초보자를위한 파이썬 프로그래밍의 기초 - 분석 Vidhya

소개

숙련 된 데이터 전문가는 데이터가 지원하는 경향 인 특정 기술 기술의 지배력의 변화를 관찰했습니다. Numpy의 2005 년 릴리스 전에 Python은 수치 분석을 위해 느리게 간주되었습니다. Numpy는 그것을 바꿨습니다. Pandas (2008)는 데이터 분석을위한 최고의 언어 로 Python의 위치를 ​​확고히했습니다.

Scikit-Learn, Tensorflow 및 Pytorch와 같은 프레임 워크의 출현은 Python의 지위를 데이터 과학의 주요 프로그래밍 언어 (AI 및 기계 학습) 로 강화했습니다.

몇 년 전, 데이터 전문가에 대한 R과 Python 사이의 선택은 덜 중요한 것으로 간주되었지만 AI와 LLM의 상승은 Python을 최전선으로 추진했습니다. 이 기사는 경험 수준에 관계없이 코딩 기술을 높이는 필수 파이썬 팁과 요령을 제시합니다.

학습 목표

이 안내서는 생산 수준의 Python 코드를 자신있게 탐색 할 수 있도록합니다.

1. 핵심 파이썬 개념에 대한 이해를 강화합니다.
2. 생산 코드 기능에 대한 이해력 향상.
3. 코드를 재현하고 팀이 이해하는 기능을 작성할 수 있습니다.

모든 코드 예제가 포함 된 파이썬 노트북은 다운로드 할 수 있습니다 [다운로드 링크]. 이것은 편리한 구문 참조 역할을합니다.

세부 사항을 탐구하기 전에 주요 질문을 해결해 봅시다. 왜 파이썬?

목차

• 왜 마스터 파이썬?
• 파이썬 기초
  • 정적 대 동적 타이핑
  • 정적 대 동적 결합
• 프로그래밍 언어의 편집
• 키 파이썬 키워드
• 식별자 대 변수
• 변환을 입력하십시오
• 파이썬의 불변성
  • 메모리 수준 고려 사항
  • 원시 데이터 유형의 불변성
• 객체 삭제 및 메모리 관리
• 효율적인 코딩 기술
  • or 대신 any 연산자를 사용합니다
• 문자열 조작
  • 유니 코드 문자의 중요성
• 문자열 및 메모리 관리
  • 컬러 텍스트 인쇄
  • 웹 브라우저 열기
  • ""연산자가없는 연결
  • split() 문자열 메서드
  • join() 문자열 메서드
  • Substrings에 in 연산자 사용
  • find() 로 인덱스 찾기
  • id() 사용하여 객체 아이덴티티를 얻습니다
  • 별칭
  • end 으로 인쇄 출력 수정
  • 쉼표로 여러 요소를 인쇄합니다
  • 형식을위한 f- 스트링
  • 여러 값을 반환하고 할당합니다
  • 3 배 조건부 운영자 및 목록 이해
  • 플래그 변수
  • 목록을 제거하면 세트가 중복됩니다
  • 간결한 조건부 in 사용합니다
• 디버깅 전략
• 자주 묻는 질문

왜 마스터 파이썬?

데이터 과학자의 상당한 87%가 주요 프로젝트에 Python을 사용하고 10%는이를 사용합니다. 이 광범위한 채택은 그 중요성을 강조합니다. Python은 Gen-AI, 딥 러닝, 데이터 과학, 데이터 분석, 웹 개발 및 웹 스크래핑에서 광범위하게 사용됩니다. AI 및 기계 학습에서의 인기는 다음과 같습니다.

• 학습의 용이성 : Python은 C 또는 Java와 같은 언어보다 간단한 구문을 자랑하여 초보자에게 친숙합니다.
• 풍부한 라이브러리 : 복잡한 작업을 간소화하기 위해 풍부한 내장 기능 (예 : print() , list() , str() ) 및 라이브러리 (예 : Numpy, Pandas, Scikit-Learn)를 제공합니다.
• 지원 커뮤니티 : 크고 활발한 파이썬 커뮤니티는 쉽게 이용 가능한 지원을 제공합니다.

