summaryrefslogtreecommitdiffhomepage
path: root/pl-pl/pythonlegacy-pl.html.markdown
blob: 1e9f8c1ed5eec74ab714491af25b1b0e41d27919 (plain)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
222
223
224
225
226
227
228
229
230
231
232
233
234
235
236
237
238
239
240
241
242
243
244
245
246
247
248
249
250
251
252
253
254
255
256
257
258
259
260
261
262
263
264
265
266
267
268
269
270
271
272
273
274
275
276
277
278
279
280
281
282
283
284
285
286
287
288
289
290
291
292
293
294
295
296
297
298
299
300
301
302
303
304
305
306
307
308
309
310
311
312
313
314
315
316
317
318
319
320
321
322
323
324
325
326
327
328
329
330
331
332
333
334
335
336
337
338
339
340
341
342
343
344
345
346
347
348
349
350
351
352
353
354
355
356
357
358
359
360
361
362
363
364
365
366
367
368
369
370
371
372
373
374
375
376
377
378
379
380
381
382
383
384
385
386
387
388
389
390
391
392
393
394
395
396
397
398
399
400
401
402
403
404
405
406
407
408
409
410
411
412
413
414
415
416
417
418
419
420
421
422
423
424
425
426
427
428
429
430
431
432
433
434
435
436
437
438
439
440
441
442
443
444
445
446
447
448
449
450
451
452
453
454
455
456
457
458
459
460
461
462
463
464
465
466
467
468
469
470
471
472
473
474
475
476
477
478
479
480
481
482
483
484
485
486
487
488
489
490
491
492
493
494
495
496
497
498
499
500
501
502
503
504
505
506
507
508
509
510
511
512
513
514
515
516
517
518
519
520
521
522
523
524
525
526
527
528
529
530
531
532
533
534
535
536
537
538
539
540
541
542
543
544
545
546
547
548
549
550
551
552
553
554
555
556
557
558
559
560
561
562
563
564
565
566
567
568
569
570
571
572
573
574
575
576
577
578
579
580
581
582
583
584
585
586
587
588
589
590
591
592
593
594
595
596
597
598
599
600
601
602
603
604
605
606
607
608
609
610
611
612
613
614
615
616
617
618
619
620
621
622
623
624
625
626
627
628
629
630
631
632
633
634
---
language: Python 2 (legacy)
filename: learnpythonlegacy-pl.py
contributors:
    - ["Louie Dinh", "http://ldinh.ca"]
    - ["Amin Bandali", "http://aminbandali.com"]
    - ["Andre Polykanine", "https://github.com/Oire"]
translators:
    - ["Dominik Krzemiński", "https://github.com/dokato"]
lang: pl-pl
---

Python został opracowany przez Guido Van Rossuma na początku lat 90-tych.
Obecnie jest jednym z najbardziej popularnych języków programowania.
Zakochałem się w Pythonie dzięki porządkowi, jaki utrzymywany jest w kodzie.
To po prostu wykonywalny pseudokod.

Uwaga: Ten artykuł odnosi się do wersji Pythona 2.7, ale powinien
działać w wersjach 2.x. Dla wersji 3.x znajdziesz odpowiedni artykuł na stronie głównej.

```python
# -*- coding: utf-8 -*-

# Pojedyncze komentarze oznaczamy takim symbolem.

""" Wielolinijkowe napisy zapisywane są przy użyciu
    potrójnych cudzysłowów i często
    wykorzystywane są jako komentarze.
"""

####################################################
## 1. Podstawowe typy danych i operatory
####################################################

# Liczby to liczby
3  # => 3

# Matematyka jest intuicyjna
1 + 1  # => 2
8 - 1  # => 7
10 * 2  # => 20
35 / 5  # => 7

# Dzielenie może być kłopotliwe. Poniższe działanie to dzielenie
# całkowitoliczbowe(int) i wynik jest automatycznie zaokrąglany.
5 / 2  # => 2

# Aby to naprawić, musimy powiedzieć nieco o liczbach zmiennoprzecinkowych.
2.0     # To liczba zmiennoprzecinkowa, tzw. float
11.0 / 4.0  # => 2.75 ahhh...znacznie lepiej

