Hướng dẫn python process tut video - video hướng dẫn xử lý python

Question

Python Rest API với Flask, Connexion và Sqlalchemy - Phần 2

Trong loạt bài hướng dẫn ba phần này, bạn sẽ tạo API RESTful từ đầu để theo dõi mọi người và ghi chú bằng khung web Flask. Bạn cũng sẽ kiểm tra API của mình với tài liệu API UI Swagger. Trong phần hai, bạn sẽ triển khai cơ sở dữ liệu SQLite để lưu trữ dữ liệu của bạn vĩnh viễn.

Nội dung chính Show

Python Rest API với Flask, Connexion và Sqlalchemy - Phần 2
Python là gì?
Python được sử dụng để làm gì?
Phát triển web
Internet của mọi thứ
Mọi thứ Python
Làm thế nào để cài đặt Python?
Tại sao chọn Python?
7 lý do tại sao bạn nên sử dụng Python
R vs Python?
Cách tốt nhất để học Python?
Các ides python hàng đầu là gì?
IDE nào tốt nhất cho Python?
Cách cung cấp năng lượng cho máy tính xách tay Jupyter
Chức năng trong một cuốn sổ tay Python (Jupyter)
Người vận hành
& nbsp; toán tử số học
Toán tử chuyển nhượng
Toán tử so sánh
Toán tử logic
Người vận hành danh tính
Các nhà khai thác thành viên
Các nhà khai thác bitwise
Các hoạt động toán học như bổ sung, phép trừ được thực hiện bằng các toán tử số học. & NBSP; Hãy để chúng tôi đi qua chúng.
Các lớp học
Trình lặp
Máy phát số ngẫu nhiên trong Python
Biểu hiện thông thường
Thử, ngoại trừ
Đầu vào người dùng
Định dạng chuỗi
Kiểu dữ liệu Python
Kiểu dữ liệu này lưu trữ các giá trị số trong đó Python tạo một đối tượng số và một số được gán cho một biến.
Từ điển
Ở đây, A và B là các đối tượng số.
Chúng ta hãy xem một ví dụ khác-
Xử lý tập tin
Tạo các chức năng trong Python & NBSP;
Tìm hiểu các lệnh đơn giản bằng cách sử dụng Python làm máy tính
Thao tác dữ liệu với gấu trúc
Đối tượng loạt gandas
Đối tượng loạt từ Dictionary & NBSP;
Khung dữ liệu gấu trúc
Câu hỏi thường gặp về hướng dẫn Python

Ngày 16 tháng 11 năm 2022 Cơ sở dữ liệu API Bình trung gian Web-DEV api databases flask intermediate web-dev

Mục lục

Python là gì?
Python được sử dụng để làm gì?
- Phát triển web
- Internet của mọi thứ
Mọi thứ Python
- Học máy
Làm thế nào để cài đặt Python?
Tại sao chọn Python?
- 7 lý do tại sao bạn nên sử dụng Python
R vs Python?
Cách tốt nhất để học Python?
Các ides python hàng đầu là gì?
IDE nào tốt nhất cho Python?
Cách cung cấp năng lượng cho máy tính xách tay Jupyter
Chức năng trong một cuốn sổ tay Python (Jupyter)
Bình luận
Biến
Người vận hành
& nbsp; toán tử số học
Toán tử chuyển nhượng
Toán tử so sánh
Toán tử logic
Người vận hành danh tính
Các nhà khai thác thành viên
Các nhà khai thác bitwise
Toán tử ternary
Lambda
Mảng
Các lớp học
Di sản
Trình lặp
Phạm vi
Mô -đun
ngày
Máy phát số ngẫu nhiên trong Python
Json
Biểu hiện thông thường
Pip
Thử, ngoại trừ
Đầu vào người dùng
Định dạng chuỗi
Kiểu dữ liệu Python
- Số
- Sợi dây
- Danh sách
- Tuple
- Từ điển
Báo cáo kiểm soát dòng chảy
- Các câu lệnh có điều kiện (tuyên bố IF-Else)
- Vòng lặp (trong khi và cho các tuyên bố)
Xử lý tập tin
Tạo các chức năng trong Python & NBSP;
Tìm hiểu các lệnh đơn giản bằng cách sử dụng Python làm máy tính
Thao tác dữ liệu với gấu trúc
- Đối tượng loạt gandas
- Đối tượng loạt từ Dictionary & NBSP;
- Khung dữ liệu gấu trúc
Câu hỏi thường gặp về hướng dẫn Python

Python là gì?

Được đóng góp bởi - Python.Learning

Python là một ngôn ngữ lập trình theo hướng cao, hướng đối tượng. Hầu hết người mới bắt đầu trong lĩnh vực phát triển thích Python là một trong những ngôn ngữ đầu tiên để học vì tính đơn giản và linh hoạt của nó. Nó cũng được cộng đồng hỗ trợ tốt và theo kịp sự phổ biến ngày càng tăng của nó. Trong hướng dẫn Python này cho người mới bắt đầu, chúng ta sẽ tìm hiểu những điều cơ bản của Python như một ngôn ngữ lập trình và hiểu cách bắt đầu với nó. Chúng tôi sẽ xem cách tải xuống và cài đặt Python và sử dụng IDE phổ biến để bắt đầu mã hóa. Chúng tôi cũng sẽ thảo luận chi tiết về chức năng Jupyter.

Python được sử dụng để làm gì?

Lần tới khi bạn duyệt qua Google, thưởng thức liều Instagram hàng ngày của bạn, dành hàng giờ để xem video trên YouTube hoặc nghe nhạc yêu thích của bạn trên Spotify, hãy nhớ rằng tất cả chúng đều sử dụng Python cho nhu cầu lập trình của họ. Python có nhiều cách sử dụng khác nhau trên các ứng dụng, nền tảng và dịch vụ. Hãy để chúng tôi nói về một vài ở đây.

Phát triển web

Hướng dẫn python process tut video - video hướng dẫn xử lý python

Việc lựa chọn lớn các thư viện Python được xây dựng sẵn làm cho phát triển web trở thành một nhiệm vụ đơn giản hơn nhiều. Viết mã Python ít tốn thời gian hơn do cú pháp đơn giản và sạch sẽ của nó. Điều này giúp tạo mẫu nhanh chóng tăng tốc ROI của các sản phẩm thương mại. Các khung thử nghiệm tích hợp giúp vận chuyển mã không có lỗi. Một lựa chọn lớn các khung được hỗ trợ tốt giúp tạo điều kiện thực hiện nhanh chóng mà không ảnh hưởng đến hiệu suất của giải pháp.

Internet của mọi thứ

Mọi thứ Pythonbig data, machine learning, data analytics, wireless data networks, and cyber-physical systems. IoT projects also deal with real-time analytics.

Học máy

Làm thế nào để cài đặt Python?.

Mọi thứ Python

Học máy

Làm thế nào để cài đặt Python?career guiding articles in Python? 👇

Tại sao chọn Python?
7 lý do tại sao bạn nên sử dụng Python
R vs Python?

Cách tốt nhất để học Python?

Các ides python hàng đầu là gì?Knowledge articles in Python?

IDE nào tốt nhất cho Python?
Cách cung cấp năng lượng cho máy tính xách tay Jupyter
Chức năng trong một cuốn sổ tay Python (Jupyter)
Bình luận
Biến

Học máy

Làm thế nào để cài đặt Python?

Hỗ trợ thư viện nguồn mở rộng
Cú pháp hiệu quả và chính xác
Tích hợp dễ dàng với các ngôn ngữ lập trình khác
Python có điểm vào thấp
Có thể mở rộng cho các hệ điều hành và kiến trúc khác nhau

Đây là một video hướng dẫn Python cho bạn bằng cách học tuyệt vời.

Làm thế nào để cài đặt Python?

Nếu bạn là người dùng Windows và nếu bạn đã cài đặt Python bằng gói phân phối Anaconda có sẵn tại Anaconda.org, bạn cần truy cập tải xuống Anaconda, và sau đó tải xuống phiên bản mới nhất cho Python 3.6.Download Anaconda” and then download the latest version for Python 3.6.

Khi bạn tải xuống điều này, đó là một quá trình khá đơn giản và đơn giản để theo dõi và bạn sẽ cài đặt Python cho bạn. Bước tiếp theo là tăng sức mạnh cho một IDE để bắt đầu mã hóa trong Python.

Vì vậy, một khi bạn cài đặt Python, bạn có thể có nhiều IDE hoặc trình chỉnh sửa văn bản trên đầu cài đặt Python của bạn.

Đối với các trình chỉnh sửa văn bản, bạn có thể sử dụng một cái gì đó như Sublime hoặc Notepad ++. Nếu bạn cảm thấy thoải mái khi sử dụng môi trường phát triển tích hợp, thì bạn có thể sử dụng Jupyter. Ngoài ra, có các tùy chọn khác như Wingware, Komodo, Pycharm và Spyder.

Có nhiều gói có sẵn trong Python. Một số thư viện công cụ là numpy, gấu trúc, seeborn để trực quan hóa và scipy để tính toán và thống kê. Những người khác là XLRB, OpenPyXL, Matplotlib và IO.

Tại sao chọn Python?

Bạn nên chọn điều này bởi vì Python đã trở thành ngôn ngữ lập trình được ưa thích nhất để cho phép các ứng dụng khoa học dữ liệu và học máy. Tất nhiên, Python có những lợi thế của nó; Nó nhanh chóng so với các ngôn ngữ lập trình khác, thậm chí R cho vấn đề đó.

Chúng ta có thể dễ dàng nói rằng Python là một trình biên dịch nhanh chóng. Vì đây là ngôn ngữ lập trình dựa trên Java, bạn sẽ có thể mở rộng các ứng dụng của nó ngoài nghiên cứu phân tích, mô hình phân tích và mô hình thống kê. Bạn sẽ có thể tạo các ứng dụng web bằng Python và tích hợp các ứng dụng web này trực tiếp vào các mô hình phân tích của bạn trong nền.Python cũng rất dễ dàng tích hợp với các nền tảng khác và các ngôn ngữ lập trình khác. Nó có một kiến trúc lập trình hướng đối tượng phổ biến trong đó các nhà phát triển CNTT hiện tại, các nhà phân tích CNTT và các lập trình viên CNTT thấy rất dễ dàng để chuyển sang miền phân tích. .
Python is also very easy to integrate with other platforms and other programming languages. It has a common object-oriented programming architecture wherein existing IT developers, IT analysts, and IT programmers find it very easy to transition to the analytics domain.
Because the structure of coding in Python is object-oriented programing architecture, it has excellent documentation support.

7 lý do tại sao bạn nên sử dụng Python

Mã có thể đọc và duy trì
Nhiều mô hình lập trình
Tương thích với các nền tảng và hệ thống chính
Thư viện tiêu chuẩn mạnh mẽ
Khung và công cụ nguồn mở
Phát triển phần mềm đơn giản hóa
Hướng phát triển thử nghiệm

R vs Python?

R được phát triển cho các ứng dụng phân tích thống kê; Mặt khác; Python được phát triển như một ngôn ngữ lập trình đa năng. Cả hai đều rất cần thiết cho những người làm việc với các bộ dữ liệu lớn, giải quyết các vấn đề học tập của máy và tạo ra trực quan hóa dữ liệu phức tạp. Hãy cho chúng tôi xem xét sự khác biệt giữa R và Python
Let us have a look at the differences between R and Python

Đọc thêm về sự khác biệt giữa R và Python, và đó là một sự thay thế tốt hơn.

Cách tốt nhất để học Python?

Sự dễ dàng của việc học là thuộc tính chính đằng sau sự nổi tiếng của Python. Nó là một ngôn ngữ lập trình miễn phí đơn giản và loại và do đó dễ học. Thời gian để học ngôn ngữ phụ thuộc vào mức độ bạn muốn đạt được với Python. Ngoài ra, đường cong học tập có thể ngắn hơn hoặc dài hơn tùy thuộc vào khả năng cá nhân.

Người ta sẽ cần 6-8 tuần để tìm hiểu những điều cơ bản của Python. Điều này sẽ bao gồm học cú pháp, các từ khóa, chức năng và lớp học, kiểu dữ liệu, mã hóa cơ bản và xử lý ngoại lệ. Kỹ năng Python được ưu tiên là không cần thiết cho tất cả các chuyên gia Python. Tùy thuộc vào bản chất của công việc của bạn, bạn có thể học các kỹ năng như lập trình cơ sở dữ liệu, lập trình ổ cắm, đa luồng, kỹ thuật đồng bộ hóa, v.v.
Advanced Python skills are not necessary for all Python professionals. Depending on the nature of your work, you can learn skills such as database programming, socket programming, multithreading, synchronisation techniques etc.

Các kỹ năng Python rất tinh vi bao gồm các khái niệm phân tích dữ liệu, kinh nghiệm thực hành của các thư viện cần thiết, xử lý hình ảnh, v.v ... Mỗi kỹ năng chuyên dụng sẽ cần khoảng một tuần để làm chủ.

Đọc blog của chúng tôi trên 50 câu hỏi phỏng vấn hàng đầu cho Python để kiểm tra kiến thức của bạn. Nó sẽ cho bạn một ý tưởng về việc bạn biết bao nhiêu về Python và những gì khác để học.

