Python | |
---|---|
![]() | |
Класс языка | объектно-ориентированный язык программирования |
Появился в | 20 февраля 1991[3] |
Автор | Гвидо ван Россум[1] |
Разработчик | Python Software Foundation и Гвидо ван Россум[1] |
Расширение файлов |
.py , .pyc , .pyd [4], .pyo , .pyw или .pyz |
Выпуск |
|
Испытал влияние | Алгол 68[5], ABC[6], Модула-3[7], Си[8], C++[7], Perl, Java, Лисп, Haskell[9], APL, Клу, Dylan, Icon и SML |
Лицензия | Python Software Foundation License[1] |
Сайт | python.org (англ.) |
ОС | кроссплатформенность[10] |
![]() |
Python (МФА: [ˈpʌɪθ(ə)n]; в русском языке распространено название пито́н[11] или па́йтон[12]) — высокоуровневый язык программирования общего назначения с динамической типизацией и автоматическим управлением памятью[13], ориентированный на повышение производительности разработчика, читаемости кода и его качества, а также на обеспечение переносимости написанных на нём программ[14]. Язык является полностью объектно-ориентированным — всё является объектами[13]. Необычной особенностью языка является выделение блоков кода пробельными отступами[15]. Синтаксис ядра языка минималистичен, за счёт чего на практике редко возникает необходимость обращаться к документации[14], сам же язык известен как интерпретируемый и используется в том числе для написания скриптов[13]. Недостатками языка являются зачастую более низкая скорость работы и более высокое потребление памяти написанных на нём программ по сравнению с аналогичным кодом, написанным на Си или C++[14][13].
Python является мультипарадигмальным языком программирования, поддерживающим императивное, процедурное, структурное, объектно-ориентированное и функциональное программирование[13]. Задачи обобщённого программирования решаются за счёт динамической типизации[16][17]. Аспектно-ориентированное программирование частично поддерживается через декораторы[18], более полноценная поддержка обеспечивается дополнительными фреймворками[19]. Такие методики как контрактное и логическое программирование можно реализовать с помощью библиотек или расширений[20]. Основные архитектурные черты — динамическая типизация, автоматическое управление памятью[13], полная интроспекция, механизм обработки исключений, поддержка многопоточных вычислений с глобальной блокировкой интерпретатора (GIL)[21], высокоуровневые структуры данных. Поддерживается разбиение программ на модули, которые, в свою очередь, могут объединяться в пакеты[22].
Эталонной реализацией Python является интерпретатор CPython, поддерживающий большинство активно используемых платформ[23] и являющийся стандартом де-факто языка[24]. Он распространяется под свободной лицензией Python Software Foundation License, позволяющей использовать его без ограничений в любых приложениях, включая проприетарные[25]. CPython компилирует исходные тексты в высокоуровневый байткод, который исполняется в стековой виртуальной машине[26]. К другим трём основным реализациям языка относятся Jython (для JVM), IronPython (для CLR/.NET) и PyPy[13][27]. PyPy написан на подмножестве языка Python (RPython) и разрабатывался как альтернатива CPython с целью повышения скорости исполнения программ, в том числе за счёт использования JIT-компиляции[27]. Поддержка версии Python 2 закончилась в 2020 году[28]. На текущий момент активно развивается версия языка Python 3[29]. Разработка языка ведётся через предложения по расширению языка PEP (англ. Python Enhancement Proposal), в которых описываются нововведения, делаются корректировки согласно обратной связи от сообщества и документируются итоговые решения[30].
Стандартная библиотека включает большой набор полезных переносимых функций, начиная от функционала для работы с текстом и заканчивая средствами для написания сетевых приложений. Дополнительные возможности, такие как математическое моделирование, работа с оборудованием, написание веб-приложений или разработка игр, могут реализовываться посредством обширного количества сторонних библиотек, а также интеграцией библиотек, написанных на Си или C++, при этом и сам интерпретатор Python может интегрироваться в проекты, написанные на этих языках[13]. Существует и специализированный репозиторий программного обеспечения, написанного на Python, — PyPI[31]. Данный репозиторий предоставляет средства для простой установки пакетов в операцонную систему и стал стандартом де-факто для Python[32]. По состоянию на 2019 год в нём содержалось более 175 тысяч пакетов[31].
Python стал одним из самых популярных языков, он используется в анализе данных, машинном обучении, DevOps и веб-разработке, а также в других сферах, включая разработку игр. За счёт читабельности, простого синтаксиса и отсутствия необходимости в компиляции язык хорошо подходит для обучения программированию, позволяя концентрироваться на изучении алгоритмов, концептов и парадигм. Отладка же в значительной степени облегчается тем фактом, что язык является интерпретируемым. Применяется язык многими крупными компаниями, такими как Google или Facebook[13]. По состоянию на февраль 2020 года Python занимает третье место в рейтинге TIOBE популярности языков программирования с показателем 10,86 %[33]. «Языком года» по версии TIOBE Python объявлялся в 2007, 2010, 2018 и 2020 году[34].
Задумка по реализации языка появилась в конце 1980-х годов, а разработка его реализации началась в 1989 году сотрудником голландского института CWI Гвидо ван Россумом[30]. Для распределённой операционной системы Amoeba требовался расширяемый скриптовый язык, и Гвидо начал разрабатывать Python на досуге, позаимствовав некоторые наработки для языка ABC (Гвидо участвовал в разработке этого языка, ориентированного на обучение программированию). В феврале 1991 года Гвидо опубликовал исходный текст в группе новостей alt.sources[35]. С самого начала Python проектировался как объектно-ориентированный язык.
Наличие дружелюбного, отзывчивого сообщества пользователей считается, наряду с дизайнерской интуицией Гвидо, одним из факторов успеха Python. Развитие языка происходит согласно чётко регламентированному процессу создания, обсуждения, отбора и реализации документов PEP (англ. Python Enhancement Proposal) — предложений по развитию Python[36].
3 декабря 2008 года[37], после длительного тестирования, вышла первая версия Python 3000 (или Python 3.0, также используется сокращение Py3k). В Python 3000 устранены многие недостатки архитектуры с максимально возможным (но не полным) сохранением совместимости со старыми версиями Python.
