


Principes fondamentaux de Python?: Construire les bases de votre parcours de programmation
Nov 30, 2024 pm 05:22 PMPython est un langage passionnant qui peut être utilisé pour le développement Web, l'automatisation, l'analyse de données et l'IA. Cependant, avant de plonger dans ces sujets avancés, il est essentiel d’en comprendre les principes fondamentaux. Ces bases constituent la base de la programmation Python et vous permettront de devenir un développeur confiant. Décomposons ces concepts clés de manière accessible et pratique.
1. Syntaxe et structure Python?: se familiariser avec les bases
La syntaxe claire et lisible de Python est l'un de ses plus grands avantages, vous permettant de vous concentrer sur la résolution de problèmes plut?t que de lutter avec un code compliqué.
Pourquoi c'est important?: La simplicité de Python facilite la lecture et l'écriture de code. Comprendre sa structure est crucial pour une programmation efficace.
Concepts clés?:
Indentation?: Python utilise l'indentation (et non les accolades) pour définir des blocs de code. Cela améliore la lisibilité du code. Il est important d'être cohérent avec l'indentation, en utilisant généralement 4 espaces, car Python l'applique strictement.
Instructions et expressions?: Une instruction effectue une action (par exemple, un calcul), tandis qu'une expression est évaluée à une valeur.
Commentaires?:
Commentaires sur une seule ligne?: Utilisez # pour ajouter un commentaire sur une seule ligne.
Commentaires multilignes?: Python n'a pas de syntaxe spécifique pour les commentaires multilignes, mais vous pouvez utiliser des commentaires consécutifs sur une seule ligne ou des cha?nes multilignes (guillemets triples) pour des explications plus longues.
Exemple?:
# Single-line comment x = 5 # Variable assignment # Multi-line comment ''' This is a multi-line comment. Useful for explaining blocks of code. ''' # Docstring example def example_function(): """This function demonstrates a docstring.""" pass
2. Comprendre les types de données et les variables?: les éléments constitutifs de votre code
Les variables stockent les données et la compréhension des types de données garantit que votre programme fonctionne correctement en effectuant des opérations sur des données compatibles.
Pourquoi c'est important?: La sélection correcte des types de données évite les erreurs, comme essayer d'ajouter une cha?ne à un entier.
Concepts clés?:
Variables?: Considérez-les comme des conteneurs de données. Python est typé dynamiquement, ce qui signifie que le type est attribué lorsque les données sont stockées.
Règles de dénomination des variables?:
- Impossible de commencer par un numéro.
- Les mots-clés réservés comme if, else et for ne peuvent pas être utilisés comme noms de variables.
- Les mots-clés réservés comme if, else et for ne peuvent pas être utilisés comme noms de variables.
Types de données courants?:
Entiers?: Nombres entiers
age = 25 score = 100 print(age + score) # Outputs 125
Flotteurs?: Nombres décimaux
height = 5.9 temperature = 98.6 print(height * 2) # Outputs 11.8
Cha?nes?: valeurs de texte
name = "Ali" greeting = "Hello, " + name print(greeting) # Outputs "Hello, Ali"
Booléens?: valeurs vraies/fausses
# Single-line comment x = 5 # Variable assignment # Multi-line comment ''' This is a multi-line comment. Useful for explaining blocks of code. ''' # Docstring example def example_function(): """This function demonstrates a docstring.""" pass
3. Flux de contr?le?: prendre des décisions et répéter des actions
Le flux de contr?le permet à votre programme de prendre des décisions (à l'aide de conditions) et de répéter des actions (à l'aide de boucles).
Pourquoi c'est important?: Sans flux de contr?le, votre programme manquerait de prise de décision et d'efficacité.
Concepts clés?:
Conditions?: Utilisez if, elif et else pour prendre des décisions basées sur des conditions.
Boucles?: Répétez les taches en utilisant des boucles for ou while.
Exemple?:
age = 25 score = 100 print(age + score) # Outputs 125
4. Fonctions?: diviser le code en blocs réutilisables
Les fonctions regroupent les taches liées dans des blocs de code réutilisables, rendant vos programmes plus propres et plus faciles à gérer.
Pourquoi c'est important?: Les fonctions réduisent la répétition du code et améliorent la maintenabilité.
Concepts clés?:
Définissez la fonction en utilisant def et transmettez-leur des données à l'aide de paramètres.