# Wynik dzielenia całkowitoliczbowego jest obcinany dla liczb
# dodatnich i ujemnych.
5 // 3     # => 1
5.0 // 3.0 # => 1.0 # działa też na floatach
-5 // 3  # => -2
-5.0 // 3.0 # => -2.0

# Operator modulo - wyznaczanie reszty z dzielenia
7 % 3 # => 1

# Potęgowanie (x do potęgi y-tej)
2**4 # => 16

# Wymuszanie pierwszeństwa w nawiasach
(1 + 3) * 2  # => 8

# Operacje logiczne
# Zauważ, że przy "and" i "or" trzeba zwracać uwagę na rozmiar liter
True and False #=> False  # Fałsz
False or True #=> True   # Prawda

# Zauważ, że operatorów logicznych można używać z intami
0 and 2 #=> 0
-5 or 0 #=> -5
0 == False #=> True
2 == True #=> False
k1 == True #=> True

# aby zanegować, użyj "not"
not True  # => False
not False  # => True

# Równość ==
1 == 1  # => True
2 == 1  # => False

# Nierówność !=
1 != 1  # => False
2 != 1  # => True

# Więcej porównań
1 < 10  # => True
1 > 10  # => False
2 <= 2  # => True
2 >= 2  # => True

# Porównania można układać w łańcuch!
1 < 2 < 3  # => True
2 < 3 < 2  # => False

# Napisy (typ string) tworzone są przy użyciu cudzysłowów " lub '
"Jestem napisem."
'Ja też jestem napisem.'

# Napisy można dodawać!
"Witaj " + "świecie!"  # => "Witaj świecie!"

# ... a nawet mnożyć
"Hej" * 3  # => "HejHejHej"

# Napis może być traktowany jako lista znaków
"To napis"[0]  # => 'T'

# % może być używane do formatowania napisów:
"%s są %s" % ("napisy", "fajne")

# Jednak nowszym sposobem formatowania jest metoda "format".
# Ta metoda jest obecnie polecana:
"{0} są {1}".format("napisy", "fajne")
# Jeśli nie chce ci się liczyć, użyj słów kluczowych.
"{imie} chce zjeść {jadlo}".format(imie="Bob", jadlo="makaron")

# None jest obiektem
None  # => None

# Nie używaj "==" w celu porównania obiektów z None
# Zamiast tego użyj "is"
"etc" is None  # => False
None is None  # => True

# Operator 'is' testuje identyczność obiektów. Nie jest to zbyt 
# pożyteczne, gdy działamy tylko na prostych wartościach,
# ale przydaje się, gdy mamy do czynienia z obiektami.

# None, 0 i pusty napis "" są odpowiednikami logicznego False.
# Wszystkie inne wartości są uznawane za prawdę (True)
bool(0)  # => False
bool("")  # => False


####################################################
## 2. Zmienne i zbiory danych
####################################################

# Python ma instrukcję wypisującą "print" we wszystkich wersjach 2.x, ale
# została ona usunięta z wersji 3.
print "Jestem Python. Miło Cię poznać!"
# Python ma też funkcję "print" dostępną w wersjach 2.7 i 3...
# ale w 2.7 musisz dodać import (odkomentuj):
# from __future__ import print_function
print("Ja też jestem Python! ")

# Nie trzeba deklarować zmiennych przed przypisaniem.
jakas_zmienna = 5    # Konwencja mówi: używaj małych liter i znaków podkreślenia _
jakas_zmienna  # => 5

# Próba dostępu do niezadeklarowanej zmiennej da błąd.
# Przejdź do sekcji Obsługa wyjątków, aby dowiedzieć się więcej...
inna_zmienna  # Wyrzuca nazwę błędu

# "if" może być użyte jako wyrażenie
"huraaa!" if 3 > 2 else 2  # => "huraaa!"

# Listy:
li = []
# Możesz zacząć od wypełnionej listy
inna_li = [4, 5, 6]

# Dodaj na koniec, używając "append"
li.append(1)    # li to teraz [1]
li.append(2)    # li to teraz [1, 2]
li.append(4)    # li to teraz [1, 2, 4]
li.append(3)    # li to teraz [1, 2, 4, 3]
# Usuwanie z konca da "pop"
li.pop()        # => 3 a li stanie się [1, 2, 4]
# Dodajmy ponownie
li.append(3)    # li to znowu [1, 2, 4, 3].

