Pitão, você já ouviu falar dele e se pergunta o que há de tão especial neste idioma. Com a ascensão de e , é impossível fugir disso. Você pode se questionar, Python é fácil de aprender? Deixe-me dizer-lhe, na verdade é ! e estou aqui para ajudá-lo a começar com os fundamentos do Python.
Este blog será um guia para:
-
O que é Python? - Recursos do Python
- Saltando para o básico do Python
- Controle de fluxo
- Manipulação de arquivos
- OOPS com Python
Vamos começar.
O que é Python?
Python em palavras simples é um Linguagem de programação dinâmica de alto nível qual é interpretado . Guido van Rossum, o pai do Python tinha objetivos simples em mente quando o estava desenvolvendo, código de aparência fácil, legível e de código aberto. Python é classificado como a 3ª linguagem mais proeminente, seguido por e em uma pesquisa realizada em 2018 pela Stack Overflow que atesta ser a linguagem que mais cresce.
Recursos do Python
Python é atualmente minha linguagem favorita e preferida para trabalhar por causa de seu simplicidade, bibliotecas poderosas e legibilidade . Você pode ser um programador da velha escola ou pode ser completamente novo na programação, Pitão é a melhor maneira de começar!
Python fornece recursos listados abaixo:
- Simplicidade: Pense menos na sintaxe da linguagem e mais no código.
- Código aberto: Uma linguagem poderosa e gratuita para qualquer pessoa usar e alterar conforme necessário.
- Portabilidade: O código Python pode ser compartilhado e funcionaria da mesma maneira que foi planejado. Perfeito e sem complicações.
- Sendo incorporável e extensível: Python pode conter fragmentos de outras linguagens para realizar certas funções.
- Sendo interpretado: As preocupações com tarefas de grande memória e outras tarefas pesadas da CPU são cuidadas pelo próprio Python, deixando você se preocupar apenas com a codificação.
- Grande quantidade de bibliotecas: ? Python ajuda você. Desenvolvimento web? Python ainda tem tudo para você. Sempre.
- Orientação a objetos: Os objetos ajudam a decompor problemas complexos da vida real de forma que possam ser codificados e resolvidos para obter soluções.
Para resumir, Python tem um sintaxe simples , é legível , e tem ótimo suporte da comunidade . Agora você pode ter a pergunta: o que você pode fazer se conhece Python? Bem, você tem várias opções para escolher.
Agora, quando você sabe que o Python tem um conjunto de recursos tão incrível, por que não começamos com o Python Básico?
Saltando para o básico do Python
Para começar com o Python Basics, você precisa primeiro instalar Python no seu sistema certo? Então, vamos fazer isso agora! Você deveria saber disso mais Linux e Unix distribuições hoje em dia vêm com uma versão do Python pronta para uso. Para se configurar, você pode seguir este .
Assim que estiver configurado, você precisa criar seu primeiro projeto. Siga esses passos:
- Crio Projeto e digite o nome e clique crio .
- Clique com o botão direito na pasta do projeto e crie um arquivo python usando Novo-> Arquivo-> Arquivo Python e insira o nome do arquivo
Você Terminou. Você configurou seus arquivos para começar .Você está animado para começar a programar? Vamos começar. Em primeiro lugar, o programa “Hello World”.
print ('Olá, mundo, bem-vindo a edureka!')Resultado : Olá, mundo, bem-vindo a edureka!
Aí está você, esse é o seu primeiro programa. E você pode dizer pela sintaxe, que é super fácil para entender. Vamos passar aos comentários em Python Basics.
Comentários em Python
O comentário de uma única linha em Python é feito usando o símbolo # e ”'para comentários de várias linhas. Se você quiser saber mais sobre comentários , você pode ler isso . Depois de saber como comentar no Python Basics, vamos pular para as variáveis no Python Basics.
Variáveis
Variáveis em palavras simples são espaços de memória onde você pode armazenar dados ou valores . Mas o problema aqui no Python é que as variáveis não precisam ser declaradas antes do uso, pois é necessário em outras linguagens. o tipo de dados é atribuído automaticamente para a variável. Se você inserir um número inteiro, o tipo de dados será atribuído como número inteiro. Você entra em um , a variável é atribuída a um tipo de dados de string. Você entendeu a ideia. Isso torna o Python linguagem digitada dinamicamente . Você usa o operador de atribuição (=) para atribuir valores às variáveis.
a = 'Bem-vindo a edureka!' b = 123 c = 3,142 impressão (a, b, c)
Resultado : Bem-vindo ao edureka! 123 3.142
Você pode ver a maneira como atribuí os valores a essas variáveis. É assim que você atribui valores a variáveis em Python. E se você está se perguntando, sim, você pode imprimir múltiplas variáveis em um único imprimir declaração . Agora, vamos examinar os tipos de dados no básico do Python.
