Pyton, słyszałeś o tym i zastanawiasz się, co jest takiego specjalnego w tym języku. Wraz ze wzrostem popularności i , nie da się od tego uciec. Możesz zadawać sobie pytania, czy Python jest łatwy do nauczenia? Pozwól, że ci powiem, tak naprawdę jest ! i jestem tutaj, aby pomóc Ci rozpocząć pracę z podstawami Pythona.
Ten blog będzie przewodnikiem dla:
-
Co to jest Python? - Funkcje Pythona
- Przechodzenie do podstaw Pythona
- Kontrola przepływu
- Obsługa plików
- OOPS z Pythonem
Zacznijmy.
Co to jest Python?
Python w prostych słowach to plik Język programowania dynamicznego wysokiego poziomu który jest interpretowane . Guido van Rossum, ojciec Pythona miał na myśli proste cele, gdy go tworzył, łatwo wyglądający kod, czytelny i otwarty kod. Python jest trzecim najbardziej znanym językiem, a następnie i w ankiecie przeprowadzonej w 2018 roku przez Stack Overflow, która dowodzi, że jest to najbardziej rozwijający się język.
Funkcje Pythona
Python jest obecnie moim ulubionym i najbardziej preferowanym językiem do pracy z powodu jego prostota, potężne biblioteki i czytelność . Możesz być koderem ze starej szkoły lub zupełnie nowym programowaniem, Pyton to najlepszy sposób na rozpoczęcie!
Python zapewnia funkcje wymienione poniżej:
- Prostota: Pomyśl mniej o składni języka, a więcej o kodzie.
- Otwarte źródło: Potężny język, z którego każdy może korzystać i zmieniać w razie potrzeby bezpłatnie.
- Ruchliwość: Kod Pythona można udostępniać i działałby tak samo, jak powinien. Bezproblemowe i bezproblemowe.
- Możliwość osadzania i rozszerzania: Python może zawierać fragmenty innych języków w celu wykonywania określonych funkcji.
- Interpretacja: Obawy związane z dużymi zadaniami pamięci i innymi ciężkimi zadaniami procesora są rozwiązywane przez sam Python, dzięki czemu możesz martwić się tylko kodowaniem.
- Ogromna ilość bibliotek: ? Python zapewnia wszystko. Tworzenie stron internetowych? Python nadal Cię obejmuje. Zawsze.
- Orientacja obiektu: Obiekty pomagają w rozkładaniu złożonych problemów z życia codziennego na takie, które można zakodować i rozwiązać w celu uzyskania rozwiązań.
Podsumowując, Python ma rozszerzenie prosta składnia , jest czytelny , i ma świetne wsparcie społeczności . Możesz mieć teraz pytanie, co możesz zrobić, jeśli znasz Pythona? Cóż, masz do wyboru kilka opcji.
Skoro wiesz, że Python ma tak niesamowity zestaw funkcji, dlaczego nie zaczniemy od podstaw języka Python?
Przechodzenie do podstaw Pythona
Aby zacząć od podstaw języka Python, musisz najpierw zainstaluj Python w twoim systemie, prawda? Więc zróbmy to teraz! Powinieneś to wiedzieć najbardziej Linux i Unix dystrybucje w dzisiejszych czasach są dostarczane z wersją Pythona po wyjęciu z pudełka. Aby się skonfigurować, możesz to zrobić .
Po skonfigurowaniu musisz utworzyć swój pierwszy projekt. Wykonaj następujące kroki:
- Stwórz Projekt wprowadź nazwę i kliknij Stwórz .
- Kliknij prawym przyciskiem myszy w folderze projektu i utwórz plik plik python używając opcji Nowy-> Plik-> Python File i wprowadź nazwę pliku
Jesteś skończony. Skonfigurowałeś swoje pliki, aby rozpocząć .Czy jesteś podekscytowany rozpoczęciem kodowania? Zaczynajmy. Przede wszystkim program „Hello World”.
print ('Witaj świecie, witaj w edurece!')Wynik : Witaj świecie, witaj w edurece!
Oto twój pierwszy program. I możesz stwierdzić po składni, że tak jest super łatwe rozumieć. Przejdźmy do komentarzy w Python Basics.
Komentarze w Pythonie
Komentarz jednowierszowy w Pythonie jest wykonywany przy użyciu symbolu # i „” do komentowania wieloliniowego. Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o komentarze , możesz to przeczytać . Gdy już wiesz, jak komentować w Python Basics, przejdźmy do zmiennych w Python Basics.