# Dostęp do list jak do każdej tablicy
li[0]  # => 1
# Aby nadpisać wcześniej wypełnione miejsca w liście, użyj znaku =
li[0] = 42
li[0]  # => 42
li[0] = 1  # Uwaga: ustawiamy starą wartość
# Tak podglądamy ostatni element
li[-1]  # => 3

# Jeżeli wyjdziesz poza zakres...
li[4]  # ... zobaczysz IndexError

# Możesz też tworzyć wycinki.
li[1:3]  # => [2, 4]
# Bez początku
li[2:]  # => [4, 3]
# Omijamy koniec
li[:3]  # => [1, 2, 4]
# Wybierz co drugi
li[::2]   # =>[1, 4]
# Odwróć listę
li[::-1]   # => [3, 4, 2, 1]
# Użyj kombinacji powyższych aby tworzyć bardziej skomplikowane wycinki
# li[poczatek:koniec:krok]

# Usuń element używając "del"
del li[2]   # li to teraz [1, 2, 3]

# Listy można dodawać
li + inna_li   # => [1, 2, 3, 4, 5, 6]
# Uwaga: wartości oryginalnych list li i inna_li się nie zmieniają.

# Do łączenia list użyj "extend()"
li.extend(other_li)   # li to teraz [1, 2, 3, 4, 5, 6]

# Sprawdź, czy element jest w liście używając "in"
1 in li   # => True

# "len()" pokazuje długość listy
len(li)   # => 6


# Krotki (tuple) są jak listy, ale nie można ich modyfikować.
tup = (1, 2, 3)
tup[0]   # => 1
tup[0] = 3  # wyrzuci TypeError

# Ale wielu akcji dla list możesz używać przy krotkach
len(tup)   # => 3
tup + (4, 5, 6)   # => (1, 2, 3, 4, 5, 6)
tup[:2]   # => (1, 2)
2 in tup   # => True

# Można rozpakować krotki i listy do poszczególych zmiennych
a, b, c = (1, 2, 3)     # a to teraz 1, b jest 2, a c to 3
# Jeżeli zapomnisz nawiasów, automatycznie tworzone są krotki
d, e, f = 4, 5, 6
# Popatrz jak prosto zamienić wartości
e, d = d, e     # d to teraz 5 a e to 4


# Słowniki są również pożyteczne
pusty_slownik = {}
# Tu tworzymy wypełniony:
pelen_slownik = {"raz": 1, "dwa": 2, "trzy": 3}

# Podglądany wartość
pelen_slownik["one"]   # => 1

# Wypisz wszystkie klucze, używając "keys()"
pelen_slownik.keys()   # => ["trzy", "dwa", "raz"]
# Uwaga: słowniki nie zapamiętują kolejności kluczy.

# A teraz wszystkie wartości "values()"
pelen_slownik.values()   # => [3, 2, 1]
# Uwaga: to samo dotyczy wartości.

# Sprawdzanie czy klucz występuje w słowniku za pomocą "in"
"raz" in pelen_slownik   # => True
1 in pelen_slownik   # => False

# Próba dobrania się do nieistniejącego klucza da KeyError
pelen_slownik["cztery"]   # KeyError

# Użyj metody "get()", aby uniknąć błędu KeyError
pelen_slownik.get("raz")   # => 1
pelen_slownik.get("cztery")   # => None
# Metoda get zwraca domyślną wartość gdy brakuje klucza
pelen_slownik.get("one", 4)   # => 1
pelen_slownik.get("cztery", 4)   # => 4
# zauważ, że pelen_slownik.get("cztery") wciąż zwraca => None
# (get nie ustawia wartości słownika)

# przypisz wartość do klucza podobnie jak w listach
pelen_slownik["cztery"] = 4  # teraz: pelen_slownik["cztery"] => 4

# "setdefault()" wstawia do słownika tylko jeśli nie było klucza
pelen_slownik.setdefault("piec", 5)  # pelen_slownik["piec"] daje 5
pelen_slownik.setdefault("piec", 6)  # pelen_slownik["piec"] to wciąż 5


# Teraz zbiory (set) - działają jak zwykłe listy, ale bez potórzeń
pusty_zbior = set()
# Inicjalizujemy "set()" pewnymi wartościami
jakis_zbior = set([1, 2, 2, 3, 4])   # jakis_zbior to teraz set([1, 2, 3, 4])

# kolejność nie jest zachowana, nawet gdy wydaje się posortowane
inny_zbior = set([4, 3, 2, 2, 1])  # inny_zbior to set([1, 2, 3, 4])

# Od Pythona 2.7 nawiasy klamrowe {} mogą być użyte do deklarowania zbioru
pelen_zbior = {1, 2, 2, 3, 4}   # => {1, 2, 3, 4}

# Dodaj więcej elementów przez "add()"
pelen_zbior.add(5)   # pelen_zbior is now {1, 2, 3, 4, 5}

# Znajdź przecięcie (część wspólną) zbiorów, używając &
inny_zbior = {3, 4, 5, 6}
pelen_zbior & other_set   # => {3, 4, 5}

# Suma zbiorów |  
pelen_zbior | other_set   # => {1, 2, 3, 4, 5, 6}

# Różnicę zbiorów da znak -
{1, 2, 3, 4} - {2, 3, 5}   # => {1, 4}