Tipos de dados em Python
Os tipos de dados são basicamente dados que um suporte de linguagem de forma que seja útil definir dados da vida real, como salários, nomes de funcionários e assim por diante. As possibilidades são infinitas. Os tipos de dados são mostrados abaixo:
Tipos de dados numéricos
Como o nome sugere, isso serve para armazenar tipos de dados numéricos nas variáveis. Você deve saber que eles são imutável , o que significa que os dados específicos na variável não podem ser alterados.
Existem 3 tipos de dados numéricos:
- Inteiro: É tão simples dizer que você pode armazenar valores inteiros nas variáveis. Ex: a = 10.
- Flutuador: Float contém os números reais e são representados por um decimal e às vezes até notações científicas com E ou e indicando a potência de 10 (2,5e2 = 2,5 x 102 = 250). Ex: 10,24.
- Números complexos: Eles têm a forma a + bj, onde aeb são flutuantes e J representa a raiz quadrada de -1 (que é um número imaginário). Ex: 10 + 6j.
a = 10 b = 3,142 c = 10 + 6j
Agora que você entendeu os vários tipos de dados numéricos, pode entender a conversão de um tipo de dados em outro neste blog de Noções básicas do Python.
Conversão de Tipo
A conversão de tipo é o conversão de um tipo de dados em outro tipo de dados o que pode ser muito útil para nós quando começamos a programar para obter soluções para nossos problemas.Vamos entender com exemplos.
a = 10 b = 3,142 c = 10 + 6j print (int (b), float (a), str (c))
Resultado : 10,0 3 '10 + 6j '
Você pode entender, digite conversão pelo trecho de código acima.‘A’ como um número inteiro, ‘b’ como um float e ‘c’ como um número complexo. Você usa os métodos float (), int (), str () que estão embutidos no Python, o que nos ajuda a convertê-los. Conversão de Tipo pode ser muito importante quando você passa para exemplos do mundo real.
Uma situação simples poderia ser quando você precisasse calcular o salário dos funcionários em uma empresa e eles deveriam estar em formato flutuante, mas são fornecidos a nós no formato de string. Portanto, para tornar nosso trabalho mais fácil, basta usar a conversão de tipo e converter a cadeia de salários em float e, em seguida, seguir em frente com nosso trabalho. Agora, vamos ver o tipo de dados List em Python Basics.
Listas
Lista em palavras simples pode ser considerada como que existem em outras línguas, mas com a exceção de que podem ter elementos heterogêneos neles, ou seja, diferentes tipos de dados na mesma lista . Listas são mutável , o que significa que você pode alterar os dados disponíveis neles.
Para aqueles de vocês que não sabem o que é um array, você pode entendê-lo imaginando um Rack que pode armazenar dados da maneira que você precisa. Mais tarde, você pode acessar os dados chamando a posição em que foram armazenados, que é chamada de Índice em uma linguagem de programação. Listas são definidas usando o método a = list () ou usando a = [], onde ‘a’ é o nome da lista.
Você pode ver na figura acima, os dados armazenados na lista e o índice relacionado a esses dados armazenados na lista. Observe que o índice em Python sempre começa com '0' . Agora você pode passar para as operações possíveis com as Listas.
As operações de lista são mostradas abaixo no formato tabular.