Zmienne
Zmienne w prostych słowach to przestrzenie pamięci gdzie możesz przechowywać dane lub wartości . Ale haczyk w Pythonie polega na tym, że zmienne nie muszą być deklarowane przed użyciem, ponieważ jest to potrzebne w innych językach. Plik typ danych jest przypisywane automatycznie do zmiennej. Jeśli wprowadzisz liczbę całkowitą, typ danych zostanie przypisany jako liczba całkowita. Wpisujesz , zmiennej jest przypisywany typ danych łańcuchowych. Masz pomysł. To sprawia, że Python język dynamicznie typowany . Do przypisania wartości zmiennym służy operator przypisania (=).
a = 'Witamy w edureka!' b = 123 c = 3,142 print (a, b, c)
Wynik : Witamy w edurece! 123 3.142
Możesz zobaczyć, w jaki sposób przypisałem wartości do tych zmiennych. W ten sposób przypisujesz wartości do zmiennych w Pythonie. A jeśli się zastanawiasz, tak, możesz drukuje wiele zmiennych w jednym Drukuj oświadczenie . Przejdźmy teraz do typów danych w podstawach języka Python.
Typy danych w Pythonie
Typy danych to w zasadzie dane że obsługuje język tak, że pomocne jest zdefiniowanie rzeczywistych danych, takich jak wynagrodzenia, nazwiska pracowników itp. Możliwości są nieskończone. Typy danych są takie, jak pokazano poniżej:
Numeryczne typy danych
Jak sama nazwa wskazuje, ma to na celu przechowywanie liczbowych typów danych w zmiennych. Powinieneś wiedzieć, że tak niezmienny , co oznacza, że określonych danych w zmiennej nie można zmienić.
Istnieją 3 numeryczne typy danych:
- Liczba całkowita: Równie łatwo można powiedzieć, że w zmiennych można przechowywać wartości całkowite. Np .: a = 10.
- Pływak: Liczba zmiennoprzecinkowa zawiera liczby rzeczywiste i jest reprezentowana przez dziesiętną, a czasem nawet naukową notację, w której E lub e wskazują potęgę 10 (2,5e2 = 2,5 x 102 = 250). Np .: 10,24.
- Liczby zespolone: Mają postać a + bj, gdzie a i b są liczbami zmiennoprzecinkowymi, a J reprezentuje pierwiastek kwadratowy z -1 (który jest liczbą urojoną). Np .: 10 + 6j.
a = 10 b = 3,142 c = 10 + 6j
Teraz, gdy zrozumiałeś różne numeryczne typy danych, możesz zrozumieć konwersję jednego typu danych na inny typ danych na tym blogu Python Basics.
Konwersja typów
Konwersja typu to konwersja typu danych na inny typ danych co może być dla nas bardzo pomocne, gdy zaczynamy programować, aby uzyskać rozwiązania naszych problemów.Rozumiemy na przykładach.
a = 10 b = 3,142 c = 10 + 6j print (int (b), float (a), str (c))
Wynik : 10,0 3 '10 + 6j '
Możesz zrozumieć, wpisz konwersję za pomocą powyższego fragmentu kodu.„A” jako liczba całkowita, „b” jako liczba zmiennoprzecinkowa i „c” jako liczba zespolona. Używasz metod float (), int (), str (), które są wbudowane w Python, co pomaga nam je konwertować. Konwersja typów może być naprawdę ważne, gdy przejdziesz do przykładów ze świata rzeczywistego.
Prosta sytuacja może mieć miejsce, gdy musisz obliczyć wynagrodzenie pracowników w firmie i powinny one być w formacie zmiennoprzecinkowym, ale są nam dostarczane w formacie string. Aby ułatwić nam pracę, wystarczy użyć konwersji typów i przekonwertować ciąg wynagrodzeń na zmiennoprzecinkowy, a następnie przejść dalej. Przejdźmy teraz do typu danych List w Python Basics.
Listy
Lista w prostych słowach może być traktowana jako które istnieją w innych językach, z wyjątkiem tego, że mogą mieć elementy heterogeniczne w nich, czyli różne typy danych na tej samej liście . Listy są zmienny co oznacza, że możesz zmienić dane, które są w nich dostępne.
Ci z Was, którzy nie wiedzą, czym jest tablica, mogą to zrozumieć, wyobrażając sobie Rack, który może przechowywać dane w taki sposób, w jaki jest to potrzebne. Możesz później uzyskać dostęp do danych, wywołując pozycję, w której zostały zapisane, nazywaną as Indeks w języku programowania. Listy definiuje się za pomocą metody a = list () lub za pomocą a = [], gdzie „a” jest nazwą listy.
Na powyższym rysunku widać dane przechowywane na liście oraz indeks związany z tymi danymi przechowywanymi na liście. Zwróć uwagę, że indeks w Python zawsze zaczyna się od „0” . Możesz teraz przejść do operacji, które są możliwe w przypadku list.
