Python компилятор по шагам

Python Online Compiler

Write, Run & Share Python code online using OneCompiler’s Python online compiler for free. It’s one of the robust, feature-rich online compilers for python language, supporting both the versions which are Python 3 and Python 2.7. Getting started with the OneCompiler’s Python editor is easy and fast. The editor shows sample boilerplate code when you choose language as Python or Python2 and start coding.

Taking inputs (stdin)

OneCompiler’s python online editor supports stdin and users can give inputs to programs using the STDIN textbox under the I/O tab. Following is a sample python program which takes name as input and print your name with hello.

import sys name = sys.stdin.readline() print("Hello "+ name)

About Python

Python is a very popular general-purpose programming language which was created by Guido van Rossum, and released in 1991. It is very popular for web development and you can build almost anything like mobile apps, web apps, tools, data analytics, machine learning etc. It is designed to be simple and easy like english language. It’s is highly productive and efficient making it a very popular language.

Tutorial & Syntax help

Loops

1. If-Else:

When ever you want to perform a set of operations based on a condition IF-ELSE is used.

if conditional-expression #code elif conditional-expression #code else: #code

Note:

Indentation is very important in Python, make sure the indentation is followed correctly

2. For:

For loop is used to iterate over arrays(list, tuple, set, dictionary) or strings.

Example:

mylist=("Iphone","Pixel","Samsung") for i in mylist: print(i)

3. While:

While is also used to iterate a set of statements based on a condition. Usually while is preferred when number of iterations are not known in advance.

Collections

There are four types of collections in Python.

1. List:

List is a collection which is ordered and can be changed. Lists are specified in square brackets.

Example:

mylist=["iPhone","Pixel","Samsung"] print(mylist)

2. Tuple:

Tuple is a collection which is ordered and can not be changed. Tuples are specified in round brackets.

Example:

myTuple=("iPhone","Pixel","Samsung") print(myTuple)

Below throws an error if you assign another value to tuple again.

myTuple=("iPhone","Pixel","Samsung") print(myTuple) myTuple[1]="onePlus" print(myTuple)

3. Set:

Set is a collection which is unordered and unindexed. Sets are specified in curly brackets.

Example:

4. Dictionary:

Dictionary is a collection of key value pairs which is unordered, can be changed, and indexed. They are written in curly brackets with key — value pairs.

Example:

Supported Libraries

Following are the libraries supported by OneCompiler’s Python compiler

Name	Description
NumPy	NumPy python library helps users to work on arrays with ease
SciPy	SciPy is a scientific computation library which depends on NumPy for convenient and fast N-dimensional array manipulation
SKLearn/Scikit-learn	Scikit-learn or Scikit-learn is the most useful library for machine learning in Python
Pandas	Pandas is the most efficient Python library for data manipulation and analysis
Matplotlib	Matplotlib is a cross-platform, data visualization and graphical plotting library for Python programming and it’s numerical mathematics extension NumPy
DOcplex	DOcplex is IBM Decision Optimization CPLEX Modeling for Python, is a library composed of Mathematical Programming Modeling and Constraint Programming Modeling

Источник

ТОП-4 онлайн компилятора для Python

Для выполнения программного кода, написанного на Python, нужен интерпретатор, установленный на вашей системе. Но бывают ситуации, когда необходимо быстро выполнить код, без установки интерпретатора, тяжелого IDE и настройки окружения. Особенно это актуально при обучении языку, для выполнения коротких примеров.

Для этого идеально подходят онлайн компиляторы для Python. Для их использования вам понадобится только браузер и интернет. Рассмотрим ниже ТОП популярных компиляторов.

Repl.it

Repl.it — популярный онлайн-компилятор для 40 языков программирования (в том числе для Python). Стабильная версия проекта вышла в середине марта 2018 года. Repl.it — стартап из Сан-Франциско, получивший финансирование от Y Combinator, Bloomberg Beta и других.

Название Repl выбрано по аналогии с интерактивным режимом работы интерпретатора ( REPL — read-eval-print loop). В настоящий момент сервисом пользуется более 2 миллионов пользователей.

