Pythonの基本:Pythonがこれほど強力な理由は何ですか?

このブログでは、Pythonの使用を開始するために必要な基本事項、機能、データ型、ファイル処理、OOPS、名前空間などについて説明します。

Python、あなたはそれを聞いたことがあり、この言語の何がそんなに特別なのか疑問に思います。の台頭とともに そして 、それから逃れることは不可能です。あなたは自分自身に疑問を抱くかもしれません、 Pythonは簡単に習得できますか? 言っておくけど、 それは実際には !私はあなたがPythonの基本を始めるのを手伝うためにここにいます。

このブログは、以下のウォークスルーになります。





始めましょう。

Pythonとは何ですか?

簡単な言葉でPythonは 高レベルの動的計画法言語 これは 解釈 グイドヴァンロッサム、Pythonの父は、Pythonを開発するときに、単純な目標を念頭に置いていました。 見やすいコード、読みやすくオープンソース。 Pythonは、3番目に有名な言語としてランク付けされています。 そして 2018年にStackOverflowが実施した調査では、最も成長している言語であることを証明しています。




Pythonの機能

Pythonは現在、そのために作業するのに私のお気に入りで最も好ましい言語です。 シンプルさ、強力なライブラリ、読みやすさ 。あなたは古い学校のコーダーかもしれませんし、プログラミングにまったく慣れていないかもしれません、 Python 始めるための最良の方法です!

Pythonは以下の機能を提供します:



  • シンプルさ: 言語の構文については考えず、コードについて考えてください。
  • オープンソース: 強力な言語であり、必要に応じて誰でも無料で使用および変更できます。
  • 移植性: Pythonコードは共有でき、意図したとおりに機能します。シームレスで手間のかからない。
  • 埋め込み可能で拡張可能であること: Pythonは、特定の機能を実行するために、他の言語のスニペットを内部に含めることができます。
  • 解釈される: 大容量メモリタスクやその他の重いCPUタスクの心配は、Python自体によって処理されるため、コーディングについてのみ心配する必要があります。
  • 膨大な量のライブラリ: ? Pythonはあなたをカバーしました。ウェブ開発? Pythonはまだあなたをカバーしています。常に。
  • オブジェクト指向: オブジェクトは、複雑な現実の問題をコード化して解決できるように分解するのに役立ちます。

要約すると、Pythonには 単純な構文 、です 読み取り可能 、および 素晴らしいコミュニティサポート 。 Pythonを知っている場合、何ができるでしょうか。さて、あなたはから選択するいくつかのオプションがあります。

Pythonにこのようなすばらしい機能セットがあることがわかったら、Pythonの基本を始めてみませんか?

Pythonの基本にジャンプする

Python Basicsを使い始めるには、まず最初に Pythonをインストールする あなたのシステムで正しいですか?さあ、今すぐやりましょう!あなたはそのほとんどを知っている必要があります Linux そして Unix 最近のディストリビューションには、すぐに使えるバージョンのPythonが付属しています。自分で設定するには、これに従うことができます 。

セットアップが完了したら、最初のプロジェクトを作成する必要があります。次の手順を実行します:

  • 作成する 事業 名前を入力してクリックします 作成する
  • 右クリック プロジェクトフォルダに作成し、 Pythonファイル [新規]-> [ファイル]-> [Pythonファイル]を使用して、ファイル名を入力します

完了です。開始するファイルを設定しました 。コーディングを始めることに興奮していますか?さぁ、始めよう。何よりもまず、「HelloWorld」プログラム。

print( 'Hello World、Edurekaへようこそ!')

出力 :Hello World、edurekaへようこそ!