| Fragmento de código | Produto obtido | Descrição da Operação |
| para [2] | 135 | Encontra os dados no índice 2 e os retorna |
| para [0: 3] | [3.142, ‘Não’, 135] | Os dados do índice 0 a 2 são retornados, pois o último índice mencionado é sempre ignorado. |
| a [3] = ‘edureka!’ | move ‘edureka!’ para o índice 3 | Os dados são substituídos no índice 3 |
| de a [1] | Exclui ‘Hindi’ da lista | Exclua os itens e não devolve nenhum item de volta |
| len (a) | 3 | Obtenha o comprimento de uma variável em Python |
| a * 2 | Produza a lista 'a' duas vezes | Se um dicionário é multiplicado por um número, ele é repetido esse número de vezes |
| a [:: - 1] | Produza a lista na ordem inversa | O índice começa em 0 da esquerda para a direita. Na ordem inversa, ou da direita para a esquerda, o índice começa em -1. |
| a.append (3) | 3 serão adicionados no final da lista | Adicione dados no final da lista |
| a.extend (b) | [3.142, 135, ‘edureka!’, 3, 2] | ‘B’ é uma lista com valor 2. Adiciona os dados da lista ‘b’ apenas a ‘a’. Nenhuma alteração é feita em 'b'. |
| a.insert (3, 'olá') | [3.142, 135, ‘edureka!’, ‘Olá’, 3, 2] | Obtém o índice, o valor e o anúnciovalor ds para esse índice. |
| a.remove (3.142) | [135, ‘edureka!’, ‘Olá’, 3, 2] | Remove o valor da lista que foi passada como argumento. Nenhum valor retornado. |
| a.index (135) | 0 | Encontra o elemento 135 e retorna o índice desses dados |
| a.count (‘olá’) | 1 | Ele percorre a string e encontra as vezes em que foi repetido na lista |
| a.pop (1) | _ Edureka! _ | Exibe o elemento no índice fornecido e retorna o elemento, se necessário. |
| a.reverse () | [2, 3, ‘olá’, 135] | Ele apenas inverte a lista |
| um tipo() | [5, 1234, 64738] | Classifica a lista com base na ordem crescente ou decrescente. |
| uma clara() | [] | Usado para remover todos os elementos que estão presentes na lista. |
Agora que você entendeu as várias funções da lista, vamos passar a entender as tuplas no básico do Python.
Tuplas
Tuplas em Python são os o mesmo que listas . Só uma coisa a lembrar, tuplas são imutável . Isso significa que, depois de declarar a tupla, você não pode adicionar, excluir ou atualizar a tupla. Simples assim. Isto faz tuplas muito mais rápido do que listas uma vez que são valores constantes.
As operações são semelhantes às listas, mas aquelas em que a atualização, exclusão, adição está envolvida, essas operações não funcionam. As tuplas em Python são escritas a = () ou a = tupla (), onde ‘a’ é o nome da tupla.
a = ('Lista', 'Dicionário', 'Tupla', 'Inteiro', 'Flutuante') imprimir (a)Resultado = (‘Lista’, ‘Dicionário’, ‘Tupla’, ‘Inteiro’, ‘Flutuante’)
Isso basicamente envolve a maioria das coisas que são necessárias para tuplas, pois você as usaria apenas nos casos em que deseja uma lista com um valor constante, portanto, você usa tuplas. Vamos passar para Dicionários no básico do Python.
Dicionário
O dicionário é melhor compreendido quando você tem um exemplo do mundo real conosco. O exemplo mais fácil e bem compreendido seria o da lista telefônica. Imagine a lista telefônica e entenda os vários campos que existem nela. Há o nome, telefone, e-mail e outros campos que você pode pensar. Pense no Nome Enquanto o chave e a nome que você insere como o valor . Similarmente, telefone Como chave , dados inseridos Como valor . Isso é o que um dicionário é. É uma estrutura que mantém o valor chave pares.
O dicionário é escrito usando a = dict () ou usando a = {} onde a é um dicionário. A chave pode ser uma string ou um número inteiro que deve ser seguido por um “:” e o valor dessa chave.
MyPhoneBook = 'Nome': ['Akash', 'Ankita'], 'Telefone': ['12345', '12354'], 'E-Mail': ['akash@rail.com', 'ankita @ rail. com ']} imprimir (MyPhoneBook)
Resultado : {'Nome': ['Akash', 'Ankita'], 'Telefone': ['12345', '12354'], 'E-mail': ['akash@rail.com', 'ankita @ rail. com ']}
Acessando elementos do Dicionário
Você pode ver que as chaves são Nome, Telefone e E-mail, cada uma com 2 valores atribuídos a eles. Quando você imprime o dicionário, a chave e o valor são impressos. Agora, se você deseja obter valores apenas para uma chave específica, pode fazer o seguinte. Isso é chamado de acessar os elementos do dicionário.
