Прежде всего, что такое Python? По словам его создателя Гвидо ван Россума, Python - это:
«Язык программирования высокого уровня и его основная философия дизайна - это все о читабельности кода и синтаксисе, который позволяет программистам выражать концепции в нескольких строках кода».Для меня первой причиной изучения Python было то, что на самом деле это красивыйязык программирования. Было действительно естественно писать в нем код и выражать свои мысли.
Другая причина заключалась в том, что мы можем использовать кодирование на Python по-разному: здесь сияют наука о данных, веб-разработка и машинное обучение. Quora, Pinterest и Spotify используют Python для внутренней веб-разработки. Итак, давайте узнаем об этом немного.
Основы
1. Переменные
Вы можете думать о переменных как о словах, хранящих значение. Просто как тот.
В Python действительно легко определить переменную и присвоить ей значение. Представьте, что вы хотите сохранить номер 1 в переменной под названием «единица». Давай сделаем это:
one = 1Насколько это было просто? Вы только что присвоили значение 1 переменной «один».
two = 2 some_number = 10000И вы можете присвоить любое другое значение любым другим переменным, которые захотите. Как видно из приведенной выше таблицы, переменная two хранит целое число 2 , а some_number хранит 10 000 .
Помимо целых чисел, мы также можем использовать логические значения (True / False), строки, числа с плавающей запятой и многие другие типы данных.
# booleans true_boolean = True false_boolean = False # string my_name = "Leandro Tk" # float book_price = 15.802. Поток управления: условные операторы
« Если » использует выражение, чтобы оценить, является ли утверждение истинным или ложным. Если это True, он выполняет то, что находится внутри оператора «if». Например:
if True: print("Hello Python If") if 2 > 1: print("2 is greater than 1")2 больше 1 , поэтому выполняется код « печати ».
Оператор « else » будет выполнен, если выражение « если » ложно .
if 1 > 2: print("1 is greater than 2") else: print("1 is not greater than 2")1 не больше 2 , поэтому будет выполнен код внутри оператора else .
Вы также можете использовать оператор « elif »:
if 1 > 2: print("1 is greater than 2") elif 2 > 1: print("1 is not greater than 2") else: print("1 is equal to 2")3. Цикл / Итератор
В Python мы можем выполнять итерацию в разных формах. Я расскажу о двух: покаи для .
В то время как цикл: пока оператор имеет значение True, код внутри блока будет выполнен. Итак, этот код напечатает число от 1 до 10 .
num = 1 while num <= 10: print(num) num += 1В то время как петля нужна « условие цикла. «Если он остается Истинным, он продолжает повторяться. В этом примере, когда numэто 11то условие цикла равно False.
Еще один базовый фрагмент кода, чтобы лучше его понять:
loop_condition = True while loop_condition: print("Loop Condition keeps: %s" %(loop_condition)) loop_condition = FalseУсловие цикла является Trueтак он держит итерации - пока мы не установить его False.
Для цикла : вы применяете переменную « num » к блоку, и оператор « for » выполнит итерацию для вас. Этот код будет напечатан так же, как и код while : от 1 до 10 .
for i in range(1, 11): print(i)Увидеть? Это так просто. Диапазон начинается с 1и продолжается до 11элемента th ( 10это 10элемент th).
Список: Коллекция | Массив | Структура данных
Представьте, что вы хотите сохранить целое число 1 в переменной. Но, может быть, теперь вы захотите сохранить 2. И 3, 4, 5…
Есть ли у меня другой способ хранить все нужные мне целые числа, но не в миллионах переменных ? Как вы уже догадались - действительно есть другой способ их хранения.
List- это коллекция, которую можно использовать для хранения списка значений (например, этих целых чисел, которые вы хотите). Итак, воспользуемся этим:
my_integers = [1, 2, 3, 4, 5]Это действительно просто. Мы создали массив и сохранили его в my_integer .
Но, может быть, вы спрашиваете: «Как мне получить значение из этого массива?»
Отличный вопрос. Listесть концепция, называемая index . Первый элемент получает индекс 0 (ноль). Второй получает 1 и так далее. Вы уловили идею.
