Python 入門から熟練度まで: 基礎(chǔ)ゼロからプロジェクト開(kāi)発まで
Feb 20, 2024 am 11:42 AM
1. Python の概要
python は、1991 年に Guido van Rossum によって作成された、シンプルで學(xué)びやすく、強(qiáng)力な汎用 プログラミング言語(yǔ)です。 Python の設(shè)計(jì)コンセプトは、コードの読みやすさを重視し、さまざまなプロジェクトを迅速かつ効率的に構(gòu)築できるように、豊富なライブラリと ツールを 開(kāi)発者に提供することです。応用。
2. Python の基本構(gòu)文
Python の基本構(gòu)文は、変數(shù)、データ型、演算子、制御フロー ステートメントなどを含む他の プログラミング 言語(yǔ)と似ています。変數(shù)はデータを格納するために使用されます。データ型は、変數(shù)が格納できるデータ型を定義します。演算子は、データに対してさまざまな操作を?qū)g行するために使用されます。制御フロー ステートメントは、プログラムの実行フローを制御するために使用されます。
3. Python データ型
Python のデータ型には、整數(shù)、浮動(dòng)小數(shù)點(diǎn)數(shù)、strings、リスト、タプル、辭書、sets などが含まれます。整數(shù)は整數(shù)値、浮動(dòng)小數(shù)點(diǎn)數(shù)は 10 進(jìn)數(shù)、文字列は文字シーケンス、リストは順序付けされた変更可能なシーケンス、タプルは順序付けされた不変シーケンス、辭書はキーと値のペアのコレクション、コレクションは順序付けされておらず反復(fù)しない要素のコレクションです。
4. Python 演算子
Python の演算子には、算術(shù)演算子、比較演算子、論理演算子、代入演算子などが含まれます。算術(shù)演算子は、データの加算、減算、乗算、除算などの演算を?qū)g行するために使用され、比較演算子は、2 つのデータの値を比較するために使用され、論理演算子は、AND、OR、およびなどの演算を?qū)g行するために使用されます。データではなく、変數(shù)に値を代入するために代入演算子が使用されます。
5. Python 制御フロー ステートメント
Python の制御フロー ステートメントには、if ステートメント、while ステートメント、for ステートメントなどが含まれます。 if ステートメントは條件に基づいてさまざまなコード ブロックを?qū)g行するために使用され、while ステートメントは條件が満たされなくなるまでコード ブロックを繰り返し実行するために使用され、for ステートメントはシーケンス內(nèi)の要素を反復(fù)するために使用されます。
6. Python 関數(shù)
Python の関數(shù)は、他のコードから呼び出すことができるコード ブロックをカプセル化するメカニズムです。関數(shù)はパラメータを受け取り、結(jié)果を返すことができます。関數(shù)は、組み込み関數(shù)とユーザー定義関數(shù)の 2 種類に分類できます。組み込み関數(shù)は Python に付屬する関數(shù)ですが、ユーザー定義関數(shù)はプログラマ 自身が定義した関數(shù)です。
7. Python モジュール
Python のモジュールは、関連する関數(shù)、クラス、変數(shù)をまとめて編成するメカニズムであり、他のコードからインポートして使用できます。モジュールは、組み込みモジュールとサードパーティ モジュールの 2 つのタイプに分類できます。組み込みモジュールは Python に付屬するモジュールですが、サードパーティ モジュールは他のプログラマによって作成されたモジュールです。
8. Python オブジェクト指向プログラミング
Python はオブジェクト指向プログラミング をサポートしており、コードはクラスとオブジェクトを通じて編成できます。クラスはオブジェクトのテンプレートであり、オブジェクトはクラスのインスタンスです。クラスにはプロパティとメソッドを含めることができます。プロパティはオブジェクトの特性であり、メソッドはオブジェクトが実行できる操作です。
9. Python プロジェクト開(kāi)発