これが最初のプログラムです。そして、構文によって、それが 超簡単 理解する。 Pythonの基本のコメントに移りましょう。

Pythonでのコメント

Pythonの1行コメントは、複数行コメントの場合は#記号と「」を使用して行われます。あなたがもっと知りたいなら コメント 、あなたはこれを読むことができます 。 Python Basicsでのコメントがわかったら、PythonBasicsの変数にジャンプしましょう。

変数

簡単な言葉での変数は メモリスペース 保管できる場所 データ または 。ただし、ここでのPythonの欠点は、他の言語で必要とされるため、使用前に変数を宣言する必要がないことです。ザ・ データ・タイプ です 自動的に割り当てられます 変数に。整数を入力すると、データ型は整数として割り当てられます。あなたは入力します 、変数には文字列データ型が割り当てられます。あなたはその考えを理解します。これによりPythonが作成されます 動的に型付けされた言語 。代入演算子(=)を使用して、変数に値を割り当てます。

a = 'edurekaへようこそ!' b = 123 c = 3.142 print(a、b、c)

出力 :エドゥレカへようこそ! 123 3.142
これらの変数に値を割り当てた方法がわかります。これは、Pythonで変数に値を割り当てる方法です。そして、あなたが疑問に思っているなら、はい、あなたはできます 複数の変数を出力する シングルで 文を印刷する 。それでは、PythonBasicsのデータ型について見ていきましょう。

Pythonのデータ型

データ型は基本的に データ その 言語サポート 給与、従業員の名前などの実際のデータを定義するのに役立つように。可能性は無限大。データ型は次のとおりです。

数値データ型

名前が示すように、これは変数に数値データ型を格納するためのものです。あなたは彼らが 不変 、変数内の特定のデータは変更できないことを意味します。

3つの数値データ型があります:

  • 整数: これは、変数に整数値を格納できると言うのと同じくらい簡単です。例:a = 10。
  • 浮く: Floatは実数を保持し、10の累乗(2.5e2 = 2.5 x 102 = 250)を示すEまたはeの小数、場合によっては科学的記数法で表されます。例:10.24。
  • 複素数: これらはa + bjの形式です。ここで、aとbは浮動小数点数であり、Jは-1(虚数)の平方根を表します。例:10 + 6j。
a = 10 b = 3.142 c = 10 + 6j

さまざまな数値データ型を理解したので、Python Basicsのこのブログで、あるデータ型を別のデータ型に変換することを理解できます。

型変換

型変換は データ型から別のデータ型への変換 これは、問題の解決策を得るためにプログラミングを開始するときに非常に役立ちます。例を挙げて理解しましょう。

a = 10 b = 3.142 c = 10 + 6j print(int(b)、float(a)、str(c))

出力 :10.0 3 '10 + 6j '
上記のコードスニペットで変換を入力してください。「a」は整数、「b」は浮動小数点数、「c」は複素数です。 Pythonに組み込まれているfloat()、int()、str()メソッドを使用して、変換に役立てます。 型変換 実際の例に移るときは、非常に重要になる可能性があります。

単純な状況では、会社の従業員の給与を計算する必要があり、これらは浮動小数点形式である必要がありますが、文字列形式で提供されます。したがって、作業を簡単にするために、型変換を使用して給与の文字列をfloatに変換してから、作業を進めます。それでは、PythonBasicsのListデータ型に進みましょう。

リスト

簡単な言葉でのリストは次のように考えることができます 他の言語にも存在しますが、 異種要素 それらの中で、すなわち、 同じリスト内の異なるデータ型 。リストは 可変 、つまり、それらで使用可能なデータを変更できます。

配列が何であるかを知らない人のために、あなたはそれが必要な方法でデータを保持することができるラックを想像することによってそれを理解することができます。後でデータにアクセスするには、データが保存されている位置を呼び出します。 インデックス プログラミング言語で。リストは、a = list()メソッドまたはa = []を使用して定義されます。ここで、「a」はリストの名前です。

上の図から、リストに格納されているデータと、リストに格納されているそのデータに関連するインデックスを確認できます。のインデックスに注意してください Pythonは常に「0」で始まります 。これで、リストで可能な操作に移ることができます。

