Imparare Python: da zero a eroe

Prima di tutto, cos'è Python? Secondo il suo creatore, Guido van Rossum, Python è un:

"Il linguaggio di programmazione di alto livello e la sua filosofia di progettazione di base è incentrata sulla leggibilità del codice e una sintassi che consente ai programmatori di esprimere concetti in poche righe di codice."

Per me, il primo motivo per imparare Python è che è, in effetti, bellissimolinguaggio di programmazione. È stato davvero naturale codificarlo ed esprimere i miei pensieri.

Un altro motivo è che possiamo utilizzare la codifica in Python in diversi modi: scienza dei dati, sviluppo web e apprendimento automatico qui brillano. Quora, Pinterest e Spotify utilizzano tutti Python per il loro sviluppo web back-end. Quindi impariamo un po 'a riguardo.

Le basi

1. Variabili

Puoi pensare alle variabili come a parole che memorizzano un valore. Semplice come quella.

In Python, è davvero facile definire una variabile e impostarvi un valore. Immagina di voler memorizzare il numero 1 in una variabile chiamata "uno". Facciamolo:

one = 1

Quanto è stato semplice? Hai appena assegnato il valore 1 alla variabile "uno".

two = 2 some_number = 10000

E puoi assegnare qualsiasi altro valore a qualsiasi altra variabile desideri. Come puoi vedere nella tabella sopra, la variabile " due " memorizza il numero intero 2 e " numero_qualcosa " memorizza 10.000 .

Oltre agli interi, possiamo anche usare booleani (True / False), stringhe, float e tanti altri tipi di dati.

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

2. Flusso di controllo: istruzioni condizionali

" If " utilizza un'espressione per valutare se un'affermazione è vera o falsa. Se è True, esegue ciò che è contenuto nell'istruzione "if". Per esempio:

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

2 è maggiore di 1 , quindi viene eseguito il codice " print ".

L' istruzione " else " verrà eseguita se l' espressione " if " è falsa .

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

1 non è maggiore di 2 , quindi verrà eseguito il codice all'interno dell'istruzione " else ".

Puoi anche utilizzare un'istruzione " elif ":

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. Looping / Iteratore

In Python, possiamo iterare in diverse forme. Ne parlerò di due: mentree per .

Durante il ciclo: mentre l'istruzione è True, verrà eseguito il codice all'interno del blocco. Quindi, questo codice stamperà il numero da 1 a 10 .

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

Il ciclo while necessita di una condizione " loop " . "Se rimane True, continua a iterare. In questo esempio, quando numè 11la condizione del ciclo uguali False.

Un altro bit di codice di base per capirlo meglio:

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

La condizione del ciclo è Truecosì che continua a iterare, finché non la impostiamo su False.

For Looping : applichi la variabile " num " al blocco e l' istruzione " for " la itererà per te. Questo codice verrà stampato come il codice while : da 1 a 10 .

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

Vedere? È così semplice. L'intervallo inizia con 1e va fino al 11th elemento ( 10è il 10th elemento).

Elenco: Collezione | Array | Struttura dati

Immagina di voler memorizzare l'intero 1 in una variabile. Ma forse ora vuoi memorizzare 2. E 3, 4, 5 ...

Ho un altro modo per memorizzare tutti i numeri interi che voglio, ma non in milioni di variabili ? Hai indovinato: c'è davvero un altro modo per conservarli.

Listè una raccolta che può essere utilizzata per memorizzare un elenco di valori (come questi numeri interi che desideri). Quindi usiamolo:

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

È davvero semplice. Abbiamo creato un array e lo abbiamo archiviato su my_integer .

Ma forse stai chiedendo: "Come posso ottenere un valore da questo array?"

Ottima domanda. Listha un concetto chiamato index . Il primo elemento ottiene l'indice 0 (zero). Il secondo ottiene 1 e così via. Hai avuto l'idea.

