Изучаване на Python: От нула до герой

На първо място, какво е Python? Според създателя му, Гуидо ван Росум, Python е:

„Език за програмиране на високо ниво и неговата основна философия за проектиране е свързана с четливостта на кода и синтаксиса, който позволява на програмистите да изразяват концепции в няколко реда код.“

За мен първата причина да науча Python беше, че всъщност той е красивпрограмен език. Наистина беше естествено да кодирам в него и да изразя мислите си.

Друга причина беше, че можем да използваме кодирането в Python по много начини: науката за данни, уеб разработката и машинното обучение блестят тук. Quora, Pinterest и Spotify използват Python за тяхната бекенд уеб разработка. Така че нека научим малко за това.

Основите

1. Променливи

Можете да мислите за променливите като думи, които съхраняват стойност. Просто като това.

В Python е много лесно да дефинирате променлива и да зададете стойност към нея. Представете си, че искате да съхраните номер 1 в променлива, наречена „one“. Хайде да го направим:

one = 1

Колко просто беше това? Току-що присвоихте стойност 1 на променливата „one“.

two = 2 some_number = 10000

И можете да присвоите всяка друга стойност на всички други променливи, които искате. Както виждате в таблицата по-горе, променливата “ two ” съхранява цялото число 2 , а “ some_number ” съхранява 10 000 .

Освен цели числа, можем да използваме и логически (True / False), низове, float и толкова много други типове данни.

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

2. Контролен поток: условни изявления

Ако “ използва израз, за ​​да оцени дали дадено твърдение е вярно или невярно. Ако е True, той изпълнява това, което е вътре в оператора „if“. Например:

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

2 е по-голямо от 1 , така че кодът „ print “ се изпълнява.

Операторът „ else “ ще бъде изпълнен, ако изразът „ if “ е невярно .

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

1 не е по-голямо от 2 , така че кодът в оператора „ else “ ще бъде изпълнен.

Можете също да използвате изявление „ 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. Цикли / Итератор

В Python можем да итерираме в различни форми. Ще говоря за две: докатои за .

Докато Looping: докато изразът е True, кодът вътре в блока ще бъде изпълнен. И така, този код ще отпечата числото от 1 до 10 .

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

Най докато веригата се нуждае от " състояние цикъл. ”Ако остане True, той продължава да се повтаря. В този пример, когато numе 11най състояние контур равенство False.

Друг основен бит код, за да го разберем по-добре:

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

В състояние контур е Trueпоради което поддържа следващите стъпки - докато не го настроите да False.

За Looping : прилагате променливата “ num ” към блока и операторът “ for ” ще ви го повтори. Този код ще отпечата същото като кода while : от 1 до 10 .

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

Виждате ли? Толкова е просто. Обхватът започва с 1и продължава до 11th елемента ( 10е 10th елемент).

Списък: Колекция | Масив | Структура на данни

Представете си, че искате да съхраните цялото число 1 в променлива. Но може би сега искате да съхраните 2. И 3, 4, 5 ...

Имам ли друг начин да съхранявам всички цели числа, които искам, но не в милиони променливи ? Познахте - наистина има друг начин да ги съхранявате.

Listе колекция, която може да се използва за съхраняване на списък със стойности (като тези цели числа, които искате). Така че нека го използваме:

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

Наистина е просто. Създадохме масив и го съхранихме в my_integer .

Но може би питате: „Как мога да получа стойност от този масив?“

Страхотен въпрос. Listима концепция, наречена индекс . Първият елемент получава индекс 0 (нула). Вторият получава 1 и т.н. Разбрахте идеята.

За да стане по-ясно, можем да представим масива и всеки елемент с неговия индекс. Мога да го нарисувам:

Използвайки синтаксиса на Python, също е лесно да се разбере:

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

Представете си, че не искате да съхранявате цели числа. Просто искате да съхранявате низове, като списък с имената на вашите роднини. Моят би изглеждал по следния начин:

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

Работи по същия начин като целите числа. Хубаво.

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')

Когато извикаме този метод, той просто връща низ VRRRRUUUUM.

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

Капсулиране: Скриване на информация

Капсулирането е механизъм, който ограничава директния достъп до данните и методите на обектите. Но в същото време улеснява работата с тези данни (методите на обектите).

„Инкапсулацията може да се използва за скриване на членовете на данните и функцията на членовете. Под тази дефиниция капсулирането означава, че вътрешното представяне на обект обикновено е скрито от погледа извън дефиницията на обекта. " - Уикипедия

Цялото вътрешно представяне на обект е скрито отвън. Само обектът може да взаимодейства с вътрешните си данни.

Първо, трябва да разберем как работят publicи non-publicпроменливите и методите на екземпляра.

Променливи на публичната инстанция

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

Ето. Просто зададохме друга стойност ( kaio) на first_nameпроменливата на екземпляра и тя актуализира стойността. Просто като това. Тъй като това е publicпроменлива, можем да го направим.

Непублична променлива на инстанцията

Тук не използваме термина „частен“, тъй като нито един атрибут не е наистина частен в Python (без общо ненужно количество работа). - PEP 8

Като public instance variable, можем да определим и non-public instance variableдвете в рамките на метода на конструктора или в класа. Синтаксисната разлика е: за non-public instance variables, използвайте долна черта ( _) преди variableимето.

„„ Частни “променливи на екземпляра, които не могат да бъдат достъпни, освен от вътре в обект, не съществуват в Python. Съществува обаче конвенция, която е последвана от повечето кодове на Python: име с префикс с долна черта (напр. _spam) Трябва да се третира като непублична част от API (независимо дали е функция, метод или член на данни) “ - Фондация за софтуер на Python

Ето пример:

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

Видяхте ли emailпроменливата? Ето как дефинираме non-public variable:

tk = Person('TK', '[email protected]') print(tk._email) # [email protected]
Ние можем да го осъществим и актуализираме. Non-public variablesса само конвенция и трябва да се третират като непублична част от API.

Затова използваме метод, който ни позволява да го направим в рамките на нашата дефиниция на класа. Нека да приложим два метода ( emailи update_email), за да го разберем:

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

Сега можем да актуализираме и достъп до non-public variablesтези методи. Да видим:

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]
  1. We initiated a new object with first_name TK and email [email protected]
  2. Printed the email by accessing the non-public variable with a method
  3. Tried to set a new email out of our class
  4. We need to treat non-public variable as non-public part of the API
  5. Updated the non-public variable with our instance method
  6. 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
Ние можем да го осъществим и актуализираме. Non-public methodsса само конвенция и трябва да се третират като непублична част от API.

Ето пример за това как можем да го използваме:

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

Тук имаме a _get_agenon-public methodи a show_agepublic method. В show_ageмогат да бъдат използвани от нашите обект (от нашия клас) и _get_ageсе използва само в рамките на нашата дефиниция клас (вътре show_ageметод). Но отново: по конвенция.

Обобщение на капсулирането

С капсулиране можем да гарантираме, че вътрешното представяне на обекта е скрито отвън.

Наследяване: поведение и характеристики

Някои обекти имат някои общи неща: тяхното поведение и характеристики.

Например, наследих някои характеристики и поведение от баща си. Наследих очите и косата му като характеристики, а нетърпението и затвореността - като 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_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. ☺