Hướng dẫn what are the fundamentals of python programming? - các nguyên tắc cơ bản của lập trình python là gì?

Người mới bắt đầu trong lĩnh vực khoa học dữ liệu, những người không quen thuộc với lập trình thường có một thời gian khó khăn để tìm ra nơi họ nên bắt đầu.

Với hàng trăm câu hỏi về cách bắt đầu với Python cho DS trên các diễn đàn khác nhau, bài đăng này [và loạt video] là nỗ lực của tôi để giải quyết tất cả những câu hỏi đó.

Tôi là một nhà truyền giáo Python bắt đầu như một nhà phát triển Python Stack đầy đủ trước khi chuyển sang kỹ thuật dữ liệu và sau đó là khoa học dữ liệu. Kinh nghiệm trước đây của tôi với Python và một sự nắm bắt tốt của toán học đã giúp chuyển sang khoa học dữ liệu thoải mái hơn cho tôi.

Vì vậy, đây là các nguyên tắc cơ bản để giúp bạn lập trình trong Python.

Trước khi chúng tôi đi sâu vào các yếu tố cần thiết, hãy đảm bảo rằng bạn đã thiết lập môi trường Python của mình và biết cách sử dụng máy tính xách tay Jupyter [tùy chọn].

Một chương trình giảng dạy Python cơ bản có thể được chia thành 4 chủ đề thiết yếu bao gồm:

1. Các loại dữ liệu [int, float, chuỗi]
2. Cấu trúc dữ liệu hỗn hợp [danh sách, bộ dữ liệu và từ điển]
3. Điều kiện, vòng lặp và chức năng
4. Lập trình hướng đối tượng và sử dụng các thư viện bên ngoài

Chúng ta hãy đi qua từng người và xem những nguyên tắc cơ bản bạn nên học là gì.

1. Kiểu và cấu trúc dữ liệu

Bước đầu tiên là hiểu làm thế nào Python diễn giải dữ liệu.

Bắt đầu với các loại dữ liệu được sử dụng rộng rãi, bạn nên quen thuộc với các số nguyên [int], floats [float], chuỗi [str] và booleans [bool]. Đây là những gì bạn nên thực hành.

Loại, Typecasting và các hàm I/O:

• Học loại dữ liệu bằng phương pháp

  astring = "55"
  print[type[astring]]
  
  # output: 
  

  4.

type['Harshit']

# output: str

• Lưu trữ các giá trị thành các biến và hàm đầu vào-đầu ra [

  astring = "55"
  print[type[astring]]
  
  # output: 
  

  5]
• Typecasting - Chuyển đổi một loại biến/dữ liệu cụ thể thành loại khác nếu có thể. Ví dụ: chuyển đổi một chuỗi số nguyên thành số nguyên:

astring = "55"
print[type[astring]]

# output: 

astring = int[astring]
print[type[astring]]

# output: 

Nhưng nếu bạn cố gắng chuyển đổi chuỗi chữ và số hoặc bảng chữ cái thành một số nguyên, nó sẽ gây ra lỗi:

Khi bạn đã quen thuộc với các loại dữ liệu cơ bản và việc sử dụng của chúng, bạn nên tìm hiểu về các toán tử số học và đánh giá biểu thức [DMA] và cách bạn có thể lưu trữ kết quả trong một biến để sử dụng tiếp.arithmetic operators and expression evaluations [DMAS] and how you can store the result in a variable for further use.

answer = 43 + 56 / 14 - 9 * 2
print[answer]

# output: 29.0

Strings:

Biết cách xử lý dữ liệu văn bản và các nhà khai thác của họ có ích khi xử lý kiểu dữ liệu chuỗi. Thực hành các khái niệm này:

• Dây nối bằng cách sử dụng

  astring = "55"
  print[type[astring]]
  
  # output: 
  

  6
• Tách và nối chuỗi bằng cách sử dụng

  astring = "55"
  print[type[astring]]
  
  # output: 
  

  7 và

  astring = "55"
  print[type[astring]]
  
  # output: 
  

  8Method
• Thay đổi trường hợp của chuỗi bằng phương pháp

  astring = "55"
  print[type[astring]]
  
  # output: 
  

  9 và

  astring = int[astring]
  print[type[astring]]
  
  # output: 
  

  0
• Làm việc với các chuỗi con của một chuỗi

Ở đây, cuốn sổ tay bao gồm tất cả các điểm được thảo luận.

2. Cấu trúc dữ liệu hỗn hợp [danh sách, bộ dữ liệu và từ điển]

Danh sách và bộ dữ liệu [loại dữ liệu hỗn hợp]:

Một trong những cấu trúc dữ liệu được sử dụng phổ biến và quan trọng nhất trong Python là danh sách. Danh sách là một tập hợp các yếu tố và bộ sưu tập có thể có cùng các loại dữ liệu hoặc đa dạng.