Operacje na listach przedstawiono poniżej w formacie tabelarycznym.
| Fragment kodu | Uzyskane dane wyjściowe | Opis operacji |
| do [2] | 135 | Znajduje dane pod indeksem 2 i zwraca je |
| do [0: 3] | [3,142, „Nie”, 135] | Zwracane są dane z indeksów od 0 do 2, ponieważ ostatni wymieniony indeks jest zawsze ignorowany. |
| a [3] = „edureka!” | przenosi „edureka!” do indeksu 3 | Dane zostały zastąpione w indeksie 3 |
| od do [1] | Usuwa „hindi” z listy | Usuń elementy, a to nie zwróci żadnego elementu |
| len (a) | 3 | Uzyskaj długość zmiennej w Pythonie |
| a * 2 | Wyprowadź listę „a” dwukrotnie | Jeśli słownik zostanie pomnożony przez liczbę, zostanie powtórzony tyle razy |
| a [:: - 1] | Wyprowadź listę w odwrotnej kolejności | Indeks zaczyna się od 0 od lewej do prawej. W odwrotnej kolejności, czyli od prawej do lewej, indeks zaczyna się od -1. |
| a.append (3) | 3 zostanie dodane na końcu listy | Dodaj dane na końcu listy |
| a. przedłużenie (b) | [3.142, 135, „edureka!”, 3, 2] | „B” to lista o wartości 2. Dodaje dane z listy „b” tylko do „a”. Nie wprowadza się żadnych zmian w „b”. |
| a.insert (3, 'cześć') | [3.142, 135, „edureka!”, „Cześć”, 3, 2] | Pobiera indeks, wartość i reklamęwartość ds do tego indeksu. |
| a. usunąć (3.142) | [135, „edureka!”, „Cześć”, 3, 2] | Usuwa wartość z listy, która została przekazana jako argument. Nie zwrócono żadnej wartości. |
| a. indeks (135) | 0 | Znajduje element 135 i zwraca indeks tych danych |
| a.count („cześć”) | jeden | Przeszukuje ciąg i znajduje na liście razy, kiedy został powtórzony |
| a.pop (1) | „Edureka!” | Zdejmuje element w podanym indeksie i zwraca element, jeśli to konieczne. |
| a.reverse () | [2, 3, „cześć”, 135] | Po prostu odwraca listę |
| rodzaj() | [5, 1234, 64738] | Sortuje listę w kolejności rosnącej lub malejącej. |
| czysty() | [] | Służy do usuwania wszystkich elementów znajdujących się na liście. |
Teraz, gdy zrozumiałeś różne funkcje list, przejdźmy do zrozumienia krotek w podstawach Pythona.
Krotki
Krotki w Pythonie to tak samo jak listy . Tylko jedna rzecz do zapamiętania, krotki są niezmienny . Oznacza to, że po zadeklarowaniu krotki nie można dodawać, usuwać ani aktualizować krotki. Proste. To sprawia krotki są znacznie szybsze niż listy ponieważ są to wartości stałe.
Operacje są podobne do list, ale te, które wymagają aktualizacji, usuwania, dodawania, nie będą działać. Krotki w Pythonie są zapisywane jako a = () lub a = tuple (), gdzie „a” to nazwa krotki.
a = ('List', 'Dictionary', 'Tuple', 'Integer', 'Float') print (a)Wynik = („Lista”, „Słownik”, „Tuple”, „Integer”, „Float”)
To w zasadzie kończy większość rzeczy, które są potrzebne do krotek, ponieważ używałbyś ich tylko w przypadkach, gdy potrzebujesz listy, która ma stałą wartość, dlatego używasz krotek. Przejdźmy do słowników w podstawach Pythona.
Słownik
Słownik najlepiej zrozumieć, gdy masz z nami przykład z prawdziwego świata. Najłatwiejszym i najlepiej zrozumiałym przykładem byłaby książka telefoniczna. Wyobraź sobie książkę telefoniczną i zrozum różne jej pola. Jest tam imię i nazwisko, telefon, e-mail i inne pola, o których możesz pomyśleć. Pomyśl o Nazwa jako klucz i Nazwa że wpisujesz jako wartość . Podobnie, Telefon tak jak klucz , wprowadzone dane tak jak wartość . Tym jest słownik. Jest to struktura, która zawiera kluczowa wartość pary.
Słownik jest zapisywany przy użyciu a = dict () lub przy użyciu a = {}, gdzie a jest słownikiem. Klucz może być łańcuchem lub liczbą całkowitą, po której musi następować „:” i wartość tego klucza.
MyPhoneBook = 'Imię': ['Akash', 'Ankita'], 'Telefon': ['12345', '12354'], 'E-Mail': ['akash@rail.com', 'ankita @ rail. pl ']} print (MyPhoneBook)
Wynik : {'Name': ['Akash', 'Ankita'], 'Phone': ['12345', '12354'], 'E-Mail': ['akash@rail.com', 'ankita @ rail. pl ']}
Dostęp do elementów Słownika
Możesz zobaczyć, że klucze to Nazwa, Telefon i E-mail, do których każdy ma przypisane 2 wartości. Podczas drukowania słownika drukowany jest klucz i wartość. Teraz, jeśli chcesz uzyskać wartości tylko dla określonego klucza, możesz wykonać następujące czynności. Nazywa się to dostępem do elementów słownika.