リスト操作は以下の表形式で行います。

コードスニペット得られた出力操作の説明
[2]へ135インデックス2でデータを検索し、それを返します
〜[0:3][3,142、「いいえ」、135]最後に述べたインデックスは常に無視されるため、インデックス0から2までのデータが返されます。
a [3] =「edureka!」「edureka!」をインデックス3に移動しますデータはインデックス3で置き換えられます
から[1]リストから「ヒンディー語」を削除しますアイテムを削除すると、アイテムは返されません
len(a)3Pythonで変数の長さを取得する
a * 2リスト「a」を2回出力する辞書に数字を掛けると、その回数だけ繰り返されます
a [::-1]リストを逆の順序で出力しますインデックスは左から右に0から始まります。逆の順序、または右から左に、インデックスは-1から始まります。
a.append(3)リストの最後に3が追加されますリストの最後にデータを追加します
a.extend(b)[3.142, 135, ‘edureka!’, 3, 2]「b」は値2のリストです。リスト「b」のデータを「a」のみに追加します。 「b」は変更されません。
a.insert(3、 'hello')[3.142、135、「edureka!」、「hello」、3、2]インデックスと値と広告を取りますそのインデックスへのds値。
a.remove(3.142)[135、「edureka!」、「hello」、3、2]引数として渡された値をリストから削除します。値は返されません。
a.index(135)0要素135を検索し、そのデータのインデックスを返します
a.count( ‘hello’)1文字列を調べて、リストで繰り返された回数を見つけます
a.pop(1)‘edureka!’指定されたインデックスの要素をポップし、必要に応じて要素を返します。
a.reverse()[2、3、「こんにちは」、135]リストを逆にするだけです
a.sort()[5、1234、64738]昇順または降順でリストを並べ替えます。
a.clear()[]リストに存在するすべての要素を削除するために使用されます。

さまざまなリスト関数を理解したので、Pythonの基本でタプルを理解することに移りましょう。

タプル

Pythonのタプルは リストと同じ 。覚えておくべきことの1つは、タプルは 不変 。つまり、タプルを宣言すると、タプルを追加、削除、または更新することはできません。そのような単純な。これは リストよりもはるかに高速なタプル それらは定数値であるため。

操作はリストに似ていますが、更新、削除、追加が含まれる操作では、これらの操作は機能しません。 Pythonのタプルは、a =()またはa = tuple()と記述されます。ここで、「a」はタプルの名前です。

a =( 'List'、 'Dictionary'、 'Tuple'、 'Integer'、 'Float')print(a)

出力 =(「リスト」、「辞書」、「タプル」、「整数」、「フロート」)

これは基本的に、タプルに必要なもののほとんどをまとめたものです。定数値を持つリストが必要な場合にのみ使用するため、タプルを使用します。 Pythonの基本の辞書に移りましょう。

辞書

辞書は、実際の例があれば最もよく理解できます。最も簡単でよく理解されている例は、電話帳です。電話帳を想像して、そこに存在するさまざまなフィールドを理解してください。あなたが考えることができる名前、電話、電子メールおよび他のフィールドがあります。考えてみてください 名前 として キー そしてその 名前 あなたがとして入力すること 。同様に、 電話 なので キー入力したデータ なので 。これが辞書です。それは保持する構造です キー、値 ペア。

辞書は、a = dict()またはa = {}を使用して記述されます。ここで、aは辞書です。キーは文字列または整数のいずれかであり、その後に「:」とそのキーの値を続ける必要があります。

MyPhoneBook = 'Name':['Akash'、 'Ankita']、 'Phone':['12345'、 '12354']、 'E-Mail':['akash@rail.com'、 'ankita @rail。 com ']} print(MyPhoneBook)

出力 :{'Name':['Akash'、 'Ankita']、 'Phone':['12345'、 '12354']、 'E-Mail':['akash@rail.com'、 'ankita @rail。 com ']}

辞書の要素へのアクセス

キーがName、Phone、およびEMailであり、それぞれに2つの値が割り当てられていることがわかります。辞書を印刷すると、キーと値が印刷されます。特定のキーの値のみを取得したい場合は、次のようにすることができます。これは、辞書の要素へのアクセスと呼ばれます。

print(MyPhoneBook ['E-Mail'])

出力 :[Akash@rail.com '、' ankita@rail.com ']

