior a pilha recebe o nível de indentação da linha e o nome INDENT (empilhamento) se o nível de indentação for menor, então é desempilhado até chegar a um nível de indentação recebendo o nome DEDENT (desempilhamento) e se não encontrar nenhum valor é gerado um erro de indentação.

Abaixo um exemplo de permutação, retirado do capítulo 2.1 sobre Estrutura de linhas na Análise léxica do Manual de Referência da linguagem (Language Reference Manual):

         def perm(l):                   NOVA LINHA
INDENT        if len(l) <= 1:           NOVA LINHA
INDENT           return[1]              NOVA LINHA
DEDENT        r = [ ]                   NOVA LINHA
              for i in range(len(l)):   NOVA LINHA
INDENT            s = l[:i] + l[i+1:]   NOVA LINHA
                  p = perm(s)           NOVA LINHA
DEDENT        for x in p:               NOVA LINHA
INDENT            r.append(l[i:i+1]+x)  NOVA LINHA
DEDENT        return r

  Indentação

Python foi desenvolvido para ser uma linguagem de fácil leitura, com um visual agradável, frequentemente usando palavras e não pontuações como em outras linguagens. Para a separação de blocos de código, a linguagem usa espaços em branco e indentação ao invés de delimitadores visuais como chaves (C, Java) ou palavras (BASIC, Fortran, Pascal). Diferente de linguagens com delimitadores visuais de blocos, em Python a indentação é obrigatória. O aumento da indentação indica o início de um novo bloco, que termina da diminuição da indentação.

Usando um editor de texto comum é muito fácil existir erros de indentação, o recomendado é configurar o editor conforme a análise léxica do Python ou utilizar uma IDE. Todas as IDE que suportam a linguagem fazem indentação automaticamente.

Exemplo:

Indentação correta
def valor1():
    while True:
        try:
            c = int(raw_input('Primeiro Valor: '))
            return c
        except ValueError:
            print 'Inválido!'
Indentação incorreta
def valor1():
while True:
try:
c = int(raw_input('Primeiro Valor: '))
return c
except ValueError:
print 'Inválido!'

O código está correto para os dois exemplos, mas o analisador léxico verificará se a indentação está coerente. O analisador reconhecerá as palavras reservadas while, def, try, except, return, print e as cadeias de caracteres entre aspas simples e a indentação, e se não houver problemas o programa executará normalmente, senão apresentará a exceção: "Seu programa está com erro no bloco de indentação".

  Compilador de bytecode

A linguagem é de altíssimo nível, como já dito, mas ela também pode compilar seus programas para que a próxima vez que o executar não precise compilar novamente o programa, reduzindo o tempo de carga na execução.

Utilizando o interpretador interativo não é necessário a criação do arquivo de Python compilado, os comandos são executados interativamente. Porém quando um programa ou um módulo é evocado, o interpretador realiza a análise léxica e sintática, compila o código de alto nível se necessário e o executa na máquina virtual da linguagem.

O bytecode é armazenado em arquivos com extensão .pyc ou .pyo, este último no caso de bytecode otimizado. Interessante notar que o bytecode da linguagem também é de alto nível, ou seja, é mais legível aos seres humanos que o código de byte do C, por exemplo. Para descompilar um código de byte é utilizado o módulo dis da biblioteca padrão da linguagem e existem módulos de terceiros que tornam o bytecode mais confuso, tornando a descompilação ineficaz.

Normalmente, o Python trabalha com dois grupos de arquivos:

  1. Os módulos do núcleo da linguagem, sua biblioteca padrão e os módulos independentes, criados pelo usuário.
  2. No núcleo do interpretador existe o analisador léxico, o analisador sintático que utiliza Estruturas de Objetos (tempo de execução), o Compilador que aloca memória (tempo de execução) e depois do Avaliador de código que modifica o estado atual do programa (tempo de execução), mostrando resultado para o usuário.

  Polimorfismo

O conceito de polimorfismo descreve como objetos podem ser manipulados e acessados usando atributos e comportamentos em comum sem considerar sua classe específica e indica a presença de late binding, permitindo sobrecarga e determinação de tipos em tempo de execução e verificação.

