Для чего в питоне используются
Что такое Python: чем он хорош, где пригодится и как его выучить
Python — самый быстрорастущий язык программирования за последние несколько лет. Об этом говорит исследование StackOverflow за 2019 год. Давайте разберёмся, за что его любят разработчики и почему мы советуем начинающим программистам попробовать его в качестве первого языка.
Python просто понять и изучить
Вам точно стоит попробовать Python, если вы никогда не писали код, но хотите получить первую работающую программу как можно быстрее. Самый простой пример — программа, которая выводит на экран заданную фразу. Вот как выглядит ее код на трёх разных языках. Сравните количество и понятность строк кода.
“Java” справляется в 5 строк, используем множество скобок.
“C” работает похоже, хоть строк и немного меньше:
Python использует одну понятную строку:
Конечно, это не значит, что так будет всегда. Есть программы посложнее, но в них всё ещё можно разобраться, если немного знать английский. Например, вот программа, которая умеет отправлять электронные письма:
У Python много готовых библиотек для решения задач
Библиотеками в программировании называют инструменты для решения конкретных типов задач. Вот несколько примеров популярных библиотек для Python:
Pygame. Библиотека для создания небольших игр и мультимедийных приложений.
NumPy. Библиотека для работы с искусственным интеллектом и машинным обучением. Используется для сложных математических вычислений.
Pandas. Библиотека для работы с большими данными.
SQLAlchemy. Библиотека для работы с базами данных.
Django, Flask. Библиотеки для разработки серверной части приложений.
Наличие библиотек значит, что под каждую задачу есть свой инструмент. Придумывать что-то сложное с нуля не придется.
Python используют компании-гиганты
Многие известные нам компании и организации используют Python:
Python надолго останется популярным
Скорее всего, вы слышали о машинном обучении и больших данных. Хорошая новость — Python считается лучшим языком программирования для работы в этих областях. Вот что делают с его помощью:
Python-разработчикам готовы платить
По данным калькулятора зарплат на сайте «Мой Круг», средняя зарплата младшего (Junior) Python-разработчика — примерно 60 000 рублей. В зависимости от региона, требований компании и умений кандидата, цифра может меняться. Python-разработчики среднего и высокого уровня (Middle и Senior) получают более высокие зарплаты.
10 удивительно полезных базовых функций Python
Те, кто работает с Python, знают, что этот язык хорош благодаря своей обширной экосистеме. Можно даже сказать, что язык программирования не выделялся бы ничем особенным, если бы не его замечательные пакеты, которые добавляют новые функции к основным.
В качестве примера можно привести NumPy. Инструменты работы с матрицами хороши и в базовом Python, но использование NumPy улучшает все во много раз. Кроме того, у этого языка есть несколько крутых возможностей, которые делают его еще более функциональным. Используя эти возможности, вы можете уменьшить количество зависимостей, освободить время и упростить сам процесс разработки. Давайте посмотрим, что это за возможности.
Кстати, свои советы по некоторым функциям добавил Алексей Некрасов — лидер направления Python в МТС, программный директор направления Python в Skillbox. Чтобы было понятно, где перевод, а где — комментарии, последние мы выделим текстом.
№1 lambda
Я как-то написал целую статью о том, почему lambda делает Python оптимальным языком программирования для статистических вычислений. Благодаря этой функции математические операции можно применить практически к любому типу данных, используя не целые функции, а оценку выражений.
Она позволяет вводить определения в глобальном масштабе, а также использовать functional-like синтаксис и методологию, причем на языке, у которого все еще есть структура классов.
Все это позволяет сэкономить время в ходе написания программы, сохранить ресурсы и сделать код более лаконичным. Более того, lambda дает возможность использовать такие методы, как apply() для быстрого применения выражений ко всем подмножествам данных. Для дата-сайентиста, да и не только для представителей этой профессии, подобные возможности крайне полезны.
Синтаксис выглядит следующим образом. Начинаем со значения, равного возвращению lambda-выражения, затем следует переменная, которую мы хотели бы предоставить в качестве позиционного аргумента. После этого выполняем операцию, используя этот аргумент в качестве переменной:
Теперь мы можем осуществить вызов, как и в случае с любым другим методом в Python:
Будьте аккуратнее с lambda, чтобы не ухудшить читаемость кода. Вот пара советов:
Из PEP8. Всегда используйте оператор def вместо оператора присваивания, который связывает лямбда-выражение напрямую с идентификатором:
Если длина lambda выражения больше 40 символов, то скорее всего вы засунули в одну строчку кода слишком много логики и она стала нечитабельна. Так делать не стоит, лучше вынести в отдельную функцию.