Python の基本知識(shí)を?qū)W習(xí)したら、Python プロジェクトの開(kāi)発を開(kāi)始できます。プロジェクト開(kāi)発は、學(xué)んだ知識(shí)を?qū)g際のシナリオに適用し、プログラミング スキルを発揮するのに役立ちます。 Python は、WEB 開(kāi)発、データ分析、機(jī)械學(xué)習(xí) など、さまざまな種類のプロジェクトの開(kāi)発に使用できます。
10. 概要Python は、あらゆる種類の人が學(xué)習(xí)するのに適した、學(xué)びやすく強(qiáng)力なプログラミング言語(yǔ)です。この記事では、ゼロから始めて、Python の基本構(gòu)文、データ型、演算子、制御フロー ステートメント、関數(shù)、モジュール、オブジェクト指向プログラミングなどを徐々に紹介し、デモ コードを通じて読者がこれらの知識(shí)ポイントを理解し、習(xí)得できるようにします。この記事を通じて読者が Python の基礎(chǔ)を?qū)Wび、Python を使用してさまざまな便利なアプリケーションを開(kāi)発できるようになることを願(yuàn)っています。
以上がPython 入門から熟練度まで: 基礎(chǔ)ゼロからプロジェクト開(kāi)発までの詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國(guó)語(yǔ) Web サイトの他の関連記事を參照してください。
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PythonはSQL Server Pyodbcの例に接続します
Jul 30, 2025 am 02:53 AM
Pyodbcのインストール：Pipinstallpyodbcコマンドを使用してライブラリをインストールします。 2.接続sqlserver：pyodbc.connect（）メソッドを介して、ドライバー、サーバー、データベース、uid/pwdまたはtrusted_connectionを含む接続文字列を使用し、それぞれSQL認(rèn)証またはWindows認(rèn)証をサポートします。 3.インストールされているドライバーを確認(rèn)します：pyodbc.drivers（）を?qū)g行し、「sqlserver」を含むドライバー名をフィルタリングして、「sqlserverのodbcdriver17」などの正しいドライバー名が使用されるようにします。 4.接続文字列の重要なパラメーター
Python Pandas Meltの例
Jul 27, 2025 am 02:48 AM
pandas.melt（）は、幅広い形式データを長(zhǎng)い形式に変換するために使用されます。答えは、ID_VARSを識(shí)別列を保持し、value_varsを溶かしてvar_nameおよびvalue_nameを選択する列を選択して、新しい列名を定義することです。列は1.id_vars = 'name'を意味します。 4.Value_Name = 'スコア'元の値の新しい列名を設(shè)定し、最後に名前、件名、スコアを含む3つの列を生成します。
メモリバウンド操作のためのPythonの最適化
Jul 28, 2025 am 03:22 AM
Pythoncanbeoptimizedformemory-boundoperationsは、ヘッドゲネレーター、EfficientDataStructures、およびManagingObjectlifetimes.first、Usegeneratoratoratoratoratoratoraturatussを使用していることを確認(rèn)してください
Python Djangoが例を形成します
Jul 27, 2025 am 02:50 AM
まず、名前、メールボックス、メッセージフィールドを含む連絡(luò)先フォームを定義します。 2。ビューでは、フォームの送信はPOSTリクエストを?qū)彇摔工毪长趣摔瑜陝I理され、検証が渡された後、Cleaned_Dataが取得され、応答が返されます。 3。テンプレートでは、{{form.as_p}}を使用してフィールドをレンダリングし、{％csrf_token％}を追加してCSRF攻撃を防ぎます。 4. contact_viewビューにポイント /連絡(luò)先 /にURLルーティングを構(gòu)成します。 Modelformを使用してモデルを直接関連付けてデータストレージを?qū)g現(xiàn)します。 Djangoformsは、データ検証、HTMLレンダリング、エラープロンプトの統(tǒng)合処理を?qū)g裝します。これは、安全な形式機(jī)能の迅速な発展に適しています。