Các ides python hàng đầu là gì?

Có 7 ide hàng đầu cho Python

Spyder
Pycharm
Thonny
Nguyên tử
Jupyter
Komodo
Wingware

IDE nào tốt nhất cho Python?

Jupyter là IDE tốt nhất cho Python và là một trong những IDE được sử dụng rộng rãi nhất cho Python. Hãy để chúng tôi có một cái nhìn về cách thiết lập sổ ghi chép Jupyter. Ngoài ra, chúng ta hãy xem các chức năng của một cuốn sổ tay Jupyter.

Cách cung cấp năng lượng cho máy tính xách tay Jupyter

Dưới đây là các bước được hướng dẫn để cung cấp năng lượng cho một cuốn sổ tay Jupyter:

Mở dấu nhắc Anaconda. Điều này có sẵn cho bạn nếu bạn đã thực hiện cài đặt thông qua trình cài đặt Anaconda. & NBSP;
Khi bạn mở dấu nhắc lệnh Anaconda, bạn sẽ thấy một đường dẫn mặc định được gán cho bạn. Đây là tên người dùng cho máy tính mà bạn đang sử dụng.
Thêm các đường dẫn thư mục vào đường dẫn mặc định này (ví dụ: CD Desktop → CD Python), nơi bạn muốn mở sổ ghi chép
Khi bạn đặt đường dẫn, thêm sổ ghi chép Jupyter bằng máy tính xách tay Jupyter lệnhjupyter notebook
Nhấn Enter. Điều này sẽ mở sổ ghi chép trong máy chủ cục bộ của bạn, tức là, hệ thống của bạn
Con đường được mô tả trong dấu nhắc Anaconda sẽ xuất hiện trên trang chủ Sao Juchter của bạn
Bước tiếp theo là mở một máy tính xách tay Python mới. Đây là môi trường của bạn để thực hiện tất cả các mã hóa. Bạn có thể đổi tên máy tính xách tay mới (không có tiêu đề) theo những gì bạn muốn và nhấn ‘Đổi tên.

Giữ lời nhắc Anaconda Active, một thứ mà bạn đã sử dụng để cung cấp năng lượng cho máy tính xách tay Jupyter của bạn, trong khi bạn đang làm việc với Jupyter trong địa phương của bạn. Nếu dấu nhắc Anaconda được đóng, Python không còn chạy trên hệ thống của bạn và kernel bị ngắt kết nối.

Chức năng trong một cuốn sổ tay Python (Jupyter)

Có nhiều tùy chọn trên thanh công cụ, tức là, tệp, chỉnh sửa, xem, chèn, ô, kernel, widget và trợ giúp. Chúng ta hãy xem một số tính năng và chức năng từng người một.File, Edit, View, Insert, Cell, Kernel, Widgets and Help. Let us have a look at some of the features and functionalities one by one.

Tùy chọn tập tin

Lưu và điểm kiểm tra - Đặt điểm kiểm tra là một khái niệm hấp dẫn. Tệp được tự động lưu theo các khoảng thời gian đều đặn và bằng cách đặt điểm kiểm tra, bạn có thể bỏ qua một vài sóng tự động cho điểm kiểm tra đã đặt. Điều này giúp trong trường hợp bạn đã phạm sai lầm trong vài phút hoặc giờ qua. Bạn luôn có thể trở lại điểm kiểm tra ổn định hơn và tiến hành mã của bạn từ đó, thay vì bắt đầu từ đầu. & NBSP;Setting a Checkpoint is a fascinating concept. The file is Autosaved at regular intervals, and by setting a check-point, you can skip back a few auto-saves to the set checkpoint. This helps in case you made a mistake in the past couple of minutes or hours. You can always revert to a more stable checkpoint and proceed with your code from there, rather than starting from scratch.

Tải xuống như - Có nhiều cách khác nhau mà bạn có thể tải xuống một cuốn sổ tay Jupyter. Đầu tiên là máy tính xách tay cổ điển, là tiện ích mở rộng IPYNB. Trước khi được gọi là máy tính xách tay Jupyter, đó là một cuốn sổ ghi chép ipython. Đó là lý do tại sao tiện ích mở rộng này. Sau đó bạn có phần mở rộng .py của bạn. Lưu tệp với tiện ích mở rộng .Py và bạn có thể nhập cùng một IDE khác để sử dụng dễ dàng hơn. & NBSP; There are different ways in which you can download a Jupyter Notebook. First is the Classic Notebook, which is the ipynb extension. Before being called a jupyter notebook, it was an Ipython notebook. That is why this extension.
Then you have your .py extension. Save the file with .py extension, and you can import the same to a different IDE for easier use.

Đóng và dừng lại - Lệnh này đóng bất cứ điều gì kernel đang chạy tại thời điểm đặc biệt này và dừng lại tất cả các quy trình. – This command closes whatever kernel is running at this particular point in time and halts all the processes.

Chỉnh sửa tùy chọn

Nó bao gồm các tế bào cắt, sao chép tế bào, dán, xóa, tách một ô, di chuyển lên, xuống, vân vân.Cut Cells, Copy Cells, Paste, Delete, Splitting a Cell, Moving up, down, so on and so forth.

Vì vậy, một tế bào là gì? Các tế bào không là gì ngoài mã mà bạn nhập vào hộp thoại có trên cửa sổ. Đây là một ô, nơi bạn nhập mã của mình - mỗi ô khi chạy sẽ cung cấp cho bạn một đầu ra.
Cells are nothing but the code that you type in the dialogue box present on the window. This is a cell, where you type in your code — each cell when run will give you an output.

Để chạy đoạn mã cụ thể này, bạn có thể nhấp vào tùy chọn cụ thể nói, chạy ô hoặc phím tắt cho cùng là Shift + Enter. & NBSP;Run cell or the shortcut key for the same is Shift + Enter.

Nếu bạn muốn khám phá các tùy chọn phím tắt có sẵn khác, bạn có thể nhận trợ giúp trong các phím tắt. & NBSP;Help in Keyboard Shortcuts.

Bạn có thể cắt các tế bào này, dán chúng sau này. Bạn có thể hợp nhất, chia tách, vân vân và vân vân. Đây là những mặt hàng đơn giản.

Xem tùy chọn

Bạn cũng có thể chuyển đổi tiêu đề, thanh công cụ và số dòng của mình. & NBSP;Toggle your Headers, Toolbars, and Line numbers as well.

Chèn tùy chọn

Đây là các hoạt động chèn cơ bản. Bạn có thể chèn một ô trên hoặc dưới theo yêu cầu của mã của bạn. & NBSP;insert a cell above or below as per the requirement of your code.

Tùy chọn ô

Nếu bạn đạt được tất cả, nó sẽ chạy tất cả các ô có mặt trong toàn bộ sổ làm việc này. Khi bạn nhấp vào ‘Chạy tất cả ở trên, nó sẽ chạy tất cả các ô phía trên ô đã chọn. Tương tự, nếu bạn nhấp vào ‘Chạy tất cả bên dưới, nó sẽ chạy tất cả các ô bên dưới ô đã chọn.Run All, it runs all the cells that are present in this entire workbook. When you click ‘Run All Above’, it runs all the cells above the selected cell. Similarly, if you click ‘Run All Below’, it runs all the cells that are below the selected cell.

Các loại ô khác nhau, tức là, & nbsp; mã, markdown và các tệp chuyển đổi thô. Một tính năng thú vị mà chúng tôi sẽ sử dụng nhiều trong các tệp mã của chúng tôi là một thứ gọi là tệp Markdown. Một điểm đánh dấu không là gì ngoài việc chuyển đổi bất cứ thứ gì bạn đã nhập vào một ô thành một tin nhắn văn bản. Code, Markdown and Raw Convert Files.
One exciting feature that we will be using much in our code files is something called Markdown file. A markdown is nothing but converting whatever you have typed in a cell into a text message.

Các ô mà bạn đã chuyển đổi như một dấu hiệu sẽ không được chạy hoặc được coi là một dòng mã. Khi bạn chạy ô này, nó được lấy làm trường văn bản và đầu ra cũng là văn bản. Không có tính toán được thực hiện trên ô này.

Tùy chọn trợ giúp

Ở đây bạn có thể thấy các thư viện và gói thông thường có sẵn.

Bạn có thể nhấp vào các tùy chọn này và nó sẽ mở một cuốn sách hướng dẫn hoặc sổ tham khảo, nơi bạn có thể xem các phương thức khác nhau có sẵn trong gói đã chọn. Có nhiều tùy chọn khác mà bạn có thể thử nghiệm khi bạn đang làm việc Jupyter.
There are various other options you can experiment with when you are working with Jupyter.

Nhận xét rất hữu ích để mô tả logic chương trình và mục đích của các mô -đun khác nhau. & NBSP; Những người không phải là lập trình viên có thể hiểu mã bằng cách xem xét các bình luận có ý nghĩa.

Trong khi kiểm tra chương trình, các nhận xét có thể được sử dụng để vô hiệu hóa các phần của mã và bị loại khỏi thực thi.

Nhận xét Python bắt đầu với biểu tượng # & nbsp; Nhận xét có thể là của riêng nó hoặc nhận xét có thể bắt đầu sau một mã trong cùng một dòng. & NBSP; Cả hai trường hợp đều được giải thích trong hình ảnh dưới đây.

# comment in separate line  
x = x * 5  
  
  
x = x * 5   # multiply by 5; comment in same line  
  
  
# this function is going to divide two variables  
# the second value should not be zero  
# if it is zero, error is thrown  
def divide(first, second):

Không có cách nào khác nhau để đề cập đến các bình luận đa dòng. & NBSP; # có thể được thêm vào các dòng khác nhau.

Khi # được đặt bên trong các trích dẫn, thì nó là một phần của chuỗi và không phải là một nhận xét.

Ví dụ,

str = "# hello world"

Biến

Các biến Python là các thùng chứa để giữ dữ liệu. & NBSP; Các giá trị dữ liệu được gán này thành một biến có thể được thay đổi ở giai đoạn sau.

Việc gán giá trị đầu tiên cho một biến tạo biến. & NBSP; Không có tuyên bố rõ ràng của biến.

numOfBoxes = 7  
ownerName = "Karthik"  
print("numOfBoxes= ", numOfBoxes)  
print("ownerName= ", ownerName)

Trong ví dụ trên, hai biến có dữ liệu số và chuỗi được tạo. & NBSP; Báo cáo in được sử dụng để hiển thị các biến đó.

Tên biến theo các quy ước này.

Tên biến bắt đầu bằng chữ cái hoặc ký tự dấu gạch dưới
Alpha-Numeric và Downstcores được phép trong phần còn lại của tên
Tên biến nhạy cảm trường hợp

# valid names  
numOfBoxes = 7  
_num_of_boxes = 10           # this is a different variable than numOfBoxes  
_NUM_OF_BOXES = 15   # a different variable as names are case sensitive  
  
ownerName = "Karthik"  
ownerName2 = "Charan" # different, valid variable  
  
  
  
# invalid names  
2ownerName = "David"    # cannot start with number.    
                                          # Only letter or underscore in the beginning  
owner-name = "Ram"       # no hypen  
owner name = "Krish"      # no space allowed  
                                          # only alpha numeric and underscore

Ở đây chúng tôi đã liệt kê một số tên biến có thể và một vài tên không hợp lệ.

Trong Python, bạn có thể gán nhiều giá trị cho nhiều biến. & NBSP; Cũng gán cùng một giá trị cho nhiều biến. Vui lòng xem ví dụ này.

# different values assigned to many variables  
length, width, depth = 5, 8, 7  
print(length)  
print(width)  
print(depth)  
  
# same value assigned to many variables  
length = width = depth = 5  
print(length)  
print(width)  
print(depth)

Người vận hành

Được đóng góp bởi - papaprogrammer

Người vận hành giúp xử lý các biến và giá trị. & Nbsp; Ví dụ: nếu chúng ta có thể hai biến số, chúng có thể được thêm hoặc trừ, nhân hoặc chia. & NBSP; Các hoạt động này thay đổi giá trị và đưa ra các giá trị mới.

Python hỗ trợ các loại nhà khai thác sau đây.

Toán tử số học
Toán tử chuyển nhượng
Toán tử so sánh
Toán tử logic
Người vận hành danh tính
Các nhà khai thác thành viên
Các nhà khai thác bitwise

& nbsp; toán tử số học

Các hoạt động toán học như bổ sung, phép trừ được thực hiện bằng các toán tử số học. & NBSP; Hãy để chúng tôi đi qua chúng.

a = 10  
b = 6  
  
print (a + b)    # addition  
print (a - b)     # subtraction  
print (a * b)     # multiplication  
print (a / b)      # division  
print (a % b)    # modulus  
print (a ** b)   # exponentiation  
print (a // b)    # floor division

Tất cả các hoạt động đều dễ hiểu. & NBSP; Hoạt động mô đun trả về phần còn lại của việc chia hai số (trong ví dụ của chúng tôi, 4 là lời nhắc). & NBSP; Tương tự, phân chia sàn là phân chia số nguyên, trả về kết quả của sự phân chia là toàn bộ số nguyên (10 // 6 = 1).