№2: Shutil
Модуль Shutil — один из наиболее недооцененных инструментов в арсенале Python. Он включен в стандартную библиотеку, и может быть импортирован так же, как и любой другой модуль в языке:
Что же делает shutil? На самом деле, это интерфейс высокого уровня для языка программирования Python, в отношении файловой системы вашей ОС. Эти вызовы часто выполняются с использованием модуля os, об shutil не стоит забывать. Вероятно, вам приходилось перемещать файл из каталога в каталог при помощи скрипта, проделав для этого массу утомительной работы, верно?
Shutil решает эти классические проблемы с файлами и таблицами размещения (allocation tables) при помощи высокоуровневого решения. Это — ключ для экономии времени и ускорению операций с файлами. Вот несколько примеров высокоуровневых вызовов, которые предоставляет shutil.
№3: glob
Возможно, glob и не такой классный, как shutil, плюс он и рядом не стоял с lambda в плане полезности. Но он незаменим в некоторых случаях. Этот модуль используется для поиска директорий для wildcards. Это означает, что его можно использовать для агрегирования данных о файлах на вашем ПК и их расширениях. Импортируется модуль без проблем:
Я не уверен, есть ли у этого модуля еще функции, но glob() — то, что нужно для выполнения поиска файлов. В ходе поиска используется синтаксис Unix, т.е. т.е. *, / и т. д.
Эта строка возвращает все имена файлов соответствующих указанному запросу. Использовать функцию можно как для агрегирования данных, так и просто для работы с файлами.
№4: argparse
Этот модуль предоставляет надежный и глубокий метод анализа аргументов командной строки. Многие инструменты разработки используют эту концепцию, работать со всем этим можно при помощи командной строки Unix. Отличный пример — Python Gunicorn, обрабатывающий переданные аргументы командной строки. Для начала работы с модулем его нужно импортировать.
Затем, чтобы получить возможность работать с ним, строим новый тип, это будет парсер аргументов:
Ну а теперь мы добавляем новые аргументы в наш парсер. В этом случае создаем аргумент, который можно передать для определения количества строк, которые мы хотим вывести для каждого файла:
Здесь добавлено несколько аргументов ключевого слова, один из которых предоставит тип данных, который передается для этого аргумента, а другой — значение по умолчанию, когда файл вызывается без этого аргумента. Теперь мы можем получить аргументы, вызвав функцию parse_args () для нашего нового типа парсера аргументов:
Теперь мы можем вызвать этот файл Python для компиляции, а также легко предоставить необходимые параметры из Bash.
Излишне говорить, что это определенно может пригодиться. Я часто использовал этот модуль при работе с Crontab. Он может запускать скрипты с определенными временными метками Unix. Кроме того, этот сценарий также можно использовать для супервизоров, которые запускают команды Bash без участия пользователя в качестве worker.
№5: import re
Еще один крайне недооцененный модуль. Модуль re используется для синтаксического анализа строк с помощью регулярных выражений и предоставляет больше возможностей для работы со строками в Python. Сколько раз вы сталкивались с принятием алгоритмических решений на основе функций, которые есть в строковом классе, например str.split ()? Но хватит это терпеть! Ведь регулярные выражения намного проще и их намного проще использовать!
Модуль re, в отличие от некоторых других в этом списке, предоставляет не одну, а множество крайне полезных функций. Они особенно актуальны для работы с большими объемами данных, что важно для дата-саентистов. Вот два примера, с которых стоит начать, — это функции sub () и findall ().
При написании любых regex в коде придерживаться следующих правил:
№6: Math
Это не величайший модуль в истории, но часто он полезен. Математический модуль дает доступ ко всему, от sin и cos до логарифмов. Все это крайне важно при работе с алгоритмами.
Модуль, безусловно, может сэкономить некоторое время, сделав математические операции доступными без зависимостей. В этом примере я продемонстрирую функцию log (), но если вы углубитесь в модуль, то вам откроется целый мир.
№7: Statistics
Еще один модуль, который крайне полезен для статистических подсчетов. Он дает доступ к базовой статистике — не такой глубокой, как в случае SCiPy, но и ее может быть достаточно для анализа данных. Alias этого модуля — st, в некоторых случаях — stc или sts. Но, внимание — не scs, это уже alias для Scipy.stats.
