Python lernen: Von Null zu Held

Was ist Python? Laut seinem Schöpfer, Guido van Rossum, ist Python ein:

„Bei der Programmiersprache auf hoher Ebene und ihrer zentralen Designphilosophie dreht sich alles um die Lesbarkeit von Code und eine Syntax, mit der Programmierer Konzepte in wenigen Codezeilen ausdrücken können.“

Für mich war der erste Grund, Python zu lernen, dass es tatsächlich ein wunderschönes istProgrammiersprache. Es war wirklich natürlich, darin zu codieren und meine Gedanken auszudrücken.

Ein weiterer Grund war, dass wir die Codierung in Python auf verschiedene Arten verwenden können: Data Science, Webentwicklung und maschinelles Lernen glänzen hier. Quora, Pinterest und Spotify verwenden Python für ihre Backend-Webentwicklung. Also lasst uns ein bisschen darüber lernen.

Die Grundlagen

1. Variablen

Sie können sich Variablen als Wörter vorstellen, die einen Wert speichern. So einfach ist das.

In Python ist es wirklich einfach, eine Variable zu definieren und einen Wert darauf festzulegen. Stellen Sie sich vor, Sie möchten Nummer 1 in einer Variablen namens "Eins" speichern. Machen wir das:

one = 1

Wie einfach war das? Sie haben der Variablen "Eins" gerade den Wert 1 zugewiesen.

two = 2 some_number = 10000

Und Sie können anderen gewünschten Variablen einen beliebigen anderen Wert zuweisen . Wie Sie in der obigen Tabelle sehen, speichert die Variable " zwei " die Ganzzahl 2 und " some_number " 10.000 .

Neben Ganzzahlen können wir auch Boolesche Werte (True / False), Strings, Float und so viele andere Datentypen verwenden.

# booleans true_boolean = True false_boolean = False # string my_name = "Leandro Tk" # float book_price = 15.80

2. Kontrollfluss: bedingte Anweisungen

" If " verwendet einen Ausdruck, um zu bewerten, ob eine Aussage wahr oder falsch ist. Wenn dies der Fall ist, wird ausgeführt, was in der if-Anweisung enthalten ist. Zum Beispiel:

if True: print("Hello Python If") if 2 > 1: print("2 is greater than 1")

2 ist größer als 1 , daher wird der " Druck " -Code ausgeführt.

Die Anweisung " else " wird ausgeführt, wenn der Ausdruck " if " falsch ist .

if 1 > 2: print("1 is greater than 2") else: print("1 is not greater than 2")

1 ist nicht größer als 2 , daher wird der Code in der Anweisung " else " ausgeführt.

Sie können auch eine " elif " -Anweisung verwenden :

if 1 > 2: print("1 is greater than 2") elif 2 > 1: print("1 is not greater than 2") else: print("1 is equal to 2")

3. Schleifen / Iterator

In Python können wir in verschiedenen Formen iterieren. Ich werde über zwei sprechen: währendund für .

While Looping: Während die Anweisung True ist, wird der Code im Block ausgeführt. Dieser Code gibt also die Zahl von 1 bis 10 aus .

num = 1 while num <= 10: print(num) num += 1

Die while- Schleife benötigt eine Schleifenbedingung. ”Wenn es wahr bleibt, wird es weiter iteriert. In diesem Beispiel numist 11die Schleifenbedingung gleich False.

Ein weiteres grundlegendes Stück Code, um es besser zu verstehen:

loop_condition = True while loop_condition: print("Loop Condition keeps: %s" %(loop_condition)) loop_condition = False

Die Schleifenbedingung ist Trueso, dass sie weiter iteriert - bis wir sie auf setzen False.

Für Schleifen : Sie wenden die Variable " num " auf den Block an, und die Anweisung " for " wiederholt sie für Sie. Dieser Code wird genauso gedruckt wie der while- Code: von 1 bis 10 .

for i in range(1, 11): print(i)

Sehen? Es ist so einfach. Der Bereich beginnt mit 1und geht bis zum 11th-Element ( 10ist das 10th-Element).