imprimir (MyPhoneBook ['E-Mail'])
Resultado : ['Akash@rail.com', 'ankita@rail.com']
Operações de Dicionário
| Fragmento de código | Produto obtido | Descrição da Operação |
| MyPhoneBook.keys () | dict_keys ([‘Nome’, ‘Telefone’, ‘E-Mail’]) | Retorna todas as chaves do dicionário |
| MyPhoneBook.values () | dict_values ([[‘Akash’, ‘Ankita’], [12345, 12354], [‘ankita@rail.com’, ‘akash@rail.com’]]) | Retorna todos os valores do dicionário |
| MyPhoneBook [‘id’] = [1, 2] | {'Nome': ['Akash', 'Ankita'], 'Telefone': [12345, 12354], 'E-mail': ['ankita@rail.com', 'akash@rail.com'], ' id ': [1, 2]} é o valor atualizado. | A nova chave, par de valores de id é adicionado ao dicionário |
| MyPhoneBook [‘Nome’] [0] = ”Akki” | ‘Nome’: [‘Akki’, ‘Ankita’] | Acesse a lista de nomes e altere o primeiro elemento. |
| do MyPhoneBook [‘id’] | Nome ‘Nome’: [‘Akash’, ‘Ankita’], ‘Telefone’: [12345, 12354], ‘E-Mail’: [‘ankita@rail.com’, ‘akash@rail.com’] | O par de chave e valor de ID foi excluído |
| len (MyPhoneBook) | 3 | 3 pares de valores-chave no dicionário e, portanto, você obtém o valor 3 |
| MyPhoneBook.clear () | {} | Limpe a chave, os pares de valor e faça um dicionário claro |
Agora você pode ter um melhor entendimento dos dicionários no Python Basics. Portanto, vamos passar para Sets neste blog de Python Basics.
Jogos
Um conjunto é basicamente um coleção não ordenada de elementos ou itens. Elementos são único no conjunto. Dentro , eles estão escritos dentro colchetes e separados por vírgulas .Você pode ver que mesmo se houver elementos semelhantes no conjunto 'a', ele ainda será impresso apenas uma vez porque conjuntos são uma coleção de elementos únicos.
a = {1, 2, 3, 4, 4, 4} b = {3, 4, 5, 6} impressão (a, b)Resultado : {1, 2, 3, 4} {3, 4, 5, 6}
Operações em conjuntos
| Fragmento de código | Produto obtido | Descrição da Operação |
| a | b | {1, 2, 3, 4, 5, 6} | Operação de união onde todos os elementos dos conjuntos são combinados. |
| a e b | {3. 4} | Operação de interseção onde apenas os elementos presentes em ambos os conjuntos são selecionados. |
| a - b | {1, 2} | Operação de diferença onde os elementos presentes em 'a' e 'b' são excluídos e os elementos restantes de 'a' é o resultado. |
| a ^ b | {1, 2, 5, 6} | A operação de diferença simétrica em que os elementos que se cruzam são excluídos e os elementos restantes em ambos os conjuntos é o resultado. |
Os conjuntos são simples de entender, então vamos passar para as strings no Python Basics.
Cordas
Strings em Python são os tipos de dados mais usados, especialmente porque são mais fáceis para nós, humanos, interagirmos. Eles são literalmente palavras e letras que fazem sentido em como estão sendo usados e em que contexto. Python acerta tudo porque tem uma integração poderosa com strings. Cordas são escritos dentro de um solteiro (‘’) Ou aspas duplas (“”). Strings são imutável o que significa que os dados na string não podem ser alterados em índices específicos.
As operações de strings com Python podem ser mostradas como:
Nota: A string aqui que uso é: mystsr = ”edureka! é minha casa ”
| Fragmento de código | Produto obtido | Descrição da Operação |
| linho (misterioso) | vinte | Encontra o comprimento da corda |
| mystr.index (‘!’) | 7 | Encontra o índice do caractere fornecido na string |
| mystr.count (‘!’) | 1 | Encontra a contagem do caractere passado como parâmetro |
| mystr.upper () | EDUREKA! É MEU LUGAR | Converte toda a string em maiúsculas |
| mystr.split (‘‘) | [‘Edureka!’, ‘É’, ‘meu’, ‘lugar’] | Quebra a string com base no delimitador passado como parâmetro. |
| mystr.lower () | edureka! é minha casa | Converte todas as strings da string em minúsculas |
| mystr.replace (‘‘, ‘,’) | edureka! é, meu, lugar | Substitui a string que tem o valor antigo pelo novo valor. |
| mystr.capitalize () | Edureka! é minha casa | Isso coloca a primeira letra da string em maiúscula |
Estas são apenas algumas das funções disponíveis e você poderá encontrar mais se pesquisar por elas.