Toán tử chuyển nhượng

Toán tử so sánh

a = 7  # assign value to a  
b = a  # assign value of a into b  
c = a + b -2  # calculate an expression and place result into c  
  
b += 2   # equivalent to b = b + 2  
b -= 2    # equivalent to b = b - 2  
b *= 2   # equivalent to b = b * 2  
b /= 2    # equivalent to b = b / 2  
b %= 2   # equivalent to b = b % 2  
b //= 2   # equivalent to b = b // 2  
b **= 2  # equivalent to b = b ** 2  
b &= 2   # equivalent to b = b & 2  
b |= 2    # equivalent to b = b | 2  
b ^= 2    # equivalent to b = b ^ 2  
b >>= 2  # equivalent to b = b >> 2  
b <<= 2  # equivalent to b = b << 2

Toán tử logic

Toán tử so sánh

Toán tử logic

a = 3  
b = 7  
  
print(a == b)  # true if a and b are equal  
print(a != b)  # true if a and b are not equal  
print(a > b)  # true if a is greater than b  
print(a < b)  # true if a is less than b  
print(a >= b)  # true if a is greater than or equal to b  
print(a <= b)  # true if a is less than or equal to b

Người vận hành danh tính

a = 3  
b = 7  
  
if(a < b):  
    print("first number is less than second one");  
else:  
    print("first number is greater than or equal to second one")

Toán tử logic

Người vận hành danh tính

a = 5  
b = 8  
  
# True if both conditions are true  
print(a > 3 and a < 7)  
  
# True if one condition is true  
print(a > 6 or b < 7)  
  
# True if given condition is false (inverse of given condition)  
print(not(a > 3))

Người vận hành danh tính

Các nhà khai thác thành viên

str = "# hello world"

0

Các nhà khai thác thành viên

Các nhà khai thác bitwise

str = "# hello world"

1

Các nhà khai thác bitwise

& nbsp; toán tử số học

str = "# hello world"

2

Các hoạt động toán học như bổ sung, phép trừ được thực hiện bằng các toán tử số học. & NBSP; Hãy để chúng tôi đi qua chúng.

Tất cả các hoạt động đều dễ hiểu. & NBSP; Hoạt động mô đun trả về phần còn lại của việc chia hai số (trong ví dụ của chúng tôi, 4 là lời nhắc). & NBSP; Tương tự, phân chia sàn là phân chia số nguyên, trả về kết quả của sự phân chia là toàn bộ số nguyên (10 // 6 = 1).

Các giá trị hoặc nội dung biến có thể được gán cho một biến khác bằng cách sử dụng các toán tử gán. & Nbsp; Phía bên phải cũng có thể là một biểu thức (gán cho C trong ví dụ sau). Dưới đây là một vài ví dụ.

Năm nhà khai thác cuối cùng sẽ được giải thích trong phần sau bên dưới.

Hai giá trị được so sánh và kết quả là giá trị boolean true hoặc false. & Nbsp; Được sử dụng trong các câu lệnh IF và LOOP để đưa ra quyết định.

Hãy cho chúng tôi xem một ví dụ về so sánh trong hành động. & NBSP; Ở đây chúng tôi kiểm tra xem A có nhỏ hơn b không. Nếu điều kiện này là đúng, hãy thực hiện một câu lệnh. & Nbsp; Nếu không thì thực hiện một tuyên bố khác.

Hai hoặc nhiều hoạt động so sánh có thể được kết hợp bằng cách sử dụng các toán tử logic. & NBSP; Các toán tử logic này trả về giá trị boolean.

Toán tử nhận dạng so sánh nếu hai đối tượng giống nhau. & Nbsp; Họ cần chỉ ra cùng một vị trí.

Kiểm tra nếu một phần tử có mặt trong một danh sách nhất định.

Trong khi xử lý các số nhị phân, chúng ta cần các nhà khai thác bitwise để thao túng chúng. & NBSP; Số nhị phân là số không và các số, được đặt tên là bit.

str = "# hello world"

3

Toán tử ternaryMajor” else “Minor”.

Để đánh giá một điều kiện đơn giản, chúng tôi đã viết 5 dòng mã. Chúng ta có thể viết cùng một mã trong một số dòng ít hơn không? & Nbsp;

Có, với sự giúp đỡ của một nhà điều hành ternary, chúng ta có thể đạt được điều này. Nhà điều hành này có sẵn từ Python phiên bản 2.4.

Cú pháp của toán tử ternary Python

Như tôi đã nói ở trên, toán tử ternary yêu cầu 3 thành phần và cấu trúc của các thành phần này như dưới đây:

Vì vậy, mã sau đây cho thấy làm thế nào chúng ta có thể chuyển đổi mã dài ở trên thành số dòng ít hơn bằng toán tử ternary:

str = "# hello world"

4

Đó là nó! Thành phần 2 là điều kiện của chúng tôi (nếu (tuổi> 18)), được đánh giá đầu tiên. Nếu nó đánh giá là True, thì Major Major là đầu ra; Nếu không, Minor Minor là đầu ra. Trong trường hợp này, tuổi> 18 đánh giá là đúng, vì vậy đầu ra là chính.

Hãy để phân tách mã cải tiến của chúng tôi để phù hợp với cấu trúc của toán tử ternary:

(1) Một điều kiện → nếu (tuổi> 18)

(2) giá trị thực → chính

(3) giá trị sai → "nhỏ"

Toán tử python ternary trong câu lệnh trả về

Chúng ta có thể sử dụng các toán tử ternary trong câu lệnh trả về chức năng. Ví dụ, viết một chức năng mong đợi một người ở độ tuổi là đầu vào và trả lại người đó là chính là chính của người Hồi giáo hoặc là một người khác.

str = "# hello world"

5

Mã trên cho thấy cách chúng ta có thể sử dụng toán tử ternary trong câu lệnh trả về; Chúng tôi đã sử dụng cấu trúc toán tử ternary trực tiếp trong câu lệnh trả về.

Nhà điều hành Ternary Shorthand

Chúng tôi cũng có một hình thức tốc ký của toán tử ternary mà chúng tôi đã thảo luận ở trên, điều này sẽ nhanh chóng kiểm tra đầu ra của chức năng. Loại cú pháp này được giới thiệu trong Python 2.5 và có thể được sử dụng trong Python 2.5 trở lên.

str = "# hello world"

6

Tuyên bố đầu tiên (Đúng hoặc Null Null) sẽ trả về đúng và câu lệnh thứ hai (sai hoặc 1 1) sẽ trả về 1.

Bạn có thể sử dụng cú pháp này để kiểm tra giá trị biến:

str = "# hello world"

7

str = "# hello world"

8

Điều này sẽ hữu ích khi bạn nhanh chóng kiểm tra đầu vào của người dùng trong một hàm:

str = "# hello world"

9

Hàm trên lấy tên người và biệt danh là đối số và sử dụng cú pháp toán tử ternary tốc ký và dẫn đến việc hiển thị tên người đó; Điều này sẽ trở nên khó khăn hơn để kiểm tra hai biến và dẫn đến các giá trị thực duy nhất.

Toán tử ternary với câu lệnh if-else-if

Hãy để viết một chức năng đánh giá nhiều điều kiện IF và trả về kết quả.

numOfBoxes = 7  
ownerName = "Karthik"  
print("numOfBoxes= ", numOfBoxes)  
print("ownerName= ", ownerName)

0

Trên đây, nếu mã Elif ELIF đánh giá một số giá trị và kết quả của tầng là loại tòa nhà, tức là, nếu các tầng lớn hơn hoặc bằng ba tầng, thì nó được phân loại một tòa nhà thấp tầng thấp khác nếu sàn nhà lớn hơn ba nhưng ít hơn hoặc bằng 7 thì nó được phân loại là tòa nhà trung gian của người khác, nó được phân loại là tòa nhà cao tầng cao cấp.

Với sự trợ giúp của toán tử ternary, chúng ta có thể viết mã này bằng một số lượng nhỏ các dòng, nhưng làm thế nào? Cấu trúc toán tử ternary chỉ cho biết chỉ có 3 thành phần, nhưng ở đây chúng tôi có nhiều điều kiện, đừng lo lắng, chúng tôi cũng làm tổ của toán tử ternary giống như Nested If. & Nbsp;

numOfBoxes = 7  
ownerName = "Karthik"  
print("numOfBoxes= ", numOfBoxes)  
print("ownerName= ", ownerName)

1

Lambda

Trước đó chúng tôi đã thấy định nghĩa chức năng và các cuộc gọi chức năng. Lambdas là các chức năng ẩn danh, nhỏ. & Nbsp; Cơ thể của Lambda có thể chỉ có một biểu hiện. Lambda có thể lấy bất kỳ số lượng đối số.

numOfBoxes = 7  
ownerName = "Karthik"  
print("numOfBoxes= ", numOfBoxes)  
print("ownerName= ", ownerName)

2

Các lambdas rất hữu ích khi được lồng trong một hàm khác. & Nbsp; Hàm trở thành một mẫu để tạo một hàm.

numOfBoxes = 7  
ownerName = "Karthik"  
print("numOfBoxes= ", numOfBoxes)  
print("ownerName= ", ownerName)

3

Trong ví dụ trên, sử dụng cùng một chức năng tăng trưởng, chúng tôi sinh ra các chức năng khác nhau Strechtwo và Strechthree. & NBSP; Điều này là có thể với chức năng Lambda được tuyên bố bên trong chức năng tăng trưởng. Chúng tôi nhận được đầu ra 9 và 10 bằng cách chạy mã này.

Mảng

Các mảng được sử dụng để lưu trữ một danh sách các giá trị trong một biến. & NBSP; Đây là cú pháp để tạo một mảng. Dấu ngoặc vuông được sử dụng để xác định danh sách.

numOfBoxes = 7  
ownerName = "Karthik"  
print("numOfBoxes= ", numOfBoxes)  
print("ownerName= ", ownerName)

4

Các mảng cho phép chúng tôi truy cập các thành phần mảng bằng chỉ mục. & NBSP; Chỉ số bằng không, chúng bắt đầu từ số không.

numOfBoxes = 7  
ownerName = "Karthik"  
print("numOfBoxes= ", numOfBoxes)  
print("ownerName= ", ownerName)

5

Tương tự như truy cập phần tử, chúng ta có thể sửa đổi phần tử bằng chỉ mục.

numOfBoxes = 7  
ownerName = "Karthik"  
print("numOfBoxes= ", numOfBoxes)  
print("ownerName= ", ownerName)

6

Số lượng các phần tử trong một mảng có thể được biết đến bằng cách sử dụng phương thức Len ().

numOfBoxes = 7  
ownerName = "Karthik"  
print("numOfBoxes= ", numOfBoxes)  
print("ownerName= ", ownerName)

7

Đối với câu lệnh được sử dụng để lặp qua các phần tử mảng. & nbsp; Chúng ta có thể xử lý các yếu tố riêng lẻ bên trong vòng lặp.

numOfBoxes = 7  
ownerName = "Karthik"  
print("numOfBoxes= ", numOfBoxes)  
print("ownerName= ", ownerName)

8

Phương thức nối () thêm một phần tử mới vào cuối mảng.

numOfBoxes = 7  
ownerName = "Karthik"  
print("numOfBoxes= ", numOfBoxes)  
print("ownerName= ", ownerName)

9

Hai phương pháp rất hữu ích để loại bỏ các phần tử khỏi mảng. & NBSP; Phương thức pop () lấy chỉ mục mảng và loại bỏ phần tử ở vị trí cụ thể (hãy nhớ các phần tử là không dựa trên 0). & nbsp; loại bỏ () chấp nhận giá trị của phần tử và loại bỏ nó. Hãy cho chúng tôi xem hai phương pháp này trong hành động.

# valid names  
numOfBoxes = 7  
_num_of_boxes = 10           # this is a different variable than numOfBoxes  
_NUM_OF_BOXES = 15   # a different variable as names are case sensitive  
  
ownerName = "Karthik"  
ownerName2 = "Charan" # different, valid variable  
  
  
  
# invalid names  
2ownerName = "David"    # cannot start with number.    
                                          # Only letter or underscore in the beginning  
owner-name = "Ram"       # no hypen  
owner name = "Krish"      # no space allowed  
                                          # only alpha numeric and underscore

0

Các lớp học

Đối tượng là các thực thể sở hữu các thuộc tính và phương thức. & NBSP; Những đối tượng này có thể được tạo bằng cách khai báo các lớp. Các lớp học là bản thiết kế của các đối tượng.

Trong ví dụ này, chúng tôi thấy cách xác định một lớp, tạo các đối tượng ra khỏi lớp và truy cập thuộc tính của đối tượng.

# valid names  
numOfBoxes = 7  
_num_of_boxes = 10           # this is a different variable than numOfBoxes  
_NUM_OF_BOXES = 15   # a different variable as names are case sensitive  
  
ownerName = "Karthik"  
ownerName2 = "Charan" # different, valid variable  
  
  
  
# invalid names  
2ownerName = "David"    # cannot start with number.    
                                          # Only letter or underscore in the beginning  
owner-name = "Ram"       # no hypen  
owner name = "Krish"      # no space allowed  
                                          # only alpha numeric and underscore

1

Tất cả các lớp có hàm sẵn, __init __ () Hàm này được gọi khi một đối tượng mới được tạo từ lớp. & NBSP; Hàm này được gọi tự động khi đối tượng được tạo.
This function is called when a new object is created from the class. This function is called automatically when the object is created.

