Grundlagen der Python -Programmierung für Anfänger - Analytics Vidhya

Einführung

Erfahrene Datenfachleute haben eine Verschiebung der Dominanz bestimmter technischer Fähigkeiten beobachtet, ein Trend, der von Daten unterstützt wird. Vor Numpys Veröffentlichung von 2005 wurde Python für die numerische Analyse als langsam angesehen. Numpy hat das verändert. Pandas (2008) verfestigte die Position von Python als führende Sprache für die Datenanalyse .

Das Auftreten von Frameworks wie Scikit-Learn, Tensorflow und Pytorch zementierte den Status von Python als führende Programmiersprache für Datenwissenschaft (KI und maschinelles Lernen) .

Während vor einigen Jahren die Wahl zwischen R und Python für Datenfachleute als weniger kritisch angesehen wurde, hat der Aufstieg von AI und LLMs Python in den Vordergrund geführt. In diesem Artikel werden wichtige Python -Tipps und -tricks vorgestellt, um Ihre Codierungsfähigkeiten zu erhöhen, unabhängig von Ihrem Erfahrungsniveau.

Lernziele

Dieser Leitfaden soll sicherstellen, dass Sie von Python Code auf Produktionsebene zuversichtlich navigieren.

1. Stärkung Ihres Verständnisses von Kernpythonkonzepten.
2. Verbesserung Ihres Verständnisses der Produktionscode -Funktionalität.
3. So können Sie Code reproduzieren und Funktionen schreiben, die von Ihrem Team verstanden werden.

Ein Python -Notizbuch mit allen Code -Beispielen steht zum Download zur Verfügung [Link zum Download]. Dies dient als praktische Syntaxreferenz.

Bevor Sie sich mit den Details befassen, gehen wir die Schlüsselfrage an: Warum Python?

Inhaltsverzeichnis

• Warum Python beherrschen?
• Python -Grundlagen
  • Statische und dynamische Typisierung
  • Statische und dynamische Bindung
• Zusammenstellung in Programmiersprachen
• Schlüsselwörter von Key Python
• Kennungen gegen Variablen
• Geben Sie Conversions ein
• Unveränderlichkeit in Python
  • Überlegungen auf Gedächtnisebene
  • Unveränderlichkeit der primitiven Datentypen
• Löschung und Speicherverwaltung Objekt
• Effiziente Codierungstechniken
  • Verwenden des any anstelle von or
• Streichmanipulation
  • Die Bedeutung von Unicode -Zeichen
• Saiten- und Speicherverwaltung
  • Drucken farbiger Text
  • Öffnen eines Webbrowsers
  • Verkettung ohne den "" Operator "
  • Die methode split() String
  • Die join() String -Methode
  • Verwenden des in -Operators für Substrings
  • Indizes finden mit find()
  • Verwenden Sie id() um Objektidentität zu erhalten
  • Aliase
  • Ändern Sie die Druckausgabe mit end
  • Drucken mehrerer Elemente mit Kommas
  • F-Stringe zur Formatierung
  • Rückgabe und Zuweisen mehrerer Werte
  • Ternärer bedingter Operator und Listenfindungen auflisten
  • Flag -Variablen
  • Entfernen von Listen -Duplikaten mit Sätzen
  • Verwenden Sie in präzise Bedingungen
• Debugging -Strategien
• Häufig gestellte Fragen

Warum Python beherrschen?

Signifikante 87% der Datenwissenschaftler verwenden Python für ihre Hauptprojekte, wobei weitere 10% sekundär verwendet werden. Diese weit verbreitete Adoption unterstreicht ihre Bedeutung. Python wird ausführlich in Gen-AI, Deep Learning, Data Science, Data Analysis, Web Development und Web Scraping verwendet. Seine Popularität in KI und maschinellem Lernen beruht auf:

• Lernen des Lernens: Python bietet eine einfachere Syntax als Sprachen wie C oder Java, was es anfängerfreundlich macht.
• Reiche Bibliotheken: Es bietet eine Fülle von integrierten Funktionen (z. B. print() , list() , str() ) und Bibliotheken (z. B. Numpy, Pandas, Scikit-Learn), um komplexe Aufgaben zu optimieren.
• Unterstützende Community: Die große und aktive Python -Community bietet leicht verfügbare Unterstützung.

