Шпаргалка Python: важливий швидкий і простий посібник

Під час програмування на , наявність надійної шпаргалки може кардинально змінити ситуацію. Python може бути відомий своєю простотою та читабельністю, але не можна заперечувати, що його широкий спектр можливостей і функціональних можливостей занадто багато, щоб запам’ятати!

Шпаргалки Python служать зручним довідником як для початківців, так і для досвідчених розробників. Вони надають базовий довідковий посібник для різних команд, синтаксису, структур даних тощо.

Цей посібник є шпаргалкою Python, яка допоможе вам орієнтуватися в , бібліотеках, класах і синтаксисі, який може бути надзвичайно складним, особливо для початківців.

Ви стара школа? Віддавайте перевагу завантаженню та друку. Будь ласка, перегляньте наведений нижче pdf-файл, який допоможе вам під час вивчення Python!

Зміст

• Короткий довідник з основ синтаксису Python
  • 1. Коментарі
  • 2. Змінні
  • 3. Типи даних
  • 4. Умовні оператори
  • 5. Петлі
  • 6. Функції
• Короткий довідник для структур даних Python
  • 1. Списки
  • 2. Кортежі
  • 3. Набори
  • 4. Словники
• Короткий довідник для введення-виведення файлів Python
  • 1. Читання файлів
  • 2. Запис файлів
  • 3. Додавання до файлів
• Короткий довідник для обробки помилок у Python
  • 1. Спробуйте і Крім
  • 2. Нарешті
  • 3. Створення винятків
• Короткий довідник для модулів і пакетів Python
  • 1. Імпорт модулів
  • 2. Створення пакетів
• Короткий довідник з об’єктно-орієнтованого програмування на Python
  • 1. Заняття
  • 2. Спадкування
  • 3. Інкапсуляція
• 4 корисні бібліотеки Python
  • 1. NumPy
  • 2. Панди
  • 3. Запити
  • 4. Гарний суп
• Заключні думки

Короткий довідник з основ синтаксису Python

Щоб розпочати нашу шпаргалку Python, ми вивчимо деякі основи синтаксису Python. Глибоке розуміння основ Python забезпечить вам міцну основу для написання більш складного коду.

Для цього довідника ми включили: коментарі , змінні , типи даних , умовні оператори , цикли та функції .

1. Коментарі

Коментарі є важливою частиною вашого коду, оскільки вони дозволяють пояснити ваш процес мислення та зробити код більш читабельним. У Python ви можете створювати однорядкові коментарі за допомогою символу решітки (#).

# This is a single-line comment.

Для багаторядкових коментарів можна використовувати потрійні лапки (одинарні або подвійні).

""" This is a
multi-line
comment. """

2. Змінні

Змінні в Python використовуються для зберігання даних. Ви можете присвоювати значення змінним за допомогою знака рівності (=).

x = 5
name = "John"

Назви змінних мають бути описовими та відповідати домовленості про використання малих літер і підкреслення для пробілів.

user_age = 25
favorite_color = "blue"

3. Типи даних

Мова Python поставляється з декількома вбудованими типами даних за замовчуванням. Деякі з найбільш поширених включають:

• Типи тексту : вул

• Логічний тип : bool

• Числові типи : int, float, complex

• Типи послідовностей : список, кортеж, діапазон

• None Тип: Nonetype

Щоб дізнатися тип даних будь-якого об’єкта Python, можна скористатися функцією type() . Наприклад:

name = 'jane'
print(type(name))

#Output: 'str'

4. Умовні оператори

Умовні оператори в Python дозволяють виконувати код лише за виконання певних умов. Загальними умовними операторами є « if », «elif » і « else ».

if condition:
    # Code to execute if the condition is true
elif another_condition:
    # Code to execute if the another_condition is true
else:
    # Code to execute if none of the conditions are true

5. Петлі

Цикл використовується для багаторазового виконання блоку коду. цикл for і цикл while .

Давайте подивимося на них обох:

Для петель:

for variable in iterable:
    # Code to execute for each element in the iterable

Цикли while:

while condition:
    # Code to execute while the condition is true

Усередині цих циклів ви можете використовувати умовні та керуючі оператори, щоб керувати потоком вашої програми.

6. Функції

Функції в Python — це блоки коду, які виконують певні завдання. Ви можете визначити функцію за допомогою ключового слова ' def ', після якого йде назва функції та круглі дужки, що містять будь-які вхідні параметри.

def function_name(parameters):
    # Code to execute
    return result

Щоб викликати функцію, використовуйте назву функції, за якою йдуть дужки, що містять необхідні аргументи.

function_name(arguments)

Тепер, коли ми розглянули основи Python, давайте перейдемо до більш складних тем у наступному розділі.