Chúng ta có thể viết mã khởi tạo hữu ích trong hàm này, để các biến được đặt tại thời điểm khởi tạo đối tượng. & NBSP;

# valid names  
numOfBoxes = 7  
_num_of_boxes = 10           # this is a different variable than numOfBoxes  
_NUM_OF_BOXES = 15   # a different variable as names are case sensitive  
  
ownerName = "Karthik"  
ownerName2 = "Charan" # different, valid variable  
  
  
  
# invalid names  
2ownerName = "David"    # cannot start with number.    
                                          # Only letter or underscore in the beginning  
owner-name = "Ram"       # no hypen  
owner name = "Krish"      # no space allowed  
                                          # only alpha numeric and underscore

2

Trong ví dụ trên, chúng tôi đã sử dụng một tham số tự sướng. & Nbsp; Có ba tham số được xác định trong hàm init, tuy nhiên chúng tôi chỉ vượt qua hai đối số trong lệnh gọi lớp. & NBSP; Tr đều tự động được chuyển đến phương thức lớp. Tên của Self Self không cố định, bạn có thể sử dụng bất kỳ tên nào. Nó phải là tham số đầu tiên. & NBSP;

Ngoài các phương thức sẵn có, lớp có thể có các phương thức do người dùng xác định khác. & NBSP; Hãy để chúng tôi tạo một phương thức makejuice () bên trong lớp.

# valid names  
numOfBoxes = 7  
_num_of_boxes = 10           # this is a different variable than numOfBoxes  
_NUM_OF_BOXES = 15   # a different variable as names are case sensitive  
  
ownerName = "Karthik"  
ownerName2 = "Charan" # different, valid variable  
  
  
  
# invalid names  
2ownerName = "David"    # cannot start with number.    
                                          # Only letter or underscore in the beginning  
owner-name = "Ram"       # no hypen  
owner name = "Krish"      # no space allowed  
                                          # only alpha numeric and underscore

3

Di sản

Kế thừa là một khái niệm trong đó chúng tôi mở rộng chức năng của một lớp để tạo các lớp mới. & Nbsp; Có nhiều lợi ích của việc làm điều này. Đầu tiên là để tái sử dụng mã hiện có.

Lớp hiện tại có mã chung có thể được sử dụng lại. & NBSP; Lớp này được gọi là lớp cha mẹ hoặc cơ sở.

Chúng tôi tạo một lớp trẻ sẽ nhận được định nghĩa từ lớp cha.

Hãy để chúng tôi xem xét một lớp cha mẹ, xe. & Nbsp; Điều này có tính chất và phương pháp phù hợp để mô tả bất kỳ phương tiện.

# valid names  
numOfBoxes = 7  
_num_of_boxes = 10           # this is a different variable than numOfBoxes  
_NUM_OF_BOXES = 15   # a different variable as names are case sensitive  
  
ownerName = "Karthik"  
ownerName2 = "Charan" # different, valid variable  
  
  
  
# invalid names  
2ownerName = "David"    # cannot start with number.    
                                          # Only letter or underscore in the beginning  
owner-name = "Ram"       # no hypen  
owner name = "Krish"      # no space allowed  
                                          # only alpha numeric and underscore

4

Hai thuộc tính, tạo và màu, được xác định trong thuộc tính xe.

Hãy để chúng tôi mở rộng một lớp trẻ em, xe hơi, từ lớp xe.

# valid names  
numOfBoxes = 7  
_num_of_boxes = 10           # this is a different variable than numOfBoxes  
_NUM_OF_BOXES = 15   # a different variable as names are case sensitive  
  
ownerName = "Karthik"  
ownerName2 = "Charan" # different, valid variable  
  
  
  
# invalid names  
2ownerName = "David"    # cannot start with number.    
                                          # Only letter or underscore in the beginning  
owner-name = "Ram"       # no hypen  
owner name = "Krish"      # no space allowed  
                                          # only alpha numeric and underscore

5

Có nhiều điểm cần lưu ý trong mã này.

Dòng 12 xác định một lớp, xe hơi. & Nbsp; Đây là một phương tiện mở rộng (được đề cập trong paranthesis).

Dòng 13 là người xây dựng xe. & NBSP; Ba tham số được chấp nhận.

Dòng 14 gọi hàm tạo của cha mẹ, lớp xe. & NBSP; Hai tham số được chuyển cho hàm tạo cha mẹ.

Dòng 15 Khởi tạo thuộc tính đối tượng, NumofSeats. & NBSP; Khách sạn này thuộc về xe hơi và không tồn tại trong lớp xe.

Dòng 17 xác định lại phương thức hiển thị (). & Nbsp; Trong mã phương thức, phương thức cha mẹ được gọi, cũng như mã có mặt để thể hiện chức năng của đối tượng xe.

Dòng 21 định nghĩa một phương pháp thuộc về lớp xe.

Dòng 24 đến 26 tạo ra một vật thể, xử lý các thuộc tính xe hơi và gọi các phương pháp khác nhau.

Trình lặp

Iterator là một thùng chứa các giá trị, trong đó chúng ta có thể đi qua tất cả các giá trị.

Trong Python, một iterator là một đối tượng thực hiện __iter __ () và __next __ ().

Danh sách, bộ dữ liệu, từ điển và bộ có thể sử dụng được và thực hiện một giao thức iterator. & NBSP; Các thùng chứa này có phương thức iter () được sử dụng để đi qua các giá trị.

Đây là một ví dụ.

# valid names  
numOfBoxes = 7  
_num_of_boxes = 10           # this is a different variable than numOfBoxes  
_NUM_OF_BOXES = 15   # a different variable as names are case sensitive  
  
ownerName = "Karthik"  
ownerName2 = "Charan" # different, valid variable  
  
  
  
# invalid names  
2ownerName = "David"    # cannot start with number.    
                                          # Only letter or underscore in the beginning  
owner-name = "Ram"       # no hypen  
owner name = "Krish"      # no space allowed  
                                          # only alpha numeric and underscore

6

Lưu ý rằng năm cuộc gọi đầu tiên () đầu tiên in mỗi ký tự của Mango Mango. & NBSP; Lần cuối cùng tiếp theo () đưa ra một lỗi cho biết việc lặp lại đã dừng lại.

Đối tượng có thể lặp lại có thể được lặp lại với for in Loop.

# valid names  
numOfBoxes = 7  
_num_of_boxes = 10           # this is a different variable than numOfBoxes  
_NUM_OF_BOXES = 15   # a different variable as names are case sensitive  
  
ownerName = "Karthik"  
ownerName2 = "Charan" # different, valid variable  
  
  
  
# invalid names  
2ownerName = "David"    # cannot start with number.    
                                          # Only letter or underscore in the beginning  
owner-name = "Ram"       # no hypen  
owner name = "Krish"      # no space allowed  
                                          # only alpha numeric and underscore

7

Chúng ta có thể tạo lớp Iterator của riêng mình. & NBSP; Chúng ta cần thực hiện các phương thức __iter __ () và __next __ ().

Hãy nhớ __init __ () chúng ta đã thấy trong định nghĩa lớp học? & Nbsp; Phương thức và giao thức lặp lại tương tự như init của lớp.

Chúng ta hãy xem xét một ví dụ sẽ tạo ra một trình lặp. & Nbsp; Iterator là một loạt Fibonacci bắt đầu từ 1, 2.

# valid names  
numOfBoxes = 7  
_num_of_boxes = 10           # this is a different variable than numOfBoxes  
_NUM_OF_BOXES = 15   # a different variable as names are case sensitive  
  
ownerName = "Karthik"  
ownerName2 = "Charan" # different, valid variable  
  
  
  
# invalid names  
2ownerName = "David"    # cannot start with number.    
                                          # Only letter or underscore in the beginning  
owner-name = "Ram"       # no hypen  
owner name = "Krish"      # no space allowed  
                                          # only alpha numeric and underscore

8

Khi dòng 15 iter (fibo) được gọi, __iter __ () được gọi nội bộ. & nbsp; Khi tiếp theo (ITER) được gọi, phương thức __next __ () được gọi để tìm phần tử tiếp theo trong chuỗi.

Người lặp này không bao giờ kết thúc vì không có kiểm soát chấm dứt.

Để ngăn chặn chuỗi vô tận, chúng ta có thể thêm một câu lệnh dừng lại. & NBSP; Trong __next__, chúng ta có thể thêm một điều kiện và sử dụng ngăn chặn.

# valid names  
numOfBoxes = 7  
_num_of_boxes = 10           # this is a different variable than numOfBoxes  
_NUM_OF_BOXES = 15   # a different variable as names are case sensitive  
  
ownerName = "Karthik"  
ownerName2 = "Charan" # different, valid variable  
  
  
  
# invalid names  
2ownerName = "David"    # cannot start with number.    
                                          # Only letter or underscore in the beginning  
owner-name = "Ram"       # no hypen  
owner name = "Krish"      # no space allowed  
                                          # only alpha numeric and underscore

9

Trong mẫu này, chúng tôi kiểm tra xem loạt Fibonacci có đạt 50. & NBSP hay không; Bất kỳ giá trị nào ngoài hoặc bằng 50 sẽ gây ra lỗi. Điều đó sẽ ngăn chặn vòng lặp.

Phạm vi

Biến chỉ có sẵn trong khu vực mà nó được khai báo. & NBSP; Giới hạn của tuyên bố biến như vậy là phạm vi. Phạm vi của biến hoặc phương thức xác định nơi các yếu tố đó có thể truy cập được.

# different values assigned to many variables  
length, width, depth = 5, 8, 7  
print(length)  
print(width)  
print(depth)  
  
# same value assigned to many variables  
length = width = depth = 5  
print(length)  
print(width)  
print(depth)

0

Câu lệnh in cuối cùng ném lỗi vì A không thể truy cập được ở phần chính của mã.

Một cách để có quyền truy cập vào biến ở tất cả các địa điểm là khai báo biến ở phạm vi toàn cầu. & NBSP; Biến được tạo ở cấp chính là toàn cầu và có thể được truy cập bên trong định nghĩa chức năng.

# different values assigned to many variables  
length, width, depth = 5, 8, 7  
print(length)  
print(width)  
print(depth)  
  
# same value assigned to many variables  
length = width = depth = 5  
print(length)  
print(width)  
print(depth)

1

Bây giờ cả hai câu lệnh in đều có quyền truy cập vào biến.

Khi cùng tên được sử dụng cho các biến bên trong và bên ngoài một hàm, thì Python coi chúng là hai biến riêng biệt.

# different values assigned to many variables  
length, width, depth = 5, 8, 7  
print(length)  
print(width)  
print(depth)  
  
# same value assigned to many variables  
length = width = depth = 5  
print(length)  
print(width)  
print(depth)

2

Nếu chúng ta thay đổi giá trị của một hàm bên trong, sự thay đổi đó sẽ không ảnh hưởng đến biến bên ngoài hàm.

Mặc dù một biến được xác định bên trong một hàm, biến có thể được khai báo là toàn cầu bằng cách sử dụng từ khóa toàn cầu trên toàn cầu.global” keyword.

# different values assigned to many variables  
length, width, depth = 5, 8, 7  
print(length)  
print(width)  
print(depth)  
  
# same value assigned to many variables  
length = width = depth = 5  
print(length)  
print(width)  
print(depth)

3

Mô -đun

Mô -đun là về việc sử dụng các tệp thư viện. & NBSP; Bạn tạo một tệp thư viện Python với các chức năng chung và khai báo biến. Các định nghĩa này có thể được đề cập bởi một tệp Python khác.

Các chức năng và giá trị sau được xác định trong kho

# different values assigned to many variables  
length, width, depth = 5, 8, 7  
print(length)  
print(width)  
print(depth)  
  
# same value assigned to many variables  
length = width = depth = 5  
print(length)  
print(width)  
print(depth)

4

Để sử dụng chức năng và mảng này, chúng tôi sẽ phải nhập thư viện này trong tệp mã chính của chúng tôi.

# different values assigned to many variables  
length, width, depth = 5, 8, 7  
print(length)  
print(width)  
print(depth)  
  
# same value assigned to many variables  
length = width = depth = 5  
print(length)  
print(width)  
print(depth)

5

Dòng 1 nhập thư viện hàng tồn kho. & NBSP; Dòng 3 và 4 đề cập đến hàm và biến được khai báo trong thư viện.

Tên thư viện có thể được thay đổi thành một tên phù hợp. & NBSP; Trong mã sau, chúng tôi thay đổi tên thư viện thành Inv. & NBSP; Thay đổi này là cục bộ với mã của chúng tôi.

# different values assigned to many variables  
length, width, depth = 5, 8, 7  
print(length)  
print(width)  
print(depth)  
  
# same value assigned to many variables  
length = width = depth = 5  
print(length)  
print(width)  
print(depth)

6

Chúng tôi không phải nhập tất cả các yếu tố từ thư viện. & NBSP; Chúng ta có thể kén chọn trong nhập khẩu. Mệnh đề từ được sử dụng để nhập một phần của mô -đun.from clause is used to import part of the module.