Splicing in Strings
Splicing é quebrando a corda no formato ou da maneira que você deseja obtê-lo. Para saber mais sobre este assunto, você pode Existem muitas funções embutidas em Python para as quais você pode consultar este . Isso basicamente resume os tipos de dados em Python. Espero que você tenha um bom entendimento do mesmo e caso tenha alguma dúvida, deixe um comentário e entrarei em contato o mais breve possível.
Agora, vamos passar para Operadores no básico do Python.
Operadores em Python
Operadores são constrói você usa para manipular a dados de forma que você pode concluir algum tipo de solução para nós. Um exemplo simples seria que se houvesse 2 amigos com 70 rúpias cada um e você quisesse saber o total que cada um deles tinha, você adicionaria o dinheiro. Em Python, você usa o operador + para adicionar os valores que somariam 140, que é a solução para o problema.
Python tem uma lista de operadores que podem ser agrupados como:
Vamos seguir em frente e entender cada um desses operadores com atenção.
Observação: as variáveis são chamadas de operandos que vêm à esquerda e à direita do operador. Ex:
a = 10 b = 20 a + b
Aqui, 'a' e 'b' são os operandos e + é o operador.
Operador Aritmético
Eles são usados para realizar operaçoes aritimeticas nos dados.
| Operador | Descrição |
| + | Adiciona os valores dos operandos |
| - | Subtrai o valor do operador direito com o operador esquerdo |
| * | Múltiplos operando esquerdo com o operando direito |
| / | Divide o operando esquerdo com o operando direito |
| % | Divide o operando esquerdo com o operando direito e retorna o restante |
| ** | Executa o exponencial do operando esquerdo com o operando direito |
O snippet de código abaixo ajudará você a entendê-lo melhor.
a = 2 b = 3 impressão (a + b, a-b, a * b, a / b, a% b, a ** b, fim = ',')
Resultado : 5, -1, 6, 0,66666666666666666, 2, 8
Depois de entender o que são os operadores aritméticos no Python Basics, vamos passar aos operadores de atribuição.
Operadores de atribuição
Como o nome sugere, eles são usados para atribuir valores às variáveis . Simples assim.
relacionamento é um em java
Os vários operadores de atribuição são:
| Operador | Descrição |
| = | É usado para atribuir o valor da direita à variável da esquerda |
| + = | Notação para atribuir o valor da adição do operando esquerdo e direito ao operando esquerdo. |
| - = | Notação para atribuir o valor da diferença do operando esquerdo e direito ao operando esquerdo. |
| * = | Notação abreviada para atribuir o valor do produto do operando esquerdo e direito ao operando esquerdo. |
| / = | Notação abreviada para atribuir o valor da divisão do operando esquerdo e direito ao operando esquerdo. |
| % = | Notação abreviada para atribuir o valor do restante do operando esquerdo e direito ao operando esquerdo. |
| ** = | Notação abreviada para atribuir o valor exponencial do operando esquerdo e direito ao operando esquerdo. |
Vamos prosseguir para os operadores de comparação neste blog de Noções básicas do Python.
Operadores de comparação
Esses operadores são usados para trazer à tona o relacionamento entre os operandos esquerdo e direito e derivar uma solução necessária. É tão simples como dizer que você os usa para fins de comparação . A saída obtida por esses operadores será verdadeira ou falsa, dependendo se a condição é verdadeira ou não para esses valores.
| Operador | Descrição |
| == | Descubra se os operandos esquerdo e direito são iguais em valor ou não |
| ! = | Descubra se os valores dos operadores esquerdo e direito não são iguais |
| < | Descubra se o valor do operando direito é maior do que o operando esquerdo |
| > | Descubra se o valor do operando esquerdo é maior do que o operando direito |
| <= | Descubra se o valor do operando direito é maior ou igual ao operando esquerdo |
| > = | Descubra se o valor do operando esquerdo é maior ou igual ao operando direito |
Você pode ver o funcionamento deles no exemplo abaixo:
a = 21 b = 10 se a == b: print ('a é igual ab') se a! = b print ('a não é igual ab') se a b: print ('a é maior que b') se a<= b: print ( 'a is either less than or equal to b' ) if a>= b: print ('a é maior ou igual ab') Resultado :
a não é igual a b
a é maior que b
a é maior ou igual a b
Vamos prosseguir com os operadores bit a bit nos Fundamentos do Python.