Liste: Sammlung | Array | Datenstruktur

Stellen Sie sich vor, Sie möchten die Ganzzahl 1 in einer Variablen speichern. Aber vielleicht möchten Sie jetzt 2 speichern. Und 3, 4, 5…

Habe ich eine andere Möglichkeit, alle gewünschten Ganzzahlen zu speichern, jedoch nicht in Millionen von Variablen ? Sie haben es erraten - es gibt tatsächlich eine andere Möglichkeit, sie aufzubewahren.

Listist eine Sammlung, in der eine Liste von Werten gespeichert werden kann (wie diese gewünschten Ganzzahlen). Also lass es uns benutzen:

my_integers = [1, 2, 3, 4, 5]

Es ist wirklich einfach. Wir haben ein Array erstellt und auf my_integer gespeichert .

Aber vielleicht fragen Sie: "Wie kann ich einen Wert aus diesem Array erhalten?"

Gute Frage. Listhat ein Konzept namens Index . Das erste Element erhält den Index 0 (Null). Der zweite bekommt 1 und so weiter. Du hast die Idee.

Um es klarer zu machen, können wir das Array und jedes Element mit seinem Index darstellen. Ich kann es zeichnen:

Mit der Python-Syntax ist es auch einfach zu verstehen:

my_integers = [5, 7, 1, 3, 4] print(my_integers[0]) # 5 print(my_integers[1]) # 7 print(my_integers[4]) # 4

Stellen Sie sich vor, Sie möchten keine ganzen Zahlen speichern. Sie möchten nur Zeichenfolgen speichern, z. B. eine Liste der Namen Ihrer Verwandten. Meins würde ungefähr so ​​aussehen:

relatives_names = [ "Toshiaki", "Juliana", "Yuji", "Bruno", "Kaio" ] print(relatives_names[4]) # Kaio

Es funktioniert genauso wie ganze Zahlen. Nett.

We just learned how Lists indices work. But I still need to show you how we can add an element to the List data structure (an item to a list).

The most common method to add a new value to a List is append. Let’s see how it works:

bookshelf = [] bookshelf.append("The Effective Engineer") bookshelf.append("The 4 Hour Work Week") print(bookshelf[0]) # The Effective Engineer print(bookshelf[1]) # The 4 Hour Work Week

append is super simple. You just need to apply the element (eg. “The Effective Engineer”) as the append parameter.

Well, enough about Lists. Let’s talk about another data structure.

Dictionary: Key-Value Data Structure

Now we know that Lists are indexed with integer numbers. But what if we don’t want to use integer numbers as indices? Some data structures that we can use are numeric, string, or other types of indices.

Let’s learn about the Dictionary data structure. Dictionary is a collection of key-value pairs. Here’s what it looks like:

dictionary_example = { "key1": "value1", "key2": "value2", "key3": "value3" }

The key is the index pointing to thevalue. How do we access the Dictionaryvalue? You guessed it — using the key. Let’s try it:

dictionary_tk = { "name": "Leandro", "nickname": "Tk", "nationality": "Brazilian" } print("My name is %s" %(dictionary_tk["name"])) # My name is Leandro print("But you can call me %s" %(dictionary_tk["nickname"])) # But you can call me Tk print("And by the way I'm %s" %(dictionary_tk["nationality"])) # And by the way I'm Brazilian

I created a Dictionary about me. My name, nickname, and nationality. Those attributes are the Dictionarykeys.

As we learned how to access the List using index, we also use indices (keys in the Dictionary context) to access the value stored in the Dictionary.

In the example, I printed a phrase about me using all the values stored in the Dictionary. Pretty simple, right?