Дата окончания срока поддержки Python 2.7 первоначально была установлена на 2015 год, а затем перенесена на 2020 год из опасения, что большая часть существующего кода не может быть легко перенесена на Python 3[38][39]. Поддержка Python 2 была направлена лишь на уже существующие проекты, новые проекты должны были использовать Python 3[29]. Больше никаких исправлений безопасности или других улучшений для Python 2.7 не будет выпущено[40][41]. С окончанием срока службы Python 2.x поддерживаются только Python 3.6.x и более поздние версии[42].
Название языка произошло вовсе не от названия семейства пресмыкающихся. Гвидо ван Россум назвал язык в честь популярного британского комедийного телешоу 1970-х «Летающий цирк Монти Пайтона»[43], поскольку автор был поклонником этого телешоу, как и многие другие разработчики того времени, а в самом шоу прослеживалась некая параллель с миром компьютерной техники[14]. Впрочем, всё равно название языка чаще связывают именно со змеёй, нежели с передачей — пиктограммы файлов в KDE или в Microsoft Windows и сам логотип языка изображает змеиные головы.
Python — мультипарадигмальный язык программирования. Полностью поддерживаются объектно-ориентированное, структурное, обобщённое, функциональное и аспектно-ориентированное (в том числе метапрограммирование[44])[45]. Множество других методик, в том числе контрактное[46][47] и логическое программирование[48] можно реализовать с помощью расширений.
Язык использует динамическую типизацию вместе с подсчётом ссылок и циклический сборщик мусора для менеджмента памяти[49]. Также есть динамические разрешения имен (динамическое связывание), которые связывают имена методов и переменных во время выполнения программы.
Python предлагает поддержку функционального программирования в традициях Лиспа. Так, в Python есть функции filter
, map
и reduce
; также из Лиспа были заимствованы понятия характеристик списков, ассоциативных массивов (словарей), множеств и генераторов списков[50]. Стандартная библиотека содержит два модуля (itertools и functools), реализующие инструменты, заимствованные из Haskell и Standard ML[51].
Разработчики языка Python придерживаются определённой философии программирования, называемой «The Zen of Python» («Дзен Пито́на», или «Дзен Па́йтона»)[52]. Её текст выдаётся интерпретатором Python по команде import this
(работает один раз за сессию). Автором этой философии считается Тим Петерс (Tim Peters).
Философия начинается так[53]:
- Красивое лучше, чем уродливое.
- Явное лучше, чем неявное.
- Простое лучше, чем сложное.
- Сложное лучше, чем запутанное.
….
Оригинальный текст (англ.)
- Beautiful is better than ugly.
- Explicit is better than implicit.
- Simple is better than complex.
- Complex is better than complicated.
...
Вместо того, чтобы встроить в ядро Python всю функциональность языка, он был спроектирован таким образом, чтобы быть легко расширяемым. Это сделало язык популярным средством добавления программируемых интерфейсов к существующим приложениям. Видение Гвидо Ван Россума маленького ядра с большой стандартной библиотекой и легко расширяемым интерпретатором проистекало из негативного опыта разработки языка ABC, который придерживался противоположного подхода[54].
Python стремится к более простому, менее громоздкому синтаксису и грамматике, предоставляя разработчикам выбор в их методологии кодирования. В отличие от девиза Perl «есть несколько способов сделать это» (англ. There's more than one way to do it), Python придерживается философии «должен существовать один — и, желательно, только один — очевидный способ сделать это» (англ. There should be one — and preferably only one — obvious way to do it.)[55]. Алекс Мартелли[en], член Python Software Foundation, и автор книг по Python пишет, что «Описывать что-то как „умное“ не считается комплиментом в культуре Python» (англ. To describe something as 'clever' is not considered a compliment in the Python culture)[56].
Разработчики Python стремятся избежать преждевременной оптимизации и отвергают патчи к некритическим частям эталонной реализации CPython, которые могли бы предложить незначительное увеличение скорости за счёт понятности кода[57]. Однако есть способы повышения производительности. Если в программе есть узкие места, связанные с выполнением ресурсоёмких операций на центральном процессоре, но не связанные с использованием операций ввода-вывода, то повысить производительность возможно за счёт трансляции программы при помощи Cython в язык Си и последующей компиляции[58]. Требовательные к вычислительным ресурсам части программы также можно переписывать на язык Си и подключать как отдельные библиотеки с привязками к Python[27].
Важная цель разработчиков Python — делать его забавным для использования. Это было отражено в названии языка, данном в честь Монти Пайтона[43]. Также это отражено в иногда игривом подходе к обучающим программам и справочным материалам, таким как примеры программ из документаций, которые используют названия spam и eggs вместо использующихся в документации множества других языков foo и bar[59][60].
Python портирован и работает почти на всех известных платформах — от КПК до мейнфреймов. Существуют порты под Microsoft Windows, практически под все варианты UNIX (включая FreeBSD и Linux), Plan 9, Mac OS и macOS, iPhone OS (iOS) 2.0 и выше, iPadOS, Palm OS, OS/2, Amiga, HaikuOS, AS/400, OS/390, Windows Mobile, Symbian и Android[61].
По мере устаревания платформы её поддержка в основной ветви языка прекращается. Например, с версии 2.6 прекращена поддержка Windows 95, Windows 98 и Windows ME[62]. В версии 3.5 перестала поддерживаться Windows XP[63] В версии 3.9 перестала поддерживатся Windows Vista и Windows 7[64]. Однако на устаревших платформах можно использовать предыдущие версии Python — на данный момент сообщество активно поддерживает версии Python начиная от 2.3 (для них выходят исправления).
При этом, в отличие от многих портируемых систем, для всех основных платформ Python имеет поддержку характерных для данной платформы технологий (например, Microsoft COM/DCOM). Более того, существует специальная версия Python для виртуальной машины Java — Jython, что позволяет интерпретатору выполняться на любой системе, поддерживающей Java, при этом классы Java могут непосредственно использоваться из Python и даже быть написанными на Python. Также несколько проектов обеспечивают интеграцию с платформой Microsoft.NET, основные из которых — IronPython и Python.Net.
Python поддерживает динамическую типизацию, то есть тип переменной определяется только во время исполнения. Поэтому вместо «присваивания значения переменной» лучше говорить о «связывании значения с некоторым именем». В Python имеются встроенные типы: булевый, строка, Unicode-строка, целое число произвольной точности, число с плавающей запятой, комплексное число и некоторые другие. Из коллекций в Python встроены: список, кортеж (неизменяемый список), словарь, множество и другие[65]. Все значения являются объектами, в том числе функции, методы, модули, классы.