HINWEIS: Python ist Fallempfindlichkeit. Die Snake_Case -Konvention (Kleinbuchstaben mit Unterstrichen) wird empfohlen, um Syntaxfehler zu minimieren.

Erforschen wir die Kernaspekte der Python -Programmierung.

Python -Grundlagen

Dieser Abschnitt behandelt grundlegende Python -Konzepte:

Statische und dynamische Typisierung

• Statische Typisierung: Der Aufruf von Methoden und den Zugriff auf den Eigenschaft werden zum Kompilierungszeitpunkt ermittelt, verbessert die Art der Type und die Ausführungszeit potenziell verkürzt. (Beispiel: int q = 9; in c)
• Dynamische Typisierung: Variable Datentypen werden zur Laufzeit ermittelt, wodurch flexible Typänderungen ermöglicht werden. (Beispiel: a = 1; a = "Hi"; in Python)

Statische und dynamische Bindung

• Statische Bindung (Frühe Bindung): Der Aufruf zur Methode wird zur Kompilierungszeit ermittelt, was zu einer schnelleren Ausführung und einer verbesserten Sicherheit des Typs führt.
• Dynamische Bindung (verspätete Bindung): Der Aufruf zur Methode wird zur Laufzeit bestimmt und bietet mehr Flexibilität und Polymorphismus.

Zusammenstellung in Programmiersprachen

Die Kompilierung verwandelt hochrangige Code in maschinellen Binärcode. Dies geschieht mit:

• Compiler: (z. B. Java, C, c) Übersetzen Sie den gesamten Code sofort vor der Ausführung.
• Dolmetscher: (z. B. Python, PHP) Übersetzen Sie die Codezeile während der Ausführung nach Zeile.

Schlüsselwörter von Key Python

[Bild von Schlüsselwörtern der Key Python]

Kennungen gegen Variablen

Bezeichner sind Namen, mit denen Objekte (Variablen, Funktionen, Klassen usw.) eindeutig identifiziert werden, während Variablen Namen sind, die mit Speicherorten zugeordnet sind, die Werte speichern. Zu den Regeln für Python -Identifikator gehören:

1. Kann nicht mit einer Ziffer beginnen.
2. Kann Groß-/Kleinbuchstaben, Ziffern und Unterstriche enthalten.
3. Kann nicht Schlüsselwörter sein.

Geben Sie Conversions ein

Type Conversion (oder Typ Casting) ändert den Datentyp eines Objekts. Python unterstützt:

• Implizite Typkonvertierung: Der Interpreter behandelt automatisch die Typumwandlung, um den Datenverlust zu minimieren.
• Explizite Typumwandlung: Verwenden von Funktionen wie int() , float() und str() um die Typen explizit zu konvertieren. Vorsicht ist erforderlich, um Datenverlust zu vermeiden.

Unveränderlichkeit in Python

• Unveränderliche Objekte: int , float , complex , str , tuple , frozenset . Ihre Werte können nach der Erstellung nicht geändert werden.
• Veränderliche Objekte: list , dict , set , bytearray . Ihre Werte können an Ort und Stelle geändert werden.

Überlegungen auf Gedächtnisebene

Unveränderliche Objektmodifikationen erstellen neue Objekte im Speicher, während sich veränderliche Objektänderungen innerhalb der vorhandenen Speicherzuweisung aufnehmen.

Unveränderlichkeit der primitiven Datentypen

Die id() -Funktion enthüllt die eindeutige Speicheradresse eines Objekts. Dies zeigt, dass das Ändern eines unveränderlichen Objekts ein neues Objekt mit einer anderen Speicheradresse erstellt.

Löschung und Speicherverwaltung Objekt

Pythons Speichermanagement verwendet:

1. Referenzzählung: Jedes Objekt verfolgt seine Referenzen. Wenn die Anzahl Null erreicht, wird der Speicher befreit.
2. Cyclic Müllsammlung: Verarbeitet Situationen, in denen sich Objekte kreisförmig verweisen und Speicherlecks verhindern.

Effiziente Codierungstechniken

[Fahren Sie mit den verbleibenden Abschnitten fort und passen Sie den Stil und den Inhalt an, wie in den vorherigen Beispielen gezeigt.]

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonGrundlagen der Python -Programmierung für Anfänger - Analytics Vidhya. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!