Чтобы было понятнее, мы можем представить массив и каждый элемент с его индексом. Я могу это нарисовать:
Используя синтаксис Python, также просто понять:
my_integers = [5, 7, 1, 3, 4] print(my_integers[0]) # 5 print(my_integers[1]) # 7 print(my_integers[4]) # 4Представьте, что вы не хотите хранить целые числа. Вы просто хотите хранить строки, как список имен ваших родственников. Мой бы выглядел примерно так:
relatives_names = [ "Toshiaki", "Juliana", "Yuji", "Bruno", "Kaio" ] print(relatives_names[4]) # KaioОн работает так же, как и целые числа. Ницца.
We just learned how Lists indices work. But I still need to show you how we can add an element to the List data structure (an item to a list).
The most common method to add a new value to a List is append. Let’s see how it works:
bookshelf = [] bookshelf.append("The Effective Engineer") bookshelf.append("The 4 Hour Work Week") print(bookshelf[0]) # The Effective Engineer print(bookshelf[1]) # The 4 Hour Work Weekappend is super simple. You just need to apply the element (eg. “The Effective Engineer”) as the append parameter.
Well, enough about Lists. Let’s talk about another data structure.
Dictionary: Key-Value Data Structure
Now we know that Lists are indexed with integer numbers. But what if we don’t want to use integer numbers as indices? Some data structures that we can use are numeric, string, or other types of indices.
Let’s learn about the Dictionary data structure. Dictionary is a collection of key-value pairs. Here’s what it looks like:
dictionary_example = { "key1": "value1", "key2": "value2", "key3": "value3" }The key is the index pointing to thevalue. How do we access the Dictionaryvalue? You guessed it — using the key. Let’s try it:
dictionary_tk = { "name": "Leandro", "nickname": "Tk", "nationality": "Brazilian" } print("My name is %s" %(dictionary_tk["name"])) # My name is Leandro print("But you can call me %s" %(dictionary_tk["nickname"])) # But you can call me Tk print("And by the way I'm %s" %(dictionary_tk["nationality"])) # And by the way I'm BrazilianI created a Dictionary about me. My name, nickname, and nationality. Those attributes are the Dictionarykeys.
As we learned how to access the List using index, we also use indices (keys in the Dictionary context) to access the value stored in the Dictionary.
In the example, I printed a phrase about me using all the values stored in the Dictionary. Pretty simple, right?
Another cool thing about Dictionary is that we can use anything as the value. In the DictionaryI created, I want to add the key “age” and my real integer age in it:
dictionary_tk = { "name": "Leandro", "nickname": "Tk", "nationality": "Brazilian", "age": 24 } print("My name is %s" %(dictionary_tk["name"])) # My name is Leandro print("But you can call me %s" %(dictionary_tk["nickname"])) # But you can call me Tk print("And by the way I'm %i and %s" %(dictionary_tk["age"], dictionary_tk["nationality"])) # And by the way I'm BrazilianHere we have a key (age) value (24) pair using string as the key and integer as the value.
As we did with Lists, let’s learn how to add elements to a Dictionary. The keypointing to avalue is a big part of what Dictionary is. This is also true when we are talking about adding elements to it:
dictionary_tk = { "name": "Leandro", "nickname": "Tk", "nationality": "Brazilian" } dictionary_tk['age'] = 24 print(dictionary_tk) # {'nationality': 'Brazilian', 'age': 24, 'nickname': 'Tk', 'name': 'Leandro'} We just need to assign a value to a Dictionarykey. Nothing complicated here, right?
Iteration: Looping Through Data Structures
As we learned in the Python Basics, the List iteration is very simple. We Pythondevelopers commonly use For looping. Let’s do it:
bookshelf = [ "The Effective Engineer", "The 4-hour Workweek", "Zero to One", "Lean Startup", "Hooked" ] for book in bookshelf: print(book)So for each book in the bookshelf, we (can do everything with it) print it. Pretty simple and intuitive. That’s Python.
For a hash data structure, we can also use the for loop, but we apply the key :
dictionary = { "some_key": "some_value" } for key in dictionary: print("%s --> %s" %(key, dictionary[key])) # some_key --> some_valueThis is an example how to use it. For each key in the dictionary , we print the key and its corresponding value.