Добавить новый тип можно либо написав класс (class), либо определив новый тип в модуле расширения (например, написанном на языке C). Система классов поддерживает наследование (одиночное и множественное) и метапрограммирование. Возможно наследование от большинства встроенных типов и типов расширений.
Все объекты делятся на изменяемые и неизменяемые: списки, словари и множества являются изменяемыми, а все остальные — неизменяемыми (например, при изменении строки фактически создаётся новая, а при изменении списка — только меняются ссылки в нём). Кортеж в Python является, по сути, неизменяемым списком. Во многих случаях кортежи работают быстрее списков, поэтому если вы не планируете изменять последовательность, то лучше использовать именно их. Неизменяемые объекты (и все объекты в них, если это, например, кортеж) могут быть ключами словаря (должны иметь метод hash).
Тип | Изменяемость | Описание | Примеры |
---|---|---|---|
bool
|
Изменяемый | Логический тип | True False
|
bytearray
|
Изменяемый | Массив байтов | bytearray(b'Some ASCII') bytearray(b"Some ASCII") bytearray([119, 105, 107, 105])
|
bytes
|
Неизменяемый | Массив байтов | b'Some ASCII' b"Some ASCII" bytes([119, 105, 107, 105])
|
complex
|
Неизменяемый | Комплексное число | 3+2.7j
|
dict
|
Изменяемый | Словарь (ассоциативный массив), представляет собой коллекцию пар «ключ—значение»; значение может быть любого типа, ключ должен иметь хешируемый тип | {'key1': 1.0, 3: False} {}
|
ellipsis [К 1]
|
Неизменяемый | Многоточие[en] (элипсис). Используется в основном в NumPy для сокращённого задания среза многомерного массива. В самом Python присутствует для поддержки пользовательских типов и таких расширений, как NumPy[66] | ... Ellipsis Для NumPy: x[i, ..., j] ,что эквивалентно x[i, :, :, j] [66]
|
float
|
Неизменяемый | Число с плавающей запятой. Степень точности зависит от платформы, но на практике обычно реализуется в виде 64-битного 53-разрядного числа[67] |
|
frozenset
|
Неизменяемый | Неупорядочное множество, не содержит дубликатов; может содержать внутри себя различные хешируемые типы данных | frozenset([4.0, 'string', True])
|
int
|
Неизменяемый | Целое число неограниченного размера[68] | 42
|
list
|
Изменяемый | Список, может содержать внутри себя различные типы данных | [4.0, 'string', True] []
|
NoneType [К 1]
|
Неизменяемый | Объект, представляющий собой отсутствие значения, часто называемый Null[en] в других языках. | None
|
NotImplementedType [К 1]
|
Неизменяемый | Объект, который возвращяется при перегрузке операторов, когда типы операндов не поддерживаются. | NotImplemented
|
range
|
Неизменяемый | Последовательность целых чисел от какого-то одного значения до другого, обычно используется для повторения операции несколько раз при помощи for[69] | range(1, 10) range(10, -5, -2)
|
set
|
Изменяемый | Неупорядочное множество, не содержит дубликатов; может содержать внутри себя различные хешируемые типы данных | {4.0, 'string', True} set()
|
str
|
Неизменяемый | Строковый тип | 'Wikipedia' "Wikipedia" """Spanning
multiple
lines"""
|
tuple
|
Неизменяемый | Кортеж. Может содержать внутри себя различные типы данных. Может использоваться в качестве неизменяемого списка и в качестве записей с неименованными полями[70] | В качестве неизменяемого списка: (4.0, 'string', True) ('single element',) () В качестве записей: lax_coordinates = (33.9425, -118.408056) city, year, pop, chg, area = ('Tokyo', 2003, 32450, 0.66, 8014) [70]
|
Язык обладает чётким и последовательным синтаксисом, продуманной модульностью и масштабируемостью, благодаря чему исходный код написанных на Python программ легко читаем. При передаче аргументов в функции Python использует вызов по соиспользованию (call-by-sharing)[71].
В 2018 году Гвидо ван Россум, создатель языка, решил ради политкорректности изменить терминологию кода, заменив в нём термины master
и slave
на parent
и child
, соответственно[72].
Набор операторов достаточно традиционен.
if
(если). При наличии нескольких условий и альтернатив применяется необязательный блок elif
(сокр. от else if)[73] который может повторяться в коде неограниченное число раз. Если ни одно из условий не было соблюдено, то выполняется необязательный блок else
(иначе).if условие_1:
команды_1
elif условие_2:
команды_2
elif условие_3:
команды_3
...
elif условие_N:
команды_N
else:
команды
while
[74]:while условие:
команды
for
[75]:for элемент in последовательность:
команды
try
— except
— else
— finally
[76]:try:
# основной код
except Тип_ошибки_1:
# вспомогательный код
except Тип_ошибки_2:
# вспомогательный код
...
except Тип_ошибки_N:
# вспомогательный код
else:
# код для случая, когда ошибки не было
finally:
# код, который выполняется всегда
class
.def
. Внутри возможно применение return
(возврат) для возврата из функции или метода, а в случае генератора — yield
(давать).pass
ничего не делает. Используется для пустых блоков кода.Одной из интересных синтаксических особенностей языка является выделение блоков кода с помощью отступов (пробелов или табуляций), поэтому в Python отсутствуют операторные скобки begin/end, как в языке Паскаль, или фигурные скобки, как в Си. Такой «трюк» позволяет сократить количество строк и символов в программе и приучает к «хорошему» стилю программирования. С другой стороны, поведение и даже корректность программы может зависеть от начальных пробелов в тексте. Некоторым[кому?] такое поведение может показаться неинтуитивным и неудобным.
Выражение является полноправным оператором в Python. Состав, синтаксис, ассоциативность и приоритет операций достаточно привычны для языков программирования и призваны минимизировать употребление скобок.