# different values assigned to many variables  
length, width, depth = 5, 8, 7  
print(length)  
print(width)  
print(depth)  
  
# same value assigned to many variables  
length = width = depth = 5  
print(length)  
print(width)  
print(depth)

7

Trong mã trên, chức năng CountStock trả về kết quả dự kiến. & NBSP; Tuy nhiên, trái cây không xác định và ném lỗi.

Có nhiều mô-đun tích hợp trong Python, có thể được sử dụng trong các kiểu nhập khẩu trên.

ngày

Bằng cách nhập mô -đun, DateTime, chúng ta có thể làm việc với ngày trong Python.

# different values assigned to many variables  
length, width, depth = 5, 8, 7  
print(length)  
print(width)  
print(depth)  
  
# same value assigned to many variables  
length = width = depth = 5  
print(length)  
print(width)  
print(depth)

8

Chúng tôi có thể in ngày hiện tại và dấu thời gian.

Chúng ta cũng có thể tạo một đối tượng ngày với giá trị ngày cụ thể. & nbsp; Chất xây dựng đối tượng DateTime chấp nhận năm, tháng và ngày để tạo ngày.

# different values assigned to many variables  
length, width, depth = 5, 8, 7  
print(length)  
print(width)  
print(depth)  
  
# same value assigned to many variables  
length = width = depth = 5  
print(length)  
print(width)  
print(depth)

9

Trong cuộc gọi xây dựng trên, giờ, phút, giây, mili giây là tùy chọn. & Nbsp; Không là giá trị mặc định của chúng.

DateTime có một cách để định dạng giá trị ngày. & Nbsp; Đối tượng DateTime hiển thị phương thức strftime () định dạng giá trị ngày của đối tượng. & Nbsp; Strftime () chấp nhận một chuỗi định dạng dưới dạng đầu vào và trả về đầu ra được định dạng.

a = 10  
b = 6  
  
print (a + b)    # addition  
print (a - b)     # subtraction  
print (a * b)     # multiplication  
print (a / b)      # division  
print (a % b)    # modulus  
print (a ** b)   # exponentiation  
print (a // b)    # floor division

0

%B trả về một tên đầy đủ.

Các chi tiết định dạng khác được đề cập trong bảng này.

Chỉ thị	Sự mô tả	Thí dụ
%a	Ngày trong tuần, phiên bản ngắn	Thứ Sáu
%A	Ngày trong tuần, phiên bản đầy đủ	Thứ sáu
%w	Ngày trong tuần là số 0-6, 0 là Chủ nhật	2
%d	Ngày của tháng 01-31	22
%b	Tên tháng, phiên bản ngắn	MAR
%B	Tên tháng, phiên bản đầy đủ	Bước đều
%m	Tháng là số 01-12	10
%y	Năm, phiên bản ngắn, không có thế kỷ	19
%Y	Năm, phiên bản đầy đủ	2020
%H	Giờ 00-23	15
%I	Giờ 00-12	5
%p	AM/PM	BUỔI CHIỀU
%M	Phút 00-59	37
%S	00-59 thứ hai	23
%f	Microsecond 000000-999999	42875
%z	UTC bù	50
%Z	Múi giờ	CST
%j	Số ngày của năm 001-366	365
%U	Số tuần của năm, Chủ nhật là ngày đầu tiên trong tuần, 00-53	52
%W	Số tuần của năm, thứ Hai là ngày đầu tiên trong tuần, 00-53	52
%c	Phiên bản địa phương ngày và giờ	Thứ bảy ngày 29 tháng 2 18:23:00 2020
%x	Phiên bản địa phương của ngày	29/02/20
%X	Phiên bản thời gian địa phương	13:57:00
%%	Một nhân vật	Phần trăm

Máy phát số ngẫu nhiên trong Python

Trình tạo số ngẫu nhiên là gì: -–

& nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & NBSP; Trình tạo số ngẫu nhiên trong Python là một hàm sẵn có hỗ trợ bạn tạo số ngẫu nhiên bất cứ khi nào cần thiết. Tất cả các chức năng này được tích hợp trong mô-đun ngẫu nhiên của Python.

Tạo số nguyên:-

& nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; Nói về các số nguyên ngẫu nhiên, chúng có thể được tạo bằng randrange () và randint (). Hãy để xem cách hai chức năng này hoạt động,

& nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp;	& nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; Randint ()RANDINT()	RANDARANGE()
ĐỊNH NGHĨA	Hàm này tạo ra các số nguyên ở giữa một giới hạn nhất định. Nó có hai tham số trong đó tham số đầu tiên chỉ định giới hạn dưới của phạm vi và thứ hai chỉ định giới hạn trên của phạm vi đã cho. randint (a, b) & nbsp; bắt đầu tạo các giá trị từ a đến b sao cho: a	Như đã đề cập trước đó, hàm randrange (), cho phép người dùng tạo các giá trị bằng cách bước qua số lượng khoảng.
EXAMPLE	Nhập Randomrandom.randint (1,8)	Nhập Randomfor x trong phạm vi (4): & nbsp; In (ngẫu nhiên.randarange (2,40,2)
Đầu ra	6	814263
GIẢI TRÌNH	Mã trên tạo ra bất kỳ số nào giữa phạm vi 1 và 8.	Mã trên tạo ra 4 số (được đưa ra trong phạm vi) trong vòng 40 theo quy định và chỉ cung cấp số chẵn theo quy định là 2, x, 2.

Tạo giá trị điểm nổi:-

& nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; của các hàm ngẫu nhiên () và các hàm đồng nhất () để tạo các số điểm nổi.

	& nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; NGẪU NHIÊN()	UNIFORM()
ĐỊNH NGHĨA	Hàm ngẫu nhiên () tạo ra các giá trị điểm nổi trong khoảng 0,0 đến 1,0 và không có tham số. Giới hạn trên được loại trừ; Do đó, giá trị tối đa sẽ là 9,999.	Không giống như hàm ngẫu nhiên (), hàm đồng nhất () có hai tham số xác định các giới hạn dưới và trên tương ứng.
EXAMPLE	Nhập Randomfor x trong phạm vi (3): in (ngẫu nhiên.random ())	Nhập Randomfor x trong phạm vi (3): & nbsp; In (ngẫu nhiên.uniform (5)
Đầu ra	0.29833938710940.96492672637380.980860867699 0.9649267263738 0.980860867699	3.96597595976582.7607608768761.8758567596609 2.760760876876 1.8758567596609
GIẢI TRÌNH	Mã trên tạo ra các số thập phân với bất kỳ số chữ số nào bằng cách giữ toàn bộ số là 0 và nó chỉ cung cấp 3 số vì số 3 được chỉ định trong mã.	Mã trên tạo ra các số thập phân với bất kỳ số chữ số nào sau dấu chấm. Nó chỉ cung cấp 3 số theo quy định và toán tử thống nhất cung cấp toàn bộ số trong như quy định trong mã.

Tạo các giá trị từ một chuỗi đã cho:-

CHOICE():

Hàm này lấy một chuỗi làm tham số và trả về các giá trị ngẫu nhiên từ nó. Trong đó, chức năng là ngôn ngữ lập trình Python sẽ trả về các mục từ chuỗi, danh sách, tuple.

THÍ DỤ:-–

a = 10  
b = 6  
  
print (a + b)    # addition  
print (a - b)     # subtraction  
print (a * b)     # multiplication  
print (a / b)      # division  
print (a % b)    # modulus  
print (a ** b)   # exponentiation  
print (a // b)    # floor division

1

OUTPUT:-

3

6

EXPLANATION:-

& nbsp; Mã trên tạo ra một số ngẫu nhiên được đưa ra trong danh sách và chỉ cung cấp 2 số như được chỉ định trong mã.

SAMPLE():-

Hàm này chọn một chuỗi ngẫu nhiên từ chuỗi được cung cấp và trả về nó làm đầu ra. Nó lấy hai tham số trong đó tham số đầu tiên là một chuỗi và thứ hai là giá trị số nguyên chỉ định số lượng giá trị cần được trả về trong đầu ra.

EXAMPLE:-

in (ngẫu nhiên.sample ([2, 3, 4, 5, 6, 7, 8], 3));

OUTPUT:-

& nbsp; 2, 5, 8

EXPLANATION:-

Mã trên tạo ra 3 số ngẫu nhiên được đưa ra trong danh sách và các số chỉ đưa ra 3 số ngẫu nhiên vì 3 được chỉ định ở trên trong mã.

SEED():-

Điều này được sử dụng để lưu trạng thái của các hàm ngẫu nhiên và lớn hơn một số số ngẫu nhiên và nhiều lần thực thi của cùng một máy hoặc khác nhau và cho một giá trị hạt giống cụ thể.

EXAMPLE:-

a = 10  
b = 6  
  
print (a + b)    # addition  
print (a - b)     # subtraction  
print (a * b)     # multiplication  
print (a / b)      # division  
print (a % b)    # modulus  
print (a ** b)   # exponentiation  
print (a // b)    # floor division

2

OUTPUT:-

0.9560342718892494

EXPLANATION:-

Vì mã trên tạo ra hạt giống (2), đầu ra của mã vẫn giữ nguyên cho mỗi lần. Điều này có thể hữu ích nếu chúng ta muốn vượt qua các số ngẫu nhiên trong các trường hợp thử nghiệm khác nhau.

SHUFFLE():-

Nó được sử dụng trình tự như xáo trộn phương tiện và thay đổi vị trí của các yếu tố. & Nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp;

EXAMPLE:-

a = 10  
b = 6  
  
print (a + b)    # addition  
print (a - b)     # subtraction  
print (a * b)     # multiplication  
print (a / b)      # division  
print (a % b)    # modulus  
print (a ** b)   # exponentiation  
print (a // b)    # floor division

3

OUTPUT:-

[4, 5, 2, 1, 6, 8, 7, 3]

EXPLANATION:-

Trong mã trên, danh sách đầu vào đã bị xáo trộn và một danh sách mới đã được hình thành trong đầu ra. & NBSP;

Json

JSON là viết tắt của ký hiệu đối tượng JavaScript. & NBSP; Nó là một định dạng văn bản hữu ích để trao đổi dữ liệu và lưu trữ thông tin. & Nbsp; & nbsp;

Python có một mô-đun tích hợp, được gọi là JSON, để xử lý dữ liệu JSON.

Chuỗi JSON có thể được phân tích cú pháp vào dữ liệu JSON bằng phương thức JSON.LOADS (). & NBSP; Phương thức JSON.LOADS Trả về dữ liệu JSON một từ điển.

a = 10  
b = 6  
  
print (a + b)    # addition  
print (a - b)     # subtraction  
print (a * b)     # multiplication  
print (a / b)      # division  
print (a % b)    # modulus  
print (a ** b)   # exponentiation  
print (a // b)    # floor division

4

json.dumps () được sử dụng để chuyển đổi các đối tượng Python thành chuỗi JSON.

a = 10  
b = 6  
  
print (a + b)    # addition  
print (a - b)     # subtraction  
print (a * b)     # multiplication  
print (a / b)      # division  
print (a % b)    # modulus  
print (a ** b)   # exponentiation  
print (a // b)    # floor division

5

Chúng ta có thể cung cấp thụt lề để cải thiện khả năng đọc của chuỗi đầu ra được tạo.

a = 10  
b = 6  
  
print (a + b)    # addition  
print (a - b)     # subtraction  
print (a * b)     # multiplication  
print (a / b)      # division  
print (a % b)    # modulus  
print (a ** b)   # exponentiation  
print (a // b)    # floor division

6

Chúng ta có thể sắp xếp thứ tự của các khóa trong phương thức Dumps.

a = 10  
b = 6  
  
print (a + b)    # addition  
print (a - b)     # subtraction  
print (a * b)     # multiplication  
print (a / b)      # division  
print (a % b)    # modulus  
print (a ** b)   # exponentiation  
print (a // b)    # floor division

7

Biểu hiện thông thường

Biểu thức chính quy là một cơ chế tìm kiếm mạnh mẽ, trong đó chúng ta có một mẫu chuỗi và tìm kiếm các chuỗi con phù hợp trong một chuỗi đầy đủ nhất định.

Mô -đun RE được nhập để sử dụng các chức năng thư viện Regex.

a = 10  
b = 6  
  
print (a + b)    # addition  
print (a - b)     # subtraction  
print (a * b)     # multiplication  
print (a / b)      # division  
print (a % b)    # modulus  
print (a ** b)   # exponentiation  
print (a // b)    # floor division

8

Outregex là một đối tượng được tạo bởi phương thức tìm kiếm. Tìm kiếm tìm một chuỗi xin chào ở đầu chuỗi.

Pip

Trong phần mô -đun, chúng tôi đã thấy cách nhập các mô -đun vào mã của chúng tôi và sử dụng các yếu tố từ các thư viện đó.

PIP là một trình quản lý gói giúp cài đặt các mô -đun cần thiết.

Cài đặt Pip

Đây là cú pháp để cài đặt gói. & NBSP; Điều này cần được chạy trong một cửa sổ nhắc lệnh.