drukuj (MyPhoneBook ['E-Mail'])
Wynik : [„Akash@rail.com”, „ankita@rail.com”]
Operacje słownika
| Fragment kodu | Uzyskane dane wyjściowe | Opis operacji |
| MyPhoneBook.keys () | dict_keys ([„Imię”, „Telefon”, „E-mail”]) | Zwraca wszystkie klucze słownika |
| MyPhoneBook.values () | dict_values ([[„Akash”, „Ankita”], [12345, 12354], [„ankita@rail.com”, „akash@rail.com”]]) | Zwraca wszystkie wartości ze słownika |
| MyPhoneBook [‘id’] = [1, 2] | {'Name': ['Akash', 'Ankita'], 'Phone': [12345, 12354], 'E-Mail': ['ankita@rail.com', 'akash@rail.com'], ' id ': [1, 2]} jest zaktualizowaną wartością. | Nowa para klucz, wartość id jest dodawana do słownika |
| MyPhoneBook [‘Name’] [0] = „Akki” | „Name”: [„Akki”, „Ankita”] | Uzyskaj dostęp do listy nazwisk i zmień pierwszy element. |
| z MyPhoneBook [„id”] | Imię „Imię i nazwisko”: [„Akash”, „Ankita”], „Telefon”: [12345, 12354], „E-Mail”: [„ankita@rail.com”, „akash@rail.com”] | Para klucz, wartość identyfikatora została usunięta |
| len (MyPhoneBook) | 3 | 3 pary klucz-wartość w słowniku, a tym samym otrzymujesz wartość 3 |
| MyPhoneBook.clear () | {} | Wyczyść klucz, pary wartości i utwórz przejrzysty słownik |
Możesz teraz lepiej zrozumieć słowniki w Podstawach Pythona. Dlatego przejdźmy do Setów na tym blogu Python Basics.
Zestawy
Zestaw to w zasadzie plik nieuporządkowana kolekcja elementów lub przedmioty. Elementy są wyjątkowy w zestawie. W , są napisane w środku nawiasy klamrowe i Oddzielone przecinkami .Widać, że nawet jeśli w zestawie „a” są podobne elementy, to i tak zostanie wydrukowany tylko raz, ponieważ zestawy to zbiór wyjątkowych elementów.
a = {1, 2, 3, 4, 4, 4} b = {3, 4, 5, 6} print (a, b)Wynik : {1, 2, 3, 4} {3, 4, 5, 6}
Operacje w zbiorach
| Fragment kodu | Uzyskane dane wyjściowe | Opis operacji |
| a | b | {1, 2, 3, 4, 5, 6} | Operacja sumowania, w której wszystkie elementy zbiorów są połączone. |
| a & b | {3. 4} | Operacja przecięcia, w której wybierane są tylko elementy obecne w obu zestawach. |
| a - b | {1, 2} | Operacja różnicowa, w której elementy obecne w „a” i „b” są usuwane, a wynikiem jest pozostałe elementy „a”. |
| a ^ b | {1, 2, 5, 6} | Operacja różnicy symetrycznej, w której przecinające się elementy są usuwane, a wynikiem jest pozostałe elementy w obu zestawach. |
Zestawy są łatwe do zrozumienia, przejdźmy więc do łańcuchów w Podstawach Pythona.
Smyczki
Ciągi znaków w Pythonie są najczęściej używanymi typami danych, zwłaszcza że są one łatwiejsze do interakcji dla nas, ludzi. Są to dosłownie słowa i litery, które mają sens, jeśli chodzi o sposób ich używania iw jakim kontekście. Python wychodzi z parku, ponieważ ma tak potężną integrację ze strunami. Smyczki są zapisane w pojedynczy („”) Lub podwójne cudzysłowy („”). Struny są niezmienny co oznacza, że danych w ciągu nie można zmienić w określonych indeksach.
Operacje na łańcuchach w Pythonie można przedstawić jako:
Uwaga: Ciąg, którego tutaj używam, to: mystsr = ”edureka! to moje miejsce ”
| Fragment kodu | Uzyskane dane wyjściowe | Opis operacji |
| len (tajemnica) | dwadzieścia | Znajduje długość łańcucha |
| mystr.index („!”) | 7 | Znajduje indeks podanego znaku w ciągu |
| mystr.count („!”) | jeden | Znajduje liczbę znaków przekazanych jako parametr |
| mystr.upper () | EDUREKA! JEST MOJE MIEJSCE | Konwertuje cały ciąg na duże litery |
| mystr.split (‘’) | [„Edureka!”, „Jest”, „moje”, „miejsce”] | Przerywa ciąg na podstawie separatora przekazanego jako parametr. |
| mystr.lower () | edureka! to moje miejsce | Konwertuje wszystkie ciągi łańcucha na małe litery |
| mystr.replace (‘‘, ’,’) | edureka!, to moje miejsce | Zastępuje ciąg, który ma starą wartość, nową wartością. |
| mystr.capitalize () | Edureka! to moje miejsce | Powoduje to wielką literę pierwszej litery ciągu |
To tylko kilka z dostępnych funkcji, a po wyszukaniu można znaleźć więcej.
Łączenie w struny
Łączenie jest zerwanie sznurka do formatu lub sposobu, w jaki chcesz go uzyskać. Aby uzyskać więcej informacji na ten temat, możesz W Pythonie jest wiele wbudowanych funkcji, dla których możesz to sprawdzić . To w zasadzie podsumowuje typy danych w Pythonie. Mam nadzieję, że dobrze rozumiesz to samo i jeśli masz jakiekolwiek wątpliwości, zostaw komentarz, a skontaktuję się z Tobą tak szybko, jak to możliwe.