Отдельно стоит упомянуть операцию форматирования для строк (работает по аналогии с функцией printf()
из Си), которая использует тот же символ, что и взятие остатка от деления:
>>> str_var = "world"
>>> print("Hello, %s" % str_var)
Hello, world
В версии 3.6 были добавлены форматированные строковые литералы, или f-строки, которые делают код более читаемым и лаконичным:
>>> str_var = "world"
>>> print(f"Hello, {str_var}") # вывод с использованием f-строки
Hello, world
Python имеет удобные цепочечные сравнения. Такие условия в программах — не редкость:
1 <= a < 10 and 1 <= b < 20
Кроме того, логические операции (or
и and
) являются ленивыми: если для вычисления значения операции достаточно первого операнда, этот операнд и является результатом, в противном случае вычисляется второй операнд логической операции. Это основывается на свойствах алгебры логики: например, если один аргумент операции «ИЛИ» (or
) является истиной, то и результат этой операции всегда является истиной. В случае, если второй операнд является сложным выражением, это позволяет сократить издержки на его вычисление. Этот факт широко использовался до версии 2.5 вместо условной конструкции:
a < b and "меньше" or "больше или равно"
Встроенные типы данных, как правило, имеют особый синтаксис для своих литералов (записанных в исходном коде констант):
"строка и Юникод-строка одновременно"
'строка и Юникод-строка одновременно'
"""тоже строка и Юникод-строка одновременно"""
True or False # булевы литералы
3.14 # число с плавающей запятой
0b1010 + 0o12 + 0xA # числа в двоичной, восьмеричной и шестнадцатеричной системах счисления
1 + 2j # комплексное число
[1, 2, "a"] # список
(1, 2, "a") # кортеж
{'a': 1, 'b': 'B'} # словарь
{'a', 6, 8.8} # множество
lambda x: x**2 # анонимная функция
(i for i in range(10)) # генератор
Для списков (и других последовательностей) Python предлагает набор операций над срезами. Особенностью является индексация, которая может показаться новичку странной, но раскрывает свою согласованность по мере использования. Индексы элементов списка начинаются с нуля. Запись среза s[N:M]
означает, что в срез попадают все элементы от N включительно до M, не включая. В качестве иллюстрации можно посмотреть пример работы с последовательностями. При этом индекс можно не указывать. Например, запись s[:M]
означает, что в срез попадают все элементы с самого начала; запись s[N:]
означает, что попадают все элементы до конца среза; запись s[:]
означает, что попадают все элементы с начала и до конца.
Имя (идентификатор) может начинаться с буквы любого алфавита в Юникоде любого регистра или подчёркивания, после чего в имени можно использовать и цифры. В качестве имени нельзя использовать ключевые слова (их список можно узнать по import keyword; print(keyword.kwlist)
) и нежелательно переопределять встроенные имена. Имена, начинающиеся с символа подчёркивания, имеют специальное значение[77].
В каждой точке программы интерпретатор имеет доступ к трём пространствам имён (то есть отображениям имён в объекты): локальному, глобальному и встроенному.
Области видимости имён могут быть вложенными друг в друга (внутри определяемой функции видны имена из окружающего блока кода). На практике с областями видимости и связыванием имён связано несколько правил «хорошего тона», о которых можно подробнее узнать из документации.
Python предлагает механизм документирования кода pydoc. В начало каждого модуля, класса, функции вставляется строка документации — docstring . Строки документации остаются в коде на момент времени исполнения, и в язык встроен доступ к документации[78](переменная __doc__
), что используется современными IDE (Интегрированная среда разработки) (например, Eclipse).
В интерактивном режиме можно получить помощь, сгенерировать гипертекстовую документацию по целому модулю или даже применить doctest для автоматического тестирования модуля.
Начиная с Python 2.3, для использования в тексте программы символов, не входящих в ASCII, необходимо явно указывать кодировку исходного кода в начале модуля, например:
# -*- coding: utf-8 -*-
# или
# coding: utf-8
После этого можно использовать, например, кириллицу в Unicode-литералах. Но на самом деле даже если написать:
# coding: utf
то Python «поймёт», что вы хотели сделать.
Дизайн языка Python построен вокруг объектно-ориентированной модели программирования. Реализация ООП в Python является элегантной, мощной и хорошо продуманной, но вместе с тем достаточно специфической по сравнению с другими объектно-ориентированными языками.
Возможности и особенности.
is, '.', '='
и символьных логических).len()
, глубокое копирование, сериализация, итерация по объекту, …)Языки с поддержкой динамический типизации и объектно-ориентированного программирования обычно не рассматриваются в рамках обобщённого программирования, поскольку задачи обобщённого программирования решаются за счёт отсутствия ограничений на типы данных[16][17]. В Python обобщённое программирование со строгой типизацией достигается использованием средств языка совместно со внешними анализаторами кода[79], такими как Mypy[80].
Несмотря на то, что Python изначально не задумывался как язык функционального программирования[81], Python поддерживает парадигму функционального программирования, в частности[82]:
partial()
;Однако, в отличие от большинства языков, непосредственно ориентированных на функциональное программирование, Python не является чистым языком программирования и код не защищён от побочных эффектов[82][83].
В стандартной библиотеке Python существуют специальные пакеты operator
и functools
для функционального программирования[81].
Python предлагает использование основных элементов структурного программирования: следование (последовательное выполнение команд), ветвление (if
—elif
—else
) и цикл (while
и for
)[84].
Программное обеспечение (приложение или библиотека) на Python оформляется в виде модулей, которые в свою очередь могут быть собраны в пакеты. Модули могут располагаться как в каталогах, так и в ZIP-архивах. Модули могут быть двух типов по своему происхождению: модули, написанные на «чистом» Python, и модули расширения (extension modules), написанные на других языках программирования. Например, в стандартной библиотеке есть «чистый» модуль pickle и его аналог на Си: cPickle. Модуль оформляется в виде отдельного файла, а пакет — в виде отдельного каталога. Подключение модуля к программе осуществляется оператором import
. После импорта модуль представлен отдельным объектом, дающим доступ к пространству имён модуля. В ходе выполнения программы модуль можно перезагрузить функцией reload()
.
Python поддерживает полную интроспекцию времени исполнения. Это означает, что для любого объекта можно получить всю информацию о его внутренней структуре.
Применение интроспекции является важной частью того, что называют pythonic style, и широко применяется в библиотеках и фреймворках Python, таких как PyRO, PLY, Cherry, Django и др., значительно экономя время использующего их программиста.