Hiểu danh sách cuối cùng sẽ mở đường cho các phương trình đại số và mô hình thống kê trên mảng dữ liệu của bạn.

Dưới đây là các khái niệm bạn nên quen thuộc:

• Làm thế nào nhiều loại dữ liệu có thể được lưu trữ trong danh sách Python.
• Lập chỉ mục và cắt để truy cập một yếu tố cụ thể hoặc danh sách phụ của danh sách. to access a specific element or sub-list of the list.
• Phương pháp trợ giúp để sắp xếp, đảo ngược, xóa các yếu tố, sao chép và nối thêm.sorting, reversing, deleting elements, copying, and appending.
• Danh sách lồng nhau - Danh sách chứa danh sách. Ví dụ,

  astring = int[astring]
  print[type[astring]]
  
  # output: 
  

  1.
• Bổ sung trong một danh sách.

alist + alist

# output: ['harshit', 2, 5.5, 10, [1, 2, 3], 'harshit', 2, 5.5, 10, [1, 2, 3]]

Nhân danh sách với vô hướng:

alist * 2

# output: ['harshit', 2, 5.5, 10, [1, 2, 3], 'harshit', 2, 5.5, 10, [1, 2, 3]]

Tuples are an immutable ordered sequence of items. They are similar to lists, but the key difference is that tuples are immutable whereas lists are mutable.

Các khái niệm để tập trung vào:

• Lập chỉ mục và cắt [tương tự như danh sách].
• Tuples lồng nhau.
• Thêm bộ dữ liệu và phương pháp trợ giúp như

  astring = int[astring]
  print[type[astring]]
  
  # output: 
  

  2 và

  astring = int[astring]
  print[type[astring]]
  
  # output: 
  

  3.

Từ điển

Đây là một loại bộ sưu tập khác trong Python. Trong khi danh sách được lập chỉ mục số nguyên, từ điển giống như địa chỉ. Từ điển có các cặp giá trị khóa và các khóa tương tự như các chỉ mục trong danh sách.

Để truy cập một phần tử, bạn cần vượt qua khóa trong khung bình phương.

Các khái niệm để tập trung vào:

• Lập chỉ mục và cắt [tương tự như danh sách].
• Tuples lồng nhau.

Thêm bộ dữ liệu và phương pháp trợ giúp như

astring = int[astring]
print[type[astring]]

# output: 

astring = int[astring]
print[type[astring]]

# output: 

Từ điển

Đây là một loại bộ sưu tập khác trong Python. Trong khi danh sách được lập chỉ mục số nguyên, từ điển giống như địa chỉ. Từ điển có các cặp giá trị khóa và các khóa tương tự như các chỉ mục trong danh sách.

Để truy cập một phần tử, bạn cần vượt qua khóa trong khung bình phương.

x = True

ptint[type[x]]

# output: 

print[1 == 2]

# output: False

Lặp lại thông qua một từ điển [cũng được bao phủ trong các vòng].

Sử dụng các phương pháp trợ giúp như

astring = int[astring]
print[type[astring]]

# output: 

4,

astring = int[astring]
print[type[astring]]

# output: 

5,

astring = int[astring]
print[type[astring]]

# output: 

6,

astring = int[astring]
print[type[astring]]

# output: 

7,

astring = int[astring]
print[type[astring]]

# output: 

8, v.v.

Notebook cho các chủ đề trên có thể được tìm thấy ở đây.

• answer = 43 + 56 / 14 - 9 * 2
  print[answer]
  
  # output: 29.0
  

  1 - Một trong nhiều so sánh phải đúng cho toàn bộ điều kiện là đúng.

• answer = 43 + 56 / 14 - 9 * 2
  print[answer]
  
  # output: 29.0
  

  2 - Tất cả các so sánh phải đúng cho toàn bộ điều kiện là đúng.

• answer = 43 + 56 / 14 - 9 * 2
  print[answer]
  
  # output: 29.0
  

  3 - Kiểm tra đối diện với so sánh được chỉ định.

score = 76
percentile = 83

if score > 75 or percentile > 90:
    print["Admission successful!"]
else:
    print["Try again next year"]
    
# output: Try again next year

Khái niệm để học:

• answer = 43 + 56 / 14 - 9 * 2
  print[answer]
  
  # output: 29.0
  

  4,

  answer = 43 + 56 / 14 - 9 * 2
  print[answer]
  
  # output: 29.0
  

  5 và

  answer = 43 + 56 / 14 - 9 * 2
  print[answer]
  