Przejdźmy teraz do Operatorów w podstawach Pythona.
Operatory w Pythonie
Operatorzy są konstrukcje używasz do manipulować the dane tak, że możesz znaleźć dla nas jakieś rozwiązanie. Prostym przykładem może być to, że gdyby było 2 znajomych mających po 70 rupii każdy i chciałbyś poznać sumę, jaką mają każdy z nich, dodasz pieniądze. W Pythonie operator + służy do dodawania wartości, które sumują się do 140, co jest rozwiązaniem problemu.
Python posiada listę operatorów, które można pogrupować jako:
Przejdźmy dalej i dokładnie zrozummy każdego z tych operatorów.
Uwaga: Zmienne nazywane są operandami, które pojawiają się po lewej i prawej stronie operatora. Np .:
a = 10 b = 20 a + b
Tutaj „a” i „b” to operandy, a + to operator.
Operator arytmetyczny
Są używane do wykonywania działania arytmetyczne na danych.
| Operator | Opis |
| + | Dodaje wartości operandów |
| - | Odejmuje wartość prawego operatora z lewym operatorem |
| * | Mnoży lewy operand z prawym operandem |
| / | Dzieli lewy operand z prawym operandem |
| % | Dzieli lewy operand z prawym operandem i zwraca resztę |
| ** | Wykonuje wykładniczy lewy operand z prawym operandem |
Poniższy fragment kodu pomoże Ci lepiej to zrozumieć.
a = 2 b = 3 print (a + b, a-b, a * b, a / b, a% b, a ** b, end = ',')
Wynik : 5, -1, 6, 0,6666666666666666, 2, 8
Kiedy już zrozumiesz, czym są operatory arytmetyczne w Python Basics, przejdźmy do operatorów przypisania.
Operatory przypisania
Jak sama nazwa wskazuje, są one używane przypisać wartości zmiennym . Proste.
jak zaimplementować hashmap
Różne operatory przypisania to:
| Operator | Opis |
| = | Służy do przypisywania wartości po prawej stronie zmiennej po lewej stronie |
| + = | Notacja do przypisywania wartości dodania lewego i prawego operandu do lewego operandu. |
| - = | Notacja do przypisywania wartości różnicy lewego i prawego operandu do lewego operandu. |
| * = | Notacja skrócona do przypisywania wartości iloczynu lewego i prawego operandu do lewego operandu. |
| / = | Notacja skrócona do przypisywania wartości podziału lewego i prawego operandu do lewego operandu. |
| % = | Notacja skrócona do przypisywania wartości pozostałej części lewego i prawego operandu do lewego operandu. |
| ** = | Notacja skrócona do przypisywania wartości wykładniczej lewego i prawego operandu do lewego operandu. |
Przejdźmy do operatorów porównania na tym blogu Python Basics.
Operatory porównania
Te operatory są przyzwyczajone wydobyć związek między lewym i prawym operandem i wyprowadź potrzebne rozwiązanie. To tak proste, jak powiedzenie, że ich używasz celów porównawczych . Dane wyjściowe uzyskane przez te operatory będą prawdziwe lub fałszywe, w zależności od tego, czy warunek jest prawdziwy, czy nie dla tych wartości.
| Operator | Opis |
| == | Dowiedz się, czy lewy i prawy operand mają taką samą wartość, czy nie |
| ! = | Sprawdź, czy wartości operatorów lewego i prawego nie są równe |
| < | Dowiedz się, czy wartość prawego operandu jest większa niż wartość lewego operandu |
| > | Dowiedz się, czy wartość lewego operandu jest większa niż wartość prawego operandu |
| <= | Dowiedz się, czy wartość prawego operandu jest większa lub równa wartości lewego operandu |
| > = | Dowiedz się, czy wartość lewego operandu jest większa lub równa wartości prawego operandu |
Możesz zobaczyć ich działanie na poniższym przykładzie:
a = 21 b = 10 jeśli a == b: print ('a jest równe b') if a! = b print ('a nie jest równe b') jeśli a b: print ('a jest większe niż b'), jeśli a<= b: print ( 'a is either less than or equal to b' ) if a>= b: print ('a jest większe lub równe b') Wynik :
a nie jest równe b
a jest większe niż b
a jest większe lub równe b
Przejdźmy dalej z operatorami bitowymi w Podstawach Pythona.