Another cool thing about Dictionary is that we can use anything as the value. In the DictionaryI created, I want to add the key “age” and my real integer age in it:

dictionary_tk = { "name": "Leandro", "nickname": "Tk", "nationality": "Brazilian", "age": 24 } print("My name is %s" %(dictionary_tk["name"])) # My name is Leandro print("But you can call me %s" %(dictionary_tk["nickname"])) # But you can call me Tk print("And by the way I'm %i and %s" %(dictionary_tk["age"], dictionary_tk["nationality"])) # And by the way I'm Brazilian

Here we have a key (age) value (24) pair using string as the key and integer as the value.

As we did with Lists, let’s learn how to add elements to a Dictionary. The keypointing to avalue is a big part of what Dictionary is. This is also true when we are talking about adding elements to it:

dictionary_tk = { "name": "Leandro", "nickname": "Tk", "nationality": "Brazilian" } dictionary_tk['age'] = 24 print(dictionary_tk) # {'nationality': 'Brazilian', 'age': 24, 'nickname': 'Tk', 'name': 'Leandro'} 

We just need to assign a value to a Dictionarykey. Nothing complicated here, right?

Iteration: Looping Through Data Structures

As we learned in the Python Basics, the List iteration is very simple. We Pythondevelopers commonly use For looping. Let’s do it:

bookshelf = [ "The Effective Engineer", "The 4-hour Workweek", "Zero to One", "Lean Startup", "Hooked" ] for book in bookshelf: print(book)

So for each book in the bookshelf, we (can do everything with it) print it. Pretty simple and intuitive. That’s Python.

For a hash data structure, we can also use the for loop, but we apply the key :

dictionary = { "some_key": "some_value" } for key in dictionary: print("%s --> %s" %(key, dictionary[key])) # some_key --> some_value

This is an example how to use it. For each key in the dictionary , we print the key and its corresponding value.

Another way to do it is to use the iteritems method.

dictionary = { "some_key": "some_value" } for key, value in dictionary.items(): print("%s --> %s" %(key, value)) # some_key --> some_value

We did name the two parameters as key and value, but it is not necessary. We can name them anything. Let’s see it:

dictionary_tk = { "name": "Leandro", "nickname": "Tk", "nationality": "Brazilian", "age": 24 } for attribute, value in dictionary_tk.items(): print("My %s is %s" %(attribute, value)) # My name is Leandro # My nickname is Tk # My nationality is Brazilian # My age is 24

We can see we used attribute as a parameter for the Dictionarykey, and it works properly. Great!

Classes & Objects

A little bit of theory:

Objects are a representation of real world objects like cars, dogs, or bikes. The objects share two main characteristics: data and behavior.

Cars have data, like number of wheels, number of doors, and seating capacity They also exhibit behavior: they can accelerate, stop, show how much fuel is left, and so many other things.

We identify data as attributes and behavior as methods in object-oriented programming. Again:

Data → Attributes and Behavior → Methods

And a Class is the blueprint from which individual objects are created. In the real world, we often find many objects with the same type. Like cars. All the same make and model (and all have an engine, wheels, doors, and so on). Each car was built from the same set of blueprints and has the same components.

Python Object-Oriented Programming mode: ON

Python, as an Object-Oriented programming language, has these concepts: class and object.

A class is a blueprint, a model for its objects.

So again, a class it is just a model, or a way to define attributes and behavior (as we talked about in the theory section). As an example, a vehicle class has its own attributes that define what objects are vehicles. The number of wheels, type of tank, seating capacity, and maximum velocity are all attributes of a vehicle.

With this in mind, let’s look at Python syntax for classes:

class Vehicle: pass

We define classes with a class statement — and that’s it. Easy, isn’t it?

Objects are instances of a class. We create an instance by naming the class.

car = Vehicle() print(car) # 

Here car is an object (or instance) of the classVehicle.