Короткий довідник для структур даних Python

Далі в нашій шпаргалці Python ми обговоримо деякі з найбільш часто використовуваних структур даних у Python. Ці структури даних необхідні для керування та організації даних у ваших проектах програмування.

У Python є багато структур даних, які можуть використовувати досвідчені розробники. Однак ми зосередимося на списках , кортежах , наборах і словниках .

1. Списки

A — змінна впорядкована послідовність елементів. Щоб створити список, використовуйте квадратні дужки та розділяйте елементи комами.

Списки Python можуть містити різноманітні типи даних, наприклад рядки, цілі числа, логічні значення тощо. Ось кілька списків:

• Створіть список:

  my_list = [1, 2, 3]

• Елементи доступу:

  my_list[0]

• Додайте елемент:

  my_list.append(4)

2. Кортежі

Кортеж схожий на список, але він незмінний, що означає, що ви не можете змінити його елементи після створення. Ви можете створити кортеж, використовуючи дужки та розділяючи елементи комами.

Ось кілька прикладів операцій з кортежами:

• Створіть кортеж:

  my_tuple = (1, 2, 3)

• Елементи доступу:

  my_tuple[0] #Output: 1

3. Набори

Набір — це невпорядкована сукупність унікальних елементів. Ви можете створити набір за допомогою функції set() або фігурних дужок.

Він також може містити різні типи даних, якщо вони унікальні. Ось кілька прикладів операцій із наборами:

• Створіть набір:

   my_set = {1, 2, 3}

• Додайте елемент:

  my_set.add(4)

• Видалити елемент:

  my_set.remove(1)

4. Словники

Словник — це невпорядкована колекція пар ключ-значення, де ключі унікальні. Ви можете створити словник, використовуючи фігурні дужки та розділяючи ключі та значення двокрапками. Ось кілька прикладів словникових операцій:

• Створіть словник:

  my_dict = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}

• Елементи доступу:

  my_dict['key1'] #Output:'value1'

• Додайте пару ключ-значення:

  my_dict['key3'] = 'value3'

• Видалити пару ключ-значення:

  del my_dict['key1']

Не забувайте практикувати та вивчати ці структури даних у своїх проектах Python, щоб стати більш досвідченим у їх використанні! Далі ми збираємося дати вам довідник щодо завдань введення-виведення файлів.

Короткий довідник для введення-виведення файлів Python

У цьому розділі шпаргалки Python ми зосередимося на деяких поширених завданнях, пов’язаних із роботою з файлами в Python, як-от читання , запис і додавання даних.

1. Читання файлів

Щоб прочитати файл, вам спочатку потрібно відкрити його за допомогою вбудованої функції open() з параметром режиму, встановленим на ' r ' для читання:

file_obj = open('file_path', 'r')

Тепер, коли ваш файл відкрито, ви можете використовувати різні методи для читання його вмісту:

• read(): читає весь вміст файлу.

• readline() : читає з файлу.

• readlines() : повертає список усіх рядків у файлі.

Важливо не забути закрити файл, коли ви закінчите з ним працювати:

file_obj.close()

Крім того, ви можете використовувати оператор with , який автоматично закриває файл після завершення блоку коду:

with open('file_path', 'r') as file_obj:
    content = file_obj.read()

2. Запис файлів

Щоб створити новий файл або перезаписати існуючий, відкрийте файл у режимі « w »:

file_obj = open('file_path', 'w')

Запишіть дані у файл за допомогою методу write() :

file_obj.write('This is a line of text.')

Не забудьте закрити файл:

file_obj.close()

Знову ж таки, розгляньте можливість використання оператора with для більш короткого та безпечнішого способу обробки файлів:

with open('file_path', 'w') as file_obj:
    file_obj.write('This is a line of text.')

3. Додавання до файлів

Щоб додати вміст до існуючого файлу, не перезаписуючи його, відкрийте файл у режимі « a »:

file_obj = open('file_path', 'a')

Використовуйте метод write() , щоб додати дані до файлу:

file_obj.write('This is an extra line of text.')

І, як завжди, закрийте файл, коли закінчите:

file_obj.close()

Для більш ефективного та чистішого підходу використовуйте оператор with :

with open('file_path', 'a') as file_obj:
    file_obj.write('This is an extra line of text.')

Дотримуючись цих кроків і прикладів, ви зможете ефективно керувати файловими операціями у своїх програмах Python. Не забувайте завжди закривати файли після роботи з ними, щоб уникнути можливих проблем і витоку ресурсів!

У наступному розділі ми надаємо довідкові матеріали щодо обробки помилок у Python.

Короткий довідник для обробки помилок у Python

У цьому розділі ви дізнаєтесь про обробку помилок у Python, яка відіграє вирішальну роль у запобіганні раптового завершення роботи ваших програм у разі виникнення помилки.

