A Python tanulása: A nullától a hősig

Először is, mi a Python? Alkotója, Guido van Rossum szerint a Python egy:

"Magas szintű programozási nyelv, és alapvető tervezési filozófiája a kód olvashatóságáról és a szintaxisról szól, amely lehetővé teszi a programozók számára, hogy néhány kódsorban kifejezzék a fogalmakat."

Számomra az volt az első ok, hogy megtanuljam a Pythont, hogy valójában egy gyönyörűprogramozási nyelv. Nagyon természetes volt kódolni benne és kifejezni a gondolataimat.

A másik ok az volt, hogy a Python kódolását többféleképpen is használhatjuk: az adatok tudománya, a webfejlesztés és a gépi tanulás mind itt ragyog. A Quora, a Pinterest és a Spotify egyaránt a Pythont használja háttér-fejlesztéshez. Tehát tanuljunk meg egy kicsit róla.

Az alapok

1. Változók

Gondolhat a változókra, mint olyan szavakra, amelyek értéket tárolnak. Egyszerű a dolog.

A Pythonban nagyon egyszerű meghatározni egy változót, és beállítani annak értéket. Képzelje el, hogy az 1. számot egy „one” nevű változóban szeretné tárolni. Csináljuk:

one = 1

Mennyire volt egyszerű? Most adta meg az 1 értéket az „one” változónak.

two = 2 some_number = 10000

És hozzá lehet rendelni bármilyen más értéket , hogy bármilyen más változók akarsz. Amint a fenti táblázatból látható, a „ two ” változó eltárolja a 2-es egész számot , a „ some_number ” pedig 10 000-et .

Az egész számok mellett használhatunk logikai értékeket (True / False), karakterláncokat, float-ot és még sok más adattípust is.

# booleans true_boolean = True false_boolean = False # string my_name = "Leandro Tk" # float book_price = 15.80

2. Control Flow: feltételes utasítások

Az „ If ” kifejezés kifejezést használ annak értékelésére, hogy egy állítás igaz vagy hamis. Ha igaz, akkor végrehajtja, hogy mi van az „ha” utasításban. Például:

if True: print("Hello Python If") if 2 > 1: print("2 is greater than 1")

A 2 nagyobb, mint 1 , ezért a „ print ” kód végrehajtásra kerül.

Az „ else ” utasítás akkor kerül végrehajtásra, ha az „ if ” kifejezés hamis .

if 1 > 2: print("1 is greater than 2") else: print("1 is not greater than 2")

Az 1 nem nagyobb, mint 2 , ezért az „ else ” utasítás belsejében lévő kód végrehajtásra kerül.

Használhat „ elif ” utasítást is:

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. Hurok / Iterátor

A Pythonban különböző formákban tudunk iterálni. Kettőről beszélek: közbenés azért .

Míg Hurok: míg az állítás igaz, a kód a blokkon belül kerül végrehajtásra. Tehát ez a kód kinyomtatja a számot 1- től 10-ig .

num = 1 while num <= 10: print(num) num += 1

A while ciklusnak „ hurokfeltételre van szüksége. ”Ha igaz marad, akkor folytatja az iterációt. Ebben a példában, ha numaz 11a hurok feltétel egyenlők False.

Egy másik alapvető bit a kódról, hogy jobban megértsük:

loop_condition = True while loop_condition: print("Loop Condition keeps: %s" %(loop_condition)) loop_condition = False

A hurok feltétel van True, így tartja iterációjával - amíg mi meg azt False.

Hurokoláshoz : a blokkra alkalmazza a „ num ” változót , és a „ for ” utasítás iterálja az Ön számára. Ez a kód ugyanúgy fog kinyomtatni, mint a kód: 1- től 10-ig .

for i in range(1, 11): print(i)

Lát? Olyan egyszerű. A tartomány kezdődik, 1és addig halad, amíg a 11th elem ( 10a 10th elem).

Lista: Gyűjtemény | Tömb | Adatszerkezet

Képzelje el, hogy az egész számot egy változóban szeretné tárolni. De talán most a 2-et szeretné tárolni. És 3, 4, 5…

Van más módom az összes kívánt egész szám tárolására, de nem több millió változóban ? Sejtetted - tárolásuknak valóban van egy másik módja.

List is a collection that can be used to store a list of values (like these integers that you want). So let’s use it:

my_integers = [1, 2, 3, 4, 5]

It is really simple. We created an array and stored it on my_integer.

But maybe you are asking: “How can I get a value from this array?”

Great question. List has a concept called index. The first element gets the index 0 (zero). The second gets 1, and so on. You get the idea.

To make it clearer, we can represent the array and each element with its index. I can draw it:

Using the Python syntax, it’s also simple to understand:

my_integers = [5, 7, 1, 3, 4] print(my_integers[0]) # 5 print(my_integers[1]) # 7 print(my_integers[4]) # 4

Imagine that you don’t want to store integers. You just want to store strings, like a list of your relatives’ names. Mine would look something like this:

relatives_names = [ "Toshiaki", "Juliana", "Yuji", "Bruno", "Kaio" ] print(relatives_names[4]) # Kaio

It works the same way as integers. Nice.