Nếu PIP không được cài đặt trong máy của bạn, vui lòng tải xuống từ https://pypi.org/project/pip/

Cài đặt mẫu là:

PIP Cài đặt HTMLPARSER

PIP gỡ cài đặt

Lệnh này sẽ gỡ cài đặt gói đã cài đặt

Danh sách PIP

Sẽ hiển thị tất cả các gói được cài đặt trong máy này.

Thử, ngoại trừ

Hãy thử Block Watch cho bất kỳ lỗi ném vào khối.

Ngoại trừ khối xử lý bất kỳ lỗi ném.

Khi chúng tôi không sử dụng thử và ngoại trừ, Python sẽ ném lỗi và dừng chương trình. & NBSP; Bằng cách sử dụng thử, ngoại trừ, chúng tôi xử lý các lỗi trong mã của chúng tôi và tránh chấm dứt mã.

a = 10  
b = 6  
  
print (a + b)    # addition  
print (a - b)     # subtraction  
print (a * b)     # multiplication  
print (a / b)      # division  
print (a % b)    # modulus  
print (a ** b)   # exponentiation  
print (a // b)    # floor division

9

Ở đây A không xác định. & NBSP; Lỗi được ném, được xử lý bởi khối ngoại trừ.

Cuối cùng là một khối được thực thi sau khi thử và ngoại trừ được thực thi. & nbsp; Điều này được kiểm soát bất kể lỗi nếu xảy ra lỗi hay không. Chúng ta có thể viết các hoạt động làm sạch như đóng tay cầm tệp trong khối cuối cùng.

a = 7  # assign value to a  
b = a  # assign value of a into b  
c = a + b -2  # calculate an expression and place result into c  
  
b += 2   # equivalent to b = b + 2  
b -= 2    # equivalent to b = b - 2  
b *= 2   # equivalent to b = b * 2  
b /= 2    # equivalent to b = b / 2  
b %= 2   # equivalent to b = b % 2  
b //= 2   # equivalent to b = b // 2  
b **= 2  # equivalent to b = b ** 2  
b &= 2   # equivalent to b = b & 2  
b |= 2    # equivalent to b = b | 2  
b ^= 2    # equivalent to b = b ^ 2  
b >>= 2  # equivalent to b = b >> 2  
b <<= 2  # equivalent to b = b << 2

0

Chúng ta có thể viết mã để tăng lỗi tùy chỉnh. & NBSP; Lỗi ném có thể được xử lý bằng cách thử của chúng tôi, ngoại trừ hoặc động cơ Python có thể nhận được lỗi.

a = 7  # assign value to a  
b = a  # assign value of a into b  
c = a + b -2  # calculate an expression and place result into c  
  
b += 2   # equivalent to b = b + 2  
b -= 2    # equivalent to b = b - 2  
b *= 2   # equivalent to b = b * 2  
b /= 2    # equivalent to b = b / 2  
b %= 2   # equivalent to b = b % 2  
b //= 2   # equivalent to b = b // 2  
b **= 2  # equivalent to b = b ** 2  
b &= 2   # equivalent to b = b & 2  
b |= 2    # equivalent to b = b | 2  
b ^= 2    # equivalent to b = b ^ 2  
b >>= 2  # equivalent to b = b >> 2  
b <<= 2  # equivalent to b = b << 2

1

Đầu vào người dùng

Hầu hết các chương trình cần nhận đầu vào từ người dùng và tạo đầu ra. & NBSP; Trong python, phương thức input () được sử dụng để chấp nhận đầu vào từ người dùng.

a = 7  # assign value to a  
b = a  # assign value of a into b  
c = a + b -2  # calculate an expression and place result into c  
  
b += 2   # equivalent to b = b + 2  
b -= 2    # equivalent to b = b - 2  
b *= 2   # equivalent to b = b * 2  
b /= 2    # equivalent to b = b / 2  
b %= 2   # equivalent to b = b % 2  
b //= 2   # equivalent to b = b // 2  
b **= 2  # equivalent to b = b ** 2  
b &= 2   # equivalent to b = b & 2  
b |= 2    # equivalent to b = b | 2  
b ^= 2    # equivalent to b = b ^ 2  
b >>= 2  # equivalent to b = b >> 2  
b <<= 2  # equivalent to b = b << 2

2

Định dạng chuỗi

Các biến chuỗi có thể được định dạng với phương thức định dạng (). & nbsp; Chuỗi mẫu được tạo đầu tiên và các giá trị được đính kèm ở giai đoạn định dạng.

a = 7  # assign value to a  
b = a  # assign value of a into b  
c = a + b -2  # calculate an expression and place result into c  
  
b += 2   # equivalent to b = b + 2  
b -= 2    # equivalent to b = b - 2  
b *= 2   # equivalent to b = b * 2  
b /= 2    # equivalent to b = b / 2  
b %= 2   # equivalent to b = b % 2  
b //= 2   # equivalent to b = b // 2  
b **= 2  # equivalent to b = b ** 2  
b &= 2   # equivalent to b = b & 2  
b |= 2    # equivalent to b = b | 2  
b ^= 2    # equivalent to b = b ^ 2  
b >>= 2  # equivalent to b = b >> 2  
b <<= 2  # equivalent to b = b << 2

3

Bạn có thể tham khảo các giá trị bằng chỉ mục. & NBSP; Chỉ số là không dựa trên.

a = 7  # assign value to a  
b = a  # assign value of a into b  
c = a + b -2  # calculate an expression and place result into c  
  
b += 2   # equivalent to b = b + 2  
b -= 2    # equivalent to b = b - 2  
b *= 2   # equivalent to b = b * 2  
b /= 2    # equivalent to b = b / 2  
b %= 2   # equivalent to b = b % 2  
b //= 2   # equivalent to b = b // 2  
b **= 2  # equivalent to b = b ** 2  
b &= 2   # equivalent to b = b & 2  
b |= 2    # equivalent to b = b | 2  
b ^= 2    # equivalent to b = b ^ 2  
b >>= 2  # equivalent to b = b >> 2  
b <<= 2  # equivalent to b = b << 2

4

Tương tự như tham chiếu được lập chỉ mục, chúng ta có thể sử dụng tên của các tham số.

a = 7  # assign value to a  
b = a  # assign value of a into b  
c = a + b -2  # calculate an expression and place result into c  
  
b += 2   # equivalent to b = b + 2  
b -= 2    # equivalent to b = b - 2  
b *= 2   # equivalent to b = b * 2  
b /= 2    # equivalent to b = b / 2  
b %= 2   # equivalent to b = b % 2  
b //= 2   # equivalent to b = b // 2  
b **= 2  # equivalent to b = b ** 2  
b &= 2   # equivalent to b = b & 2  
b |= 2    # equivalent to b = b | 2  
b ^= 2    # equivalent to b = b ^ 2  
b >>= 2  # equivalent to b = b >> 2  
b <<= 2  # equivalent to b = b << 2

5

Kiểu dữ liệu Python

Python hỗ trợ năm loại dữ liệu tiêu chuẩn có thể có các loại phụ. Các loại dữ liệu được sử dụng để xác định các hoạt động có thể trên chúng và phương pháp lưu trữ cho từng loại.

Dưới đây là năm loại dữ liệu

Số
Sợi dây
Danh sách
Tuple
Từ điển

Chúng ta hãy xem tất cả các cấu trúc dữ liệu này và hiểu cách sử dụng chúng với các ví dụ:

Số

Sợi dây

Danh sách

a = 7  # assign value to a  
b = a  # assign value of a into b  
c = a + b -2  # calculate an expression and place result into c  
  
b += 2   # equivalent to b = b + 2  
b -= 2    # equivalent to b = b - 2  
b *= 2   # equivalent to b = b * 2  
b /= 2    # equivalent to b = b / 2  
b %= 2   # equivalent to b = b % 2  
b //= 2   # equivalent to b = b // 2  
b **= 2  # equivalent to b = b ** 2  
b &= 2   # equivalent to b = b & 2  
b |= 2    # equivalent to b = b | 2  
b ^= 2    # equivalent to b = b ^ 2  
b >>= 2  # equivalent to b = b >> 2  
b <<= 2  # equivalent to b = b << 2

6

Tuplea and b are number objects.

Từ điển

Chúng ta hãy xem tất cả các cấu trúc dữ liệu này và hiểu cách sử dụng chúng với các ví dụ:
Kiểu dữ liệu này lưu trữ các giá trị số trong đó Python tạo một đối tượng số và một số được gán cho một biến.
Thí dụ:
Ở đây, A và B là các đối tượng số.

Python hỗ trợ bốn loại dữ liệu số; họ đang-

Sợi dây

Danh sách

Tuple

Từ điển

Chúng ta hãy xem tất cả các cấu trúc dữ liệu này và hiểu cách sử dụng chúng với các ví dụ:

a = 7  # assign value to a  
b = a  # assign value of a into b  
c = a + b -2  # calculate an expression and place result into c  
  
b += 2   # equivalent to b = b + 2  
b -= 2    # equivalent to b = b - 2  
b *= 2   # equivalent to b = b * 2  
b /= 2    # equivalent to b = b / 2  
b %= 2   # equivalent to b = b % 2  
b //= 2   # equivalent to b = b // 2  
b **= 2  # equivalent to b = b ** 2  
b &= 2   # equivalent to b = b & 2  
b |= 2    # equivalent to b = b | 2  
b ^= 2    # equivalent to b = b ^ 2  
b >>= 2  # equivalent to b = b >> 2  
b <<= 2  # equivalent to b = b << 2

7

Output:

a = 7  # assign value to a  
b = a  # assign value of a into b  
c = a + b -2  # calculate an expression and place result into c  
  
b += 2   # equivalent to b = b + 2  
b -= 2    # equivalent to b = b - 2  
b *= 2   # equivalent to b = b * 2  
b /= 2    # equivalent to b = b / 2  
b %= 2   # equivalent to b = b % 2  
b //= 2   # equivalent to b = b // 2  
b **= 2  # equivalent to b = b ** 2  
b &= 2   # equivalent to b = b & 2  
b |= 2    # equivalent to b = b | 2  
b ^= 2    # equivalent to b = b ^ 2  
b >>= 2  # equivalent to b = b >> 2  
b <<= 2  # equivalent to b = b << 2

8

Danh sách

Tuple

Từ điển

Chúng ta hãy xem tất cả các cấu trúc dữ liệu này và hiểu cách sử dụng chúng với các ví dụ:

a = 7  # assign value to a  
b = a  # assign value of a into b  
c = a + b -2  # calculate an expression and place result into c  
  
b += 2   # equivalent to b = b + 2  
b -= 2    # equivalent to b = b - 2  
b *= 2   # equivalent to b = b * 2  
b /= 2    # equivalent to b = b / 2  
b %= 2   # equivalent to b = b % 2  
b //= 2   # equivalent to b = b // 2  
b **= 2  # equivalent to b = b ** 2  
b &= 2   # equivalent to b = b & 2  
b |= 2    # equivalent to b = b | 2  
b ^= 2    # equivalent to b = b ^ 2  
b >>= 2  # equivalent to b = b >> 2  
b <<= 2  # equivalent to b = b << 2

9

Output:

a = 3  
b = 7  
  
print(a == b)  # true if a and b are equal  
print(a != b)  # true if a and b are not equal  
print(a > b)  # true if a is greater than b  
print(a < b)  # true if a is less than b  
print(a >= b)  # true if a is greater than or equal to b  
print(a <= b)  # true if a is less than or equal to b

0

Kiểu dữ liệu này lưu trữ các giá trị số trong đó Python tạo một đối tượng số và một số được gán cho một biến.

Thí dụ:

Ở đây, A và B là các đối tượng số.

Python hỗ trợ bốn loại dữ liệu số; họ đang-

a = 3  
b = 7  
  
print(a == b)  # true if a and b are equal  
print(a != b)  # true if a and b are not equal  
print(a > b)  # true if a is greater than b  
print(a < b)  # true if a is less than b  
print(a >= b)  # true if a is greater than or equal to b  
print(a <= b)  # true if a is less than or equal to b

1

Output:

a = 3  
b = 7  
  
print(a == b)  # true if a and b are equal  
print(a != b)  # true if a and b are not equal  
print(a > b)  # true if a is greater than b  
print(a < b)  # true if a is less than b  
print(a >= b)  # true if a is greater than or equal to b  
print(a <= b)  # true if a is less than or equal to b

2

Từ điển

Chúng ta hãy xem tất cả các cấu trúc dữ liệu này và hiểu cách sử dụng chúng với các ví dụ:

Kiểu dữ liệu này lưu trữ các giá trị số trong đó Python tạo một đối tượng số và một số được gán cho một biến.

a = 3  
b = 7  
  
print(a == b)  # true if a and b are equal  
print(a != b)  # true if a and b are not equal  
print(a > b)  # true if a is greater than b  
print(a < b)  # true if a is less than b  
print(a >= b)  # true if a is greater than or equal to b  
print(a <= b)  # true if a is less than or equal to b

3

Output:

a = 3  
b = 7  
  
print(a == b)  # true if a and b are equal  
print(a != b)  # true if a and b are not equal  
print(a > b)  # true if a is greater than b  
print(a < b)  # true if a is less than b  
print(a >= b)  # true if a is greater than or equal to b  
print(a <= b)  # true if a is less than or equal to b

4

Thí dụ:

Ở đây, A và B là các đối tượng số.