Muitas linguagens orientadas a objeto utilizam assinaturas de função para determinar qual versão de um método sobrecarregado chamar. No entanto, as chamadas de função em Python são universais ou genéricas sem determinação de tipo. Por isso, sobrecarga não é suportada na linguagem.

  Orientação a objetos

Python suporta a maioria das técnicas da programação orientada a objeto. Qualquer objeto pode ser usado para qualquer tipo, e o código funcionará enquanto haja métodos e atributos adequados. O conceito de objeto na linguagem é bastante abrangente: classes, funções, números e módulos são todos considerados objetos. Também há suporte para metaclasses, polimorfismo, e herança (inclusive herança múltipla). Há um suporte limitado para variáveis privadas.

Na versão 2.2 de Python foi introduzido um novo estilo de classes em que objetos e tipos foram unificados, permitindo a especialização de tipos. Já a partir da versão 2.3 foi introduzido um novo método de resolução de ambiguidades para heranças múltiplas.[27]

Uma classe é definida com class nome:, e o código seguinte é a composição dos atributos. Todos os métodos da classe recebem uma referência a uma instância da própria classe como seu primeiro argumento, e a convenção é que se chame este argumento self. Assim os métodos são chamados objeto.método(argumento1, argumento2, ...) e são definidos iguais a uma função, como método(self, argumento1, argumento2, ...). Veja que o parâmetro self conterá uma referência para a instância da classe definida em objeto quando for efetuada esta chamada. Os atributos da classe podem ser acessados em qualquer lugar da classe, e os atributos de instância (ou variável de instância) devem ser declarados dentro dos métodos utilizando a referência à instância atual (self) (ver código contextualizado em anexo).

Em Python não existe proteção dos membros duma classe ou instância pelo interpretador, o chamado encapsulamento. Convenciona-se que atributos com o nome começando com um _ são de uso privado da classe, mas não há um policiamento do interpretador contra acesso a estes atributos. Uma exceção são nomes começando com __, no caso em que o interpretador modifica o nome do atributo (ver código contextualizado em anexo).

Python permite polimorfismo, que condiz com a reutilização de código. É fato que funções semelhantes em várias partes do software sejam utilizadas várias vezes, então definimos esta função como uma biblioteca e todas as outras funções que precisarem desta a chamam sem a necessidade de reescrevê-la (ver código contextualizado em anexo).

  Programação funcional

Uma das construções funcionais de Python é compreensão de listas, uma forma de construir listas. Por exemplo, pode-se usar a técnica para calcular as cinco primeiras potências de dois. O algoritmo quicksort também pode ser expressado usando a mesma técnica (ver códigos contextualizados para ambos os casos em anexo).

Em Python, funções são objetos de primeira classe que podem ser criados e armazenados dinamicamente. O suporte à funções anônimas está na construção lambda (cálculo Lambda). Não há disponibilidade de funções anônimas de fato, pois os lambdas contêm somente expressões e não blocos de código.

Python também suporta closure léxico desde a versão 2.2 (ver códigos contextualizados para ambos os casos em anexo). Já geradores foram introduzidos na versão 2.2 e finalizados na versão 2.3, e representam o mecanismo de Python para a avaliação preguiçosa de funções (ver códigos contextualizados para ambos os casos em anexo).

  Tratamento de exceções

Python suporta e faz uso constante de tratamento de exceções como uma forma de testar condições de erro e outros eventos inesperados no programa. É inclusive possível capturar uma exceção causada por um erro de sintaxe. O estilo da linguagem apóia o uso de exceções sempre que uma condição de erro pode aparecer. Por exemplo, ao invés de testar a disponibilidade de acesso a um recurso, a convenção é simplesmente tentar usar o recurso e capturar a exceção caso o acesso seja rejeitado (recurso inexistente, permissão de acesso insuficiente, recurso já em uso, ...).