辞書の操作

コードスニペット得られた出力操作の説明
MyPhoneBook.keys()dict_keys([‘Name’、 ‘Phone’、 ‘E-Mail’])辞書のすべてのキーを返します
MyPhoneBook.values()dict_values([[‘Akash’、 ‘Ankita’]、[12345、12354]、[‘ankita@rail.com’、 ‘akash@rail.com’]])辞書のすべての値を返します
MyPhoneBook [‘id’] = [1、2]{'名前':['Akash'、 'Ankita']、 '電話':[12345、12354]、 'Eメール':['ankita@rail.com'、 'akash@rail.com']、 ' id ':[1、2]}は更新された値です。IDの新しいキーと値のペアが辞書に追加されます
MyPhoneBook [‘Name’] [0] =” Akki”「名前」:[「Akki」、「Ankita」]名前のリストにアクセスし、最初の要素を変更します。
MyPhoneBookから[‘id’]名前「名前」:[「Akash」、「Ankita」]、「電話」:[12345、12354]、「Eメール」:[「ankita@rail.com」、「akash@rail.com」]IDのキーと値のペアが削除されました
len(MyPhoneBook)3辞書に3つのキーと値のペアがあるため、値3を取得します。
MyPhoneBook.clear(){}キーと値のペアをクリアし、明確な辞書を作成します

これで、PythonBasicsの辞書について理解を深めることができます。したがって、PythonBasicsのこのブログのSetsに移りましょう。

セット

セットは基本的に 順序付けられていない要素のコレクション またはアイテム。要素は ユニーク セットで。に 、それらは中に書かれています 中括弧 そして カンマで区切られたセット「a」に同様の要素がある場合でも、次の理由で1回だけ印刷されることがわかります。 セット ユニークな要素のコレクションです。

a = {1、2、3、4、4、4} b = {3、4、5、6} print(a、b)

出力 :{1、2、3、4} {3、4、5、6}

セットでの操作

コードスニペット得られた出力操作の説明
a | b{1、2、3、4、5、6}セットのすべての要素が結合される和集合演算。
a&b{3. 4}両方のセットに存在する要素のみが選択される交差操作。
a – b{1、2}「a」と「b」に存在する要素が削除され、「a」の残りの要素が結果となる差分演算。
a ^ b{1、2、5、6}交差する要素が削除され、両方のセットの残りの要素が結果として得られる対称差演算。

セットは理解しやすいので、PythonBasicsの文字列に移りましょう。

文字列

Pythonの文字列は、特に人間が操作しやすいため、最もよく使用されるデータ型です。それらは文字通り単語や文字であり、それらがどのように使用され、どのような文脈で使用されているかについて意味があります。 Pythonは、文字列と非常に強力に統合されているため、すぐに利用できます。 文字列 内に書かれている シングル ( ‘’)または 二重引用符 (「」)。文字列は 不変 これは、文字列内のデータを特定のインデックスで変更できないことを意味します。

Pythonでの文字列の操作は、次のように表示できます。

注:ここで使用する文字列は次のとおりです:mystsr =” edureka!私の場所です」

コードスニペット得られた出力操作の説明
亜麻(ミスター)20文字列の長さを検索します
mystr.index( ‘!’)7文字列内の指定された文字のインデックスを検索します
mystr.count( ‘!’)1パラメータとして渡された文字の数を検索します
mystr.upper()エデュレカ!私の場所ですすべての文字列を大文字に変換します
mystr.split( ‘‘)[「edureka!」、「is」、「my」、「place」]パラメータとして渡された区切り文字に基づいて文字列を区切ります。
mystr.lower()エドゥレカ!私の場所です文字列のすべての文字列を小文字に変換します
mystr.replace( ‘‘、 ‘、’)edureka!、is、my、place古い値を持つ文字列を新しい値に置き換えます。
mystr.capitalize()エドゥレカ!私の場所ですこれは文字列の最初の文字を大文字にします

