Pengenalan

Profesional data yang berpengalaman telah mengamati peralihan dalam dominasi kemahiran teknikal tertentu, trend yang disokong oleh data. Sebelum pelepasan Numpy 2005, Python dianggap lambat untuk analisis berangka. Numpy mengubahnya. Pandas (2008) mengukuhkan kedudukan Python sebagai bahasa utama untuk analisis data .

Kemunculan kerangka seperti Scikit-learn, tensorflow, dan pytorch terus menyusun status Python sebagai bahasa pengaturcaraan terkemuka untuk sains data (AI dan pembelajaran mesin) .

Walaupun beberapa tahun yang lalu, pilihan antara R dan Python untuk profesional data dianggap kurang kritikal, kebangkitan AI dan LLMS telah mendorong Python ke barisan hadapan. Artikel ini membentangkan tips dan tip python penting untuk meningkatkan kemahiran pengekodan anda, tanpa mengira tahap pengalaman anda.

Objektif pembelajaran

Panduan ini bertujuan untuk memastikan anda dengan yakin menavigasi kod python peringkat pengeluaran oleh:

1. Memperkukuhkan pemahaman anda tentang konsep python teras.
2. Meningkatkan pemahaman anda terhadap fungsi kod pengeluaran.
3. Membolehkan anda menghasilkan semula kod dan menulis ciri yang difahami oleh pasukan anda.

Notebook Python yang mengandungi semua contoh kod tersedia untuk dimuat turun [pautan ke muat turun]. Ini berfungsi sebagai rujukan sintaks berguna.

Sebelum menyelidiki butiran, mari kita jelaskan soalan utama: Mengapa Python?

Jadual Kandungan

• Mengapa Master Python?
• Asas Python
  • Menaip statik vs dinamik
  • Statik vs mengikat dinamik
• Penyusunan dalam bahasa pengaturcaraan
• Kata kunci python utama
• Pengenalpastian vs pembolehubah
• Jenis penukaran
• Ketidakhadiran dalam Python
  • Pertimbangan peringkat memori
  • Ketahanan Datatip Primitif
• Penghapusan objek dan pengurusan ingatan
• Teknik pengekodan yang cekap
  • Menggunakan any pengendali dan bukannya or
• Manipulasi rentetan
  • Kepentingan watak unicode
• Rentetan dan pengurusan ingatan
  • Mencetak teks berwarna
  • Membuka Pelayar Web
  • Concatenation tanpa operator ""
  • Kaedah split() rentetan
  • Kaedah rentetan join()
  • Menggunakan pengendali in substrings
  • Mencari indeks dengan find()
  • Menggunakan id() untuk mendapatkan identiti objek
  • Alias
  • Mengubah output cetak dengan end
  • Mencetak pelbagai elemen dengan koma
  • F-string untuk pemformatan
  • Kembali dan memberikan pelbagai nilai
  • Pengendali bersyarat ternary dan pemantauan senarai
  • Pembolehubah bendera
  • Mengeluarkan senarai pendua dengan set
  • Menggunakan in keadaan ringkas
• Strategi debugging
• Soalan yang sering ditanya

Mengapa Master Python?

87% saintis data yang signifikan menggunakan Python untuk projek utama mereka, dengan 10% lagi menggunakannya. Pengangkatan yang meluas ini menyoroti kepentingannya. Python digunakan secara meluas dalam Gen-AI, pembelajaran mendalam, sains data, analisis data, pembangunan web, dan pengikis web. Popularitasnya dalam AI dan pembelajaran mesin berpunca dari:

• Kemudahan Pembelajaran: Python menawarkan sintaks yang lebih mudah daripada bahasa seperti C atau Java, menjadikannya mesra pemula.
• Perpustakaan Kaya: Ia menawarkan banyak fungsi terbina dalam (contohnya, print() , list() , str() ) dan perpustakaan (contohnya, numpy, panda, scikit-learn) untuk menyelaraskan tugas-tugas kompleks.
• Komuniti Sokongan: Komuniti Python yang besar dan aktif menyediakan bantuan yang sedia ada.