# Sprawdzanie obecności w zbiorze: "in".
2 in pelen_zbior   # => True
10 in pelen_zbior   # => False


####################################################
## 3. Kontrola przepływu
####################################################

# Tworzymy zmienną jakas_zm
jakas_zm = 5

# Tutaj widzisz wyrażenie warunkowe "if". Wcięcia w Pythonie są ważne!
# Poniższy kod wypisze "jakas_zm jest mniejsza niż 10"
if jakas_zm > 10:
    print("jakas_zm jest wieksza niż 10")
elif some_var < 10:    # Opcjonalna klauzula elif
    print("jakas_zm jest mniejsza niż 10")
else:           # Również opcjonalna klauzula else
    print("jakas_zm jest równa 10")


"""
Pętla for iteruje po elementach listy, wypisując:
    pies to ssak
    kot to ssak
    mysz to ssak
"""
for zwierze in ["pies", "kot", "mysz"]:
    # Użyj metody format, aby umieścić wartość zmiennej w ciągu
    print("{0} to ssak".format(zwierze))

"""
"range(liczba)" zwraca listę liczb
z przedziału od zera do wskazanej liczby (bez niej):
    0
    1
    2
    3
"""
for i in range(4):
    print(i)

"""
While to pętla, która jest wykonywana, dopóki spełniony jest warunek:
    0
    1
    2
    3
"""
x = 0
while x < 4:
    print(x)
    x += 1  # Skrót od x = x + 1

# Wyjątki wyłapujemy, używając try i except

# Działa w Pythonie 2.6 i wyższych:
try:
    # Użyj "raise" aby wyrzucić wyjątek
    raise IndexError("To błąd indeksu")
except IndexError as e:
    pass    # Pass to brak reakcji na błąd. Zwykle opisujesz tutaj, jak program ma się zachować w przypadku błędu.
except (TypeError, NameError):
    pass    # kilka wyjątków można przechwycić jednocześnie.
else:   # Opcjonalna część bloku try/except. Musi wystąpić na końcu
    print "Wszystko ok!"   # Zadziała tylko, gdy program nie napotka wyjatku.


####################################################
## 4. Funkcje
####################################################

# Użyj "def", aby stworzyć nową funkcję
def dodaj(x, y):
    print("x to %s, a y to %s" % (x, y))
    return x + y    # słowo kluczowe return zwraca wynik działania

# Tak wywołuje się funkcję z parametrami:
dodaj(5, 6)   # => wypisze "x to 5, a y to 6" i zwróci 11

# Innym sposobem jest wywołanie z parametrami nazwanymi.
dodaj(y=6, x=5)   # tutaj kolejność podania nie ma znaczenia.


# Można też stworzyć funkcję, które przyjmują zmienną liczbę parametrów pozycyjnych,
# które zostaną przekazana jako krotka, pisząc w definicji funkcji "*args"
def varargs(*args):
    return args

varargs(1, 2, 3)   # => (1, 2, 3)


# Można też stworzyć funkcję, które przyjmują zmienną liczbę parametrów
# nazwanych kwargs, które zostaną przekazane jako słownik, pisząc w definicji funkcji "**kwargs"
def keyword_args(**kwargs):
    return kwargs

# Wywołajmy to i sprawdźmy co się dzieje
keyword_args(wielka="stopa", loch="ness")   # => {"wielka": "stopa", "loch": "ness"}


# Możesz też przyjmować jednocześnie zmienną liczbę parametrów pozycyjnych i nazwanych
def all_the_args(*args, **kwargs):
    print(args)
    print(kwargs)
"""
all_the_args(1, 2, a=3, b=4) wypisze:
    (1, 2)
    {"a": 3, "b": 4}
"""