暗號(hào)通貨の統(tǒng)計(jì)的裁定とは何ですか？統(tǒng)計(jì)的な裁定はどのように機(jī)能しますか？
Jul 30, 2025 pm 09:12 PM
統(tǒng)計(jì)アービトラージの紹介統(tǒng)計(jì)的arbitrageは、數(shù)學(xué)モデルに基づいて金融市場(chǎng)で価格の不一致を捉える取引方法です。その核となる哲學(xué)は、平均回帰に由來(lái)する、つまり、資産価格は短期的には長(zhǎng)期的な傾向から逸脫する可能性がありますが、最終的には歴史的平均に戻ります。トレーダーは統(tǒng)計(jì)的方法を使用して、資産間の相関を分析し、通常は同期して変更されるポートフォリオを探す。これらの資産の価格関係が異常に逸脫すると、裁定取引の機(jī)會(huì)が生じます。暗號(hào)通貨市場(chǎng)では、主に市場(chǎng)自體の非効率性と劇的な変動(dòng)のために、統(tǒng)計(jì)的な裁定が特に一般的です。従來(lái)の金融市場(chǎng)とは異なり、暗號(hào)通貨は24時(shí)間體制で動(dòng)作し、その価格はニュース速報(bào)、ソーシャルメディアの感情、テクノロジーのアップグレードに非常に敏感です。この一定の価格の変動(dòng)は、頻繁に価格設(shè)定バイアスを作成し、仲裁人を提供します
Python Iterと次の例
Jul 29, 2025 am 02:20 AM
iter（）は、Iteratorオブジェクトを取得するために使用され、次の要素を取得するために次（）が使用されます。 1。Iterator（）を使用して、リストなどの反復(fù)性オブジェクトを反復(fù)器に変換します。 2。NEXT（）を呼び出して要素を1つずつ取得し、要素が使い果たされたときに停止の例外をトリガーします。 3.次の（iterator、デフォルト）を使用して、例外を回避します。 4。カスタムイテレーターは、反復(fù)ロジックを制御するために__iter __（）および__next __（）メソッドを?qū)g裝する必要があります。デフォルト値を使用することは、安全なトラバーサルの一般的な方法であり、メカニズム全體が簡(jiǎn)潔で実用的です。
Python Biopythonを使用したバイオインフォマティクス
Jul 27, 2025 am 02:33 AM
Biopythonは、バイオインフォマティクスの生物學(xué)的データを処理するための重要なPythonライブラリであり、開(kāi)発効率を向上させるための豊富な機(jī)能を提供します。インストール方法は簡(jiǎn)単です。PipinstallBiopythonを使用してインストールを完了できます。 Bioモジュールをインポートした後、FASTAファイルなどの一般的なシーケンス形式をすばやく解析できます。 SEQオブジェクトは、DNA、RNA、および反転相補(bǔ)性やタンパク質(zhì)配列への翻訳などのタンパク質(zhì)配列の操作をサポートしています。 Bio.entrezを介して、NCBIデータベースにアクセスしてGenBankデータを取得できますが、メールアドレスを設(shè)定する必要があります。さらに、BioPythonは、構(gòu)造解析タスクに適したペアワイズシーケンスアライメントとPDBファイルの解析をサポートしています。
Python psycopg2接続プールの例
Jul 28, 2025 am 03:01 AM
psycopg2.pool.simpleconnectionPoolを使用して、データベース接続を効果的に管理し、頻繁な接続の作成と破壊によって引き起こされるパフォーマンスオーバーヘッドを回避します。 1.接続プールを作成するときは、接続プールが正常に初期化されていることを確認(rèn)するために、接続パラメーターとデータベース接続パラメーターの最小數(shù)と最大數(shù)を指定します。 2。getConn（）を介して接続を取得し、putconn（）を使用して、データベース操作を?qū)g行した後に接続をプールに戻します。絶えずconn.close（）を呼び出すことは禁止されています。 3. SimpleConnectionPoolはスレッドセーフであり、マルチスレッド環(huán)境に適しています。 4.コンテキストマネージャーと組み合わせてコンテキストマネージャーを?qū)g裝して、例外が記載されているときに接続を正しく返すことができることを確認(rèn)することをお?jiǎng)幛幛筏蓼埂?/p>