Remember that our vehicle class has four attributes: number of wheels, type of tank, seating capacity, and maximum velocity. We set all these attributes when creating a vehicle object. So here, we define our class to receive data when it initiates it:

class Vehicle: def __init__(self, number_of_wheels, type_of_tank, seating_capacity, maximum_velocity): self.number_of_wheels = number_of_wheels self.type_of_tank = type_of_tank self.seating_capacity = seating_capacity self.maximum_velocity = maximum_velocity

We use the initmethod. We call it a constructor method. So when we create the vehicle object, we can define these attributes. Imagine that we love the Tesla Model S, and we want to create this kind of object. It has four wheels, runs on electric energy, has space for five seats, and the maximum velocity is 250km/hour (155 mph). Let’s create this object:

tesla_model_s = Vehicle(4, 'electric', 5, 250)

Four wheels + electric “tank type” + five seats + 250km/hour maximum speed.

All attributes are set. But how can we access these attributes’ values? We send a message to the object asking about them. We call it a method. It’s the object’s behavior. Let’s implement it:

class Vehicle: def __init__(self, number_of_wheels, type_of_tank, seating_capacity, maximum_velocity): self.number_of_wheels = number_of_wheels self.type_of_tank = type_of_tank self.seating_capacity = seating_capacity self.maximum_velocity = maximum_velocity def number_of_wheels(self): return self.number_of_wheels def set_number_of_wheels(self, number): self.number_of_wheels = number

This is an implementation of two methods: number_of_wheels and set_number_of_wheels. We call it getter & setter. Because the first gets the attribute value, and the second sets a new value for the attribute.

In Python, we can do that using @property (decorators) to define getters and setters. Let’s see it with code:

class Vehicle: def __init__(self, number_of_wheels, type_of_tank, seating_capacity, maximum_velocity): self.number_of_wheels = number_of_wheels self.type_of_tank = type_of_tank self.seating_capacity = seating_capacity self.maximum_velocity = maximum_velocity @property def number_of_wheels(self): return self.__number_of_wheels @number_of_wheels.setter def number_of_wheels(self, number): self.__number_of_wheels = number

And we can use these methods as attributes:

tesla_model_s = Vehicle(4, 'electric', 5, 250) print(tesla_model_s.number_of_wheels) # 4 tesla_model_s.number_of_wheels = 2 # setting number of wheels to 2 print(tesla_model_s.number_of_wheels) # 2

This is slightly different than defining methods. The methods work as attributes. For example, when we set the new number of wheels, we don’t apply two as a parameter, but set the value 2 to number_of_wheels. This is one way to write pythonicgetter and setter code.

But we can also use methods for other things, like the “make_noise” method. Let’s see it:

class Vehicle: def __init__(self, number_of_wheels, type_of_tank, seating_capacity, maximum_velocity): self.number_of_wheels = number_of_wheels self.type_of_tank = type_of_tank self.seating_capacity = seating_capacity self.maximum_velocity = maximum_velocity def make_noise(self): print('VRUUUUUUUM')

Wenn wir diese Methode aufrufen, wird nur eine Zeichenfolge VRRRRUUUUM.

tesla_model_s = Vehicle(4, 'electric', 5, 250) tesla_model_s.make_noise() # VRUUUUUUUM

Kapselung: Informationen verbergen

Die Kapselung ist ein Mechanismus, der den direkten Zugriff auf die Daten und Methoden von Objekten einschränkt. Gleichzeitig erleichtert es jedoch die Bearbeitung dieser Daten (Objektmethoden).

„Die Kapselung kann verwendet werden, um Datenelemente und Elementfunktionen auszublenden. Unter dieser Definition bedeutet Kapselung, dass die interne Darstellung eines Objekts außerhalb der Objektdefinition im Allgemeinen nicht sichtbar ist. “ - Wikipedia

Alle internen Darstellungen eines Objekts sind von außen verborgen. Nur das Objekt kann mit seinen internen Daten interagieren.

