Einführung

Erfahrene Datenfachleute haben eine Verschiebung der Dominanz bestimmter technischer F?higkeiten beobachtet, ein Trend, der von Daten unterstützt wird. Vor Numpys Ver?ffentlichung von 2005 wurde Python für die numerische Analyse als langsam angesehen. Numpy hat das ver?ndert. Pandas (2008) verfestigte die Position von Python als führende Sprache für die Datenanalyse .

Das Auftreten von Frameworks wie Scikit-Learn, Tensorflow und Pytorch zementierte den Status von Python als führende Programmiersprache für Datenwissenschaft (KI und maschinelles Lernen) .

W?hrend vor einigen Jahren die Wahl zwischen R und Python für Datenfachleute als weniger kritisch angesehen wurde, hat der Aufstieg von AI und LLMs Python in den Vordergrund geführt. In diesem Artikel werden wichtige Python -Tipps und -tricks vorgestellt, um Ihre Codierungsf?higkeiten zu erh?hen, unabh?ngig von Ihrem Erfahrungsniveau.

Lernziele

Dieser Leitfaden soll sicherstellen, dass Sie von Python Code auf Produktionsebene zuversichtlich navigieren.

1. St?rkung Ihres Verst?ndnisses von Kernpythonkonzepten.
2. Verbesserung Ihres Verst?ndnisses der Produktionscode -Funktionalit?t.
3. So k?nnen Sie Code reproduzieren und Funktionen schreiben, die von Ihrem Team verstanden werden.

Ein Python -Notizbuch mit allen Code -Beispielen steht zum Download zur Verfügung [Link zum Download]. Dies dient als praktische Syntaxreferenz.

Bevor Sie sich mit den Details befassen, gehen wir die Schlüsselfrage an: Warum Python?

Inhaltsverzeichnis

• Warum Python beherrschen?
• Python -Grundlagen
  • Statische und dynamische Typisierung
  • Statische und dynamische Bindung
• Zusammenstellung in Programmiersprachen
• Schlüsselw?rter von Key Python
• Kennungen gegen Variablen
• Geben Sie Conversions ein
• Unver?nderlichkeit in Python
  • überlegungen auf Ged?chtnisebene
  • Unver?nderlichkeit der primitiven Datentypen
• L?schung und Speicherverwaltung Objekt
• Effiziente Codierungstechniken
  • Verwenden des any anstelle von or
• Streichmanipulation
  • Die Bedeutung von Unicode -Zeichen
• Saiten- und Speicherverwaltung
  • Drucken farbiger Text
  • ?ffnen eines Webbrowsers
  • Verkettung ohne den "" Operator "
  • Die methode split() String
  • Die join() String -Methode
  • Verwenden des in -Operators für Substrings
  • Indizes finden mit find()
  • Verwenden Sie id() um Objektidentit?t zu erhalten
  • Aliase
  • ?ndern Sie die Druckausgabe mit end
  • Drucken mehrerer Elemente mit Kommas
  • F-Stringe zur Formatierung
  • Rückgabe und Zuweisen mehrerer Werte
  • Tern?rer bedingter Operator und Listenfindungen auflisten
  • Flag -Variablen
  • Entfernen von Listen -Duplikaten mit S?tzen
  • Verwenden Sie in pr?zise Bedingungen
• Debugging -Strategien
• H?ufig gestellte Fragen

Warum Python beherrschen?

Signifikante 87% der Datenwissenschaftler verwenden Python für ihre Hauptprojekte, wobei weitere 10% sekund?r verwendet werden. Diese weit verbreitete Adoption unterstreicht ihre Bedeutung. Python wird ausführlich in Gen-AI, Deep Learning, Data Science, Data Analysis, Web Development und Web Scraping verwendet. Seine Popularit?t in KI und maschinellem Lernen beruht auf:

• Lernen des Lernens: Python bietet eine einfachere Syntax als Sprachen wie C oder Java, was es anf?ngerfreundlich macht.
• Reiche Bibliotheken: Es bietet eine Fülle von integrierten Funktionen (z. B. print() , list() , str() ) und Bibliotheken (z. B. Numpy, Pandas, Scikit-Learn), um komplexe Aufgaben zu optimieren.
• Unterstützende Community: Die gro?e und aktive Python -Community bietet leicht verfügbare Unterstützung.