Operatory bitowe
Aby zrozumieć te operatory, musisz zrozumieć teoria bitów . Te operatory są przyzwyczajone bezpośrednio manipulować bitami .
| Operator | Opis |
| & | Służy do wykonywania operacji AND na pojedynczych bitach operandów lewego i prawego |
| | | Służy do wykonywania operacji OR na poszczególnych bitach lewego i prawego operandu |
| ^ | Służy do wykonywania operacji XOR na poszczególnych bitach lewego i prawego operandu |
| ~ | Służy do wykonywania operacji komplementacji 1 na poszczególnych bitach operandów lewego i prawego |
| << | Używane do przesuwania lewego operandu o czasy prawego operandu. Jedno przesunięcie w lewo odpowiada pomnożeniu przez 2. |
| >> | Używane do przesuwania lewego operandu o czasy prawego operandu. Jedno przesunięcie w prawo odpowiada podzieleniu przez 2. |
Lepiej byłoby poćwiczyć to samemu na komputerze. Idąc naprzód z operatorami logicznymi w Python Basics.
Operatory logiczne
Służą one do uzyskania pewności logika z operandów. Mamy 3 operandy.
- i (Prawda, jeśli zarówno lewy, jak i prawy operand są prawdziwe)
- lub (Prawda, jeśli jeden operand jest prawdziwy)
- nie (Daje przeciwieństwo przekazanego operandu)
a = True b = False print (a i b, a lub b, not a)
Wynik: Fałsz Prawda Fałsz
Przechodząc do operatorów członkostwa w Python Basics.
Operatorzy członkostwa
Są one używane do sprawdzenia, czy plik zmienna szczególna lub wartość istnieje na liście, w słowniku, krotce, zestawie i tak dalej.
Operatorami są:
- w (Prawda, jeśli wartość lub zmienna znajduje się w sekwencji)
- nie w (Prawda, jeśli wartość nie została znaleziona w sekwencji)
a = [1, 2, 3, 4] if 5 in a: print ('Yes!') if 5 not in a: print ('No!')Wynik : Nie!
Przejdźmy od razu do operatorów tożsamości w Python Basics.
Operator tożsamości
Te operatory są przyzwyczajone sprawdź, czy wartości zmiennymi są identyczny albo nie. Tak proste jak to.
Operatorami są:
- jest (Prawda, jeśli są identyczne)
- nie jest (Prawda, jeśli nie są identyczne)
a = 5 b = 5, jeśli a jest b: print ('Podobne'), jeśli a nie jest b: print ('Nie podobne!')To słuszne zakończenie dla operatorów Pythona.
Przed przejściem do przestrzeni nazw sugerowałbym, abyś przeszedł aby lepiej zrozumieć funkcje w Pythonie. Gdy już to zrobisz, przejdźmy do przestrzeni nazw w Podstawach Pythona.
Przestrzenie nazw i zakresy
Pamiętasz to wszystko w Pythonie to plik obiekt , dobrze? Skąd Python wie, do czego próbujesz uzyskać dostęp? Pomyśl o sytuacji, w której masz 2 funkcje o tej samej nazwie. Nadal możesz wywołać potrzebną funkcję. Jak to możliwe? Tutaj na ratunek przychodzi przestrzeń nazw.
Przestrzenie nazw to system, którego Python używa do przypisywania unikalne nazwy do wszystkich obiektów w naszym kodzie. A jeśli się zastanawiasz, obiekty mogą być zmiennymi i metodami. Python tworzy przestrzeń nazw według utrzymanie struktury słownika . Gdzie nazwy działają jak klucze i obiekt lub zmienna działa jako wartości w strukturze . Teraz zastanawiałbyś się, co to jest imię?
Wella Nazwa jest po prostu sposobem, którego używasz uzyskać dostęp do obiektów . Nazwy te działają jako odniesienie do dostępu do wartości, które im przypisujesz.
Przykład : a = 5, b = 'edureka!'
Gdybym chciał uzyskać dostęp do wartości „edureka!”, Nazwałbym nazwę zmiennej po prostu „b” i miałbym dostęp do „edureka!”. To są imiona. Możesz nawet przypisywać nazwy metod i odpowiednio je wywoływać.
import math square_root = math.sqrt print ('Pierwiastek kwadratowy to', square_root (9))Wynik : Katalog główny to 3.0
Przestrzenie nazw działają z zakresami. Zakresy są ważność funkcji / zmiennej / wartości wewnątrz funkcji lub klasy, do której należą . Pyton wbudowane funkcje przestrzeń nazw obejmuje wszystkie inne zakresy Pythona . Funkcje takie jak print () i id () itp. Mogą być używane nawet bez importu i wszędzie. Pod nimi jest światowy i lokalny przestrzeń nazw. Pozwól, że wyjaśnię zakres i przestrzeń nazw w poniższym fragmencie kodu:
def add (): x = 3 y = 2 def add2 (): p, q, r = 3, 4, 5 print ('Inside add2 print sum of 3 numbers:' (p + q + r)) add2 () print ('Wartości p, q, r to:', p, q, r) print ('Wewnątrz sumy drukowania sumy 2 liczb:' (x + y)) add ()Jak widać z powyższego kodu, zadeklarowałem 2 funkcje o nazwach add () i add2 (). Masz definicję add () i później wywołujesz metodę add (). Tutaj w add () wywołujesz add2 (), więc możesz uzyskać wynik 12, ponieważ 3 + 4 + 5 to 12. Ale jak tylko wyjdziesz z add2 (), zakres p, q, r jest zakończona, co oznacza, że p, q, r są dostępne i dostępne tylko wtedy, gdy jesteś w add2 (). Ponieważ jesteś teraz w add (), nie ma p, q, r, a zatem pojawia się błąd i wykonywanie zatrzymuje się.