Another way to do it is to use the iteritems method.
dictionary = { "some_key": "some_value" } for key, value in dictionary.items(): print("%s --> %s" %(key, value)) # some_key --> some_valueWe did name the two parameters as key and value, but it is not necessary. We can name them anything. Let’s see it:
dictionary_tk = { "name": "Leandro", "nickname": "Tk", "nationality": "Brazilian", "age": 24 } for attribute, value in dictionary_tk.items(): print("My %s is %s" %(attribute, value)) # My name is Leandro # My nickname is Tk # My nationality is Brazilian # My age is 24We can see we used attribute as a parameter for the Dictionarykey, and it works properly. Great!
Classes & Objects
A little bit of theory:
Objects are a representation of real world objects like cars, dogs, or bikes. The objects share two main characteristics: data and behavior.
Cars have data, like number of wheels, number of doors, and seating capacity They also exhibit behavior: they can accelerate, stop, show how much fuel is left, and so many other things.
We identify data as attributes and behavior as methods in object-oriented programming. Again:
Data → Attributes and Behavior → Methods
And a Class is the blueprint from which individual objects are created. In the real world, we often find many objects with the same type. Like cars. All the same make and model (and all have an engine, wheels, doors, and so on). Each car was built from the same set of blueprints and has the same components.
Python Object-Oriented Programming mode: ON
Python, as an Object-Oriented programming language, has these concepts: class and object.
A class is a blueprint, a model for its objects.
So again, a class it is just a model, or a way to define attributes and behavior (as we talked about in the theory section). As an example, a vehicle class has its own attributes that define what objects are vehicles. The number of wheels, type of tank, seating capacity, and maximum velocity are all attributes of a vehicle.
With this in mind, let’s look at Python syntax for classes:
class Vehicle: passWe define classes with a class statement — and that’s it. Easy, isn’t it?
Objects are instances of a class. We create an instance by naming the class.
car = Vehicle() print(car) # Here car is an object (or instance) of the classVehicle.
Remember that our vehicle class has four attributes: number of wheels, type of tank, seating capacity, and maximum velocity. We set all these attributes when creating a vehicle object. So here, we define our class to receive data when it initiates it:
class Vehicle: def __init__(self, number_of_wheels, type_of_tank, seating_capacity, maximum_velocity): self.number_of_wheels = number_of_wheels self.type_of_tank = type_of_tank self.seating_capacity = seating_capacity self.maximum_velocity = maximum_velocityWe use the initmethod. We call it a constructor method. So when we create the vehicle object, we can define these attributes. Imagine that we love the Tesla Model S, and we want to create this kind of object. It has four wheels, runs on electric energy, has space for five seats, and the maximum velocity is 250km/hour (155 mph). Let’s create this object:
tesla_model_s = Vehicle(4, 'electric', 5, 250)Four wheels + electric “tank type” + five seats + 250km/hour maximum speed.
All attributes are set. But how can we access these attributes’ values? We send a message to the object asking about them. We call it a method. It’s the object’s behavior. Let’s implement it:
class Vehicle: def __init__(self, number_of_wheels, type_of_tank, seating_capacity, maximum_velocity): self.number_of_wheels = number_of_wheels self.type_of_tank = type_of_tank self.seating_capacity = seating_capacity self.maximum_velocity = maximum_velocity def number_of_wheels(self): return self.number_of_wheels def set_number_of_wheels(self, number): self.number_of_wheels = numberThis is an implementation of two methods: number_of_wheels and set_number_of_wheels. We call it getter & setter. Because the first gets the attribute value, and the second sets a new value for the attribute.
In Python, we can do that using @property (decorators) to define getters and setters. Let’s see it with code:
class Vehicle: def __init__(self, number_of_wheels, type_of_tank, seating_capacity, maximum_velocity): self.number_of_wheels = number_of_wheels self.type_of_tank = type_of_tank self.seating_capacity = seating_capacity self.maximum_velocity = maximum_velocity @property def number_of_wheels(self): return self.__number_of_wheels @number_of_wheels.setter def number_of_wheels(self, number): self.__number_of_wheels = numberAnd we can use these methods as attributes:
tesla_model_s = Vehicle(4, 'electric', 5, 250) print(tesla_model_s.number_of_wheels) # 4 tesla_model_s.number_of_wheels = 2 # setting number of wheels to 2 print(tesla_model_s.number_of_wheels) # 2This is slightly different than defining methods. The methods work as attributes. For example, when we set the new number of wheels, we don’t apply two as a parameter, but set the value 2 to number_of_wheels. This is one way to write pythonicgetter and setter code.