Exceções são usadas frequentemente como uma estrutura de seleção, substituindo blocos if-else, especialmente em situações que envolvem threads. Uma convenção de codificação é o EAFP, do inglês, "é mais fácil pedir perdão que permissão". Isso significa que em termos de desempenho é preferível capturar exceções do que testar atributos antes de os usar. Segue abaixo exemplos de código que testam atributos ("pedem permissão") e que capturam exceções ("pedem perdão"):

Teste de atributo
if hasattr(spam, 'eggs'):
    ham = spam.eggs
else:
    handle_error()
Captura de exceção
try:
    ham = spam.eggs
except AttributeError:
    handle_error()

Ambos os códigos produzem o mesmo efeito, mas há diferenças de desempenho. Quando spam possui o atributo eggs, o código que captura exceções é mais rápido. Caso contrário, a captura da exceção representa uma perda considerável de desempenho, e o código que testa o atributo é mais rápido. Na maioria dos casos o paradigma da captura de exceções é mais rápido, e também pode evitar problemas de concorrência.[28] Por exemplo, num ambiente multitarefa, o espaço de tempo entre o teste do atributo e seu uso de fato pode invalidar o atributo, problema que não acontece no caso da captura de exceções.

  Biblioteca padrão

Python possui uma grande biblioteca padrão, geralmente citada como um dos maiores triunfos da linguagem,[29] fornecendo ferramentas para diversas tarefas. Recentemente, a biblioteca Boost do C++ incluiu uma biblioteca para permitir a interoperabilidade entre as duas linguagens. Por conta da grande variedade de ferramentas fornecida pela biblioteca padrão, combinada com a a habilidade de usar linguagens de nível mais baixo como C e C++, Python pode ser poderosa para conectar componentes diversos de software.

A biblioteca padrão conta com facilidades para escrever aplicações para a Internet, contando com diversos formatos e protocolos como MIME e HTTP. Também há módulos para criar interfaces gráficas, conectar em bancos e dados relacionais e manipular expressões regulares.

Algumas partes da biblioteca são cobertas por especificações (por exemplo, a implementação WSGI da wsgiref segue o PEP 333[30]), mas a maioria dos módulos não segue.

  Comentários

Python fornece duas alternativas para documentar o código. A primeira é o uso de comentários para indicar o que certo código faz. Comentários começam com # e são terminados pela quebra da linha. Não há suporte para comentários que se estendem por mais de uma linha; cada linha consecutiva de comentário deve indicar #. A segunda alternativa é o uso de cadeias de caractere, literais de texto inseridos no código sem atribuição. Cadeias de caracteres em Python são delimitadas por " ou ' para única linha e por """ ou ''' para múltiplas linhas. Entretanto, é convenção usar o métodos de múltiplas linhas em ambos os casos.

Diferente de comentários, a cadeias de caracteres usadas como documentação são objetos Python e fazem parte do código interpretado. Isso significa que um programa pode acessar sua própria documentação e manipular a informação. Há ferramentas que extraem automaticamente essa documentação para a geração da documentação de API a partir do código. Documentação através de cadeias de caracteres também pode ser acessada a partir do interpretador através da função help().

  Plataformas disponíveis

A linguagem e seu interpretador estão disponíveis para as mais diversas plataformas, desde Unix (Linux, FreeBSD, Solaris, MacOS X, etc.), Windows, .NET, versões antigas de MacOS até consoles de jogos eletrônicos ou mesmo alguns celulares, como a série 60, N8xx(PyMaemo) da Nokia e palmtops.

Para algum sistema operacional não suportado, basta que exista um compilador C disponível e gerar o Python a partir do fonte. O código fonte é traduzido pelo interpretador para o formato bytecode, que é multiplataforma e pode ser executado e distribuído sem fonte original.

  Implementações

A implementação original e mais conhecida do Python é o CPython, escrita em C e compatível com o padrão C89,[31] sendo distribuída com uma grande biblioteca padrão escrita em um misto de Python e C. Esta implementação é suportada em diversas plataformas, incluindo Microsoft Windows e sistemas Unix-like modernos.

Stackless Python é uma variação do CPython que implementa microthreads (permitindo multitarefa sem o uso de threads), sendo suportada em quase todas as plataformas que a implementação original.