Этот модуль предоставляет множество полезных функций, на которые стоит обратить внимание! Самое замечательное в этом пакете то, здесь нет никаких зависимостей. Давайте оценим некоторые основные статистические операции общего назначения:
№8: urllib
Если многие другие модули из этого списка не очень известны, то urlib — исключение. Давайте импортируем его!
Вместо него можно использовать Flask, поскольку он более функционален. Но для большинства базовых функций хватает и возможностей стандартной библиотеки, которая дает возможность не беспокоиться о зависимостях. Конечно, если нужны дополнительные возможности — то в этом случае стоит обратить внимание уже на что-то другое. Но если речь об HTTP-запросе, то urlib сделает то, что нужно.
Модуль urlib — то, что я крайне рекомендую изучить дополнительно.
№9: datetime
Еще один отличный пример инструмента, который довольно часто встречается в научных вычислениях, — это тип «дата и время». Очень часто у данных есть отметки времени. Иногда они даже являются прогностической функцией, используемой для обучения модели. Этот модуль часто используется с алиасом dt:
Теперь мы можем создавать типы даты и времени и работать с типичным синтаксисом даты и времени со свойствами, включая год, месяц и день. Это невероятно полезно для переформатирования, анализа и работы с отдельными разделами дат в ваших данных. Давайте посмотрим на некоторые основные функции этого пакета:
№10: zlib
Последний участник этого списка — модуль zlib. Это универсальное решение для сжатия данных с использованием языка программирования Python. Модуль крайне полезен при работе с пакетами.
Наиболее важные функции здесь — compress() and decompress().
В качестве вывода скажу, что программирование на Python иногда кажется сложным из-за большого количества зависимостей. И стандартная библиотека языка позволяет частично избавиться от этой проблемы. Кроме того, стандартные инструменты Python позволяют экономить время, уменьшить объем кода и сделать его более читаемым.
Что такое Python и для чего он используется
Python — это высокоуровневый язык программирования, который используется в различных сферах IT, таких как машинное обучение, разработка приложений, web, парсинг и другие.
В 2019 году Python стал самым популярным языком программирования, обогнав Java на 10%. Это обусловлено многими причинами, одна из которых — высокая оплата труда квалифицированных специалистов (около 100 тысяч долларов в год).
Язык программирования Python
Различные языки программирования обычно доминируют в какой-то отрасли (или нескольких), для работы в которой они хорошо подходят. Но это не значит, что программист ограничен использовать строго определённый инструмент, поэтому любой язык общего назначения, такой как Python, может применять для создания чего-угодно.
Python смог захватить малую часть рынка веб-разработки, иногда используется для написания десктопных приложений и, конечно, тотально доминирует в сфере машинного обучения. Кроме того, на нём создаётся много прототипов, которые позволяют быстро набросать функционал и внешний вид будущего проекта.
Происхождение названия
Автор языка Python назвал его в честь британского комедийного шоу «Monty Python», которое было популярно в начале 1970-х годов.
Это телешоу позволяло автору расслабиться и отвлечься от разработки языка. Однако, несмотря на настоящее происхождение названия, для людей более очевидно связывать Python со словом «змея». Этому также способствует логотип, на котором изображена рептилия.
И хотя создатель языка не раз говорил, что название никак не связано со змеями, повлиять на мнение общества так и не удалось.
Питон или Пайтон?
Будь то название британского телешоу или английское звучание слова «змея», Python правильно произносить, как Пайтон. Однако, около 80% Российского сообщества привыкли использовать слово «Питон».
Нельзя сказать, что однозначно правильно использовать один из вариантов, многие названия адаптируются под произношения конкретного языка, а изменить сложившиеся привычки общества очень сложно. Однако, вариант названия «Питон» уместно употреблять только в разговоре с русскоязычными собеседниками, потому что на любой международной конференции значение слова «Питон» просто не поймут, ведь в английском языке его нет, есть только «Python (Пайтон)».
Логотип
На логотипе изображены две змеи, образующие квадрат с выпуклым центром, это часто вводит в заблуждение пользователей, вынуждая ассоциировать название языка с рептилией.
Логотип создал брат автора, Юст ван Россум — программист и шрифтовой дизайнер. Он разработал как дизайн логотипа (две змеи), так и шрифт текста Flux Regular.