Operadores bit a bit
Para entender esses operadores, você precisa entender o teoria dos bits . Esses operadores são usados para manipular diretamente os bits .
| Operador | Descrição |
| E | Usado para fazer a operação AND em bits individuais dos operandos esquerdo e direito |
| | | Usado para fazer a operação OR em bits individuais dos operandos esquerdo e direito |
| ^ | Usado para fazer a operação XOR em bits individuais dos operandos esquerdo e direito |
| ~ | Usado para fazer a operação de complemento de 1 em bits individuais dos operandos esquerdo e direito |
| << | Usado para deslocar o operando à esquerda em tempos de operando à direita. Um deslocamento para a esquerda é equivalente a multiplicar por 2. |
| >> | Usado para deslocar o operando à esquerda em tempos de operando à direita. Um deslocamento para a direita é equivalente a dividir por 2. |
Seria melhor praticar isso sozinho em um computador. Prosseguindo com os operadores lógicos no Python Basics.
Operadores lógicos
Eles são usados para obter um certo lógica dos operandos. Temos 3 operandos.
- e (Verdadeiro se os operandos esquerdo e direito forem verdadeiros)
- ou (Verdadeiro se um dos operandos for verdadeiro)
- não (Dá o oposto do operando passado)
a = Verdadeiro b = Impressão falsa (a e b, a ou b, não a)
Resultado: Falso Verdadeiro Falso
Passando para os operadores de associação no Python Basics.
Operadores de associação
Eles são usados para testar se um variável particular ou valor existe em uma lista, dicionário, tupla, conjunto e assim por diante.
Os operadores são:
- dentro (Verdadeiro se o valor ou variável for encontrado na sequência)
- não em (Verdadeiro se o valor não for encontrado na sequência)
a = [1, 2, 3, 4] se 5 em a: print ('Sim!') se 5 não em a: print ('Não!')Resultado : Não!
Vamos pular para os operadores de identidade no Python Basics.
Operador de identidade
Esses operadores são usados para verifique se os valores , as variáveis são idêntico ou não. Tão simples como isso.
Os operadores são:
- é (Verdadeiro se eles forem idênticos)
- não é (Verdadeiro se eles não forem idênticos)
a = 5 b = 5 se a for b: print ('Semelhante') se a não for b: print ('Não semelhante!')Isso mesmo conclui para os operadores de Python.
Antes de passar para os namespaces, sugiro que você vá para obter uma melhor compreensão das funções em Python. Depois de fazer isso, vamos prosseguir para o namespacing no Python Basics.
Namespacing e escopos
Você se lembra disso tudo em Python é um objeto , certo? Bem, como Python sabe o que você está tentando acessar? Pense em uma situação em que você tem 2 funções com o mesmo nome. Você ainda poderá chamar a função de que precisa. Como isso é possível? É aqui que o namespacing vem ao resgate.
O namespacing é o sistema que o Python usa para atribuir nomes únicos para todos os objetos em nosso código. E se você está se perguntando, os objetos podem ser variáveis e métodos. Python faz namespacing por manter uma estrutura de dicionário . Onde nomes atuam como as chaves e a objeto ou variável atua como os valores na estrutura . Agora você se perguntaria o que é um nome?
Bem, um nome é apenas uma maneira que você usa para acessar os objetos . Esses nomes atuam como uma referência para acessar os valores que você atribui a eles.
Exemplo : a = 5, b = ’edureka!’
Se eu desejasse acessar o valor ‘edureka!’, Simplesmente chamaria o nome da variável por ‘b’ e teria acesso a ‘edureka!’. Esses são nomes. Você pode até atribuir nomes de métodos e chamá-los de acordo.
import math square_root = math.sqrt print ('A raiz quadrada é', square_root (9))Resultado : A raiz é 3.0
O namespacing funciona com escopos. Scopes são as validade de uma função / variável / valor dentro da função ou classe a que pertencem . Pitão funções integradas namespacing cobre todos os outros escopos do Python . Funções como print () e id () etc. podem ser usadas mesmo sem quaisquer importações e ser usadas em qualquer lugar. Abaixo deles está o global e local namespacing. Deixe-me explicar o escopo e o namespace em um snippet de código abaixo:
def add (): x = 3 y = 2 def add2 (): p, q, r = 3, 4, 5 print ('Dentro de add2 imprimindo soma de 3 números:' (p + q + r)) add2 () print ('Os valores de p, q, r são:', p, q, r) print ('Dentro da soma da impressão de 2 números:' (x + y)) add ()Como você pode ver com o código acima, declarei 2 funções com os nomes add () e add2 (). Você tem a definição de add () e posteriormente chama o método add (). Aqui em add (), você chama add2 () e pode obter a saída de 12, pois 3 + 4 + 5 é 12. Mas assim que você sai de add2 (), o escopo de p, q, r é encerrado, o que significa que p, q, r só estão acessíveis e disponíveis se você estiver em add2 (). Como agora você está em add (), não há p, q, r e, portanto, você obtém o erro e a execução para.