Les fonctions peuvent renvoyer des valeurs, aidant ainsi à organiser et à modulariser votre code.
Exemple?:
height = 5.9 temperature = 98.6 print(height * 2) # Outputs 11.8
5. Gestion des erreurs?: gérer l'inattendu
Les erreurs sont inévitables en programmation. Python fournit des mécanismes pour les gérer avec élégance.
Pourquoi c'est important?: La gestion des erreurs permet à votre programme de gérer les problèmes sans planter de manière inattendue.
Concepts clés?:
Utilisez les blocs try, except et enfin pour détecter et gérer les erreurs.
bloc try?: Le bloc try contient le code qui peut potentiellement générer une erreur. Python tentera d'abord d'exécuter ce code.
bloc except?: Si une erreur se produit dans le bloc try, le bloc except est exécuté. Ce bloc gère l'erreur, permettant au programme de continuer à s'exécuter sans planter.
finally block?: Le bloc final contient du code qui sera toujours exécuté, qu'une exception se soit produite ou non. Il est généralement utilisé pour des taches de nettoyage, telles que la fermeture de fichiers ou la libération de ressources. Même si une erreur se produit, le bloc final garantira que ces taches sont terminées.
Exemple?:
name = "Ali" greeting = "Hello, " + name print(greeting) # Outputs "Hello, Ali"
6. Travailler avec des fichiers?: stockage et récupération de données
Python facilite la lecture et l'écriture dans les fichiers, ce qui est essentiel pour stocker les données entre les exécutions du programme.
Pourquoi c'est important?: Les fichiers vous permettent de conserver des données et de les partager d'une session à l'autre.
Concepts clés?:
Utilisez open() pour ouvrir les fichiers et close() pour vous assurer qu'ils sont correctement fermés.
L'utilisation de l'instruction with est considérée comme une bonne pratique car elle gère automatiquement la fermeture du fichier, même si une erreur se produit dans le bloc.
Exemple?:
is_student = True is_adult = False print(is_student) # Outputs True print(is_adult) # Outputs False
7. Listes, dictionnaires, tuples et ensembles?: organisation des données
Python propose plusieurs structures de données pour organiser et stocker les données efficacement.
Certains d'entre eux sont comme ci-dessous?:
Pourquoi c'est important?: Comprendre ces structures de données est crucial pour gérer les données dans n'importe quel programme.
Liste?: Collection ordonnée et mutable
# Single-line comment x = 5 # Variable assignment # Multi-line comment ''' This is a multi-line comment. Useful for explaining blocks of code. ''' # Docstring example def example_function(): """This function demonstrates a docstring.""" pass
Dictionnaire?: Stocke les paires clé-valeur, non ordonnées et mutables
age = 25 score = 100 print(age + score) # Outputs 125
Tuple?: Collection ordonnée et immuable
height = 5.9 temperature = 98.6 print(height * 2) # Outputs 11.8
Ensemble?: Collection non ordonnée avec des éléments uniques
name = "Ali" greeting = "Hello, " + name print(greeting) # Outputs "Hello, Ali"
8. Programmation orientée objet (POO) : organiser le code comme un pro
La programmation orientée objet (POO) est une méthode d'organisation et de structuration du code en regroupant les propriétés (données) et les comportements (fonctions ou méthodes) associés en unités appelées objets. Ces objets sont créés à partir de classes qui servent de modèles pour les objets. La POO aide à gérer la complexité des applications à grande échelle en rendant le code plus facile à comprendre, à maintenir et à réutiliser.
Pourquoi c'est important?: La POO améliore l'organisation et la réutilisabilité du code, facilitant ainsi le développement et la maintenance de programmes volumineux et complexes. Il vous permet de :
- Encapsulez les données et les comportements associés, rendant votre code modulaire et plus facile à comprendre.
- Réutilisez le code par héritage et composition, ce qui réduit la redondance.
- Rendez votre code évolutif et flexible en l'organisant en classes et objets distincts.
Concepts clés?:
Classes?: Une classe est un modèle pour créer des objets, définissant leurs attributs (propriétés) et méthodes (comportements). Il précise quelles données un objet contiendra et quelles actions il peut effectuer.
Objets?: Un objet est une instance d'une classe. Alors qu'une classe est un modèle, un objet est l'entité réelle créée à partir de celle-ci, contenant ses propres données. Vous pouvez créer plusieurs objets à partir d'une seule classe.