Existem também implementações para plataformas já existentes: Jython para a Plataforma Java e IronPython para .NET.

Em 2005 a Nokia lançou um interpretador Python para os telefones celulares S60, chamado PyS60. Essa versão inclui vários módulos das implementações tradicionais, mas também alguns módulos adicionais para a integração com o sistema operacional Symbian. Uma implementação para Palm pode ser encontrada no Pippy. Já o PyPy, é a linguagem Python totalmente escrita em Python.

Diversas implementações, como CPython, pode funcionar como um interpretador de comandos em que o usuário executa as instruções sequencialmente, recebendo o resultado automaticamente. A execução compilada do código oferece um ganho substancial em velocidade, com o custo da perda da interatividade.

  Desenvolvimento

O desenvolvimento de Python é conduzido amplamente através do processo Python Enhancement Proposal (ou "PEP"), ou em Português Proposta de Melhoria do Python. Os PEPs são documentos de projeto padronizados que fornecem informações gerais relacionadas ao Python, incluindo propostas, descrições, justificativas de projeto (design rationales) e explicações para características da linguagem. PEPs pendentes são revisados e comentados por Van Rossum, o Benevolent Dictator For Life (líder arquiteto da linguagem) do projeto Python. Desenvolvedores do CPython também se comunicam através de uma lista de discussão, python-dev, que é o fórum principal para discussão sobre o desenvolvimento da linguagem. Questões específicas são discutidas no gerenciador de erros Roundup mantido em python.org. O desenvolvimento acontece no auto-hospedado svn.python.org

  Licença

Python possui uma licença livre aprovada pela OSI e compatível com a GPL, porém menos restritiva. Ela prevê (entre outras coisas) que binários da linguagem sejam distribuídos sem a necessidade de fornecer o código fonte junto.[32]

  Módulos e frameworks

Ao longo do tempo têm sido desenvolvidos pela comunidade de programadores muitas bibliotecas de funções especializadas (módulos) que permitem expandir as capacidades base da linguagem. Entre estes módulos especializados destacam-se:

Descrição Campos de atuação
Django Framework para desenvolvimento ágil de aplicações web; desenvolvimento web
Pylons Framework para desenvolvimento de aplicações web; desenvolvimento web
TurboGears Framework baseado em várias outras tecnologias existentes no mundo que gira em torno da linguagem Python; desenvolvimento web
Matplotlib - Matplotlib / Pylab biblioteca para manipulação de gráficos 2D; processamento de imagem
Python Imaging Library biblioteca para manipulação de imagens digitais; processamento de imagem
PyOpenGL - Python OpenGL Binding suporte multiplataforma ao OpenGL; computação gráfica
Pygame Conjunto de módulos para o desenvolvimento de jogos eletrônicos, incluindo gráficos SDL; desenvolvimento de jogos eletrônicos; computação gráfica
Twisted Framework para o desenvolvimento de aplicações de rede. Inclui módulos para servidor web, de aplicação, SSH e diversos outros protocolos; desenvolvimento de software; desenvolvimento web
PYRO - Python Remote Objects Framework para o desenvolvimento de sistemas distribuídos; computação distribuída
ZODB Sistema de persistência e banco de dados orientado a objetos; banco de dados
Plone SGC - Sistema de gerenciamento de conteúdo; desenvolvimento web
CherryPy Framework para aplicações web; desenvolvimento web
Web2py Framework para aplicações web; desenvolvimento web
Visual Python Framework 3D de alto nível; computação gráfica
SQLObject Mapeador objeto-relacional: traduz estruturas relacionais para objetos Python e manipula o banco de dados de forma transparente; banco de dados
Numarray Módulo para manipulação de vetores e computação científica. computação científica

  Interfaces gráficas

Exemplos de bibliotecas de GUI disponíveis para Python incluem:

Descrição
Etk interface para a biblioteca EFL
PyGTK interface para a biblioteca GTK
PyQT interface para a biblioteca QT
Tkinter Módulo padrão para GUI no Python
wxPython interface para a biblioteca wxWidgets
Wax Construído para simplificar o uso do wxPython