Обработка исключений поддерживается в Python посредством операторов try, except, else, finally, raise
, образующих блок обработки исключения. В общем случае блок выглядит следующим образом:
try:
# Здесь код, который может вызвать исключение
raise Exception("message") # Exception, это один из стандартных типов исключения (всего лишь класс),
# может использоваться любой другой, в том числе свой
except (Тип исключения1, Тип исключения2, …) as Переменная:
# Код в блоке выполняется, если тип исключения совпадает с одним из типов
# (Тип исключения1, Тип исключения2, …) или является наследником одного
# из этих типов.
# Полученное исключение доступно в необязательной Переменной.
except (Тип исключения3, Тип исключения4, …) as Переменная:
# Количество блоков except не ограничено
raise # Сгенерировать исключение "поверх" полученного; без параметров - повторно сгенерировать полученное
except:
# Будет выполнено при любом исключении, не обработанном типизированными блоками except
else:
# Код блока выполняется, если не было поймано исключений.
finally:
# Будет исполнено в любом случае, возможно после соответствующего
# блока except или else
Совместное использование else, except
и finally
стало возможно только начиная с Python 2.5. Информация о текущем исключении всегда доступна через sys.exc_info()
. Кроме значения исключения, Python также сохраняет состояние стека вплоть до точки возбуждения исключения — так называемый traceback.
В отличие от компилируемых языков программирования, в Python использование исключения не приводит к значительным накладным расходам (а зачастую даже позволяет ускорить исполнение программ) и очень широко используется. Исключения согласуются с философией Python (10-й пункт «дзена Python» — «Ошибки никогда не должны умалчиваться») и являются одним из средств поддержки «утиной типизации».
Иногда вместо явной обработки исключений удобнее использовать блок with
(доступен, начиная с Python 2.5).
В программах на Python широко используются итераторы. Цикл for
может работать как с последовательностью, так и с итератором. Большинство коллекций предоставляют итераторы, итераторы могут также определяться пользователем для собственных объектов. Модуль itertools
стандартной библиотеки содержит средства работы с итераторами.
Одной из интересных возможностей языка являются генераторы — функции, сохраняющие внутреннее состояние: значения локальных переменных и текущую инструкцию (см. также: сопрограммы). Генераторы могут использоваться как итераторы для структур данных и для ленивых вычислений. См. пример: генератор чисел Фибоначчи.
При вызове генератора функция немедленно возвращает объект-итератор, который хранит текущую точку исполнения и состояние локальных переменных функции. При запросе следующего значения (посредством метода next()
, неявно вызываемого в цикле for
) генератор продолжает исполнение функции от предыдущей точки остановки до следующего оператора yield
или return
.
В Python 2.4 появились генераторные выражения — выражения, дающие в результате генератор. Генераторные выражения позволяют сэкономить память там, где иначе требовалось бы использовать список с промежуточными результатами:
>>> sum(i for i in range(1, 100) if i % 2 != 0)
2500
В этом примере суммируются все нечётные числа от 1 до 99.
Начиная с версии 2.5, Python поддерживает полноценные сопроцедуры: теперь в генератор можно передавать значения с помощью метода send()
и возбуждать в его контексте исключения с помощью метода throw()
.
Также Python поддерживает вложенные генераторы. Например, для создания двумерного массива нужно разместить генератор списка, являющегося строкой, внутри генератора всех строк: [[0 for j in range(m)] for i in range(n)]
В Python 2.5 появились средства для управления контекстом выполнения блока кода — оператор with
и модуль contextlib
. См.: пример.
Оператор может применяться в тех случаях, когда до и после некоторых действий должны обязательно выполняться некоторые другие действия, независимо от возбуждённых в блоке исключений или операторов return
: файлы должны быть закрыты, ресурсы освобождены, перенаправление стандартного ввода вывода закончено и т. п. Оператор улучшает читаемость кода, а значит, помогает предотвращать ошибки.
Этот раздел статьи ещё не написан. |
Декораторы функций — вызываемые объекты, которые принимают другую функцию в качестве аргумента. Декораторы функций могут производить операции с функцией и возвращают либо саму функцию, либо другую заменяющую её функцию или вызываемый объект[85].
Существуют декораторы классов[86].
Формат регулярных выражений унаследован из Perl с некоторыми отличиями. Для их использования требуется импортировать модуль re
[87], являющийся частью стандартной библиотеки.
В Python есть ещё несколько возможностей, отличающих его от многих других языков высокой гибкостью и динамичностью.
Например, класс является объектом, а в операторе определения класса в списке родительских классов можно использовать выражения.
def get_class():
return dict
class D(get_class()):
pass
d = D()
Можно модифицировать многие объекты во время исполнения, например классы:
>>> class X(object): pass
…
>>> y = X()
>>> y.wrong_method() # такого метода пока нет
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'X' object has no attribute 'wrong_method'
>>> X.wrong_method = lambda self : 'im here' # добавим его
>>> y.wrong_method() # так как доступ к методу приводит к поиску по __dict__ класса,
'im here' # то wrong_method становится доступным всем экземплярам
Богатая стандартная библиотека является одной из привлекательных сторон Python. Здесь имеются средства для работы со многими сетевыми протоколами и форматами Интернета, например, модули для написания HTTP-серверов и клиентов, для разбора и создания почтовых сообщений, для работы с XML и т. п. Набор модулей для работы с операционной системой позволяет писать кросс-платформенные приложения. Существуют модули для работы с регулярными выражениями, текстовыми кодировками, мультимедийными форматами, криптографическими протоколами, архивами, сериализации данных, поддержка юнит-тестирования и др.
Помимо стандартной библиотеки существует множество библиотек, предоставляющих интерфейс ко всем системным вызовам на разных платформах; в частности, на платформе Win32 поддерживаются все вызовы Win32 API, а также COM в объёме не меньшем, чем у Visual Basic или Delphi. Количество прикладных библиотек для Python в самых разных областях без преувеличения огромно (веб, базы данных, обработка изображений, обработка текста, численные методы, приложения операционной системы и т. д.).
Для Python принята спецификация программного интерфейса к базам данных DB-API 2 и разработаны соответствующие этой спецификации пакеты для доступа к различным СУБД: Oracle, MySQL, PostgreSQL, Sybase, Firebird (Interbase), Informix, Microsoft SQL Server и SQLite. На платформе Windows доступ к БД возможен через ADO (ADOdb). Коммерческий пакет mxODBC для доступа к СУБД через ODBC для платформ Windows и UNIX разработан eGenix[88]. Для Python написано много ORM (SQLObject, SQLAlchemy, Dejavu, Django), выполнены программные каркасы для разработки веб-приложений (Django, Pylons, Pyramid).