Zunächst müssen wir verstehen, wie publicund wie non-publicInstanzvariablen und -methoden funktionieren.

Variablen für öffentliche Instanzen

For a Python class, we can initialize a public instance variable within our constructor method. Let’s see this:

Within the constructor method:

class Person: def __init__(self, first_name): self.first_name = first_name

Here we apply the first_name value as an argument to the public instance variable.

tk = Person('TK') print(tk.first_name) # => TK

Within the class:

class Person: first_name = 'TK'

Here, we do not need to apply the first_name as an argument, and all instance objects will have a class attribute initialized with TK.

tk = Person() print(tk.first_name) # => TK

Cool. We have now learned that we can use public instance variables and class attributes. Another interesting thing about the public part is that we can manage the variable value. What do I mean by that? Our object can manage its variable value: Get and Set variable values.

Keeping the Person class in mind, we want to set another value to its first_name variable:

tk = Person('TK') tk.first_name = 'Kaio' print(tk.first_name) # => Kaio

Na, bitte. Wir haben einfach einen anderen Wert ( kaio) für die first_nameInstanzvariable festgelegt und der Wert wurde aktualisiert. So einfach ist das. Da es sich um eine publicVariable handelt, können wir das tun.

Nicht öffentliche Instanzvariable

Wir verwenden hier nicht den Begriff "privat", da in Python kein Attribut wirklich privat ist (ohne generell unnötigen Arbeitsaufwand). - PEP 8

Als public instance variablekönnen wir non-public instance variablebeide innerhalb der Konstruktormethode oder innerhalb der Klasse definieren. Der Syntaxunterschied ist: non-public instance variablesVerwenden Sie für einen Unterstrich ( _) vor dem variableNamen.

„'Private' Instanzvariablen, auf die nur innerhalb eines Objekts zugegriffen werden kann, sind in Python nicht vorhanden. Es gibt jedoch eine Konvention, die von den meisten Python-Codes befolgt wird: Ein Name mit einem Unterstrich (z. B. _spam) sollte als nicht öffentlicher Teil der API behandelt werden (unabhängig davon, ob es sich um eine Funktion, eine Methode oder ein Datenelement handelt). “ - Python Software Foundation

Hier ist ein Beispiel:

class Person: def __init__(self, first_name, email): self.first_name = first_name self._email = email

Hast du die emailVariable gesehen? So definieren wir non-public variable:

tk = Person('TK', '[email protected]') print(tk._email) # [email protected]
Wir können darauf zugreifen und es aktualisieren. Non-public variablessind nur eine Konvention und sollten als nicht öffentlicher Teil der API behandelt werden.

Wir verwenden also eine Methode, mit der wir dies innerhalb unserer Klassendefinition tun können. Lassen Sie uns zwei Methoden ( emailund update_email) implementieren , um es zu verstehen:

class Person: def __init__(self, first_name, email): self.first_name = first_name self._email = email def update_email(self, new_email): self._email = new_email def email(self): return self._email

Jetzt können wir non-public variablesmit diesen Methoden aktualisieren und darauf zugreifen . Mal sehen:

tk = Person('TK', '[email protected]') print(tk.email()) # => [email protected] # tk._email = '[email protected]' -- treat as a non-public part of the class API print(tk.email()) # => [email protected] tk.update_email('[email protected]') print(tk.email()) # => [email protected]
  1. We initiated a new object with first_name TK and email [email protected]
  2. Printed the email by accessing the non-public variable with a method
  3. Tried to set a new email out of our class
  4. We need to treat non-public variable as non-public part of the API
  5. Updated the non-public variable with our instance method
  6. Success! We can update it inside our class with the helper method

Public Method

With public methods, we can also use them out of our class:

class Person: def __init__(self, first_name, age): self.first_name = first_name self._age = age def show_age(self): return self._age

Let’s test it:

tk = Person('TK', 25) print(tk.show_age()) # => 25

Great — we can use it without any problem.