# Użyj * aby rozwinąć parametry z krotki args
# i użyj ** aby rozwinąć parametry nazwane ze słownika kwargs.
args = (1, 2, 3, 4)
kwargs = {"a": 3, "b": 4}
all_the_args(*args)   # odpowiednik foo(1, 2, 3, 4)
all_the_args(**kwargs)   # odpowiednik foo(a=3, b=4)
all_the_args(*args, **kwargs)   # odpowiednik foo(1, 2, 3, 4, a=3, b=4)

# Możesz podać parametry args i kwargs do funkcji równocześnie
# przez rozwinięcie odpowiednio * i **
def pass_all_the_args(*args, **kwargs):
    all_the_args(*args, **kwargs)
    print varargs(*args)
    print keyword_args(**kwargs)

# Zasięg zmiennych
x = 5

def setX(num):
    # Lokalna zmienna x nie jest tym samym co zmienna x
    x = num # => 43
    print x # => 43
    
def setGlobalX(num):
    global x
    print x # => 5
    x = num # globalna zmienna to teraz 6
    print x # => 6

setX(43)
setGlobalX(6)

# Można tworzyć funkcje wewnętrzne i zwrócić je jako wynik
def rob_dodawacz(x):
    def dodawacz(y):
        return x + y
    return dodawacz

dodaj_10 = rob_dodawacz(10)
dodaj_10(3)   # => 13

# Są również funkcje anonimowe "lambda"
(lambda x: x > 2)(3)   # => True

# Python ma też wbudowane funkcje wyższego rzędu (przyjmujące inną funkcje jako parametr)
map(add_10, [1, 2, 3])   # => [11, 12, 13]
filter(lambda x: x > 5, [3, 4, 5, 6, 7])   # => [6, 7]

# Można używać wyrażeń listowych (list comprehensions) do mapowania i filtrowania
[add_10(i) for i in [1, 2, 3]]  # => [11, 12, 13]
[x for x in [3, 4, 5, 6, 7] if x > 5]   # => [6, 7]


####################################################
## 5. Klasy
####################################################

# Wszystkie klasy są podklasą object
class Czlowiek(object):

    # Atrybut klasy. Występuje we wszystkich instancjach klasy.
    gatunek = "H. sapiens"
    
    # Podstawowa inicjalizacja - wywoływana podczas tworzenia instacji.
    # Zauważ, że podwójne podkreślenia przed i za nazwą oznaczają
    # specjalne obiekty lub atrybuty wykorzystywane wewnętrznie przez Pythona.
    # Nie używaj ich we własnych metodach.
    def __init__(self, nazwa):
        # przypisz parametr "nazwa" do atrybutu instancji
        self.nazwa = nazwa

    # Metoda instancji. Wszystkie metody przyjmują "self" jako pierwszy argument
    def mow(self, wiadomosc):
        return "%s: %s" % (self.nazwa, wiadomosc)

    # Metoda klasowa współdzielona przez instancje.
    # Przyjmuje wywołującą klasę jako pierwszy argument.
    @classmethod
    def daj_gatunek(cls):
        return cls.gatunek

    # Metoda statyczna jest wywoływana bez argumentów klasy czy instancji.
    @staticmethod
    def grunt():
        return "*grunt*"


# Instancja klasy
i = Czlowiek(name="Ian")
print(i.mow("cześć"))     # wypisze "Ian: cześć"

j = Czlowiek("Joel")
print(j.mow("cześć"))  # wypisze "Joel: cześć"

# Wywołujemy naszą metodę klasową
i.daj_gatunek()   # => "H. sapiens"

# Zmieniamy wspólny parametr
Czlowiek.gatunek = "H. neanderthalensis"
i.daj_gatunek()   # => "H. neanderthalensis"
j.daj_gatunek()   # => "H. neanderthalensis"

# Wywołanie metody statycznej
Czlowiek.grunt()   # => "*grunt*"


####################################################
## 6. Moduły
####################################################

# Tak importuje się moduły:
import math
print(math.sqrt(16))  # => 4.0

# Można podać konkretne funkcje, np. ceil, floor z modułu math
from math import ceil, floor
print(ceil(3.7))  # => 4.0
print(floor(3.7))   # => 3.0