  # output: 29.0
  

  6 để xây dựng điều kiện của bạn.
• Thực hiện so sánh phức tạp trong một điều kiện.
• Hãy ghi nhớ thụt vào trong khi viết các câu

  answer = 43 + 56 / 14 - 9 * 2
  print[answer]
  
  # output: 29.0
  

  4 /

  answer = 43 + 56 / 14 - 9 * 2
  print[answer]
  
  # output: 29.0
  

  5.
• Sử dụng các toán tử Boolean,

  answer = 43 + 56 / 14 - 9 * 2
  print[answer]
  
  # output: 29.0
  

  9,

  alist + alist
  
  # output: ['harshit', 2, 5.5, 10, [1, 2, 3], 'harshit', 2, 5.5, 10, [1, 2, 3]]

  0 và

  answer = 43 + 56 / 14 - 9 * 2
  print[answer]
  
  # output: 29.0
  

  3.

Vòng lặp

Thường thì bạn sẽ cần phải thực hiện một nhiệm vụ lặp đi lặp lại và các vòng lặp sẽ là người bạn tốt nhất của bạn để loại bỏ chi phí dự phòng mã. Bạn thường cần lặp lại từng yếu tố của một danh sách hoặc từ điển và các vòng lặp có ích cho điều đó.

alist + alist

# output: ['harshit', 2, 5.5, 10, [1, 2, 3], 'harshit', 2, 5.5, 10, [1, 2, 3]]

alist + alist

# output: ['harshit', 2, 5.5, 10, [1, 2, 3], 'harshit', 2, 5.5, 10, [1, 2, 3]]

Tập trung vào:

• Hàm

  alist + alist
  
  # output: ['harshit', 2, 5.5, 10, [1, 2, 3], 'harshit', 2, 5.5, 10, [1, 2, 3]]

  4 và lặp qua một chuỗi bằng cách sử dụng các vòng

  alist + alist
  
  # output: ['harshit', 2, 5.5, 10, [1, 2, 3], 'harshit', 2, 5.5, 10, [1, 2, 3]]

  3.

• alist + alist
  
  # output: ['harshit', 2, 5.5, 10, [1, 2, 3], 'harshit', 2, 5.5, 10, [1, 2, 3]]

  2 vòng lặp

age = [12,43,45,10]
i = 0
while i < len[age]:
    if age[i] >= 18:
        print["Adult"]
    else:
        print["Juvenile"]
    i += 1

# output: 
# Juvenile
# Adult
# Adult
# Juvenile

• Lặp lại thông qua các danh sách và nối thêm [hoặc bất kỳ tác vụ nào khác với các mục danh sách] theo một thứ tự cụ thể

astring = "55"
print[type[astring]]

# output: 

• Sử dụng từ khóa

  alist + alist
  
  # output: ['harshit', 2, 5.5, 10, [1, 2, 3], 'harshit', 2, 5.5, 10, [1, 2, 3]]

  7,

  alist + alist
  
  # output: ['harshit', 2, 5.5, 10, [1, 2, 3], 'harshit', 2, 5.5, 10, [1, 2, 3]]

  8 và

  alist + alist
  
  # output: ['harshit', 2, 5.5, 10, [1, 2, 3], 'harshit', 2, 5.5, 10, [1, 2, 3]]

  9.

Danh sách hiểu

Một cách tinh vi và cô đọng để tạo một danh sách bằng cách sử dụng và lặp lại theo sau là một điều khoản

alist + alist

# output: ['harshit', 2, 5.5, 10, [1, 2, 3], 'harshit', 2, 5.5, 10, [1, 2, 3]]

Ví dụ: bạn có thể tạo một danh sách 9 khối như được hiển thị trong ví dụ trên bằng cách sử dụng danh sách hiểu.

astring = "55"
print[type[astring]]

# output: 

Chức năng

Trong khi làm việc trên một dự án lớn, việc duy trì mã trở thành một việc vặt thực sự. Nếu mã của bạn thực hiện các tác vụ tương tự nhiều lần, một cách thuận tiện để quản lý mã của bạn là sử dụng các chức năng.

Chức năng là một khối mã thực hiện một số hoạt động trên dữ liệu đầu vào và cung cấp cho bạn đầu ra mong muốn.

Sử dụng các chức năng làm cho mã dễ đọc hơn, giảm dự phòng, làm cho mã có thể tái sử dụng và tiết kiệm thời gian.