But we can also use methods for other things, like the “make_noise” method. Let’s see it:
class Vehicle: def __init__(self, number_of_wheels, type_of_tank, seating_capacity, maximum_velocity): self.number_of_wheels = number_of_wheels self.type_of_tank = type_of_tank self.seating_capacity = seating_capacity self.maximum_velocity = maximum_velocity def make_noise(self): print('VRUUUUUUUM')Когда мы вызываем этот метод, он просто возвращает строку « VRRRRUUUUM. ”
tesla_model_s = Vehicle(4, 'electric', 5, 250) tesla_model_s.make_noise() # VRUUUUUUUMИнкапсуляция: скрытие информации
Инкапсуляция - это механизм, ограничивающий прямой доступ к данным и методам объектов. Но в то же время это облегчает работу с этими данными (методами объектов).
«Инкапсуляция может использоваться, чтобы скрыть элементы данных и функции членов. Согласно этому определению, инкапсуляция означает, что внутреннее представление объекта обычно скрыто от просмотра за пределами определения объекта ». - ВикипедияВсе внутреннее представление объекта скрыто снаружи. Только объект может взаимодействовать со своими внутренними данными.
Во- первых, мы должны понять , как publicи non-publicпеременные экземпляра и методы работы.
Переменные общедоступного экземпляра
For a Python class, we can initialize a public instance variable within our constructor method. Let’s see this:
Within the constructor method:
class Person: def __init__(self, first_name): self.first_name = first_nameHere we apply the first_name value as an argument to the public instance variable.
tk = Person('TK') print(tk.first_name) # => TKWithin the class:
class Person: first_name = 'TK'Here, we do not need to apply the first_name as an argument, and all instance objects will have a class attribute initialized with TK.
tk = Person() print(tk.first_name) # => TKCool. We have now learned that we can use public instance variables and class attributes. Another interesting thing about the public part is that we can manage the variable value. What do I mean by that? Our object can manage its variable value: Get and Set variable values.
Keeping the Person class in mind, we want to set another value to its first_name variable:
tk = Person('TK') tk.first_name = 'Kaio' print(tk.first_name) # => KaioВот и все. Мы просто устанавливаем другое значение ( kaio) first_nameпеременной экземпляра, и оно обновляет значение. Просто как тот. Поскольку это publicпеременная, мы можем это сделать.
Непубличная переменная экземпляра
Мы не используем здесь термин «частный», поскольку ни один атрибут в Python не является действительно частным (без, как правило, ненужного объема работы). - PEP 8Как public instance variable, мы можем определить non-public instance variableкак внутри метода конструктора, так и внутри класса. Разница в синтаксисе: для non-public instance variablesиспользуйте подчеркивание ( _) перед variableименем.
_spam) должно рассматриваться как закрытая часть API (будь то функция, метод или член данных) » - Фонд программного обеспечения PythonВот пример:
class Person: def __init__(self, first_name, email): self.first_name = first_name self._email = emailВы видели emailпеременную? Вот как мы определяем non-public variable:
tk = Person('TK', '[email protected]') print(tk._email) # [email protected]Non-public variablesявляются лишь условием и должны рассматриваться как закрытая часть API.Итак, мы используем метод, который позволяет нам делать это внутри определения нашего класса. Давайте реализуем два метода ( emailи update_email), чтобы понять это:
class Person: def __init__(self, first_name, email): self.first_name = first_name self._email = email def update_email(self, new_email): self._email = new_email def email(self): return self._emailТеперь мы можем обновлять и получать доступ non-public variablesс помощью этих методов. Посмотрим:
tk = Person('TK', '[email protected]') print(tk.email()) # => [email protected] # tk._email = '[email protected]' -- treat as a non-public part of the class API print(tk.email()) # => [email protected] tk.update_email('[email protected]') print(tk.email()) # => [email protected]- We initiated a new object with
first_nameTK andemail[email protected]il.com - Printed the email by accessing the
non-public variablewith a method - Tried to set a new
emailout of our class - We need to treat
non-public variableasnon-publicpart of the API - Updated the
non-public variablewith our instance method - Success! We can update it inside our class with the helper method
Public Method
With public methods, we can also use them out of our class:
class Person: def __init__(self, first_name, age): self.first_name = first_name self._age = age def show_age(self): return self._ageLet’s test it:
tk = Person('TK', 25) print(tk.show_age()) # => 25Great — we can use it without any problem.