Библиотека NumPy для работы с многомерными массивами позволяет иногда достичь производительности научных расчётов, сравнимой со специализированными пакетами. SciPy использует NumPy и предоставляет доступ к обширному спектру математических алгоритмов (матричная алгебра — BLAS уровней 1—3, LAPACK, БПФ…). Numarray[89] специально разработан для операций с большими объёмами научных данных.
WSGI[90] — интерфейс шлюза с веб-сервером (Python Web Server Gateway Interface).
Python предоставляет простой и удобный программный интерфейс C API для написания собственных модулей на языках Си и C++. Такой инструмент как SWIG позволяет почти автоматически получать привязки для использования C/C++ библиотек в коде на Python. Возможности этого и других инструментов варьируются от автоматической генерации (C/C++/Fortran)-Python интерфейсов по специальным файлам (SWIG, pyste[91], SIP[92], pyfort[93]), до предоставления более удобных API (boost::python[94][95], CXX[96], Pyhrol[97] и др.). Инструмент стандартной библиотеки ctypes позволяет программам Python напрямую обращаться к динамическим библиотекам/DLL, написанным на Си. Существуют модули, позволяющие встраивать код на С/C++ прямо в исходные файлы Python, создавая расширения «на лету» (pyinline[98], weave[99]).
Другой подход состоит во встраивании интерпретатора Python в приложения. Python легко встраивается в программы на Java, C/C++, OCaml. Взаимодействие Python-приложений с другими системами возможно также с помощью CORBA, XML-RPC, SOAP, COM.
С помощью проекта Cython возможна трансляция программ, написанных на языках Python и Pyrex, в код на языке Си с последующей компиляцией в машинный код. Cython используется для упрощения написания Python-библиотек, при его использовании отмечается ускорение кода и уменьшение накладных расходов.
Экспериментальный проект Shedskin предполагает создание компилятора для трансформации неявно типизированных Python-программ в оптимизированный С++ код. Начиная с версии 0.22 Shedskin позволяет компилировать отдельные функции в модули расширений.
Python и подавляющее большинство библиотек к нему бесплатны и поставляются в исходных кодах. Более того, в отличие от многих открытых систем, лицензия никак не ограничивает использование Python в коммерческих разработках и не налагает никаких обязательств, кроме указания авторских прав.
Одним из каналов распространения и обновления пакетов для Python является PyPI (англ. Python Package Index).
С Python поставляется библиотека tkinter на основе Tcl/Tk для создания кросс-платформенных программ с графическим интерфейсом.
Существуют расширения, позволяющие использовать все основные библиотеки графических интерфейсов — wxPython[100], основанное на библиотеке wxWidgets, PyGObject для GTK[101], PyQt и PySide для Qt и другие. Некоторые из них также предоставляют широкие возможности по работе с базами данных, графикой и сетями, используя все возможности библиотеки, на которой основаны.
Для создания игр и приложений, требующих нестандартного интерфейса, можно использовать библиотеку Pygame. Она также предоставляет обширные средства работы с мультимедиа: с её помощью можно управлять звуком и изображениями, воспроизводить видео. Предоставляемое pygame аппаратное ускорение графики OpenGL имеет более высокоуровневый интерфейс по сравнению с PyOpenGL[102], копирующей семантику С-библиотеки для OpenGL. Есть также PyOgre[103], обеспечивающая привязку к Ogre — высокоуровневой объектно-ориентированной библиотеке 3D-графики. Кроме того, существует библиотека pythonOCC[104], обеспечивающая привязку к среде 3D-моделирования и симуляции OpenCascade[105].
Для работы с растровой графикой используется библиотека Python Imaging Library.
Для работы с векторной графикой используется PyCairo.
Существуют модули, позволяющие контролировать типы параметров функций на этапе исполнения, например, typecheck[106] или method signature checking decorators[107]. Необязательная декларация типов для параметров функции добавлена в Python 3, интерпретатор при этом не проверяет типы, а только добавляет соответствующую информацию к метаданным функции для последующего использования этой информации модулями расширений[108].
Перегрузка функций реализована различными сторонними библиотеками, в том числе PEAK[109][110]. Планы, которые не были приняты, по поддержке перегрузки в Python3000[111] были частично реализованы в библиотеке overloading-lib[112].
В статье «Примеры программ на языке Python» собраны примеры небольших программ, демонстрирующих некоторые возможности языка Python и его стандартной библиотеки.
Программа «Hello World!» может быть написана одной строкой:
print("Hello World!")
Вычисление факториала числа 10 (10!):
def factorial(n):
if n < 0:
raise ArithmeticError('Факториал отрицательного числа.')
f = 1
for i in range (2, n + 1):
f *= i
return f
print(factorial(10)) # 3628800
Реализация с помощью рекурсии:
def factorial(n):
if n < 0:
raise ArithmeticError('Факториал отрицательного числа.')
if (n == 0) or (n == 1):
return 1
else:
return factorial(n - 1) * n
print(factorial(10))
В стандартной библиотеке Python имеется профайлер (модуль profile
), который можно использовать для сбора статистики о времени работы отдельных функций. Для решения вопроса о том, какой вариант кода работает быстрее, можно использовать модуль timeit
. Производимые в следующей программе измерения позволяют выяснить, какой из вариантов конкатенации строк более эффективен:
from timeit import Timer
tmp = "Python 3.2.2 (default, Jun 12 2011, 15:08:59) [MSC v.1500 32 bit (Intel)] on win32."
def case1(): # А. инкрементальные конкатенации в цикле
s = ""
for i in range(10000):
s += tmp
def case2(): # Б. через промежуточный список и метод join
s = []
for i in range(10000):
s.append(tmp)
s = "".join(s)
def case3(): # В. списковое выражение и метод join
return "".join([tmp for i in range(10000)])
def case4(): # Г. генераторное выражение и метод join
return "".join(tmp for i in range(10000))
for v in range(1,5):
print (Timer("func()","from __main__ import case%s as func" % v).timeit(200))
Как и в любом языке программирования, в Python имеются свои приёмы оптимизации кода. Оптимизировать код можно исходя из различных (часто конкурирующих друг с другом) критериев (увеличение быстродействия, уменьшение объёма требуемой оперативной памяти, компактность исходного кода и т. д.). Чаще всего программы оптимизируют по времени исполнения.
Здесь есть несколько очевидных правил.
sorted()
.Python имеет следующие особенности и связанные с ними правила оптимизации.
