IT業界は、人工知能、機械学習、データサイエンスアプリケーションで活況を呈しています。新時代のアプリケーションでは、 も増加しています。アクセスのしやすさと読みやすさにより、Pythonは今日最も人気のあるプログラミング言語の1つになっています。今こそ、Pythonに切り替えて、Pythonプログラミングがもたらす無限の可能性を解き放つ時です。 Pythonの概要に関するこの記事では、Pythonプログラミングの基礎と基本概念について説明します。
この記事では、Pythonの概要を説明します。このブログで取り上げるトピックは次のとおりです。
Python入門
Pythonは汎用プログラミング言語です。開発者が他のプログラミング言語からPythonに切り替える理由のひとつは、習得が非常に簡単で、構文が簡単で読みやすいことです。
Pythonは、オブジェクト指向およびプロシージャ指向の言語としても使用できます。オープンソースであり、さまざまな実装用のライブラリがたくさんあります。
Pythonは高級インタープリター言語であり、自動化とコードの再利用性のためにPythonスクリプトを作成するのに最適です。
グイドヴァンロッサムによって1991年に作成されました。その名前の由来は、「モンティパイソン」と呼ばれるコメディシリーズに触発されています。
Pythonを使用すると、無限の可能性が生まれます。使用できます 、 機械学習 、 人工知能 、 、 等
プログラミング言語を使用するには、IDEに精通している必要があります。 Python用IDEのセットアップは、「python.org」にあり、システムにインストールできます。インストールは一見簡単そうに見え、Pythonプログラムを書くためのIDLEが付属しています。
システムにPythonをインストールすると、Pythonプログラミング言語でプログラムを作成できるようになります。
キーワードと識別子を使用したPythonのこの紹介から始めましょう。
キーワードと識別子
キーワードは、Pythonにすでに存在する特別な名前に他なりません。 Pythonプログラムを作成する際に、これらのキーワードを特定の機能に使用できます。
以下は、Pythonにあるすべてのキーワードのリストです。
importキーワードkeyword.kwlist#thisは、Pythonのすべてのキーワードのリストを取得します。キーワード.iskeyword( 'try')#言及された名前がキーワードの場合、これはtrueを返します。
識別子は、変数、クラス、関数、モジュールなどを表すために使用するユーザー定義の名前です。
name = 'edureka' my_identifier = name
変数とデータ型
変数は、値を格納できるメモリの場所のようなものです。この値は、将来変更される場合と変更されない場合があります。
x = 10 y = 20名前= 'edureka'
に Pythonで変数を宣言すると、それに値を割り当てるだけで済みます。 Pythonで変数を宣言するために必要な追加のコマンドはありません。
Pythonのデータ型
- 数字
- ストリング
- リスト
- 辞書
- セットする
- タプル
数字
数値には数値または数値データ型が使用されます。 4種類の数値データ型があります。
#integersは、整数を宣言するために使用されます。 x = 10 y = 20#floatデータ型を使用して小数点値を宣言しますx = 10.25 y = 20.342#複素数は虚数を示しますx = 10 + 15j#booleanを使用してカテゴリ出力を取得しますnum = x<5 #the output will be either true or false here.
ストリング
文字列データ型は、文字またはアルファベットを表すために使用されます。文字列は、一重引用符または二重引用符「」を使用して宣言できます。
名前= 'edureka'コース= 'python'
文字列内の値にアクセスするには、インデックスを使用できます。
name [2]#出力はその特定のインデックスのアルファベットになります。
リスト
Pythonのリストは、さまざまな値を格納できるコレクションのようなものです。均一である必要はなく、異なる値を持つことができます。
リストにはインデックスが付けられ、重複する値を持つこともできます。リストを宣言するには、角かっこを使用する必要があります。
my_list = [10、20、30、40、50、60、 'edureka'、 'python'] print(my_list)
リスト内の値にアクセスするには、インデックスを使用します。リストに対して実行できる操作は次のとおりです。
- 追加
- 晴れ
- コピー
- カウント
- 拡張する
- インサート
- ポップ
- 逆行する
- 削除する
- ソート
以下は、リストを使用したいくつかの操作のコードです。
a = [10,20,30,40,50] #appendはリストの最後に値を追加しますa.append( 'edureka')#insertは指定されたインデックスに値を追加しますa.insert(2、 ' edureka ')#reverseはリストを反転しますa.reverse()print(a)#出力は[' edureka '、50、40、30、' edureka '、20、10]になります
辞書
辞書は順序付けられておらず、変更可能です。辞書でキーと値のペアを使用します。キーは一意であるため、辞書から値にアクセスするためのインデックスとして使用できます。
辞書で実行できる操作は次のとおりです。
- 晴れ
- コピー
- fromkeys
- 取得する
- アイテム
- キー
- ポップ
- getitem
- setdefault
- 更新
- 値
my_dictionary = {'key1': 'edureka'、2: 'python'} mydictionary ['key1']#これは値 'edureka'を取得します。 get()でも同じ目的を達成できます。 my_dictionary.get(2)#これは値 'python'を取得します。
タプル
タプルは、注文されて変更できない別のコレクションです。丸括弧を使用してPythonでタプルを宣言します。タプルで実行できる操作は次のとおりです。
- カウント
- インデックス
mytuple =(10,20,30,40,50,50,50,60)mytuple.count(40)#これにより、重複する値の数が取得されます。 mytuple.index(20)#これは、値20のインデックスを取得します。