これらは利用可能な機能のほんの一部であり、検索するとさらに多くの機能を見つけることができます。

文字列のスプライシング

スプライシングは 文字列を壊す あなたがそれを取得したいフォーマットまたは方法に。このトピックの詳細については、次のことができます Pythonには多くの組み込み関数があり、これを調べることができます 。これは基本的にPythonのデータ型を要約したものです。ご理解のほどよろしくお願いいたします。ご不明な点がございましたら、コメントをお寄せください。できるだけ早くご連絡いたします。

それでは、Pythonの基本の演算子に移りましょう。

Pythonの演算子

演算子は 構成 あなたは 操作する インクルード データ あなたが私たちにある種の解決策を結論付けることができるように。簡単な例として、それぞれ70ルピーの友人が2人いて、それぞれの合計を知りたい場合は、お金を追加します。 Pythonでは、+演算子を使用して、合計で140になる値を追加します。これが、問題の解決策です。

Pythonには、次のようにグループ化できる演算子のリストがあります。

先に進み、これらの各演算子を注意深く理解しましょう。

注:変数はオペランドと呼ばれ、演算子の左右にあります。例:

a = 10 b = 20 a + b

ここで、「a」と「b」はオペランドであり、+は演算子です。

算術演算子

それらは実行するために使用されます 算術演算 データについて。

オペレーター説明
+オペランドの値を追加します
-右の演算子の値を左の演算子で減算します
*左のオペランドと右のオペランドを乗算します
/左のオペランドを右のオペランドで除算します
左のオペランドを右のオペランドで除算し、余りを返します
****左のオペランドと右のオペランドの指数関数を実行します

以下のコードスニペットは、理解を深めるのに役立ちます。

a = 2 b = 3 print(a + b、a-b、a * b、a / b、a%b、a ** b、end = '、')

出力 :5、-1、6、0.6666666666666666、2、8

Python Basicsの算術演算子とは何かを理解したら、代入演算子に移りましょう。

代入演算子

名前が示すように、これらは 変数に値を割り当てる 。そのような単純な。

C ++のsort()

さまざまな代入演算子は次のとおりです。

オペレーター説明
=右側の値を左側の変数に割り当てるために使用されます
+ =左オペランドと右オペランドの加算値を左オペランドに割り当てるための表記。
-=左オペランドと右オペランドの差の値を左オペランドに割り当てるための表記。
* =左オペランドと右オペランドの積の値を左オペランドに割り当てるための省略表記。
/ =左右のオペランドの除算の値を左のオペランドに割り当てるための省略表記。
%=左オペランドと右オペランドの余りの値を左オペランドに割り当てるための省略表記。
** =左オペランドと右オペランドの指数の値を左オペランドに割り当てるための省略表記。

このPythonBasicsのブログの比較演算子に進みましょう。

比較演算子

これらの演算子は、 関係を引き出す 左と右のオペランドの間で、必要なソリューションを導き出します。あなたがそれらを使用すると言うのと同じくらい簡単です 比較目的 。これらの演算子によって取得される出力は、これらの値の条件が真であるかどうかに応じて、真または偽のいずれかになります。

オペレーター説明
==左と右のオペランドの値が等しいかどうかを調べます
!=左演算子と右演算子の値が等しくないかどうかを調べます
<右のオペランドの値が左のオペランドの値よりも大きいかどうかを調べます
>>左のオペランドの値が右のオペランドの値よりも大きいかどうかを調べます
<=右のオペランドの値が左のオペランドの値以上であるかどうかを調べます
> =左のオペランドの値が右のオペランドの値以上であるかどうかを確認します

以下の例でそれらの動作を見ることができます:

a = 21 b = 10 if a == b:print( 'a is equal to b')if a!= b print( 'a is not equal to b')if a b:印刷( 'aはb'より大きい)if a<= b: print ( 'a is either less than or equal to b' ) if a>= b:print( 'aはb'以上です)