HINWEIS: Python ist Fallempfindlichkeit. Die Snake_Case -Konvention (Kleinbuchstaben mit Unterstrichen) wird empfohlen, um Syntaxfehler zu minimieren.

Erforschen wir die Kernaspekte der Python -Programmierung.

Python -Grundlagen

Dieser Abschnitt behandelt grundlegende Python -Konzepte:

Statische und dynamische Typisierung

• Statische Typisierung: Der Aufruf von Methoden und den Zugriff auf den Eigenschaft werden zum Kompilierungszeitpunkt ermittelt, verbessert die Art der Type und die Ausführungszeit potenziell verkürzt. (Beispiel: int q = 9; in c)
• Dynamische Typisierung: Variable Datentypen werden zur Laufzeit ermittelt, wodurch flexible Typ?nderungen erm?glicht werden. (Beispiel: a = 1; a = "Hi"; in Python)

Statische und dynamische Bindung

• Statische Bindung (Frühe Bindung): Der Aufruf zur Methode wird zur Kompilierungszeit ermittelt, was zu einer schnelleren Ausführung und einer verbesserten Sicherheit des Typs führt.
• Dynamische Bindung (versp?tete Bindung): Der Aufruf zur Methode wird zur Laufzeit bestimmt und bietet mehr Flexibilit?t und Polymorphismus.

Zusammenstellung in Programmiersprachen

Die Kompilierung verwandelt hochrangige Code in maschinellen Bin?rcode. Dies geschieht mit:

• Compiler: (z. B. Java, C, c) übersetzen Sie den gesamten Code sofort vor der Ausführung.
• Dolmetscher: (z. B. Python, PHP) übersetzen Sie die Codezeile w?hrend der Ausführung nach Zeile.

Schlüsselw?rter von Key Python

[Bild von Schlüsselw?rtern der Key Python]

Kennungen gegen Variablen

Bezeichner sind Namen, mit denen Objekte (Variablen, Funktionen, Klassen usw.) eindeutig identifiziert werden, w?hrend Variablen Namen sind, die mit Speicherorten zugeordnet sind, die Werte speichern. Zu den Regeln für Python -Identifikator geh?ren:

1. Kann nicht mit einer Ziffer beginnen.
2. Kann Gro?-/Kleinbuchstaben, Ziffern und Unterstriche enthalten.
3. Kann nicht Schlüsselw?rter sein.

Geben Sie Conversions ein

Type Conversion (oder Typ Casting) ?ndert den Datentyp eines Objekts. Python unterstützt:

• Implizite Typkonvertierung: Der Interpreter behandelt automatisch die Typumwandlung, um den Datenverlust zu minimieren.
• Explizite Typumwandlung: Verwenden von Funktionen wie int() , float() und str() um die Typen explizit zu konvertieren. Vorsicht ist erforderlich, um Datenverlust zu vermeiden.

Unver?nderlichkeit in Python

• Unver?nderliche Objekte: int , float , complex , str , tuple , frozenset . Ihre Werte k?nnen nach der Erstellung nicht ge?ndert werden.
• Ver?nderliche Objekte: list , dict , set , bytearray . Ihre Werte k?nnen an Ort und Stelle ge?ndert werden.

überlegungen auf Ged?chtnisebene

Unver?nderliche Objektmodifikationen erstellen neue Objekte im Speicher, w?hrend sich ver?nderliche Objekt?nderungen innerhalb der vorhandenen Speicherzuweisung aufnehmen.

Unver?nderlichkeit der primitiven Datentypen

Die id() -Funktion enthüllt die eindeutige Speicheradresse eines Objekts. Dies zeigt, dass das ?ndern eines unver?nderlichen Objekts ein neues Objekt mit einer anderen Speicheradresse erstellt.

L?schung und Speicherverwaltung Objekt

Pythons Speichermanagement verwendet:

1. Referenzz?hlung: Jedes Objekt verfolgt seine Referenzen. Wenn die Anzahl Null erreicht, wird der Speicher befreit.
2. Cyclic Müllsammlung: Verarbeitet Situationen, in denen sich Objekte kreisf?rmig verweisen und Speicherlecks verhindern.

Effiziente Codierungstechniken

[Fahren Sie mit den verbleibenden Abschnitten fort und passen Sie den Stil und den Inhalt an, wie in den vorherigen Beispielen gezeigt.]

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonGrundlagen der Python -Programmierung für Anf?nger - Analytics Vidhya. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!