セットする
セットは、順序付けもインデックス付けもされていないコレクションです。セットには重複する値もありません。セットで実行できる操作は次のとおりです。
- 追加
- コピー
- 晴れ
- 差
- Difference_update
- 破棄する
- 交差点
- 交差点更新
- 連合
- 更新
myset = {10、20、30、40、50、60、50、60、50、60} print(myset)#出力に重複する値はありません
どのプログラミング言語でも、演算子の概念は重要な役割を果たします。Pythonの演算子を見てみましょう。
演算子
Pythonの演算子は、2つの値または変数間の操作を行うために使用されます。以下は、Pythonにあるさまざまなタイプの演算子です。
- 算術演算子
- 論理演算子
- 代入演算子
- 比較演算子
- メンバーシップオペレーター
- アイデンティティ演算子
- ビット演算子
算術演算子
算術演算子は、2つの値または変数の間で算術演算を実行するために使用されます。
#算術演算子の例x + y x --y x ** y
代入演算子
代入演算子は、変数に値を代入するために使用されます。
論理演算子
論理演算子は、Pythonの条件ステートメントを比較するために使用されます。
比較演算子
比較演算子は、2つの値を比較するために使用されます。
メンバーシップオペレーター
メンバーシップ演算子は、シーケンスがオブジェクトに存在するかどうかを確認するために使用されます。
アイデンティティ演算子
ID演算子は、2つのオブジェクトを比較するために使用されます。
ビット演算子
ビット単位の演算子は、バイナリ値を比較するために使用されます。
Pythonの演算子について理解したので、Pythonのループの概念と、ループを使用する理由を理解しましょう。
Pythonのループ
ループを使用すると、ステートメントのグループを複数回実行できます。理解する 、例を見てみましょう。
1000までのすべての偶数の合計を出力するとします。ループを使用せずにこのタスクのロジックを作成すると、長くて面倒なタスクになります。
ただし、ループを使用する場合は、偶数を見つけるロジックを記述し、その数が1000に達するまで反復する条件を指定して、すべての数の合計を出力できます。これにより、コードの複雑さが軽減され、読みやすくなります。
Pythonには次の種類のループがあります。
- forループ
- whileループ
- ネストされたループ
Forループ
に「forループ」は、反復ごとに1回ステートメントを実行するために使用されます。実行される反復の数はすでにわかっています。
forループには2つのブロックがあり、1つは条件を指定する場所であり、次に各反復で実行されるステートメントが指定される本体があります。
range(10)のxの場合:print(x)
Whileループ
whileループは、条件が真である限りステートメントを実行します。ループの最初に条件を指定し、条件がfalseになるとすぐに実行を停止します。
i = 1、i<6: print(i) i += 1 #the output will be numbers from 1-5.
ネストされたループ
ネストされたループは、ループの組み合わせです。 whileループをforループまたはに対して組み込みた場合。
以下ネストされたループのいくつかの例を次に示します。
for i in range(1,6):for j in range(i):print(i、end = '')print()#出力は1 22 333 4444 55555
条件文と制御文
Pythonの条件ステートメントは、Pythonの論理ステートメントの通常のロジックをサポートします。
以下Pythonにある条件文は次のとおりです。
- もし
- エリフ
- そうしないと
ifステートメント
x> 5の場合、x = 10:print( 'greater')
ifステートメント条件をテストし、条件がtrueの場合、ifブロックのステートメントを実行します。
elifステートメント
x = 10 if x> 5:print( 'greater')elif x == 5:print( 'equal')#elseステートメントx = 10 if x> 5:print( 'greater')elif x == 5:print ( 'equal')else:print( 'smaller')
両方の場合ifおよびelifステートメントがfalseの場合、実行はelseステートメントに移動します。
制御ステートメント
コントロールステートメントは、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。
以下Pythonにある制御ステートメントは次のとおりです。
- ブレーク
- 継続する
- パス
ブレーク
name = 'edureka' for val in name:if val == 'r':break print(i)#出力はe d u
ループが中断するとすぐに実行が停止します。
継続する
name = 'edureka' for val in name:if val == 'r':continue print(i)#出力はe d u e kaになります
ループの検出が続くと、現在の反復はスキップされ、残りの反復が実行されます。
パス
name = 'edureka' for val in name:if val == 'r':pass print(i)#出力はe d u r e kaになります
passステートメントはnull操作です。これは、コマンドが構文的に必要であるが、コマンドやコードを実行したくないことを意味します。
Pythonのさまざまなタイプのループが完了したので、Pythonの関数の概念を理解しましょう。
機能
Pythonの関数は、呼び出されるたびに実行されるコードのブロックです。関数にパラメータを渡すこともできます。関数の概念を理解するために、例を見てみましょう。
数値の階乗を計算するとします。これは、ロジックを実行して階乗を計算するだけで実行できます。しかし、1日に10回実行する必要がある場合、同じロジックを何度も作成するのは長い作業になります。
代わりに、あなたができることは、関数にロジックを書くことです。階乗を計算する必要があるたびに、その関数を呼び出します。これにより、コードの複雑さが軽減され、時間も節約されます。
関数を作成する方法は?