Инструмент под названием Pychecker[113] поможет проанализировать исходный код на Python и выдать рекомендации по найденным проблемам (например, неиспользуемые имена, изменение сигнатуры метода при его перегрузке и т. п.). В ходе такого статического анализа исходного кода могут быть выявлены и ошибки. Pylint[114] призван решать близкие задачи, но имеет уклон в сторону проверки стиля кода, поиска кода с запашком[115].
Появившись сравнительно поздно, Python создавался под влиянием множества языков программирования:
else
совместно с try
и except
, именованные аргументы функций (на это также повлиял Common Lisp);lambda, map, reduce, filter
и другие);logging
, unittest
, threading
(часть возможностей оригинального модуля не реализована), xml.sax стандартной библиотеки, совместное использование finally
и except
при обработке исключений, использование @
для декораторов;Python, как весьма популярный язык программирования, повлиял на следующие языки:
Наиболее часто Python сравнивают с Perl и Ruby. Эти языки также являются интерпретируемыми и обладают примерно одинаковой скоростью выполнения программ. Как и Perl, Python может успешно применяться для написания скриптов (сценариев).
Как и Ruby, Python является хорошо продуманной системой для ООП. При этом реализация ООП в Python отличается от многих других объектно-ориентированных языков. В частности:
object
, это является только синтаксическим приёмом, так как методы, которые являются общими для всех объектов — id, type, isinstance, issubclass, str, repr, getattr, …
не наследуются от object, а реализованы в виде глобальных функций. Такое решение приводит к тому, что изменение поведения этих методов производится не перегрузкой, а определением специальных методов класса.В среде коммерческих приложений скорость выполнения программ на Python часто сравнивают с Java-приложениями[126].
Классический Python имеет общий со многими другими интерпретируемыми языками недостаток — сравнительно невысокую скорость выполнения программ[127]. В некоторой степени ситуацию улучшает сохранение байт-кода (расширения .pyc
и, до версии 3.5, .pyo
), которое позволяет интерпретатору не тратить время на синтаксический разбор текста модулей при каждом запуске.
Существуют реализации языка Python, вводящие высокопроизводительные виртуальные машины (ВМ) в качестве бэкенда компилятора. Примерами таких реализаций может служить PyPy, базирующийся на RPython; более ранней инициативой является проект Parrot. Ожидается, что использование ВМ типа LLVM приведёт к тем же результатам, что и использование аналогичных подходов для реализаций языка Java, где низкая вычислительная производительность в основном преодолена[128]. Однако нельзя забывать, что динамический характер Python делает неизбежными дополнительные накладные расходы при исполнении программ, что ограничивает производительность Python-систем независимо от применяемых технологий. Вследствие этого для написания критических участков кода используются низкоуровневые языки, интеграция с которыми обеспечивается множеством программ и библиотек (см. выше).
В самой популярной реализации языка Python интерпретатор довольно велик и более требователен к ресурсам, чем в аналогичных популярных реализациях Tcl, Forth, LISP или Lua, что ограничивает его применение во встроенных системах. Тем не менее, Python нашёл применение в КПК и некоторых моделях мобильных телефонов[129].
Интерпретатор Python в CPython, Stackless и PyPy использует потоко-небезопасные данные, во избежание разрушения которых при совместной модификации из разных потоков применяется глобальная блокировка интерпретатора — GIL (Global Interpreter Lock): в ходе исполнения кода поток интерпретатора блокирует GIL, выполняет некоторое количество инструкций (по умолчанию 100), после чего освобождает блокировку и приостанавливается, давая возможность работать другим потокам. GIL также освобождается во время ввода-вывода, изменения и проверки состояния синхронизирующих примитивов, при исполнении кода расширений, не обращающихся к данным интерпретатора, например, NumPy/SciPy. Таким образом, в каждый момент времени в одном процессе интерпретатора Python может исполняться только один поток кода на Python, независимо от числа доступных процессорных ядер.
Потери производительности от GIL зависят от характера программ и архитектуры системы. Большинство программ является однопоточными, либо запускает всего несколько потоков, из которых часть в каждый конкретный момент простаивает в ожидании. Персональные компьютеры обычно имеют небольшое количество процессорных ядер, которые загружены параллельно исполняющимися в системе процессами, так что реальные потери производительности на персональных компьютерах из-за GIL невелики. Но в серверных приложениях может быть удобно использовать десятки и сотни (а то и больше) параллельных потоков (например, в системах массового обслуживания, где каждый поток обрабатывает данные для отдельного пользовательского запроса), а серверы на конец 2010-х годов нередко имеют десятки и даже сотни процессорных ядер, то есть технически могут обеспечить этим потокам физически одновременное исполнение; в таких условиях GIL может приводить к действительно значительному снижению общей производительности, так как лишает программу возможности полноценно использовать ресурсы многоядерных систем.
Ведётся работа по оптимизации GIL[130][131]. Отказ от GIL в ближайшем будущем не планируется, так как альтернативные механизмы на однопоточных приложениях, которых большинство, работают медленнее или потребляют больше ресурсов:
Радикальным вариантом решения проблемы может быть переход на Jython и IronPython, работающие на виртуальных машинах Java и .NET/Мono: эти реализации вообще не используют GIL.
Несмотря на то, что одним из заявленных принципов дизайна Python является принцип наименьшего удивления, критики отмечают целый ряд архитектурных решений, которые могут вводить в заблуждение или вызывать недоумение у программистов, привыкших к другим распространённым языкам[138]. В их числе:
int
на 1 меняется ссылка, а не увеличивается значение по ссылке. Однако при работе с изменяемыми типами их содержимое можно менять по ссылке, поэтому при присвоении одной переменной ссылки на другую и последующем изменении значения в одной из двух переменных оно изменится в обоих переменных, что хорошо заметно при работе со списками[138][139]. При этом кортежи хоть и являются неизменяемыми, но могут хранить ссылки на изменяемые объекты, поэтому по факту кортежи тоже можно менять[140].+=
и их развёрнутой записи, хотя в большинстве языков «сокращённый» вариант — это просто краткая запись полного, и семантически они абсолютно эквивалентны.По сравнению с Ruby и некоторыми другими языками, в Python отсутствует возможность модифицировать встроенные классы, такие, как int, str, float, list
и другие, что, однако, позволяет Python потреблять меньше оперативной памяти и быстрее работать. Ещё одной причиной введения такого ограничения является необходимость согласования с модулями расширения. Многие модули (в целях оптимизации быстродействия) преобразуют Python-объекты элементарных типов к соответствующим Си-типам вместо манипуляций с ними посредством Си-API. Также это избавляет от многих потенциальных ошибок при неконтролируемом динамическом переопределении встроенных типов.