Non-public Method
But with non-public methods we aren’t able to do it. Let’s implement the same Person class, but now with a show_agenon-public method using an underscore (_).
class Person: def __init__(self, first_name, age): self.first_name = first_name self._age = age def _show_age(self): return self._ageAnd now, we’ll try to call this non-public method with our object:
tk = Person('TK', 25) print(tk._show_age()) # => 25Non-public methodsявляются лишь условием и должны рассматриваться как закрытая часть API.Вот пример того, как мы можем его использовать:
class Person: def __init__(self, first_name, age): self.first_name = first_name self._age = age def show_age(self): return self._get_age() def _get_age(self): return self._age tk = Person('TK', 25) print(tk.show_age()) # => 25Здесь есть a _get_agenon-public methodи a show_agepublic method. show_ageМожет быть использован нашего объекта (из нашего класса) и _get_ageиспользуется только внутри нашего класса определения (внутри show_ageметода). Но опять же: условно.
Сводка инкапсуляции
С помощью инкапсуляции мы можем гарантировать, что внутреннее представление объекта будет скрыто снаружи.
Наследование: поведение и характеристики
У некоторых объектов есть общие черты: их поведение и характеристики.
Например, я унаследовал некоторые характеристики и поведение от своего отца. Я унаследовал его глаза и волосы как характеристики, а его нетерпеливость и интроверсию как поведение.
In object-oriented programming, classes can inherit common characteristics (data) and behavior (methods) from another class.
Let’s see another example and implement it in Python.
Imagine a car. Number of wheels, seating capacity and maximum velocity are all attributes of a car. We can say that anElectricCar class inherits these same attributes from the regular Car class.
class Car: def __init__(self, number_of_wheels, seating_capacity, maximum_velocity): self.number_of_wheels = number_of_wheels self.seating_capacity = seating_capacity self.maximum_velocity = maximum_velocityOur Car class implemented:
my_car = Car(4, 5, 250) print(my_car.number_of_wheels) print(my_car.seating_capacity) print(my_car.maximum_velocity)Once initiated, we can use all instance variables created. Nice.
In Python, we apply a parent class to the child class as a parameter. An ElectricCar class can inherit from our Car class.
class ElectricCar(Car): def __init__(self, number_of_wheels, seating_capacity, maximum_velocity): Car.__init__(self, number_of_wheels, seating_capacity, maximum_velocity)Simple as that. We don’t need to implement any other method, because this class already has it (inherited from Car class). Let’s prove it:
my_electric_car = ElectricCar(4, 5, 250) print(my_electric_car.number_of_wheels) # => 4 print(my_electric_car.seating_capacity) # => 5 print(my_electric_car.maximum_velocity) # => 250Beautiful.
That’s it!
We learned a lot of things about Python basics:
- How Python variables work
- How Python conditional statements work
- How Python looping (while & for) works
- How to use Lists: Collection | Array
- Dictionary Key-Value Collection
- How we can iterate through these data structures
- Objects and Classes
- Attributes as objects’ data
- Methods as objects’ behavior
- Using Python getters and setters & property decorator
- Encapsulation: hiding information
- Inheritance: behaviors and characteristics
Congrats! You completed this dense piece of content about Python.
If you want a complete Python course, learn more real-world coding skills and build projects, try One Month Python Bootcamp. See you there ☺
For more stories and posts about my journey learning & mastering programming, follow my publication The Renaissance Developer.
Have fun, keep learning, and always keep coding.
My Twitter & Github. ☺