We’ll cover the following sub-sections: Try and Except, Finally, and Raising Exceptions.

1. Try and Except

To handle exceptions in your code, you can use the try and except blocks. The try block contains the code that might raise an error, whereas the except block helps you handle that exception, ensuring your program continues running smoothly.

Here’s an example:

try:
    quotient = 5 / 0

except ZeroDivisionError as e:
    print("Oops! You're trying to divide by zero.")

In this case, the code inside the try block will raise a ZeroDivisionError exception. Since we have an except block to handle this specific exception, it will catch the error and print the message to alert you about the issue.

2. Finally

The finally block is used when you want to ensure that a specific block of code is executed, no matter the outcome of the try and except blocks. This is especially useful for releasing resources or closing files or connections, even if an exception occurs, ensuring a clean exit.

Here’s an example:

try:
    # Your code here
except MyException as e:
    # Exception handling
finally:
    print("This will run no matter the outcome of the try and except blocks.")

3. Raising Exceptions

You can also raise custom exceptions in your code to trigger error handling when specific conditions are met. To do this, you can use the raise statement followed by the exception you want to raise (either built-in or custom exception).

For instance:

def validate_age(age):
    if age < 0:
        raise ValueError("Age cannot be a negative value.")

try:
    validate_age(-3)
except ValueError as ve:
    print(ve)

In this example, we’ve defined a custom function to validate an age value. If the provided age is less than zero, we raise a ValueError with a custom message. When calling this function, you should wrap it in a try-except block to handle the exception properly.

Next, we’re going to provide a modules and packages. Let’s go!

Quick Reference for Python Modules and Packages

This section of our cheat sheet is for Python packages and modules, which are essential for structuring and organizing your code cleanly and efficiently.

You’ll learn about importing modules and creating packages.

1. Importing Modules

Modules in Python are files containing reusable code, such as functions, classes, or variables. Python offers several modules and packages for different tasks like data science, machine learning, robotics, etc.

To use a module’s contents in your code, you need to import it first. Here are a few different ways to import a module:

• import : This imports the entire module, and you can access its contents using the syntax ‘module_name.content_name.’
  For example:

  import random
  
  c = random.ranint()

• from import : This imports a specific content (function or variable) from the module, and you can use it directly without referencing the module name.

  from math import sin
  
  c = sin(1.57)

• from import *: This imports all contents of the module. Be careful with this method as it can lead to conflicts if different modules have contents with the same name.

Some commonly used built-in Python modules include:

1. math: Provides mathematical functions and constants

2. random: Generates random numbers and provides related functions

3. datetime: Handles date and time operations

4. os: Interacts with the operating system and manages files and directories

2. Creating Packages

Packages in Python are collections of related modules. They help you organize your code into logical and functional units. To create a package:

1. Create a new directory with the desired package name.

2. Додайте порожній файл з назвою init.py до каталогу. Цей файл вказує Python, що каталог слід розглядати як пакет.

3. Додайте файли ваших модулів (з розширенням .py) до каталогу.

Тепер ви можете імпортувати пакет або його модулі у ваші сценарії Python. Щоб імпортувати модуль із пакета, використовуйте синтаксис:

import 

Структуруйте свій код за допомогою модулів і пакетів, щоб зробити його більш організованим і зручним для обслуговування. Це також полегшить вам та іншим навігацію та розуміння вашої кодової бази.

У наступному розділі ми надаємо посилання на концепції об’єктно-орієнтованого програмування на Python.

Короткий довідник з об’єктно-орієнтованого програмування на Python

Об’єктно-орієнтоване програмування (ООП) — це парадигма програмування, заснована на концепції « об’єктів », які можуть містити дані та код.

Дані представлені у формі полів, часто відомих як атрибути або властивості , а код — у формі процедур, часто відомих як методи .

У цьому розділі шпаргалки ми заглибимося в основні концепції ООП у Python, включаючи класи , успадкування та інкапсуляцію .

1. Заняття

Клас — це план для створення об’єктів. Він визначає дані (атрибути) і функціональні можливості (методи) об’єктів. Щоб розпочати створення власного класу, скористайтеся ключовим словом “ class ”, за яким слідує назва класу:

class ClassName:
    # Class attributes and methods

Щоб додати атрибути та методи, просто визначте їх у блоці класу. Наприклад:

class Dog:
    def __init__(self, name, breed):
        self.name = name
        self.breed = breed

    def bark(self):
        print("Woof!")

У цьому прикладі можна створити новий об’єкт Dog з іменем і породою, і він має метод bark, який друкує « Вау! ” при виклику.