Вы можете создать новый проект выбрав » + new repl «, либо загрузить имеющийся проект из github. Регистрироваться при этом не обязательно.

Каждый проект в Repl.it находится в отдельном контейнере, у которого есть постоянная ссылка для доступа.

В онлайн компиляторе доступны сторонние python-пакеты. Установить их проще простого — нужно зайти в меню » packages » слева, найти нужный пакет через встроенный поиск, и нажать » Add package «. По умолчанию в Repl.it используется менеджер пакетов Poetry.

Для выполнения кода нажмите кнопку » Run » (или Ctrl + Enter).

По сути сервис представляет собой полноценный IDE в браузере с Python интерпретатором в комплекте. Здесь есть дерево проекта, поддержка контроля версий, встроенный поиск и установка сторонних пакетов, дебаггер, подсветка синтаксиса и многое другое.

PythonTutor

PythonTutor — отличный онлайн компилятор для новичков, изучающих Python. От остальных компиляторов его выделяют 2 возможности:

1. возможность визуализировать выполнение кода по шагам;
2. возможность организовать общий доступ к сессии (с окном чата).

Благодаря этому сервис может выступить в роли инструмента для обучения в классе или для группового онлайн-обучения.

PythonAnywhere

PythonAnywhere — это среда для разработки на Python в браузере + хостинг для этих проектов. Размещается на мощностях Amazon EC2.

Лозунг сервиса — размещайте, запускайте и пишите Python код в облаке

• возможность запуска и редактирования web-приложений (Django, Flask, Bottle);
• встроенные базы данных (MySQL, SQLite, MongoDB, PostgreSQL);
• встроенная онлайн консоль Bash;
• встроенный веб-редактор кода.

Сервер веб-приложений построен на основе Nginx+uWSGI.

Сервис интегрирован с Dropbox, GitHub, Bitbucket. Если необходимы сторонние библиотеки, на борту есть easy_install и pip. Также добавлены virtualenv и virtualenvwrapper.

Online-python

Легковесный онлайн компилятор, позволяющий выполнять код в браузере.

В компиляторе Online-python можно:

• настраивать тему, хоткеи, шрифт, размер табуляции + 22 дополнительных параметра;
• указывать данные для стандартного потока ввода (stdin);
• делиться кодом с друзьями и коллегами;
• сохранять код в файла с .py и вывод консоли в файл .txt .

Выше мы рассмотрели ТОП компиляторов. Существует много менее функциональных компиляторов, но также заслуживающих внимания:

Источник

Как скомпилировать Python

Я хочу рассказать об удивительном событии, о котором я узнал пару месяцев назад. Оказывается, одна популярная python-утилита уже более года распространяется в виде бинарных файлов, которые компилируются прямо из python. И речь не про банальную упаковку каким-нибудь PyInstaller-ом, а про честную Ahead-of-time компиляцию целого python-пакета. Если вы удивлены так же как и я, добро пожаловать под кат.

Объясню, почему я считаю это событие по-настоящему удивительным. Существует два вида компиляции: Ahead-of-time (AOT), когда весь код компилируется до запуска программы и Just in time compiler (JIT), когда непосредственно компиляция программы под требуемую архитектуру процессора осуществляется во время ее выполнения. Во втором случае первоначальный запуск программы осуществляется виртуальной машиной или интерпретатором.

Если сгруппировать популярные языки программирования по типу компиляции, то получим следующий список:

• Ahead-of-time compiler: C, C++, Rust, Kotlin, Nim, D, Go, Dart;
• Just in time compiler: Lua, С#, Groovy, Dart.

В python из коробки нет JIT компилятора, но отдельные библиотеки, предоставляющие такую возможность, существуют давно

Смотря на эту таблицу, можно заметить определенную закономерность: статически типизированные языки находятся в обеих строках. Некоторые даже могут распространяться с двумя версиями компиляторов: Kotlin может исполняться как с JIT JavaVM, так и с AOT Kotlin/Native. То же самое можно сказать про Dart (версии 2). A вот динамически типизированные языки компилируются только JIT-ом, что впрочем вполне логично.