Non-public Method

But with non-public methods we aren’t able to do it. Let’s implement the same Person class, but now with a show_agenon-public method using an underscore (_).

class Person: def __init__(self, first_name, age): self.first_name = first_name self._age = age def _show_age(self): return self._age

And now, we’ll try to call this non-public method with our object:

tk = Person('TK', 25) print(tk._show_age()) # => 25
Wir können darauf zugreifen und es aktualisieren. Non-public methodssind nur eine Konvention und sollten als nicht öffentlicher Teil der API behandelt werden.

Hier ist ein Beispiel, wie wir es verwenden können:

class Person: def __init__(self, first_name, age): self.first_name = first_name self._age = age def show_age(self): return self._get_age() def _get_age(self): return self._age tk = Person('TK', 25) print(tk.show_age()) # => 25

Hier haben wir ein _get_agenon-public methodund ein show_agepublic method. Das show_agekann von unserem Objekt (außerhalb unserer Klasse) verwendet werden und das _get_ageeinzige, das in unserer Klassendefinition verwendet wird (innerhalb der show_ageMethode). Aber nochmal: aus Gründen der Konvention.

Zusammenfassung der Kapselung

Mit der Kapselung können wir sicherstellen, dass die interne Darstellung des Objekts von außen verborgen ist.

Vererbung: Verhalten und Eigenschaften

Bestimmte Objekte haben einige Gemeinsamkeiten: ihr Verhalten und ihre Eigenschaften.

Zum Beispiel habe ich einige Eigenschaften und Verhaltensweisen von meinem Vater geerbt. Ich erbte seine Augen und Haare als Merkmale und seine Ungeduld und Introversion als Verhaltensweisen.

In object-oriented programming, classes can inherit common characteristics (data) and behavior (methods) from another class.

Let’s see another example and implement it in Python.

Imagine a car. Number of wheels, seating capacity and maximum velocity are all attributes of a car. We can say that anElectricCar class inherits these same attributes from the regular Car class.

class Car: def __init__(self, number_of_wheels, seating_capacity, maximum_velocity): self.number_of_wheels = number_of_wheels self.seating_capacity = seating_capacity self.maximum_velocity = maximum_velocity

Our Car class implemented:

my_car = Car(4, 5, 250) print(my_car.number_of_wheels) print(my_car.seating_capacity) print(my_car.maximum_velocity)

Once initiated, we can use all instance variables created. Nice.

In Python, we apply a parent class to the child class as a parameter. An ElectricCar class can inherit from our Car class.

class ElectricCar(Car): def __init__(self, number_of_wheels, seating_capacity, maximum_velocity): Car.__init__(self, number_of_wheels, seating_capacity, maximum_velocity)

Simple as that. We don’t need to implement any other method, because this class already has it (inherited from Car class). Let’s prove it:

my_electric_car = ElectricCar(4, 5, 250) print(my_electric_car.number_of_wheels) # => 4 print(my_electric_car.seating_capacity) # => 5 print(my_electric_car.maximum_velocity) # => 250

Beautiful.

That’s it!

We learned a lot of things about Python basics:

  • How Python variables work
  • How Python conditional statements work
  • How Python looping (while & for) works
  • How to use Lists: Collection | Array
  • Dictionary Key-Value Collection
  • How we can iterate through these data structures
  • Objects and Classes
  • Attributes as objects’ data
  • Methods as objects’ behavior
  • Using Python getters and setters & property decorator
  • Encapsulation: hiding information
  • Inheritance: behaviors and characteristics

Congrats! You completed this dense piece of content about Python.

If you want a complete Python course, learn more real-world coding skills and build projects, try One Month Python Bootcamp. See you there ☺

For more stories and posts about my journey learning & mastering programming, follow my publication The Renaissance Developer.

Have fun, keep learning, and always keep coding.

My Twitter & Github. ☺