참고 : Python은 대소 문자에 민감합니다. Snake_case 컨벤션 (밑줄이있는 소문자)은 구문 오류를 최소화하기 위해 권장됩니다.

Python 프로그래밍의 핵심 측면을 살펴 보겠습니다.

파이썬 기초

이 섹션은 기본 파이썬 개념을 다룹니다.

정적 대 동적 타이핑

• 정적 타이핑 : 메소드 호출 및 속성 액세스는 컴파일 시간에 결정되어 유형 안전을 개선하고 잠재적으로 실행 시간을 줄입니다. (예 : int q = 9; c)
• 동적 타이핑 : 가변 데이터 유형은 런타임에 결정되므로 유연한 유형 변경이 가능합니다. (예 : a = 1; a = "Hi"; 파이썬에서)

정적 대 동적 결합

• 정적 바인딩 (초기 바인딩) : 메소드 호출은 컴파일 시간에 결정되어 더 빠른 실행과 유형 안전성 향상으로 이어집니다.
• 동적 바인딩 (늦은 바인딩) : 메소드 호출은 런타임에 결정되어 유연성과 다형성을 더 많이 제공합니다.

프로그래밍 언어의 편집

컴파일은 높은 수준의 코드를 기계를 실행 가능한 이진 코드로 변환합니다. 이것은 다음을 사용하여 수행됩니다.

• 컴파일러 : (예 : Java, C, C) 실행 전에 한 번에 전체 코드를 번역합니다.
• 통역사 : (예 : Python, PHP) 실행 중에 코드를 라인별로 번역합니다.

키 파이썬 키워드

[키 파이썬 키워드 이미지]

식별자 대 변수

식별자는 개체 (변수, 함수, 클래스 등)를 고유하게 식별하는 데 사용되는 이름이며 변수는 값을 저장하는 메모리 위치와 관련된 이름입니다. 파이썬 식별자 규칙에는 다음이 포함됩니다.

1. 숫자로 시작할 수 없습니다.
2. 대문자/소문자, 숫자 및 밑줄을 포함 할 수 있습니다.
3. 키워드가 될 수 없습니다.

변환을 입력하십시오

유형 변환 (또는 유형 주조) 객체의 데이터 유형을 변경합니다. 파이썬 지원 :

• 암시 적 유형 변환 : 통역사는 자동으로 유형 변환을 처리하여 데이터 손실을 최소화합니다.
• 명시 적 유형 변환 : int() , float() 및 str() 와 같은 함수를 사용하여 유형을 명시 적으로 변환합니다. 데이터 손실을 피하려면주의가 필요합니다.

파이썬의 불변성

• 불변의 물체 : int , float , complex , str , tuple , frozenset . 창조 후에 그들의 가치는 변경 될 수 없습니다.
• Mutable Objects : list , dict , set , bytearray . 그들의 값은 제자리에 수정 될 수 있습니다.

메모리 수준 고려 사항

불변의 개체 수정 메모리에서 새 개체를 생성하는 반면, 기존 메모리 할당 내에서 변한 객체 변경이 발생합니다.

원시 데이터 유형의 불변성

id() 함수는 객체의 고유 한 메모리 주소를 보여줍니다. 이것은 불변의 객체를 수정하면 다른 메모리 주소를 가진 새 개체를 생성한다는 것을 보여줍니다.

객체 삭제 및 메모리 관리

Python의 메모리 관리가 사용합니다.

1. 참조 계산 : 각 객체는 참조를 추적합니다. 수가 0에 도달하면 메모리가 해제됩니다.
2. Cyclic Garbage Collection : 물체가 서로를 원형으로 참조하여 메모리 누출을 방지하는 상황을 처리합니다.

효율적인 코딩 기술

[이전 예제와 같이 스타일과 내용을 조정하여 나머지 섹션을 계속하십시오.]

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