История создания
Язык начал разрабатывать программист, Гвидо ван Россумом, в конце 1980-х. На тот момент он работал в центре математики и информатике в Нидерландах.
Гвидо ван Россум увлекался работой с «железками» ещё со школьных лет, и хотя он не находил поддержки и одобрения у своих сверстников, это не помешало ему самостоятельно разработать язык программирования.
Россум работал над Python в свободное время, в качестве основы он взял язык программирования ABC, в разработке которого когда-то участвовал.
Этапы истории языка программирования Python:
Дату смерти второй версии установили на 2015 год, однако, боясь не успеть перенести весь существующий код на Python 3, время жизни Python 2 продлили жизнь до 2020 года.
Python — простой язык
Синтаксис Питона всегда выделял его на фоне других языков программирования. Он не страдает избыточностью, схожесть синтаксиса с обычным английским позволяет понять код даже обычному пользователю, кроме того, программист пишет меньше строк кода, потому что нет необходимости использовать символы: «;», «<», «>». Вложенность обозначается отступами, что повышает читаемость кода и приучает новичков к правильному оформлению.
Python упрощает написание кода и делает разработку быстрой, всё потому что он обладает следующими особенностями:
Чтобы ускорить разработку, часть программы (обычно не сильно влияющую на скорость работы) пишут на Питоне.
Именно благодаря простоте этот язык программирования смог занять доминирующее место в сфере машинного обучения. Люди, так или иначе связанные с наукой, предпочитают не тратить много времени на такие вещи, как написание кода, поэтому Python отлично подошёл для реализации поставленных перед ними задач.
Пример кода:
Популярность
Несмотря на то что языку уже более 29 лет, он популярен среди программистов всего мира. Python используется почти в каждом среднем или крупном проекте, если не как основной инструмент разработки, то как инструмент для создания прототипа или написания какой-то его части.
Он собрал вокруг себя огромное сообщество разработчиков, по результатам опроса на Stackoverflow Python занял 7 место с почти 39% голосов.
Индекс TIOBE
Этот индекс показывает популярность языков программирования, информация обновляется каждый месяц. Оценка популярности основывается на количестве квалифицированных специалистов по всему миру. Для анализа также используются все популярные поисковые системы. Важно понимать, что индекс не показывает лучший язык программирования, он лишь показывает их популярность.
Согласно индексу TIOBE Python занял 3 место с 9-ю процентами популярности. Он уступил лишь языкам Java и C.
Этот индекс основывает на количестве поисковых запросов, касающихся учебных материалов по языку.
По данным с PYPL Python занимает первое место с более чем 29% популярности и на 10% обгоняет Java.
statista.com
Сервис предоставляет различные виды статистики, среди которых — популярность языков программирования.
Согласно опросу более 85 тысяч респондентов, Python занимает 4 место, уступив таким языкам, как JS, языки разметки и SQL.
Скорость работы
Программисты часто задаются вопросом: «Не приведёт ли использование Python к снижению производительности?». Не стоит делать какие-либо выводы без детального разбирательства.
Если рассматривать только скорость выполнения кода, то становится ясно, что Python уступает другим языкам программирования, таким как C. Действительно, динамическая типизация, интерпретируемость и другие особенности, облегчающие работу программиста, приводят к ухудшению производительности.
Для любого проекта важно выбрать правильный инструмент и лучшую реализацию. Улучшая одно, программист жертвует другим, его задача — найти идеальный баланс, ориентируясь на конкретное техническое задание.
Python позволяет писать достаточно быстрый код, однако может подводить в некоторых «узких» местах, которые и оказывают наибольшее влияние на производительность всего проекта. Чтобы не затянуть разработку и получить на выходе программу, работающую на высокой скорости, её структуру проектируют так, чтобы соотношение «быстродействие/время разработки» было максимальным.
Программисты используют приёмы, позволяющие нивелировать недостаточную скорость выполнения программ на Pyton:
Встроенные функции Python: какие нужно знать и на какие не стоит тратить время
Авторизуйтесь
Встроенные функции Python: какие нужно знать и на какие не стоит тратить время
В Python существуют десятки встроенных функций и классов, сотни инструментов, входящих в стандартную библиотеку Python, и тысячи сторонних библиотек на PyPI. Держать всё в голове начинающему программисту нереально. В статье расскажем про стандартные встроенные функции Python: какие используются часто, а какие вам, вероятно, не пригодятся никогда.