Méthodes?: Une méthode est une fonction définie à l'intérieur d'une classe qui opère sur les attributs de l'objet. Il permet aux objets d'effectuer des actions liées à leurs données.
Par exemple, une classe Dog peut avoir une méthode bark() qui fait ? aboyer ? le chien. Cette méthode serait appelée sur un objet de la classe Dog (par exemple, my_dog.bark()).
Exemple?:
Voici à nouveau l'exemple de code, suivi d'une description étape par étape.
is_student = True is_adult = False print(is_student) # Outputs True print(is_adult) # Outputs False
Explication?:
Définition de classe?:
# If-else statement weather = "sunny" if weather == "sunny": print("Let's go outside!") else: print("Let's stay inside.") # For loop for i in range(1, 6): print(i) # While loop count = 1 while count <= 5: print(count) count += 1
Ceci définit la classe Dog. C'est un plan pour créer des objets Chien.
La méthode init (Constructeur)?:
# Single-line comment x = 5 # Variable assignment # Multi-line comment ''' This is a multi-line comment. Useful for explaining blocks of code. ''' # Docstring example def example_function(): """This function demonstrates a docstring.""" pass
La méthode init est une méthode spéciale appelée constructeur. Il est automatiquement appelé lorsqu'un objet de la classe est créé.
Cette méthode initialise les attributs de l'objet (dans ce cas, le nom et la race du chien).
self est une référence à l’objet actuel. Chaque fois que nous créons un nouveau chien, nous nous assurons que l'objet a son propre nom et sa propre race.
La Méthode écorce :
age = 25 score = 100 print(age + score) # Outputs 125
Il s'agit d'une méthode définie dans la classe Dog. Il imprime un message contenant le nom du chien, disant ? woof ! ???
Le self.name fait référence à l'attribut name de l'objet, qui a été initialisé par la méthode init.
Création d'un objet (instance) de la classe?:
height = 5.9 temperature = 98.6 print(height * 2) # Outputs 11.8
Ici, my_dog est un objet (une instance) de la classe Dog.
? Buddy ? et ? Golden Retriever ? sont passés comme arguments à la méthode init pour définir les attributs nom et race de l'objet my_dog.
Appel d'une méthode sur l'objet?:
name = "Ali" greeting = "Hello, " + name print(greeting) # Outputs "Hello, Ali"
Cette ligne appelle la méthode bark() sur l'objet my_dog. La méthode imprime ??Buddy dit wouf?!?? parce que l'attribut de nom de my_dog est "Buddy".
Résumé?:
LesClasses définissent la structure et les comportements des objets.
Les Objets sont des instances individuelles d'une classe, contenant des données définies par la classe.
Les Méthodes sont des fonctions qui permettent aux objets d'effectuer des actions ou de manipuler leurs données.
9. Modules et bibliothèques?: réutilisation du code
La vaste bibliothèque de modules intégrés et externes de Python permet d'économiser du temps et des efforts en fournissant des solutions pré-écrites aux problèmes courants.
Pourquoi c'est important?: L'utilisation de modules vous permet de vous concentrer sur la création de fonctionnalités plut?t que sur la résolution de problèmes de base.
Concepts clés?:
Utilisez l'importation pour importer des modules dans votre code.
Exemple?:
is_student = True is_adult = False print(is_student) # Outputs True print(is_adult) # Outputs False
Conclusion : Ma?triser les fondamentaux
Ma?triser les fondamentaux de Python, c'est comme apprendre l'alphabet avant d'écrire un roman. Ces bases constituent la base de tous vos futurs projets. Une fois que vous les aurez compris, vous serez prêt à aborder des taches plus complexes avec confiance et facilité.
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La sécurité des applications Web doit être prête à faire attention. Les vulnérabilités communes sur les sites Web Python incluent des risques XSS, injection SQL, CSRF et téléchargement de fichiers. Pour XSS, le moteur de modèle doit être utilisé pour s'échapper automatiquement, filtrer le texte riche HTML et définir les politiques CSP; Pour éviter l'injection SQL, la requête paramétrée ou le cadre ORM et vérifier l'entrée utilisateur; Pour éviter le CSRF, le mécanisme CSRFTToken doit être activé et les opérations sensibles doivent être confirmées deux fois; Les vulnérabilités de téléchargement de fichiers doivent être utilisées pour restreindre les types, renommer les fichiers et interdire les autorisations d'exécution. Suivre les normes et l'utilisation d'outils matures peut réduire efficacement les risques, et les besoins de sécurité ont une attention et des tests continus.