Python hỗ trợ bốn loại dữ liệu số; họ đang-

int (số nguyên đã ký)

dài (số nguyên dài, chúng cũng có thể được đại diện bằng bát phân và thập lục phân)

a = 3  
b = 7  
  
print(a == b)  # true if a and b are equal  
print(a != b)  # true if a and b are not equal  
print(a > b)  # true if a is greater than b  
print(a < b)  # true if a is less than b  
print(a >= b)  # true if a is greater than or equal to b  
print(a <= b)  # true if a is less than or equal to b

5

a = 3  
b = 7  
  
print(a == b)  # true if a and b are equal  
print(a != b)  # true if a and b are not equal  
print(a > b)  # true if a is greater than b  
print(a < b)  # true if a is less than b  
print(a >= b)  # true if a is greater than or equal to b  
print(a <= b)  # true if a is less than or equal to b

6

Float (giá trị thực điểm nổi)

a = 3  
b = 7  
  
print(a == b)  # true if a and b are equal  
print(a != b)  # true if a and b are not equal  
print(a > b)  # true if a is greater than b  
print(a < b)  # true if a is less than b  
print(a >= b)  # true if a is greater than or equal to b  
print(a <= b)  # true if a is less than or equal to b

7

phức tạp (số phức với số tưởng tượng được biểu thị bằng ‘j,)

a = 3  
b = 7  
  
print(a == b)  # true if a and b are equal  
print(a != b)  # true if a and b are not equal  
print(a > b)  # true if a is greater than b  
print(a < b)  # true if a is less than b  
print(a >= b)  # true if a is greater than or equal to b  
print(a <= b)  # true if a is less than or equal to b

8

CASE CASE L có thể được sử dụng trong trường hợp số nguyên dài, tuy nhiên, trường hợp trên L luôn luôn được sử dụng để tránh nhầm lẫn.

Một chuỗi các ký tự được thể hiện trong các dấu ngoặc kép được gọi là một chuỗi. Một trích dẫn đơn, gấp đôi hoặc ba có thể được sử dụng để xác định một chuỗi trong Python. Nếu xử lý chuỗi cần diễn ra, có các nhà khai thác sẵn có được cung cấp. Điều này làm cho nó đơn giản và dễ sử dụng.

a = 3  
b = 7  
  
print(a == b)  # true if a and b are equal  
print(a != b)  # true if a and b are not equal  
print(a > b)  # true if a is greater than b  
print(a < b)  # true if a is less than b  
print(a >= b)  # true if a is greater than or equal to b  
print(a <= b)  # true if a is less than or equal to b

9

Output::

a = 3  
b = 7  
  
print(a == b)  # true if a and b are equal  
print(a != b)  # true if a and b are not equal  
print(a > b)  # true if a is greater than b  
print(a < b)  # true if a is less than b  
print(a >= b)  # true if a is greater than or equal to b  
print(a <= b)  # true if a is less than or equal to b

7

Ví dụ: "Xin chào" +"Python" sẽ trở lại "Xin chào Python"

a = 3  
b = 7  
  
if(a < b):  
    print("first number is less than second one");  
else:  
    print("first number is greater than or equal to second one")

1

a = 3  
b = 7  
  
if(a < b):  
    print("first number is less than second one");  
else:  
    print("first number is greater than or equal to second one")

2

Output:

a = 3  
b = 7  
  
if(a < b):  
    print("first number is less than second one");  
else:  
    print("first number is greater than or equal to second one")

3

Toán tử * được gọi là toán tử lặp lại. Hoạt động của Py Python, *2 sẽ trả lại cho Python Python

a = 3  
b = 7  
  
if(a < b):  
    print("first number is less than second one");  
else:  
    print("first number is greater than or equal to second one")

4

a = 3  
b = 7  
  
if(a < b):  
    print("first number is less than second one");  
else:  
    print("first number is greater than or equal to second one")

5

Output:

a = 3  
b = 7  
  
if(a < b):  
    print("first number is less than second one");  
else:  
    print("first number is greater than or equal to second one")

6

Chúng ta hãy xem một ví dụ khác-

Một danh sách có thể chứa dữ liệu của các loại khác nhau, nó tương tự như các mảng trong C. Các mục được lưu trữ trong danh sách được phân tách bằng dấu phẩy và nên được đặt trong dấu ngoặc vuông [].

Để truy cập dữ liệu từ danh sách, nên sử dụng các toán tử [:]. Toán tử lặp đi lặp lại (*) và toán tử nối (+) hoạt động giống nhau trong các chuỗi cũng như danh sách.

a = 3  
b = 7  
  
if(a < b):  
    print("first number is less than second one");  
else:  
    print("first number is greater than or equal to second one")

7

Output:

a = 3  
b = 7  
  
if(a < b):  
    print("first number is less than second one");  
else:  
    print("first number is greater than or equal to second one")

8

Vậy thì chuyện gì đã xảy ra ở đây? Vì, i = 1, nhỏ hơn hoặc bằng 5, vòng lặp trong khi vòng lặp và giá trị của ‘i, tức là, 1 1 được in. Theo lệnh tiếp theo, giá trị của ‘I, sẽ được cập nhật lên‘ 2.

Một lần nữa, vì ’2, ít hơn hoặc bằng‘ 5, chúng ta sẽ lại vào vòng lặp trong khi và in giá trị của ‘i, bây giờ là’ 2. Điều này tiếp tục cho đến khi giá trị của ‘i, trở thành’ 5. Sau đó, khi giá trị của ‘i = 6, tức là, nó không nhỏ hơn hoặc bằng‘ 5, trong khi câu lệnh là sai và do đó tính toán dừng ở đó. & Nbsp;

Chúng ta hãy lấy một ví dụ khác trong đó chúng ta phải in bảng ‘2 đến mười giá trị. Hãy để chúng tôi có một cái nhìn về cách sử dụng trong khi vòng lặp cho cùng.

a = 3  
b = 7  
  
if(a < b):  
    print("first number is less than second one");  
else:  
    print("first number is greater than or equal to second one")

9

Output:

a = 5  
b = 8  
  
# True if both conditions are true  
print(a > 3 and a < 7)  
  
# True if one condition is true  
print(a > 6 or b < 7)  
  
# True if given condition is false (inverse of given condition)  
print(not(a > 3))

0

Giống như các câu lệnh có điều kiện, bạn cũng có thể thực hiện trong khi các hàm trên các cấu trúc dữ liệu khác nhau như tuple, danh sách, chuỗi, v.v. Chúng ta hãy xem xét một ví dụ với một danh sách.

a = 5  
b = 8  
  
# True if both conditions are true  
print(a > 3 and a < 7)  
  
# True if one condition is true  
print(a > 6 or b < 7)  
  
# True if given condition is false (inverse of given condition)  
print(not(a > 3))

1

Output:

a = 5  
b = 8  
  
# True if both conditions are true  
print(a > 3 and a < 7)  
  
# True if one condition is true  
print(a > 6 or b < 7)  
  
# True if given condition is false (inverse of given condition)  
print(not(a > 3))

2

Tiếp theo, chúng ta hãy xem ở đâu và làm thế nào để sử dụng một vòng lặp. Đối với vòng lặp được sử dụng để lặp lại theo một chuỗi, chúng ta hãy hướng đến mã để hiểu chức năng của vòng lặp cho.

a = 5  
b = 8  
  
# True if both conditions are true  
print(a > 3 and a < 7)  
  
# True if one condition is true  
print(a > 6 or b < 7)  
  
# True if given condition is false (inverse of given condition)  
print(not(a > 3))

3

Output:

a = 5  
b = 8  
  
# True if both conditions are true  
print(a > 3 and a < 7)  
  
# True if one condition is true  
print(a > 6 or b < 7)  
  
# True if given condition is false (inverse of given condition)  
print(not(a > 3))

4

Bây giờ, chúng ta hãy xem cách tạo lồng nhau cho các vòng lặp, tức là, một vòng lặp bên trong một vòng lặp.

a = 5  
b = 8  
  
# True if both conditions are true  
print(a > 3 and a < 7)  
  
# True if one condition is true  
print(a > 6 or b < 7)  
  
# True if given condition is false (inverse of given condition)  
print(not(a > 3))

5

Output:

a = 5  
b = 8  
  
# True if both conditions are true  
print(a > 3 and a < 7)  
  
# True if one condition is true  
print(a > 6 or b < 7)  
  
# True if given condition is false (inverse of given condition)  
print(not(a > 3))

6

Vì vậy, đây là tất cả về các tuyên bố kiểm soát dòng chảy. Bạn có thể áp dụng các chức năng và vòng lặp này theo nhiều cách theo yêu cầu cho loại dữ liệu bạn đang làm việc và loại vấn đề bạn đang cố gắng giải quyết. & NBSP;

Xử lý tập tin

Python hỗ trợ nhiều chức năng để tạo, đọc, ghi và xóa các tệp. & NBSP; Các hoạt động này là rất quan trọng trong hầu hết các ứng dụng.

Hàm Open () mở chức năng để xử lý thêm. & NBSP; Open () có hai tham số, một là tên tệp chúng tôi muốn vận hành và khác là chế độ.

Chế độ xử lý hoạt động mà chúng tôi muốn thực hiện. & NBSP; Nó có thể được đọc (r) hoặc nối (a) hoặc viết (w) hoặc tạo (x)

Hơn nữa, chúng ta có thể chỉ định nếu tệp là tệp nhị phân (b) hoặc văn bản (t).

Tạo một tệp văn bản với một số nội dung trong tên fruits.txt. & Nbsp; Đặt tệp này vào cùng thư mục với mã Python chúng tôi đang viết.

Xem xét ví dụ này.

a = 5  
b = 8  
  
# True if both conditions are true  
print(a > 3 and a < 7)  
  
# True if one condition is true  
print(a > 6 or b < 7)  
  
# True if given condition is false (inverse of given condition)  
print(not(a > 3))

7

Ở đây chế độ mặc định được giả định. & NBSP; Theo mặc định, tệp văn bản được mở ở chế độ đọc. & NBSP; Tuyên bố trên có thể được viết là:

a = 5  
b = 8  
  
# True if both conditions are true  
print(a > 3 and a < 7)  
  
# True if one condition is true  
print(a > 6 or b < 7)  
  
# True if given condition is false (inverse of given condition)  
print(not(a > 3))

8

Mở trả về một đối tượng tệp. & NBSP; Đối tượng tệp này được sử dụng để đọc hoặc ghi vào tệp.

a = 5  
b = 8  
  
# True if both conditions are true  
print(a > 3 and a < 7)  
  
# True if one condition is true  
print(a > 6 or b < 7)  
  
# True if given condition is false (inverse of given condition)  
print(not(a > 3))

9

Phương thức đọc đối tượng tệp tải nội dung của tệp văn bản và trả về dưới dạng chuỗi.

Thay vì đọc toàn bộ dòng, chúng ta có thể đọc các dòng tại một thời điểm. & Nbsp; Phương thức readline () trả về một dòng văn bản. Chúng ta có thể gọi Readline bất kỳ số lần nào, cho đến khi tệp có nội dung văn bản.

str = "# hello world"

00

Hai dòng đầu tiên được hiển thị trong mã này.

Tất cả các dòng có thể được đọc trong một vòng lặp.

str = "# hello world"

01

Khi việc sử dụng tệp kết thúc, tốt hơn là đóng tệp. & nbsp; Điều này phát hành tay cầm và các tài nguyên khác được liên kết với lệnh và tệp mở tệp.

str = "# hello world"

02

Viết vào một tệp có thể vượt qua các chế độ thích hợp. & NBSP; Chế độ nối (a) sẽ thêm các chuỗi mới vào cuối tệp. Chế độ ghi (w) sẽ xóa nội dung hiện có của tệp và ghi chuỗi mới một mình vào tệp.

str = "# hello world"

03

Bằng cách chạy mã này, chúng tôi thêm chuỗi mới vào tệp hiện có và hiển thị toàn bộ nội dung.

Nếu chúng ta thay thế chế độ, một người khác bằng W W, toàn bộ tệp văn bản (nội dung hiện tại) sẽ bị xóa và chỉ có chuỗi mới sẽ có trong tệp.

Chế độ X được sử dụng để tạo một tệp mới. & NBSP; Nếu tệp đã tồn tại, X sẽ ném lỗi cho rằng tệp đã tồn tại.

f & nbsp; = & nbsp; open (fruits.txt, & nbsp;

Ngoài ra, Mode X và W sẽ tạo tệp mới nếu tệp không tồn tại.

Thư viện HĐH được sử dụng để xóa các thư mục và kiểm tra xem các tệp có tồn tại không.

str = "# hello world"

04

Ở đây chúng tôi đã xóa tập tin. Lỗi được ném nếu tệp không tồn tại.