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 Week

append 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 Brazilian

I 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 Brazilian

Here 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_value

This 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_value

We 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 24

We 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: pass

We 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_velocity

We 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 = number

This 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 = number

And 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) # 2

This 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')

Amikor ezt a módszert hívjuk, csak egy „ VRRRRUUUUM. ”

tesla_model_s = Vehicle(4, 'electric', 5, 250) tesla_model_s.make_noise() # VRUUUUUUUM

Kapszulázás: Információk elrejtése

A beágyazás olyan mechanizmus, amely korlátozza az objektumok adataihoz és módszereihez való közvetlen hozzáférést. De ugyanakkor megkönnyíti az adatok (objektum-módszerek) működését.

„A beágyazás felhasználható az adat tagok és a tagok funkcióinak elrejtésére. Ebben a meghatározásban a beágyazás azt jelenti, hogy az objektum belső ábrázolása általában el van rejtve a szem elől, az objektum definícióján kívül. ” - Wikipédia

Az objektum minden belső ábrázolása kívülre van rejtve. Csak az objektum léphet kapcsolatba a belső adataival.

Először is, meg kell értenünk, hogyan publicés non-publicpéldául a változók és módszerek munkáját.

Nyilvántartási változók

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_name

Here we apply the first_name value as an argument to the public instance variable.

tk = Person('TK') print(tk.first_name) # => TK

Within 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) # => TK

Cool. 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) # => Kaio

Oda megyünk. Csak beállítottunk egy másik értéket ( kaio) a first_namepéldányváltozóhoz, és ez frissítette az értéket. Egyszerű a dolog. Mivel ez egy publicváltozó, meg tudjuk csinálni.

Nem nyilvános példányú változó

Itt nem használjuk a „privát” kifejezést, mivel a Pythonban egyetlen attribútum sem igazán privát (általában felesleges munka nélkül). - PEP 8

Mint public instance variable, definiálhatjuk non-public instance variablemindkettőt a konstruktor metóduson belül vagy az osztályon belül. A szintaxis különbség: for non-public instance variables, használjon aláhúzást ( _) a variablenév előtt .

"A" privát "példányváltozók, amelyekhez csak egy objektum belsejéből lehet hozzáférni, nem léteznek a Pythonban. Van azonban olyan egyezmény, amelyet a legtöbb Python-kód követ: az aláhúzással (pl. _spam) Előtagolt nevet az API nem nyilvános részeként kell kezelni (legyen az függvény, módszer vagy adattag) ” - Python Software Foundation

Íme egy példa:

class Person: def __init__(self, first_name, email): self.first_name = first_name self._email = email

Látta a emailváltozót? Így definiáljuk a non-public variable:

tk = Person('TK', '[email protected]') print(tk._email) # [email protected]

Hozzáférhetünk és frissíthetjük. Non-public variablescsak egyezmények, és az API nem nyilvános részeként kell kezelni őket.

Tehát olyan módszert alkalmazunk, amely lehetővé teszi számunkra, hogy osztálydefiníciónkban tegyük meg. Vezessünk be két módszert ( emailés update_email) annak megértésére:

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._email

Most frissíthetjük és elérhetjük non-public variablesezeket a módszereket. Lássuk:

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_name TK and email [email protected]
Printed the email by accessing the non-public variable with a method
Tried to set a new email out of our class
We need to treat non-public variable as non-public part of the API
Updated the non-public variable with 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._age

Let’s test it:

tk = Person('TK', 25) print(tk.show_age()) # => 25

Great — 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._age

And now, we’ll try to call this non-public method with our object:

tk = Person('TK', 25) print(tk._show_age()) # => 25

Hozzáférhetünk és frissíthetjük. Non-public methodscsak egyezmények, és az API nem nyilvános részeként kell kezelni őket.

Íme egy példa arra, hogyan tudjuk használni:

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()) # => 25

Itt van egy _get_agenon-public methodés egy show_agepublic method. Ezt show_ageaz objektumunk használhatja (az osztályunkon kívül), és _get_agecsak az osztály definíciónkban használható (belső show_agemódszer). De még egyszer: mint egyezmény.

Kapszulázási összefoglaló

A beágyazással biztosíthatjuk, hogy az objektum belső ábrázolása kívülről el legyen rejtve.

Öröklés: viselkedés és jellemzők

Bizonyos tárgyakban van néhány közös vonás: viselkedésük és jellemzőik.

Például apámtól örököltem néhány tulajdonságot és viselkedést. Örököltem a szemét és a haját, mint jellemzőket, a türelmetlenségét és a zárkózottságát pedig viselkedésként.

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_velocity

Our 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) # => 250

Beautiful.

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. ☺