Учење Питхона: од нуле до хероја

Пре свега, шта је Питхон? Према његовом творцу, Гуиду ван Россуму, Питхон је:

„Програмски језик на високом нивоу, а његова основна филозофија дизајна је читавост кода и синтакса која омогућава програмерима да изразе концепте у неколико редова кода.“

За мене је први разлог да научим Питхон био тај што је, у ствари, прелеппрограмски језик. Било је заиста природно кодирати и изразити своје мисли.

Други разлог је био тај што кодирање у Питхону можемо користити на више начина: наука о подацима, веб развој и машинско учење овде све блистају. Куора, Пинтерест и Спотифи сви користе Питхон за свој интернетски развој. Па научимо мало о томе.

Основе

1. Променљиве

О променљивим можете размишљати као о речима које чувају вредност. Једноставно.

У Питхону је заиста лако дефинисати променљиву и поставити јој вредност. Замислите да желите да сачувате број 1 у променљивој која се назива „један“. Урадимо то:

one = 1

Колико је то једноставно било? Управо сте доделили вредност 1 променљивој „један“.

two = 2 some_number = 10000

И било којој другој вредности можете доделити било коју другу променљиву коју желите. Као што видите у горњој табели, променљива „ два “ чува цео број 2 , а „ соме_нумбер “ 10.000 .

Поред целих бројева, можемо користити и логичке вредности (Труе / Фалсе), низове, флоат и толико других типова података.

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

2. Контролни ток: условни изрази

„ Ако “ користи израз за процену да ли је изјава тачна или нетачна. Ако је Тачно, извршава оно што се налази унутар изјаве „ако“. На пример:

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

2 је већи од 1 , па се извршава „ принт “ код.

Израз „ елсе “ извршиће се ако је израз „ иф “ нетачан .

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

1 није већи од 2 , па ће се извршити код унутар наредбе „ елсе “.

Такође можете да користите изјаву „ елиф “:

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. Лоопинг / Итератор

У Питхону можемо понављати у различитим облицима. Говорићу о двоје: доки за .

Док Лоопинг: док је изјава Истина, код унутар блока ће бити погубљен. Дакле, овај код ће исписати број од 1 до 10 .

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

Док петље треба " петље услов. ”Ако остане Тачно, наставља се понављање. У овом примеру, када numје 11у петља услов једнаки False.

Још један основни бит кода за његово боље разумевање:

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

Услов петља је Trueтако да итератинг држи - док смо поставили у False.

За петље : примените променљиву „ нум “ на блок, а наредба „ фор “ ће вам је поновити. Овај код ће се исписати исто као и код: од 1 до 10 .

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

Видиш? То је тако једноставно. Распон почиње са 1и иде све до 11тх елемента ( 10је 10тх елемент).

Списак: Збирка | Низ | Структура података

Замислите да желите сачувати цео број 1 у променљивој. Али можда сада желите да сачувате 2. И 3, 4, 5 ...

Да ли имам други начин да похраним све целе бројеве које желим, али не у милионе променљивих ? Погађате - заиста постоји још један начин за њихово складиштење.

Listје колекција која се може користити за чување листе вредности (попут ових целих бројева које желите). Па искористимо га:

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

Заиста је једноставно. Створили смо низ и ускладиштили га на ми_интегер .

Али можда питате: „Како могу добити вредност из овог низа?“

Одлично питање. Listима концепт назван индекс . Први елемент добија индекс 0 (нула). Други добија 1, и тако даље. Схватили сте идеју.

Да би било јасније, можемо представити низ и сваки елемент са својим индексом. Могу да нацртам:

Користећи Питхон синтаксу, такође је лако разумјети:

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

Замислите да не желите да складиштите целе бројеве. Само желите да сачувате низове, попут листе имена ваших рођака. Моја би изгледала отприлике овако:

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

Ради на исти начин као и цели бројеви. Леп.

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')

Када позовемо ову методу, она само враћа низ „ ВРРРРУУУУМ. ”

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

Капсулација: сакривање информација

Инкапсулација је механизам који ограничава директан приступ подацима и методама објеката. Али истовремено олакшава рад са тим подацима (методе објеката).

„Капсулација се може користити за сакривање чланова података и функције чланова. Под овом дефиницијом, енкапсулација значи да је унутрашњи приказ објекта генерално скривен од погледа изван његове дефиниције. “ - Википедиа

Сав унутрашњи приказ објекта скривен је споља. Само објекат може да комуницира са својим унутрашњим подацима.

Прво, морамо да разумемо како publicи non-publicпроменљиве примерка и методе рада.

Променљиве јавне инстанце

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

Ево га. Управо смо поставили другу вредност ( kaio) на first_nameпроменљиву инстанце и она је ажурирала вредност. Једноставно. С обзиром на то да је то publicпроменљива, то можемо и учинити.

Нејавна променљива инстанце

Овде не користимо израз „приватно“, јер ниједан атрибут у Питхону није стварно приватан (без генерално непотребне количине посла). - ПЕП 8

Као public instance variable, можемо дефинирати и једно и non-public instance variableдруго унутар методе конструктора или унутар класе. Синтаксна разлика је: јер non-public instance variables, користите доњу црту ( _) пре variableимена.

„„ Приватне “променљиве инстанце којима се не може приступити осим изнутра објекта не постоје у Питхону. Међутим, постоји конвенција коју прати већина Питхон кода: име са префиксом доње црте (нпр. _spam) Треба третирати као нејавни део АПИ-ја (било да је то функција, метода или члан података) “ - Питхон Софтваре Фоундатион

Ево примера:

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

Јесте ли видели emailпроменљиву? Овако дефинишемо non-public variable:

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

Можемо му приступити и ажурирати га. Non-public variablesсу само конвенција и треба их третирати као нејавни део АПИ-ја.

Дакле, користимо метод који нам омогућава да то учинимо унутар дефиниције наше класе. Применимо две методе ( emailи update_email) да бисмо то разумели:

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

Сада можемо ажурирати и приступити non-public variablesтим методама. Хајде да видимо:

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

Можемо му приступити и ажурирати га. Non-public methodsсу само конвенција и треба их третирати као нејавни део АПИ-ја.

Ево примера како га можемо користити:

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

Овде имамо а _get_agenon-public methodи а show_agepublic method. show_ageМогу користити наш објекат (изван наше класе) и _get_ageкористи само у нашој класи дефиниција (унутар show_ageметода). Али опет: као ствар конвенције.

Сажетак енкапсулације

Инкапсулацијом можемо осигурати да је унутрашњи приказ предмета скривен споља.

Наслеђивање: понашања и карактеристике

Одређеним објектима су заједничке неке ствари: њихово понашање и карактеристике.

На пример, наследио сам неке карактеристике и понашања од оца. Наследио сам његове очи и косу као карактеристике, а његову нестрпљивост и затвореност као понашање.

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.

Ако желите комплетан курс за Питхон, научите више стварних вештина кодирања и градите пројекте, испробајте Једномјесечни Питхон Боотцамп . Видимо се ☺

За више прича и објава о мом учењу и савладавању програмирања на путу, пратите моју публикацију Тхе Ренаиссанце Девелопер .

Забавите се, наставите да учите и увек кодирајте.

Мој Твиттер и Гитхуб. ☺