CPython является основной, но не единственной реализацией языка программирования Python. Существуют также другие реализации.
На основе Python было создано несколько специализированных подмножеств языка, в основном предназначенных для статической компиляции в машинный код. Некоторые из них перечислены ниже.
Подобно Лиспу и Прологу, Python может использоваться в интерактивном режиме, при котором введённые с клавиатуры операторы сразу же выполняются, а результат выводится на экран (REPL). Этот режим удобен как при изучении языка, так и в процессе профессиональной разработки — для быстрого тестирования отдельных фрагментов кода, — так как обеспечивает немедленную обратную связь. Также он позволяет использовать интерпретатор в качестве калькулятора с большим набором функций.
pdb
и система помощи (вызывается по help()
), работающая для всех модулей, классов и функций, которые содержат строки документации.>>> 2 ** 100 # возведение 2 в степень 100
1267650600228229401496703205376L
>>> from math import * # импорт математических функций
>>> sin(pi * 0.5) # вычисление синуса от половины пи
1.0
>>> help(sorted) # помощь по функции sorted
Help on built-in function sorted in module __builtin__:
sorted(...)
sorted(iterable, cmp=None, key=None, reverse=False) --> new sorted list
Почти все IDE для Python поддерживают REPL для быстрого тестирования.
Существует несколько специализированных IDE для разработки на Python.
Помимо этого, существуют плагины для поддержки программирования на Python для универсальных IDE Eclipse, KDevelop и Microsoft Visual Studio, а также имеется поддержка подсветки синтаксиса, автодополнения кода и подключения средств отладки и запуска приложений для целого ряда распространённых текстовых редакторов.
Python — стабильный и распространённый язык. Он используется во многих проектах и в различных качествах: как основной язык программирования или для создания расширений и интеграции приложений. На Python реализовано большое количество проектов, также он активно используется для создания прототипов будущих программ.
Являясь приложением с открытым исходным кодом, интерпретатор Python используется по всему миру и поставляется в составе операционных систем на базе Linux, а также в компьютерах от фирмы Apple. Python популярен среди индивидуальных разработчиков, но также используется крупными компаниями в достаточно серьёзных продуктах, ориентированных на получение прибыли[158]. Язык активно используется компанией Google в её поисковой системе, а видеохостинг Youtube в значительной степени написан с использованием Python[159][158]. На Python написана социальная сеть Reddit[30]. В файловом хостинге Dropbox также активно применяется Python, а из-за сложностей динамической типизации и огромного количества кода компания перешла к статическому типизированию с помощью открытого проекта Mypy[160] Также Python активно используется компаниями Facebook[161] и Instagram[162]. Многие компании используют Python для тестирования аппаратного обеспечения, среди этих компания значатся Intel, Cisco, Hewlett-Packard и IBM. Industrial Light & Magic и Pixar используют его при создании анимационных фильмов[158].
Сочетание простоты и лаконичности с возможностью использования сложных абстракций и мощных разнообразных инструментов делает Python удобным в качестве скриптового языка. Многие проекты предоставляют прикладной интерфейс программирования на Python, позволяя использовать его в качестве скриптового языка, например, среды 3D-моделирования Maya[158] и Blender[163] и Houdini[164], а также свободная геоинформационная системы QGIS[165]. В Microsoft Power BI Desktop Python, наряду со встроенными языками запросов и языком программирования R, может использоваться на этапе загрузки данных в ETL-процессах, расчётах и графической визуализации данных[166][167]. Некоторые проекты реализуют базовую часть на более производительных языках программирования, а для упрощения работы предоставляют полноценный интерфейс прикладного программирования на Python. Так, движок свободного видеоредактора OpenShot реализован в виде библиотеки libopenshot, написанной на C++ с использованием библиотек на Си, а все возможности полностью покрыты прикладным интерфейсом программирования Python[168]. Агентство национальной безопасности США использует Python для анализа данных, а Национальное управление по аэронавтике и исследованию космического пространства США (NASA) использует его при выполнении научных задач[158]. Из инструментов, используемых в NASA, можно отметить свободный графический симулятор сети GNS3, который также хорошо зарекомендовал себя в корпоративной среде и используется в технологических компаниях, например, в Intel[169]. На Python написана также свободная популярная программа нарезки 3D моделей для печати на 3D-принтерах Cura[170][171].
Python с пакетами NumPy, SciPy и MatPlotLib активно используется как универсальная среда для научных расчётов в качестве замены распространённым специализированным коммерческим пакетам, таким как Matlab, предоставляя аналогичную функциональность и более низкий порог вхождения[172]. По большей части на Python написана также графическая программа Veusz[173], позволяющая создавать качественные графики, готовые для размещения в научных публикациях[174]. Библиотека Astropy — популярный инструмент для астрономических расчётов[175].
Также Python подходит для выполнения нестандартных или сложных задач в системах сборки проектов, что обусловлено отсутствием необходимости предварительной компиляции исходных файлов. В проекте Google Test он используется для генерации исходного кода mock-объектов для классов языка C++[176].
Интерпретатор Python может использоваться в качестве мощной командной оболочки и скриптового языка для написания командных файлов ОС. Лёгкость обращения из Python-скриптов к внешним программам и наличие библиотек, дающих доступ к управлению системой, делают Python удобным инструментом для системного администрирования[177]. Он широко используется для этой цели на платформе Linux: обычно Python поставляется с системой, во многих дистрибутивах инсталляторы и визуальный интерфейс системных утилит написаны именно на Python. Используется он и в администрировании других Unix-систем, в частности, в Solaris и macOS[177]. Кроссплатформенность самого языка и библиотек делает его привлекательным для унифицированной автоматизации задач системного администрирования в гетерогенных средах, где совместно применяются компьютеры с операционными системами различных типов.
Будучи языком общего назначения Python применим почти во всех сферах деятельности. Фактически Python используется практически любой солидной компанией тем или иным образом как для выполнения текущих задач, так и в тестировании, администрировании или в разработке программных продуктов[158].
malloc()
and free()
, it needs a strategy to avoid memory leaks as well as the use of freed memory. The chosen method is called reference counting.». Дата обращения: 5 июня 2020.