Fondamentaux de la programmation Python pour les débutants - Analytics Vidhya

Introduction

Les professionnels des données expérimentés ont observé un changement dans la domination de certaines compétences techniques, une tendance soutenue par les données. Avant la sortie de Numpy en 2005, Python a été considéré comme lent pour l'analyse numérique. Numpy a changé cela. Pandas (2008) a solidifié la position de Python en tant que première langue pour l'analyse des données .

L'émergence de cadres comme Scikit-Learn, Tensorflow et Pytorch a encore cimenté le statut de Python en tant que langage de programmation principal pour la science des données (IA et apprentissage automatique) .

Alors qu'il y a quelques années, le choix entre R et Python pour les professionnels des données a été considéré comme moins critique, la montée de l'IA et des LLM a propulsé Python au premier plan. Cet article présente des conseils et des astuces Python essentiels pour élever vos compétences de codage, quel que soit votre niveau d'expérience.

Objectifs d'apprentissage

Ce guide vise à vous assurer de naviguer en toute confiance au code Python au niveau de la production par:

1. Renforcer votre compréhension des concepts de noyau Python.
2. Amélioration de votre compréhension de la fonctionnalité du code de production.
3. Vous permettant de reproduire du code et d'écrire des fonctionnalités comprises par votre équipe.

Un ordinateur portable Python contenant tous les exemples de code est disponible pour télécharger [lien to download]. Cela sert de référence de syntaxe pratique.

Avant de plonger dans les détails, abordons la question clé: pourquoi Python?

Table des matières

• Pourquoi Master Python?
• Fondamentaux Python
  • Typage statique vs dynamique
  • Liaison statique vs dynamique
• Compilation dans les langages de programmation
• Mots-clés clés Python
• Identificateurs vs variables
• Type Conversions
• Imutabilité à Python
  • Considérations au niveau de la mémoire
  • Imutabilité des données primitives
• Suppression d'objets et gestion de la mémoire
• Techniques de codage efficaces
  • En utilisant any opérateur au lieu de or
• Manipulation de cordes
  • L'importance des caractères Unicode
• Chaînes et gestion de la mémoire
  • Impression de texte coloré
  • Ouverture d'un navigateur Web
  • Concaténation sans l'opérateur ""
  • La méthode de chaîne split()
  • La méthode de chaîne join()
  • Utilisation de l'opérateur in pour les sous-chaînes
  • Trouver des indices avec find()
  • Utilisation id() pour obtenir l'identité d'objet
  • Alias
  • Modification de la sortie d'impression avec end
  • Imprimer plusieurs éléments avec des virgules
  • Strings f pour la mise en forme
  • Retour et affectation de plusieurs valeurs
  • Compréhension de l'opérateur et de la liste conditionnelle ternary
  • Variables de drapeau
  • Suppression de la liste des doublons avec des ensembles
  • in pour des conditions concises
• Stratégies de débogage
• Questions fréquemment posées

Pourquoi Master Python?

87% significatifs des scientifiques des données utilisent Python pour leurs projets principaux, avec 10% supplémentaires qui l'utilisent secondairement. Cette adoption généralisée met en évidence son importance. Python est largement utilisé dans Gen-AI, Deep Learning, la science des données, l'analyse des données, le développement Web et le grattage Web. Sa popularité dans l'IA et l'apprentissage automatique découle de:

• Facilité d'apprentissage: Python possède une syntaxe plus simple que les langues comme C ou Java, ce qui le rend adapté aux débutants.
• Bibliothèques riches: il offre une multitude de fonctions intégrées (par exemple, print() , list() , str() ) et les bibliothèques (par exemple, Numpy, pandas, scikit-learn) pour rationaliser les tâches complexes.
• Communauté de soutien: la grande et active Community Python fournit une assistance facilement disponible.

Remarque: Python est sensible à la casse. La convention Snake_Case (minuscules avec sous-traits) est recommandée pour minimiser les erreurs de syntaxe.

Explorons les aspects principaux de la programmation Python.

Fondamentaux Python

Cette section couvre les concepts Python fondamentaux:

Typage statique vs dynamique

• Typage statique: L'invocation de la méthode et l'accès aux propriétés sont déterminés au temps de compilation, améliorant la sécurité du type et réduisant potentiellement le temps d'exécution. (Exemple: int q = 9; en c)
• Typage dynamique: les types de données variables sont déterminés au moment de l'exécution, permettant des modifications de type flexible. (Exemple: a = 1; a = "Hi"; en python)

Liaison statique vs dynamique

• Liaison statique (liaison précoce): L'invocation de la méthode est déterminée au moment de la compilation, conduisant à une exécution plus rapide et à une sécurité améliorée de type.
• Liaison dynamique (liaison tardive): L'invocation de la méthode est déterminée à l'exécution, offrant une plus grande flexibilité et polymorphisme.

Compilation dans les langages de programmation

La compilation transforme le code de haut niveau en code binaire exécutable de machine. Ceci est fait en utilisant:

• Compilateurs: (par exemple, java, c, c) traduire le code entier à la fois avant l'exécution.
• Interprètes: (par exemple, Python, PHP) traduit le code ligne par ligne pendant l'exécution.

Mots-clés clés Python

[Image de Key Python Mots-clés]

Identificateurs vs variables

Les identifiants sont des noms utilisés pour identifier de manière unique des objets (variables, fonctions, classes, etc.), tandis que les variables sont des noms associés aux emplacements de mémoire stockant les valeurs. Les règles de l'identifiant Python comprennent:

1. Ne peut pas commencer par un chiffre.
2. Peut contenir des lettres, des chiffres et des soulignements majuscules / minuscules.
3. Ne peut pas être des mots clés.

Type Conversions

La conversion de type (ou la coulée de type) modifie le type de données d'un objet. Python support:

• Conversion de type implicite: l'interprète gère automatiquement la conversion de type pour minimiser la perte de données.
• Conversion de type explicite: en utilisant des fonctions comme int() , float() et str() pour convertir explicitement les types. Une prudence est nécessaire pour éviter la perte de données.

Imutabilité à Python

• Objets immuables: int , float , complex , str , tuple , frozenset . Leurs valeurs ne peuvent pas être modifiées après la création.
• Objets mutables: list , dict , set , bytearray . Leurs valeurs peuvent être modifiées en place.

Considérations au niveau de la mémoire

Les modifications d'objets immuables créent de nouveaux objets en mémoire, tandis que les changements d'objets mutables se produisent dans l'allocation de mémoire existante.

Imutabilité des données primitives

La fonction id() révèle l'adresse mémoire unique d'un objet. Cela démontre que la modification d'un objet immuable crée un nouvel objet avec une adresse mémoire différente.

Suppression d'objets et gestion de la mémoire

La gestion de la mémoire de Python utilise:

1. Comptage de référence: chaque objet suit ses références. Lorsque le nombre atteint zéro, la mémoire est libérée.
2. COLLECTION CYCLIQUE Les ordures: gère les situations où les objets se référent circulairement les uns les autres, empêchant les fuites de mémoire.

Techniques de codage efficaces

[Continuez avec les sections restantes, en adaptant le style et le contenu comme indiqué dans les exemples précédents.]

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!