Bạn có thể kiểm tra xem tệp có tồn tại hay không bằng cách sử dụng phương thức tồn tại () của đối tượng OS.Path.

str = "# hello world"

05

Một thư mục có thể bị xóa bằng phương thức rmdir () của mô -đun HĐH.

str = "# hello world"

06

Tạo các chức năng trong Python & NBSP;

Một chức năng là một khối mã có thể tái sử dụng. Nó được sử dụng để thực hiện một hành động duy nhất, liên quan và người ta có thể gọi trực tiếp chức năng khi chúng cần thực hiện hành động đó, thường là một phần của mã lớn hơn. Chỉ cần gọi hàm và đầu vào các giá trị yêu cầu cho các biến và do đó loại bỏ sự cần thiết phải viết mã dài mỗi khi bạn cần thực hiện cùng một hành động.

Để tạo các chức năng trong Python, chúng tôi sẽ sử dụng phương thức ‘def. Bất kỳ tham số hoặc đối số đầu vào cần được đặt bên trong dấu ngoặc đơn với tên hàm trong khi xác định nó. Khối mã trong mọi chức năng bắt đầu bằng một dấu hai chấm (:) và được thụt vào. Cuối cùng, trả về [Biểu thức] thoát ra một hàm. Nhìn vào ví dụ dưới đây.

str = "# hello world"

07

Hãy cho chúng tôi xem đầu ra chúng tôi nhận được gì khi chúng tôi gọi chức năng này.

str = "# hello world"

08

Output:

str = "# hello world"

09

Chúng ta hãy xem xét một ví dụ khác về việc xác định chức năng bằng cách sử dụng nếu và khác.

Tìm hiểu các lệnh đơn giản bằng cách sử dụng Python làm máy tính

Để chèn một bình luận trong Python, hãy bắt đầu câu với ký tự băm, tức là, #. Một bình luận có thể xuất hiện ở đầu một dòng. Nó cũng có thể tuân theo một mã hoặc một không gian trắng. Nhận xét được giải thích dưới đây với sự giúp đỡ của một số ví dụ.

str = "# hello world"

10

Hãy để chúng tôi chạy một số lệnh đơn giản. Bắt đầu thông dịch viên và đợi lời nhắc chính, tức là, >>>. Bây giờ chúng ta hãy xem một số lệnh đơn giản và kết quả của chúng. Dưới đây là các hoạt động toán học cơ bản như tổng, sự khác biệt, nhân và chia.

str = "# hello world"

11

Bộ phận luôn cung cấp một giá trị nổi dưới dạng đầu ra. Nếu bạn muốn hiển thị kết quả số nguyên và phần còn lại một cách riêng biệt, lệnh sẽ bao gồm các ///để hiển thị giá trị số nguyên sau khi phân chia và % sẽ hiển thị phần còn lại.

str = "# hello world"

12

Trong Python, bạn có thể sử dụng ** để tính toán quyền hạn.

str = "# hello world"

13

Tiếp theo, ký hiệu (=) được sử dụng để gán các giá trị cho một biến.

str = "# hello world"

14

Khi làm việc ở chế độ tương tác, giá trị in cuối cùng được gán cho biến (_), tức là, nhấn mạnh. Do đó, người ta có thể nhớ lại giá trị in cuối cùng bằng cách gọi biến _. Hãy để chúng tôi xem xét ví dụ dưới đây nơi chúng tôi tính thuế đánh thuế vào giá của một sản phẩm.

str = "# hello world"

15

Thao tác dữ liệu với gấu trúc

Pandas là viết tắt của dữ liệu bảng điều khiển. Đây là thư viện cốt lõi để thao tác dữ liệu và phân tích dữ liệu. & NBSP;

Numpy cung cấp cho chúng tôi một mảng đa chiều, tương tự, gấu trúc cung cấp cho chúng tôi một cấu trúc dữ liệu đa chiều để thực hiện các hoạt động thao tác dữ liệu khác nhau. & NBSP;

Pandas cung cấp cho chúng tôi cả cấu trúc dữ liệu đơn và đa chiều. & NBSP;

Cấu trúc dữ liệu một chiều được gọi là một đối tượng loạt; Cấu trúc dữ liệu đa chiều được gọi là khung dữ liệu.

Trong Python, chúng tôi chủ yếu làm việc với các khung dữ liệu. Điều này là do, các thuật toán học máy như hồi quy tuyến tính, hồi quy logistic, v.v., đều có thể áp dụng trên các khung dữ liệu. Tất cả các bộ dữ liệu có sẵn cho chúng tôi có thể được chuyển đổi thành khung dữ liệu trong Python và tất cả các thao tác có thể được thực hiện trên điều này. & NBSP;

Trong Pandas, đối tượng sê-ri là một mảng được dán nhãn một chiều. Khi chúng tôi xem xét mảng numpy, nó không được dán nhãn. & Nbsp;

Đối tượng loạt gandas

Chúng ta hãy xem cách tạo một đối tượng loạt bằng gấu trúc. Gấu trúc được cài đặt sẵn ở Anaconda, do đó, chúng tôi sẽ không phải cài đặt nó theo cách thủ công. & NBSP;

Đầu tiên, chúng tôi sẽ phải gọi thư viện Pandas. Để làm điều này, hãy nhập vào-

str = "# hello world"

16

Ở đây, ‘PD, là một bí danh cho gấu trúc. & Nbsp;

Khi Gandas đã được nhập, chúng ta có thể tạo đối tượng Series đầu tiên. Hãy để chúng tôi đặt tên cho nó là S1.

str = "# hello world"

17

Chúng ta phải ghi nhớ rằng S nên luôn luôn là một lá thư viết hoa. Một đối tượng Series hiện đã được tạo. & NBSP;

Hãy xem hình ảnh để tham khảo. & NBSP;

Đây là cách một đối tượng được tạo ra. Như bạn có thể thấy, các giá trị 10,20,30,40,50 là loại Int64. Và 0,1,2,3,4 là các nhãn được liên kết với mỗi giá trị này. Các giá trị này có thể được gọi là nhãn liên quan hoặc giá trị chỉ mục. & NBSP;

Nếu bạn muốn thay đổi chỉ mục trong loạt gấu trúc, bạn có thể thực hiện bằng cách thêm một thuộc tính chỉ mục như trong hình ảnh sau. & NBSP;

Điều này cho phép chúng tôi chọn giá trị liên quan hoặc giá trị chỉ mục tương ứng với danh sách loạt.

Đối tượng loạt từ Dictionary & NBSP;

Bây giờ chúng ta đã thấy cách tạo một đối tượng loạt với sự trợ giúp của danh sách, chúng ta có thể xem cách nó được thực hiện với sự trợ giúp của từ điển. & NBSP;

Trong trường hợp từ điển, khóa tự động trở thành chỉ mục và các giá trị sẽ được giữ nguyên là các giá trị thực của chỉ mục. & NBSP;

Ở đây, chỉ số là K1, K2 và K3 và các giá trị lần lượt là 10,20 và 30. & NBSP;

Khung dữ liệu gấu trúc

Một khung dữ liệu là cấu trúc dữ liệu được dán nhãn hai chiều và nó bao gồm các hàng và cột. Thông thường, trong một khung dữ liệu, tất cả các phần tử trong một cột cụ thể cùng loại. & NBSP;

Ví dụ: nếu chúng ta xem xét một cột chứa tên của mọi người, tất cả chúng sẽ là một giá trị loại chuỗi. Nếu chúng ta xem xét một cột chứa các dấu của những cá nhân này, chúng sẽ thuộc loại số nguyên. & NBSP;

Chúng ta hãy tạo một khung dữ liệu có tên ‘Sinh viên. Chúng tôi sẽ liệt kê tên của các sinh viên bên trong khung dữ liệu và cả các nhãn hiệu mà mỗi học sinh có được, điều này tạo ra một từ điển. & NBSP;

Để tạo khung dữ liệu bằng từ điển chúng tôi đã tạo, chúng tôi cần nhập pd.dataframe (sinh viên) & nbsp;

Tham khảo hình ảnh dưới đây để tham khảo và để xem đầu ra cho cùng.

Phím trở thành tên cột và danh sách các giá trị cho một khóa cụ thể trở thành giá trị hàng cho cột đó. Nói một cách đơn giản hơn, khóa ở đây là Student_Name và các giá trị hàng là Bob, Sam, Julia và Charles. & NBSP;

Đây về cơ bản là cách một khung dữ liệu được tạo trong gấu trúc. & NBSP;

Có một vài chức năng sẵn có có thể được thực hiện trên bất kỳ khung dữ liệu nào. Chúng là - đầu (), hình dạng (), đuôi () và mô tả (). Nếu chúng ta muốn tách các hàng và cột riêng lẻ khỏi khung dữ liệu, chúng ta có thể sử dụng bất kỳ phương thức nào trong hai phương thức này. Chúng là .iloc [] và .loc [] phương thức. & Nbsp;

Đây là một số phương pháp thao tác dữ liệu có thể được thực hiện với gấu trúc. & NBSP;

Câu hỏi thường gặp về hướng dẫn Python

1. Làm cách nào để bắt đầu Python cho người mới bắt đầu?

Là một người mới bắt đầu, thật khó hiểu khi quyết định nơi bắt đầu hành trình học tập của bạn. Có một số tài nguyên có sẵn trực tuyến, qua đó người ta có thể học Python cho người mới bắt đầu. Tùy thuộc vào phương pháp học tập phù hợp với bạn, bạn có thể học thông qua nội dung video, blog, các khóa học trực tuyến miễn phí và nhiều hơn nữa. Học viện học tập tuyệt vời cung cấp một Python cho khóa học trực tuyến miễn phí học máy mà bạn có thể tham gia như một người mới bắt đầu. Khóa học này sẽ giúp bạn vào lĩnh vực Python.

2. Các bước để học Python là gì?

Bắt đầu với các khái niệm cơ bản trong Python. Tìm hiểu ý nghĩa của Python, nơi nó được sử dụng và cách cài đặt Python. Đăng này, bắt đầu học cú pháp cơ bản liên quan đến Python. Nếu bạn muốn có một quá trình học Python từng bước được hướng dẫn, bạn có thể tham gia các khóa học trực tuyến miễn phí để học. Kiểm tra khóa học Python miễn phí này với chứng chỉ và bắt đầu với Python.

3. Làm thế nào tôi có thể học Python nhanh?

Người mới bắt đầu trong lĩnh vực Python thích học ngôn ngữ lập trình do tính đơn giản và linh hoạt của nó. Để tìm hiểu Python nhanh, hãy bắt đầu với những điều cơ bản. Học các nguyên tắc cơ bản sẽ cung cấp cho bạn một ý tưởng rõ ràng về ngôn ngữ. Thực hành lập trình và làm việc trên các dự án khác nhau cũng giúp bạn học nhanh và thông qua tiếp xúc thực tế.

4. Người mới bắt đầu có thể học Python không?

Đúng. Python là một ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng được biết đến với sự đơn giản của nó. Hầu hết người mới bắt đầu trong lĩnh vực phát triển thích học Python.

5. Tôi có thể học Python mà không có kinh nghiệm lập trình không?

Đúng. Bạn có thể học Python mà không cần bất kỳ kinh nghiệm hoặc kiến thức lập trình trước đó. Python là tuyệt vời cho người mới bắt đầu do cú pháp đơn giản của nó.

6. Mất bao nhiêu thời gian để học Python?

Thời gian để học Python sẽ phụ thuộc vào cá nhân và thay đổi dựa trên một số yếu tố. Tuy nhiên, để tìm hiểu những điều cơ bản của Python, bao gồm cú pháp, biến, kiểu dữ liệu, v.v., sẽ mất từ năm đến mười tuần.

7. Tôi nên học gì sau những điều cơ bản của Python?

Sau khi tìm hiểu những điều cơ bản của Python, bạn có thể tìm hiểu thêm về các khung phát triển web, bạn có thể học máy học và bạn cũng có thể làm việc trên các dự án Python khác nhau hữu ích trong việc xây dựng CV của bạn. Làm việc trong các dự án Python và thực tập có thể đẩy bạn đến gần hơn để hạ cánh công việc mơ ước của bạn.

8. Làm cách nào để bắt đầu mã hóa Python?

Để bắt đầu mã hóa trong Python, trước tiên bạn phải cài đặt Python với sự trợ giúp của gói phân phối Anaconda có sẵn trên anaconda.org. Tải xuống Anaconda và sau đó tải xuống phiên bản Python mới nhất. Quá trình sau này là đơn giản. Bước tiếp theo là tăng sức mạnh cho IDE và bắt đầu mã hóa trong Python.

9. Python có dễ hơn Java không?

Có sự khác biệt nhất định giữa hai ngôn ngữ lập trình. Python là một ngôn ngữ được giải thích và được gõ động. Trong khi Java là một ngôn ngữ tuân thủ và là loại tĩnh. Mặc dù thời gian chạy nhanh hơn trong Java và dễ gỡ lỗi hơn, Python dễ học và đọc hơn.

Học Python từ các giảng viên chuyên gia theo chương trình PG học tập tuyệt vời về trí tuệ nhân tạo và học máy. Bạn không cần bất kỳ nền tảng kỹ thuật nào trước đó để theo đuổi khóa học này và hiểu chức năng Python.

programming python Multiprocessing Python Threading in Python Project Python Online Python Học Python