Чтобы разобраться, на какие функции стоит обратить внимание, их следует разделить на группы:
Встроенные функции в первых двух категориях являются основными. Они в конечном итоге будут нужны почти всем начинающим программистам на Python. Встроенные модули в следующих двух категориях являются специализированными, но потребности в них будут варьироваться в зависимости от вашей специализации. Категория 5 — это скрытые встроенные функции. Они очень полезны, когда в них есть необходимость, но многим программистам Python они, вероятно, никогда не понадобятся.
Общеизвестные функции
Если вы уже писали код на Python, эти модули должны быть вам знакомы.
Нравится вам такая реализация или нет, другой альтернативы не предусмотрено, поэтому к ней нужно привыкнуть.
К сожалению, в отличие от многих других языков программирования, в Python нельзя объединять строки и числа.
Python отказывается приводить целое число 3 к типу строка, поэтому нужно сделать это самостоятельно, используя встроенную функцию str (технически это класс, но с целью уменьшить количество ненужной информации будем принимать все методы за функции).
Эту функцию также можно использовать для отсечения дробной части у числа с плавающей точкой.
Обратите внимание, если нужно обрезать дробную часть при делении, оператор « // » более уместен (с отрицательными числами это работает иначе).
float
Float также можно использовать для преобразования целых чисел в числа с плавающей запятой.
Эта функция может очень облегчить задачу, если вы хотите составить список из итераций цикла.
При работе со списком метод copy позволяет создать его копию.
Если вы не знаете, с какими элементами работаете, функция list является более общим способом перебора элементов и их копирования.
Также можно использовать списковое включение, но делать это не рекомендуется.
Обратите внимание, когда вы хотите создать пустой список, следует использовать буквальный синтаксис списка (« [ ] »).
Использование « [ ] » считается более идиоматическим, так как эти скобки на самом деле выглядят как список Python.
tuple
Если вы пытаетесь создать хешируемую коллекцию (например, ключ словаря), стоит отдать предпочтению кортежу вместо списка.
Эта функция создаёт новый словарь.
Подобно спискам и кортежам, dict эквивалентна проходу по массиву пар «ключ-значение» и созданию из них словаря.
Дан список кортежей, по два элемента в каждом.
Выведем его на экран с помощью цикла.
Функция dict может принимать 2 типа аргументов:
Поэтому следующий код также будет работать.
Функция dict также может принимать ключевые слова в качестве аргументов для создания словаря со строковыми ключами.
Но рекомендуется всё же использовать литералы вместо ключевых слов.
Такой синтаксис более гибок и немного быстрее. Но самое главное он более чётко передаёт факт того, что вы создаёте именно словарь.
Как в случае со списком и кортежем, пустой словарь следует создавать с использованием буквального синтаксиса (« < >»).
Использование « < >» более идиоматично и эффективно с точки зрения использования процессора. Обычно для создания словарей используются фигурные скобки, dict встречается гораздо реже.
Создать пустой набор с « < >» нельзя (фигурные скобки создают пустой словарь). Поэтому функция set — лучший способ создать пустой набор.
Можно использовать и другой синтаксис.
Такой способ имеет недостаток — он сбивает с толку (он основан на редко используемой функции оператора * ), поэтому он не рекомендуется.
range
Результирующий диапазон чисел включает начальный номер, но исключает конечный ( range(0, 10) не включает 10).
Данная функция полезна при переборе чисел.
Обычный вариант использования — выполнить операцию n раз.
Функция range в Python 2 возвращает список. Это означает, что примеры кода выше будут создавать очень большие списки. Range в Python 3 работает как xrange в Python 2. Числа вычисляются «более лениво» при проходе по диапазону.
Функции, неочевидные для новичков
Эта функция проверяет достоверность (истинность) объектов Python. Относительно чисел будет выполняться проверка на неравенство нулю.
Применяя bool к коллекциям, будет проверяться их длина (больше 0 или нет).
Проверка истинности очень важна в Python. Вместо того, чтобы задавать вопросы о длине контейнера, многие новички задают проверку истинности.
Данная функция используется редко. Но, если нужно привести значение к логическому типу для проверки его истинности, bool вам необходима.
enumerate
Если нужно в цикле посчитать количество элементов (по одному элементу за раз), эта функция может быть очень полезной. Такая задача может показаться специфической, но она бывает нужна довольно часто.