Python sử dụng thụt lề để tạo các khối mã. Đây là một ví dụ về một chức năng:

astring = "55"
print[type[astring]]

# output: 

Chúng tôi xác định một hàm bằng cách sử dụng từ khóa

alist * 2

# output: ['harshit', 2, 5.5, 10, [1, 2, 3], 'harshit', 2, 5.5, 10, [1, 2, 3]]

Phần thân của hàm là khối mã thụt và đầu ra được trả về với từ khóa

alist * 2

# output: ['harshit', 2, 5.5, 10, [1, 2, 3], 'harshit', 2, 5.5, 10, [1, 2, 3]]

Bạn gọi một hàm bằng cách chỉ định tên và truyền các đối số trong dấu ngoặc đơn theo định nghĩa.

Nhiều ví dụ và chi tiết ở đây.

4. Lập trình hướng đối tượng và sử dụng các thư viện bên ngoài

Chúng tôi đã sử dụng các phương thức trợ giúp cho danh sách, từ điển và các loại dữ liệu khác, nhưng chúng đến từ đâu?

Khi chúng ta nói danh sách hoặc dict, chúng ta thực sự đang tương tác với một đối tượng lớp danh sách hoặc đối tượng lớp Dict. In loại đối tượng từ điển sẽ cho bạn thấy rằng đó là một đối tượng Dict Class.

Đây là tất cả các lớp được xác định trước trong ngôn ngữ Python, và chúng làm cho các nhiệm vụ của chúng tôi rất dễ dàng và thuận tiện.

Các đối tượng là thể hiện của một lớp và được định nghĩa là đóng gói các biến [dữ liệu] và các hàm thành một thực thể duy nhất. Họ có quyền truy cập vào các biến [thuộc tính] và phương thức [hàm] từ các lớp.

Bây giờ câu hỏi là, chúng ta có thể tạo các lớp và đối tượng tùy chỉnh của riêng mình không? Câu trả lời là có.

Đây là cách bạn xác định một lớp và một đối tượng của nó:

astring = "55"
print[type[astring]]

# output: 

Sau đó, bạn có thể truy cập các thuộc tính và phương thức bằng toán tử DOT [.].

Sử dụng các thư viện/mô -đun bên ngoài

Một trong những lý do chính để sử dụng Python cho khoa học dữ liệu là cộng đồng tuyệt vời phát triển các gói chất lượng cao cho các lĩnh vực và vấn đề khác nhau. Sử dụng các thư viện và mô -đun bên ngoài là một phần không thể thiếu trong việc làm việc trong các dự án trong Python.

Các thư viện và mô -đun này có các lớp, thuộc tính và phương thức được xác định mà chúng ta có thể sử dụng để hoàn thành các nhiệm vụ của mình. Ví dụ, thư viện

alist * 2

# output: ['harshit', 2, 5.5, 10, [1, 2, 3], 'harshit', 2, 5.5, 10, [1, 2, 3]]

alist * 2

# output: ['harshit', 2, 5.5, 10, [1, 2, 3], 'harshit', 2, 5.5, 10, [1, 2, 3]]

Bạn nên học cách:

• Nhập thư viện trong không gian làm việc của bạn

• Sử dụng chức năng

  alist * 2
  
  # output: ['harshit', 2, 5.5, 10, [1, 2, 3], 'harshit', 2, 5.5, 10, [1, 2, 3]]

  5 để tìm hiểu về thư viện hoặc chức năng

• Nhập chức năng yêu cầu trực tiếp.

• Cách đọc tài liệu của các gói nổi tiếng như Pandas, Numpy và Sklearn và sử dụng chúng trong các dự án của bạn

Gói [lại

Điều đó sẽ bao gồm các nguyên tắc cơ bản của Python và giúp bạn bắt đầu với khoa học dữ liệu.

Có một vài tính năng, chức năng và loại dữ liệu khác mà bạn sẽ làm quen theo thời gian khi bạn làm việc trên nhiều dự án hơn.

Bạn có thể trải qua các khái niệm này trong GitHub Repo, nơi bạn cũng sẽ tìm thấy bài tập thể dục:exercise notebooks as well:

dswh/python_fundamentals

Nguyên tắc cơ bản của Python là một loạt các hướng dẫn về kiến ​​thức Python cơ bản cần thiết để bắt đầu trong lĩnh vực khoa học dữ liệu. - DSWH/Python_Fundamentals

DSWHGITHUBGitHub

Dưới đây là loạt video 3 phần dựa trên bài đăng này để bạn theo dõi cùng với:

Khoa học dữ liệu với khắc nghiệt

Bạn có thể kết nối với tôi trên LinkedIn, Twitter, Instagram và xem kênh YouTube của tôi để biết thêm các hướng dẫn và phỏng vấn chuyên sâu.

Nếu hướng dẫn này là hữu ích, bạn nên kiểm tra các khóa học khoa học và máy học dữ liệu của tôi trên Wiplane Academy. Chúng toàn diện nhưng nhỏ gọn và giúp bạn xây dựng một nền tảng vững chắc để giới thiệu.