#defキーワードを使用して関数を宣言しますdef function_name():#expression print( 'abc')
関数を呼び出す方法は?
def my_func():print( 'function created')#これは関数呼び出しですmy_func()
関数パラメーター
我々はできるパラメータを使用して関数に値を渡します。関数内のパラメーターにデフォルト値を指定することもできます。
def my_func(name = 'edureka'):print(name)#default parameter my_func()#userdefined parameter my_func( 'python')
ラムダ関数
ラムダ関数は同じ数のパラメーターを受け取ることができますが、落とし穴があります。 1つの式のみを持つことができます。
#ラムダ引数:式lambda a、b:a ** b print(x(2,8))#結果は2と8のべき乗になります。
関数呼び出し、パラメーター、およびそれらを使用する理由を理解したので、Pythonのクラスとオブジェクトを見てみましょう。
クラスとオブジェクト
クラスとは何ですか?
クラスは、オブジェクトを作成するための青写真のようなものです。さまざまなメソッド/関数をクラスに格納できます。
クラスclassname:def functionname():print(expression)
オブジェクトとは何ですか?
クラス内のメソッドを呼び出すため、またはクラスのプロパティにアクセスするためのオブジェクトを作成します。
class myclass:def func():print( 'my function')#作成オブジェクトob1 = myclass()ob.func()
__init__関数
これは、クラスが開始されるときに呼び出される組み込み関数です。すべてのクラスには__init__関数があります。 __init__関数を使用して、オブジェクトまたはオブジェクトの作成時に必要なその他の操作に値を割り当てます。
class myclass:def __init __(self、name):self.name = name ob1 = myclass( 'edureka')ob1.name#出力はedurekaになります
クラスとオブジェクトの概念を理解したので、Pythonにあるいくつかのoopsの概念を見てみましょう。
OOPの概念
Pythonは、オブジェクト指向プログラミング言語として使用できます。したがって、Pythonでは次の概念を使用できます。
- 抽象化
- カプセル化
- 継承
- ポリモーフィズム
抽象化
データの抽象化とは、必要な詳細のみを表示し、バックグラウンドタスクを非表示にすることです。抽象化はPythonであり、他のプログラミング言語と似ています。
ステートメントを印刷するときのように、バックグラウンドで何が起こっているのかわかりません。
カプセル化
カプセル化は、データをまとめるプロセスです。 Pythonでは、クラスは、メンバー関数や変数などがクラスにラップされるカプセル化の例になります。
継承
継承は、子クラスが親クラスからすべてのプロパティを継承するオブジェクト指向の概念です。以下は、Pythonでの継承のタイプです。
- 単一継承
- 多重継承
- マルチレベルの継承
単一継承
単一継承では、親クラスからプロパティを継承する子クラスは1つだけです。
class parent:def printname(name):print(name)class child(parent):pass ob1 = child( 'edureka')ob1.printname
多重継承
多重継承では、2つの親クラスと1つの子クラスがあり、両方の親クラスからプロパティを継承します。
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マルチレベルの継承
マルチレベル継承では、親クラスからプロパティを継承する子クラスが1つあります。同じ子クラスが別の子クラスの親クラスとして機能します。
ポリモーフィズム
ポリモーフィズムは、オブジェクトをさまざまな形で使用できるプロセスです。最も一般的な例は、親クラス参照を使用して子クラスオブジェクトを参照する場合です。
Pythonでのoopsの概念を理解したので、Pythonでの例外と例外処理の概念を理解しましょう。
例外的な処理
プログラムを書いているときにエラーが発生すると、プログラムは停止します。ただし、これらのエラー/例外は、 最後に除いて、試してみてください Pythonのブロック。
いつエラーが発生した場合、プログラムは停止せず、exceptブロックを実行します。
試してください:print(x)except:print( 'exception')
最終的に
finishブロックを指定する場合。エラーが発生した場合や、tryexceptブロックで発生しなかった場合でも実行されます。
try:print(x)except:print( 'exception')finally:print( 'これはとにかく実行されます')
これで、例外処理の概念を理解できました。 Pythonでのファイル処理の概念を見てみましょう。
ファイル処理
ファイル処理は、Pythonプログラミング言語の重要な概念です。 Pythonには、ファイルを作成、読み取り、書き込み、削除、または更新するためのさまざまな機能があります。
ファイルの作成
import os f = open( 'file location')
ファイルの読み取り
f = open( 'ファイルの場所'、 'r')print(f.read())f.close()
ファイルを追加する
f = open( 'filelocation'、 'a')f.write( 'content')f.close()f = open( 'filelocation'、 'w')f.write( 'これによりファイルが上書きされます') f.close()
ファイルを削除する
import os os.remove( 'ファイルの場所')
これらはすべて、Pythonのファイル処理で実行できる関数です。
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