  Ambientes de desenvolvimento integrado

Existem vários ambientes de desenvolvimento integrado (IDE) disponíveis para Python:

Desenvolvedor Última versão Platforma Toolkit Licença
Boa Constructor Team 0.6.1 Independente wxPython GPL
Eric Python IDE Detlev Offenbach 4.1.2 Independente Qt GPL
Geany Team 0.13 Independente GTK2 GPL
IDLE Guido van Rossum et al. 3.0 / 2008 Independente Tkinter
IronPython Studio Clarius Labs 1.0 / 10 de dezembro de 2007 Windows VS2008 Shell Runtime Microsoft Public License
Komodo ActiveState 4.1.1 / junho de 2007 multiplataforma Plataforma Mozilla Propretário
PyDev (Eclipse) Fabio Zadrozny 1.3.13 multiplataforma EPL
PythonCard Alex Tweedly 0.8.2 multiplataforma wxPython Licença BSD
PyScripter mmm-experts 1.7.2 / outubro de 2006 Windows MIT
Stani's Python Editor Stani 0.8.4c / 14 de fevereiro de 2008 Independente wxPython GPL
Wing IDE Wingware 3.0.2-1 / 27 de novembro de 2007 Windows, Linux, OS X PyGTK Propretário

  Aplicações

Alguns dos maiores projetos que utilizam Python são o servidor de aplicação Zope, o compartilhador de arquivos Mnet, o sítio YouTube e o cliente original do BitTorrent. Grandes organizações que usam a linguagem incluem Google[33] (parte dos crawlers), Yahoo! (para o sítio de grupos de usuários) e NASA.[34] O sistema de gerenciamento de reservas da Air Canada também usa Python em alguns de seus componentes.[35] A linguagem também tem bastante uso na indústria da segurança da informação.

A linguagem tem sido embarcada como linguagem de script em diversos softwares, como em programas de edição tridimensional como Maya,[36] Autodesk Softimage, TrueSpace e Blender.[37] Programas de edição de imagem também a usam para scripts, como o GIMP.[38] Para diversos sistema operacionais a linguagem já é um componente padrão, estando disponível em diversas distribuições Linux. O Red Hat Linux usa Python para instalação, configuração e gerenciamento de pacotes.

Outros exemplos incluem o Plone, sistema de gerenciamento de conteúdo desenvolvido em Python e Zope e a Industrial Light & Magic,[39] que produz filmes da série Star Wars usando extensivamente Python para a computação gráfica nos processos de produção dos filmes.