Nota: Python adalah sensitif kes. Konvensyen Snake_case (huruf kecil dengan garis bawah) disyorkan untuk meminimumkan kesilapan sintaks.

Mari kita meneroka aspek teras pengaturcaraan Python.

Asas Python

Bahagian ini merangkumi konsep python asas:

Menaip statik vs dinamik

• Menaip statik: Kaedah penyerahan dan akses harta ditentukan pada masa penyusunan, meningkatkan keselamatan jenis dan berpotensi mengurangkan masa pelaksanaan. (Contoh: int q = 9; dalam c)
• Menaip dinamik: Jenis data berubah -ubah ditentukan pada masa runtime, yang membolehkan perubahan jenis fleksibel. (Contoh: a = 1; a = "Hi"; dalam python)

Statik vs mengikat dinamik

• Mengikat statik (mengikat awal): Kaedah penyerahan ditentukan pada masa penyusunan, yang membawa kepada pelaksanaan yang lebih cepat dan keselamatan jenis yang lebih baik.
• Pengikatan dinamik (mengikat lewat): Penyerahan kaedah ditentukan pada masa runtime, menawarkan fleksibiliti dan polimorfisme yang lebih besar.

Penyusunan dalam bahasa pengaturcaraan

Penyusunan mengubah kod peringkat tinggi ke dalam kod binari yang boleh dilaksanakan mesin. Ini dilakukan dengan menggunakan:

• Pengkompil: (misalnya, Java, C, C) menterjemahkan keseluruhan kod sekaligus sebelum pelaksanaan.
• Jurubahasa: (misalnya, Python, PHP) menterjemahkan baris kod mengikut garis semasa pelaksanaan.

Kata kunci python utama

[Imej kata kunci python utama]

Pengenalpastian vs pembolehubah

Pengenal pasti nama yang digunakan untuk mengenal pasti objek secara unik (pembolehubah, fungsi, kelas, dan lain -lain), manakala pembolehubah adalah nama yang berkaitan dengan lokasi memori yang menyimpan nilai. Peraturan Pengenalpastian Python termasuk:

1. Tidak boleh bermula dengan digit.
2. Boleh mengandungi huruf besar/huruf kecil, digit, dan garis bawah.
3. Tidak boleh menjadi kata kunci.

Jenis penukaran

Jenis penukaran (atau jenis pemutus) mengubah jenis data objek. Python menyokong:

• Penukaran jenis tersirat: Interpreter secara automatik mengendalikan penukaran jenis untuk meminimumkan kehilangan data.
• Penukaran jenis eksplisit: Menggunakan fungsi seperti int() , float() , dan str() untuk secara eksplisit menukar jenis. Perhatian diperlukan untuk mengelakkan kehilangan data.

Ketidakhadiran dalam Python

• Objek yang tidak berubah: int , float , complex , str , tuple , frozenset . Nilai mereka tidak boleh diubah selepas penciptaan.
• Objek Mutable: list , dict , set , bytearray . Nilai mereka boleh diubahsuai di tempatnya.

Pertimbangan peringkat memori

Pengubahsuaian objek yang tidak berubah menghasilkan objek baru dalam ingatan, sementara perubahan objek yang boleh berubah berlaku dalam peruntukan memori yang ada.

Ketahanan Datatip Primitif

Fungsi id() mendedahkan alamat memori unik objek. Ini menunjukkan bahawa mengubahsuai objek yang tidak berubah menghasilkan objek baru dengan alamat memori yang berbeza.

Penghapusan objek dan pengurusan ingatan

Pengurusan memori Python menggunakan:

1. Pengiraan Rujukan: Setiap objek menjejaki rujukannya. Apabila kiraan mencapai sifar, ingatan dibebaskan.
2. Koleksi Sampah Siklik: Mengendalikan situasi di mana objek merujuk secara rujukan antara satu sama lain, mencegah kebocoran memori.

Teknik pengekodan yang cekap

[Teruskan dengan bahagian yang tinggal, menyesuaikan gaya dan kandungan seperti yang ditunjukkan dalam contoh sebelumnya.]

Atas ialah kandungan terperinci Asas Pengaturcaraan Python untuk Pemula - Analytics Vidhya. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!