Например, если нужно отслеживать номер строки в файле.
Enumerate также часто используется для отслеживания индекса элементов в последовательности.
reversed
Единственное, что можно сделать с этим итератором, пройтись по нему (но только один раз).
Есть несколько и других способов перевернуть списки в Python.
Данная функция, как правило, является лучшим способом «перевернуть» любой список (а также набор, массив и т. д.) в Python.
Эта функция берёт набор чисел и возвращает их сумму.
В Python есть много вспомогательных функций, которые выполняют циклы за вас (отчасти потому, что они хорошо сочетаются с генератор-выражениями).
min и max
Эти функции выдают минимальное и максимальное число из набора соответственно.
sorted
Эта функция принимает любой набор элементов и возвращает новый список всех значений в отсортированном порядке.
any и all
Эти функции могут быть использованы в паре с генератор-выражениями, чтобы определить соответствие элементов заданному условию.
Отрицание условия и возвращаемого значения позволит также использовать any в этом примере точно также (что усложнит конструкцию, но вполне сойдёт в качестве примера использования).
5 функций для отладки
Эти функции часто игнорируются, но будут полезны для отладки и устранения неисправностей кода.
breakpoint
Если нужно приостановить выполнение кода и перейти в командную строку Python, эта функция вам пригодится. Вызов breakpoint перебросит вас в отладчик Python.
Эта функция может использоваться в двух случаях:
Эта функция возвращает тип объекта, который вы ей передаете.
Тип экземпляра класса есть сам класс.
В действительности вы, скорее всего, будете обращаться за помощью к поисковой системе. Но если вы уже находитесь в Python Shell, вызов help(list.insert) будет быстрее, чем поиск документации в Google.
Функции, которые пригодятся позже
В начале изучения Python эти функции вам по большей части будут не нужны, но в конечном итоге они вам понадобятся.
Эта функция служит для открытия файла и последующей работы с ним. Но, если вы не работаете с файлами напрямую, то она вам может и не пригодиться.
input
Эта функция запрашивает у пользователя ввод, ждёт нажатия клавиши Enter, а затем возвращает набранный текст.
Чтение из стандартного ввода — это один из способов получить входные данные в программе. Но есть и много других способов: аргументы командной строки, чтение из файла, чтение из базы данных и многое другое.
Эта функция необходима для представления объекта в читабельном виде.
Для многих объектов функции str и repr работают одинаково.
Но есть объекты, для которых их применение различается.
Также repr используется при ведении лог-журнала, обработке исключений и реализации более сложных методов.
super
Эта функция очень важна, если используется наследование одного класса от другого.
Многие пользователи Python редко создают классы. Они не являются важной частью Python, хоть для многих типов программирования они необходимы. Например, вы не можете использовать веб-фреймворк Django без создания классов.
property
Декоратор позволяет создать атрибут, который всегда будет содержать возвращаемое значение конкретного вызова функции. Это проще всего понять на примере.
issubclass и isinstance
Функция issubclass проверяет, является ли класс подклассом одного или нескольких других классов.
Функция isinstance проверяет, является ли объект экземпляром одного или нескольких классов.
hasattr, getattr, setattr и delattr
Если нужно работать с атрибутами объекта, но имя атрибутов является динамическим и постоянно меняется, данные функции вам будут необходимы.
Функция hasattr позволяет проверить, имеет ли объект определённый атрибут.
Функция getattr позволяет получить значение атрибута (с необязательным значением по умолчанию, если атрибут не существует).
Функция setattr позволяет установить значение атрибута.
И delattr соответственно удаляет атрибут.
classmethod и staticmethod
Данная функция возвращает следующий элемент в итераторе.
Она может работать со следующими видами итераторов:
Функция next может быть представлена как способ вручную перебрать набор, чтобы получить один единственный элемент, а затем выйти из перебора.
Функции, которые когда-нибудь можно выучить
Следующие встроенные функции Python определённо не бесполезны, но они более специализированы.
Эти функции вам, возможно, будут нужны, но также есть шанс, что вы никогда не прибегнете к ним в своём коде.
Прочие специфические функции
Заключение
Если вы только начинаете свой путь в изучении Python, нет необходимости изучать все встроенные функции сейчас. Не торопитесь, сосредоточьтесь на первых двух пунктах (общеизвестные и упускаемые из виду), а после можете перейти и к другим, если/когда они вам понадобятся.