Você pode obter uma melhor compreensão dos escopos e do namespace na figura abaixo. o escopo embutido cobre todo o Python, tornando-os disponível sempre que necessário . o Âmbito global cobre todo o programas que estão sendo executados. o escopo local cobre todo o métodos sendo executado em um programa. Isso é basicamente o que é namespacing em Python. Vamos prosseguir com o controle de fluxo no Python Basics.
Controle de fluxo e condicionamento em Python
Você sabe que o código é executado sequencialmente em qualquer linguagem, mas e se você quiser quebrar aquele fluxo de modo que você seja capaz de adicione lógica e repita certas afirmações de modo que seu código reduza e seja capaz de obter um solução com código menor e mais inteligente . Afinal, isso é codificação. Encontrar lógica e soluções para problemas e isso pode ser feito usando e declarações condicionais.
As declarações condicionais são executado apenas se um certa condição é atendida , senão é pulado adiante para onde a condição é satisfeita. As declarações condicionais em Python são o if, elif e mais.
Sintaxe:
if condição: declaração elif condição: declaração else: declaração
Isso significa que, se uma condição for atendida, faça algo. Caso contrário, passe pelas condições elif restantes e, finalmente, se nenhuma condição for atendida, execute o bloco else. Você pode até ter instruções if-else aninhadas dentro dos blocos if-else.
a = 10 b = 15 se a == b: print ('Eles são iguais') elif a> b: print ('a é maior') else: print ('b é maior')Resultado : b é maior
Com as declarações condicionais entendidas, vamos passar para os loops. Você teria certos momentos em que desejaria executar certas instruções repetidas vezes para obter uma solução ou poderia aplicar alguma lógica de forma que um certo tipo de instrução semelhante pudesse ser executado usando apenas 2 a 3 linhas de código. É aqui que você usa .
Os loops podem ser divididos em 2 tipos.
- Finito: Este tipo de loop funciona até que uma determinada condição seja atendida
- Infinito: Esse tipo de loop funciona infinitamente e nunca pára.
Loops em Python ou em qualquer outra linguagem têm que testar a condição e podem ser feitos antes ou depois das instruções. Eles são chamados :
- Loops de pré-teste: Onde a condição é testada primeiro e as instruções são executadas em seguida
- Loops de pós-teste: Onde a instrução é executada pelo menos uma vez e mais tarde, a condição é verificada.
Você tem 2 tipos de loops em Python:
- para
- enquanto
Vamos entender cada um desses loops com as sintaxes e trechos de código abaixo.
For Loops: Esses loops são usados para realizar um certo conjunto de declarações para um dado doença e continue até que a condição falhe. Você sabe o número de vezes que você precisa para executar o loop for.
Sintaxe:
para variável no intervalo: declarações
O snippet de código é o seguinte:
basket_of_fruits = ['maçã', 'laranja', 'abacaxi', 'banana'] para frutas em basket_of_fruits: print (fruit, end = ',')
Resultado : maçã, laranja, abacaxi, banana
É assim que os loops for funcionam em Python. Vamos prosseguir com o loop while em Python Basics.
Loops While: Enquanto os loops são os o mesmo que loops for com a exceção de que você pode não saber a condição final. Para as condições do loop são conhecidas, mas o loop while condições não deve.
Sintaxe:
condição while: declarações
O snippet de código é como:
segundo = 10 enquanto segundo> = 0: imprimir (segundo, fim = '->') segundo- = 1 imprimir ('Blastoff!')Resultado : 10-> 9-> 8-> 7-> 6-> 5-> 4-> 3-> 2-> 1-> Blastoff!
É assim que funciona o loop while.
Mais tarde você tem loops aninhados onde você incorpore um loop em outro. O código abaixo deve dar uma ideia.
contagem = 1 para i no intervalo (10): print (str (i) * i) para j no intervalo (0, i): contagem = contagem + 1
Resultado :
1
22
333
4444
55555
666666
777777
88888888
999999999
Você tem o primeiro loop for que imprime a string do número. O outro loop for adiciona o número por 1 e então esses loops são executados até que a condição seja atendida. É assim que o loop for funciona. E isso encerra nossa sessão de loops e condições. Prosseguindo com o tratamento de arquivos no Python Basics.