При запуске виртуальная машина сначала накапливает информацию о типах переменных, затем после накопления статистики, запускается компиляция наиболее нагруженных частей программы. Виртуальная машина отслеживает типы аргументов и переключает выполнение программы между уже скомпилированными и не скомпилированными участками кода в зависимости от текущих значений переменных.

При использовании JIT компиляции типы не очень то и нужны, ведь информация о типах собирается во время работы программы. Поэтому все популярные динамически типизированные языки программирования распространяются именно с JIT компилятором. Но как быть с AOT компиляцией кода, в котором нет типов? Меня очень заинтересовал этот вопрос, и я полез разбираться.

Итак, вернемся к утилите, о которой говорилось в начале статьи. Речь про mypy — наиболее популярный синтаксический анализатор python-кода.

С апреля 2019 года эта утилита распространяется в скомпилированном виде, о чем рассказывается в блоге проекта. А для компиляции используется еще одна утилита от тех же авторов — mypyc. Погуглив немного, я нашел достаточно большую статью “Путь к проверке типов 4 миллионов строк Python-кода” про становление и развитие mypy (на Хабре доступен перевод: часть 1, часть 2, часть 3). Там немного рассказывается о целях создания mypyc: столкнувшись с недостаточной производительностью mypy при разборе крупных python-проектов в Dropbox, разработчики добавили кеширование результатов проверки кода, а затем возможность запуска утилиты как сервиса. Но исчерпав очевидные возможности оптимизации, столкнулись с выбором: переписать все на go или на cython. В результате проект пошел по третьему пути — написание своего AOT python-компилятора.

Дело в том, что для правильной работы mypy и так необходимо построить то же синтаксическое дерево, что и интерпретатору во время исполнения кода. То есть mypy уже “понимает” python, но использует эту информацию только для статистического анализа, а вот mypyc может преобразовывать эту информацию в полноценный бинарный код.

Думаю тут многие решили, что разобрались в вопросе того, как скомпилировать динамически типизированный python-код. Python c версии 3.4 поддерживает аннотацию типов, а mypy как раз и используется для проверки корректности аннотаций. Получается, python как бы уже и не динамически типизированный язык, что позволяет применить AOT компиляцию. Но загвоздка в том, что mypyc может компилировать и неаннотированный код!

Функция bubble_sort

Для примера рассмотрим функцию сортировки “пузырьком”. Файл lib.py:

def bubble_sort(data): n = len(data) for i in range(n - 1): for j in range(n - i - 1): if data[j] > data[j + 1]: buff = data[j] data[j] = data[j + 1] data[j + 1] = buff return data

У типов нет аннотаций, но это не мешает mypyc ее скомпилировать. Чтобы запустить компиляцию, нужно установить mypyc. Он не распространяется отдельным пакетом, но если у вас установлен mypy, то и mypyc уже присутствует в системе! Запускаем mypyc, следующей командой:

После запуска в проекте будут созданы следующие директории:

• .mypy_cache — mypy кэш, mypyc неявно запускает mypy для разбора программы и получения AST;
• build — артефакты сборки;
• lib.cpython-38-x86_64-linux-gnu.so — собственно сборка под целевую платформу. Данный файл представляет из себя готовый CPython Extension.

CPython Extension — встроенный в CPython механизм взаимодействия с кодом, написанным на С/C++. По сути это динамическая библиотека, которую CPython умеет загружать при импорте нашего модуля lib. Через данный механизм осуществляется взаимодействие с модулями, написанными на python.

Компиляция состоит из двух фаз:

1. Компиляция python кода в код С;
2. Компиляция С в бинарный .so файл, для этого mypyc сам запускает gcc (gcc и python-dev также должен быть установлены).

Файл lib.cpython-38-x86_64-linux-gnu.so имеет преимущество перед lib.py при импорте на соответствующей платформе, и исполняться теперь будет именно он.

Ну и давайте сравним производительность модуля до и после компиляции. Для этого создадим файл main.py с кодом запуска сортировки:

import lib data = lib.bubble_sort(list(range(5000, 0, -1))) assert data == list(range(1, 5001))

Получим примерно следующие результаты:

Источник