出力:
aはbと等しくありません
aがbより大きい
aがb以上である

PythonBasicsのビット演算子を進めましょう。

ビット演算子

これらの演算子を理解するには、 ビットの理論 。これらの演算子は、 ビットを直接操作する

オペレーター説明
左右のオペランドの個々のビットでAND演算を実行するために使用されます
|左右のオペランドの個々のビットでOR演算を実行するために使用されます
^左右のオペランドの個々のビットでXOR演算を実行するために使用されます
左右のオペランドの個々のビットで1の補数演算を実行するために使用されます
<<左のオペランドを右のオペランド時間だけシフトするために使用されます。 1つの左シフトは、2を掛けることに相当します。
>>左のオペランドを右のオペランド時間だけシフトするために使用されます。 1つの右シフトは2で割ることに相当します。

これは自分でコンピューターで練習したほうがいいでしょう。 PythonBasicsで論理演算子を進めます。

論理演算子

これらは、特定の取得に使用されます 論理 オペランドから。 3つのオペランドがあります。

  • そして (左と右の両方のオペランドが真の場合は真)
  • または (いずれかのオペランドが真の場合は真)
  • ない (渡されたオペランドの反対を与えます)
a = True b = False print(aとb、aまたはb、aではない)

出力: False True False

PythonBasicsのメンバーシップ演算子に移動します。

メンバーシップオペレーター

これらは、 特定の変数 または値 存在する リスト、辞書、タプル、セットなどのいずれかで。

演算子は次のとおりです。

  • (値または変数がシーケンスで見つかった場合はTrue)
  • ありませんで (値がシーケンスに見つからない場合はTrue)
a = [1、2、3、4] if 5 in a:print( 'Yes!')if 5 not in a:print( 'No!')

出力 : 番号!

PythonBasicsのID演算子に進んでみましょう。

アイデンティティ演算子

これらの演算子は、 値が 、変数は 同一 か否か。それと同じくらい簡単です。

演算子は次のとおりです。

  • です (それらが同一である場合は真)
  • ではありません (同一でない場合はtrue)
a = 5 b = 5 aがbの場合:print( 'Similar')aがbでない場合:print( 'Not Similar!')

その権利は、Pythonの演算子についてそれを結論付けています。

名前空間に移動する前に、移動することをお勧めします Pythonの関数をよりよく理解するため。それが済んだら、PythonBasicsの名前空間に進みましょう。

名前の間隔とスコープ

あなたはそれを覚えていますか Pythonのすべては オブジェクト 正しい?さて、Pythonはあなたがアクセスしようとしているものをどのように知るのですか?同じ名前の関数が2つある状況を考えてみてください。それでも、必要な関数を呼び出すことができます。そんなことがあるものか?ここで、名前空間が役に立ちます。

Namespacingは、Pythonが割り当てるために使用するシステムです 一意の名前 コード内のすべてのオブジェクトに。そして、あなたが疑問に思っているなら、オブジェクトは変数とメソッドである可能性があります。 Pythonは名前空間を 辞書構造の維持 。どこ 名前は鍵として機能します そしてその オブジェクトまたは変数は、構造内の値として機能します 。今、あなたは名前が何であるか疑問に思うでしょう?

まあ、 名前 あなたがするために使用する方法です オブジェクトにアクセスする 。これらの名前は、割り当てた値にアクセスするための参照として機能します。

:a = 5、b =「エドゥレカ!」

値「edureka!」にアクセスしたい場合は、変数名を「b」で呼び出すだけで、「edureka!」にアクセスできます。これらは名前です。メソッド名を割り当てて、それに応じて呼び出すこともできます。

import math square_root = math.sqrt print( '平方根は'、square_root(9))

出力 :ルートは3.0です

名前空間はスコープで機能します。 スコープそれらが属する関数またはクラス内の関数/変数/値の有効性 。 Python 組み込み関数 ネームスペース Pythonの他のすべてのスコープをカバーします 。 print()やid()などの関数は、インポートしなくても使用でき、どこでも使用できます。それらの下には グローバル そして 地元 名前空間。以下のコードスニペットでスコープと名前空間について説明します。

def add():x = 3 y = 2 def add2():p、q、r = 3、4、5 print( '3つの数値の合計を印刷するadd2内:'(p + q + r))add2() print( 'p、q、rの値は:'、p、q、r)print( '2つの数値の加算印刷合計内:'(x + y))add()