# Można zaimportować wszystkie funkcje z danego modułu.
# Uwaga: nie jest to polecane, bo później w kodzie trudno połapać się,
# która funkcja pochodzi z którego modułu.
from math import *

# Można skracać nazwy modułów.
import math as m
math.sqrt(16) == m.sqrt(16)   # => True
# sprawdźmy czy funkcje są równoważne
from math import sqrt
math.sqrt == m.sqrt == sqrt  # => True

# Moduły Pythona to zwykłe skrypty napisane w tym języku. Możesz
# pisać własne i importować je. Nazwa modułu to nazwa pliku.

# W ten sposób sprawdzisz jakie funkcje wchodzą w skład modułu.
import math
dir(math)


####################################################
## 7. Zaawansowane
####################################################

# Generatory pomagają tworzyć tzw. "leniwy kod"
def podwojne_liczby(iterowalne):
    for i in iterowalne:
        yield i + i

# Generatory tworzą wartości w locie.
# Zamiast generować wartości raz i zapisywać je (np. w liście), 
# generator tworzy je na bieżąco, w wyniku iteracji. To oznacza,
# że w poniższym przykładzie wartości większe niż 15 nie będą przetworzone 
# w funkcji "podwojne_liczby".
# Zauważ, że xrange to generator, który wykonuje tę samą operację co range.
# Stworzenie listy od 1 do 900000000 zajęłoby sporo czasu i pamięci,
# a xrange tworzy obiekt generatora zamiast budować całą listę jak range.

# Aby odróżnić nazwę zmiennej od nazwy zarezerwowanej w Pythonie, używamy
# zwykle na końcu znaku podkreślenia
xrange_ = xrange(1, 900000000)

# poniższa pętla będzie podwajać liczby aż do 30 
for i in podwojne_liczby(xrange_):
    print(i)
    if i >= 30:
        break


# Dekoratory
# w tym przykładzie "beg" jest nakładką na "say"
# Beg wywołuje say. Jeśli say_please jest prawdziwe, wtedy zwracana wartość
# zostanie zmieniona

from functools import wraps


def beg(target_function):
    @wraps(target_function)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        msg, say_please = target_function(*args, **kwargs)
        if say_please:
            return "{} {}".format(msg, "Proszę! Jestem spłukany :(")
        return msg
    return wrapper


@beg
def say(say_please=False):
    msg = "Kupisz mi piwo?"
    return msg, say_please


print(say())  # Kupisz mi piwo?
print(say(say_please=True))  # Kupisz mi piwo? Proszę! Jestem spłukany :(
```

## Gotowy na więcej?
### Polskie

* [Zanurkuj w Pythonie](http://pl.wikibooks.org/wiki/Zanurkuj_w_Pythonie)
* [LearnPythonPl](http://www.learnpython.org/pl/)

### Angielskie:
#### Darmowe źródła online

* [Learn Python The Hard Way](http://learnpythonthehardway.org/book/)
* [Dive Into Python](http://www.diveintopython.net/)
* [The Official Docs](http://docs.python.org/2.6/)
* [Hitchhiker's Guide to Python](http://docs.python-guide.org/en/latest/)
* [Python Module of the Week](http://pymotw.com/2/)
* [A Crash Course in Python for Scientists](http://nbviewer.ipython.org/5920182)

#### Inne

* [Programming Python](http://www.amazon.com/gp/product/0596158106/ref=as_li_qf_sp_asin_tl?ie=UTF8&camp=1789&creative=9325&creativeASIN=0596158106&linkCode=as2&tag=homebits04-20)
* [Dive Into Python](http://www.amazon.com/gp/product/1441413022/ref=as_li_tf_tl?ie=UTF8&camp=1789&creative=9325&creativeASIN=1441413022&linkCode=as2&tag=homebits04-20)
* [Python Essential Reference](http://www.amazon.com/gp/product/0672329786/ref=as_li_tf_tl?ie=UTF8&camp=1789&creative=9325&creativeASIN=0672329786&linkCode=as2&tag=homebits04-20)