L'Unittest et Pytest de Python sont deux cadres de test largement utilisés qui simplifient l'écriture, l'organisation et l'exécution de tests automatisés. 1. Les deux prennent en charge la découverte automatique des cas de test et fournissent une structure de test claire: unittest définit les tests en héritant de la classe TestCase et en commen?ant par Test \ _; PyTest est plus concis, il suffit d'une fonction à partir de test \ _. 2. Ils ont tous un support d'affirmation intégré: Unittest fournit ASSERTEQUAL, ASSERTTRUE et d'autres méthodes, tandis que PyTest utilise une instruction ASSERT améliorée pour afficher automatiquement les détails de l'échec. 3. Tous ont des mécanismes pour gérer la préparation et le nettoyage des tests: l'ONU

Les paramètres par défaut de Python ne sont initialisés qu'une seule fois lorsqu'ils sont définis. Si des objets mutables (tels que des listes ou des dictionnaires) sont utilisés comme paramètres par défaut, un comportement inattendu peut être causé. Par exemple, lors de l'utilisation d'une liste vide comme paramètre par défaut, plusieurs appels à la fonction réutiliseront la même liste au lieu de générer une nouvelle liste à chaque fois. Les problèmes causés par ce comportement comprennent: 1. Partage inattendu des données entre les appels de fonction; 2. Les résultats des appels suivants sont affectés par les appels précédents, augmentant la difficulté de débogage; 3. Il provoque des erreurs logiques et est difficile à détecter; 4. Il est facile de confondre les développeurs novices et expérimentés. Pour éviter les problèmes, la meilleure pratique consiste à définir la valeur par défaut sur nulle et à créer un nouvel objet à l'intérieur de la fonction, comme utiliser my_list = aucun au lieu de my_list = [] et initialement dans la fonction

Le déploiement d'applications Python dans les environnements de production nécessite une attention à la stabilité, à la sécurité et à la maintenance. Tout d'abord, utilisez Gunicorn ou UWSGI pour remplacer le serveur de développement pour prendre en charge le traitement simultané; Deuxièmement, coopérez avec Nginx comme proxy inverse pour améliorer les performances; Troisièmement, configurez le nombre de processus en fonction du nombre de c?urs CPU pour optimiser les ressources; Quatrièmement, utilisez un environnement virtuel pour isoler les dépendances et geler les versions pour assurer la cohérence; Cinquièmement, permettez des journaux détaillés, intégrez des systèmes de surveillance et configurez des mécanismes d'alarme pour faciliter le fonctionnement et la maintenance; Sixièmement, évitez les autorisations racinaires pour exécuter des applications, fermer les informations de débogage et configurer les HTTP pour garantir la sécurité; Enfin, le déploiement automatique est réalisé via des outils CI / CD pour réduire les erreurs humaines.

Python fonctionne bien avec d'autres langues et systèmes dans l'architecture microservice, la clé est de savoir comment chaque service s'exécute indépendamment et communique efficacement. 1. à l'aide d'API standard et de protocoles de communication (tels que HTTP, REST, GRPC), Python construit des API via des frameworks tels que Flask et Fastapi, et utilise des demandes ou HTTPX pour appeler d'autres services linguistiques; 2. Utiliser des courtiers de messages (tels que Kafka, Rabbitmq, Redis) pour réaliser la communication asynchrone, les services Python peuvent publier des messages pour que d'autres consommateurs de langues soient traités, améliorant le découplage du système, l'évolutivité et la tolérance aux défauts; 3. Développer ou intégrer d'autres temps de langue (comme Jython) via C / C pour réaliser la mise en ?uvre

PythonisidealfordataanalysysydUetonumpyandpandas.1) NumpyExcelsAtnumericalcomputations withfast, multidimensionalarraysandvectorizedoperationslikenp.sqrt (). 2) PandashandlesstructuredDatawitheSeriesandData

Pour implémenter un itérateur personnalisé, vous devez définir les méthodes __iter__ et __Next__ dans la classe. ① La méthode __iter__ renvoie l'objet itérateur lui-même, généralement soi, pour être compatible avec des environnements itératifs tels que pour les boucles; ② La méthode __Next__ contr?le la valeur de chaque itération, renvoie l'élément suivant dans la séquence, et lorsqu'il n'y a plus d'éléments, une exception d'arrêt doit être lancée; ③ L'état doit être suivi correctement et les conditions de terminaison doivent être définies pour éviter les boucles infinies; ④ Logique complexe telle que le filtrage des lignes de fichiers et faire attention au nettoyage des ressources et à la gestion de la mémoire; ⑤ Pour une logique simple, vous pouvez envisager d'utiliser le rendement de la fonction du générateur à la place, mais vous devez choisir une méthode appropriée basée sur le scénario spécifique.

La dérivation de la liste, du dictionnaire et de la collection de Python améliore la lisibilité du code et l'efficacité de l'écriture grace à la syntaxe concise. Ils conviennent pour simplifier les opérations d'itération et de conversion, telles que le remplacement des boucles multi-lignes par du code unique pour implémenter la transformation ou le filtrage des éléments. 1. Les compréhensions de la liste telles que [x2ForxInRange (10)] peuvent générer directement des séquences carrées; 2. Comprehensions du dictionnaire telles que {x: x2forxinrange (5)} Exprime clairement le mappage des valeurs clés; 3. Le filtrage conditionnel tel que [xforxinnumbersifx% 2 == 0] rend la logique de filtrage plus intuitive; 4. Des conditions complexes peuvent également être intégrées, comme la combinaison de filtrage multi-conditionnement ou d'expressions ternaires; Mais les opérations excessives de nidification ou d'effets secondaires doivent être évitées pour éviter de réduire la maintenabilité. L'utilisation rationnelle de la dérivation peut réduire