Tratamento de arquivos com Python
Python tem funções integradas que você pode usar para trabalhar com arquivos tal como lendo e escrevendo dados de ou para um arquivo . PARA objeto de arquivo é retornado quando um arquivo é chamado usando a função open () e então você pode fazer as operações nele como ler, escrever, modificar e assim por diante.
Se você gostaria de saber mais sobre o tratamento de arquivos, pode seguir o tutorial completo- Manipulação de arquivos em Python.
O fluxo de trabalho com arquivos é o seguinte:
- Abrir o arquivo usando a função open ()
- Executar operações no objeto de arquivo
- Perto o arquivo usando a função close () para evitar qualquer dano a ser feito com o arquivo
Sintaxe:
File_object = open ('nome do arquivo', 'r')Onde o modo é a maneira como você deseja interagir com o arquivo. Se você não passa nenhuma variável de modo, o padrão é considerado o modo de leitura.
| Modo | Descrição |
| r | Modo padrão em Python. É usado para ler o conteúdo de um arquivo. |
| dentro | Usado para abrir no modo de gravação. Se um arquivo não existir, ele deve criar um novo, senão trunca o conteúdo do arquivo presente. |
| x | Usado para criar um arquivo. Se o arquivo existir, a operação falhará |
| para | Abra um arquivo no modo anexar. Se o arquivo não existir, ele abre um novo arquivo. |
| b | Isso lê o conteúdo do arquivo em binário. |
| t | Ele lê o conteúdo em modo de texto e é o modo padrão em Python. |
| + | Isso abre o arquivo para fins de atualização. |
Exemplo:
file = open ('mytxt', 'w') string = '--Bem-vindo a edureka! -' para i no intervalo (5): file.write (string) file.close ()Resultado : –Bem vindo a edureka! - –Bem vindo a edureka! - –Bem vindo a edureka! - –Bem vindo a edureka! - –Bem vindo a edureka! - no arquivo mytxt
Você pode ir em frente e tentar mais e mais com os arquivos. Vamos passar para os últimos tópicos do blog. OOPS e objetos e classes. Ambos estão intimamente relacionados.
OOPS
Linguagens de programação mais antigas eram estruturadas de forma que dados poderia ser acessado por qualquer módulo do código . Isso pode levar a potenciais problemas de segurança que levou os desenvolvedores a mudar para Programação Orientada a Objetos que pode nos ajudar a emular exemplos do mundo real em código, de forma que melhores soluções possam ser obtidas.
Existem 4 conceitos de OOPS que são importantes para entender. Eles são:
- Herança: A herança nos permite derivar atributos e métodos da classe pai e modifique-os de acordo com o requisito. O exemplo mais simples pode ser para um carro onde a estrutura de um carro é descrita e esta classe pode ser derivada para descrever carros esportivos, sedans e assim por diante.
- Encapsulamento: O encapsulamento é vinculando dados e objetos juntos de forma que outros objetos e classes não acessem os dados. Python tem tipos privados, protegidos e públicos cujos nomes sugerem o que eles fazem. Python usa ‘_’ ou ‘__’ para especificar palavras-chave privadas ou protegidas.
- Polimorfismo: Isso nos permite ter um interface comum para vários tipos de dados que é preciso. Você pode ter nomes de função semelhantes com dados diferentes passados a eles.
- Abstração: A abstração pode ser usada para simplificar a realidade complexa modelando classes apropriado para o problema.
Eu sugiro que você leia este artigo em Classes e objetos Python (programação OOPS).
Espero que você tenha gostado de ler este blog e compreendido os fundamentos do Python. Fique atento para mais. Aprendizagem feliz!
Agora que você entendeu o básico do Python, verifique o pela Edureka, uma empresa de aprendizagem online confiável com uma rede de mais de 250.000 alunos satisfeitos espalhados por todo o mundo.
O curso de treinamento de certificação em programação Python da Edureka foi desenvolvido para estudantes e profissionais que desejam ser um programador Python. O curso foi elaborado para dar a você uma vantagem inicial na programação Python e treiná-lo para os conceitos básicos e avançados.
Tem alguma questão para nós? Mencione isso na seção de comentários deste blog “Python Basics: O que torna o Python tão poderoso” e nós entraremos em contato com você o mais breve possível.