Możesz lepiej zrozumieć zakresy i przestrzeń nazw na poniższym rysunku. Plik wbudowany zakres obejmuje cały Python, który je tworzy dostępne w razie potrzeby . Plik Zakres globalny obejmuje wszystkie pliki programy które są wykonywane. Plik zakres lokalny obejmuje wszystkie pliki metody wykonywane w programie. Na tym właśnie polega przestrzeń nazw w Pythonie. Przejdźmy dalej z kontrolą przepływu w Python Basics.
Sterowanie przepływem i warunkowanie w Pythonie
Wiesz, że kod jest uruchamiany sekwencyjnie w dowolnym języku, ale co, jeśli chcesz przerwać ten przepływ takie, że jesteś w stanie dodaj logikę i powtórz pewne stwierdzenia takie, że twój kod zmniejsza i jest w stanie uzyskać plik rozwiązanie z mniejszym i mądrzejszym kodem . W końcu tym jest kodowanie. Znajdowanie logiki i rozwiązań problemów i można to zrobić za pomocą i instrukcje warunkowe.
Instrukcje warunkowe są wykonany tylko jeśli a spełniony jest określony warunek inaczej jest pominięty do miejsca, w którym warunek jest spełniony. Instrukcje warunkowe w Pythonie to jeśli, elif i jeszcze.
Składnia:
if warunek: instrukcja elif warunek: instrukcja else: instrukcja
Oznacza to, że jeśli warunek zostanie spełniony, zrób coś. W przeciwnym razie przejdź przez pozostałe warunki elif i na koniec, jeśli żaden warunek nie zostanie spełniony, wykonaj blok else. Możesz nawet mieć zagnieżdżone instrukcje if-else w blokach if-else.
a = 10 b = 15 jeśli a == b: print ('Są równe') elif a> b: print ('a jest większe') else: print ('b jest większe')Wynik : b jest większe
Po zrozumieniu instrukcji warunkowych przejdźmy do pętli. W pewnych sytuacjach chciałbyś wielokrotnie wykonywać pewne instrukcje, aby uzyskać rozwiązanie, lub możesz zastosować jakąś logikę, tak że pewne podobne instrukcje mogą być wykonywane przy użyciu tylko 2 do 3 linii kodu. Tutaj używasz .
Pętle można podzielić na 2 rodzaje.
- Skończone: Ten rodzaj pętli działa, dopóki nie zostanie spełniony określony warunek
- Nieskończony: Ten rodzaj pętli działa w nieskończoność i nigdy się nie zatrzymuje.
Pętle w Pythonie lub innym języku muszą przetestować warunek i można to zrobić przed instrukcjami lub po instrukcjach. Nazywają się :
- Pętle przed testem: Gdzie warunek jest najpierw testowany, a po nim wykonywane są instrukcje
- Pętle po teście: Jeżeli instrukcja jest wykonywana przynajmniej raz i później, warunek jest sprawdzany.
W Pythonie masz 2 rodzaje pętli:
- dla
- podczas
Zrozummy każdą z tych pętli za pomocą poniższych składni i fragmentów kodu.
Dla pętli: Te pętle są używane do wykonywania pewien zestaw oświadczeń na dany stan: schorzenie i kontynuuj, aż warunek się nie powiedzie. Znasz kilka razy że musisz wykonać pętlę for.
Składnia:
dla zmiennej w zakresie: instrukcje
Fragment kodu jest następujący:
koszyk_owoców = ['jabłko', 'pomarańcza', 'ananas', 'banan'] dla owoców w koszyku_owoców: drukuj (owoce, koniec = ',')
Wynik : jabłko, pomarańcza, ananas, banan
Tak działają pętle for w Pythonie. Przejdźmy dalej z pętlą while w Python Basics.
Pętle While: Podczas gdy pętle są tak samo jak pętle for z wyjątkiem tego, że możesz nie znać warunku końcowego. Dla warunków pętli są znane, ale pętla while warunki może nie.
Składnia:
while warunek: instrukcje
Fragment kodu jest następujący:
sekunda = 10, podczas gdy sekunda> = 0: print (second, end = '->') second- = 1 print ('Blastoff!')Wynik : 10-> 9-> 8-> 7-> 6-> 5-> 4-> 3-> 2-> 1-> Blastoff!
Tak działa pętla while.
Później masz pętle zagnieżdżone gdzie jesteś osadzić pętlę w innej. Poniższy kod powinien dać ci pomysł.
count = 1 for i in range (10): print (str (i) * i) for j in range (0, i): count = count + 1
Wynik :
jeden
22
333
4444
55555
666666
777777
88888888
999999999
Masz pierwszą pętlę for, która wypisuje ciąg zawierający liczbę. Druga pętla for dodaje liczbę o 1, a następnie te pętle są wykonywane, aż warunek zostanie spełniony. Tak działa pętla for. I to kończy naszą sesję pod kątem pętli i warunków. Postęp w obsłudze plików w Python Basics.