2. Спадкування

Успадкування дозволяє одному класу успадковувати атрибути та методи від іншого класу, забезпечуючи повторне використання коду та модульність. Клас, який успадковує, називається підкласом або похідним класом, тоді як клас, який успадковується, називається базовим класом або суперкласом.

Щоб реалізувати успадкування, додайте назву суперкласу в круглих дужках після назви підкласу:

class SubclassName(SuperclassName):
    # Subclass attributes and methods

Наприклад, ви можете створити підклас «Пудель» із класу «Собака»:

class Poodle(Dog):
    def show_trick(self):
        print("The poodle does a trick.")

Тепер об’єкт Poodle матиме всі атрибути та методи класу Dog, а також власний метод show_trick.

3. Інкапсуляція

Інкапсуляція — це практика обгортання даних і методів, які працюють з цими даними, в одній одиниці, в даному випадку об’єкті. Це сприяє чіткому розмежуванню між внутрішньою реалізацією ��б’єкта та його зовнішнім інтерфейсом.

Python використовує спотворення імен, щоб досягти інкапсуляції для членів класу, додаючи префікс подвійного підкреслення до імені атрибута, роблячи його, здавалося б, приватним.

class Example:
    def __init__(self):
        self.__private_attribute = "I'm private!"

    def __private_method(self):
        print("You can't see me!")

Хоча технічно ви все ще можете отримати доступ до цих приватних членів у Python, робити це настійно не рекомендується, оскільки це порушує принципи інкапсуляції.

Розуміючи та впроваджуючи класи, успадкування та інкапсуляцію у своїх програмах на Python, ви можете використовувати потужність і гнучкість ООП для створення чистого, модульного та багаторазового коду.

У нашому останньому розділі шпаргалки ми надамо вам короткий довідник для чотирьох популярних бібліотек Python.

4 корисні бібліотеки Python

Кілька бібліотек Python можуть допомогти вам створити або отримати інструменти для різних тем, як-от математика, наука про дані, веб-скрапінг тощо.

У цьому розділі ми коротко обговоримо такі бібліотеки: NumPy , Pandas , Requests і Beautiful Soup .

1. NumPy

NumPy — популярна бібліотека Python для математичних і наукових обчислень. Завдяки потужному об’єкту N-вимірного масиву ви можете виконувати широкий спектр математичних операцій, наприклад:

• Основні математичні функції

• Лінійна алгебра

• аналіз Фур'є

• Генерація випадкових чисел

маніпуляції роблять його особливо придатним для проектів, які потребують чисельних розрахунків.

2. Панди

Pandas — це потужна бібліотека для аналізу та обробки даних, яку можна використовувати для роботи зі структурованими даними. Він також дуже популярний у спільноті науки про дані завдяки широкому спектру інструментів, які він надає для обробки даних.

Деякі з його функцій включають:

• Структури даних, такі як Series (1D) і DataFrame (2D)

• Очищення та підготовка даних

• Статистичний аналіз

• Функціональність часових рядів

Використовуючи Pandas, ви можете легко імпортувати, аналізувати та маніпулювати даними в різних форматах, таких як бази даних CSV, Excel і SQL.

Якщо вас цікавить Pandas, ви можете переглянути наше відео про те, як змінити вибірку даних часових рядів за допомогою Pandas для покращення аналізу:

3. Запити

Бібліотека Requests спрощує процес обробки HTTP-запитів у Python. За допомогою цієї бібліотеки ви можете легко надсилати й отримувати HTTP-запити, такі як GET, POST і DELETE.

Деякі ключові функції включають:

• Обробка переспрямувань і переходів за посиланнями на веб-сторінках

• Додавання заголовків, даних форми та параметрів запиту за допомогою простих бібліотек Python

• Керування файлами cookie та сесіями

Використовуючи запити, ви можете швидко й ефективно взаємодіяти з різними веб-службами та API.

4. Гарний суп

Beautiful Soup — це бібліотека Python для веб-збирання, яка дозволяє витягувати дані з документів HTML і XML. Деякі з його ключових особливостей включають:

• Пошук певних тегів або класів CSS

• Навігація та зміна розібраних дерев

• Отримання релевантної інформації на основі атрибутів тегів

Використовуючи Beautiful Soup у поєднанні з Requests, ви можете створювати потужні веб-збиральні програми, які збирають інформацію з широкого спектру веб-сайтів.

Заключні думки

І це підійшло до кінця нашої короткої подорожі смугою Python. Це ваш кишеньковий путівник, ваш вірний помічник, коли вам потрібно швидко нагадати про основні функції та команди Python.

Наш список не є вичерпним, але це міцний початок, основа, на якій можна розвиватися. Тож продовжуйте, створюйте закладки, друкуйте, приклейте на стіну — просто переконайтеся, що він під рукою, коли ви кодуєте. Щасливого програмування!