初心者向けのPythonプログラミングの基礎 - 分析Vidhya

導入

経験豊富なデータの専門家は、特定の技術的スキルの優位性の変化、データによってサポートされる傾向を観察しています。 Numpyの2005年のリリースの前に、Pythonは数値分析のために遅いと考えられていました。 Numpyはそれを変更しました。 Pandas（2008）は、データ分析の最高の言語としてのPythonの位置を固めました。

Scikit-Learn、Tensorflow、Pytorchなどのフレームワークの出現により、データサイエンスの主要なプログラミング言語（AIおよび機械学習）としてのPythonのステータスをさらに固めました。

数年前、データプロフェッショナルのRとPythonの選択はそれほど重要ではないと考えられていましたが、AIとLLMSの台頭により、Pythonを最前線に推進しました。この記事では、体験レベルに関係なく、コーディングスキルを向上させるための必須のPythonのヒントとコツを紹介します。

学習目標

このガイドは、次の手によって、本番レベルのPythonコードを自信を持ってナビゲートすることを目的としています。

1. コアPythonの概念の理解を強化します。
2. 生産コード機能の理解度を高めます。
3. あなたのチームが理解しているコードを再現し、機能する機能を書き込むことを可能にします。

すべてのコードの例を含むPythonノートブックは、ダウンロード[ダウンロードへのリンク]をダウンロードできます。これは、便利な構文リファレンスとして機能します。

詳細を掘り下げる前に、重要な質問に対処しましょう。なぜPythonなのか？

目次

• なぜマスターパイソン？
• Python Fundamentals
  • 静的と動的タイピング
  • 静的結合と動的結合
• プログラミング言語での編集
• キーPythonキーワード
• 識別子と変数
• タイプ変換
• Pythonの不変性
  • メモリレベルの考慮事項
  • プリミティブデータ型の不変性
• オブジェクトの削除とメモリ管理
• 効率的なコーディング手法
  • orの代わりにanyを使用します
• 文字列操作
  • Unicode文字の重要性
• 文字列とメモリ管理
  • 色付きのテキストを印刷します
  • Webブラウザを開く
  • 「」オペレーターなしの連結
  • split()文字列メソッド
  • join()文字列メソッド
  • Substringsにinオペレーターを使用します
  • find()を使用したインデックスの検索
  • id()を使用してオブジェクトのIDを取得します
  • エイリアス
  • endで印刷出力を変更します
  • コンマで複数の要素を印刷します
  • フォーマットのためのfストリング
  • 複数の値を返して割り当てます
  • 三元条件付き演算子とリストの包括的
  • フラグ変数
  • リストの削除セットで複製
  • 簡潔な条件in使用します
• デバッグ戦略
• よくある質問

なぜマスターパイソン？

データサイエンティストの87％が主要なプロジェクトにPythonを使用し、さらに10％が2番目に使用しています。この広範な採用は、その重要性を強調しています。 Pythonは、Gen-AI、ディープラーニング、データサイエンス、データ分析、Web開発、Webスクレイピングで広く使用されています。 AIおよび機械学習での人気は次のとおりです。

• 学習の容易さ： Pythonは、CやJavaなどの言語よりもシンプルな構文を誇っており、初心者に優しいものにしています。
• リッチライブラリ：複雑なタスクを合理化するために、豊富な組み込み関数（eg、 print() 、 list() 、 str() ）、およびライブラリ（numpy、pandas、scikit-learnなど）を提供します。
• 支援コミュニティ：大規模でアクティブなPythonコミュニティは、すぐに利用できる支援を提供します。

注： Pythonはケースに敏感です。構文エラーを最小限に抑えるために、Snake_Caseコンベンション（アンダースコア付き小文字）をお勧めします。

Pythonプログラミングの中心的な側面を調べてみましょう。

Python Fundamentals

このセクションでは、基本的なPythonの概念について説明します。

静的と動的タイピング

• 静的タイピング：メソッドの呼び出しとプロパティアクセスは、コンパイル時間で決定され、タイプの安全性を改善し、実行時間を削減する可能性があります。 （例： int q = 9; in c）
• 動的タイピング：可変データ型は実行時に決定され、柔軟なタイプの変更が可能になります。 （例： a = 1; a = "Hi"; pythonで）

静的結合と動的結合

• 静的結合（早期結合）：メソッドの呼び出しはコンパイル時に決定され、実行がより速くなり、タイプの安全性が向上します。
• 動的結合（後期結合）：メソッドの呼び出しは実行時に決定され、より大きな柔軟性と多型を提供します。

プログラミング言語での編集

コンピレーションは、高レベルのコードを機械実行可能なバイナリコードに変換します。これは次のことを使用して行われます。

• コンパイラ：（例：Java、C、C）実行前にコード全体を一度に翻訳します。
• 通訳者：（例えば、Python、PHP）実行中にコードラインを翻訳します。

キーPythonキーワード

[キーPythonキーワードの画像]

識別子と変数

識別子は、オブジェクト（変数、関数、クラスなど）を一意に識別するために使用される名前であり、変数は値を保存するメモリの位置に関連付けられた名前です。 Python識別子ルールは次のとおりです。

1. 数字で始めることはできません。
2. 大文字/小文字、数字、およびアンダースコアを含めることができます。
3. キーワードにすることはできません。

タイプ変換

タイプ変換（または型キャスト）は、オブジェクトのデータ型を変更します。 Pythonサポート：

• 暗黙の型変換：インタープリターは、データの損失を最小限に抑えるためにタイプ変換を自動的に処理します。
• 明示的なタイプ変換： int() 、 float() 、 str()などの関数を使用して、明示的にタイプを変換します。データの損失を避けるためには注意が必要です。

Pythonの不変性

• 不変のオブジェクト： int 、 float 、 complex 、 str 、 tuple 、 frozenset 。作成後に価値を変更することはできません。
• 可変オブジェクト： list 、 dict 、 set 、 bytearray 。それらの値は所定の位置に変更できます。

メモリレベルの考慮事項

不変のオブジェクトの変更は、メモリ内に新しいオブジェクトを作成しますが、既存のメモリ割り当て内で変速可能なオブジェクトの変更が発生します。

プリミティブデータ型の不変性

id()関数は、オブジェクトの一意のメモリアドレスを明らかにします。これは、不変のオブジェクトを変更すると、メモリアドレスが異なる新しいオブジェクトが作成されることを示しています。

オブジェクトの削除とメモリ管理

Pythonのメモリ管理は次のとおりです。

1. 参照カウント：各オブジェクトは参照を追跡します。カウントがゼロに達すると、メモリは解放されます。
2. 周期的なごみ収集：オブジェクトが互いに循環的に参照し、メモリの漏れを防ぐ状況を処理します。

効率的なコーディング手法

[前の例に示すように、スタイルとコンテンツを適応させ、残りのセクションを続けてください。]

以上が初心者向けのPythonプログラミングの基礎 - 分析Vidhyaの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。