Referências

  1. a b c d HISTORY (em inglês). Python Software Foundation Fonte do Python. Página visitada em 2008-06-05.
  2. Python 3.2.3 Release (em inglês). Página visitada em 21 de abril de 2012.
  3. Python Software Foundation (27 de junho de 2012). Python 3.3.0 Release (em inglês). python.org. Página visitada em 1 de julho de 2012.
  4. a b c Guido van Rossum (Maio de 1996). Foreword for "Programming Python" (1st ed.) (em inglês). Python Software Foundation. Página visitada em 12 de junho de 2008.
  5. a b The Making of Python (em inglês). Artima Developer. Página visitada em 2007-03-22.
  6. a b c d Naomi Hamilton (5 de agosto de 2008). The A-Z of Programming Languages: Python (em inglês). Computerworld. Página visitada em 17 de agosto de 2008.
  7. a b Why was Python created in the first place? (em inglês). Python FAQ. Página visitada em 2007-03-22.
  8. LJ #37: Python 1.4 Update (em inglês). Página visitada em 2007-04-29.
  9. Guido van Rossum. Computer Programming for Everybody (em inglês). Página visitada em 2007-03-22.
  10. A.M. Kuchling and Moshe Zadka. What's New in Python 2.0 (em inglês). Página visitada em 2007-03-22.
  11. a b History of the software (em inglês) Referência da Biblioteca Python.
  12. Jeremy Hylton. Statically Nested Scopes (em inglês). Página visitada em 2007-03-22.
  13. 2 PEPs 252 and 253: Type and Class Changes (em inglês). Python Software Foundation. Página visitada em 11 de junho de 2008.
  14. 4 PEP 255: Simple Generators (em inglês). Python Software Foundation. Página visitada em 11 de junho de 2008.
  15. PEP 282 - A Logging System (em inglês). Python Software Foundation. Página visitada em 11 de junho de 2008.
  16. 8 PEP 282: The logging Package (em inglês). Python Software Foundation. Página visitada em 11 de junho de 2008.
  17. PEP 318 - Decorators for Functions and Methods (em inglês). Python Software Foundation. Página visitada em 11 de junho de 2008.
  18. 5 PEP 318: Decorators for Functions and Methods (em inglês). Python Software Foundation. Página visitada em 11 de junho de 2008.
  19. A.M. Kuchling (1 de outubro de 2008). What’s New in Python 2.6 (em inglês). Python Software Foundation. Página visitada em 3 de outubro de 2008.
  20. Python 3.0 Release (em inglês). Python Software Foundation. Página visitada em 3 de dezembro de 2008.
  21. Sarah Stokely (1 de fevereiro de 2008). Python 3.0 to be backwards incompatible (em inglês). iTnews. Página visitada em 11 de junho de 2008.
  22. Georg Brandl. Make print a function (em inglês). Página visitada em 3 de outubro de 2008.
  23. PEP 20 - The Zen of Python (em inglês). Python - Núcleo de Desenvolvimento. Página visitada em 2010-01-15.
  24. Classes — Random Remarks (em inglês). Python Software Foundation Python Documentation.
  25. Keywords (em inglês). Manual de Referência do Python. Python Software Foundation (21 de fevereiro de 2008). Página visitada em 12 de setembro de 2008.
  26. What’s New In Python 3.0 (em inglês). Python Software Foundation. Página visitada em 15 de janeiro de 2011.
  27. Michele Simionato. The Python 2.3 Method Resolution Order (em inglês). Python Software Foundation. Página visitada em 11 de junho de 2008.
  28. EAFP vs LBYL (was Re: A little disappointed so far). web.archive.org. Arquivado do original em 29 de setembro de 2007. Página visitada em 6 de maio de 2012.
  29. Przemyslaw Piotrowski (Julho de 2006). Build a Rapid Web Development Environment for Python Server Pages and Oracle (em inglês). Oracle. Página visitada em 11 de junho de 2008.
  30. Phillip J. Eby (7 de dezembro de 2003). PEP 333 -- Python Web Server Gateway Interface v1.0 (em inglês). Python Software Foundation. Página visitada em 11 de junho de 2008.
  31. Guido van Rossum (5 de julho de 2001). PEP 7 -- Style Guide for C Code (em inglês). Python Software Foundation. Página visitada em 11 de junho de 2008.
  32. Python License (em inglês). Python Software Foundation. Página visitada em 11 de junho de 2008.
  33. Quotes about Python (em inglês). Python Software Foundation. Página visitada em 11 de junho de 2008.
  34. Daniel G. Shafer (17 de janeiro de 2003). Python Streamlines Space Shuttle Mission Design (em inglês). Python Software Foundation. Página visitada em 11 de junho de 2008.
  35. Darryl K. Taft (5 de março de 2005). Python Slithers into Systems (em inglês). eWEEK. Página visitada em 11 de junho de 2008.
  36. Introduction to Maya Python API (em inglês). Documentação do Maya. Autodesk. Página visitada em 18 de julho de 2008.
  37. Python Scripts (em inglês). Blender. Página visitada em 18 de julho de 2008.
  38. James Henstridge (16 de maio de 2006). GIMP Python Documentation (em inglês). Documentação do GIMP. GIMP. Página visitada em 18 de julho de 2008.
  39. Robin Rowe (1 de julho de 2002). Industrial Light & Magic (em inglês). Linux Journal. Página visitada em 18 de julho de 2008.

  Bibliografia

  • Alex Marteli e David Asher. Python Cookbook. [S.l.]: O'Reilly, 2002. 574 p. ISBN 0596001673
  • Mark Pilgrin. Dive into Python. 2 ed. [S.l.]: Apress, 2004. 413 p. ISBN 1590593561

  Ligações externas

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