上記のコードでわかるように、add()とadd2()という名前の2つの関数を宣言しました。 add()の定義があり、後でメソッドadd()を呼び出します。ここでadd()でadd2()を呼び出すと、3 + 4 + 5が12であるため、12の出力を取得できます。ただし、add2()を終了するとすぐに、p、q、rのスコープは終了します。つまり、p、q、rは、add2()を使用している場合にのみアクセスおよび使用できます。 add()を使用しているため、p、q、rがないため、エラーが発生し、実行が停止します。

次の図から、スコープと名前空間をよりよく理解できます。ザ・ 組み込みスコープ それらを作るPythonのすべてをカバーしています 必要なときにいつでも利用可能 。ザ・ グローバルスコープ すべてをカバーします プログラム 実行されています。ザ・ ローカルスコープ すべてをカバーします メソッド プログラムで実行されています。これが基本的にPythonの名前空間です。 PythonBasicsのフロー制御を進めましょう。

Pythonでのフロー制御と条件付け

コードはどの言語でも順番に実行されることはご存知ですが、 その流れを壊す あなたができるように ロジックを追加し、特定のステートメントを繰り返します あなたのコードが減少し、取得できるように より少ない、よりスマートなコードによるソリューション 。結局のところ、それがコーディングです。問題のロジックと解決策を見つけること。これは、 および条件文。

条件文は 実行された の場合のみ 特定の条件が満たされている 、そうでなければそれは スキップしました 条件が満たされるところまで。 Pythonの条件文は if、elifなど。

構文:

if条件:ステートメントelif条件:ステートメントelse:ステートメント

これは、条件が満たされた場合、何かをすることを意味します。それ以外の場合は、残りのelif条件を確認し、最後に条件が満たされない場合は、elseブロックを実行します。 if-elseブロック内にif-elseステートメントをネストすることもできます。

a = 10 b = 15 if a == b:print( 'それらは等しい')elif a> b:print( 'aは大きい')else:print( 'bは大きい')

出力 :bが大きい

条件文を理解したら、ループに移りましょう。解決策を得るために特定のステートメントを何度も実行したい場合や、2〜3行のコードのみを使用して特定の同様の種類のステートメントを実行できるようにロジックを適用したい場合があります。これはあなたが使用する場所です

ループは2種類に分けられます。

  • 有限の: この種のループは、特定の条件が満たされるまで機能します
  • 無限: この種のループは無限に機能し、止まることはありません。

Pythonまたはその他の言語のループは条件をテストする必要があり、ステートメントの前またはステートメントの後に実行できます。という :

  • 事前テストループ: 条件が最初にテストされ、その後にステートメントが実行される場合
  • テスト後のループ: ステートメントが少なくとも1回実行され、後で条件がチェックされる場合。

Pythonには2種類のループがあります。

  • ために
  • 一方

以下の構文とコードスニペットを使用して、これらの各ループを理解しましょう。

Forループ: これらのループは、 特定のステートメントのセット 与えられた 調子 条件が失敗するまで続けます。あなたは知っています 何度か forループを実行する必要があること。

構文:

範囲内の変数の場合:ステートメント

コードスニペットは次のとおりです。

Basket_of_fruits = ['apple'、 'orange'、 'pineapple'、 'banana']、basket_of_fruitsの果物:print(fruit、end = '、')

出力 :リンゴ、オレンジ、パイナップル、バナナ

これは、Pythonでforループがどのように機能するかを示しています。 PythonBasicsのwhileループを進めましょう。

Whileループ: whileループは forループと同じ 終了条件がわからない場合を除きます。 forループの状態はわかっていますが、 whileループ 条件 ではないかもしれない。

構文:

while条件:ステートメント

コードスニペットは次のとおりです。

second = 10 while second> = 0:print(second、end = '->')second- = 1 print( 'Blastoff!')

出力 :10-> 9-> 8-> 7-> 6-> 5-> 4-> 3-> 2-> 1->ブラストオフ!