Per renderlo più chiaro, possiamo rappresentare l'array e ogni elemento con il suo indice. Lo posso disegnare:

Utilizzando la sintassi Python, è anche semplice da capire:

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

Immagina di non voler memorizzare numeri interi. Vuoi solo memorizzare le stringhe, come un elenco dei nomi dei tuoi parenti. Il mio sarebbe simile a questo:

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

Funziona allo stesso modo degli interi. Bello.

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')

Quando chiamiamo questo metodo, restituisce solo una stringa " VRRRRUUUUM. "

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

Incapsulamento: nascondere le informazioni

L'incapsulamento è un meccanismo che limita l'accesso diretto ai dati e ai metodi degli oggetti. Ma allo stesso tempo, facilita l'operazione su quei dati (metodi degli oggetti).

“L'incapsulamento può essere utilizzato per nascondere i membri dei dati e la loro funzione. In questa definizione, incapsulamento significa che la rappresentazione interna di un oggetto è generalmente nascosta alla vista al di fuori della definizione dell'oggetto. " - Wikipedia

Tutta la rappresentazione interna di un oggetto è nascosta dall'esterno. Solo l'oggetto può interagire con i suoi dati interni.

In primo luogo, abbiamo bisogno di capire come publice non-publicistanze di variabili e metodi di lavoro.

Variabili di istanza pubblica

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

Ci siamo. Abbiamo appena impostato un altro valore ( kaio) sulla first_namevariabile di istanza e ha aggiornato il valore. Semplice come quella. Poiché è una publicvariabile, possiamo farlo.

Variabile di istanza non pubblica

Non usiamo il termine "privato" qui, poiché nessun attributo è realmente privato in Python (senza una quantità di lavoro generalmente non necessaria). - PEP 8

Come public instance variable, possiamo definire non-public instance variableentrambi all'interno del metodo del costruttore o all'interno della classe. La differenza di sintassi è: per non-public instance variables, usa un trattino basso ( _) prima del variablenome.

“Le variabili di istanza 'private' a cui non è possibile accedere tranne che dall'interno di un oggetto non esistono in Python. Tuttavia, esiste una convenzione seguita dalla maggior parte del codice Python: un nome con un carattere di sottolineatura (ad es. _spam) Dovrebbe essere trattato come una parte non pubblica dell'API (sia che si tratti di una funzione, un metodo o un membro dati) - Python Software Foundation

Ecco un esempio:

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

Hai visto la emailvariabile? Ecco come definiamo un non-public variable:

tk = Person('TK', '[email protected]') print(tk._email) # [email protected]
Possiamo accedervi e aggiornarlo. Non-public variablessono solo una convenzione e dovrebbero essere trattate come una parte non pubblica dell'API.

Quindi usiamo un metodo che ci permette di farlo all'interno della nostra definizione di classe. Implementiamo due metodi ( emaile update_email) per capirlo:

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

Ora possiamo aggiornare e accedere non-public variablesutilizzando questi metodi. Vediamo:

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
Possiamo accedervi e aggiornarlo. Non-public methodssono solo una convenzione e dovrebbero essere trattate come una parte non pubblica dell'API.

Ecco un esempio di come possiamo usarlo:

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

Qui abbiamo un _get_agenon-public methode un show_agepublic method. La show_agepuò essere utilizzato dal nostro oggetto (dalla nostra classe) e l' _get_ageunico utilizzato all'interno della nostra definizione della classe (all'interno show_agemetodo). Ma ancora: per convenzione.

Riepilogo dell'incapsulamento

Con l'incapsulamento possiamo garantire che la rappresentazione interna dell'oggetto sia nascosta dall'esterno.

Ereditarietà: comportamenti e caratteristiche

Alcuni oggetti hanno alcune cose in comune: il loro comportamento e le loro caratteristiche.

Ad esempio, ho ereditato alcune caratteristiche e comportamenti da mio padre. Ho ereditato i suoi occhi e capelli come caratteristiche e la sua impazienza e introversione come comportamenti.

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

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