Obsługa plików w Pythonie
Python ma wbudowane funkcje, których możesz użyć pracować z plikami Jak na przykład czytanie i pisanie dane z lub do pliku . DO obiekt pliku jest zwracany, gdy plik jest wywoływany za pomocą funkcji open (), a następnie można wykonywać na nim operacje, takie jak odczyt, zapis, modyfikacja i tak dalej.
Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o obsłudze plików, możesz przejść przez cały samouczek - Obsługa plików w Pythonie.
Przebieg pracy z plikami wygląda następująco:
- otwarty plik przy użyciu funkcji open ()
- Wykonać operacje na obiekcie pliku
- Blisko plik za pomocą funkcji close (), aby uniknąć uszkodzenia pliku
Składnia:
File_object = open ('nazwa pliku', 'r')Tryb gdzie to sposób, w jaki chcesz wchodzić w interakcję z plikiem. Jeśli nie przekażesz żadnej zmiennej trybu, jako tryb odczytu przyjmowany jest domyślny.
| Tryb | Opis |
| r | Tryb domyślny w Pythonie. Służy do odczytywania treści z pliku. |
| w | Używany do otwierania w trybie zapisu. Jeśli plik nie istnieje, powinien utworzyć nowy, w przeciwnym razie obcina zawartość obecnego pliku. |
| x | Służy do tworzenia pliku. Jeśli plik istnieje, operacja nie powiedzie się |
| do | Otwórz plik w trybie dołączania. Jeśli plik nie istnieje, otwiera nowy plik. |
| b | To czyta zawartość pliku binarnie. |
| t | Odczytuje zawartość w trybie tekstowym i jest trybem domyślnym w Pythonie. |
| + | Spowoduje to otwarcie pliku do celów aktualizacji. |
Przykład:
file = open ('mytxt', 'w') string = '--Witamy w edureka! -' for i in range (5): file.write (string) file.close ()Wynik : –Witamy w edurece! - –Witamy w edurece! - –Witamy w edurece! - –Witamy w edurece! - –Witamy w edurece! - w pliku mytxt
Możesz iść dalej i próbować coraz więcej z plikami. Przejdźmy do ostatnich tematów na blogu. OOPS a obiekty i klasy. Oba są ze sobą ściśle powiązane.
Ups
Starsze języki programowania miały taką strukturę dane możliwe dostępny przez dowolny moduł kodu . Może to doprowadzić do potencjalne problemy z bezpieczeństwem to skłoniło programistów do przejścia na Programowanie obiektowe może nam to pomóc w emulacji rzeczywistych przykładów w kodzie, tak aby można było uzyskać lepsze rozwiązania.
Istnieją 4 koncepcje OOPS, które należy zrozumieć. Oni są:
- Dziedzictwo: Dziedziczenie nam na to pozwala wyprowadzać atrybuty i metody z klasy nadrzędnej i zmodyfikuj je zgodnie z wymaganiami. Najprostszym przykładem może być samochód, w którym opisano budowę samochodu i tę klasę można wyprowadzić do opisu samochodów sportowych, sedanów i tak dalej.
- Kapsułkowanie: Hermetyzacja jest łączenie danych i obiektów tak, że inne obiekty i klasy nie mają dostępu do danych. Python ma typy prywatne, chronione i publiczne, których nazwy sugerują, co robią. Python używa „_” lub „__” do określenia prywatnych lub chronionych słów kluczowych.
- Wielopostaciowość: To pozwala nam mieć wspólny interfejs dla różnych typów danych to zajmuje. Możesz mieć podobne nazwy funkcji z różnymi danymi przekazywanymi do nich.
- Abstrakcja: Do abstrakcji można się przyzwyczaić uprościć złożoną rzeczywistość poprzez modelowanie klas odpowiednie do problemu.
Sugeruję, abyś przejrzał ten artykuł Klasy i obiekty Pythona (programowanie OOPS).
Mam nadzieję, że lektura tego bloga sprawiła Ci przyjemność i zrozumiałeś podstawy języka Python. Więcej informacji już wkrótce. Przyjemnej nauki!
Teraz, gdy znasz już podstawy języka Python, zapoznaj się z autorstwa Edureka, zaufanej firmy zajmującej się edukacją online, z siecią ponad 250 000 zadowolonych uczniów rozsianych po całym świecie.
Szkolenie certyfikacyjne programowania Python Edureka jest przeznaczone dla studentów i profesjonalistów, którzy chcą zostać programistą Python. Kurs ma na celu zapewnienie przewagi w programowaniu w języku Python i przeszkolenie w zakresie podstawowych i zaawansowanych koncepcji.
Masz do nas pytanie? Wspomnij o tym w sekcji komentarzy na blogu „Podstawy Pythona: Co sprawia, że Python jest tak potężny”, a my skontaktujemy się z Tobą tak szybko, jak to możliwe.