これがwhileループの仕組みです。

あなたは後で持っています ネストされたループ ここであなたは ループを別のループに埋め込みます。 以下のコードはあなたにアイデアを与えるはずです。

count = 1 for i in range(10):print(str(i)* i)for j in range(0、i):count = count + 1

出力:

1

22

333

4444

55555

666666

777777

88888888

999999999

数値の文字列を出力する最初のforループがあります。もう1つのforループは、数値を1ずつ加算し、条件が満たされるまでこれらのループが実行されます。これがforループの仕組みです。これで、ループと条件のセッションは終了です。 PythonBasicsでのファイル処理を進めます。

Pythonでのファイル処理

Pythonには、次の目的で使用できる組み込み関数があります。 ファイルを操作する といった 読書 そして 書き込み データ ファイルからまたはファイルへ 。に ファイルオブジェクト open()関数を使用してファイルが呼び出されたときに返され、読み取り、書き込み、変更などの操作を実行できます。

ファイル処理について詳しく知りたい場合は、完全なチュートリアルを実行できます- Pythonでのファイル処理。

ファイルを操作するフローは次のとおりです。

  • 開いた open()関数を使用したファイル
  • 実行する オペレーション ファイルオブジェクト上
  • 閉じる close()関数を使用してファイルを使用し、ファイルの損傷を回避します。

構文:

File_object = open( 'filename'、 'r')

ここで、モードはファイルを操作する方法です。モード変数を渡さない場合、デフォルトが読み取りモードとして使用されます。

モード説明
rPythonのデフォルトモード。ファイルからコンテンツを読み取るために使用されます。
書き込みモードで開くために使用されます。ファイルが存在しない場合は、新しいファイルを作成するか、現在のファイルの内容を切り捨てます。
バツファイルの作成に使用されます。ファイルが存在する場合、操作は失敗します
追加モードでファイルを開きます。ファイルが存在しない場合は、新しいファイルが開きます。
bこれにより、ファイルの内容がバイナリで読み取られます。
tこれはテキストモードでコンテンツを読み取り、Pythonのデフォルトモードです。
+これにより、更新目的でファイルが開きます。

例:

file = open( 'mytxt'、 'w')string = '-Welcome to edureka!-' for i in range(5):file.write(string)file.close()

出力 :–edurekaへようこそ!– – edurekaへようこそ!– – edurekaへようこそ!– – edurekaへようこそ!– – edurekaへようこそ!–mytxtファイル内

先に進んで、ファイルをどんどん試してみることができます。ブログの最後のトピックに移りましょう。 OOPSとオブジェクトとクラス。これらは両方とも密接に関連しています。

おっと

古いプログラミング言語は、次のように構成されていました。 データ になり得る コードの任意のモジュールからアクセス 。これはにつながる可能性があります 潜在的なセキュリティ問題 そのため、開発者は オブジェクト指向プログラミング これは、実際の例をコードにエミュレートして、より良いソリューションを取得できるようにするのに役立ちます。

理解することが重要なOOPSの4つの概念があります。彼らです:

  • 継承: 継承により、 属性とメソッドを導出する 親クラスから取得し、要件に従ってそれらを変更します。最も単純な例は、車の構造が記述されている自動車の場合であり、このクラスは、スポーツカーやセダンなどを記述するために導出できます。
  • カプセル化: カプセル化は データとオブジェクトをバインドする 他のオブジェクトやクラスがデータにアクセスしないようにします。 Pythonには、プライベートタイプ、プロテクトタイプ、パブリックタイプがあり、その名前はその機能を示しています。 Pythonは、「_」または「__」を使用して、プライベートキーワードまたは保護されたキーワードを指定します。
  • ポリモーフィズム: これにより、 さまざまなタイプのデータに共通のインターフェース それがかかります。異なるデータが渡される類似の関数名を持つことができます。
  • 抽象化: 抽象化は クラスをモデル化することで複雑な現実を単純化する 問題に適切です。

この記事を読んでみることをお勧めします Pythonクラスとオブジェクト(OOPSプログラミング)。

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